## Webデザインを独学で学ぶ方法

Webデザインは、スクールに通えば効率よく身に付く可能性は上がりますが、費用の観点から考えると独学で学ぶ方がよい場合もあるでしょう。ここでは、Webデザインの詳細や、Webデザインを独学で勉強する方法について詳しく紹介します。

**Webデザインとは、WebページやWebサイトの見た目の部分に対して整理や構築、意匠などを施すことを指します。**Webメディアやホームページの制作を指す場合が多いですが、近年ではWebサービスや広告に用いるランディングページなどのデザインについてもWebデザインと呼ばれることもあります。したがって、Webデザイナーになると、WebページやWebサイトにおけるレイアウトの変更や画像の作成など、幅広い業務に携わることになります。

**一般的に、Webデザインは「企画」「デザイン」「コーディング」「公開」の流れで進められる場合が多いでしょう。**最初の企画の段階では顧客と目的やコンセプトなど打ち合わせをしてから、要件について洗い出しを行います。デザインの段階では、ワイヤーフレームを最初に作成し、作成イメージを見えるようにしていきます。なお、ワイヤーフレームとは、Webサイトのレイアウトを簡単に表現したもので、完成イメージを共有する目的で作成されます。

また、顧客との認識の相違を防ぐ働きも果たします。レイアウトが完成したら、Webサイトの完成図であるデザインカンプを作ります。なおデザインカンプとはワイヤーフレームを参考に色をつけ、画像やテキストなどを挿入することで、Webサイトの完成イメージを指します。PhotoshopやIllustratorなどを用いて作成できます。デザインカンプの確認が完了した後、HTMLやCSS、JavaScriptなどのマークアップ言語を用いて実際にコーディングをします。そしてコーディングが完了したら正常にデザインできているかテストを行い、Webサイトは公開されます。

### Webデザインを独学で勉強する方法

**Webデザインはもちろん独学で勉強して身に付けることができます。しかし、途中で挫折してしまう方も多いのが現実です。**理由は「勉強の方法や順番が間違っている」「明確なゴールを定めていない」などが挙げられます。つまり、正しい勉強方法を理解し、ゴールを定めて学んでいくことで、途中で挫折してしまうことなく、効率よくWebデザインのスキルを身に付けることができるでしょう。

Webデザインの勉強に確保できる時間や学習のペースは、人によって異なります。1週間や1ヶ月など短い期間で自分に合った1つのゴールを定め、クリアしたら次のゴールを定めるという繰り返しを行うことによって、成長を実感できるためモチベーションを維持しやすいでしょう。

Webデザイン用語を徹底解説！Webデザイナーを目指す方は必見

## Webデザイナーになるために必要なスキル

これまでにWebデザインの詳細やWebデザインを独学で勉強する方法について簡単に紹介しました。ここでは、Webデザイナーになるために必要なスキルについて4つ紹介しましょう。Webデザインを独学で学ぶ際の参考にしてください。

Webサイトの構成要素は形は定まっている場合が多いため、定型からかけ離れているようなデザインはユーザビリティーを悪化させる原因ともなります。例えば、見出しや画像などの配置、ボタンの装飾などです。**Webサイトを作成するためには、デザインにおける基本的な知識やスキルをまず学ぶ必要があるといえます。**

また、Webデザインに関する技術の移り変わりは激しいです。トレンド技術に対して詳しいWebデザイナーは、顧客からの要望にも新しい技術を用いて対応できるため、市場価値の高い存在になれます。さらに、**レスポンシブデザインについても理解することは重要です。**スマートデバイスの普及により、Webサイトを閲覧できる端末はさまざまになりました。そのため、PCからだけではなく、さまざま端末から閲覧できるWebサイトを構築する知識やスキルが必要です。

### デザインツールを扱うことができるスキル

Webデザイナーとして業務を行うためには、これまでにも説明したPhotoshopやIllustratorを扱うことのできるスキルが必要です。ここでは、PhotoshopやIllustratorについて詳しく紹介しましょう。PhotoshopとIllustratorは、Webデザインだけではなくグラフィックデザインの現場においてよく使用されているツールです。新機能が出ることも多く、日々勉強していく姿勢は重要です。

