加藤敏夫先生の未発表原稿発見！！
シュレーディンガー方程式への応用で決定的な貢献があった加藤敏夫先生の生誕100周年に際し、未発表の原稿を、弟子の黒田成俊教授が書き起す。孫弟子にあたる岡本 久教授、中村 周教授の現代的解説も収録。日本数学会様でも、2017年、2018年と生誕100周年に際してイベントが行われる。本書は加藤敏夫先生の偉業を感じることのできる「最新の書」である。

日本ソフトウェア科学会「ソフトウェア工学の基礎」研究会（FOSE）が主催するワークショップのための論文集．FOSEとはソフトウェアを知的資産として活用していくための基盤確立を目指す研究会のことで，関連分野の研究者・技術者に議論の場を提供している．年一回開催されるワークショップは1994年の第1回大会から数えて今年で24回目．

実は、不便は好い！
現代のビジネスや社会は，何事につけても便利・速さ・効率を中心としている．こういう現代社会に対して，不便であるがゆえに生み出される創造力や注意力，思いやりといったことの重要性をもう一度見直すために「不便益」という考え方を、著者らは提案している．
不便だからこその効用を不便益と呼び，不便益という発想を取り入れることでこれまでになかった新しいモノやサービスを追及する．
本書はこれまでに取り組まれた「不便益」の事例を紹介しながら，不便益とはなにか，不便益をもたらすシステムのデザイン方法とは，を探求する．テクノロジーを否定し昔の生活に戻ろうという内容でなく、ITやAIなどの最新テクノロジーと不便を組み合わせることで新たな知財・サービスを生み出そうというものである．IT技術者や、システムデザインの研究者、技術者必読の書である。

徹底的にポアソン分布を理解する！
　ポアソン分布を，その起源から徹底的に学習し，理解することを目指した本書．要となる，「ランダムな点配置の点の個数や，ランダムに起こるイベントの回数を数えると，自然にポアソン分布が現れる」，このことをパソコンの計算ソフトでシミュレーションし，実際にポアソン分布が現れる場面を実体験することにより，数式だけでは理解できない数学を学習する．
　確率・統計を活用する読者には必携の書である．

京都を知る，アルゴリズムを知る。
アルゴリズムとはそもそも，何か物事を行うときの“具体的手順”のことである。
私たちは日々，意識するかしないかに関わらず，次々とアルゴリズムの設計をしながら生活をしている。
本書は，岩間一雄教授が京都の町を題材にアルゴリズムの思考を伝える，読み物的手法をとった数学書である。
読者はその奥深い世界へと誘われてゆくだろう。

※巻末には本書で取り上げた京都関連の名所・行事などの索引があり、逆引きで読んでいくことができる．

情報処理学会誌『情報処理』で好評連載中の「ビブリオ・トーク　-私のオススメ-」がついに一冊の書籍に！
この連載でＩＴ研究者の方々が紹介してきた，デマルコやカーニハン，ヘネシー＆パターソン，更にはアシモフやホーガン，伊藤和典，というバラエティに富んだラインナップを40本収録．
序文は，第一回担当である人工知能研究者・中島秀之．更に帯に，メディアアーティスト ・落合陽一の推薦文をいただき，幅広い読者を想定できる一冊．

データマイニングで重要な仮説の設定について，その枠組みを解説した書物は世の中にあまりない．そこで本書では誰もが一番悩むデータマイニングのための仮説構築の手法を重点的にまとめた．
　更にデータマイニングに必要な，統計スキル・ITスキル・企画スキル・コミュニケーションスキルという４つのスキルを養成するために，２種類のPBLに基づく課題を設定することで，より実践的な学習を目指した．

直感的に理解できる
マルチメディアの初学者を対象とした教科書である．マルチメディアの範囲は，音，映像（静・動）および文字情報の符号化の仕組みと，それらの符号をマルチメディアへ統合する仕組みである．偏らずにマルチメディア全体を学ぶことができる．
図を多用して，初学者が直感的に理解できるよう工夫する．また，事前・事後学習に対応できるよう演習課題を数多く配置する．
側注でキーワードの解説も行い．初出用語でとかく混乱しがちな初学者の理解を確かなものとする．初学者必携の書．

アジャイル開発の指南書
アジャイル開発は従来のウォーターフォール型とは対照的に顧客にとって価値の高い機能を優先し，迅速・適応的な開発が行えるが，我国ではまだ開発手法の主流であるとはいいがたい．本書は今後導入が期待されているこのアジャイル開発の概要から，エクストリーム，スクラムを使った開発プロセス，リスクマネジメント，開発事例まで網羅した指南書とである．ソフトウェア開発者必携の書である．

最新にして最強!! 人気講義の教科書、第２版！
　大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第２版．
　今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに５章追加されている．特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている．
　Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！
　Python　Ver3.5に対応！