「あたりまえ化」とは、試験当日に問題の中身を「あたりまえ・常識」にすることです。
問題を文字通り瞬殺で解ければ、知識は自分のものになった証拠。
試験勉強は、「読む」→「思い出す」→「語る」の基本動作の繰り返しでうまくいくのです。

【こんな試験で実績が！】
●東大、MBA、システムアナリスト、CFP、行政書士、宅建士、公認会計士など→著者自ら合格。
●司法試験、税理士、社労士、公務員、医学部受験など→著者の勉強法で、多くの受験生が合格。

【結果の出し方に必要な基本とコツがわかる！】
●ゴールを明確にする
●今の自分を明確に見つめる
●報われる（脳のはたらきと「あたりまえ化」の法則を活用した）勉強の続け方
●速く読み、理解し、記憶する
●「勉強しない」自分を変える
●時間のムダをなくす
●試験別勉強の攻略法

著者による勉強法の解説動画も付いているので、わかりやすい！

ごくフツーの人でも＝カネ、ヒマ、知識・スキルなしでも……
何歳からでも＝記憶力・体力・集中力減でも……
もう一度学び直せます！　必ず結果が出せます！

試験合格を勝ち取るための「勉強法の新結論」をお伝えします。

目次
序章　世界に対する見方はひとつではない
第１章　古代ギリシア人と中国人は世界をどう捉えたか
第２章　思考の違いが生まれた社会的背景
第３章　西洋的な自己と東洋的な自己
第４章　目に映る世界のかたち
第５章　原因推測の研究から得られた証拠
第６章　世界は名詞の集まりか、動詞の集まりか
第７章　東洋人が論理を重視してこなかった理由
第８章　思考の本質が世界共通でないとしたら
エピローグ　われわれはどこへ向かうのか

日本企業や日本の人々は、真面目に、規律正しく、品質にこだわり、決められた役割だけに縛られず人のためにも動く。このような文化を持っているのに、なぜ無駄なことをやってしまうのか。なぜすれ違っていくのか。なぜ生産性が低くなってしまうのか。

経営としてIT・デジタルを活用していくための心構えから、最適な投資についての考え方を、日本企業は早急に学ぶべきである。単なる正論や進め方を学ぶだけでは十分ではない。先人が失敗した内容、失敗の理由、失敗を回避するにはどうすべきなのかを理解し、投資の最適化を進めるべきである。つまり、失敗を学び失敗を減らす、ということだ。

IT・デジタル投資に関して業務効率・コスト効率のみを求めるがゆえの悪循環が起こっている。低いレベルでの均衡を脱却し、すべての企業がIT・デジタルを自社内で自在に扱えるようにする「手の内化」を実現し、ビジネスの成長につなげられることを願っている。
（「はじめに」より一部抜粋）

＜目次＞

第1章　なぜ日本企業はIT投資で失敗するのか
●日本企業が置かれている状況と直面している課題
〝守り〟のために事業側企業のIT投資の増加が続く／業界・企業により異なるIT投資、レガシーシステム脱却状況／レガシーに依存する小売業／先進的な大手チェーンが躍進する飲食業／IT投資とレガシー依存の金融・保険業／地方のデジタル化が遅れている電気・ガス／「翻訳力」が不足している製造業／デジタル化が進まない不動産業／デジタル化が遠い農業・林業、漁業／メインフレームの登場から現在に至るまでのテクノロジーの進化／クラウドからデジタルへ／システム導入に関する海外との思想の違いとその影響／日本・海外におけるIT人材の位置づけと人材マーケットの違い
●レガシーシステムからの脱却
日本企業に警鐘を鳴らしていた「2025年の崖」とは／「攻め」のITへ向かうのか／DXになかなか成功できない日本企業／経営層のIT・デジタル領域における専門性の低さ／IT部門の人材不足／事業側企業における課題のまとめ
●ベンダー企業が置かれている状況と直面している課題
IT業界の構造の変化と事業側企業との関係性／事業側の人材不足がベンダー依存を深刻化／ベンダー企業における人材不足の実態／ベンダー企業における課題のまとめ
●政府・官公庁の動き
政府のIT投資適正化・レガシーシステム脱却への取り組み／日本企業が抱える構造課題の解決に向けて

