●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「脳・心・人工知能」（甘利俊一著／講談社）

＜新刊情報＞

書名：脳・心・人工知能～数理で脳を解き明かす～＜増補版＞

著者： 甘利俊一

発行：講談社（ブルーバックス）

　AI研究の基礎を築いた世界的権威による、あの名著の増補版が登場。「いまの生成AI、深層学習の興隆の源流は日本にあった。さまざまな重要な発見を世界に先駆けて成し遂げた伝説的な研究者・甘利俊一氏の著書。宇宙から始まる大局観のなかで脳の仕組み、学習とは何か、そして現在のAIを紐解き、未来に思いを馳せる」松尾豊（東京大学教授・人工知能研究者）、「このような知識の宝庫のような一般書を手軽に読めるのは、まさに時代の幸運と言えよう」合原一幸（東京大学特別教授・名誉教授　同書「解説」より）。2024年、ノーベル物理学賞が人工知能分野に与えられた。生成AIの登場に象徴されるように、いま人工知能は飛躍的な進歩を遂げている。同書は、現在の「人工知能の源流」を築いた著者が、脳とAI研究の歴史を辿り、その仕組みを解説。数理で脳を研究するとはどういうことか。脳とは何か。心とは何か。人工知能は心を持つのか。宇宙の始まりから脳の誕生、人類の未来までを展望しながら、「人工知能と人間」の本質に迫る。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「考える機械たち」（インガ・ストルムケ著／誠文堂新光社）

＜新刊情報＞

書名：考える機械たち～歴史、仕組み、倫理―そして、AIは意思をもつのか？～

著者: インガ・ストルムケ

監修: 小林 聡

翻訳: 羽根 由

発行：誠文堂新光社　

　北欧ノルウェーから、AIをテーマにした最新サイエンス・ノンフィクションのベストセラーが上陸。ブラーゲ賞ノンフィクション部門受賞。本文は3部構成となっており、まずは人工知能の歴史。次いで人工知能の最先端の現状と、人間が問題解決や意思決定まで機械に任せるとどうなるのかの倫理的、進化論的考察。最後に、創造性、意識、人工知能の未来の問題を論じる。どれも具体的な逸話が豊富で、かつコミカルな口調とテンポのよい解説は秀逸で、人工知能に詳しくない読者でも気軽に読むことができる。【著者】インガ・ストルムケ（インガ ストルムケ）　ノルウェー科学技術大学のコンピュータ・サイエンス科准教授。1989年ドイツ生まれ。もともとは素粒子物理学が専門だったが、その調査に人工知能を使っているうちに関心が移り、研究分野を変えた。現在の研究テーマは「人工知能が何を学んでいるのかを知ること」。ポッドキャストなどで一般向けに人工知能の説明をおこなっている。同書は2023年4月に発行され、人口550万人のノルウェーで7万5000部以上を売り上げ、デンマーク、スウェーデン、ドイツで翻訳刊行された（2024年12月時点）。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「LLMのプロンプトエンジニアリング」（John Berryman、Albert Ziegler著／オライリージャパン）

＜新刊情報＞

書名：LLMのプロンプトエンジニアリング～GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発～

著者：John Berryman、Albert Ziegler

訳者：服部 佑樹、佐藤 直生　

発行：オライリージャパン

　LLMのポテンシャルを最大限活かし、期待通りの精度の高いアウトプットを引き出すためには、LLMの能力や特性を正しく評価、把握し、綿密な設計に基づいたプロンプトを組み立てることが必要。同書では、まずLLMを理解することから始め、その上で、プロンプトにはどんなことを組み込み、どのような構造にすべきか、本来の意味での「プロンプトエンジニアリング」を行う方法を説明していく。著者たちはGitHub Copilotの開発者であり、その実装過程で得られた貴重な知見や、評価手法、設計上の判断など、通常は表に出てこない開発の裏側も詳しく解説されている。AIアプリケーション開発の実際を知りたい開発者はもちろん、生成AIの可能性と限界を理解したいユーザーにとっても、示唆に富む内容となっている。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「AIを美学する」（吉岡 洋著／平凡社）

