コンピュータ・ITの書籍一覧

本書はFirebaseを使ったウェブアプリケーションをTestableな形で開発していくための技術解説書です。
フレームワークとしてはVite/Reactを利用し、テストフレームワークとしてはVitest/Cypress、Firebaseもウェブアプリケーションとしては一般的なFirebase Authentication、Firestore、Firebase Functions、Firebase Storageを対象としています。
冒頭で開発する流れを説明した上で、サンプルコードを使ってなるべく具体的な例でテストを書きながら開発が進めていけるような形でまとめていますので、ご自身のユースケースのところだけを読んでいただいても理解できるようになっています。

【目次】
第1章　環境構築
第2章　モデリング
第3章　認証機能
第4章　チャット（メッセージ表示）
第5章　チャット（メッセージ一覧）
第6章　チャット（入力フォーム）
第7章　チャット（画像添付）
第8章　プッシュ通知
第9章　E2Eテスト

本書は、2022年に発表されたFirebaseの最新情報の紹介や、Firestore Web SDK v9での実装方法、2022年時点でのRun Payments with Stripeを用いたStripeのサブスクリプションの実装方法を紹介しています。読むことによりFirebaseをよりディープに使うことができる効能がある本となっております。

【目次】
第1章　Google I/O 2022で発表されたFirebaseの新機能紹介
第2章　Firebase Web SDK v8からv9への移行におけるFirestoreの実装比較
第3章　FirestoreとStripeを使ったwebでのサブスクリプション購入実装例

AppGyver（アプガイバー）とはAppGyver社が提供する「Composer Pro」というノーコードのプログラミングツールです。画面上の設定だけでアプリやサービスを作ることができます。プログラミングをしなくてもいいので、かなり短い期間でアプリ開発をすることができるのも特徴のひとつです。現状ドキュメントがすべて英語ですが、本書ではわかりやすく使い方を紹介しています。Todoアプリの作り方をテーマに、詳しく使い方をまとめています。
AppGyverは試用期間もなくずっと無料で使えるツールです。プログラミングをせずにアプリ開発したい人はもちろん、開発にできるだけお金と時間をかけたくない人にとってもぴったりな１冊です。
【目次】
第1章　AppGyverを知ろう
1.1　AppGyverとは
1.2　他サービスとの比較
1.3　Composer Pro の特徴
1.4　AppGyverのアカウント登録
第2章　Todoアプリをつくろう
2.1　新規プロジェクト作成
2.2　UIまわりの作成
2.3　データソースの作成
2.4　変数の作成
2.5　値のバインド
2.6　タスクの追加ロジックの作成
2.7　タスク完了ロジックの追加
2.8　タスクの並び順の設定
2.9　動作確認

本書は、今話題沸騰中のAIによる画像生成の仕組みや使い方について、中学生でも理解できることを目指し、わかりやすい説明で紹介した解説書です。難しい数式を全く使用せずにAI画像生成技術の最先端を科学コミュニケーターである著者がやさしい口調で解説しています。またより深く知識を得たい読者のために、Pythonでのサンプルコード、プロンプトの基礎や出力例、AI画像生成の法的な側面、実際の仕事で使ったユースケースも掲載。表紙イラストもAIで生成しており、担当イラストレーター・852話氏と著者の対談も掲載しています。先端技術を使いこなして、AI神絵師になるための「冒険の書」です！

【目次】
はじめに
第1章　冒険の始まり：AIとコラボして神絵師になる
第2章　Midjourneyを使ってみる
第3章　DreamStudioでAI神絵師になる
第4章　Stable DiffusionをGoogle Colabで動かす
第5章　論文で読み解くStable Diffusion
第6章　人気AI絵師になってわかったこと
第7章　日本の法律とAI神絵師の適法性
第8章　人工知能とともに絵を描くという行為が人類にどんな影響を与えているか？
第9章　プロの仕事でAIを活用してみる
第10章　作例紹介とクリエーター対談（852話さん）
付録A　参考文献・URLs
あとがき：冒険のおわりに

本書は、バックエンドをサーバレスで実装し、フロントエンドをSPAで実装する方法を解説しています。この本を読めば、サーバレスとSPAで構成されたアプリの開発がスタートできます。
本書の目的は、サーバレスとSPAで構成されたアプリの開発をスタートすることです。サンプルプログラムを用意しているので、これを動かしながら開発の流れを学びます。
ReactやTypeScriptなどを使用していますが、これらの入門的な内容は本書では扱っていません。

【目次】
第1章AWSの準備
第2章アプリをデプロイする
第3章サンプルアプリの動作確認と解説
第4章使用している技術スタック
第5章サンプルアプリのディレクトリー構成
第6章サンプルアプリを改修する
第7章デプロイしたサンプルアプリを削除する

日本初のオールAI生成画像を元にしたイラストレーション集！Midjourney・Stable Diffusionのプロンプトも掲載！

本書は、現在大きく感心が高まっているイラスト画像生成AIを使って制作された、日本初の画集・画像集です。MidjourneyとStable Diffusionによって生成された画像をもとにリファインを施した100枚超のイラストを、ジャンルごとに掲載しています。掲載イラストの約半数については生成する際に用いたプロンプト（呪文）を掲載。読者が自身の環境でイラスト生成を試すことができます。そのほかAI生成画像にまつわる著作権コラムも掲載、AI生成画像やプロンプトの権利についても解説しています。本書を通じて、最先端のAIイラスト作成を体感してください。

【目次】
・都市、街並
・キャラクター
・自然
・室内
・後ろ姿
・その他
・コラム：AIと呪文／著作権を中心にAI画像生成サービスを考える（骨董通り法律事務所　出井 甫）

