『3d、数学(実用、文芸・小説)』の電子書籍一覧

基礎的な点群処理から、ICPアルゴリズム、物体認識、PointNetまでをPythonで学ぼう！★章末問題付き★

・Open3Dを使用し、Pythonプログミングとともに平易に解説。
・サンプルコードをサポートページから提供したので、すぐに実践できる！
・最終章では、RGBD画像、ボクセルデータ、メッシュデータ、多視点画像の3次元データ処理も解説。

【主な内容】
第1章　はじめに
第2章　点群処理の基礎
第3章　特徴点・特徴量の抽出
第4章　点群レジストレーション（位置合わせ）
第5章　点群からの物体認識
第6章　深層学習による3次元点群処理
第7章　点群以外の3次元データ処理

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

アートの世界で重要な役割を果たす、光・音・色・形・動きの基本がわかるテキスト、待望の改訂！
本書は、「ド・ミ・ソの和音が美しく聞こえるのはなぜ？」、「光の三原色を混ぜると白になるのはなぜ？」、「ミロのビーナス像や雪の結晶を美しく感じるのはなぜ？」のような、人の感覚に訴えるアートの「なぜ？」を、簡単な数式と豊富な図を使って解き明かします。
アートの基本をなす光・音・色・形・動きといった知識をすっきり理解するには、数学が必要になります。本書は、難しい数学を用いることなく高校レベルからやさしく解説しており、数学が苦手でもアートを通して数学を楽しめる内容としました。
さらに、カメラによる撮影、画像編集、2Dイラストや3DCGの制作といった基本的な技術のベースにある数学も、わかりやすく解説します。

今回の改訂では、数学に関する記述を一段とわかりやすくしたほか、CG制作のプログラミング言語としてProcessingを扱うなど現代的な内容にアップデートしました。

第1章　明るさを知るための数学
第2章　カメラを知るための数学
第3章　光と音を知るための数学
第4章　美しい音の仕組みを知るための数学
第5章　赤緑青の3色を混ぜるとどうして白になるのか―人間の目と色彩
第6章　音階の決定法と倍々ゲーム
第7章　臨機応変な人間の感覚と対数
第8章　0と1ですべての数字を表す―デジタルな画像と色と音
第9章　ベジエ曲線を使いこなす
第10章　写真加工とトーンカーブ
第11章　3次元の数学
第12章　グラフとプログラミングでアニメーション
第13章　運動の法則とアニメーション
第14章　シンメトリーの世界
第15章　黄金比と白銀比

アイドルグループ「なみだ色の消しゴムごむ」のメンバーとして活躍する滝口愛奈。グラビアでも今注目を集める彼女が自然体なスタイルと野性的な水着で魅了する。注目パーツは鎖骨と肩甲骨！

認知症もガンも、いい〈香り〉で治療する
時代がやってきた！

視覚、味覚、聴覚などと並び、非常に身近な感覚でありながら、科学的にまだ謎が多く残る分野――それが「嗅覚」である。重度の認知症患者の症状を改善したり、がんの終末期の疼痛を和らげる〈香り〉。これまでの西洋医学では太刀打ちできなかった病状の治療方法として、いま注目されているメディカルアロマセラピーを、嗅覚のメカニズムや最先端の臨床例からわかりやすく解き明かす。

■目次
第一章　嗅覚のメカニズム～ヒトはどのようにして＜香り＞を感じるのか
第二章　＜香り＞が人体におよぼす作用～アロマセラピーのサイエンス
第三章　治りにくい・予防しにくい疾患に効く＜香り＞～メディカルアロマセラピーの最新研究
第四章　＜香り＞の効能を楽しむ～精油の使い方

●知識ゼロから始められるゲーム制作＆プログラミングの入門書
本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作＆プログラミングの入門書です。
ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック（当たり判定）などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。

【本書のサンプルゲーム】
モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。

「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。

※「日経サイエンス」本誌（雑誌）と異なり一部広告が未収録となります。

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※電子化にあたり、著作権・使用権のない記事、写真、図表は掲載しておりません。

