AIを知ろうと書籍を検索したら、たくさんあってどれがいいのか分からない！
という状況になったことはありませんか。最近は多くの書籍が出てますからね。
大丈夫です。読みあさっているこの筆者が必要な書籍のみ紹介します。紹介のオンパレードになりますが、厳選しているのでどれも無駄になりません。
では、目的別に必要な書籍を見ていきましょう。
もくじ
G検定を取得するための書籍（厳選）
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 （EXAMPRESS） [ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 ]
G検定を取得したい人は、公式テキストと最新問題集の２冊に取り組んでください。これを100%完璧にすると試験では６割正解、合格できるかできないかのラインです。不安な人はもう１冊、知識本を読むといいと思います。解説と問題集が一緒になった１冊本だけでは足りません。
2018/10/22：344ページ：翔泳社
この本の解説文を読み込んでください。試験の文言はこれに沿っています。設問ももちろんやってください。
最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） 問題集 [ 高橋 光太郎／落合 達也 ]
2020/9/26：360ページ：技術評論社
こういった独立本１冊以上を２,３回繰り返してください。年々試験が難しくなっていますので、最新の問題集を選んでください。
E資格を取得するための書籍（厳選）
E資格は何が難しかって、出題範囲が広くて深いことです。機械学習を数学的に理解したり、ディープラーニングをライブラリを使わずに作れる知識、幅広くモデルの構造を知っていることなどが要求されます。新しい話題についても出題されます。
E資格はライブラリを使わず自分でディープラーニングの原理に従いコーディングすることを目標としているので、Tensorflow、Keras、Pytorchといったライブラリを使った書籍はあまり向きません。
それから受験条件として認定研修の受講が必要です。とても有用な研修ではありますが、研修だけでは試験の３割ぐらいの内容かと感じます。残りの知識を埋めるために、多いですが下記書籍を読み込んでください。
ゼロから作るDeep Learning [ 斎藤 康毅 ]
2016/9/24：320ページ：オライリージャパン
ディープラーニングがどのように動くのかこれ以上ないほど分かり易く書いた本で、自分でコーディングができるようになります。丁寧に１冊全てを理解してください。この理解は今後ずっと役に立ちます。E資格には必須の内容です。
ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編 [ 斎藤 康毅 ]
2018/7/21：432ページ：オライリージャパン
自然言語処理のディープラーニングが分かる本です。これの内容もE資格に必須です。後半になるにつれだんだん違うモデルが出てきますが、どれも外せないので根気よく１冊全てを理解してください。最後の参考にあるGRUモデルまで、フロー図を暗記してください。
イラストで学ぶ ディープラーニング 改訂第2版 （KS情報科学専門書） [ 山下 隆義 ]
2016/2/23：224ページ：講談社
様々なモデルを覚える必要があるのですが、この本はカラーでたくさんのモデル図が掲載されていて覚え易いです。ディープラーニングの動き方も図で書かれています。ぱっと見で分かり易いので、筆者は今でもバイブルにしています。
ここまでがディープラーニングの基本となる３点セットです。E資格を受けなくても、技術者としては理解しておきたい内容です。
研修を受けるのはこれらを理解した後をおすすめします。
人工知能プログラミングのための数学がわかる本 [ 石川 聡彦 ]
2018/2/24：224ページ：KADOKAWA
線形代数、行列といったE資格で出題される数学問題がよく理解できるようになります。研修で理解が浅かった時は特に役立ちます。
徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集
2020/9/4：520ページ：インプレス
やっと出版してくれましたね問題集。以前は無かったので手探りの勉強でした。これから受験される人は恵まれています。これでどんな問題が出るか把握してから勉強するのもいいと思います。
ITエンジニアのための機械学習理論入門 [ 中井悦司 ]
2015/10/17：256ページ：技術評論社
統計的機械学習の理論を説明しています。最尤推定法、ベイズ理論といったものです。E資格で出題される理論、論理式に対応するために読むことになります。
つくりながら学ぶ！深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング [ 株式会社電通国際情報サービス 小川雄太郎 ]
2019/7/29：512ページ：マイナビ出版
強化学習が手薄になりがちですがE資格には出題されます。強化学習の書籍が少ない中で分かり易いのがこの本です。書かれている通りコーディングすれば初心者でも強化学習が作れてしまいますが、試験対策としては読むだけでいいと思います。大きく分けて２種類のアルゴリズムを理解することがメインになります。
深層学習 [ 岩澤 有祐 ]
2018/3/7：600ページ：KADOKAWA
深層学習という名の書籍が複数あるのですが、分厚くて著者がGoodfellowのほうが元祖になります。難しそうで避けたくなりますが、この本の関係者がE資格を作っている関係で試験の文言が似ていますし、この書にしか掲載されていないモデル図が出題されたりします。根気よく丁寧に読むと、非常に良い本です。
