2025年4月~2026年3月までの期間で献本をお申込みいただいたタイトルのうち、依頼数が多かった順にTOP15までをご紹介いたします。
2025年度献本申し込み書籍ランキング
2025年4月~2026年3月までの期間で献本をお申込みいただいたタイトルのうち、依頼数が多かった順にTOP15までをご紹介いたします。
第1位☆ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎
ファーストステップシリーズは、コンピュータを初めて本格的に学ぶ大学生・高専生を対象にしたものです。シリーズの中で、本書は、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム(2024 年2月改訂)に準拠した内容のテキストです。特に、コンピュータに関する学習をこれから始める文系学部の学生の皆さんにとっても、分かりやすく学んでいただけるように配慮しました。 本書ではAI やデータサイエンスの知識や仕組みについて、事例や図解を使って具体的に説明しています。また、それらがどのように使われ、どんな有効性があるのか、反面、どんな問題があるのかについても示しました。AI・データサイエンスを1から学ぶためにこの上ない一冊です。
※本書の講義資料は、ページ下の外部リンクより入手できます。
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第2位☆数理・データサイエンス・AIのための数学基礎
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。
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第3位☆芯まで身につく はじめての統計学
本書は、統計学を初めて学ばれる方の「最初の一歩」として、理論をしっかりと身につけるための入門書です。一般的な入門書と差別化するため、統計学で学ぶべき内容を各章で一つのストーリーに見立てることで、各概念を導入する意味や統計学における位置づけを丁寧に説明しています。統計学の奥深き世界への「チュートリアル」として、その先の高度な知識を自力で習得するための最低限かつ不可欠な基盤を提供する必携の教科書です。
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第4位☆Microsoft Office 2024を使った情報リテラシーの基礎
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。
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第5位☆エクセルで学習するデータサイエンスの基礎
本書はエクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解し、簡単なデータ分析ができるようになることを目的としています。文章による説明は極力減らし、数式についてはなるべくことばに訳して説明することで、はじめてデータサイエンスを学習する際の最初の入門書としても無理がないよう、やさしく詳しい記述でまとめられています。
「ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析 一般」資格を取得するためにも十分な解説を掲載。統計学の知識をもっていない、エクセルの使用に慣れていない初心者の方に最適な一冊です。
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。なお、一部の講義資料のみご採用いただいた際にお渡しいたします。詳しくは「教科書献本申込」リンク先のフォームより、「教科書に関するご質問・相談」にてお問い合わせください。
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第6位☆スッキリわかる数理・データサイエンス・AI
データサイエンス・AIの数学的な内容について詳細に説明し、紙と鉛筆だけで取り組める問題を数多く配置した教科書。各手法のアルゴリズムを学習と予測に分けて明示し、一般的な数学の教科書と同じように、概念の説明、例、問という構成で、章末には確認問題を掲載しています。
[問] 例の類題や概念の説明を補うための問題。
[確認問題] 章の内容を確認するための問題。データサイエンス検定やG検定などの検定を意識した4択問題もあり。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度における「応用基礎レベル」から「エキスパートレベル」にステップアップするための必読書籍!
