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TOPICS Web , Security 発行年月日 2025年10月 PRINT LENGTH 372 ISBN 978-4-8144-0125-3 FORMAT Print Webアプリケーションは私たちの生活に欠かせない存在となり、オンラインショッピング、銀行取引、医療サービス、教育プラットフォームなど、重要なサービスの多くがWeb上で提供されています。しかし、この利便性の裏側で、Webアプリケーションは攻撃者にとっても魅力的な標的となり、特に個人情報の漏洩や金銭的損失などの深刻な被害が頻繁に発生しています。こうした脅威に対抗するため、近年ペネトレーションテストが注目されています。ペネトレーションテストは、実際の攻撃者と同様の手法を用いて組織のシステムに対して模擬攻撃を行い、攻撃された場合にシステム全体でどの程度の被害が生じるのかを検証するセキュリティテストです。本書は、Webペネ

データサイエンティストがより良いコードを書くために、ソフトウェア開発の基本手法を学ぶための実践的なガイドブック。読みやすく保守しやすいPythonコードの書き方を具体的な例とともに解説します。テスト、ロギング、リファクタリング、ドキュメント、パフォーマンス、デプロイなど、実務に役立つ内容が満載です。AIがコードを自動生成する時代でも、コードの質を見極める力が重要だという視点に立脚し、自らの判断でコードを設計・評価できるスキルを身につける実用性重視の一冊。対象読者は、初中級者のデータサイエンティストおよびデータサイエンス分野への進出を考えているソフトウェア開発者。 賞賛の声 まえがき 1章 良いコードとは何か? 1.1 優れたコードが重要な理由 1.2 変化する要件への対応 1.3 単純さ 1.3.1 同じことを繰り返さない(DRY) 1.3.2 冗長なコードを避ける 1.4 モジュール化

TOPICS Programming , Python 発行年月日 2025年10月16日 発売予定 PRINT LENGTH 572 (予定) ISBN 978-4-8144-0133-8 原書 Effective Python: 125 Specific Ways to Write Better Python, 3rd Edition FORMAT Print GoogleでPythonを使ったさまざまなサービスを立ち上げ、Pythonを知り尽くした著者による、Pythonエキスパート必携書の最新版です。第3版では、Python 3.13までの最新機能に対応し、第2版から新たに35項目を追加し、既存項目も時代に合わせて大幅に改訂されています。各項目では、優れたPythonコードを書くために何をすべきか、何を避けるべきか、そしてその理由をPythonの流儀に従って明確に解説。効率的でロバ

本書は「プログラミングのスキルを統計学の理解に役立てよう」というコンセプトのもとで、多くの学生の支持を得ているPythonで統計学を学ぶ教科書です。統計学を学ぶ際に必要となる数学分野の知識をPythonのコードで示していくことによって、実データを分析しながらわかりやすく解説しています。プログラムはGoogle Colab上で動作できるように設計されているので、ライブラリのインストールや環境設定に悩まされることなく、すぐにプログラムを試すことができます。データのインポートとクリーニングといった前処理から仮説検定、回帰分析、時系列分析、生存時間解析といった高度な分析手法まで、一通りの統計学の分析を学ぶことができます。 はじめに 1章 探索的データ分析 1.1 証拠 1.2 家族の成長に関する全国調査 1.3 データの読み込み 1.4 検証 1.5 変換 1.6 要約統計量 1.7 データの解釈

現在、私たちは生成AIとエージェントAIの誕生により、インターネットの登場に匹敵する変革期にいます。これは単なる技術的な流行ではなく、ビジネスのあり方そのものを変える大きな波です。本書は、単なる「AIユーザー」から、自社のデータとAIプラットフォームを活用し、独自のビジネス価値をつくりだす「AI価値創造者」へとなるための羅針盤です 。AIの進化、大規模言語モデル、生成コンピューティング、エージェントシステムといったものがビジネス成果にどうつながるかを解説します。AI戦略の策定、モデルの選定、スキル開発、信頼性と責任の組み込み、データ活用など、戦略と運用の両面から具体的なアドバイスを提供します。中小規模言語モデル、モデルルーティング、MoE、エージェントなど、持続可能でスケーラブルなAI戦略の鍵となる要素にも焦点を当てています。 監訳者まえがき 推薦の言葉 はじめに 1章 +AIからAI+へ

