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AIで実装は速くなった。では、開発全体はどうだろう。Manning刊『Effective Platform Engineering』の邦訳版。クラウドやコンテナの普及により、ソフトウェア開発に使える技術やサービスは大きく広がりました。その一方で、開発者が扱うツールや手順も増えています。必要な環境を用意し、権限を申請し、パイプラインを設定し、複数の画面を行き来する。チームごとに進め方が異なれば、同じ作業をその都度調べ直さなければなりません。一つひとつは小さな手間でも、積み重なると開発の流れを止め、判断や調整にかかる負担を大きくします。新しい技術を導入しても、なぜか仕事が進めやすくならない。そんな課題に、組織の共通基盤という視点から取り組むのが、プラットフォームエンジニアリングです。開発に必要な機能や標準的な手順を、利用しやすいセルフサービスとして提供する。よくある作業を自動化し、安全で一貫した進め方を選びやすくする。開発者がインフラの仕組みをすべて理解しなくても、必要な環境や機能...

AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く『Interpretable AI：Building Explainable Machine Learning Systems』（Ajay Thampi／Manning）の日本語版。AIモデルの透明性と解釈可能性、そして説明可能性の追求は、エラーやバイアスを最小限に抑え、予測結果の信頼性・公平性を高め「責任あるAI」を実現するために重要な分野です。本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とPythonによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解釈可能」にするためのアプローチを網羅的に扱い、そして更に「なぜ、この予測をしたのか」に答え「説明可能なAI」に至るための道を示しています。【日本語版特別付録】本書の第7章では、英語を対象とした、テキストからの特徴量の抽...