MLflowを活用し，LLMアプリの開発から運用までを体系的に実践できる技術書

MLflowで実践するLLMOps ――生成AIアプリケーションの実験管理と品質保証

本書は，LLMアプリケーションの開発・運用に必要な一連のプロセス――可観測性の確保，品質評価，プロンプト管理，本番展開――を，オープンソースプラットフォーム「MLflow」を使って体系的に実践する技術書です。

LLMアプリケーションは，従来の機械学習システムとは異なる難しさを持ちます。プロンプトのわずかな変更が品質に大きく影響し，エージェントの挙動は複雑で追跡が難しく，コストは見えにくい場所で膨らみます。MLflow 3はこうした課題に正面から向き合い，トレーシング，評価（LLM-as-a-Judge），Prompt Registry，AI Gatewayといった機能を1つのプラットフォームに統合しました。

本書では，シンプルなLLMアプリケーションから始め，RAGシステム，マルチエージェントまで段階的にカバーしています。実際に動くPythonコードとともに，「作って終わり」ではなく「運用し続けられる」LLMアプリケーションの構築方法を提供します。

AIエージェント主導のコーディングを，「使う」から「作る」へ。TypeScriptとLLMで実装から自動化まで学べる実践ガイド

作って学ぶAIエージェント ――TypeScriptとLLMで切り拓くAI時代のエンジニアリング

ソフトウェア開発の世界では「AIエージェント主導のコーディング」が主流になろうとしています。エージェントはコードを生成するだけでなく，ファイルを読み，コマンドを実行し，テストを実行し，結果を確認し，必要に応じて修正を繰り返します。

本書は，こうしたAIエージェントのしくみを「使う」のではなく「作る」ための実践的なガイドです。最終的にはGitHubのIssueを起点に，コードの修正からプルリクエストの作成までを自動化するコーディングエージェントを実装します。扱う技術はTypeScriptとBunを中心にし，GitHubへの統合までを扱います。

ここでは，エージェントの動作原理，つまり思考のしくみを自ら実装し，挙動の予測と制御，目的に合わせたカスタマイズを扱います。

実装するAIエージェントは，筆者が「Nano Code」と名付けたものです。LLM APIとの接続，ファイルやコマンドを扱うツール，思考ループ，Git操作，実用環境への統合といったレイヤーを章ごとに積み上げ，最終的に実用的な自動化まで進みます。章を追って段階的に構築し，コーディングエージェントとして機能する流れを整理します。

対象読者は，TypeScriptでアプリケーションやコマンドラインツールを作った経験があり，AIエージェント開発やLLM活用に関心があるエンジニアです。TypeScriptとLLMを軸に，AI時代のエンジニアリングの実践手法を解説します。

JavaとAndroid Studioで，Androidアプリ開発を基礎の基礎からやさしく学べる初学者向け入門書

基礎から学ぶAndroidアプリ開発の教科書 ――JavaとAndroid Studioで自分だけのアプリを作ろう

本書はJavaとAndroid StudioでAndroidを基礎の基礎から学ぶための本です。AndroidアプリはFlutter，Kotlinなどを使用した開発が職業プログラマ向けには多くなってます。しかしAndroidアプリの開発は技術習得の難易度が高く，学生や初学者にとってハードルが高いものになってしまいました。本書はプロ向けではなく，まず一番簡単に使える環境でAndroidアプリの開発を素朴な疑問レベルから親切丁寧に解説をしていきます。特徴は次のとおりです。

1. 概念図やクラス図が豊富
2. 開発ノウハウを盛り込んだ実践的説明と実用的例示
3. Javaの基礎知識だけで理解できる平易な説明

前作に続き，データ分析基盤の設計・運用を，現場視点の判断軸とともに解説する実践書

［エンジニアのための］データ分析基盤入門＜実践編＞ 主要プロダクトに共通する理論×技術 クラウド＆オンプレ対応

より多くのビジネス成果を生み出すデータ分析基盤（データ基盤）の構築・運用をテーマとした技術解説書。『［エンジニアのための］データ分析基盤入門＜基本編＞』の続編として，現場で求められる設計判断や運用視点を整理しました。