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第7位☆Python×データサイエンス
本書では、Pythonの基本から始め、データ解析に不可欠なデータの前処理を体系的に学びつつ、実践的なデータサイエンスのスキルを段階的に習得できるように構成しました。本書の目的は、読者がPythonの基礎、データの前処理、実践的なデータ解析を学ぶことで、データサイエンスの基礎を身につけ、任意のテーマに沿ったデータ解析を独力で遂行できるようになることです。 -
第8位☆いちばんやさしいAI・データサイエンスのための数学入門
本書は中学数学レベルからスタートし、集合、関数、微分、積分、行列、確率といった、AI・データサイエンスに不可欠な数学の基礎を丁寧に解説します。
豊富な練習問題やポイント・補足によるアドバイス、Excel演習などの充実したサポート内容によって、数学が苦手な方でも安心して学習を進められます。
数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム「1-6.数学基礎」に準拠した、統計確率・線形代数・微分積分の土台となる数学的知識を無理なく習得できる”いちばんやさしい”教科書
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。
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第9位☆Pythonを使った数値計算入門
コンピュータを使って、ユークリッドの互除法やニュートン法など数学の理解を深められる数値計算の入門書。本書では機械学習の分野で広く普及しているフリーソフトPythonを用いて様々な数学の問題を解くことにより、コンピュータが苦手な読者でも計算機に親しみながら簡単なプログラムを独力で作成できるようになれます。
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第10位☆Excel/Googleスプレッドシートで学ぶデータサイエンスの基礎
本書は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公表している「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム~データ思考の涵養」の「基礎(2.データリテラシー)」で示されている「データを適切に読み解く力」「データを適切に説明する力」「データを扱うための力」を養うことを目的としています。主に大学1年生を対象に、初学者にも扱いやすいスプレッドシート(Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート)を用いてデータサイエンスの基礎を学習します。序盤では、スプレッドシートの使い方やオープンデータの利用方法を通して、データの扱い方を学習します。中盤では、高等学校までの情報教育との接続としてデータの可視化や基本統計量についてより理解を深めていき、終盤では、代表的な確率分布を取り上げ、統計学への理解を深める構成としています。 -
第11位☆はじめての論理回路
電子・情報系では必須といわれる論理回路を分かり易く解説。1章には高校からの橋渡し的な内容をいれ、つまずかないように工夫。また、「論理」がどのように論理回路につながるかも解説する。後半では、現場で使われているHDLも解説し初歩的な論理回路が組めるようにする。章末に演習問題を多数用意し、A基本問題、B応用問題、C発展問題に分け、ABには詳しい解答をつける。
また、側注をもうけて、確認する内容やアドバンスな事柄を解説する。
論理回路をはじめて学ぶ読者には、まさに最良の入門書である。
※教科書に採用いただいた先生には、授業を行う上で基となる著者作成のPowerPointの資料がございます。詳しくは「教科書献本申込」リンク先のフォームより、「教科書に関するご質問・相談」にてお問い合わせください。
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第12位☆学びを深める コンピュータ概論
大学生・高専生・専門学校生を対象としたコンピュータ概論です。今日のコンピュータ利用の変化に対応できるように、コンピュータに関するハードウェアやソフトウェアの内容の更新に留まらず、情報社会、マルチメディア、ネットワーク、データベース、情報システム、アルゴリズム、AIとデータサイエンスといった広範囲の内容を盛り込みました。
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第13位☆統計学再入門
本書では統計学の解析法を使って結論を引き出した後についてくる、「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」が何に起因するのか、その要因を探っていく。「科学哲学」を使うことで、統計解析ソフトのブラックボックス化した中身について数式を極力使わずに詳述。統計学の背後にある思考の枠組みまで掘り下げ、より深く統計学を理解することを可能にしている。統計的な仮説検定まで学んできた読者の学び直し、そして統計を使い始めた初学者にとっても理解力の向上につながる充実の一冊。
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第14位☆数理統計の基礎
理系の大学1~3年生を対象とする数理統計学の教科書である。統計学を概説し、記述統計の基本的な手法、データの変動を表現する確率変数の概念とその性質、推測統計の考え方などを解説する。最後に、回帰分析の考え方とその理論的背景について述べる。
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第15位☆はじめてのMATLAB
はじめてMATLABにふれる読者を対象としている.
題材で挫折しないよう,易しい事例で解説を行う.また,プログラミングの経験が無くても学べるよう,導入部分ではプログラムを感じさせないよう進んでいく.4章では,プログラミング経験のない読者にむけて,プログラミングの「いろは」を解説.
実際に使いこなすのに有用な14のTipsを収録.
MATLAB初学者,必携の書である.