コンピュータ・ITの書籍一覧

【最新テクノロジーの論点を法律の側面から解説！最新版発行！】

本書はテクノロジーの最新テーマを法律の側面から専門家が解説した寄稿集の第二弾です。IoT特許やブロックチェーン、裁判のIT化など、「技術」と「法律」の関わりについて最新の内容を気鋭の専門家が論じています。
【目次】
・オープンデータ公開リクエストやってみた
・法制度改正と特許出願
・裁判のIT化
・強いIoT特許を取得するには？
・ブロックチェーン技術の不動産登記への適用
・あなたは自社製品に意図的に組み込まれた「脆弱性」情報をIPAに報告すべきか？　
・ソフトウェア開発・システム構築と個人情報保護法制の邂逅
・技術発展と共に発展する法律
・法律が追いついていないと思うときの考え方と対応─酒税を題材に

【環境構築から、サーバーサイドにExpress、フロントエンドにAngularを使った実際の開発手順を解説！】

本書はJavaScriptエンジニアを対象とした、TypeScriptの解説から環境構築、実際にシングルページアプリケーションを作るまでのサーバーサイド・フロントエンドの開発手順までを紹介した入門書です。この１冊で、TypeScriptをさくっと使いこなしましょう！

【目次】
はじめに─なぜTypeScriptなのか
第1章 TypeScriptとは
1.1 インタフェース
1.2 型アノテーション
1.3 アクセス修飾子
1.4 構造的部分型
1.5 列挙型
第2章 環境構築からHello Worldまで
2.1 Node.jsのインストール
2.2 TypeScriptのインストール
2.3 エディタについて
2.4 Hello World
第3章 シングルページアプリケーションの作成
3.1 データベースの準備
3.2 サーバーサイドの開発
3.3 フロントエンドの開発
3.4 スクリプト実行手順

【最新テクノロジーの論点を法律の側面から解説！】

本書はテクノロジーの最新テーマを法律の側面から専門家が解説した寄稿集です。IoTやパーソナルデータの収集など身近なテーマから、民事訴訟におけるソースコードの取り扱いなどについても気鋭の専門家が論じています。
【目次】
・民事訴訟におけるソースコードの取扱いについて／伊藤太一
・パーソナルデータの収集・利用と法規制／日置巴美
・強いＩｏＴ特許を取得するには／木下 忠
・スマートコントラクトは裁判で使えるのか（前編）／足立昌聰
・技術と法律についての雑感／隅藏康一
・お金にまつわるリエンジニアリングへの期待／新井秀美
・電子機器を製品化する際に必要な法的対策／岩崎 弾
・ハッカソンから考える法と政策制度／原 亮
・エンタメと知財分科会とは／新井秀美

【RubyからJavaScriptへのトランスパイラ「Opal」のチュートリアルガイド！】

本書はRubyで書いたソースコードをJavaScriptに変換するトランスパイラ（ソースコードコンパイラ）であるOpalのチュートリアルガイドです。Opalの入門、応用、実践と実用的なアプリケーションを作るための解説に加えてOpalの活用事例も掲載しています。
【目次】
第1章　Opal入門
1.1　Opalって何？
1.2　How to Install
1.3　OpalでWebアプリケーションをつくろう
1.4　Sinatraアプリとして動かす
第2章　Opal応用編
2.1　OpalでJavaScriptのコードを呼びだしてみよう
2.2　Opalでgemをつくろう
2.3　OpalでJavaScriptのAPIラッパーを作る
第3章　実践Opal
3.1　Opalで実用的なアプリケーションを作るために
3.2　HyaliteでVirtual DOMを扱う
3.3　MeniliteでIsomorphicプログラミングをしよう
第4章　WebSocketを使って共同編集する
第5章　Opalの活用事例
5.1　【寄稿】ICFPCビジュアライザ
5.2　プレゼンテーションツール「Gibier」

UICollectionViewは、iOSアプリケーションの開発で使用される、コンテンツをグリッド状に表示するためのクラスです。Appleが提供するUIKitフレームワークの一部です。

