生成AIとは、機械学習により大量のデータを学習し、学習結果から類似性を保ったまったく新しい人工物を生成するAI技術を指す。これまでのAIで難しいとされてきた、デザイン、広告、映画、音楽、文学、作曲といったクリエイティブな領域での活用が期待されている。本特集ではホットな生成AIを各分野の専門家の方々に「AIはクリエータになれるか」という観点から解説いただいた。
0．編集にあたって（袖美樹子・吉村　剛）
1．生成AIは我々の創造力をどのように変えていくのか？（栗原　聡）
2．AI俳句─AI一茶くん─（山下倫央）
3．生成言語モデルは創作者になれるか（船越孝太郎・奥村　学）
4．AI絵師─イラスト自動生成AIの功罪─（金森由博）
5．ファウンデーションモデルのさまざまな分野・モダリティでのビジネス応用─IBMでの取り組みの例─（倉田岳人・吉田一星・武田征士）
6．音楽AIは創造性を高める（浜中雅俊） 編集室

本書は生成AIを活用して絵本を作成する方法について説明しています。 本書で学べること 本書を読むことで、次のことについて学習できます。
* 生成AIの活用方法
* 生成AIによる絵本のストーリー検討方法
* 生成AIによる絵本のイラスト作成方法 本書の想定読者 本書は次の方を対象として執筆しております。
* 生成AIを使って絵本のストーリーを考えたい方
* 生成AIを使って絵本のイラストを描きたい方
* 生成AIを使って絵本を作りたい方

そこの社会人YouTuber!
動画編集大変じゃないですか？
画像認識で自動化しちゃいませんか？

本書ではポケモンソード・シールドのバトルにおけるコマンド選択画面をカットしたもの、通称バトルビデオを作成することを目標とします。
画像認識で可能な限り自動化を行います。

本書は YouTuber に憧れて動画編集にチャレンジしてみたものの、あまりにも編集作業に時間が掛かってしまいこのままでは YouTuber を続けられないといった経緯から、編集作業の内のカット編集を自動化した方法や知見が記載されています。本書ではプログラミングや画像処理といった内容が出てきますが、未経験の方でも問題無いよう記載することを心掛けています。

本書は、Diffusion Modelsについて解説した本です。Denoising Diffusion Probabilistic Modelsをもとに理論の説明と実装を行います。Diffusion Modelsに興味がある人、実装を通して理解したい人向けの本です。流行技術を触ってみたものの、その詳細まではキャッチアップの時間が取れないという方も多いと思い、日本語による理論解説と最低限の実装を提供しようと本書を執筆しました。本書内のソースコードはGithubから取得できます。本書を読むにはPythonの基礎知識、PyTorchの基礎知識、統計学の知識が必要となります。

第2版では誤記の修正および2023年5月のGoogle Colaboratory環境でのソースコードの動作検証を行いました。

自動化大好きなコミュニティ主催メンバーが語るライトニングトークのコツ！イベント回数は300回以上、ライトニングトーク登壇者は数百人、見てきたライトニングトーク登壇は1,000回以上！そこで得たライトニングトーク知見を語る本です！

統計学の基礎を、「機動戦士ガンダム」等のアニメ作品を題材に解説しました。 平均値と標準偏差から始まって、管理図／変動係数／一様分布と正規分布／分散の加法性／2変数の相関／記述統計と推測統計／母集団と標本／点推定と区間推定／推定と検定／平均値の差の検定／二項分布／ポアソン分布／抜き取り検査／サンプリング方法等について解説しており、これ一冊で統計学の基礎を全て理解することが可能です。
今、統計学を学習している高校生、大学生、ビジネスマン、あるいはかつて学習したけど挫折した方に、強くお勧めいたします。

宇宙にいる人工衛星への補給や修理を行なう時代になりました。メカです！ロボです！合体です！
世界の人工衛星技術はいよいよ宇宙にいる衛星への補給や修理を行うところまで来ました。アメリカの先進的なプロジェクトの他に中国やイスラエルのプロジェクトなどを総括的に紹介しています。宇宙好きの方、メカ好きの方、合体好きの方にお勧めです。
＜項目の紹介＞
・ はじめに
・目次
・ 軌道上補給
・軌道上修理について
・ 各国動向
・ スペースシステムズロラール
・ Restore-L
・ RSGS
・ ノースロップグラマン
・ MEV
・ MEP
・ MRV
・ 中国 OMEV
・ 英国 エフェクティブスペース