大規模言語モデル(LLM)を活用した実践的なアプリケーション開発へと繋がる、知識、テクニック、ツールの包括的な解説書。 著者自身によるLLMを用いた数々の実験と、800本を超える論文の知見に基づき、モデルの構造や限界、活用手法、応用パターンを体系的に紹介することで、直感的な理解と応用力を身につけられるように構成されています。 LLMがどんなデータを用いて、どんな目的で訓練されているかといった原理的な側面から、ファインチューニング、推論の最適化、RAG(検索拡張生成)といった応用的な側面まで、PoC(概念実証)から一歩踏み出したアプリケーションの構築を目指す方に気づきを与える一冊です。 本書への賛辞 監訳者まえがき はじめに 第1部 LLMの構成要素 1章 イントロダクション 1.1 LLMの定義 1.2 LLMの略史 1.2.1 黎明期 1.2.2 LLMの時代 1.3 LLMのインパクト

本書は、機械学習モデルがもたらす重大なリスクを軽減し、責任あるAI運用を実現するための実践ガイドです。特に「高リスク」な意思決定が行われる分野、たとえば生体認証による識別、重要インフラの管理、教育、雇用、公共および民間の必須サービス、法執行、移民および国境管理、刑事司法、そして民主的プロセスなどにおける事例を重視しています。本書は三部構成となっており、第I部では実践的なアプリケーションの観点から主要な問題を論じ、第II部で構造化および非構造化データの観点からトピックをさらに深掘りし、実装上の課題や分析手法を具体的に検討します。第III部では現実世界の高リスクな事例をもとに、成功のための実践的な助言を提示します。説明可能性、安全性、バイアス、プライバシーなどの課題に対し、Pythonベースの実践的ツールを活用した具体的対策を提供し、実務者が主体的にリスクを管理できる指針を提供します。 訳者まえがき

LangChainは、大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発を支えるフレームワークです。本書では、プロンプト設計、RAGインデックス構築、会話メモリ、外部ツール連携、自律エージェントについて詳しく説明し、基本理論から実装、テスト、CI/CD、運用監視、継続的改善までの全プロセスをPythonとJavaScriptによる豊富なサンプルコードで丁寧に解説しています。さらに、LangGraphによる高度なエージェントアーキテクチャ、外部データやツールの連携、監視や評価の手法まで網羅しており、社内文書検索、FAQボット、パーソナライズドアシスタント、業務自動化など、さまざまなLLMプロジェクト要件に対応できる内容となっています。 はじめに 1章 LangChainによるLLMの基礎 1.1 LangChainを設定する 1.2 LangChainでLLMを使う 1.3 LLMプロンプトを再

TOPICS Data Science , AI/LLM 発行年月日 2025年08月 PRINT LENGTH 396 ISBN 978-4-8144-0120-8 原書 Implementing MLOps in the Enterprise FORMAT Print 企業でMLOpsを実装するにあたって、開発と運用が分断され、モデルのデプロイや監視に多大な時間とコストがかかる現状があります。それらを変えるためには、設計段階から本番運用を見据えた発想が必要です。本書は、MLOpsの専門家が現場の課題と解決策を体系的に示し、効果的なMLOpsパイプラインの構築と構造化、組織全体でMLOpsを効率的に拡張する方法、一般的なMLOpsユースケースの検討、データの取り込みからCI/CD、ガバナンス、継続的な運用まで、企業のAI活用を実現するための実践知を詳しく解説します。MLOpsパイプライン

