文章を書く技術のガイドブック

書く技術とAIについてぼんやり考えている。
私の好きな本を紹介します。
紹介文はGenSparkに作ってもらっています。

  1. 書くことについて ~ON WRITING~』 (小学館文庫) スティーヴン・キング

    『書くことについて』は、スティーヴン・キングによる執筆指南書であり、自伝的要素も含まれた一冊です。具体的な執筆アドバイスやキング自身の経験談が豊富に盛り込まれており、多くの読者から高評価を受けています。文章を書くことに興味がある方には必読の一冊と言えるでしょう。[3][4]

  2. 理科系の作文技術』 (中公新書) 木下是雄

    『理科系の作文技術』は、物理学者である木下是雄によって執筆された書籍で、理科系の研究者、技術者、学生を対象にしています。論文やレポート、説明書、仕事の手紙の書き方、さらには学会講演のコツなどを具体的に指導する内容となっています。[9]

  3. 日本語の作文技術』 (朝日文庫) 本多勝一

    『日本語の作文技術』は、本多勝一による著作で、文章を書く際の技術や方法論を解説した本です。特に日本語での明確でわかりやすい文章を書くためのガイドとして広く知られています。[12][14][15]

  4. 考える技術・書く技術 問題解決力を伸ばすピラミッド原則』バーバラ・ミント

    『考える技術・書く技術』は、バーバラ・ミントによって書かれたビジネスライティングと論理思考の指南書です。ピラミッド構造というフレームワークを用いて、効果的な問題解決と情報伝達の方法を提供しています。[18][19]

  5. アカデミック・フレーズバンク そのまま使える!構文200・文例1900』ジョン・モーリー

    『アカデミック・フレーズバンク』は、英語での学術的な文章を書く際に役立つ構文や文例を提供しており、日本語訳が付いているため、英語を母国語としない研究者にも便利です。[23][24]

  6. 知的文章術入門』 (岩波新書 新赤版 1897) 黒木登志夫

    『知的文章術入門』は、黒木登志夫による岩波新書の一冊で、文章を書く際の技術や考え方を解説し、特に知的な内容を効果的に伝えるための方法を探求しています。[47] [49] [50]

  7. 説得できる文章・表現200の鉄則』 第4版 永山嘉昭

    『説得できる文章・表現200の鉄則』は、ビジネスコミュニケーションにおける文章作成の技術を向上させるためのガイドとして、多くの読者に支持されています。特にネット時代における横書きのビジネス文書や電子メールの作成方法に焦点を当てています。[31] [32] [34]

  8. 文章表現四〇〇字からのレッスン』 (ちくま学芸文庫 ウ 6-2) 梅田卓夫

    『文章表現四〇〇字からのレッスン』は、文章表現の技術を向上させるためのガイドブックです。特に、日本語での文章作成において、400字という制限の中でどのように効果的に表現するかを学ぶことができます。[36]

  9. ゲーム感覚で身につく論文執筆:「今よりもっと論文を書く」と決めた研究者へ』飯村周平

    『ゲーム感覚で身につく論文執筆』は、論文執筆を効率的に行うための手法を紹介し、特に日本語だけでなく英語でも多くの論文を書く方法をテーマにしています。論文執筆の生産性向上や投稿・査読対応の方法、論文指導の手引きなど、多岐にわたります。[41] [42]

  10. 『技術者のためのテクニカルライティング入門講座』髙橋慈子

    『技術者のためのテクニカルライティング入門講座』は、技術者向けに論理的かつ簡潔な技術文書の書き方を解説する書籍です。[翔泳社], [読書メーター]

  11. 『まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書』阿部幸大

    『まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書』は、アカデミック・ライティングの技術を体系的に学ぶための教科書です。[Amazon], [紀伊國屋書店]

廣安知之さんの研究についてまとめてください。

AI Serviceの一つである GenSparkに私の研究をまとめてもらいました。
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https://www.genspark.ai/spark/an-overview-of-hiroyasu-tomoyuki-s-research-contributions/fd4c647c-b9e3-44e2-ba04-81114c136a5f

廣安知之(Tomoyuki Hiroyasu)教授は、同志社大学生命医科学部に所属し、知能情報学、ソフトコンピューティング、医用システム、基盤脳科学などの分野で幅広い研究を行っています。彼の研究は、特に以下の分野で注目されています。

## 知能情報学とソフトコンピューティング
廣安教授は、遺伝的アルゴリズム(GA)や多目的最適化に関する研究を行っており、進化的アルゴリズムを用いた最適化問題の解決に焦点を当てています。特に、多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)や対話型遺伝的アルゴリズム(IGA)の開発と応用に貢献しています。

## 医用システムと基盤脳科学
彼は、fNIRS(機能的近赤外分光法)を用いた脳機能解析や、脳活動データの解析に関する研究を行っています。特に、運転中の注意散漫度予測や集中瞑想中の脳活動の変動に関する研究が挙げられます。

## 高性能計算
高性能計算(HPC)の分野でも活躍しており、大規模データ解析や並列計算技術の応用についても研究しています。

## 主要な研究成果
– **非侵襲的脳活動計測と計算論的神経科学**: fNIRSを用いた脳活動の計測に関する研究を行い、高齢者のダーツプレイ習慣が脳の半球側性化に与える影響を調査しています。
– **画像診断システム**: 消化器内視鏡画像から手術器具の画像を除去するための深層学習アーキテクチャの性能比較を行い、内視鏡検査の精度向上に寄与しています。
– **進化計算と最適化**: 多目的遺伝的アルゴリズムを用いた様々な最適化問題に取り組んでいます。

廣安知之教授の研究は、医療分野や自動車産業、進化計算と最適化など多岐にわたる分野で実際的な応用が期待されており、その多様性と実用性から高く評価されています。