科学技術と共に歩む

『エピゲノム情報解析』は、ゲノム（遺伝子の設計図）の働きを調整する「エピゲノム」に焦点を当てた一冊です。難しい数式や理論に偏ることなく、研究の背景から最新の解析方法までをバランスよく紹介してくれています。

とくに注目すべきは「シングルセル解析」という分野を扱っている点です。これは、一つひとつの細胞を調べることで、その細胞ごとに少しずつ異なる性質や働きを明らかにする解析法です。近年の技術革新で急速に発展している研究テーマですが、日本語でわかりやすく学べる本はまだ少なく、本書の大きな魅力といえるでしょう。

本書では、データを整理する方法（次元削減）や似たもの同士をグループ分けする方法（クラスタリング）など、データサイエンスでよく使われる解析手法も紹介されています。ただし専門的な解説は控えめで、その分「エピゲノムとは何か」「どんなデータベースがあるのか」といった基本から丁寧に解説されています。

そのため、データ解析に興味がある人にも、生物学に関心がある人にも、それぞれ新しい発見がある内容です。異なる分野の人が一緒に読んで話し合えば、さらに理解が深まり、研究や学びに大きく役立つでしょう。

エピゲノムという新しい世界に触れてみたい方、データサイエンスを生命科学に活かしてみたい方にぜひおすすめしたい一冊です。

工学研究者が実用的な側面を重視して著した線形代数の教科書である。線形代数を自信をもって使いこなせるユーザになりたい方にお薦めできる。基礎概念がその導入の必要性とともに解説されており、基本的な定理はほとんど全て網羅されている。例題や演習問題も豊富で、特にジョルダン標準形の導出は丁寧であり、記号の洪水に耐えることさえできれば、試行錯誤しながら遊び感覚で線形代数を身につけることが出来るだろう。さらに、標準的な内容を超えて、類書ではあまり見かけない定理が述べられているのも目新しいし、また行列ノルム＝作用素ノルムの導入は初学者の目にはやや抽象的に映るかも知れないが、実用上重要であるのみならず理論的にも関数解析への序章として役立つ。加えて、証明が詳述されているため定理を安心して参照することが出来、辞書的に用いることもできる。

本書の最大の特徴は、ページ数にして約1/3を占める安定性解析および制御理論のコンパクトな定式化である。線形代数の豊かな世界を垣間見せてくれている。惜しむらくは系の具体例が挙げられていないことであるが、そこは読者が各自で興味ある系に適用して遊んでみるのが良いだろう。なお、一部の定理の証明では位相空間論の知識が用いられており、細部まで理解するには実はある程度の数学的素養が要求されることを注意しておこう。

因みに私の専門分野である神経科学でも理論的考察およびデータ解析で線形代数は必須の道具であるが、残念ながら正確に使いこなせている研究者は多くないようである。理工系の学生はもちろんのこと、生物系、医学系の研究者も、線形代数の確かなユーザでありたい方であれば誰でも、教科書として、辞書として、本書をぜひ手に取ってみて欲しい。

本書は、工学系の学問の中でも最も重要な科目の一つである線形代数を丁寧に解説すると同時に、その応用として制御工学を扱った数少ない一冊である。数学と工学を橋渡しする構成となっており、基礎から応用までを通して体系的に学べる点に大きな魅力を感じた。

内容は第1章から第12章までが線形代数、第13章と第14章が制御工学に割かれている。線形代数から制御工学へ自然に接続できるように構成されており、「線形代数の基礎 → ノルム → ジョルダン標準形 → 制御工学」という流れも非常に明快である。まえがきにあるように、本書は「一を聞いて十を知る」ことができるように工夫されており、定義・定理・証明が詳細に記載されているため、初学者でも無理なく読み進められる。