本書では分散ストリーミングプラットフォームのKafkaについて初学者向けに解説しています。Kafka初学者の開発者でもKafkaの基本操作やKafkaアプリケーションの開発の最初の一歩を踏み出せるようになります。

【目次】
第1章　Kafka概要
第2章　Kafkaはじめの一歩
第3章　Producerアプリケーション
第4章　Consumerアプリケーション
第5章　トランザクションによる堅牢なアプリケーションの構築
第6章　Kafka Connectによるデータパイプライン
第7章　Kafka Streamsによるストリーム処理

本書は株式会社グッドパッチのエンジニアによる合同誌です。
グッドパッチは「デザインの力を証明する」をミッションとしたUI/UXデザインに特化したデザインカンパニーです。これまでスタートアップのデザイン支援や大手企業における新規事業の立ち上げなど、様々なプロジェクトで戦略から開発までをお手伝いしてきました。社内には多様なバックグランドを持つエンジニア、デザイナーがいます。今回はその中からエンジニア有志が集い、技術やデザインについて何を思い、普段どのようなことに興味を持ち、ユーザー体験を向上させるためにどのようなことを考え、仕事に活かしているのかを1冊にまとめました。

【目次】
第1章　人々はなぜデザイナーとエンジニアをつなぐ架け橋に夢を見て、それでもなお夢であり続けるのか
第2章　エンジニアから始めるチームデザイン
第3章　テクニカルプロトタイプのすすめ〜日常の中で行う体験検証〜
第4章　UIKitで実装されているiOS AppにSwiftUIを導入する
第5章　Jetpack ComposeでModifier順序の影響を理解する

本書は、Google Cloudが提供しているデータウェアハウスサービス「BigQuery」をメイントピックとして扱います。BigQueryやデータ基盤について知らない方でも最初の一歩として手にとっていただけるように執筆しました。

データ基盤と聞くと、データエンジニアやデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、会社によってはITインフラエンジニア・SREが関わることが多いと思いますが、Webエンジニアはクエリ実行することはあれどデータ基盤の構築まで踏み込むことは少ないと思います。

本書は本格的なデータ基盤の構築までは踏み込みませんが、BigQueryへのデータの投入からクエリ実行、ダッシュボードによる可視化をひととおり学べるという本です。50ページ程度のボリュームなのでサクッと読めるはずです。読みながらぜひ手を動かしてBigQueryとその周辺ツールの便利さを体験してもらえればと思っています。

■ 本の構成

第1章 BigQueryをつかってみよう
　1-1 BigQueryの料金体系
　1-2 クエリを実行する
　1-3 クエリを保存する
第2章 データを取り込んでみよう
　2-1 BigQueryへのデータ取り込み方法
　2-2 オープンデータを取り込む
　2-3 効率的なクエリの書き方
第3章 ログを集計・可視化しよう
　3-1 サンプルアプリケーションの構築
　3-2 BigQueryデータセットの作成
　3-3 Cloud Loggingシンクの設定
　3-4 ログを集計する
　3-5 DBデータを取り込む
第4章 可視化しよう
　4-1 データポータルとは
　4-2 COVID-19の感染者数を可視化する
　4-3 Geo Vizで地理空間データを可視化する
　4-4 商品カタログ別のアクセス数を可視化する
　4-5 商品カタログ別の注文数を可視化する
　4-6 ダッシュボードをブラッシュアップする
　4-7 料金について
　4-8 BigQuery BI Engine
第5章 GCPのコストを可視化しよう
　5-1 Cloud Billingとは
　5-2 エクスポートできるコストデータの種類
　5-3 請求データをBigQueryにエクスポートする
　5-4 よく使うカラム
　5-5 クエリ例
　5-6 GCPサービス別に前月比を可視化する

■ 本書で得られること
・BigQueryの料金体系、クエリ実行、テーブル作成に関する基礎知識
・CSVなどのデータファイルの取り込み
・デモアプリをGKEクラスタで構築、アプリケーションログの取り込み
・ダッシュボード作成、データの可視化
・GCPコストの集計・コスト分析について

■ 本書で得られないこと
本書では、次の内容について取り扱っていません。
・ETL処理
・データパイプライン、ワークフロー管理
・リアルタイム分析
・BigQuery、データ基盤のセキュリティ
・機械学習（BigQuery ML）

■ 対象読者
・BigQueryについて聞いたことがある程度の人、初心者
・データ基盤、ログ基盤の構築を任されたけど何をすればいいのかわからない人

■ 前提とする知識
・SQLについての基礎知識

■ サンプル版
BOOTHでサンプル版を無料で頒布しています。
https://booth.pm/ja/items/4149507

本書は、GitHub ActionsとGoogle Cloudを組み合わせて、PR（Pull Request）に連動した環境を作成してデプロイするための環境構築の解説書です。Cloud Storageへファイルをアップロードして展開したり、Cloud Runとコンテナを組み合わせて単一のコンテナをデプロイしたり、GKEも利用してActions内からKubernetesを操作してデプロイするなど、動的なリソースにも対応した環境を構築します。
あまり複雑になりすぎないように基本的な処理のみ利用しているので、GitHub ActionsやGoogle Cloudの利用入門にも最適な1冊となっています。

【目次】
第1章　Google Cloudの設定
第2章　GitHubとアプリケーションの設定
第3章　Cloud Storageと組み合わせる
第4章　Cloud Runと組み合わせる
第5章　Google Kubernetes Engineと組み合わせる