本書は、データサイエンスに欠かせない微積分・確率・線形代数・統計を、線形回帰・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークといった実践的なアルゴリズムと結びつけて学べるハンズオンガイドです。数式による説明を最小限に抑え、SymPy、NumPy、scikit-learnなどのコード例を通じて直感的に理解し、実際に活用する力を養います。後半では、市場で評価されるスキルセットやデータサイエンス分野でのキャリア構築に役立つ実践的アドバイスも提供しています。読み終える頃には、強固な数理基盤と実践力を備え、自信を持って現場で活躍できる力が身についているはずです。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 1章 基礎数学と微積分のおさらい 1.1 数論 1.2 演算の順序 1.3 変数 1.4 関数 1.5 総和 1.6 指数 1.7 対数 1.8 オイラー数と自然対数 1.8.1 オイラー数 1.8.2 自然対

Go言語の全体像をバランスよく解説する定番入門書の改訂版。本書では、Go言語の基本機能を明快かつ簡潔に説明した後、イディオマティックなGoコードの書き方やGoプロジェクトの設計方法を解説します。第2版では、ジェネリックスの説明が大幅に改訂され、開発中のさまざまな場面で役に立つ各種ツールについて解説する章が追加されたほか、各章の最後に内容確認のための練習問題も用意されました。初版と同様、シンプルな例題を多用して基礎から明快かつ丁寧に解説しているので、読者はGo言語の基本をしっかりと身につけ、さまざまな場面で応用するための土台を築けます。 賞賛の声(第2版) 賞賛の声(初版) 訳者まえがき まえがき 1章 Go環境のセットアップ 1.1 開発ツールのインストール 1.1.1 インストール時に問題が起こったら 1.1.2 Goのツール 1.2 最初のGoプログラム 1.2.1 モジュールの作成

Linuxカーネルプログラミング初心者に対して、ソースコードのビルドから始め、カーネルソースコードの修正、モジュールの作成方法を説明します。またパフォーマンス向上のために必要なメモリの割り当て、スケジューラ、同期といった複雑なテクニックを説明し、実際にどのようにプログラミングして活用すればよいのか、その要点と、つまずきやすいポイントなども教えてくれます。Linuxカーネルに関する知識を広く学ぶことが可能です。 推薦の言葉 はじめに I部 基礎知識 1章 Linuxカーネルプログラミング入門 1.1 開発環境の構築 1.1.1 システム要件 1.1.2 Linuxディストリビューションとカーネルの選択 1.1.3 仮想マシンへのLinuxのインストール 1.1.4 インストール済みのUbuntu仮想マシンイメージ 1.1.5 OSBoxes Ubuntu 22.04のセットアップ 1.1.5

本書は、プログラムコードを用いてインフラストラクチャを管理するインフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)を実践したい読者に向けた書籍です。IaCを実践する上で最低限知っておきたいTerraformの知識、またAmazon Web Services(AWS)上で実際にVPCを作成し、ネットワークやコンテナを構築し、CI/CDを用いてデプロイするまでの方法を解説しています。 さらに、記述したコードの改善や、LocalStackを用いたテスト環境、Terraformのドキュメンテーション機能など、IaCを実践する上で役立つ知識についても紹介します。 コードによるインフラ管理の経験やノウハウを身に付けたい読者にとって、よい参考となる1冊です。 まえがき 第I部 TerraformでInfrastructure as Code(IaC)を実現する 1章 Infrastructure as Code

ネットワークアプリケーションの複雑化により、数千から数万のネットワーク処理を並行して処理することが求められるようになりました。OSが提供するスレッドでも並行処理は実装可能ですが、オーバーヘッドが大きいためこの規模の並行性を実現することは困難です。このため、プロセス内部で複数のタスクをスケジューリングすることで並行性を実現する非同期機構の採用が、さまざまな言語で進んでいます。Rustのasync/awaitによる非同期機構はその1つで、async/awaitによる簡潔でわかりやすい記述をコンパイラが状態遷移マシンに書き換えることで、スタックを使用しない低コストな非同期実行を実現しています。本書は、async/await機構の実装を通じてその仕組みを理解し、代表的な活用方法をマスターできる構成となっています。 訳者まえがき まえがき 1章 非同期プログラミング入門 1.1 非同期(async)