ディープラーニング実装を学ぶ書籍（厳選）
ディープラーニングを知るにあたっては、まずPythonを知らない人はまずPython入門書で慣れてください。その上で以下の書籍を読みながらコーディングを実践してください。理論はともかく自分で組み立てができるようになれば、仕事の一歩が踏み出せると思います。実務で経験を積みながら、理論のほうを理解していくのもいいと思います。
現場で使える！TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法 （AI & TECHNOLOGY） [ 太田 満久 ]
2018/4/19：288ページ：翔泳社
ディープラーニング理論の解説もありながら、フレームワークの使い方をメインにモデル構築ができるように解説しており実践的です。早く実践に就き理論は後から理解しようという人に向いています。
つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング [ 小川雄太郎 ]
2019/7/29：512ページ：マイナビ出版
Tensorflow、Kerasのほかに最近外せなくなってきたPytorchというフレームワークに慣れるのに最も分かり易い本です。難しいと感じる人は参考書として置いておき、抜粋して一部の要素を使う、という使い方でもいいと思います。
以上がディープラーニングに関する書籍ですが、AI開発は説明するのも仕事です。理論が分かっていないと顧客へ説明できないという状況がいつか来ると思います。時間の余裕があれば、下記「E資格」のほうで書いた３点セットを読んでください。ディープラーニングの中身とモデルが理解できます。
データ分析を学ぶ書籍（厳選）
データ分析をしたい、大量のデータを何かに使えと言われている、というような場合は、ディープラーニングとは少し違う、統計的機械学習という部類のAIを使うことになります。
大手のデータ分析部門ですとSQLを使ったごりごりのデータ統計分析を行っていますが、今回はその範疇でなく、AI寄りのデータ分析について案内します。
Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [ Andreas C. Muller ]
2017/5/25：392ページ：オライリージャパン
技術的に分かり易い統計的機械学習の本は少ないのですが、これは一番優しいものだと思います。もしこれでも難しいと感じる場合は、Python入門本を経るといいでしょう。アルゴリズムや周辺ライブラリも網羅されているので末永くバイブルになります。
これからデータ分析を始めたい人のための本【電子書籍】[ 工藤卓哉 ]
2013/11/23：255ページ：PHP研究所
初心者向けにデータ分析の効果や手法の概要、マインドを説明した本です。初学者が事前に分かり易く業界を知ることができます。
AIの開発委託や企画をするための書籍（厳選）
開発委託者や企画担当としては上記のビジネス本も外せないと思いますが、もう少しつっこんだところで技術者と調整事をするような人は、下記を読んでおいたほうがいいと思います。
投資対効果を最大化する AI導入7つのルール [ 石川 聡彦 ]
2020/2/29：190ページ : KADOKAWA
AI導入で効果を出すための落としどころを表現しようとしている数少ない本です。曖昧なAIというものを使おうとする時、現状このような付き合い方でいいんだと勇気づけられます。技術者のまとめ役に読んでほしい内容です。
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 [ 株式会社アイデミー 山口達輝 ]
2019/9/2 ：240ページ：技術評論社
まとめ役がもし技術よりの知識が必要になった場合に使える本です。コーディングこそしないけれど、仕組みや組み立て方を知らないと技術者と調整ができない、という時に最適です。図解で非常に分かり易いです。
AIビジネスを知るための書籍（厳選）
１冊目は、AIの企画・営業担当のほか、関係者全ての人に有益な本です。
文系AI人材になる [ 野口 竜司 ]
2019/12/20：343ページ：東洋経済新報社
AIの実態、付き合い方、導入事例を知ることができ、企画や設計の考え方も分かる本です。ビジネス系から技術系の人まで、AIに関わろうとする人は読んでおいて損はないです。筆者は何回か読んでますが飽きません。
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
2017/8/28：239ページ：成美堂出版
AI用語を網羅しながら図解とともに解説され、初心者が全体を知るのに良い本です。技術用語も含まれているので企画・営業担当者も技術の話に入っていけるようになります。
雑誌
タイムリーな話題については、以下の週刊誌によく掲載されます。
「日経コンピュータ」
「週間 東洋経済」
「週間 ダイヤモンド」
まとめ
いかがでしょうか。
書店でだいたいの本は目を通している筆者の視点で、必要最小限の書籍を挙げました。
E資格向けは少々難儀な書籍がありますが、分かり易いものも多いです。まずは１冊だけ読んでみると、読み終えたころには世界が変わっていると思います。
資金に余裕のある人はオンラインコースを受けてしまうのも手です。時短になります。筆者もオンライン講座にはお世話になりました。以前と比べると各段に充実してきていますので、活用できるのは現代人の特権です。