最終更新日： 2022年11月28日

近年、AI関連のニュースが増えてきたように、AIはどんどん私たちの身近な存在となってきました。それと同時に、「AIを知りたい、学びたい」と思う方も増えてきたのではないでしょうか？

そんな方におすすめな学習方法が、「本でAIを学ぶ」ということです。

本で知識を取り入れることには、3つのメリットがあります。

• 情報が網羅されている
• 内容の信頼性が高い
• 本に直接メモを残せる

今回は、本を使ってAIを学習したいと思った方のために、AINOW編集部が厳選した「AI関連のおすすめ本」をレベル別にランキング形式でご紹介します。

【この記事でわかること】※クリックすると見出しにジャンプします AIの本をレベル別で紹介 AIの様々な検定の本を紹介

本を選ぶ際の3つのポイント

現在、世の中にはAI関連の書籍が多く存在します。しかし、全ての本が良書であるとは限りません。むやみに本を選んでしまうと、自分の求める情報を得られず、時間を無駄にしてしますリスクがあります。

どうすれば自分にあった良書を選ぶことができるのでしょうか？

私のオススメする本選びのポイントは以下の3つです。

自分のレベルに合った本を選ぶ

自分のレベルに合った本を選ぶというのは、本選びの失敗を防ぐ上で非常に大切なことだと言えます。

前述で紹介した本は、レベル別で分かれているので参考にしてみてください。

▼レベルの具体的な目安

• 初心者：AIについてほとんど知らない、Pythonを触ったことがない
• 中級者：AIの基礎を理解している、Pythonを用いて何か作ったことがある
• 上級者：AIを活用したビジネスを行っている、AIエンジニア

口コミを参考にする

口コミがの評判が良い本は、良書の可能性が高いです。口コミを見れば、実際に読んだ人の意見を参考にできるため、具体的に内容を知ることができますし、読んだ後にどうなるかの想像もつきやすいでしょう。

今回AINOW編集部がオススメした、「人工知能は人間を超えられるか」や「仕事ではじめる機械学習」などは口コミの評価が4.3以上と、非常に評判が高い本です。

Amazonの口コミや、読者メーターなどの口コミサイトを参考にすると良いでしょう。

本屋で試し読みしてみる

書店に行って実際に少し読んでみるのが、本選びで最も失敗する確率が低い方法だと思います。

いくらベストセラーで評判が良い本でも、その本が自分に合っているかは読んでみないと分かりません。

ネットで買うよりは手間がかかりますが、絶対に失敗したくない人にとっては、最も合理的な方法だと言えます。

本の紹介を見る前に

ここから、実際に本を紹介していきます。

この記事では、それぞれの本にレビューとそのレビューの引用元のURLが張ってあります。

レビューを見て気になる本があったらURLに飛んで他の方のレビューも見てみましょう。

とりあえず、買って読んでみるというのも悪くありませんが、本は値段もする上に、読むのに時間がかかります。題名や一部のレビュー、

その時のやる気で衝動買いしないようにしましょう。買って読んでみたけど違ったというのはもったいないです。

初心者向け（AIについてほどんど知らない）

AIに関する知識が乏しい方が入門の感覚で読んでもらえるような本を紹介します。

1位　いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本

内容

ITや数学の知識がなくてもわかる、機械学習を用いた事業成長ノウハウが満載です。AI・機械学習の基本知識からビジネスに組み込む戦略立案~実行まで幅広く解説されています。プロジェクトリーダーとして知っておくべき全知識が1冊で身につきます。

読者レビュー

機械学習プロジェクトをどう進めるべきか仕事をする上でなんとなくは理解しているが、きちんと学ぼうと思い、本書を手に取った。実際に機械学習プロジェクトを進めていく上で気になるであろう箇所が網羅的に丁寧に説明されている。

普段機械学習プロジェクトと関わりの無い人たちにも是非読んでみてほしい。そして、機械学習のプロジェクトに興味をもって、実際にプロジェクトを実施してくれるようになったらどんなに良いかと思う。

▼引用元
読書メーター： https://bookmeter.com/books/12746866

2位　人工知能は人間を超えられるか

内容

本書では、人工知能学会で編集委員長・倫理委員長なども歴任、日本トップクラスの研究者の松尾豊氏が、これまで人工知能研究が経てきた歴史的な試行錯誤を丁寧にたどり、その未来像や起きうる問題までを指摘しています。

情報工学・電子工学や脳科学はもちろん、ウェブや哲学などの知見も盛り込み、「いまAIができること、できないこと、これからできるようになること」がわかりやすく解説されています。

読者レビュー

以前から気になっていたがなかなか読む気になれなかったがついに読了した本。人工知能の１次ブームから現代における人工知能の立ち位置が丁寧に解説されていた。p１６１のディープラーニングの図はとてもイメージしやすかった。DLを勉強したい人には入門にオススメな本。