【特集：見えてきた初期宇宙の光景】
ウェッブ望遠鏡が発見した謎の天体　リトル・レッド・ドット
宇宙望遠鏡と重力レンズで迫るファーストスター
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【特集：AI利用とその歪み　米国社会の現状】
コパイロット社会の暮らし
医療AIの現在
なりすましの時代
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【短期集中連載：定説が覆るとき】異星の生物をめぐる見解

mRNAワクチンががん治療を変える
生命活動の意外な舞台　相分離がひらく新たな細胞観
トリアシック・パーク
温暖化対策は畑から　ロックな未来農業
実は単独行動じゃない？　知られざる雄ゾウたちの社会
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★このほかにも魅力的な記事がいっぱいあります。
◇SCOPE
クローンマウスは無限に作れない／ケイ素の骨格をもつ有機分子／小惑星「リュウグウ」にも全核酸塩基／第13回日経「星新一賞」決定

◇ADVANCES
牛も道具を使う／系外衛星のゆりかご／考え直す力／静電気で着地／小鳥を食べていたコウモリ ほか

◇From Nature ダイジェスト
米国の科学を揺るがす火種

ベクトル、行列、三角関数など、CGと関係の深い数学をBlenderを触りながら覚えましょう！
図も豊富なので数式のイメージもわきやすく、Blenderのスクリプト作成からサンプルプログラム（Python）で実際に計算したり3Dモデルを動かしたりすることで、理解が深まります。

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「難しい定理・公式が何の役に立つ？」なんて思っていませんか？
かのアインシュタインだって、一般相対性理論を構築するにあたって、リーマン空間論を猛勉強したのです。
無味乾燥に見える行列も、3DコンピュータグラフィクスやCTスキャナで、立派な道具として活躍しています。
難解そうな公式・定理が、どんな目的で生まれたか、その本質を知ってみたくはありませんか？　「なんだ、そういうことだったのか」という「Aha！体験」がテンコ盛り！

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Juliaを使った数値計算の方法を具体的なシミュレーションで学ぶ
本書は『Cによる数値計算とシミュレーション』および『Pythonによる数値計算とシミュレーション』のJulia版です。JuliaはC言語の高速性とPythonの記述力を同時に兼ね備えた比較的新しい言語で、数値計算などに適しています。

本書ではJuliaの簡単な説明を行ったのち、物理シミュレーション、確率的シミュレーション、エージェントベースの数値シミュレーションなどの具体例を示します。

はじめに

第1章　Juliaにおける数値計算
1.1　データ型とライブラリ
1.2　数値計算と誤差
章末問題1

第2章　常微分方程式にもとづく物理シミュレーション
2.1　質点の1次元運動シミュレーション
2.2　ポテンシャルにもとづく2次元運動シミュレーション
章末問題2

第3章　偏微分方程式にもとづく物理シミュレーション
3.1　偏微分方程式の境界値問題
3.2　ラプラス方程式による場のシミュレーション
章末問題3

第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション
4.1　セルオートマトンの原理
4.2　ライフゲーム
4.3　交通流シミュレーション
章末問題4

第5章　乱数を使った確率的シミュレーション
5.1　擬似乱数
5.2　乱数と数値計算
5.3　乱数を使ったシミュレーション
章末問題5

第6章　エージェントベースのシミュレーション
6.1　エージェントとは
6.2　マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション
章末問題6

付録
A　Juliaのインストールとパッケージの追加
B　4次のルンゲクッタ法の公式
C　ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明
D　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.jl
E　シンプソンの公式

章末問題略解
参考文献
索引

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Pythonを使って線形代数学を見える化して学ぼう！
本書は、大学初年次に学ぶ基礎数学科目の一つであり、具体的なところでは機械学習やコンピュータグラフィックス、ゲームプログラミングなどの基礎となる線形代数を、Pythonを使って学ぶものです。

線形代数は、微分・積分とならび基礎的な数学の一つですが、ふつうに勉強するとベクトル・行列計算が面倒くさく、また定義や概念が多く抽象的な表現も多いため、なかなか理解しづらい学問といえます。

そこで本書は、Pythonによるプログラミングを用いて以下の工夫を施すことで、よりわかりやすく、またビジュアルにベクトルを見るなどの体験を通して、線形代数を学べるようにまとめました。