線形代数の章では、特に連立方程式や行列式に多くのページが割かれている。連立方程式の解法については、係数行列が正方行列となる場合とそうでない場合に分けて解説され、加えてアルゴリズムの疑似言語まで掲載されているため、実際にプログラムを組んで解くことも可能である。また、行列式については定義を導出過程から解説しており、理解を一層深める工夫がなされている。さらに、多くの学生が苦手とするベクトル空間についても、具体例を豊富に挙げながら「なぜあるベクトルが特定の空間に属するのか」を解説しており、抽象的な概念を具体的に理解できるよう配慮されている。こうした点からも、本書は大学の授業で教科書として採用されるにふさわしいと感じた。

制御工学の章では、主に現代制御を取り上げており、離散系と連続系の両方の視点から学習できる。基本的には状態空間表現で説明が進むが、途中で伝達関数表現も登場し、現代制御と古典制御の結びつきを理解できる。また、終盤では可制御性・可観測性やオブザーバといった制御工学で重要なテーマを一通り学べる。ただし、「そもそも制御工学とは何か」という導入的な説明や数値シミュレーションは扱われていないため、制御工学を初めて学ぶ人には少々難しく感じられるかもしれない。その場合は、他書で基礎を学んだ上で本書に取り組むことで、数学的な視点から制御工学を整理できるだろう。

全体として、本書は線形代数に関しては初学者にとって非常に分かりやすく、制御工学については中級者以上を対象とした内容になっている。数学的な基礎を固めつつ、その延長線上で制御工学に触れられるため、学習のモチベーションを高めやすい点も魅力的である。学部学生の独学にも役立つだけでなく、大学院進学を目指す人にとっても基礎固めの一冊として十分に活用できるだろう。

総じて、線形代数と制御工学を一貫して学べる数少ない良書であり、本レビューが購入を検討されている方の参考になれば幸いである。

本書『電気法規と施設管理』は、広範にわたる電気法規の簡潔な解説と、実務に則した施設管理の解説から構成された一冊です。
法規の文章は難解で、苦手意識を持つ人も少なくないでしょう。しかし本書では、図表や箇条書きにより簡潔かつ分かりやすく示されており、適用ケースによって規定内容が変化する電気法規も、理解がしやすいように書かれています。
施設管理に関する章では、電力会社で勤めた経歴を持つ著者により、実務に直結する知識がまとめられています。
本書の構成のおかげで、これまで漠然とした知識しかなかった私でも、電気設備技術基準の解釈を体系的に把握し、全体像をしっかりと掴むことができました。
さらに、豊富な引用文献から、さまざまな関連書籍へと学びを広げることも可能です。
資格勉強はもちろん、実務に携わる方々の座右の書としても、手元に置いておきたい本書となっています。

本書を読ませていただいた感想として、
本書では、様々な解析手法の利用用途の紹介とその代表的なツールの紹介、またアルゴリズムや理論のの説明がカテゴリー別にされており、非常に読みやすいと思いました。

また、本書の合間にあるコーヒーブレイクでは、余談だと書かれながらも、本書の上流で学んだ情報に関連のある情報を例を挙げ解説してくれているパートなので、非常にタメになると感じました。

読んで良かったと思います。まだ深く読み込めてはいないので、再度読みながら勉強させて頂きます。

エピゲノム解析に携わってきた研究員の立場から、本書は非常に実用的かつ実践的な内容が詰まった一冊だと感じました。

まず、本書はエピゲノム解析に必要な基礎知識が一通り網羅されております。例えば、ゲノム解析でも用いられるファイルフォーマット（fastq、bam、bed等）に加え、エピゲノム解析で頻出するリード分布ファイル形式（Wig、BedGraph、bigWig等）についても丁寧に解説されています。初学者であれば複数フォーマットの存在そのものにも困惑しがちですが、各形式の特徴やメリット・デメリットまで記述されているため、「なぜその形式が使われるのか」を理解しながら納得感を持って読み進めることができます。

また、初学者向けの書籍と思いきや、中級者にとっても学びの多い内容が随所に存在します。実務でよく用いられる解析手法について、教科書的な記述として改めて体系的に整理されていることで、「分かっているつもり」で曖昧だった理解が一つずつクリアになっていく感覚がありました。さらに本書では（いずれの章においても）単なるコマンドやツールの使い方紹介ではなく、その背後にある解析手法の考え方まで丁寧に踏み込んでいます。これまで、解析ツールを「動けばよい」と鵜呑みにして使っていた自分にとって、本書はまさにその背景を深く理解するための「橋渡し」となるものでした。

