【目次】
第１章　ランダムウォークの定義と“red　and　black”
1.1　ランダムウォークの定義と基本性質
1.2　ランダムウォークのパスとそれが決める確率変数

第２章　コルモゴロフの確率空間と鏡像原理
2.1　コルモゴロフの確率空間
2.2　鏡像原理と最大値の分布

第３章　基本離散分布と初到達時間分布
3.1　ベルヌーイ試行
3.2　基本離散確率分布
3.3　期待値と分散
3.4　初到達時間の分布

第４章　母関数とランダムウォーク
4.1　数列の母関数
4.2　確率母関数
4.3　初到達時間分布の母関数

第５章　条件付期待値と公平な賭け方
5.1　条件付期待値
5.2　公平な賭け方
5.3　ランダムウォークに関するマルチンゲール

第６章　いろいろなマルチンゲール表現定理
6.1　マルチンゲール表現定理(対称ランダムウォークの場合)
6.2　マルチンゲール表現定理(非対称ランダムウォークほかの場合)

第７章　離散確率解析
7.1　ドゥーブ-メイヤー分解
7.2　離散伊藤公式
7.3　ランダムウォーク汎関数のドゥーブ-メイヤー分解

第８章　ギャンブラーの破産問題とマルチンゲール
8.1　ギャンブラーの破産問題
8.2　ストッピング・タイム
8.3　オプショナル……
8.4　Optional Stopping Theorem
8.5　破産問題とマルチンゲール

第９章　確率差分方程式
9.1　確率差分方程式とマルコフ性
9.2　確率差分方程式の計算例
9.3　コルモゴロフ偏差分方程式
9.4　離散ファインマン-カッツ偏差分方程式
9.5　離散ギルサノフの定理

第10章　期待値と無裁定
10.1　期待値の意味
10.2　数理ファイナンスの基本定理と無裁定
10.3　株価の2項1期間モデル
10.4　株価の2項2期間モデル、T 期間モデル
10.5　株価の2項 T 期間モデルにおける同値マルチンゲール測度

第11章　無裁定とマルチンゲール
11.1　“red　and　black”における裁定
11.2　お金の時間的価値と2項 T 期間モデル
11.3　デリバティブ
11.4　ブラック-ショールズ偏差分方程式、偏微分方程式

第12章　賭け方を変えることのできるギャンブラーの破産問題
12.1　不利なときは大胆に(Bold Strategy)
12.2　ギャンブルの平均持続時間

第13章　再生性と確率・期待値の計算
13.1　再生性
13.2　どちらが先に出る？
13.3　幾何分布・指数分布の無記憶性
13.4　ランダムウォークの分布計算への応用

第14章　逆正弦法則
14.1　離散逆正弦分布 DA(2n)
14.2　離散カイ二乗分布 DC(q)
14.3　正の側の滞在時間

第15章　ランダムウォークの局所時間，レヴィの定理
15.1　対称ランダムウォークの特徴づけ
15.2　レヴィの定理
15.3　離散田中公式
15.4　非対称ランダムウォークとレヴィの定理

第16章　ランダムウォークから作られるマルコフ過程とピットマンの定理
16.1　ランダムウォークから作られるマルコフ過程
16.2　ピットマンの定理
16.3　非対称ランダムウォークの事例

第17章　ランダムウォークと分枝過程，離散レイ-ナイトの定理
17.1　分枝過程
17.2　離散レイ-ナイトの定理

第18章　離散アゼマ-ヨール・マルチンゲール
18.1　離散アゼマ-ヨール・マルチンゲール
18.2　スカラホッドの埋め込み問題に対する離散アゼマ-ヨール解
18.3　非対称ランダムウォークの場合

第19章　ランダムウォークのエクスカーション
19.1　局所時間とエクスカーション
19.2　エクスカーション測度
19.3　スカラホッド埋め込み
19.4　マーク付きエクスカーション
19.5　逆正弦法則