*1.Photoshop*
Photoshopは、多くのWeb制作会社で標準のソフトウェアとして利用されています。Photoshopとは、アドビシステムズ社が販売している有料の画像加工を行うソフトウェアを指します。Photoshopを利用することで、写真の加工や編集を行うことができます。たとえば、撮影した写真の色の調整やサイズの変更、合成などを行うことができます。

*2.Illustrator*
Illustratorとは、Photoshopと同様にアドビシステムズ社が販売しているロゴやアイコンなどのイラストを作成する際に用いられるソフトウェアです。Webサイトにおいてロゴやアイコンは重要であり、高度なデザイン力が求められるでしょう。

### コーディングなどのプログラミングスキル

**近年、Webデザイナーにとって、コーディングなどのプログラミングスキルの需要が増加しています。**エンジニアと共同して作業を行う場合、コードの読みやすさが重視されることがあります。そのため、コーディングなどのプログラミングに関する知識やスキルも必要といえます。

HTMLやCSS、JavaScriptなどのマークアップ言語ついて理解を深めることで、Webデザイナーとして活躍できる幅が広がるでしょう。またPHPなどのプログラミングスキルを身に付けると、WordPressのようなサーバーサイドで動作するシステムを扱う場合にも役立ちます。WordPressとは、Webサイトの作成を簡単に行うことができるサービスです。Web関連に関するスキルがない人でもWebサイトの記事投稿が容易にできます。世界中のサイトのおよそ4分の1はWordPressで構築されているともわれています。

コーディング規約とは？詳細や必要性、メリット・デメリットを解説

Webデザイナーから管理職などのマネジメント職になるというキャリアプランを描いている人も少なくないでしょう。スケジュールや品質の管理するスキルなどは、業種や業界を超えて役立つスキルです。またプロジェクトメンバーを統括し、モチベーションをコントロールするスキルも必要です。したがって、マネジメントスキルは将来的にも重要になると言えます。

## Webデザインを独学で学ぶ場合の注意点

これまでに、Webデザインの詳細や独学で勉強する方法、Webデザイナーに必要なスキルについて解説しました。Webデザインの勉強を独学で行う場合、効率よく勉強することが重要です。ここでは独学で勉強するときの注意点を3つ紹介します。

*1.学習時間の確保*
Webデザインを勉強する際は、多くの学習時間の確保が必要です。特にコーディングなどのプログラミングスキルは期間が開いてしまうと忘れてしまいます。**勉強した内容を忘れるのは効率の悪い勉強方法なので、定期的に学習することが大切です。**仕事と並行して勉強する場合、最低でも1ヶ月に60時間程度の学習時間を確保することが理想といわれています。電車に乗っている時間を勉強に充てるなど、スキマ時間を活用することも重要でしょう。

*2.質問や相談できる環境を用意*
Webデザインを独学で勉強する場合は、質問や相談できる環境を整えることも重要です。スクールに通うメリットは、質問や相談できる環境が整っている点です。しかし独学の場合は、質問できる環境がないため、間違った知識を受け入れてしまう可能性もあります。近年、インターネット上で個人のスキルを売買するようなサービスも存在しています。中には、Webデザインの勉強中に生じた疑問に回答してくれるサービスもあります。

*3.学習した後に制作物を作成する*
独学でWebデザインを学習をした後は形に残る制作物を作成しましょう。実際に自身でコーディングを行い簡単なWebサイトを作成することで、学習した知識が定着します。また、制作物を作成することで、自身の苦手な部分を理解することも可能です。**インプットするだけではなくアウトプットも行いましょう。**

## 独学でもWebデザインは充分に学習できる！

これまでに、Webデザインの詳細や独学で勉強する方法、注意点、Webデザイナーに必要なスキルについて解説しました。スクールに通う場合と異なるのが、質問できる人がそばにいないことです。間違った方向に勉強が進まないように相談できる環境を整えることが重要です。実際にWebデザインを勉強する際は、インプットするだけではなく実際に制作物を作成するなどアウトプットを行うことも大切です。**独学でもWebデザインを勉強することは可能なので、興味のある方はぜひ挑戦してください。**