また、本書の魅力は「解析結果をいかに解釈するか」という視点が随所にある点であると感じました。例えば、ChIP-Seqでのコントロールピークの取り扱いや、複数サンプルでのピーク比較における正規化の注意点など、実際の現場で「これってどう捉えればよいんだろう」と迷うポイントが自然な形で解説されています。コマンド例を並べたような表面的な解析手順の紹介ではなく、「データを見る目」が養われる貴重な教科書です。エピゲノム解析を通して「細胞内で何が起きているのか」という本質的な問いに向き合う姿勢を育ててくれる内容が詰まっていると感じました。

具体的な解析ツールの操作方法はあえて詳述されていませんが、それはむしろ本書の大きな長所でもあります。ツールは日進月歩で更新される一方で、それらを適切に選び使いこなすためには、背後にある統計的・解析的な考え方を理解することが不可欠です。本書では難解になりすぎない形で数式を用いた解説も加えられており、ピークコールなどの手法についても、その統計学的背景を自然に理解する助けになります。

そして、本書の最大の特長は第5章「ゲノム三次元構造」です。Hi-Cを中心とした立体構造解析について、これほど体系的かつ丁寧に記述された教科書は、これまでほとんど無かったと思います。特に、これからHi-C解析に挑もうとする学生や若手研究者にとっては、まさに必読と言える内容です。計測原理から解析ステップまで的確に整理されており、重すぎない分量でありながら、「曖昧な理解のまま手探りで解析を進める非効率さ」を大きく減らしてくれます。私自身、過去にHi-C解析で何度もつまずきながら学んできましたが、「当時この本が手元にあれば、どれほど助かっただろう」と強く感じました。それほどに、本書はこの分野における決定版とも言える貴重な一冊です。

本書は、エピゲノム解析を本質的に理解したいと考える全ての読者の方に、自信をもって推薦できる良書です。

本書は分光学、主に気体分子の振動回転分光とラマン分光、π電子系の可視紫外域分光への理解を深めることを目的として書かれた良書です。前半では原子・分子軌道、調和振動子、選択律など分光学で必須となる基礎事項を網羅的に取り扱っており、分光学と量子力学・量子化学の関連性が分かりやすく解説されています。後半では上記の分光法における実践的なスペクトルの帰属、解析方法について解説されています。また演習問題も多数掲載されており、これが概念的な理解だけでなく具体的・実践的な理解をさらに深めるのに役立つと感じました。このように本書は分光の初学者から実際に分光装置を使用するユーザーまで幅広い読者に役立つ内容をコンパクトにまとめており、幅広い読者に役立つことが期待される書籍かと思います。

大学で化学を学ぼうとする人間にとって、線形代数を使いこなすことは必要不可欠である。
本書は、そんな化学の初学者が線形代数を用いた化学への理解を深めるための入門書である。
「使える」と「閊える」をかけたタイトルも洒落が効いていておもしろい。
現在は高等学校の数学で線形代数を取り扱わないので、多くの読者にとって大学入学後に初めて線形代数を学ぶことになるので、線形代数に閊える人も少なくないだろう。
本書ではそんな読者のために、線形代数の基礎的な知識を解説しながら、化学を学ぶうえでどのようなことを線形代数で表すことができるのか、章立てをしてそれぞれ丁寧に説明されているので、体系的に学ぶことができる。
これから化学を学ぶ初学者にとっては非常に強い味方になる一冊であろう。

「多様な分野からの視点で分子の構造を理解できる。」

理系の学部生、特に理学部に所属する学生へ強く推薦したい一冊です。

本書の特に興味深い点は、分子の回転や並進といった物理現象を、行列の回転という数学的操作と見事に関連づけて解説している部分です。読者が自らコンピュータでシミュレーションを行えば、その理解はさらに深まることでしょう。

