読み進めればいつの間にか情報技術の知識が身につく！
「数理・データサイエンス・AI ／リテラシーレベル」にステップアップ対応した新しいテキストが登場！

ファーストステップ
情報技術の教室
探究・トレーニング・創造
AI・データサイエンスの基礎
著者：池田 瑞穂仕様：B5判・並製・モノクロ（電子書籍フルカラー）
本文250頁
著者：
浅井 宗海・譚 奕飛・山口 誠一・浅井 拓海
印刷版・電子版価格：2,700円（税抜）
仕様：B5 判・並製・244 頁
定価：2,500 円（税抜）
ISBN：978-4-76496052-7 C3004
ISBN：978-4-7649-0708-9 C3004
発行：近代科学社Digital
発売：近代科学社
発売：近代科学社

内容紹介
内容紹介
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、本書は、情報技術に対してさまざまな観点から解説することで、文理問わずスムーズに理解 で き る よ う 構 成 さ れ て い ま す。各 章 ご と に政府の「AI戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得す「NOTE」、「チェック問題」、「実習」、「ほのぼのIT 教室」、「memo」、「チャべき「数理・データサイエンス・AI／リテラシーレベル」として策レンジ」などの課題や参考情報を多く設け、実用的な教科書としても利定されたモデルカリキュラム（2024 年２月改訂）に準拠した内容の用することができます。情報リテラシー入門を卒業し、専門知識へ一歩テキストです。特に、コンピュータに関する学習をこれから始める
踏み込もうとしている人や少し躊躇している人の背中を押してくれる一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冊です。
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、事例著者紹介や図解を使って具体的に説明しています。また、それらがどのよう池田 瑞穂 （いけだ みづほ）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
関西学院大学共通教育センター、理学部、生命環境学部、甲南大学理工についても示しました。AI・データサイエンスを 1 から学ぶために学部非常勤講師。

関西学院大学工学部研究員。
この上ない一冊です。
2002年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。
大手企業において、SI（システムインテグレーション）事業、パッケージ開発事業に関わり、プロジェクトマネージャとして従事。また、社会人向け情報技術教育事業に従事。
企業でのIT関連職務を経て、関西学院大学共通教育センター、京都大学大学院農学研究科生物資源経済学専攻、神戸大学数理・データサイエン
スセンターにて、教員・研究員として、理系・文系を問わず、情報科学を専門としない様々な専門領域の学生に対する情報技術教育や研究に従事。
主な研究分野は、データマイニング、データ分析、学習者の特徴分析、教材コンテンツの評価などの教育工学および、データサイエンス。

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近代科学社Digitalは、株式会社近代科学社が推進する21世紀型の理工系出版レーベルです。デジタルパワーを積極活用することで、オンデマンド型のスピーディで持続可能な出版モデルを提案します。
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株式会社近代科学社〒101-0051 東京都千代田区神田神保町 1-105
神保町三井ビルディング
電子メール : contact@kindaikagaku.co.jp

目
第1章

次
社会で起きている変化

1.1

現代社会を変える技術

1.3

AI をなぜ学ぶ必要があるのか

1.2

データ駆動型の社会

第2章
2.1
2.2

生成 AI に馴染もう

生成 AI が変える社会と未来

第3章
3.1
3.2

生成 AI と社会データの情報デザイン

情報デザイン

データの情報デザイン

第4章

社会で活用されているデータ

第9章
9.1
9.2

オープンデータを収集する

データ利活用に役立つ Web サイト集第 10 章

現在の AI について

10.3

現在の AI における限界

10.2

データ構造とパターン認識

第 11 章組織における AI・データサイエンスの活用

11.3

AI・データサイエンスを活用した新たなビジネス

11.2

AI・データサイエンスの活用領域

第 12 章4.3

データの所有者

12.2

4.4

データを取り扱うときの注意点

第5章

データ分析の基礎

機械学習とは

12.3

教師なし学習12.4

教師あり学習強化学習

データの特徴をつかむ（記述統計量）

第 13 章5.3

データサイエンスによる問題解決のプロセス

13.2

データのばらつき

第6章
6.1
6.2

データを比較する

データの比較

オープンデータを使って比較してみる

第7章

データ間の関係を分析する

ディープラーニングの原理

13.3

発展的なディープラーニング

ディープラーニングを支える要素

第 14 章14.1
14.2

教師なし学習の体験

第 15 章7.3

相関分析における留意点

15.2

第8章

データ収集とサンプリング

8.1

データ収集

8.3

標本抽出

8.2

機械学習の体験

教師あり学習の体験

二つの変数の関係を見つける
複数の変数間の関係の可視化

ディープラーニングとその利用

13.1

7.1
7.2

機械学習の基礎

12.1

5.1
5.2

AI・データサイエンスの社会利用

11.1

社会とデータ
データの種類AI のできること、できないこと

10.1

4.1
4.2

ネットを使ってデータを利活用する

データ・AI 利活用で留意すること

15.1

情報セキュリティ

15.3

データ・AI 活用の倫理

個人情報保護母集団と標本著者紹介
浅井 宗海（あさい むねみ）
執筆箇所 監修、第 1 章、第 15 章
1984 年 東京理科大学大学院理工学研究科情報科学専攻修了
現在 中央学院大学商学部 教授

山口 誠一（やまぐち せいいち）
博士（理学）
執筆箇所 第 2 章、第 3 章、第 8 章、第 9 章、第 14 章
2011 年 大阪大学大学院理学研究科数学専攻博士後期課程修了
現在 中央学院大学法学部 講師

譚 奕飛（たん えきひ）
博士（経済学）
執筆箇所 第 4 章、第 5 章、第 6 章、第 7 章
2008 年 名古屋大学大学院経済学研究科産業経営システム専
攻博士後期課程修了
現在 中央学院大学商学部 教授

浅井 拓海（あさい たくみ）
技術士（情報工学）
執筆箇所 第 10 章、第 11 章、第 12 章、第 13 章
2009 年 NTT コミュニケーションズ株式会社入社
現在 株式会社 NTT ドコモ オンライン CX 部 担当課長、IPA 情報処理技術者試験委員