＜新刊情報＞

書名：AIを美学する～なぜ人工知能は「不気味」なのか～

著者：吉岡　洋

発行：平凡社（平凡社新書）

　なぜ私たちはＡＩの活躍を目にしたとき、楽しさばかりでなく「不気味さ」を感じてしまうのだろうか？　私たちにとってＡＩとは何なのだろうか？　――ＡＩと暮らすことが当たり前となった今、「ＡＩとは何か」を美学の視点から問いかける。『2001年宇宙の旅』のHAL9000、怪物フランケンシュタイン、映画の中のゾンビ、『火の鳥』のロボットたち……誰もがおなじみのフィクションに登場する「人間でない存在」から、「シンギュラリティ」や生成ＡＩを利用したアートまで、カント哲学や実存主義を手がかりにＡＩの「面白さ」を考える１冊。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「NVIDIA（エヌビディア）大解剖」（島津 翔著／日経BP）

＜新刊情報＞

書名：NVIDIA（エヌビディア）大解剖～AI最強企業の型破り経営と次なる100兆円市場～

著者：島津 翔

発行：日経BP

　時価総額世界一を達成したAI最強企業の快進撃はいつまで続く？市場を左右するエヌビディアの"無双状態"に死角あり!?日本人記者で初の密着取材を成功させた著者がトップにも直撃。シリコンバレー在住だからこそ描ける秘密に満ちたエヌビディアの実像とは？AI半導体シェア、8割以上。「最高の職場ランキング」、全米2位。エンジニア平均年収、4000万円以上。時価総額、約3兆ドル。営業利益率、6割以上。株価、10年間で100倍以上。その強さの本質を、経営と技術の両面から解き明かす一冊。超フラットな3万人企業の爆速経営と、ソフトとハードで牙城を築いたテクノロジー、そしてそこから見える、「日本企業の勝機」を徹底解説。【目次】プロローグ ―― 世界を揺るがすエヌビディア・エフェクト　第1章 エヌビディアを知る7つの問い　第2章 ジェンスン・ファンの型破りマネジメント　第3章 破綻寸前のエヌビディアを救った日本人　第4章 GPUとCUDA、技術の強みを徹底解説　第5章  AI最強企業エヌビディアに5つの死角　第6章 次なる100兆円市場「物理AI」　エピローグ ―― ハードウエアの復讐

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「Google vs Microsoft」（山本康正著／日本経済新聞出版）

＜新刊情報＞

書名：Google vs Microsoft～生成AIをめぐる攻防～

著者：山本康正

発行：日本経済新聞出版

　生成AIをめぐる攻防を制るのは、どのテック企業か。独自のAI戦略を打ち出すMicrosoft、モバイルでは優位性のあるGoogle。ChatGPTを生み出したOpenAIの組織力学にも、山本康正氏が迫る。アンソロピック社など注目の生成AIベンチャーについても解説。【目次】第1分野：生成AI　グーグル vs マイクロソフト　第2分野：半導体　エヌビディア vs アーム　第3分野：AR・VR端末　アップル vs メタ　第4分野：SNS　イーロン・マスク vs ザッカーバーグ　第5分野：AI規制　ビッグテック vs 規制当局　第6分野：テクノロジーの地政学　米国 vs 中国　第7分野：無人タクシー・EV　モビリティスタートアップ vs 自動車メーカー

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「Difyで作る生成AIアプリ完全入門」（吉田真吾、清水宏太著／日経BP）