第2章　ＩＴ・デジタルプロジェクト成功に向けての準備
●基礎を知るということ
IT・デジタルリテラシーの基礎力／現実を理解する（1） テクノロジーの進化／現実を理解する（2） 社内のIT・デジタル経験／現実を理解する（3） ITベンダーの変化／現実を理解する（4） 企業のIT部門の人材問題
●経営者のマインド改革
IT・デジタル投資を成功に導く4つのマインド／日本企業特有の3つのポイント／最も重要な「向かう気力」と「認める勇気」
●組織構造の改革
あるべき組織構造とは／改革（1）システム部門の改革は急がば回れ／改革（2）CIO・CDOの任命は、強い意思を持ってやるべき／改革（3）CHROの寄り添いが必須

第3章　プロジェクトの各フェーズでやるべきこと
●3ステップと陥りがちな罠
大型案件ではウォーターフォール型開発を／3つのフェーズの罠
●システム開発特有の事情
システム開発ならではの特徴／共通イメージを持ちにくい／用語が統一されていない／目的設定や費用対効果が曖昧になりやすい／責任分界点がわかりづらい
コラム　状況悪化の元凶のひとつはコンサルティング支援にある？
●企画構想フェーズで押さえるべきポイント
企画構想フェーズの罠を回避する／目的と手段をはき違えない／あれもこれもと盛り込まない、目的や効果を後付けしない／スコープをしっかりと定める／対象外の領域への影響を見極める／事業側の合意を得る
コラム　グローバル企業だからシステムの統合や標準化が必須というのは誤解？
●企画構想フェーズに求められるマインド
IT案件を特別扱いしない／当事者特有のバイアスを念頭に置く／ベンダーの計画をうのみにせず、自社のIT主権を取り戻す
●要件定義フェーズで押さえるべきポイント
要件定義フェーズの罠を回避する／企画構想で定めた方針を変えない／適切な粒度で要件を定義し、やりきってから次へ進む／事業部門がサインオフする／現状を是とせず、To Beを考える／実装フェーズの計画（テスト・移行など）の大きな方針を定める／データのポリシーやデータ構造を定める
●要件定義フェーズに求められるマインド
ベンダーに丸投げしない／投資対効果を意識する
●実装フェーズで押さえるべきポイント
実装フェーズの罠を回避する／自社としてベンダーの仕事を評価する基準を持つ／安易に雁行せず、しっかりと立ち止まる／ベンダーの前提や見積もりを自社として検証する
●実装フェーズに求められるマインド
自社としての算段を持つ／空気感に流されないようにする

第4章　失敗から学び 失敗を活用する
●IT投資の見えない失敗
失敗の種類／進行中のプロジェクトにおける失敗対策／軌道修正の検証ポイント（1）目的や効果は明確か、当初掲げたものから逸脱していないか／軌道修正の検証ポイント（2）中身（品質、コスト、進捗）に問題はないか／軌道修正の検証ポイント（3）プロジェクトが適切に運営・管理されているか
コラム　頓挫しがちなのはシステム開発プロジェクトだけなのか？
●「失敗」を繰り返さないためのIT・DX戦略
すべての日本企業が取り組むべきこと／IT・DX戦略の視点（1）戦略・ロードマップ：経営が関与すべき案件を特定する／IT・DX戦略の視点（2）ガバナンス・プロセス：経営レベルで注視する／IT・DX戦略の視点（3）組織・体制：自社にITの主権を取り戻す

第5章　日本企業が勝つためのアプローチ
●スタンダードプロセスからスタンダードデータへ
業界全体を変えていく／日本企業が遅れを取り戻すためには／基幹システムは「データを集めるもの」／守るべき基本から優先順位を考える／現場の忖度が余分なデータを増やす
●業界特性や企業規模特性に基づく対応
業界・規模別の効率化／共通システム活用の可能性／社会的基盤構築の目的
●IT・デジタル人材育成
何のためにデジタル人材を育てるのか／いま求められているのは成熟した技術の活用
●ITベンダー、企業、国が今後すべきこと
ITベンダーがすべき競争と協業／成熟した領域に求められるもの／まずは「通訳」的人材から
●地域での連携の可能性
人材育成の内製化／業界間連携の例／政府や自治体の人材育成

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