book 柏木吉基, 「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本
かなり初心者向けの内容で、ビジネスで統計分析をする必要があるが右も左もわからないという人向け。ビジネスで利用する分析手法は受け手側が理解できる手段でなくてはならない、という思想はこの種の統計入門書ではかえって新鮮。その思想のもと単回帰分析までしか扱わないという割り切りには潔さを感じる。
science
book book 大河内直彦, チェンジング・ブルー 気候変動の謎に迫る
気候変動の研究は様々な科学技術の集大成である。地質学はもちろんのこと、生物学、物理学、化学、あらゆる分野の発見が気候変動の研究に新たな知見をもたらす。観測技術の進歩により新たな研究が可能となることも多く、新たな発見により定説が覆り続けている。本書はそうした歴史を誠実に描いたものである。研究者の手による本であり、参考文献による裏付けがしっかりしているので安心して読める。それだけではなく、図版が非常に豊富なのが一般読者にはありがたい。科学的な内容だけではなく、関係する科学者たちの...
book ロバート・P・クリース (著), 青木薫(訳), 世界でもっとも美しい10の科学実験
10の実験の選定には異論がない。科学実験と謳いながらも物理実験に偏っているが、ここに割り込めるような化学や生物の実験があるかというと思い当たらない。"美しい" に重きをおいているせいもあり、科学実験自体の詳細な説明は最小限となっている。実験にまつわる科学者の描写も多め。このあたりのバランスは賛否が分かれるかもしれない。
book 佐藤雅昭, なぜあなたの研究は進まないのか?
多くの研究者にとって耳が痛いことをズバリと書いてくれる本。40項目の質問への自問自答を定期的に繰り返したい。理工学系全般の研究者に共通の内容を扱っているが、時折挿入される実例が著者の専門の医学寄りで、異分野の研究者には今ひとつピンと来ないのが玉に瑕。
book エリック・バーカー(著), 橘玲(監修), 竹中てる実(訳), 残酷すぎる成功法則
広い意味ではいわゆる成功本に含まれるのだろうが、科学的なエビデンスを重視しているのが類書とは違うところ。巻末の膨大な参考文献は伊達ではない。"成功" にまつわる幅広いテーマを扱っているぶん総花的であり、すべてを一度に実行するのは難しいだろうが、ひとつひとつが "成功" の確率を上げてくれるのは間違いない。
book 鈴木哲也, 高瀬桃子, 学術書を書く
出版が専門ではない研究者が陥りがちなさまざまな罠が解説されており、学術書に限定せず技術書や教養書全般に通ずる内容が多い。例えば、"読者を想定してテーマを決める" ということは漠然とは理解していても、本書のように具体的に800人から1,000人の読者が関心を持って読める (初版部数1,000部が刷れる) ようにと指摘されると、相当にテーマを広げる工夫や魅力的なタイトルをつけることが必要となことに気付かされる。後半は入稿や校正の流れやマナーにも触れられており、論文出版との差がよく...
book 有田正規, 学術出版の来た道
学会や大学図書館の中の人にでもならないとなかなか馴染みのない学術出版の世界。一歩足を踏み入れると、学術面からはインパクト・ファクターの登場による被引用数の偏重、研究者のピア・レビュー負担の増加など、商業面からは論文数の急増、高い利益率による儲けすぎ、大学図書館の負担額の増加など、さまざまな問題が噴出しており、それでもさまざまな学術誌がなくなる気配はない。まさに本書の帯にもある "複雑怪奇な世界" という言葉がよく似合う。本書はそうした学術出版の歴史を紐解くことで、それらの諸問...
book シャロン・モアレム(著), ジョナサン・プリンス(著), 矢野真千子(訳), 迷惑な進化 病気の遺伝子はどこから来たのか
人間を弱らせるような遺伝性の病気の遺伝子が何千年も自然淘汰されずに人類の遺伝子プールに残り続けているのは偶然ではない。その病気には子孫を残すために有利な要素が何かしらあったはずだ。本書はそうした "迷惑な進化" であるヘモクロマトーシス、糖尿病、ALDH2-2 (日本人も多い酒が飲めない遺伝子だ) が生き残った理由を教えてくれる。読み物としては面白いが、後半ではアクア説に傾倒している様子が見られたりと科学的な正確さよりもエンターテイメントに重きをおいているふしがあるので、自分...
book John Berryman(著), Albert Ziegler(著), 服部佑樹(訳), 佐藤直生(訳), 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
日進月歩のLLMの世界ではあるが、あまり古くならない基礎の部分をしっかりと押さえているので読む価値がある。LLMがあくまでも文章の補完であるという根幹は、当面は変わらないだろう。プロンプトの組み立て方やモデルの制御もこの補完の原則に沿って書かれているので理解し易い。
book ノリーナ・ハーツ(著), 中西真雄美(訳), 情報を捨てるセンス 選ぶ技術
断捨離ブームの頃の出版のせいか "捨てる" を前面に出した表題となっているが、内容は原題の "How to Make Smart Decisions in a Confusing World" の方が適切。情報があふれる社会でいかに適切な意思決定を送るかを主題に据えている。よくあるリテラシ本と重複する部分も多いのだが、STEP 9で自分の感情によって判断がブレる点に触れているのは新しい。論文的な裏付けがあるような記述が多いが、参考文献が示されていないのが残念。