独学でもWebデザインを勉強することは可能です。ただしスクールに通う場合と異なるのが、質問や相談できる人がそばにいないことです。当記事では、Webデザインの詳細や独学で勉強する方法、注意点、Webデザイナーに必要なスキルについて解説します。

独学でもWebデザインを勉強することは可能！

Webデザインを独学で勉強する場合は、質問や相談できる環境を整えることが重要！

Webデザインを勉強する際は、インプットするだけではなくアウトプットを行うことが大切！

独学でWebデザインを学ぶ方法とその注意点について徹底解説！

## プロンプトエンジニアリングに役立つ本

プロンプトエンジニアリングとは、AI（人工知能）に最適な指示や命令を与えるスキルのことです。指示の仕方が適切だと、AIから望む結果を受け取れます。プロンプトエンジニアリングは、AIとのコミュニケーション方法です。

*プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけると、意図した通りのコンテンツ生成が可能になります。*例えば、AIに文章を書かせる際、プロンプトエンジニアリングのスキルを使って、目的や文体や視点などを明確に指示すると、AIはより適切な文章を生成できます。

今、市場ではプロンプトエンジニアという職種が注目されており、その将来性が期待されています。この記事では、プロンプトエンジニア検定資格を目指している方に向けて、おすすめの本10選を紹介します。

これらの本は、プロンプトエンジニアリングの基礎から応用までをカバーしており、独学でスキルアップできるようになっています。AIをよりうまく活用したい方も、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[「プロンプトエンジニアリング試験」を提供開始 | 株式会社ギブリー](https://givery.co.jp/news/n20230512003/)
【参考】：[OpenAI API を使用した迅速なエンジニアリングのベスト プラクティス | OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api)

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

プロンプトエンジニアとは？プロンプトの基礎や仕事内容、年収を紹介

### プロンプトエンジニアリングの手法

**プロンプトエンジニアリングには、Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thoughtなどの手法があります。**これらは基本として押さえておきたい手法です。以下、各手法について解説します。

*▪Zero-shot：*
　何の事前情報もなしにAIへ質問を投げかけるプロンプトのことです。よく学習しているAIであれば、ある程度の精度で回答します。

*▪Few-shot：*
　事前に具体例や解答例を与えることで、回答の精度を上げるプロンプトのことです。

*▪Chain-of-Thought：*
  複数のプロンプトを連結し、ステップを追ってAIに考えさせます。より高い精度の回答を引き出したい場合に利用するプロンプトのことです。

【参考】：[プロンプトエンジニアリング技術 | Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/jp/techniques)

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

## プロンプトエンジニアリングのメリット・デメリット

プロンプトエンジニアリングについて知ること、学ぶことでどのようなメリットが得られるのでしょうか？プロンプトエンジニアリングの理解や学習におすすめの本を紹介する前に、メリットとデメリットについて確認しておきましょう。

**プロンプトエンジニアリングを知り、学ぶことでプロンプト作成の精度を上げ、より適切なプロンプトを作成することができるようになるでしょう。**以下、メリットについて紹介します。

*■ AIのモデルをより活用するためのスキルを身に付けられる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルをより効果的に活用するための重要なスキルです。これを学ぶことで、AIのモデルの能力や限界を理解し、最適な入力文を作成することができます。これにより、AIのモデルの性能や精度を向上させることができます。

*■ AIのモデルを自分に合わせて調整できるようになる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルをカスタマイズするための柔軟な方法です。これを学ぶことで、AIのモデルに対して、様々な目的やタスクに応じた入力文を作成することができます。これにより、AIのモデルを自分のニーズに合わせて調整することができます。

*■ AIのモデルを手軽に作成できるようになる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルを開発するための簡単な方法です。学ぶことでAIのモデルに対して、コーディングやトレーニングなしに入力文を作成することができ、AIのモデルを手軽に作成することができるようになります。

