高原渉（著者）：高原渉：名古屋大学大学院工学研究科博士前期課程修了．材料工学専攻出身からメーカーでのMI（マテリアルズ・インフォマティクス）を活用した材料開発業務を経て，日立製作所に入社．現在は，多様な民間企業に向けたデータ分析・コンサルティング・講演・教育に携わるとともに，奈良先端科学技術大学院大学にてMI領域の研究活動も行っている．テーブル・画像・テキスト・材料構造・生成AIなど幅広い領域のデータ分析コンペティションに参加し，実践を通じた研鑽を積んでいる．Kaggle Competitions Master．また，社外講演や執筆活動などを通じて，MIの普及促進にも取り組んでいる．
福岡誠之（著者）：福岡誠之：東北大学大学院工学研究科博士前期課程修了．材料工学専攻出身でメーカーでの材料開発・研究者として商品の上市や，学会発表を経験．MIの活用検討・推進業務を経て, 日立製作所入社．Kaggle Competitions ExpertやIT ストラテジスト，中小企業診断士といったMI/DXに関わる資格等を広く取得している．これらを活かし，複数のMIアプリを統括するプログクトマネージャーや，多様な民間企業のDXやMIプロジェクトを支援するコンサルタント・セミナー講師として活動している．

【これから始める人も，スキルアップしたい人も，材料開発の実務で使える1冊】

サンプルデータをもとに，ハンズオンで学べる！
・データ分析の流れと考え方
・手持ちデータの整理の仕方
・得られた分析結果の見方

実行可能なPythonコードを用いて解説！
・種々のデータ形式に対するアプローチ
・生成AI（LLM）+ RAG
・Jupyter Notebook形式，Google Colab対応

実務上のノウハウやTipsが満載！
・データ分析プロジェクトの運用方法
・ありがちな疑問や起こりがちなトラブル
・継続的なスキルアップ


【目次】
序章　マテリアルズ・インフォマティクスの世界へようこそ
第1章　MIにおける機械学習
第2章　データ分析のフロー
第3章　データ分析のハンズオン
第4章　材料分野別，タスク別のMI適用アプローチ
第5章　分析を一歩進めるためのTips
第6章　継続的な学習とスキルの向上