▼引用元
読書メーター：https://bookmeter.com/books/9545836

3位　 坂本真樹先生が教える 人工知能がほぼほぼわかる本

内容

本書は、一般の人には用語の理解すら難しいAIを、関連知識が全くない人に向けて、基礎から研究に関する代表的なテーマまで、イラストを多用し親しみやすく解説した書籍です。

数少ない女性人工知能研究者の一人である坂本真樹氏が、女性ならではの視点で、現在の人工知能が目指す最終目標「感情を持つ人工知能」について、人と人工知能との融和の観点から解説しています。

読者レビュー

私はC言語の知識が少しはある程度ですが、この一冊だけで理解できました。
C言語があった方がわかりやすいですが、知識0でもわかるように説明してくれています。

そのため人工知能に興味あるけど難しいのは嫌な貴方にピッタリです！
文字だけの本を読むより漫画が挟んであるだけで100倍集中できます。文字だけだと勉強しているという感じがしてしまいやる気がなくなる私にピッタリでした。

▼引用元
Amazon：坂本真樹先生が教える 人工知能がほぼほぼわかる本

4位　図解これだけは知っておきたいAI（人工知能）ビジネス入門

内容

AI関連の用語が丁寧に解説されています。AIをこれから知りたい人、おさらいしたい人に最適の一冊です。インターネットとビッグデータによる変化から、各企業のアプローチ、AIの未来とシンギュラリティなどが丁寧に解説されています。

読者レビュー

本書のタイトル通り、人工知能に関する内容が2ページ毎にまとめられ、分かりやすいイラスト付きで説明されている。ディープラーニングの難しさや解決法、実際の使用例、GoogleやIBMなど大手企業の動向も上手くまとめられていた。AIの入門書としてはボリュームの割に読みやすく、十分な内容となっている。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/12274653

5位　60分でわかる! AIビジネス最前線 (60分でわかる! IT知識)

内容

本書ではAIの歴史や活用事例をはじめ、AIを支える最新IT技術、中小企業や個人でも実現できるビジネス活用のヒントなどをイラストでわかりやすく解説しています。

また、もう少しで人間を超える能力を持つと言われるAIが未来の社会に与える影響について、ネガティブ・ポジティブ両面から具体的に解説しています。

読者レビュー

AIとは何か？などをわかりやすく知ることが出来ます。私はＡＩをビジネスに生かしたいとの考えからこの本を読みました。現状で何ができるか？何をすべきか？はわかりました。

一歩踏み込み、自身でAIを活用したい！という目的だと物足りないかもしれませんが、短くわかりやすくまとまっておりますので、概要を知るには良いかなって思いました。

▼引用元
Amazon：60分でわかる! AIビジネス最前線

中級者向け（AIの基礎は理解している）

AIに関して知識がある方が、実際にコードを書きながらAIのシステムなどを理解できる本を紹介します。

1位　仕事ではじめる機械学習

内容

本書では、機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理しています。

プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの?」と気になるであろう点を中心にまとめています。

読者レビュー

タイトルに仕事ではじめると書かれていたので少し難しい内容だと思っていたが、実際は非常に読みやすかった。コード量は少なく、機械学習を実際にサービスとして利用するための一連のプロジェクトのフローについて書かれていた。

機械学習におけるシステム構築の難しさ、その対処法、システム設計など前処理・学習・パラメータチューニング以外の部分を知りたい人におすすめ。

▼引用元
Rakutenブックス：https://books.rakuten.co.jp/rb/15258076/

2位　ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

内容

ディープラーニングの本格的な入門書です。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学ぶことができます。

ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。

読者レビュー

Deep Learningの入門書であり、機械学習とPythonの知識がなくても読み進めることができる。最低限の外部ライブラリを用いた実装を通して概要を学ぶ構成となっている。特に誤差逆伝播法の説明は計算グラフを用いた直感的な方法で説明しており、他書より分かりやすい。

▼引用元
Rakutenブックス：https://books.rakuten.co.jp/rb/14424645/

3位　機械学習＆ディープラーニングの仕組みと技術がしっくりわかる教科書

内容

機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、仕組み、開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。

読者レビュー

図解が多くわかりやすいです。数式やソースコードは出てきません。多変量解析や機械学習のアルゴリズムをざっくりと理解するのに適しています。

多変量解析の入門書に手を出して数式がさっぱりわからず詰まっていましたが、この本のおかげで他の本も読み進められるようになりました。
初学者の方はまずはこの本を読んでアルゴリズムの概要や用途を知るところから始めると良いと思います。

▼引用元
Amazon：機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書

4位　ITエンジニアのための機械学習理論

内容

本書は機械学習理論を数学的な背景から丁寧に解説しています。そして本書にあるPythonのサンプルプログラムを実行し、その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。