プロンプトエンジニアリングを学ぶデメリットはあります。どれほどプロンプトエンジニアリングのスキルが高まっても、一定の知識や洞察力がなければ適切なプロンプトを作成できません。**プロンプトエンジニアリングは決して万能ではなく、特定の領域やタスクに特化した方がより良い結果を得られます。**

※AIのモデルとは、AIの技術を用いて、特定の目的やタスクを達成するためのプログラムです。AIのモデルは、大量のデータや知識を学習し、入力に対して出力を生成することができます。

AIのモデルには、様々な種類や分野がありますが、プロンプトエンジニアリングでは、主に自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（CV）などの分野のモデルを扱います。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

## プロンプトエンジニアリングの学習におすすめの本10選

**ここでは、プロンプトエンジニアリングの学習におすすめの本を10冊紹介します。**

プロンプトエンジニアリングとは何か、身に付けることでの何が得られるのかについて知りたい方、プロンプトエンジニアを目指している方、機械学習エンジニアを目指している方、ChatGPTなどのAIツールを活用したい方におすすめの本を10選として紹介します。

### プログラミング知識ゼロでもわかる プロンプトエンジニアリング入門

プロンプトエンジニアリングについて、基本から応用までわかりやすく解説した入門書です。プログラミング知識がなくても、理論的なアプローチを学ぶことで、AIとのコミュニケーション方法を身につけることができます。

本書では、**ChatGPTやAzure OpenAIなどの最新のAIモデルを使って、プロンプトエンジニアリングの手法やテクニックを紹介しています。**AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：掌田 津耶乃
▪出版社：秀和システム
▪ページ数：416ページ
▪出版日：2023年11月17日

【参考】：[プログラミング知識ゼロでもわかる プロンプトエンジニアリング入門](https://www.shuwasystem.co.jp/book/b637217.html)

ChatGPTの始め方とは？有料サービスやスマホでの利用法も解説

Azure OpenAI Serviceとは？GPT-3との違いも解説

### 生成AIプロンプトエンジニアリング入門 ChatGPTとMidjourneyで学ぶ基本的な手法

**プロンプトエンジニアリングについて、基本から応用までわかりやすく解説した入門書です。**プログラミング知識がなくても、理論的なアプローチを学ぶことで、AIとのコミュニケーション方法を身につけることができます。

本書では、ChatGPTやMidjourneyといった人気の生成AIの概要や特徴、文章生成AIや画像生成AIを利用したコンテンツ生成の基本的な手法、ChatGPTとMidjourneyを組み合わせたプロンプトエンジニアリング手法などを紹介しています。AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：我妻 幸長
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：224ページ
▪出版日：2023年12月13日

【参考】：[生成AIプロンプトエンジニアリング入門 ChatGPTとMidjourneyで学ぶ基本的な手法](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798181981)

本書では、**ChatGPTやGPT-4などの最新のAIモデルを使って、プロンプトエンジニアリングの手法やテクニックを紹介しています。**AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：山﨑 志津
▪出版社：池田書店
▪ページ数：208ページ
▪出版日：2023年6月26日

【参考】：[ChatGPTは質問・指示が９割](https://ikedashoten.co.jp/book-details.php?isbn=978-4-262-17486-0)

### ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門（GPT-3.5&GPT-4 対応）

対話型AI「ChatGPT」をアプリケーションに組み込んで利用するためのAPIの使い方を、Pythonのコードを交えて解説した入門書です。ChatGPT APIを活用することで、ChatGPTを他のサービスと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。

さらに、**プロンプトエンジニアリング技術を用いて、ChatGPTに対して特定の目的やタスクを達成するように指示する方法も学べます。**それにより、ChatGPTから高品質な出力を得ることができるようになるでしょう。

▪著者：古川渉一、荻原優衣
▪出版社：インプレス
▪ページ数：256ページ
▪出版日： 2023年10月24日

【参考】：[ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門（GPT-3.5&GPT-4 対応）](https://book.impress.co.jp/books/1123101013)

