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2021.01.29

【2021年版】AI関連のおすすめ本15冊をランキング形式でご紹介

最終更新日:

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。

目次

初心者向け(AIについてほどんど知らない)

1位 いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本

[韮原祐介]のいちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 人気講師が教える仕事にAIを導入する方法 「いちばんやさしい教本」シリーズ

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

[松尾 豊]の人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)

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

[坂本真樹]の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)

[AIビジネス研究会]の60分でわかる! AIビジネス最前線

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)

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

[株式会社アイデミー 山口達輝, 株式会社アイデミー 松田洋之]の図解即戦力 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

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

[中井悦司]のITエンジニアのための機械学習理論入門

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

[清水 亮]のよくわかる人工知能 最先端の人だけが知っているディープラーニングのひみつ

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)

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

[Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 株式会社クイープ, 福島真太朗]の[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 impress top gearシリーズ

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

[野村 直之]の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

[梅田 弘之]の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

[下山輝昌, 松田雄馬, 三木孝行]の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

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

[石角友愛]のいまこそ知りたい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

[石川 聡彦]の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

[日経クロストレンド, 日本ディープラーニング協会]の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

【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

[松尾 豊]の人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)

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。

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。

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