＜新刊情報＞

書名：コーディング不要で毎日の仕事が5倍速くなる！　Difyで作る生成AIアプリ完全入門

著者：吉田真吾、清水宏太

発行：日経BP

　「生成AIがすごいことはわかるけれど、自分の仕事には関係ないな」と思い込んでいませんか？Difyは、ノーコードで誰でも自分だけのAIアプリを作れるサービス。高性能なパソコンやソフトウェアは一切不要。ブラウザーさえあれば、ブロックやパズルを組み合わせるような感覚で本格的なAIアプリが完成。同書では、OpenAIのChatGPTを活用した仕事に使えるアプリを作りながら、Difyの使い方を学んでいく。営業メールや電話のトークスクリプトを作るシンプルなアプリから、領収書の写真をアップするだけで必要項目を抜き出してくれるアプリ、複雑な分岐をして稟議が通るよう相談に乗ってくれるアプリなど、実務で使えるアプリを多数紹介。サンプルのアプリはすべて無料でダウンロード可能。自分なりにアレンジして、ぜひ日々の仕事に活用してほしい。操作画面を追っていくとAIアプリを作るコツが自然と身につく構成になっているので、プログラミング未経験の方でも安心。専門的な情報や社内ドキュメントなどを参照するRAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）も、Difyの「ナレッジ」機能を使えば簡単。社内で本格的に活用しようとなった場合に備えて、セキュリティの観点からDifyを安全に使うための方法や、オンプレミス（自社サーバー）導入のヒントも解説。Difyはエンジニアにも注目のサービスだが「専門用語がわからない」「分厚い専門書を読む余裕がない」という方にこそ読んでほしい一冊。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「未知との創造」（岸 裕真／誠文堂新光社）

＜新刊情報＞

書名：未知との創造～人類とAIのエイリアン的出会いについて～

著者: 岸 裕真

発行：誠文堂新光社

　AIと共同で作品を制作するアーティスト・岸裕真による初著書。【著者】岸 裕真　アーティスト。1993年生まれ。慶應義塾大学理工学部卒業、東京大学大学院工学系研究科・東京藝術大学大学院美術研究科修了。AIを「Alien Intelligence」と捉え直し、人間とAIの創発的関係「エイリアン的主体」を掲げ、独自のAIと協働して絵画・彫刻・インスタレーションを制作。2023年よりAIモデル「MaryGPT」が制作をキュレーション。主な展示に「The Frankenstein Papers」（2023 / DIESEL ART GALLERY）など。RADWIMPSへのアートワーク提供、渋谷慶一郎「アンドロイド・オペラ」映像演出など多方面で活動。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞「１％の革命」（安野貴博著／文芸春秋）

＜新刊情報＞

書名：１％の革命～ビジネス・暮らし・民主主義をアップデートする未来戦略～

著者：安野貴博

発行：文芸春秋

　先の都知事選でマニフェストが大反響を呼び、15万票を獲得した著者による“日本をリブートする”未来戦略本。・AI を起爆剤にして、東京をアップデート・日本の課題解決と新市場開拓を同時に実現・子どもの特性に応じた多様な学びをつくる次世代教育・AI を活用した ブロードリスニングで市民の声を可視化・行政の透明性を高める新しい「意思決定の仕組み」・超速でデジタル民主主義を実装した「チーム安野」の作り方...etc.

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「Azure Machine Learningではじめる機械学習/LLM活用入門」（永田祥平、立脇裕太、伊藤駿汰、宮田大士、女部田啓太／技術評論社）

＜新刊情報＞

書名：Azure Machine Learningではじめる機械学習/LLM活用入門

著者：永田祥平、立脇裕太、伊藤駿汰、宮田大士、女部田啓太

発行：技術評論社（エンジニア選書シリーズ）　

　Azure Machine Learningは、機械学習における学習から推論、運用までをエンドツーエンドでサポートするプラットフォーム。同書は、機械学習の活用を推進するエンジニアやデジタルトランスフォーメーションを担う人々に向け、Azure Machine Learningを使った機械学習モデルの構築から運用まで解説。Azure Machine Learningの基本からはじめ、自動機械学習（AutoML）機能を使った便利なモデル開発、MLflowと機械学習パイプラインを使った実践的なモデル開発を経て、MLOpsの実現を目指す。大規模言語モデルの活用にあたっては、モデルカタログやプロンプトフローの使い方を解説し、LLMOpsの概念にも触れる。