読者レビュー

どういう原理が頭では理解できても、ソースに結局は落とせないということ多いので、手に取った本。基本的な機械学習の方法論であるが、本書自体が非常に読みやすくソースから追いやすい内容になっている。こういう本はありがたい。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/9887617

5位　よくわかる人工知能

内容

AIの研究者たちが「ディープラーニングはビジネスをどう変えるか」「最新のAIはどこまでできるのか」「人工知能は意識を持つのか」などAIの現状と課題を説明します。識者の対談・インタビューの内容が書かれており、AIの理解をより深めることができます。

読者レビュー

人工知能をビジネス現場で開発している著者が、人工知能をそれぞれの立場から研究・開発している最先端の人たちと対談している。 現在進行形の人工知能の発展も面白いし、ビジネス的な展開も面白い。 シンギュラリティの後、知識労働もなくなっている可能性をうっすらと予感させる。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/11196055?page=2

上級者向け（AIエンジニアレベル）

ある程度、コードを書いたことがある方が、より深い理解を得ることが出来る内容が書かれている本を紹介します。

1位　ゼロから作るDeep Learning ―自然言語処理編

内容

本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。

word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。

読者レビュー

文句なしです。まず、すべてのサンプルコードが100％動きます。この一番大事なところ、他の技術本は反省してほしいです。けして安くない買い物なのですから。

説明わかりやすいです。多く添付されている図がこれまた非常にわかりやすいです。ひとつの誤字脱字もありません。

▼引用元
Amazon：ゼロから作るDeep Learning ―自然言語処理編

2位　［第2版］Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

内容

機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際が網羅的に解説されています。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク（CNN/RNN）までの手法を取り上げています。

Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用しており、第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しています。

読者レビュー

私は機械学習の入門をこの本で行いました。データの欠損値の扱い方、名義・順序特徴量への数値の振り方、過学習を回避するための次元削減の方法などのデータの前処理の説明が簡潔にしてあり、kaggleコンペのデータの前処理も同じ方法でシンプルにですが実行することができました。

また、各モデルのハイパーパラメータが変化するとどのように予測が変化するかもグラフに描画してあったので直感的に理解するのに役立ちました。

▼引用元
Amazon：［第2版］Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

3位　実践フェーズに突入 最強のAI活用術

内容

本書は30年以上にわたりAIの開発や導入・活用を手掛けてきた筆者が、AIのビジネス活用に必要なすべてを具体的に解き明かす一冊です。

今のAIで何がどこまでできるのかにはじまり、AI活用の進め方や評価方法、データを確保する手順、ハードやソフトの選び方、人材育成のやり方までが豊富な実例で具体的に説明されています。

読者レビュー

現在のAIをどのように使いこなすかということについて実に要領よく解説した本。プログラミングをして動かしてみましたというところではなく、どのようにデータをAI向けにチューニングしていくかという、貴重なノウハウを提供してくれる。

ハードウェアの導入についても、GPUノートPCからNVIDIAのDGXステーションまでその得失・能力を詳細に説明してあり、中小の規模の企業のAI導入にも有用です。これは著者がハードウェアにも強いことによるもので、他にはない情報です。

▼引用元
Amazon：実践フェーズに突入 最強のAI活用術

4位　エンジニアなら知っておきたいAIのキホン　機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

内容

本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」を加え、さらに加筆・修正したAI入門書です。

これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と全体像を解説しています。「AIとは何か」「AIで何ができるのか」がイメージしやすくなる本です。

読者レビュー

独学で機械学習、深層学習（CNN,RNN）などを勉強した経験があります。他の書籍やネット情報の説明では難しくて理解できなかった部分があっさり理解できました。

イメージしづらい部分を簡潔に説明しています。本の著者と麻里ちゃんは凄いですね。AIをゼロから学ぶ本ではないですが、壁に当たった時のため絶対持ってたほうがいいです。

▼引用元
Amazon：エンジニアなら知っておきたいAIのキホン　機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

5位　Python実践データ分析100本ノック

内容

「汚いデータ」（ダーティデータ）は、データ分析の現場にはありますが、入門書にはありません。本書は、データ分析の現場でどんなデータに出会い、どのような問題が生じ、どう対応すればよいのか、これらのノウハウが解説されています。

事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題まで、合計100問をこなすことで、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけられます。また本書では、Pandas、Numpy、Matplotlibなど10個のライブラリを練習します。

読者レビュー

Python100本ノックというタイトル通り、Pythonの練習用コードを実際の現場に即した形で記述してくれている本です。pandasでデータを読み込むところからスタートしてcsvファイルのデータ整形や、画像処理と言語処理、最適化問題まで取り扱っています。

個人的にはコード自体も非常にわかりやすいのと、説明がある程度細かく書いてくれているので、勉強になりました。サンプルコードもあるので、行き詰まったら参照しながら、進めていくと良いと思います。100本やってみましたが、開発環境によっては、Python以外のことも勉強になるので、オススメです。