UICollectionViewの導入はiOS 6（2012年リリース）でした。それまでのUIKitでは、コンテンツをリスト状に表示するUITableViewがありましたが、グリッド状に表示するには工夫が必要でした。UICollectionViewの導入によって、コンテンツをグリッド状に表示することが容易になりました。

以降、UIKitの重要なコンポーネントのひとつとして、iOSのバージョンアップに伴い機能やパフォーマンスが向上しており、現在でも引き続きアップデートされています。コンテンツを単にグリッド状に配置するだけでなく、レイアウトが柔軟に行えるのが特徴です。

しかし、その柔軟性ゆえに、実装の難易度は高めです。また、iOS 13や14でレイアウトやデータソースの新しい実装方法が追加されて便利になりましたが、それ以前とは別の考え方が必要になります。現在のUICollectionViewでは古い実装方法と新しい実装方法が混在していることもあって、全体像を把握するのが難しいと感じる方も多いのではないでしょうか。

そこで本書では、UICollectionViewの基本的な考え方を解説します。特に、iOS 13や14で導入された新しい実装方法を重点的に取り上げ、効率的で柔軟なレイアウトやデータソースの管理方法を解説します。

本書を通じて、iOSアプリ開発者がUICollectionViewを理解し効果的に活用できるようになることを目指しています。

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

Swift-DocCは、Swiftフレームワークやパッケージのためのドキュメント作成ツールです。Swiftのソースコードからドキュメントを生成したり、Markdownを使ってドキュメントを作成したりできます。

Swiftのソースコードからドキュメントを生成するツールは、これまでにも、Jazzyやswift-docといったサードパーティ製のツールが存在していました。

これに対して、Swift-DocCはSwift.orgから公式リリースされたツールとなります。Swift-DocCは2021年6月にWWDC21で発表され、Xcode 13に同梱する形でリリースされました。その後、2021年10月にオープンソースソフトウェアになりました。

Swift-DocCはXcodeとの連携が最初から組み込まれている点が強みです。他にも、単なるAPIリファレンスだけでなく、技術記事風の文書を作ったり、チュートリアルを作ったりできるのも面白い特徴です。

本書では、このSwift-DocCの使い方を、初めて触れる方にも分かるよう丁寧に解説します。本書がSwift-DocCの普及に少しでも貢献できればと考えています。

　あなたがもし、ビル・ゲイツさんやトーマス・エジソンさん、本田宗一郎さんの技術者としてのこれまでの体験について興味が沸けば、 WEBで検索をすればすぐにその情報が手に入るでしょう。しかし、 そのような知名度のあるエンジニア以外にも世の中には果てしない努力をしてきたエンジニアが世の中にはたくさんいるはずです。またそのエンジニア一人一人に唯一無二の貴重な体験があるはずです。
　もしあなたがそのようなエンジニアこれまでの体験について知りたくなったとき、どのような手段を取ればそれらの情報が得られるでしょうか。私がその答えを考えたときに容易にその情報が得られる方法は出てきませんでした。
想像してみてください。
　 もしあなたがこれからエンジニアとして社会に出ていく新人の立場だとして様々なキャリアを積んだエンジニアの一番の成功体験や一番の失敗体験などについて事前に聞いておくことができたら、その後の自分のキャリアに大きく活用できると思いませんか。
　もしあなたが成長途中の若手エンジニアだとしたら更なるスキルアップのため、今だからこそ先人から学びより今後の仕事を加速していきたいと思いませんか。
　もしあなたがベテランエンジニアであれば、ご自身のこれまでの経験と照らし合わせて、ご自身のされてきた努力、他のエンジニアのされてきた努力を互い間接的にでも労う、そんな時間を少しとってみたくありませんか。

私は検索をしてもなかなか出てこない”無名の”エンジニアの方の１番の成功体験・１番の失敗体験について、知りたい気持ちが強かったです。

そこで本書ではあらゆる技術職における、新人からベテランまでの成功体験・失敗体験について、ヒアリングを行い（エンジニアの方の了承を得た上で）有益な情報のまとまりとして皆さんに共有ができるものに仕立て上げました。
また、エンジニアの方々の体験や労力にはきちんとした対価を支払うべきで身銭を切ってヒアリングを行い、また単なるエンジニアさんへの報酬だけでなく、魂のこもった体験をぞんざいに扱うことにはならないように敬意を払う意味でも、デザイナーさんにもお仕事として発注させていただき装丁やデザインに関してご協力いただきました。