第20章　ランダムウォークからブラウン運動へ
20.1　リスケーリング・ランダムウォーク
20.2　ブラウン運動汎関数の分布計算
20.3　おわりに

ChatGPTの登場以来、文章、画像、動画、音声（音楽）などさまざま分野で生成AIが登場しています。本書は、そんな多様な生成AIの中でも特に、「おもわずオススメしたくなる！」ような活用法を「推し技（おしわざ）」と命名し、100個厳選して紹介する書籍です。
取り上げる生成AIは、主に「ビジネス」「趣味」「生活」の面で役に立つものに限定し、なるべく無料で利用できるAIを選びました。画像・動画・音楽生成など、趣味や生活（遊び）の場でも生成AIが活用できることを、本書を通して知っていただければと思います。もちろん、最もユーザー数の多いChatGPTは、指示文次第では多様な活用法が見いだせるため、約半数のページを割いて大きく紹介しています。
本書を読めば、私たちの生活に浸透しつつある生成AIのさまざまな使い道がわかるはずです。ぜひ、読者を通して、みなさんの「推し技」を見つけてみてください。

■読者対象
○生成AIを仕事で活用したいビジネスパーソン
○ChatGPT以外の生成AIの使い道を知りたい人
○趣味や生活で役立つ生成AIの活用方法を知りたい人

■目次
第1章　ChatGPTで生成AIの基本を体験しよう
第2章　すぐに使える！実用性の高いChatGPT活用例
第3章　QOLを上げる！生活に役立つChatGPT活用例
第4章　ビジネスに役立つ！生成AIの活用例
第5章　QOLを上げる！生活に役立つ生成AI活用例
第6章　英語学習に役立つ生成AIの活用例
第7章　さまざまな使い道がある画像生成AI
第8章　クリエイティブに役立つ！音楽生成AI
第9章　驚きの生成結果が。動画AIの世界

「ダークデータとダークマターは似ている。ダークデータも目には見えず、記録されていないが、わたしたちの結論や決定や行動を大きく左右しうる。のちほど数々の例を紹介するように、知られていないことが潜んでいるという可能性を無視すると、不幸な結果や取り返しのつかない事態を招くことがある。
ダークデータがどのように生じるのか、なぜ生じるのかを探るのが、本書の目的だ。(中略)最後には、知恵を働かせれば、ダークデータを有効活用できることについても話したい。奇妙なパラドクスのようだが、無知やダークデータの視点を取り入れることで、よりよい判断やよりよい行動が可能になる。つまり、具体的にいうなら、不明なことをうまく使うことで、もっと健康的な生活を送ったり、もっと収入を増やしたり、もっとリスクを減らしたりできるのだ」(本文より)

『データマネジメント知識体系ガイド第二版（DMBOKガイド）』は第3章で担い手であるデータスチュワードの重要性を指摘しています。そこに発言を引用されているDavid Plotkin氏はこのテーマの第一人者であり、著書“Data Stewardship”はロングセラーになっています。

本書は“Data Stewardship”の第二版の邦訳であり、日本で初のデータスチュワードシップ書籍になります。データスチュワードシップの導入と運用に関する明確かつ簡潔、そして実践的なアドバイスとガイドラインを提供します。ガイドラインを見れば組織の構造、ビジネス機能、データ所有権に基づき、どう進めていけばよいかが分かります。Plotkin氏が様々な企業の現場で実践してきたノウハウが多くの成果物の例とともに紹介されています。

第二版で次の点が強化されました。

●グローバルビジネス：国際企業向けの体制をより詳しく解説。国の違いを考慮したビジネス用語の構成など。
●プライバシー規制：国内外のプライバシー規制の実施に関与するデータスチュワードシップを解説。
●ビッグデータとデータレイク：非構造データも含めたデータガバナンスの在り方を提示。
●プロジェクトマネジメント（PM）：データガバナンスのPM方法論への統合を提唱。WBSにデータガバナンスのタスクを追加。
●データドメイン：ビジネス/組織機能からデータドメインへの移行を提案。推奨されるデータドメイン詳細を提示。データドメインの長所と短所も説明。

＜目次＞

1章　データスチュワードシップとデータガバナンス
2章　データスチュワードのタイプ
3章　データスチュワードの役割と責任
4章　データスチュワードシップの導入
5章　ビジネスデータスチュワードのトレーニング
6章　データスチュワードシップの実践
7章　データスチュワードの重要な役割
8章　データスチュワードシップ進捗の計測
9章　データスチュワードシップ成熟度
10章　ビッグデータとスチュワードシップ
11章　データドメインの利用