リレーショナルデータベースを扱うシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗(アンチパターン)が存在します。本書では、SQLやデータベース設計を深く掘り下げ、データモデリングやSQLクエリのロジック、データ駆動アプリケーションのコード設計におけるアンチパターンを紹介し、それらを回避するための実践的な方法を解説します。 ツリー構造や継承構造のテーブル設計、NULLを正しく扱う手法、ランダムに結果を返すクエリやグループ化を行うクエリのコツ、SQLインジェクションなどのセキュリティリスクからウェブアプリケーションを守る手法など、幅広いトピックを網羅します。 第2版では内容を大幅に改訂し、新規書き下ろしの章と15のミニ・アンチパターンが加わりました。 日本語版付録として、奥野幹也氏による書き下ろしのアンチパターン「砂の城」を「関連ファイル」からダウンロードできます。 本書への称賛の声 監訳者まえが

生成AIの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。精度が高く望ましい出力を生成AIから引き出すためにどうすべきか、GPT-3以降の知見をもとに、LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成AIのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を広くカバーしています。Jupyter NotebookやGoogle Colab上で実際にサンプルコードを動かしながら学び進めることができ、最終章では、それまで学んだ知識をもとに実際に生成AIを活用したアプリケーションを構築します。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お

ファイアウォールやVPNに代表される従来型のセキュリティ(境界防御モデル)が不十分となった現状を踏まえたセキュリティモデル、「ゼロトラストネットワーク」。すべての通信を信頼せず常に検証するという前提に立ち、社内外を問わず、ユーザーやデバイスのアクセスを細かく制御し、最小権限で接続を許可することで、情報漏洩や不正侵入を防ぐアプローチです。 本書は、ゼロトラストネットワークの包括的な解説書です。基本概念の説明に始まり、デバイス、ユーザー、アプリケーション、トラフィックの信頼を実際にどのように確立していくかについて、詳しく紐解いていきます。 ゼロトラストの考え方は、もはや一部の理論やスローガンではなく、日本社会全体で実装段階に入っています。一方、アプリケーション開発の現場でも、開発段階からのセキュリティ実装やSBOM(Software Bill of Materials)によるソフトウェア構成の

Webスクレイピングとは、インターネットからデータを機械的に集め、必要な情報を抽出する技術のことです。2019年の第2版発刊から約5年が経過し、生成AIの台頭で情報を得る方法も大きく変わりましたが、本当に欲しい情報を正しくピンポイントで得るためには、依然としてWebスクレイピングについての知識とスキルが必要です。本書では、インターネット上の膨大な情報の中から、生成AIや検索エンジンだけでは集められない本当に必要な正しい情報を入手する方法を、基礎からていねいに解説し、データの抽出、格納、収集後のクリーニング、さらにはJavaScriptの実行、OCRを含めた自然言語処理、並列処理などの高度なトピックもカバー。プログラミングテクニックとテクノロジー全般だけでなく、法律面の解説も加え、問題に遭遇した際の対処法まで紹介します。 はじめに I部 スクレイパーの作成 1章 インターネットの仕組み 1.