また、私自身が学んでいる「群論」の視点からは、対称操作の具体例が豊富に示されている点が大変有益でした。一つの分子の背後にこれほど豊かな対称性の世界が広がっていることに驚かされ、学問としての分子化学の奥深さを改めて実感しました。

本書を深く理解するには、行列の知識に加え、シュミットの直交化やテンソルといった発展的な数学の理解も求められます。さらに、多変量解析やシュレディンガー方程式といった話題にも触れられており、分子化学という枠を超え、広く理学全体の奥深さに触れることができる一冊です。

本書は、分子分光学をこれから学ぶ方や、研究を始めるにあたって分光学の知識を得たい方におすすめの一冊です。分子の構造や運動に関する情報を得る方法として、マイクロ波分光法、赤外分光法、ラマン分光法、発光分光分析など、さまざまな分光法が挙げられますが、それぞれの分光法で「何を測定できるのか」、「得られるスペクトルが何を意味するのか」を、本書を通じて学ぶことができます。
分子分光学を直接の研究対象としていなくても、分子の同定、構造特性、発光特性の解析などにおいて分光法による測定は広く利用されているため、各分光法の原理を確認する上で役に立つ内容であると感じました。
前半の章では、シュレディンガー方程式や分子軌道法など、量子化学の基本事項が扱われており、基礎を確認しながら分光学の内容を読み進められる構成となっていました。後半の章では、分子の運動や対称性、それらを利用した分光法について、具体的な分子の例やスペクトルの概形などとともに解説されており、数式だけでは理解が難しい部分も視覚的な理解で補いながら学ぶことができました。

本書『分子分光学の基礎』は、現代科学において必須の分析手法である分子分光学を、初学者にも理解しやすく体系的にまとめた優れた教科書です。
分光測定装置の高度化により「ブラックボックス化」が進む中、本書は「一体何を見ているのか」という根本的な問いに真摯に向き合っています。量子論の基礎（2-4章）から始まり、マイクロ波、赤外、ラマン分光法、電子遷移（6-9章）まで、各分光法の原理と分子構造決定への応用が丁寧に解説されています。特に、群論の分光学への応用（10章）まで含む構成は、理論と実践の橋渡しとして秀逸です。
著者が「初歩的解説書と高度な専門書の間のギャップを埋める」と述べているように、学部2-3年生が世界的名著に挑戦する前の「step stone」として最適な一冊です。各章末の演習問題と巻末の略解も、自学自習を助ける工夫として評価できます。分光学の本質を理解したい全ての研究者・学生に推薦したい良書です。

本書は各分野に対してこれまで難解な日本語と図でしか説明できなかった立体構造やその対称性などを線形代数を導入することで論理的に思考を進めることができるようになる内容でした。もちろん、線形代数の基礎的な扱いや変形なども化学的な事象を交えて丁寧に紹介されており、線形代数を授業で軽く扱った程度の私でも容易に読み進めることができました。特に絶大な効果を発揮した分野は量子化学だと思い、式変形などが丁寧な分最終的な式が何を表しているのかが分かりやすくとても面白かったです。

「シリーズ刊行のことば」にもあるように自己完結的な解説がなされており、ゲノム生物学に関しては高校程度の知識しかない私でも理解することができました。解析手法を紹介する文献には読んでいるうちに目的を見失い無味乾燥に感じるものが多いですが、本書は必要な生物学の知識を確認してから解析手法を説明しており興味を失うことなく読み進められます。数学や統計学、プログラミングなどの解説も丁寧で、意欲的な高校生などでも読める内容になっていたと思います。
私の専門である非線形物理学はゲノム解析とは離れていますが、本書を読みその考えが少し変わりました。DNA配列はたった4種の核酸塩基から構成されるにも関わらず非常に多くの情報を含んでおり、それらの法則を調べるためには統計物理学の応用可能性があるのではないかと感じました。
ゲノム解析は学際的な学問であり、興味をもつ人は様々な分野にいると思います。そういった人たちに本書を読むことをぜひ薦めたいです。

