本書は、プログラミングを通じて問題の本質を捉え、解決策を具体化する能力を養うためのPython入門書です。
生成AIやローコードツールの普及によりシステム開発が身近になる中、「人間が主役であり、結果への責任を持つ」という姿勢を重視しながら、論理的思考の重要性を説いています。
内容は全13章で構成され、前半の第1章から第6章では変数やループ、関数といった基礎を固めます。後半の第7章以降は、乱数を用いたゲーム制作、データ分析、Webアプリ開発、さらには機械学習や画像認識までを網羅したステップアップ方式となっており、段階的に高度なスキルを習得できます。
図解や「Key Point」などの補足も充実しており、初心者でも安心して踏み出せる一冊です。

本書は、単なるコードの書き方ではなく、実用的なアプリケーションを構築するために不可欠な「コンピュータと情報処理の深い知識」を網羅的に解説しています。昨今注目されるノーコード開発やAIによる自動生成においても、独自の機能を実装しAIに的確な指示（プロンプト）を出すためには、アプリが動く仕組みの理解が欠かせません。
本書では、アプリの基本構造や開発環境の構築から始まり、UI（ユーザーインターフェース）の設計、データの永続化（データベース）、大規模なソフトウェアを管理するための設計手法、ライブラリの活用まで、順を追って学びます。さらに、現場で必須となるデバッグ、テスト、アジャイル等の開発プロセス、そしてチーム開発におけるコード共有やOSS（オープンソース）の概念についても丁寧にフォローします。
大学での研究や社会課題の解決、新規ビジネスの立ち上げなど、多様な目的を持つ学習者が自信を持って「次のステップ」へ踏み出すための架け橋となる一冊です。

本書は、統計学の基礎を「読むだけで理解する」のではなく、Excel操作を通して「体験的に身につける」ことを目的とした入門書です。
統計学を初めて学ぶ大学生や初心者を主な対象とし、予備知識がなくても進められるようExcelの操作を丁寧に解説。各章は例題から始まり、関数やグラフを用いた操作を重ねることで段階的に内容を理解できる構成となっています。
難しい概念をわかりやすく簡潔に説明し、作業を通して考え方を実感できるよう工夫しているだけでなく、例題直後の問題で自分の理解度を確認しながら進めることができます。また各節の最後には、Excelを使わずに考える確認テストを設け、思考力の定着を図っています。
正規分布や中心極限定理、推定、検定まで、統計学の基礎を無理なく学べる一冊です。

多くの大学・高専で教科書採用されている『MicrosoftOfficeを使った情報リテラシーの基礎』の2024対応版。

　好評の2021年版を踏襲し、レポート作成、発表、情報分析手順、情報倫理を解説。新たに生成AIの扱いも加えています。

　Officeソフトの使い方だけでなく、学習への活用法を網羅しており、大学・高専生に最適な情報リテラシーの教科書です。

本書は、工学系の学部、特に機械系の学科に所属する学生が、物理学の基礎科目として熱力学を学ぶ場合の教科書あるいは参考書としてまとめたものです。
基本的事項として、熱力学の難解さを感じ得る内容について、熱力学の内容を整理して理解するための事項を記載し、読み進める際の道標となるようにしています。また、本書では具体的な数値を用いた図表を要所に掲載し、イメージによって内容をより理解しやすくするようにしています。
熱力学を学ぼうとする多くの初学者の方々に読んで頂き、少しでも熱力学の理解の向上に繋がれば幸いです。

本書では、21世紀における未来の国土形成のための地域づくり、地方創生時代における「未来都市の社会資本」のあり方を改めて考え、その方向性をわかりやすく解説することを目的とします。社会資本を題材にとりながら、その整備のための方策、新しい手法の導入方策、効率化について未来像を検討します。また、東日本大震災やその後の自然災害からの復興を視野に置き、そのために必要となる公共事業のあり方、今後再生可能エネルギーを考慮した環境共生型都市「スマートシティ」等、新しい概念についても考察します。

本書ではLEGO Education SPIKE プライムを用いたロボットプログラミングの方法を解説しています。初心者でも「基礎編」「応用編」の順に学習を進めていくことで、ロボットプログラミングを段階的にマスターできるよう構成。GUIプログラムとPython言語の開発環境が用意されているため、本書でも2種類のプログラムを併記しました。第4版は実践的なPythonプログラムの使い方であるリストやクラス定義などを新たに追加し、実際のロボットプログラムが理解できる内容になっています。

長年「オペレーションズ・リサーチ（OR）」の入門的講義を担当してきた著者が、文系・理系を問わず、数理が苦手な初学者でも楽しめるよう工夫を凝らした内容をベースに書籍化。現実の事例と結びつけ、その先どんな発展があり、どんな知識・技術が必要となるかが伝わることを目指して構成しています。
本書では手作業やゲーム形式の演習に加え、Excel、R、Python、QGIS、MIPソルバーなどを活用した実践的な演習内容を豊富に反映させています。数式を丁寧に読み込み、手を動かしながら学ぶことで、問題解決の「本質」が理解できる意欲的な教科書です。

本書は、高校から大学への橋渡しを意識しつつ作成したものです。多くの定理に証明を与え、 従来の大学数学の教科書的な側面を備える一方で、高校の教科書のように計算例・例題・基本問題を多く配置し、大学初年次における学習のしやすさに配慮しました。さらに、本書は従来型の講義を反転授業に展開するために用意した教材です。反転授業とは、解説動画によって予習を行い、授業時間には演習を中心に進める形式です。そのため、本書には対応する解説動画を併せて用意しています。

　感性情報処理では、人々のものやコト、サービスに関する感性情報を収集し、それらを解析して、どのような要素や特徴が人々のどのような感じ方につながるのかを解明したり、人々の感性情報を用いて、その人好みのものやコト、サービスを提案するシステムを開発したりします。本書では、感性情報処理について、特に前者に焦点を当て、ざっくばらんに理解することを目的としています。主眼点は、感性情報を得る対象はどのようなものか、感性情報はどのように計測されるか、取得した感性情報はどのように解析･利用されるかの3点です。