急速に進化する大規模言語モデル(LLM)を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、Jupyter Notebookやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないTransformerの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、RAG(検索拡張生成)といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでLLMを学びたい読者に最適な一冊です。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 言語モデルの理解 1章 入門大規模言語モデル 1.1 言語AIとは? 1.2 言語AIの近年の歴史 1.2.1 Bag-of-Wordsによる言語の表現 1.2.2 埋め込みによる言語の表現 1.2.3 埋め込みの種類 1.2.4 注意機構による文脈

エンジニアリングマネージャーまでの立場なら、同僚や上司など、社内に相談できる相手やアドバイスを求める相手はたくさんいます。しかし、エンジニアリング組織の責任者に就くと、社内に相談できる相手はほとんどいなくなります。エンジニアリング組織の責任者には、高い学習曲線が待ち受けています。意欲を持ってその立場に就いた多くの人が、それに心を折られ、1年半も経たないうちに挫折してしまいます。 本書では、エンジニアリング組織を統括する立場に就くと直面するさまざまな課題 ―エンジニアとCEOの双方に向けたエンジニアリングの測定、全体の人員計画、拡大する組織を横断する効果的なコミュニケーション、「エンジニアリング戦略」を求める人々が本当に期待していること― に対応する方法を紹介します。 はじめに、エンジニアリング統括責任者のポジションを獲得する方法、契約交渉、新しい会社でスムーズに業務を開始する方法を解説し、

TOPICS 発行年月日 2025年05月 PRINT LENGTH 82 ISBN 978-4-8144-0117-8 FORMAT PDF EPUB リーダーに求められる立ち振る舞い、コミュニケーションや情報共有をリードする方法、リーダーと開発者の兼任、チームメンバーが自己組織化するために必要なことなど、技術チームをリードするのに必要な考え方と方法についてのエッセイをまとめた書籍です。 伊藤直也、井原正博、海野弘成、岡島幸男、柄沢聡太郎、栗林健太郎、庄司嘉織、関将俊、たなべすなお、永瀬美穂、平鍋健児、まつもとゆきひろ、吉羽龍太郎の13名による14本のリーダーシップをテーマにしたエッセイを収録しています。 チームに対してリーダーシップを発揮するためのヒントをまとめた本書は、チームリーダーやマネージャーはもちろん、チームでプロジェクトに取り組むすべての方にも読んでいただきたい一冊です。 な

LLMのポテンシャルを最大限活かし、期待通りの精度の高いアウトプットを引き出すためには、LLMの能力や特性を正しく評価、把握し、綿密な設計に基づいたプロンプトを組み立てることが必要です。本書では、まずLLMを理解することから始め、その上で、プロンプトにはどんなことを組み込み、どのような構造にすべきか、本来の意味での「プロンプトエンジニアリング」を行う方法を説明しています。著者たちはGitHub Copilotの開発者であり、その実装過程で得られた貴重な知見や、評価手法、設計上の判断など、通常は表に出てこない開発の裏側も詳しく解説されています。AIアプリケーション開発の実際を知りたい開発者はもちろん、生成AIの可能性と限界を理解したいユーザーにとっても、示唆に富む内容となっています。 はじめに I部 基礎 1章 プロンプトエンジニアリングの世界 1.1 LLMは魔法だ 1.2 言語モデル:私

優れたアイデアやデザインがあっても、それだけではソフトウェアプロジェクトを成功させることはできません。プロジェクトを円滑に進めるためには、ステークホルダーの理解と支持を得て、チームが協力できる環境を作ることが重要です。本書では、そのために不可欠で効果的なコミュニケーションの方法を解説します。具体的な例やパターンを通じて、適切にメッセージを伝えるためのドキュメントや図の作成方法を紹介します。 まず、ソフトウェアアーキテクチャの視覚表現を活用し、受け手にわかりやすくメッセージを伝える方法を解説します。次に、書面・口頭・非言語コミュニケーションの技法を用いて、相手に意図が正しく伝わるように工夫する方法を紹介します。また、ナレッジマネジメントを強化し、チームや組織の集合的な知識を最適化することで、生産性と革新性を向上させる手法についても解説します。さらに、アーキテクチャに関する重要な意思決定を的確