1）2次元平面や3次元空間のベクトルを視覚的に表現する
2）関数をグラフ化することで、ベクトル計算の意味を理解しやすくする
3）面倒なベクトルや行列の計算をプログラミングで表現する
4）手計算では不可能な高次の線形計算を、具体的なデータ（音や画像）を用いて表現する
5）通常の教科書の演習問題レベルの計算問題をプログラミングによる数式処理で求める

改訂にあたり、全体を見直すとともに、この4年間で変化したPython環境の見直し、カラー画像・3D・動画およびサウンドを閲覧できるQRコードの配置、第9章・第10章の練習問題の追加などを行いました。

本書が、読者の線形代数学のより一層の理解の一助となれば幸いです。

第1章　数学の基礎とPythonによる表現
第2章　線形空間と線形写像
第3章　基底と次元
第4章　行列
第5章　行列の基本変形と不変量
第6章　内積とフーリエ展開
第7章　固有値と対角化
第8章　ジョルダン標準形とスペクトル
第9章　力学系
第10章　線形代数の応用と発展

《これが世界標準！　世界もここから始めてる！！》
データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書“Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares”がついに翻訳！！

・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習までをていねいに解説！
・データサイエンス・機械学習に必要な数学の学び直しにうってつけ！
・章末問題が298問掲載されているから、完全に理解できる！
・Julia言語によるプログラミング課題が原著者のウェブサイトから入手できる！　
・プログラミング課題を日本語に翻訳したものを、訳者のGitHubにて無料公開！

【プログラミングの補足資料と追加の演習問題の入手先】
・原著者のウェブサイト：http://vmls-book.stanford.edu
・補足資料の日本語訳：https://github.com/tttamaki/julia_companion_jp

【推薦の言葉：原著刊行にあたって】
データサイエンスの学生だけでなく，すべての学生に必読の入門書
――ローラン・EI・ガウイ（カリフォルニア大学バークレー校）

これが正攻法！
――ギルバート・ストラング（マサチューセッツ工科大学）

この本は多くの授業で使われるだろう．これだけ演習問題が大量にあるのだから
――トレバー・ヘイスティ（スタンフォード大学）

【主な内容】
第1部　ベクトル
1章　ベクトル
2章　線形関数
3章　ノルムと距離
4章　クラスタリング
5章　線形独立

第2部　行列
6章　行列
7章　行列の例
8章　線形連立方程式
9章　線形動的システム
10章　行列積
11章　逆行列

第3部　最小二乗法
12章　最小二乗法
13章　最小二乗当てはめ
14章　最小二乗識別
15章　多目的最小二乗法
16章　制約付き最小二乗法
17章　制約付き最小二乗法の応用
18章　非線形最小二乗法
19章　制約付き非線形最小二乗法

付録A　記法
付録B　計算量
付録C　微分と最適化
付録D　さらなる話題

★ROS 2 Humbleにしっかり対応した改訂版。不動のロングセラー！
★人工知能とロボット工学の俯瞰的な知識を、手を動かしながら学ぼう！

【サポートサイト】
https://github.com/AI-Robot-Book-Humble

改訂における主な変更点は以下のとおりです。

・ROS 2のバージョン変更：初版で採用していたFoxyは2023年6月にサポートが終了したため、2027年5月までサポートされるHumbleを採用しました。
・アクション通信の導入：サービス通信に代えて、より高機能なアクション通信を導入しました。
・通信ミドルウェアの変更：初版ではROS 2デフォルトのFast DDSを採用していましたが、Cyclone DDSに変更しました。これにより、ナビゲーションやマニピュレーションにおいて通信遅延が低減され、動的環境でのロボット制御がより安定しました。
・第3章「音声認識・合成」：最新の音声認識モデルであるWhisperを導入し、より精度の高い音声処理が可能になりました。
・第4章「ナビゲーション」：ナビゲーションを簡単に実装できるNav2 Simple Commanderを用いたプログラムを新たに解説し、実践的な技術を提供しました。
・第5章「ビジョン」：物体セグメンテーションを取り上げ、ロボットの視覚認識能力を強化しました。
・第6章「マニピュレーション」：動作計画フレームワークであるMoveItを利用するプログラムを追加しました。
・第7章「プランニング」：GUIを用いた行動エンジンFlexBEを新たに取り入れ，直感的な行動計画が可能になりました。
・付録：付録Bにあったアクション通信の簡単なプログラム例を第2章へ移し、それに代えてより実用的なプログラム例を追加しました。

