著者：髙橋 威知郎 (著)
| 時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!! 時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。 |
内容自体は、pythonのコードを説明しながらの展開でよくある感じでした。 続きを読む Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
著者：金光秀和 (編集), 吉永明弘 (編集)
| 技術の発展は、倫理的問題を引き起こし続けているが、その背後にある哲学的な意味についての考察はまだ不十分。本書では、世界的に注目を集める技術哲学の基本を学び、技術が人間や社会に与える影響を深く理解するための土台を築く。日本語による初めての本格的なテキスト。
「目次」 序 章 技術哲学とは何か──技術哲学の問題圏（金光秀和） 第Ⅰ部 技術哲学の理論 第1章 技術と哲学──技術を哲学的に問うことを考える（金光秀和） 第Ⅱ部 技術哲学と社会 第5章 ＡＩ──夢と現実（久木田水生） 第Ⅲ部 技術哲学と環境 第10章 気候工学──環境問題の技術的解決に関する倫理問題（吉永明弘） |
著者：クレイトン・M・クリステンセン
| 貧困×ジョブ理論＝眠れる巨大市場。 これからの時代、真に成長が見込めるのは 買えない/買わない人々の「無消費経済」である――Appleのジョブズ、Amazonのベゾスらに影響を与えた イノベーションの巨人、最後で最高の著作! ※『繁栄のパラドクス 絶望を希望に変えるイノベーションの経済学』改題・改訂版 ◆中国の家電メーカーはなぜ世界の電子レンジ市場の40％を占めるまで成長したのか? 日本ほか世界各国の事例とともにイノベーションの本質をひも解く、 表面上は望みのない状況に見えても、その裏に、成長の期待できる新市場が控えていることはよくある。この知見は、これまで好機に巡り合ってこなかったイノベーターや起業家にとっても重要だ。消費経済ではなく無消費経済に集中することは、企業の新たな成長エンジンに点火するすばらしい機会になりうる。 |
古川渉一 (著), 荻原優衣 (著)
| 話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。 |
クジラ飛行机 (著)
| “生成AIの使いこなしにぐっと差がつく！
本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。 大規模言語モデルの応答能力を改善・向上させるテクニックはさまざまな研究によって明かになっています。本書では、そのような改善方法について、基本的なものから複雑なものまで紹介します。 一般的な業務で大規模言語モデルを使い方にも、アプリ開発などで使いたいエンジニアの方にも役立つように、幅広い内容をカバーしています。 後半では、大規模言語モデルのAPIを利用する方法も紹介します。最後の章では高度なプロンプトエンジニアリングの手法を組み込んださまざまなプログラムの例を掲載しています。 対象となる大規模言語モデルは、人気のChatGPT（3.5/4）をはじめ、Google Gemini、Anthropic Claude、Microsoft Bingチャット、オープンソースの大規模言語モデル（Llama 2など）です。 本書を通して、いろいろな言語モデルで活用できる汎用的な技術を身につけましょう。 Chapter1 プロンプトエンジニアリングと大規模言語モデル |
Soledad Galli (著), 松田晃一 (翻訳)
| Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ
機械学習においてはモデルを作成しデータを与えて学習させますが、その前に生データをモデルが理解できるような形式に変換する「特徴量エンジニアリング」と呼ばる重要なステップがあります。 本書は特徴量エンジニアリングの実践的なガイドであり、機械学習のための特徴量を作成するための効果的なテクニックとベストプラクティスを学ぶことができます。 欠損データの補完、カテゴリエンコーディング、変数変換、離散化、スケーリング、外れ値の取り扱いなど表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。 1章 欠損値を補完する |
ローレンス・コル (著), ジム・スタグニット (著), 株式会社風音屋 (翻訳, 監修)
| ★データ基盤やデータエンジニアリングにかかわるすべての人必携の一冊!★
・ディメンショナルモデリングのアジャイルなアプローチを解説した、隠れた名著“Agile Data Warehouse Design“の邦訳がついに登場! ・邦訳書を出版するにあたって、12件の国内事例を寄稿いただき、特別掲載! 【原書情報】 【本書では、以下のトピックを学ぶことができます】 【主な内容】 第2部 ディメンショナルデザインパターン 事例集 日本語版によせて |
堀 雅彦 (著)
| 儲かる事業になるかどうかは 構想の解像度で決まる9割が失敗するといわれる新規事業。 社内承認が得られずアイデア倒れになったり、利益が出せずに頓挫してしまったりするものがその大半です。 新規事業開発では「抽象と具体」「部分と全体」の思考を切り替え、チームの認識をそろえながら仮説検証していく必要がありますが、決して容易なことではありません。 最善の方法は事業構想を「書く」ことです。 書くことで思考を切り替えながら解像度が高まり、関係者を巻き込むことができ、実社会でうまくまわるビジネスモデルをつくれるようになります。 これまで提案されてきたビジネスモデルを可視化するさまざまな方法論と本書の決定的な違いは、ビジネスモデルを文章で書くことでその診断ができ、結果として事業構想を加速させられることです。 本書で提案するフレームワークを使えば、顧客の決め方から競合、仕組み、戦略、収益化までをシンプルかつ論理的に記述できるとともに、事業開発の道しるべとなります。 「顧客は誰か」「いかなる課題をどのように解決するか」「競合はどこか」「どうすれば優位に立てるか」「利益の源泉は何か」「どうすれば利益が持続するか」。 本書ではこうした極めて具体的な問いに答えながら、ビジネスモデルを構築する方法を丁寧に解説しています。 次の方々にとってとくに役立つ知見が満載です。 BtoCとBtoBの両ビジネスモデルにも対応した大充実の一冊です。 ●目次概要 |
坂本悟史 (著), コマースデザイン株式会社 (著)
| あの名著が再び！ 販売だけでない「EC経営・運営」の秘訣が一冊に。 本書では、eコマースの仕事を「販売・業務・組織・戦略」の 4 分類に整理。 現代のEC販売、仕入れ・製造から受注・出荷までの業務、AIやリモートを活用した組織運営、商品開発やブランディング、会計や経営計画などの戦略までカバー。経営者の学び直し、担当者の育成、組織の共通言語に。 ■ 前著は「伝説のバイブル」 前著「売れるネットショップ開業・運営」、通称 “黄色本” は、増刷16回・26,000部のベストセラー。その後、筆者の経営するコマースデザイン社が、ブログや講演などで発信した「697万文字・書籍約 70 冊分」のノウハウを体系化。 ■ 著者メッセージ ■ 特典 —概要— EC販売の構造 集客 接客 追客 ■ 業務編 EC業務の構造 MD（マーチャンダイジング） SF（ストアフロント） BY（バックヤード） ■ 組織編 EC組織の構造 セルフマネジメント ワークマネジメント チームマネジメント ■ 戦略編 EC戦略の構造 商品戦略 店舗戦略 企業戦略 |
NTT代表取締役社長 島田明 (著), NTT代表取締役副社長 川添雄彦 (著)
| ＩＯＷＮとは何か ＮＴＴトップが全貌を明らかに ニュースなどで目にすることが増えた「ＩＯＷＮ（アイオン）」。 生成AIやメタバース、あらゆるモノがネットにつながるIoTの普及を背景として現在、世界の電力使用量は急拡大している。 ＩＯＷＮは、こうした状況の救世主となり得る、ＮＴＴが持つ最先端の光技術を使った次世代情報基盤である。 では、ＩＯＷＮはどのようにサステナブルな未来を実現していくのか。 目次： |