▼引用元
Rakutenブックス：https://books.rakuten.co.jp/rb/16017220/

ビジネスパーソンにおすすめのAI関連書籍

現在、自身の仕事や会社において、AIを活用したいなと考えている方におすすめの本を紹介します。

1位　仕事ではじめる機械学習

内容

本書では、機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか解説されています。

機械学習を用いたプロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの?」と気になる点を中心にまとめています。

読者レビュー

タイトルに仕事ではじめると書かれていたので少し難しい内容だと思っていたが、実際は非常に読みやすかった。コード量は少なく、機械学習を実際にサービスとして利用するための一連のプロジェクトのフローについて書かれていた。

機械学習におけるシステム構築の難しさ、その対処法、システム設計など前処理・学習・パラメータチューニング以外の部分を知りたい人におすすめ。

▼引用元
Rakutenブックス：https://books.rakuten.co.jp/rb/15258076/

2位　いまこそ知りたいAIビジネス

内容

本書は、私たちの仕事にAIがどのようにかかわってくるかを知りたいビジネスマンや学生、そして、実際にAI導入を考えている経営者や事業担当者にむけて書かれた、AIビジネスの入門書です。

具体的には、「そもそもAIとは何なのか」から、「世界の最新AIビジネスではどんなことが起きているのか」「実際に自社にAI導入を考える際にはどんなステップを踏めばよいか」「今後のAIビジネスの課題とは何か」、そして、「AI時代に求められる人材とキャリア形成のあり方」といったことまでまとめられており、文系ビジネスマンでもわかる平易な言葉でAIビジネスを解説しています。

読者レビュー

AIについてビジネス観点から書かれた本。著者はアメリカに住んでいるようで、日本のAIへの誤解や技術の遅れについて述べている。 AIはツールの一つである。日本人ら「AIに仕事を取られる」と考えがちだが、アメリカでは「AIがめんどい仕事をやってくれる！私は自分にしかできないことをやろう」という考えらしい。

AIと共存しより良いものを作っていくと考えないと、これからの時代乗り遅れて行くんだろうなぁ…。あと、日本人はデータを抱えこむがアメリカではデータは公開し、更に高めてなんぼらしい。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/13390189

3位　人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review)

内容

本書では、AIの権威による8本の論文が掲載されており、中国のアリババ戦略の話やグーグルの事例など、機械学習の活用例がリストアップされています。また、人間と比較した場合のAIの弱み・強み、AIが各企業・組織にどのような影響をもたらすかを詳しく解説しています。

読者レビュー

AI×ビジネスにフォーカスした記事。技術的なことは書いてないけれど、それをどう活かすかについての記事が充実。特にAIで業務を自動化（オートメーション）すると言うとすぐに人が働けなくなるという負のイメージがつきまとうが、オーギュメンテーションという観点に立つと、建設的だというのは納得した。

そもそも道具は人間ができるよりも上手にできるから採用するのであって、その文脈でAIも使いこなし、人間はさらに付加価値を高める業務をすればよく、転換点の今いかに早くとりかかるかが大切だと思った。

▼引用元
読書メーター：https://bookmeter.com/books/11177719

4位　投資対効果を最大化する AI導入7つのルール

内容

本書では、「AIのビジネス活用における考え方」が、「７つのルール」にまとめられています。難しい理論や複雑な数式は扱わず、機械学習の理論を易しく解説し、ビジネスで活用するうえで押さえておくべきポイントを解説した本です

読者レビュー

AIそのものというより機械学習プロジェクトの若いリーダー向け、もしくはAIで大騒ぎしているけど実はよくわかっていないタイプの人向けの本かな。

そうした人が居ることがよくないというわけではなく、そんな人もプロジェクトのツボを押さえて任せていけば、普通にどんな業界・仕事のジャンルでも機械学習を導入できます、ということだろう。

本書のスタイルが一般的になれば、詳しい人とそうでない人の間の溝もずいぶんと埋まりそう、と感じました。

▼引用元
Amazon：投資対効果を最大化する AI導入7つのルール

5位　ディープラーニング　活用の教科書

内容

本書では、ディープラーニングのインパクトを多くの活用事例を用いて解説した本です。第1章では、東京大学大学院工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏が描く「ディープラーニングをベースにしたAIの技術的発展」（ロードマップ）を解説。第2～5章ではこのロードマップを基に国内の先進事例を分類して紹介しています。

読者レビュー

AI、AIといわれるけど、ビジネスの現場で実際にどう導入されているのか。GAFAではなく、もっと身近な事例を知りたいと思っていたところ、この本にであった。35社の事例はあまり分量は長くないが、よく取材されており、「ここまで明かしていいの!?」ということまで書かれている。非常に勉強になった。

