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• 松本雅典
• 辰已法律研究所
• ￥3300

• 2022年07月
• 在庫あり
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シリーズ完結！理由・図が豊富・索引充実。民法（物権法・相続法）不動産登記法（相続登記の義務化等）の改正に対応。

• 松本雅典
• 辰已法律研究所
• ￥3080

• 2022年07月
• 在庫あり
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シリーズ完結！理由・図が豊富・索引充実。民法（物権法・相続法）不動産登記法（相続登記の義務化等）の改正に対応。

• 都井　清史
• 税務経理協会
• ￥2970

• 2022年07月13日頃
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公益法人になりたい！続けたい！をサポートする専門家の方へ。公益認定を妨げている要因とは？定期提出書類（別表Ａ〜Ｈ）作成のポイントとは？寄付を受けた場合等、公益法人特有の会計処理とは？ガバナンス上の問題への対応、合併・解散など近年の論点も捕捉。

• 岸田 雅雄/神作 裕之/弥永 真生/大崎 貞和
• 一般社団法人金融財政事情研究会
• ￥13200

• 2022年08月09日頃
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インサイダー取引をはじめとする不公正取引規制と、金商法の実効性を最終的に支える課徴金・罰則をめぐる論点を徹底解明。「暗号資産の取引等に関する規制」を導入した令和元年改正、「金融サービス仲介業」の創設に伴う令和２年改正、「海外投資家等特例業務に関する特例」を導入した令和３年改正を反映した、金融商品取引に携わる実務家・弁護士・研究者にとって必携の書。

• 金子 修
• 商事法務
• ￥9900

• 2022年09月13日頃
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• 山本　浩司
• 早稲田経営出版
• ￥2420

• 2022年08月22日頃
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本書は、司法書士試験の１１科目を一渡り学習した方を対象としております。まずは各法律の基礎を作りましょう。次のステップとして、科目間の内部での多角的な物の見方を身につけましょう。そして、科目間の横断学習をすることにより、合格に充分な実力を養成しましょう。

• 江頭　憲治郎
• 弘文堂
• ￥5280

• 2022年08月29日頃
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民法（債権関係）改正および商法（運送・海商関係）改正の施行に伴う変化、インコタームズの改訂・発効、特定商取引法・割賦販売法・プロバイダ責任制限法等の改正を盛り込んだ決定版。

• 高津 陽介
• 日本法令
• ￥3630

• 2022年10月17日頃
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患者、保険者、損保会社、従業員とのトラブル対応に必須。

• 城 祐一郎
• 成文堂
• ￥3520

• 2022年08月19日頃
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• 黎明書房編集部
• 黎明書房
• ￥840

• 2022年09月07日頃
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• 日本経済新聞社　地域報道センター
• 日経BP　日本経済新聞出版
• ￥2090

• 2022年10月26日頃
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• 3.0(5)

日経記者が４７都道府県をランキング！“人が集まる地域”“魅力ある自治体”はどんな取り組みをしているのか？

• 竹下 貴浩
• 日本評論社
• ￥2200

• 2022年10月17日頃
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司法書士試験択一式試験の過去問から問題の選択肢ごとに関係法令の条文と対応させ、一問一答の形で知識と理解力を問う、合格のために必携の問題集。

• 松岡 博/高杉 直/黄 軔霆/小池 未来/岡野 祐子/山口 敦子
• 法律文化社
• ￥3300

• 2022年10月14日頃
• 在庫あり
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• 渡部清二
• SBクリエイティブ
• ￥990

• 2022年12月07日頃
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• 3.33(4)

「数字が苦手」「株式市場のトレンドが読めない」「結局、四季報のどの情報が大切？」-そんなあなたでも、本書を読めば、有望株を自力で探せるようになります。『会社四季報』を計１００冊完全読破した投資のプロが教える、注目トレンドの見つけ方！

• 下重　清
• 吉川弘文館
• ￥2640

• 2022年10月03日頃
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• 東洋経済新報社
• 東洋経済新報社
• ￥2160

• 2022年11月25日頃
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企業研究の決定版！４６００社の客観情報。地方有力企業も充実！あなたの求める一社がここに！

• 小谷　融/谷口　義幸
• 税務経理協会
• ￥3740

• 2022年10月15日頃
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暗号資産やフェア・ディスクロージャー・ルール等近年の改正を踏まえた好評書の新訂版！見開き構成で各項目を簡潔に解説。膨大・複雑・難解な規定を図解を織り込んで丁寧に説明。要点を素早くつかんで実務に即応するための初心者必携書。

• 西村 治道
• オーム社
• ￥3740

• 2022年11月18日頃
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• 渡部清二
• ビジネス社
• ￥1650

• 2022年12月21日頃
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• 3.0(1)

四季報を熟読することでまだ見えない未来を予測する！

• 中島　震
• 丸善出版
• ￥3080

• 2023年01月06日
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画像認識、自然言語処理などの「知的にみえる」アプリケーションやサービスでは、機械学習に大きな期待が寄せられています。一方で、ディープフェイクなどに見られる利用者倫理や、分布外データへの考慮といった問題には、どのように対処したらよいのでしょうか。本書では、ＡＩ、特に機械学習のリスクマネジメントについて、ソフトウェアやＡＩ倫理との関係を含めて解説しています。ＡＩがもたらす新しいリスク、ＩＴリスクへの取組み、ソフトウェア技術からみた機械学習の特徴、リスク低減の考え方を解説し、技術的な方法、適切な規制、ビジネスリスク低減の施策を組み合わせて、ＡＩが抱える問題の解決にアプローチします。