学校で学ぶ教科の中でも，数学は最もむずかしく，複雑な教科のようによくいわれます。学生時代に数学につまずき，嫌いになった人もいるでしょう。そんな数学を本書はかんたんに，わかりやすく教えてくれます。
　本書は「数字」「比, 割合, 変化率」「代数」「幾何学」「統計」「確率」の六つで構成されます。基本的計算から虚数，ピタゴラスの定理，理論的確率まで，問題や日常生活での例を解きながら，楽しく学ぶことができます。読み進めていくうちに，学校で学んだ基礎的なことを思いだしながら，次第に数学の面白さを理解していくことができるでしょう。また，数学的な誤りが悲劇や喜劇を引きおこしたエピソード，数学者の短い伝記なども紹介していおり，読み物としても楽しめる内容となっています。
　数学を学び直したい方はもちろん，数学が得意で，数学力にさらに磨きをかけたい方にもぴったりの一冊です。

　データサイエンスとは，収集した膨大なデータを，数学や統計の知識を駆使して分析し，問題を解決する科学です。現在，データサイエンスは現代社会のほぼすべての領域にわたって，人々の意思決定に多大な影響をおよぼしています。
　たとえば，インターネット上に表示される広告，映画や書籍のおすすめ，知り合いかもしれない人物の照会，迷惑メールの振り分けや，携帯電話の契約を更新した際に受ける優待，医薬品の創薬企画など，さまざまなビジネスの場面で使われています。
　本書は，データサイエンスのなりたちから進化，プロジェクトの標準的な段階や機械学習とのかかわりについて詳述した一冊です。データサイエンスの倫理的影響や最近のデータ規制についても紹介し，近い将来データサイエンスが影響をおよぼすと予測される分野の今後の動向と，データ分析を成功に導く重要な原則を解説しています。ぜひご一読ください！

　原子や元素,分子に周期表,イオン結合,有機物……。そんな言葉を化学の授業で聞いたけれど,自分たちには関係のない,遠い世界の話だと思った人もいるのではないでしょうか。でもそれは,大きなまちがいです。
　化学は,物質の構造や性質を解き明かしていく学問です。その成果は,私たちの身のまわりのあらゆるところで見ることができます。たとえば,毎日使うスマートフォンからコンビニのレジ袋,医薬品まで,生活の中で利用する多くのものが,化学の知識を元に生み出されているのです。私たちの生活は,化学がなければ成り立たないといえるでしょう。
　本書では,さまざまな現象にかかわる化学を“,最強に"面白く紹介しています。化学を勉強している中高生や,学生時代に挫折してしまった人にピッタリの1冊です。ぜひご一読ください！

　「物理」という言葉に対して，「むずかしそうだ」と思っている人は,少なくないでしょう。でも,そんな印象で物理を敬遠していたとしたら,それは,とてももったいないことです。
　物理とは,自然界のルールを探る学問です。たとえば,あなたの乗っている電車が急ブレーキをかけると,あなたは大きく前に倒れそうになるでしょう。これは「慣性の法則」というルールによる現象です。このように物理は,私たちの生活のあらゆる場面と関係しているのです。物理を知れば,世界を見る目がかわり,普段の生活がより楽しくなるはずです。
　本書では,さまざまな現象にかかわる物理を“最強に”面白く紹介しています。むずかしい計算はいっさい必要ありません。一読すれば,物理のエッセンスがみるみる理解できるはずです。ぜひご一読ください！

　「パラドックス」とは，正しくみえる前提や論理から，納得しがたい結論に行き着いてしまう問題のことです。その歴史は古く，古代ギリシャまでさかのぼり，これまでさまざまなパラドックスと，それに対する解決策が生み出されてきました。
　パラドックスはパズルのようなもので，面白いけれども，日常生活とは何のかかわりもないと思われがちですが，日々の会話や生活の中で直面するジレンマの中に見いだすことができます。本書を読み進めていくうちに，パラドックスの解決策は，日常生活と関係があることがわかるでしょう。本書を通してパラドックスの解決策を学ぶことで，日常で直面するパラドックスに対処できるようになるはずです。