【主な内容】
第1章　AIロボットをつくろう！
第2章　はじめてのROS 2
第3章　音声認識・合成
第4章　ナビゲーション
第5章　ビジョン
第6章　マニピュレーション
第7章　プランニング
付録A　ローンチファイルの書き方
付録B　アクションの実用的なプログラム例
付録C　ロボットアームの速度の運動学
付録D　座標系と姿勢の表現
付録E　tf: 座標系の管理

【内容紹介】
世界は一変した。
われわれは適応する必要がある。
『「超」勉強法』の野口悠紀雄氏が、ChatGPTを活用した「学び」の最新メソッドを完全公開。
「超」勉強法の「学びの3原則」＋生成AIで、あなたの勉強は革命的に進化する。 AIのポジティブな可能性のみならず、そのリスクも冷徹に分析し、独自の方法論、および教育・社会提言として書き下ろさた、2024年の必読書。
【著者紹介】
［著］野口 悠紀雄（のぐち・ゆきお）
1940年、東京に生まれる。63年、東京大学工学部卒業。64年、大蔵省入省。72年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）。一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを経て、一橋大学名誉教授。専攻は日本経済論。
近著に『どうすれば日本経済は復活できるのか』（SB新書）、『日本が先進国から脱落する日』（岡倉天心賞）、『超「超」勉強法』（以上、プレジデント社）、『2040年の日本』（幻冬舎新書）、『日銀の責任』（PHP新書）、『プア・ジャパン』（朝日新書）ほか多数。

【目次抜粋】
はじめに ChatGPTが勉強に革命を起こす

第1部 理想的な家庭教師の登場
第1章 「超」勉強法が求めていた手段が出現
1．ChatGPTで「フレーム問題」を解決
2．ChatGPTは知りたいことに答えてくれる
3．好奇心が満たされると、楽しい
4．ChatGPTで個別教育が可能に
第2章 ハルシネーションという大問題を克服する
1．緊急警告：ChatGPTで誤った知識を学ぶ危険
2．大阪万博について、ChatGPTが奇妙な答えをした
3．ChatGPTの数学力は低い
4．ChatGPTはなぜ間違う？　シンボル・グラウンディング問題
5．ハルシネーションを避ける安全な使い方
6．ChatGPTの博識をなんとか使いたい（1）検索で確認
7．ChatGPTの博識をなんとか使いたい（2）聞き方を工夫
8．ChatGPTの博識をなんとか使いたい（3）ブラウジングとプラグイン
第3章 ChatGPTは知りたいことに辿り着くためのガイド
1．検索エンジンだけでは不十分
2．ChatGPTは読書や検索を助けるガイド
3．質問力が結果を決める

第2部 ChatGPTで勉強力が大躍進
第4章 外国語の勉強が根底から変わる
1．外国語の教師はもう必要ない？
2．ChatGPT＋丸暗記は、魔法の玉手箱：丸暗記法の（1）
3．文章を読む訓練を、ChatGPTで行なう：丸暗記法の（2）
4．話す訓練より、書いて聞く訓練を：丸暗記法の（3）
5．基本的な専門用語も教えない日本の外国語教育は、何のため？
6．そもそも、外国語を勉強する必要があるか？
第5章 ChatGPTは国語の勉強の強力な助け
1．適切な表現を教えてもらう
2．例や比喩で「グラウンド」させる
3．敬語の使い方を教えてもらう
4．分かりやすい文章のアドバイスを得られるか？
5．頭が痛い文語体・口語体変換問題
6．初等的な論理の誤りをおかす場合がある
第6章 ChatGPTは数学に弱い
1．ChatGPTが連発した数々の奇妙な間違い
2．ChatGPTは数学的思考をできるのか？
3．依然として正しい「数学は暗記だ」
4．数学を勉強するヘリコプターとして使う
第7章 世界は不思議で一杯　興味が尽きない歴史と物理の勉強
1．「？」とストーリーで、歴史を勉強する
2．ChatGPTで経済の勉強ができるか？
3．実体験に基づく理解だけでよいのか？
4．科学の発展は、実体験からの脱却で実現した（その1：コペルニクス）
5．科学の発展は、実体験からの脱却で実現した（その2：ガリレオとニュートン）
6．自然の不思議をChatGPTで解き明かす
7．AIは創造活動ができるか？