▼引用元
Amazon：ディープラーニング　活用の教科書

プログラミング初心者におすすめの書籍

プログラミングとは何かわからないという人や大学などで勉強はしているが基礎が固まっていないという方におすすめの本をいくつか紹介します。

おうちで学べるプログラミングのきほん

内容

プログラムが動く仕組みが全部わかる! 「プログラミングを学びたいけど、本を読んでもわからない」……そんなあなたは必読です。本書は、「プログラムが動く仕組み」を、実際に自宅PCで確認しながら学習を進めていきます。「ハードウェアとプログラムの関係」「OSとプログラムの関係」などを体感しながら学べるので、初心者でも無理なく学習できます。また巻末では、バグが発生する仕組みや各プログラミング言語の違いについても丁寧に解説しました。これからプログラミングを学びたい人だけでなく、現役プログラマーにも幅広く読んでもらいたい1冊です。

読者レビュー

コンピュータの基本的な知識から簡単なプログラムの動作、色々なプログラミング言語の知識などがわかりやすくまとめられている。これ一冊では全くプログラムを書けるようにはならないが、最初の一冊としてはとてもわかりやすくて良かった。

▼引用元
読書メーター：https://bookmeter.com/books/6791082

これからはじめるプログラミングの基礎の基礎

内容

定評あるプログラミングの入門書『これからはじめるプログラミング 基礎の基礎』の改訂第3版です。

この本で特に重要な物の例えを現在の読者にわかりやすく見直したほか、取り上げたプログラミング環境/言語のアップデートも行い、より理解しやすくなるよう配慮しました(読者が目指すべきゴール設定は旧版と同じです)。

最初の版でも10刷を大きく超え、前回の改訂からもすでに10刷以上を数える定番書です。

類書がまったく存在しない唯一無二の、真にプログラミング入門者のために書かれた

「最初に読むべき入門書」と言えます。

読者レビュー

言語を問わずプログラミングの用語や概念が日常的な例えを交えて言語化されており、プログラミングの全体像が以前より鮮明に見えてきた。C言語を勉強していると出くわす構造体、ポインタなどのとっつきにくいポイントを平易に解説してくれていてありがたい。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/13171449

プログラミング入門講座

内容

なぜ、世界中の成功者はプログラミングの基本を学んでいるのか。その答えと、具体的な学び方が一冊に!

世界中で2億人以上が夢中になった学び方!

バラク・オバマ(アメリカ大統領)、ビル・ゲイツ(Microsoft創業者)、マーク・ザッカーバーグ(Facebook創業者)らも賛同した、「世界最良の学習メソッド」を徹底紹介!

抜群の面白さとわかりやすさで、小学生から大人まで全世代がハマる!

読者レビュー

本当の最初に読むべき本。プログラミングをしたい、というテンションの人が最初に覚えておく心構え、習得の順番、どこで習得するか、など、『どうやって始めて、挫けずに続けられるか』をメインに据えた勉強方法を紹介した本となる。この本単体では何も学べないため、紹介されている学習方法をひとつ以上試してみて自分に合ったものを続け、ある程度基礎が身についたら人気のある言語で初心者向けのものを選び、オンラインスクールや書籍などで力をつけていく。何がしたいかで学ぶ言語を選ぶのもオススメされている。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/11092002

検定や資格の取得を目指して勉強する

おそらく、AI関連の職業につきたいと考えている方は何かしらの言語であったり何かしらのスキルを身に着けるために勉強をするかと思います。

しかし、勉強を始めたはいいが、モチベーションが続かなかったり、何をどれくらい学んだらいいかなど迷いが生じる方もいるはずです。

そのような方には、検定や資格の取得を目指すことをおすすめします。

理由としては、検定や資格は、多くの人が受けているため書籍や動画なども多く存在しています。

また、テストの内容も指定されているので、勉強の無いように迷いが生じません。

さらに、テストに応募すると、テストの日程が決まります。そうなると、そこまでに勉強を終わらせなければいけないという理由からモチベーションも保ちやすいです。

そこで、ここからは、AI関連の有名な検定の書籍を紹介していきます。

▼関連記事はこちら

・AI関連の検定おすすめ5選｜取得するメリット・勉強方法まで解説！>>
・ディープラーニングに関する検定｜G検定とE資格の難易度やおすすめの勉強方法>>
・【2022年版】AI関連資格をまとめて解説！最新スケジュールと取得メリットも紹介>>

 G検定でおすすめの書籍

まずは、G検定でおすすめの書籍を3冊紹介します。

▶G検定でディープラーニングを学ぶ｜過去問やおすすめの勉強法を解説>>

深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 公式テキスト 第2版

内容

大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。

• 改訂された新シラバスに完全準拠。
• 試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。
• 章末問題を大増量。分かりやすい解説付き。
• ディープラーニングに関する入門書としても最適。

読者レビュー

これを読んで合格できました。時系列にディープラーニングの歴史が整理されていて身になりました。試験の時はカテゴリーランダムで問題が出てくるので混乱したけど。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/16070556

ディープラーニング活用の教科書

内容

AIは研究から実用フェーズへ――

急速に広がるディープラーニング活用の今と未来がわかる!