ChatGPTのAPIとは？概要や使い方を分かりやすく図解

### ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術

ChatGPTは、自然言語処理の技術を応用して、さまざまな分野の質問に詳細な回答を生成できるAIですが、ただChatGPTに質問や指示をするだけでは、思い通りの結果を得ることができません。ChatGPTに対して、特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文を作成する技術が必要です。

それが「プロンプト」や「プロンプトエンジニアリング」です。本書では、**個人的な相談事や資料作成、ビジネス文書作成やブレインストーミング、情報検索など、ChatGPTを効果的に活用できる実例を豊富に掲載しています。**ChatGPTの無限の可能性を理解し、自分の仕事や学習に役立てるための1冊です。

▪著者：マイカ
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：160ページ
▪出版日： 2023年7月3日

【参考】：[ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13601-7)

### LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方

ChatGPTのフレームワークであるLangChainの基本から応用までをわかりやすく解説した入門書です。LangChainを使うことで、生成AIに対して、特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文を作成する技術であるプロンプトやプロンプトエンジニアリングを効率的に学び、実践できます。

本書では、LangChainの各モジュールの使い方や、文章生成や画像生成などの様々なアプリケーションの実装方法をサンプルコードを交えて紹介しています。**生成AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの一冊です。**

▪著者：田村 悠
▪出版社：インプレス
▪ページ数：256ページ
▪出版日：2023年10月24日

【参考】：[LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方](https://book.impress.co.jp/books/1123101047)

### 10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全

ChatGPTは、自然言語処理の技術を応用して、さまざまな分野の質問に詳細な回答を生成できるAIですが、ただChatGPTに質問や指示をするだけでは、思い通りの結果は得られません。特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文の作成技術が必要です。

本書では、プロンプトやプロンプトエンジニアリングの基本的な考え方や手法を紹介し、**文書作成やプログラミング、Excel操作やリスキリングなど、ChatGPTを効果的に活用できる実例を豊富に掲載しています。**

▪著者： 武井 一巳
▪出版社：翔泳社
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2023年9月13日

【参考】：[10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798183343)

### これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成

Webライティングにおいて、人間のような文章を生成するAI「ChatGPT」を効果的に活用するための本格的な講座です。ChatGPTに対する適切な指示を行うための「プロンプト」や「プロンプトエンジニアリング」について、基本から応用まで詳しく解説します。

また、ブログ記事、SNS、ネットショップなど、実際に作成することが多いWebコンテンツの作成方法や事例も豊富に紹介します。**Webライティングの質を高め、コンテンツを超時短で作ることができるようになる1冊です。**

▪著者：瀧内 賢
▪出版社： 秀和システム
▪ページ数： 216ページ
▪出版日： 2023年8月25日

【参考】：[これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798070742.html)

### 生成AI 社会を激変させるAIの創造力

新しいものを「創造する」という意味において、「生成AI」の基本から応用までわかりやすく解説した本です。生成AIは、データから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法です。

本書では、第一線のソフトウェアの具体例の紹介などを通じて、**画像、動画、音楽・音声、文章などのコンテンツを生成するAIが生み出すチャンスと問題点と解決の流れについて解説しています。**

▪著者：白辺 陽
▪出版社： SBクリエイティブ
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2023年5月31日

【参考】：[生成AI 社会を激変させるAIの創造力](https://www.sbcr.jp/product/4815621216/)

### 生成AI時代の「超」仕事術大全

生成AIと言われる技術が、仕事や社会にどのような影響を与えるのか、そしてその中で生き残るために必要なスキルや知識は何かについて紹介しています。外資系コンサルが仕事で使っているプロンプトが公開されており、参考になるでしょう。

**公開生成AIの原理や使い方からリスク対策、業界や職業の未来予測など、超実践的な仕事術が満載です。**

▪著者：保科 学世、アクセンチュアＡＩセンター
▪出版社： 東洋経済新報社
▪ページ数： 352ページ
▪出版日： 2023年11月1日

【参考】：[ 生成AI時代の「超」仕事術大全](https://str.toyokeizai.net/books/9784492047514/)

