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。

発売日、価格など予告なく変更する場合がございます。

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、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。

多くのご要望に応え、原著のカラー表記を忠実に再現。重要な用語や図が更に理解しやすくなった、学習に役立つバージョンとなっている。

※本商品は『アルゴリズムイントロダクション第4版総合版』（ISBN：9784764906495）をもとに、原著を忠実に再現するために図版・本文の一部をカラー化したものです。

本書ではDXを実現するための要求獲得や価値創出を、AIを用いて効率化・高品質化するための技術や手法を解説しています。ソリューション開発におけるAI活用に焦点を当て、問題発見や価値創出のためのモデリング技術を、AIを用いて効率化・高品質化する方法や実施例を詳しく紹介 。深層学習や大規模言語モデルによる要求の自動分類、生成AIを活用した要求仕様書の自動生成など、具体的な手法を多数掲載しています。
技術者、開発者、経営者、情報学系の学生を含めた幅広い読者を対象としており、各章は独立して読むことができるため、興味のあるテーマから読み進められます 。AIの利活用で直面するであろう課題をモデルケースとして扱い、実践的なノウハウを共有しつつ、AI導入によって変革が予想されるソフトウェア工学と要求工学の未来像についても展望しています。AIの戦略的活用を前提とした実践ガイドになる一冊。

本書はFOSE主催ワークショップの予稿集（2025年度）。ソフトウェア工学研究の活性化に寄与する情報がまとめられています。

　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。