国内35社の事例を体系的に取り上げ、先駆者が苦労したポイントを解説

<日本ディープラーニング協会監修>

活用を検討する企業でよく生じる疑問にも答えます。

次世代の新規事業や業務改善の企画に欠かせない1冊!

読者レビュー

現在のAIのレベルを知れる事例集。AIを活用したい企業、AIをビジネスの中心に据える企業も多く登場しており、このような分野へ就職を考えている学生にとっても有益。AIエンジニアだけでなく、AIに理解のある人の存在がAIの更なる発展に必要だと思った。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/13216722

ディープラーニング活用の教科書　実践編

内容

日本ディープラーニング協会   監修

ディープラーニングをビジネスに生かす知識を問われる

同協会のG検定(ジェネラリスト)   推薦図書

松尾豊・同協会理事長による「ディープラーニング技術年表」収録

ディープラーニングは確かに実際のビジネスに溶け込み、商品やサービスでの活用が始まっています。

それによって業績を向上させた企業もあれば、社会課題の解決に結びつけている会社も実在します。

その最先端の実践的な事例を紹介しました。本書に「実践編」と付したのはこうした理由からです。

読者レビュー

ディープラーニングのビジネス活用における最新動向をキャッチアップする上で、非常に参考になりました。ここ数年、研究だけでなく、ビジネスでの現場活用やその成果も思っていた以上に表れ始めているようで、近未来の社会を考える上で、視野を広げる意味でも、とても刺激になりました。現在は、画像処理関連のビジネスが中心のようですが、GNNやBERTなどのようなネットワークや自然言語処理への応用が進むと、ライフログやIoTに新たな知を埋め込んだ新たなサービスが期待されます。

▼引用元
読書メーター：https://bookmeter.com/books/14701378

 AWS認定でおすすめの書籍

AWSとは、Amazonが提供している100以上のクラウドサービスです。

クラウドサービスとは、サーバーやネットワークなどのインフラをもたなくてもインターネット上でサービスを利用できることです。

この説明では、理解できない方もいるかもしれませんが、クラウドサービスはこれからのIT業界で非常に重要なワードなので確認しておきましょう。

AWS認定 クラウドプラクティショナーでは、クラウドサービスの基本的な内容の理解が求められる試験です。そのため、クラウドに関して勉強したい人には有用です。

それでは、おすすめの本を紹介します。

▶クラウドAIとは？基礎知識・最新事例・エッジAIとの違いなど徹底解説

AWS認定資格試験テキスト　AWS認定 クラウドプラクティショナー

内容

AWS(Amazon Web Services)を活用・構築する知識を持っていることを証明するのがAWS認定です。「AWS認定 クラウドプラクティショナー」は、エンジニアだけでなくマネージャーや営業職など、さまざまなポジションを対象とした新しい試験で、AWSクラウドの知識とスキルを身に付け、全体的な理解を効果的に説明できるようになることが求められます。

本書はその「AWS認定 クラウドプラクティショナー」向けの試験対策教科書です。AWSを利用していくのに必要となる「クラウドの概念」「セキュリティ」「テクノロジー」「請求と料金」といったカテゴリを、しっかり丁寧に解説しています。

実際に豊富な構築経験と深い知識を持った著者が、試験の合格のポイントになる知識と解答の考え方が理解できるように構成しています。さらに、練習問題で知識を解答につなげる力がしっかりと身につきます。

読者レビュー

AWSのことについて全般的に知りたかった、それプラス資格も同時にとれたらいいな～！と思って読んでみた。広く浅く分かりやすく書かれていたので善き！

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/13612696

一夜漬け AWS認定クラウドプラクティショナー 直前対策テキスト

内容

まったくの初心者でもクラウドとAWSの基礎から分かるから合格率100%!

クラウド技術者向けのベンダー資格として人気の高い「AWS認定資格」のうちでも、もっとも初級の資格である「クラウドプラクティショナー」の試験対策本が、最新情報に対応して改訂!

クラウド技術者を目指して、これからクラウドの勉強を始める人に最適の一冊です。

実際の試験内容に即した内容として好評の『一夜漬けAWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト直前対策テキスト』の姉妹本。

読者レビュー

サっと概要を掴むのには良い

資格に関しては無料の資料も沢山あるが、コレは有料なだけあって綺麗にまとめてあるので他の無料の物を試して解りづらいと思った時にお金を払うだけの価値はある

ただ、コレだけで受かるようなものではないのでそこは注意が必要

▼引用元
Amazon：一夜漬け AWS認定クラウドプラクティショナー 直前対策テキスト 単行本

徹底攻略 AWS認定 ソリューションアーキテクト – アソシエイト教科書 徹底攻略シリーズ

内容

本書は、2020年に改定された「AWS認定 ソリューションアーキテクト – アソシエイト」の新試験[試験番号: SAA-C02]に対応した受験対策教科書です。

同試験の対策においては、「AWS Well-Architectedフレームワーク」の理解が非常に重要です。本書は、このフレームワークにある「運用上の優秀性」「セキュリティ」「信頼性」「パフォーマンス効率」「コスト最適化」の5つの柱を意識しながらAWSの各サービスやユースケースについて知識を深められるよう構成しています。