第3部 教育制度に突きつけられた大問題
第8章 ChatGPTは教育制度の基本を変える
1．ChatGPTで教師の役割が大きく変わる
2．ChatGPTを禁止・制約するのではなく、活用すべきだ
3．エントリーシートはChatGPTで書けるから、もうやめにしよう
第9章 生成AIが知の独占を破壊する──大学は生き延びられるか？
1．生成AIの利用コストはなぜ低い？
2．教会と大学という「ギルド」が知識を独占した
3．技術進歩による知のギルドの解体
4．ChatGPTが大学を解体する
第10章 社会生活の訓練が学校の最終的役割
1．『ハリー・ポッター』に見る学校の役割
2．社会に出た後の勉強も重要

索引

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測度論を用いた確率論への入門の新定番。

・確率論の「王道」をしっかり押さえた丁寧な解説と豊富な例題・演習問題が初学者にぴったり
・学びやすいと好評の講義ノートを大幅に加筆修正し、解説がさらにわかりやすく
・序章で確率論の具体的なモデルを紹介し、具体例から学べる構成

本書は測度論を復習しながら確率論を学習できる入門書です。
丁寧な解説と本文中の例題で手を動かしながら学び、演習問題（解答付き）で理解を確かめ、学びを深めることができます。
さらに、ランダムウォーク・パーコレーション・分枝過程・ブラウン運動などのモデルについても紹介します。これらのモデルは問題設定はわかりやすいものの、現在でも確率論の研究において頻繁に扱われるものです。教科書の範囲を大きく逸脱しない範囲の知識で得られる結果については証明も与えていきます。このように具体的なモデルを眺めながら学習することで確率論とはどういった学問なのかを体験し、また抽象的な理論や定理の使い方を身につけられる構成になっています。


【おもな内容】

序章　確率模型
第1章　確率論の基礎
第2章　期待値
第3章　独立性
第4章　大数の法則
第5章　中心極限定理
第6章　独立性および条件付き期待値
第7章　マルコフ連鎖
第8章　離散時間マルチンゲール
第9章　ブラウン運動
第10章　連続時間マルチンゲール
第11章　確率積分
付録A 　測度論
付録B　フビニの定理
付録C　確率空間に関する補足
付録D　L^p-空間
付録E　フーリエ変換

問題解答
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もう一つのLLM ―大規模言語モデルの一手法―
　解析木を中間データとする機械翻訳方式は，原言語解析木発生，原言語解析木から目的言語解析木への言語変換，目的言語解析木から目的言語文発生という縦続する3つの処理から構成される．このうち原言語文解析木発生処理は，方式が原言語文を理解することに相当し，処理誤りの9割がこの処理で発生するといわれている．
　本書の「文例を用いた文解析木発生方式」は，この原言語解析木発生動作を行うものであり，既存の機械翻訳方式KATEの解析木発生部分をベースとして，これに多数の文例文とその句構造解析結果である文例解析木の対を用いるための改良を加えた方式である．この方式は，大量の言語データを用いる点において大規模言語モデル（LLM）の一種といえる．
　「文例を用いた文解析木発生方式」は，1つのデータ対の効果が大きいことにより，学習データの枯渇の影響を受けにくいという利点が得られる．本書の後半で通常のニューラルネットワークを用いた単語列間変換（seq2seq）方式との共同動作の構想を示している．同一入力に対して「文例を用いた文解析木発生方式」とニューラルネットワークを用いたseq2seq変換方式という動作機構の全く違う2つの方式の出力間の共通部分を得ることにより，信頼度の高いデータ対を獲得し，それを新しいデータ対として用いることにより，両方式に対してより信頼性の高いデータ対の自動取得が可能となることが期待される．