本書は「ボルツマンマシン」という卓越した理論装置を軸に、歴史・数理・応用という三位一体の構成で人工知能の深化を描き出す労作である。2024年、ノーベル物理学賞がジョン・ホップフィールドとジェフリー・ヒントンに授与されたことは、人工知能と統計物理学との深淵な結びつきを世界に知らしめ、新たな知の時代の幕開けを告げた。その新時代の扉を開く鍵こそ、「ボルツマンマシン」に他ならない。
「ボルツマンマシン」は、ホップフィールドネットワークやホップフィールド模型と数理的には同根であり、統計力学、脳神経科学、さらには人工知能の諸分野において独自の発展を遂げてきた。確率的性質を内包するこのモデルは、単なる数理的好奇心にとどまらず、統計的推論やエネルギー最適化の基盤として極めて重要である。
さらに注目すべきは、近年熱狂的な注目を浴びる大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルにも、「ボルツマンマシン」の数理が深層に息づいているという事実である。こうした先端技術を真に理解し、創造的に展開するためには、本モデルの本質的な理解が不可欠であろう。
本書は単なる技術解説書ではない。統計、人工知能、深層学習、統計力学、最適化、神経科学といった諸分野を横断し、知のエッセンスを統合する数理的思考の書である。「ボルツマンマシン」に関心を寄せる研究者はもとより、確率モデルにより深い洞察を求める読者、さらには大規模言語モデルや拡散モデルの理論基盤を渇望する技術者にとっても、必携の書といえよう。

本書は、PSFBやOBC、VRMなど、カーボンニュートラル社会の実現や生成AIの発展に欠かせない応用的なコンバータ回路を学べる一冊である。数式や波形を多用して動作原理を詳しく解説しており、なぜ特定の手法が損失やリップルを抑えられるのかが理解しやすい。また、コンバータ回路の制御系についても解説されており、どのようにして制御を実現しているのかも分かり易い。ただし、シリーズの第1巻から第4巻までで説明されている部分は端折られているため、前巻を読んでいることが望ましい。

自然言語の文章のような系列データをAIが扱う際には、情報を記憶しそれを適切に利用できる必要がある。従来はニューラルネットワークの構造に再帰的な結合を導入することでデータを逐次的に処理していた（RNN）のに対し、大規模言語モデル（LLM）のアーキテクチャであるTransformerは、注意機構によってデータを並列的に処理している。

以上のようにごく簡単に歴史を整理したとき、注意機構の登場は唐突であるように思われるかもしれない。しかし実は、注意機構は、70年代に登場し発展してきた（甘利・）ホップフィールドネットワークを一般化したものと同一視することができるという。本書第二章は、単純なホップフィールドネットワークの紹介から始まり、それを徐々に一般化していくことで、注意機構を歴史的な文脈に位置づけることを可能にする。

以降の章でも同様に、最先端の話題を単純なモデルを介して扱っている。いずれのモデルの説明においても数式が使われており、また随所に数式の「気持ち」が添えられている。したがって読者は、数理的な正確性を損なうことなく、最先端の話題を直観的に理解することができる。

本書は、前著「IEC 61850を適用した電力ネットワーク　－スマートグリッドを支える変電所自動化システム－」に続き、変電所保護監視制御システムのデジタル化を支える国際標準IEC 61850について解説したものであり、特に重要な役割を担うSCL（system configuration description Language）に焦点を当てている。IEC 61850は変電所のデジタル化を核として適用範囲が急拡大しているが、参考文献がほとんどIEC規格文書であることからも分かるように和書での解説書は著者らによるこの２冊しかなく、特にシステム開発、設計、工事に携わる技術者には重宝されるであろう。

第1〜3章では、SCLの背景、IEC 61850導入による変化、そして将来構想をわかりやすく整理している。特に第3章の将来展望では、現実的な課題に触れつつも、「SCLベースのトップダウン型エンジニアリング」の可能性に読者を導く構成が優れている。
第4章では、SCLスキーマ構造やXMLの文法にまで踏み込んで、構成要素の一つ一つを丁寧に解説している。IEC規格文書の焼き直しではなく、「なぜそう記述するのか」「どのように設計効率化が図れるのか」といった設計者視点の解釈が加えられているのが本書の強みであり、規格文書を読み解くガイドブックとしても役立つ。
第5章では、サンプル変電所を題材としたSCLファイル記述例を豊富に掲載。理論だけでなく、実際にどう書くのか、どのように運用するのかを体験的に学べる章であり、学生から実務者まで実践的な設計スキルの習得につながる内容となっている。

