統計学の重要な概念 相関係数を集中的に学ぶ!
相関係数とは2つの確率変数の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標をいう。本書ではPearsonの相関係数およびそれから派生もしくは発展した概念の理解や、手法の適用範囲を理解する助けとなるように、式の導出過程や手法が持つ諸性質を丁寧に解説している。確かな理論的裏付けのもと、相関係数を使用して得た解析結果について自信をもって述べることができるようになることが、本書を読み進める上での目標となる。

典型的解法の組合せとPythonパッケージで最適化問題を解く
様々な問題をPythonで解くことを目指す「Pythonによる問題解決シリーズ」第2弾。
最適化問題に焦点を当てる本書では、解き方が分かっている典型的な最適化問題（ナップサック問題や巡回セールスマン問題など）を組み合わせ、Pythonパッケージを用いるプログラミングに落とし込んで解へと導く。
パッケージとしてPyomoやPICOSなどを使い、また、Pythonで最適化問題を解くためのモデリング言語としてPuLPを使う。
本書では、それらツールの使い方はもちろん、解法プログラムについても丁寧に解説する。

　微分積分学は、単に定理や公式を丸暗記するだけでは、深く理解することができません。本書は、演習問題を多く解きながら微分積分を扱う力を身に付けることを目指し、大学生の視点に立って執筆されました。
　本書では、1変数関数から多変数関数までの微積分学を解説しています。特に、陰関数定理、拘束条件付き極値問題、多変数関数のテイラー展開、重積分の変数変換、広義積分、空間図形の体積・曲面積など、理工系学生がつまずきやすい題材を、例題と演習問題を交えながら詳述します。
　まず、解説と｢例｣を通して基本的な考えを身につけた後、｢解く！｣で読みながら空欄を埋めることにより、数学的思考方法を体得し、理解を深めていきます。最後に、｢練習問題｣を独力で解くことにより、微分積分の実力を伸ばすことができます。自習書としてもぜひ活用いただきたい1冊です。

※本書は、2006年に講談社サイエンティフィクから発行された『理工系のための解く！微分積分』を再編集し、発行したものです。

「なぜ」を導くデータサイエンスでAIの透明化を実現する！
AIの要である機械学習は、結果を導き出す過程がブラックボックス化する問題があり、AI実用化の障害となっている。その解決策として、丹念なデータ分析によりデータの背景にある現象を統計モデルで表現する、本来の意味での「データサイエンス」の活用が期待されている。メカニズムが理解可能なモデルをAIの頭脳に使うことで、AIの透明化――すなわち説明可能なXAIも実現できる！
本書ではデータサイエンスの考えに基づく統計モデリングの解説に加え、機械学習の代表的な手法を Rを用いて体験していく。本書を読み込めば、探索的データ解析と機械学習、それぞれの本質を学ぶことができる。

UXに至る経緯も含め体系的に理解する！
UXという言葉が生まれてからもう20年ほどになるが，いまでは典型的な“バズワード”となっている．すなわち，その概念と方法論については様々なものが混在し，相互の関係も明確にならないまま拡散している状況にある．本書は，この分野の第一人者である著者が，混迷しているUXについて，;歴史的経緯，ロジカルに正しいと考える概念や内容を整理し，その方法論などを解説する．UX従事者およびこの分野に関心のある読者必読の書である．

　1995年に発効された「世界貿易機関を設立するマラケシュ協定」の付属書1Cとして位置づけられる、「知的所有権の貿易関連の側面に関する協定」であるTRIPs協定（Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property）は、同協定の加盟国が遵守すべき知的財産に係る権利保護の最低水準を規定するものです。近年、世界知的所有権機構 特許常設委員会（WIPO特許常設委員会）における検証を通じて、各加盟国の国内法における協定の実施状況が明らかにされ、その解釈と運用のあり方が精緻化されつつあります。
　本書では、TRIPs協定について、総則・特許・反競争に係る条項を中心に、先行研究やWIPO特許常設委員会などにおける各条項の一般的な理解、大陸法圏・判例法圏に属する各加盟国での各条項の実施状況、ならびに同実施状況に関する近時のWIPO特許常設委員会による検証と評価について紹介します。

※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

AI等を駆使し、価値ある自然言語テキストを適切に抽出・活用する方法を詳しく解説
本シリーズ第4巻に位置付けられる書。社会の中で日々蓄積されていく電子データの多くは自然言語で書かれたテキストであり、情報社会の伝達手段や知識源として使われている。
これらの情報をデータベースとして整理・構造化し、活用するには、拡散した情報を適切に抽出し関係づける必要がある。このプロセスを（半）自動化する技術が「情報抽出」である。
その際、各分野固有の自然言語表現をいかに的確にとらえて関係づけるかが重要となる。
本書では、固有表現抽出技術と，固有表現間の関係を抽出する関係抽出技術に焦点を当て、機械学習などを駆使して「情報抽出器」を作るための解説を行う。

　「IT前提経営」とは、「デジタルネイティブが中心となる時代において、適切なITを経営に導入することでビジネスを最大化するとともに、そこに関わる顧客や従業員を含む全てのステークホルダーを幸せにする経営の概念」を意味し、以下の6つの要素から成ります。

　　1. デジタルネイティブ理解
　　2. ノマド・ワーク
　　3. モビリティの向上
　　4. デジタルマーケティングの適切な運用
　　5. IoT×ビッグデータ×AI
　　6. クラウドサービスの適切な導入

　このIT前提経営の考え方は、企業経営だけにとどまらず、教育現場や行政機関にも多くの示唆を与えます。
　本書では、いまや喫緊の課題となったテレワークやオンライン授業をはじめ、さまざまなIT活用にいち早くチャレンジし、大きな成果を上げてきた著者が、具体的なエピソードを多数示しながら、その知見を丁寧に解説します。

※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

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「AI黎明期」の伝説の事典、待望の復刻!!
本復刻版は、1988年にUPU社から刊行された初版『AI事典』（ISBN13:978-4946432064 ISBN10:494643206X）を底本とする電子書籍である。初版編集委員会より初版復刊の要請を受け、近代科学社の創立60周年記念事業の一つとして発行する。2003年に共立出版から刊行された『AI事典　第2版』、さらに2019年に近代科学社から刊行された『AI事典　第3版』とあわせた3点の『AI事典』を通観することで、AIの誕生から現在に至る研究の推移や各時代における興味・関心の高いテーマをうかがい知ることができる。

統計モデリングのテクニックを理解する！
ISMシリーズ：進化する統計数理の第8巻。本書は統計モデルの発想、練り上げ、検証、改良にかかわる「統計モデリング」の過程について読者が理解し、扱えるようになることを目的としている。第1章では基礎論としてデータの関係を統計モデルの形で記述する方法を解説し、第2章から4章までは時系列解析（過去と将来のデータの因果関係）、空間統計学（測定した位置とそれ以外の位置との関係性）、医療統計（診断における統計的検定の使い方）の分野における統計モデリングの具体例を詳述する。