20 世紀美術を動かした真の芸術家たちは誰か――
ヒルマ・アフ・クリント、夏目漱石、ヴァネッサ・ベル、トーレス・ガルシア、熊谷守一、ダヴィド・ブルリューク、ジョン・D・グラハム、ゾフィー・トイベル=アルプ、坂田一男、ジョルジョ・モランディ、岸田劉生、恩地孝四郎、村山知義、白井晟一、イサム・ノグチ、長谷川三郎、瑛九、内間安瑆──

「キュビスム以降の芸術の展開の核心にあったのは唯物論である。戦後美術史の不分明を晴らし、現在こそ、その力を発揮するはずの抽象芸術の可能性を明らかにする」(本書より)

批評的視点による大胆かつ刺戟的な近代美術論。
そして何よりも「美術の力」理解のための絶好の案内書。
高階秀爾

我々はモダニズムや抽象――いやそもそもアートのことをまるで知らなかったのだ!
本書は素早く脳内に入り込むと爆弾のように破裂して悦ばしい驚きと混乱で満たし、
交換台のように機能して無数の異質な情報から新しい世界像を紡ぎ出す。
読み終えたとき、あなたと世界は完全に更新されているだろう。
浅田彰

【目次】
第I部 抽象の力 本論
第II部 抽象の力 補論
第III部 メタボリズム-自然弁証法
第IV部 批評を招喚する

13万部突破! 売れています!
414万回以上再生されているYouTubeの大人気動画「科学的根拠に基づく最高の勉強法」を
更に詳しく解説し、書籍化。

私たちが今まで慣れ親しんだ、繰り返し読む(再読)、ノートに書き写す・まとめる、ハイライトや下線を引く、
といった学習法は、実は身につきにくいやり方だった。
覚えたことを思い出す、人に教えられる=アウトプットこそが成長につながる、
研究によって検証された効率的な勉強法です。

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日本で医者を目指し、アメリカの臨床医として働くようになるまで、
そして医者になってからも、結構長い時間を勉強に費やしてきました。
そして、人生の限られた時間の中で、やりたいこと、
やらなければならないことがたくさんある中で、
いかに効率的に勉強したら良いのかについても考えてきました。
僕がこれまでなんとかやってこられた大きな理由の1つ、
それは、自分が行ってきた勉強法が、科学的にも効果の高い勉強法だったからだと思います。
あとになって学習に関する論文を読みながら、
「なるほど、そんなことだったのか」、そう感じたことを覚えています。
この本に書いてある勉強法は、誰でもすぐに実践できる、
効果が確認された勉強法です。

ーー「はじめに」より
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医者である著者が、臨床医学という学問に膨大な時間を費やして勉強してきたから、わかったこと。
人生の限られた時間で、やりたいこと、学ぶことが無限にある中、
どのように効率的に勉強したら良いのかを、
論文からひも解き、著者がどのように勉強してきたのか、実践方法まで大公開します。

とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。
また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。

本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。

本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。

《こんな方におすすめ》
以下のような、実務で効果検証に向かい合っているすべての人を読者対象としています。

◎ データサイエンティスト、データアナリスト
◎ 事業会社のプロダクトマネージャー
◎ ソフトウェアエンジニア
◎ 官公庁の政策立案者
○ その他、効果検証に携わるすべての人

《目次》
謝辞／目次

1章　はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論
1.1 効果検証とはなにか？
1.2 本書の構成
1.3 想定する読者
1.4 サンプルコード

2章　A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う
2.1 Prelude
2.2 施策と効果
2.3 バイアス
2.4 A/Bテストの基本的な発想
2.5 A/Bテストのデザイン
2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装
2.7 A/Bテストのアンチパターン

3章　A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う
3.1 実務におけるA/Bテストの課題
3.2 A/Aテスト：A/Bテストの信頼性を担保する
3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン
3.4 効率的な分析：共変量のコントロール
3.5 施策効果の異質性：どこで効果があるのか知る

4章　Difference in Differencesを用いて効果検証を行う
4.1 DID（差分の差法）：施策実施前後の違いを捉える
4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証
4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する
4.4 パラレルトレンド仮定と検証
4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか？

5章　Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う
5.1 RDDを適用できるシチュエーション
5.2 RDDの仮定と推定
5.3 Fuzzy RDD：処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD
5.4 内的妥当性と外的妥当性：我々はなにを推定しているのか？
5.5 bunchingの難しさ

6章　おわりに：実務における課題と展望
6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択
6.2 分析プロセスの“不”可能性
6.3 データ分析実務者の役割
6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド

著者・監修者略歴／参考文献／索引

ニューヨーク・タイムズベストセラー!
テクノロジーの加速度的な進歩による人間社会の変化を予測して、ことごとく的中させてきたカーツワイルの最新話題作が、ついに日本上陸。彼が予測するAIが人間の知性を超える2029年はあと5年後に迫っている。そして私たちの知性が数百万倍に拡張し生物学的限界を超える特異点、シンギュラリティに達するのは、もはや時間の問題と言える。それはどのように実現するのだろうか?
本書で取りあげるのは、ナノロボットなどのデバイスを用いた原子レベルでの世界の再構築、現時点で120歳とされる生命の限界を超えた寿命の延長、脳をクラウドに接続することによる知性の拡大化、すべての産業におけるイノベーションの推進による貧困や暴力の減少など、私たちの幸福のあらゆる側面を向上させる指数関数的なテクノロジーの成長、再生可能エネルギーと3Dプリンティングの成長など多岐にわたる。一方で、バイオテクノロジー、ナノテクノロジー、人工知能のもつ危険性についても考察しており、AIが雇用に与える影響や自動運転車の安全性、そして故人をデータとDNAの組み合わせによって仮想的に復活させる「アフターライフ」技術など、現代的で最先端の論争についても言及する。

AIに携わること60年の研究の集大成である本書は、この科学と今後到来するAIによる社会革命に関するレイ・カーツワイルの最高傑作である。

イントロダクション/第1章 人類は六つのステージのどこにいるのか?/第2章 知能をつくり直す/第3章 私は誰?/第4章 生活は指数関数的に向上する/第5章 仕事の未来:良いか悪いか?/第6章 これからの三〇年間の健康と幸福/第7章 危険/第8章 カサンドラとの対話