Google Chromeチームでの10年にわたる経験をもとに、エンジニアリングチームを効果的にリードする方法を解説します。優れたエンジニアリングチームに共通する特性を明らかにし、常に高い成果を生み出すための原則、ヒント、フレームワークを具体的に紹介します。また、そうしたチームを率いるリーダーに求められる振る舞いやリーダーシップの在り方についても詳しく説明します。 効果的なコミュニケーションやコラボレーション、意思決定や問題解決のプロセスについて、実際の事例やパターンを交えながら解説します。さらに、チームメンバーとの信頼関係を築く方法や、チーム内にコミットメントと説明責任の文化を育むためのアプローチを学びます。加えて、建設的なフィードバックの提供、明確な目標設定、メンバーが主体的に仕事や能力開発に取り組めるチームの構築方法についても紹介します。 まえがき はじめに 1章 ソフトウェアエンジ

本書は、オブザーバビリティのコンセプトとともに、OpenTelemetryのアーキテクチャ、仕様、活用方法について解説する書籍です。SREやDevOpsの分野でマイクロサービスを実装・運用しているソフトウェア開発者、Kubernetesアプリケーションのトラブルに悩むインフラエンジニアなどが、OpenTelemetryを導入し、オブザーバビリティを実装する際の助けとなります。本書によってOpenTelemetryを本番環境で利用する際のアーキテクチャ、設定、またトラブルシュートの方法などについての知識が得られるでしょう。 訳者まえがき まえがき はじめに 第I部 オブザーバビリティの必要性とOpenTelemetry 1章 オブザーバビリティの必要性 1.1 なぜオブザーバビリティが重要なのか 1.2 コンテキストと相関関係 1.3 まとめ 2章 OpenTelemetryを使ったオブザー

TypeScriptの実用書。TypeScriptは、驚異的な柔軟性と豊かな表現力を備えた型システムを持ち、JavaScriptコミュニティに広く浸透しています。その一方、TypeScriptは多くの高度な機能を持つため、それらを使いこなし、真に「effectiveな」TypeScriptコードを書ける開発者は決して多くありません。本書では、TypeScriptを最大限に活用するための83項目のアドバイスを、実践的なコードとともに提供します。本書を読めば、TypeScriptの基本をマスターしたばかりの初級者が中級者へ、そしてTypeScript言語を使いこなすエキスパートへとステップアップできるでしょう。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき(第2版) まえがき(初版) 1章 TypeScriptとは何か 項目1 TypeScriptとJavaScriptの関係を理解する 項目2 どのTyp

本書の著者であるJames Forshawは、Windows OSのセキュリティ技術を専門とする世界的に名の知れた最高峰の技術者であり、Windows OS自体の脆弱性や攻撃手法を数多く発見しています。本書では、PowerShell環境のセットアップ、Windowsカーネルインタフェースの理解、セキュリティ参照モニター内での処理などのベストプラクティスを含む基本的な内容から、アクセス検証やネットワーク認証といった複雑な処理の実装など、より高度なトピックまでを、関連性の高いケーススタディを通して説明します。さらに、PowerShellを使用したスクリプト例を随所に掲載し、Windowsシステムの動作をテストしたり、コンパイラやその他の開発ツールを使用せずにセキュリティを調査したりする方法を学ぶことができます。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載し

企業の急成長や買収などによりチームは常に変化するものです。本書は効果的にチームを再編成する方法を解説します。チームに変化を促し、不測のリスクを回避し、学習やキャリアの停滞、サイロ化を防ぐためのチームの再編を学びます。 チーム変更の5つのパターンを紹介し、新入社員を既存のチームに入れたり、集中的なイノベーションのためにチームを分けたりする方法、知識を共有するためにチームメンバーをローテーションする方法、チーム変更後にすばやくチーム内の理解をそろえる方法、組織内で広がる無関心や無気力を乗り越え、変革や改善を推進する方法を事例を使ってわかりやすく説明します。 推薦のことば ジョン・カトラーによるまえがき ダイアナ・ラーセンによるまえがき はじめに 第I部 ダイナミックリチーミングとは何か? 1章 チームの進化 1.1 パナーキー 2章 チームを理解する 2.1 チームとは何か? 2.2 ダイナミ