どうか少しでも皆さんのキャリアの一助になれば幸いです。

If you are interested in the experiences of Bill Gates, Thomas Edison, or Soichiro Honda as an engineer, you can easily find the information by searching the web. However, there must be many other engineers in the world who have made endless efforts in addition to such well-known engineers. And each of them must have a unique and precious experience.
If you wanted to know more about the experiences of these engineers, how would you go about finding out about them? When I thought about the answer to this question, I could not find an easy way to get that information.
Imagine this.
If you are a newcomer to the world of engineering, don't you think that if you can hear in advance about the most successful and most unsuccessful experiences of engineers who have had a variety of careers, you will be able to make great use of them in your own career?
If you are a young engineer in the middle of your growth, don't you want to learn from your predecessors to further improve your skills and accelerate your work in the future?
If you are a veteran engineer, wouldn't you like to take some time to compare your past experiences and appreciate your own efforts and those of other engineers, even if only indirectly?
I had a strong desire to learn about the most successful and most unsuccessful experiences of "unknown" engineers who were not readily available in the search results.

In this book, we have interviewed engineers (with their permission) about their successes and failures in all kinds of technical fields, from newcomers to veterans, to create a collection of useful information that we can share with you.
In addition to paying the engineers for their experiences and efforts, we also interviewed them with our own money, and ordered the work of a designer to ensure that we do not treat their soulful experiences carelessly. In order to pay respect to the engineers as well as to avoid treating the soulful experience carelessly, we ordered a designer to help us with the binding and design.

I hope this will be of some help to you in your career.

October 01, 2021
KASATA

突然ですが、みなさんオープンデータってご存じですか？ その名の通り公開されているデータです。
では、オープンデータを触ったことはありますか？ どこのオープンデータを使いましたか？
オープンデータと一口に言っても、企業が公開しているもの、有志団体が公開しているものと様々あります。
本書は日本政府が公開しているオープンデータを提供するサイトの一つ、e-Stat*1を知り、e-Stat からオープンデータを取得できるようになるための書籍です。
詳しくは本文で解説しますが、e-Stat は独立行政法人統計センターが運営しているサービスで内閣府や省庁が実施している統計調査の情報を取得できます。政府も利用している統計情報を使うことで、自分が住んでる自治体の税収の比率がどうなっているのかや、住民の年齢別の比率などが分析できるようになります。
本書では e-Stat からデータの取得する API 部分を中心に解説します。なお、取得したデータを分析用に可視化する部分は、次巻で執筆予定です。

【対象読者】
・オープンデータを使ってみたい方
・e-Stat が気になっている方
・Python が少しできる方
・データ集めに苦労をしている方

【目次】
第 1 章 e-Stat とは
1.1 e-Stat 概要
1.2 e-Stat の狙い
1.3 e-Stat の法的根拠
統計法（コラム）
1.4 オープンデータ
第 2 章 e-Stat の機能
2.1 統計データを探す
センサス（コラム）
2.2 統計ダッシュボード
2.3 統計 GIS・jSTAT MAP
2.4 主要データの可視化
第 3 章 e-Stat API 機能の基礎知識
3.1 API 機能とは
3.2 使う前の準備
3.3 注意事項
3.4 ドキュメント
3.5 提供されるデータ
3.6 API 機能テストフォーム
3.7 用語と単位
第 4 章 よく使う API 機能の使い方
4.1 共通事項
4.2 統計表情報取得
統計表 ID と政府統計コード（コラム）
4.3 メタデータ情報取得
4.4 統計データ取得
4.5 メタ情報と統計データ
第 5 章 さらに便利に API 機能の使い方
5.1 データセット登録
5.2 データセット参照
5.3 データカタログ情報取得
5.4 統計データ一括取得
あとがき
著者紹介・注意事項
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