　チェスや囲碁の世界チャンピオンを負かすコンピューターに,人間とコミュニケーションをとることができるヒト型ロボット……。現在,人工知能は急速に発展しています。しかし,人工知能の“知能”は,人間の知能にどの程度近づいたのでしょうか。機械は本当に,人間のように考えることができるのでしょうか。

　本書は,人工知能の研究と開発の歴史をたどりながら,人工知能とは何かをイラストで解説した一冊です。人工知能の基本的な概念から,原理,哲学的な問題までを紹介します。

　「身のまわりの物質はすべて,極めて小さな『ひも』が集まってできている」。これが,物理学の最先端の理論である「超ひも理論」の考え方です。
　物質をどんどん細かく分割していき,最後にたどりつくと考えられる究極に小さい粒子を「素粒子」といいます。素粒子を直接目にした人はおらず,素粒子がどのような姿かたちをしているのかは不明です。超ひも理論とは,この素粒子が極小のひもだと考える理論なのです。
　超ひも理論によると,実はこの世界は,縦・横・高さの「3次元空間」ではなく「 9次元空間」だといいます。さらに,私たちが暮らす宇宙とは別に,無数の宇宙が存在する可能性があるといいます。超ひも理論は,にわかには信じがたい, SFのような世界を予言しているのです。本書では，「超ひも理論」の不思議な考え方を“最強に”面白く紹介します。ぜひご一読ください！

　「人工知能(Artificial Intelligence: AI)」が,ものすごい勢いで社会に進出しています。病気の診断や車の運転,さらには企業の採用活動にまで人工知能が活用されつつあります。私たちの生活は,人工知能の発展によって,今まさに大きくかわろうとしているのです。
　人工知能の研究がはじまったのは, 1950年代のことです。その道のりは決して平坦なものではなく, 2度のブームと衰退をくりかえしてきました。そして今, 2度目の“冬の時代"を乗りこえ,ようやく人工知能の研究が本格的に花開きました。その立役者が,革新的技術「ディープラーニング」です。人工知能は,ディープラーニングによって,人間にも匹敵するような判断能力を手に入れたのです。
　本書では,人工知能の飛躍をもたらしたディープラーニングの基本的なしくみから,人工知能の未来までを“最強に"面白く紹介しています。ぜひご一読ください！

　人は，どんな人を好きになるのでしょうか。これは，「対人魅力」とよばれる，心理学の研究テーマの一つです。
　中学生や高校生のときに，校庭で部活動をしている好きな人の姿を，毎日教室からながめていたという経験がある人もいることでしょう。一般的には，「好きだから見る」というのが当然の順番だと思われているようです。ところが研究によると，「見るから好きになる」という順番もあることがわかっています。何度もくりかえし見かけるうちに，その人のことを好きになってしまうことがあるというのです！
　心理学とは，人の心のしくみを，科学的な方法で理解しようとする学問です。人の心がどんなときにどのようなはたらきをするのか事前に知っておけば，きっと役に立つことがあるでしょう。
　本書は，毎日の生活の中で役に立つさまざまな心理学の話題を，“最強に”面白く紹介する1冊です。ぜひご一読ください！

　10を何回くりかえしかけ算すると，1000になるでしょうか？　答えは３回です。「対数」とは，このように，かけ算をくりかえす回数をあらわすものです。高校の数学の授業で登場し，たくさんの高校生を苦しめているようです。
　対数は，今から約400年前の大航海時代に生まれました。GPSなどなかった当時，船の正確な位置を知るためには，膨大な計算が必要でした。また，天動説から地動説への転換がおきていた時代でもあり，天文学の研究でも，複雑な計算がなされていました。そこで，複雑な計算を簡単にする“魔法の道具”として，対数が生み出されたのです。
　本書では，対数が誕生した歴史や，対数の考え方を“最強に面白く”紹介しています。対数を利用した「計算尺」や「常用対数表」を使って計算を行うことで，対数の魔法をきっと実感できるはずです。ぜひご一読ください！