各解説では、受験する上で重要となるポイントを別枠「試験対策」にまとめているので、合格に直結する知識を効率良く身に付けることができます。

AWS設計と運用に関する豊富な知識と経験を持つ著者陣が、試験対策のみならず、現場で役立つAWSのクラウド活用についても解説しているので、実戦的な知識まで身に付きます。

試験を体験できる模擬問題1回分(ダウンロード版)付き。

読者レビュー

AWSの基礎を知るには良いが、この本を読んだだけでソリューションアーキテクトアソシエイトは受かるほど甘くはない。予想問題も付いているが、おそらくクラウドプラクティショナーレベル。知識を得るために用いて、試験はUdemyなどを使わないと受からない。

▼引用元
Amazon：徹底攻略 AWS認定 ソリューションアーキテクト – アソシエイト教科書

Pythonエンジニア認定試験でおすすめの書籍

Pytohnエンジニアになるための検定の試験はいくつもあります。

※どのPython試験も、Pythonの知識が必須です。Pythonの基礎的な知識を身に着けてから受験したほうがいいので、ここでは、検定用の書籍ではなくPythonのおすすめの書籍を紹介しています。

▶AIエンジニアになるには？おすすめの5ステップや学習方法を紹介！>>

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

内容

この書籍では、データ分析において、デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。

読者レビュー

Pythonデータ分析の資格試験のために購入した。 Numpyやpandas、Matplotlib、scikit-learnの扱いを体系的に学べ、分類や回帰などの処理を実際に体験できる。 また、Lpノルムなど機械学習分野に頻出する数学の定義も掲載されている。GitHubではipynbファイルをプレビューできるといった小ネタも書かれている。 最終章の「応用：データ収集と加工」では、スクレイピングや画像処理、自然言語処理といった分野の初歩的な内容が示されており、Pythonの利用分野を概観することができる。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/13076982

Pythonチュートリアル 第4版

内容

本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトをわかりやすくまとめて解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介しており、Pythonの雰囲気とスタイルをつかむことができます。

本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整います。

細部にわたり改訂し、最新の3.9.0版ドキュメントに追随した入門者必読の書です。

読者レビュー

大学初年度または情報Ⅰで、Python及びそれに類するプログラミング言語を学んだ後に読むべき本。実際にコードを書く上で重要な概念が押さえられており、麻姑掻痒の感がある。翻訳も特段不自然なところはなく、ちまたで言われているほど悪書ではない。寧ろ入門レベルから初級へと引き上げてくれるような良書だと思う。付録の用語集も勉強になる。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/17236539

Pythonエンジニア育成推進協会監修 Python 3スキルアップ教科書

内容

本書は、Pythonエンジニアとしてのスキルアップを目指す人のための、Python 3の本格的な学習書として執筆されました。Pythonの基本文法、オブジェクト指向、データ構造やコーディング手法、例外処理、標準ライブラリなど、データサイエンスのエンジニアとして必須となるPythonプログラミングの知識を一冊にまとめています。また、「Python 3エンジニア認定基礎試験」を実施している「Pythonエンジニア育成推進協会」が監修しているので、試験を受験する方のための学習教材としても役立ちます!

読者レビュー

プログラミングには支障がない状態でPythonに初めて触れる。全体的な文法と機能と用法を知るためにこの本を読んだ。 ゼロからの入門やデータサイエンスのために必要な概要だけを扱う本が多いので、この本はありがたい。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/14296190

 統計検定でおすすめの書籍

統計検定は、日本統計学会が作った試験です。

統計はデータの分析で必須なスキルです。これからデータ分析の重要度が増していくので、勉強するのは得策だと思います。

統計検定は、統計を活用してデータ分析をするスキルが試されるので、データ分析を勉強をしようと考えている方には有用です。

それでは、おすすめの本を紹介します。

▶データサイエンティストに役立つ資格8選｜比較表を用いて解説！

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

内容

長年愛されている統計学の定番ロングセラー

文科と理科両方の学生のために、統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに、統計学の体系的な知識を与えるように、編集・執筆された。豊富な実際例を用いつつ、図表を多くとり入れ、視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した。