変電所保護監視制御システムの設計、運用、開発に携わるすべての関係者、電力ネットワーク技術者にとって、本書は現場で役立つ知識を提供すると同時に、将来を見据えた視点も与えてくれる。電力ネットワークの次世代を支える技術理解に貴重な一冊といえる。

本書の最大の特徴は、ホップフィールドネットワーク、イジング模型、イジングマシン、ボルツマンマシンという一見異なる分野の手法が、実は本質的に同一の数理モデルを基礎としていることを明確に示している点にあります。また、基本のモデルを出発点とした議論の広がりも本書の特徴です。第2章では注意機構まで、第4章では量子アニーリングまで、第5章ではスコアモデルや拡散モデルまでと、現代の機械学習における最先端の話題まで一貫した枠組みで扱われており、分野の歴史的発展を俯瞰できる構成となっています。数式の扱いにも配慮が行き届いており、直感的理解を促すための日本語での説明が併記されています。これにより、数学的な厳密性を保ちながらも、読者の理解を深める工夫が随所に見られます。
基礎的な概念から最先端の応用まで段階的に構成されているため、初学者でも無理なく学習を進めることができる一方で、専門家にとっても新たな視点を得られる深い内容となっていると思います。2024年のノーベル物理学賞受賞により注目が集まっている現在、異なる分野の知見を横断的に学びたい研究者や学生はもちろん、この分野の発展に関心を持つ幅広い読者にとって、極めて価値の高い一冊といえます。

本書では、ホップフィールドネットワークから生成AIの拡散モデルまでが一気通貫で解説されています。本書の魅力は、ボルツマンマシンを中心に据え、統計力学・計算量理論・量子計算といった一見別々の領域をまとめて説明し、AI技術に共通する構造をわかりやすく示している点です。

第1章ではホップフィールドネットワークとイジング模型の数理的同型を示し、第2章では連想記憶からTransformerの注意機構へと議論を発展させます。この「古典から現代へ」の橋渡しは丁寧で分かりやすく、読者が無理なく最新の理論へと進めるよう配慮されています。さらに第4章ではイジングマシンを用いた巡回セールスマン問題の実装例を取り上げ、量子アニーリングにも踏み込むため、理論志向の読者にも応用志向の読者にも響く内容となっています。終章に位置付けられたボルツマンマシンと拡散モデルの対比は、生成AIの数理を学びたい方にとって格好のガイドとなるでしょう。

解説では数式を惜しみなく使用しつつも、直感的な理解ができるよう日本語で丁寧に説明しており、微分・積分と確率の基本的な知識があれば大部分を読み進められます。各章末のまとめが要点を端的に再確認させてくれるため、読み進める手が止まりにくいのもありがたいです。

総じて、本書は「ボルツマンマシン＝古典的モデル」という固定観念を覆し、AIの現在地と未来像を俯瞰させてくれる稀有な一冊です。2024年にJohn J. Hopfield氏とGeoffrey E. Hinton氏がノーベル物理学賞を共同受賞して注目が高まる今こそ、AIを数理で深く理解したい研究者・エンジニア・学生におすすめです。

本書は目次や索引などのページを除いて170ページであるが、そのうち内容部分は71ページで、それ以外は第２種ME技術実力検定試験や臨床工学技士国家試験の問題と解答が掲載されている。最初の71ページでは基本的な情報系の知識や信号理論、セキュリティなど実際に業務に携わる上で必要な知識が学べる。内容は簡潔で理論的説明が省かれており、詳細なことを知りたいのであれば適さないが、上記のような試験に合格するための必要最低限のことを学ぶことができるといえる。つまり、詳細なことを省いて上のような技術者を目指して勉強していきたい方、さらっと復習して問題を解きたい方にはおすすめな本である。