Ⅰ編　文解析木発生方式
序章 まえがき
1章 機械翻訳における文例を用いた文解析木発生方式の構成
2章 共通単語列の検出
3章 文例排他木の作成
4章 一時排他木木値算出
5章 上位被覆
6章 解析木発生
7章 禁止木非含有判定
8章 文解析木発生方式各部分の役割
9章 機械翻訳における文例を用いた文解析木発生方式の動作実験
10章 ニューラルネットワークを用いた単語列間変換との結合動作に関する構想
11章 ニューラルネットワーク単語列間変換による翻訳に対する1つの提案
12章 Ⅰ編のまとめ

Ⅱ編　文解析木発生方式のアルゴリズム
A. Ⅱ編の構成
B. 一時排他木木値ユニットを除く一時排他木発生モジュール
C. 一時排他木木値ユニット
D. 上位被覆モジュール
E. 最大木値木発生ユニット
F. 解析木発生モジュール
G. ニューラルネットワークを用いた単語列間変換との共同動作
H. ニューラルネットワーク単語列間変換による翻訳に関するアルゴリズム

★【特集】いますぐやりたくなる！ 遊びながらわかる！　算数パズル
算数は苦手という人は多いかもしれませんね。でも、パズルだったらどうでしょうか？ 「数」、「図形」、「論理」といった、算数でおなじみのテーマを、楽しく考えて、遊びながら解ける10問のパズルを紹介します。解答部分では解き方についても解説。楽しく遊んでいるうちに、算数が得意になるかもしれません。家族や友達と一緒に楽しむのもいいですね。

★【特集】バクテリアでお絵描き　微生物アートの世界
微生物とは、細菌や真菌、微細藻類と微小な生き物の総称です。これらの微生物を使って絵を描くことに、編集部員が挑戦しました！ 一体どうやって、微生物で絵を描くことができるのでしょうか？
また、そもそも微生物アートは、研究者の方々が、研究の傍らでつくられています。微生物の研究のおもしろさも併せて紹介します。微生物って、身近にたくさんいるんですよ！

［とじ込み付録]いろんなカタチをつくろう！　シルエットパズル
特集の「算数パズル」と連動した「シルエットパズル」3種類が付いてきます。正方形を7つに分けたパーツを組み合わせて、いろいろな形をつくるパズルです。それぞれのパーツをどう組み合わせたら形ができるのか、挑戦してみてください！

※デジタル版の型紙は切り取って使用することができません。

なぜ霊長類の中でホモ・サピエンスだけが、積極的に魚を食べるのか？　それは、もともとホモ・エレクトゥスやネアンデルタール人といった「強者」に対抗するための仕方なしの生存戦略だった。だが、人類がアフリカから世界中に拡散していく過程で、その魚食こそが飢えを満たし、交通手段を発展させ、様々な文化を生み出す原動力になった。果たして、魚食は「弱者」ホモ・サピエンスに何をもたらしたのか？　他の霊長類との比較を踏まえ、出アフリカから日本列島へと至る「大逆転の歴史」をベテランの人類学者が鮮やかに描き出す。

【ご注意】※お使いの端末によっては、一部読みづらい場合がございます。お手持ちの端末で立ち読みファイルをご確認いただくことをお勧めします。

ネコのふしぎな能力、ひみつが丸わかり。

大人気のドラえもん科学ワールド、社会ワールドに続く
探究シリーズが創刊されました。
「ネコとイヌの祖先は同じなの？」
「日本にネコが来たのはいつ？」
「ネコの気持ちはどうしたらわかるの？」

などなど、ネコに関するテーマの中から、
ちょっと気になる疑問に思うことを厳選しました。
ドラえもんのまんがを読みながら、自然と知識が身につく、
ためになる学習読み物です。
家族みんなで読むことができますよ。

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科学ワールド、社会ワールドもチェックしたい！
https://www.shogakukan.co.jp/books/volume/25869
https://www.shogakukan.co.jp/books/volume/31867
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早稲田大学や改新党を創立した大隈重信が、停滞する日本の政界と教育界を一喝する。