読者レビュー

とりあえず一周。統計学の教科書といえばこの一冊という古典中の古典である。統計検定の教科書として勉強したが、おそらく同検定2級のタネ本になっている。構成がしっかりしていて、頭から順にしっかりと理解しながら読んでいけばじっくりとレンガを積み上げるようにして重回帰分析の理屈までたどり着けるようになっている。とはいえ、初版が古いため例がアクチュアルでないことと、数式の扱いが苦手な者(私も)にはやや難しいことが難点か。学習の手順はこの教科書通りいけばいいので、授業や他の教科書で不明な点を補うと良いと思う。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/554103

はじめての統計学

 

内容

先行き不透明な時代だからこそ、前へ進むためには羅針盤は必要です。

とりわけビジネスシーンでのそれは「確率・統計論」となります。

本書は、「じゃんけん」や「パチンコ・宝くじ」「降水確率」など、日常生活にあふれる数多の「確率・統計」の事例を

平易に語ることで、「確率・統計」を知るためのきっかけとなる書であり、社会の動きや構造を知る書です。

読者レビュー

入門と書かれている通り分かりやすいと思う。 しかし、理解を深めるという点に置いては物足りない箇所もある。1周読んだだけでは理解度が低いのでもう何回か読み直し、問題を解けばまた違った印象を受けるかもしれない。 手元に置いておきたい書籍。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/13557

入門 統計学(第2版): 検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで

 

内容

統計学をひととおり学ぶことができる!!

分析手法がわからない読者はこれ1冊で、また統計学全般を学ぶことができます。さらに例題や演習問題を解くことにより、統計学の知識を身につけることができます。公式ありきでなく、背景にある分析の考え方がわかるように解説しています。

読者レビュー

以前、統計検定2級を受験して以来、殆ど仕事で使うこともなく忘れかけているため本書にて復習。検定や区間推定など記憶の彼方に消えかかっていた統計学の知識を、本書を読むことで少しは思い出すことができた。内容的には具体例も多く数式が苦手な人でも読みやすく、統計学の入門書としてはオススメできる本であると思う。逆に数学が得意な人からすると、回りくどいと感じるもしれない。口語調で書かれている文章も好みは分かれるかもしれないが個人的には取っつきやすくて良かった。定期的に読み返して知識の定着を図りたい。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/4014875

データサイエンティスト検定でおすすめの書籍

データサイエンティスト検定とは、2021年9月に第1回目が実施された比較的新しい検定です。

データサイエンティストとは、データを分析し課題の解決をする仕事で、需要は年々増加しています。

データサイエンティスト検定では、データサイエンティストに必要な知識が問われます。

そのため、少しレベルが高いテストなので、統計検定2級くらいのレベルがある方が受験をすることをおすすめします。

それでは、おすすめの本を紹介します。

▶データサイエンティストに役立つ資格8選｜比較表を用いて解説！

最短突破データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版

内容

2022年6月の試験から、出題範囲となる「データサイエンティストスキルチェックリスト」がver.3からver.4へ。

それにともなって計185個に増加したスキル項目について、要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説しています。第一線で活躍する執筆陣が具体的なシーンにまで踏み込んで説明しているため、データサイエンティストとしての確かな力が身につきます。さらに付録の模擬試験では、試験で出題される問題のイメージをつかむことができます。

読者レビュー

この本を読むだけでは試験合格は無理だと思います。特に数学的な部分に関してはこの本は試験範囲を把握するためのリファレンスとして使い、Youtubeとかで確率とか統計の解説を見ないと意味がほとんどわかりません。

それから巻末のURLから見れる正誤表を見るとわかりますが訂正箇所が多いです。最初に正誤表を見てテキストを修正してください。誤字とかではなく解説が間違っているところが結構あります。

2版を買ったのに正誤表の「2版で修整予定」の箇所が直ってなかったりして残念な仕上がりです。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/18631615?review_filter=netabare

徹底攻略データサイエンティスト検定問題集[リテラシーレベル]対応

内容

2021年よりスタートしたデータサイエンティスト検定（通称DS検定）。その「リテラシーレベル」試験に対応した問題集です！

データサイエンティスト検定リテラシーレベル試験は、「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」の3つのチカラに関する知識が問われます。それぞれの分野に対応した問題と詳しい解説をしっかり網羅しているので、バランス良く学習できます。

読者レビュー

ずいぶん易しい内容で、逆に心配になる。これ解けたくらいで、試験受かるのか〜？ 良い復習にはなったと思う。

▼引用元
読者メーター：https://bookmeter.com/books/19676396

【編集部厳選】おすすめのAI関連書籍ベスト3

1位　仕事ではじめる機械学習

2位　いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本

3位　人工知能は人間を超えられるか

まとめ

今回は、AI関連のおすすめ本15冊をランキング形式でご紹介してきました。本を使ってAIを勉強することにより、網羅的に深い知識を得ることができます。

徐々にAIは私たちの身近な存在となっており、今後は様々なビジネスシーンで活用されていくと思われます。

その時、AIの波に上手く乗れるように、今のうちから今回ご紹介した本を読んで、AIを勉強しておくと良いかも知れません。