## プロンプトエンジニアリングを積極的に活用しよう

ここまで、プロンプトエンジニアリングに関するおすすめの本10選を紹介しました。 プロンプトエンジニアリングは、AI（人工知能）から期待する出力を得るための指示や命令を設計し、最適化するスキルのことです。

それは、*エンジニアのみならず、生成AIを活用したい人にとって欠かせないスキルとなっていくでしょう。*この機会にプロンプトエンジニアリングを知って学び、エンジニアとして、生成AIを活用するユーザとしてスキルアップを目指してみましょう。

プロンプトエンジニアリングの効果的な学習方法は？学ぶ意義も紹介

プロンプトエンジニアリングとは、Aから望ましい出力を得るための指示や命令を設計し、最適化するスキルです。スキルを身に付けることで、AIの利用効率や性能をあげることができます。この記事では、プロンプトエンジニアリングのスキルアップに役立つ本を10選紹介します。

プロンプトエンジニアリングは、AIからより品質の高い結果を得るための的確な指示方法である

プロンプトエンジニアリングのスキルアップを図ることで、より効率的なAIモデルの作成や調整ができる

プロンプトエンジニアリングを知り、そのスキルアップに役立つおすすめの本10選について分かる

プロンプトエンジニアリングおすすめの本10選！学ぶメリットも解説

近年、自然言語処理が注目されています。*増大するデータを分析することが、従来の数値データから言語的データに拡大され、より効率的な活用に人工知能（AI）などが欠かせなくなっています。*

ここでは、自然言語処理の概要とともに、おすすめ本を紹介していきます。

*自然言語処理とは、自然言語をコンピュータに処理させる技術を指し、AI活用により注目度が高まっています。*特に生成AIでは、情報の検索や言語的な表現の正確性などから、より身近な用途として一気に利用者が増加しました。

エンジニアとしても、自然言語処理の領域に着目し、体系的に学ぶのが良いでしょう。

*自然言語処理は、コンピュータによる自然言語の解釈や応答、データの分析などに使われます。*具体的には、テキストマイニングやメールの抽出、SNSの投稿分析、英語などの多言語機械翻訳や音声認識など、多方面に利用されています。

最近ではChatGPTに代表されるAIチャットシステムによる文章や画像の生成・応答などにより、利便性がより高まっています。

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

### 自然言語処理で中心となる技術

*自然言語処理を学ぶには、自然言語の解釈や応答など仕組みや動作の理解が必要です。*そのため、プログラミング環境として、データ分析などに強みを持つ、Pythonのプログラミング環境を使うケースが多くなります。

同様に深層学習モデルとして、Googleが開発したTransformerなどを用いてトレーニングを行います。事前にトレーニング済みシステムとしては、GoogleのBERTや、OpenAIのGPTなどがあります。このような用語をあらかじめ理解しておくなどで、より効率的に自然言語処理を勉強することができるでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Google Research Blog: Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding](https://blog.research.google/2017/08/transformer-novel-neural-network.html)
【参考】：[Google Research: BERT](https://github.com/google-research/bert)
【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

## 自然言語処理のおすすめ本10選

ここからは、自然言語処理のおすすめ本を紹介します。*各書とも「入門」や「基礎」としていますが、難易度や解説範囲に違いがあります。*それぞれの紹介内容を活用して、理想の1冊を追求してみましょう。

### コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎

*本書は、Pythonのサンプルプログラムを用いて自然言語処理を学ぶ、入門書です。*初学者向けに、感覚的に自然言語処理を学んでいきます。難しい専門用語を使わずに、コピペでプログラムを実行しながら学べるため、学習の最初の1歩としておすすめの1冊です。

▪著者：youwht
▪ページ数：208ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2021/12/6
【参考】：[コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798170268)

### 文書分類からはじめる自然言語処理入門－基本からBERTまで－

*本書は、Pythonを使って学ぶ、自然言語処理の入門書です。*基礎の基礎として、これから自然言語処理の勉強を始めようとする人向けに最低限知っておくべきことが書かれています。分析手法の基礎からBERTまで多岐に渡りますので、軽く内容を知りたい方におすすめです。