　ロシアの化学者のドミトリ・メンデレーエフ(1834~1907)は,化学の教科書を執筆しながら,元素をどのように紹介したらいいだろうかと考えていました。「次々に発見される元素をどう整理するか」という問題は,当時の化学者たちの議論の的となっていました。発見された元素を軽い順番に並べてみたところ,何らかの規則性がひそんでいるようだったからです。
　そこでメンデレーエフは,元素を一つ一つカードに書いて並べて,元素を紹介するのに都合のよい並びを探しました。そして1869年,ついに決定版といえる元素の一覧表を発表しました。それが,世界ではじめての元素の「周期表」です。
　本書は,周期表と全118種類の元素を,楽しく学べる1冊です。“最強に"面白い話題をたくさんそろえましたので,どなたでも楽に読み進めることができます。周期表に並んでいる118種類の元素が,きっと身近に感じられるはずです。

「自分の成績では,どこの大学に合格できるだろうか」「アイスとかき氷は,どちらがよく売れるだろうか」「商品をどのように配置すると,お客さんが手にとってくれるだろうか」─。
　私たちの身のまわりには,簡単には判断できない問題がたくさんあります。こんなときに力を発揮するのが「統計」です。統計は「意思決定に役立つ道具」なのです。
　本書には，テストでよく聞く偏差値や,テレビの視聴率，選挙の当確発表など，身近なテーマが盛りだくさんです。社会を読み解く統計力がきっと身につくことでしょう。

　海水浴に行ったら，泳ぐべきなのか，泳ぐべきではないのか…。宝くじは，買ったほうがいいのか，買わないほうがいいのか…。「Re: 報酬150万円は受け取りましたか?」というタイトルのメールは，開封すべきなのか，開封すべきではないのか…。
　もちろん，どちらを選択するのも自由です。でも，この先どんなことがどれくらいおきそうなのかが事前にわかったら，選択をする際の参考になると思いませんか? そんなとき役に立つのが，「確率」です。確率は，ある出来事がどれくらいおきそうなのかを，数字であらわしたものです。つまり確率を理解すれば，より合理的な選択ができる可能性が高くなるのです！

　「三角関数」という言葉を聞いたことはありますか。高校生以上の読者であれば，三角関数のたくさんの公式や考え方に苦しめられた経験があるかもしれませんね。一方で，三角関数なんて知らない，という読者も多くいることでしょう。
　本書では，三角関数の基本や成り立ち，社会との関わりを“最強に”面白く紹介しています。随所に登場する問題を解きながら読み進めていくことで，三角関数をゼロから学ぶことができます。 

　自動運転，自動翻訳，そして，世界チャンピオンをも倒す囲碁マシン。 今，「人工知能」が急速な発展を遂げています。この人工知能の飛躍的な進化をもたらしたのが，人間の脳を模した「ディープラーニング」という技術です。私たちの生活に変革を起こしつつある，人工知能やディープラーニングは，いかにして開発され，そして発展してきたのでしょうか。

　本書は,ディープラーニング研究のパイオニア，テレンス・J・セイノフスキー教授が執筆した『The Deep Learning Revolution』の日本語翻訳版です。ディープラーニングの開発の歴史を追いながら，その仕組みや特徴をくわしく解説しています。

　微分積分なんて，いったい誰が考えだしたんだ！　と腹立たしく思ったことがある人もいるのではないでしょうか。微分積分は，中学高校で習う数学の中で，最もつまずきやすい単元の一つといわれています。
　微分積分を発明したのは，アイザック・ニュートンです。本書は，ニュートンがどのように微分積分を誕生させたのかをたどりながら，微分積分をゼロから学べる1冊です。ぜひご一読ください！

世界10か国語以上に翻訳され，世界中で読まれている第一級のテキスト『細胞の分子生物学』の最新版がついに発売となります。「第6版」は最新情報を網羅した大幅改訂版です。

ALBERTS / JOHNSON / LEWIS / MORGAN / RAFF / ROBERTS / WALTER

監訳：中村桂子・松原謙一
翻訳：青山聖子・滋賀陽子・田口マミ子・滝田郁子・中塚公子・羽田裕子・船田晶子・宮下悦子・斉藤英裕