現実のデータ分析基盤には，技術・組織・コスト・安全性・拡張性など，多様なコンテキストが複雑に絡み合います。本書では，基本事項や手順と合わせて，SLO設計，データ加工戦略，フェデレーション環境におけるネットワーク負荷など，具体的な観点を織り込みました。

「何の技術を採用するか」以上に，重要なのは「どの課題を，どんな視点で捉えるか」。本書は，無数に答えがあるデータエンジニアリングの現場において，課題構造を理解し，状況に応じて最適な選択を行い続けるための考え方を押さえます。また，ローカル環境およびクラウド環境で動作する学習用データ分析基盤の構築例を提供し，本を読むだけでも，実機で試しながらでも学べる構成です。

データ基盤は，作るよりも「続ける」なかで真価が問われると言われます。広くデータ基盤に携わる方々に向けて，変化し続けるプラットフォームと向き合うためのデータエンジニアリングの思考と技術力が身につく1冊です。

Linuxの基本操作から高度な管理までを網羅し，目的別・索引で素早く引ける実務向けポケットリファレンス

［改訂第4版］Linuxコマンドポケットリファレンス

本書は，Linux（RHEL，Ubuntu）の日常操作から高度なシステム管理に至るまで，現場で役立つコマンドを網羅したポケットリファレンスです。目的から探せる機能別分類と，名前から引けるアルファベット順索引の双方を備えており，初心者でもベテランでも，頼りになるリファレンスになっています。「実現したい処理はあるがコマンド名がわからない」場合でも，「コマンドのオプションや書式を忘れてしまった」場合でも，瞬時に目的のページへ辿り着けます。各コマンド解説は実務利用を想定し，冗長な説明を省いて使用例と必須オプションをコンパクトに凝縮しているので，デスクに常備しておけば，Linuxの基本学習でも日々の作業効率を高める上でも有用な一冊になっています。

ダウ理論をFXに活かす実践力を鍛え，エントリーと決済の判断力を高めるトレード指南書

一生使えるFXチャート分析 見える化ダウ理論

ダウ理論で提唱されている6つの相場法則

1. トレンドは明確な転換シグナルが発生するまで継続する
2. 平均価格はすべての事象を織り込む
3. トレンドは3段階からなる
4. 平均は相互に確認されなければならない
5. トレンドには3種類ある
6. トレンドは出来高でも確認されなければならない

今から130年以上も前に提唱された「ダウ理論」。もともとは株式取引から発祥したものですが，FX取引をするトレーダーの方も耳にしたことがあると思います。

ダウ理論の解説を読んだことがある方は，「概念的・感覚的な話ばかりが並べられて，チャート分析に使えない。どうトレードに活かしたらいいかわからないしFXでは使えない」と思ったことがないでしょうか。――そう決めるのは早計です。

ダウ理論の概念を知るだけではトレードで使えませんが，以下のようにダウ理論の活かし方を学ぶとFXにおいても最強の黄金則となります。

• 相場の法則を知りFXの実践に活かすためのトレーニングをすること
• ダウ理論をベースに実践力を鍛えること
• ダウ理論をさらに活かすための応用トレーニングをすること

ダウ理論は「人間心理に基づいた相場法則」です。そして上記のトレーニングは一生ものとなる『FX筋力』を鍛えること。

ダウ理論×チャート分析で，エントリー＆決済の鉄板ポイントを浮き彫りにします。

ピボットテーブルでデータ集計・分析を効率化できるExcel実践ガイド

今すぐ使えるかんたんbiz Excelピボットテーブル データ整理&分析効率化大全

データの集計や分析など，仕事に役立つExcelの便利な機能「ピボットテーブル」の活用法が満載！データの準備からピボットテーブルを使ったデータの集計・分析，集計したデータをグラフ化するピボットグラフなど，データの活用方法までを解説しています。ピボットテーブルを使って手元のデータを整理，分析して役立てたいという方にオススメです。