▪著者：新納 浩幸、古宮 嘉那子
▪ページ数：206ページ
▪出版社：科学情報出版株式会社
▪発売日：2022/7/20
【参考】：[文書分類からはじめる自然言語処理入門－基本からBERTまで－](https://www.it-book.co.jp/books/132.html)

### 実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス

*本書は、産業分野での活用を念頭に自然言語処理を学びます。*基礎技術をカバーし、SNSやEコマース、医療・金融などの具体例に踏み込んでいきます。ビジネス領域として広く学べますので、ビジネスパーソンにおすすめです。ページ数は多めですので、時間に余裕がある際に活用しましょう。

▪著者：Sowmya Vajjala、Bodhisattwa Majumder、Anuj Gupta、Harshit Surana著、中山 光樹訳
▪ページ数：512ページ
▪出版社：オライリージャパン
▪発売日：2022/2/4
【参考】：[実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119724/)

### IT Text 自然言語処理の基礎

*本書は、自然言語処理の基礎知識や考え方を整理した参考書です。*自然言語処理の概要や機械学習のモデル、自然言語処理で行われる系列ラベリング、構文解析、意味解析などを体系的に学ぶことができます。

初心者のみならず、研究者や技術者が本格的に学ぶための教材としても利用価値が高いでしょう。

▪著者：岡﨑 直観、荒瀬 由紀、鈴木 潤、鶴岡 慶雅、宮尾 祐介
▪ページ数：320ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2022/08/24
【参考】：[IT Text 自然言語処理の基礎](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274229008/)

### 作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門

*本書は、自然言語処理で使用される深層学習モデルに着目した入門書です。*入門とはいえ深層学習モデルのTransformerをじっくり解説していることから、中級レベルの参考書として利用価値が高いと言えます。

TransformerはBERTやGPT2などで採用されるもので、構造を理解することでより、AIの有効活用が可能になるでしょう。

▪著者：坂本 俊之
▪ページ数：264ページ
▪出版社：シーアンドアール研究所
▪発売日：2022/1/18
【参考】：[作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門](https://www.c-r.com/book/detail/1435)

### 現場で使える！Python自然言語処理入門

*本書では、Pythonでの利用とともに、商用サービスのAPIアクセスを解説しています。*具体的にはオープンソースのMecabやElasticsearch、Word2Vecをカバーするとともに、商用サービスのIBM Watsonを解説する、珍しい構成をとっている書籍です。

両方を使用する場合は有益な情報ですが、オープンソースのみの利用者は、オープンソースの専門書を探すのも良いでしょう。

▪著者：赤石 雅典、江澤 美保
▪ページ数：376ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2020/1/20
【参考】：[現場で使える！Python自然言語処理入門](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798142685)

### 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング

*本書は、自然言語処理で「日本語」のデータを扱うことに、着目した参考書です。*何らかのプログラミングの経験がある方をターゲットとして記述しており、実装したプログラムにより、日本語データを活用することができます。

▪著者：中山 光樹
▪ページ数：336ページ
▪出版社：マイナビ出版
▪発売日：2020/2/27
【参考】：[機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=113274)

### BERTによる自然言語処理入門

*本書は、BERTを手軽に学べるように分かりやすい説明で構成する参考書です。*BERTをタスク別に説明し、理解を深めていきます。あくまでも一般的な用語やBERTの仕組みまでを説明するものですので、詳細を理解する場合には、別の書籍を併用すると良いでしょう。

▪著者：近江 崇宏、金田 健太郎、森長 誠、江間見 亜利、ストックマーク株式会社 編
▪ページ数：200ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2021/06/28
【参考】：[BERTによる自然言語処理入門](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227264/)

### BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理

*本書は、BERT初学者向けの書籍です。*BERTを理解しながら、広く自然言語処理を学ぶことができます。Transformerを深く学ぶための最初の1歩として、教材を活用することもできます。Colabで動くサンプルコードが提供されますので、実際に手順を確認することができます。

▪著者：佐藤 大輔、和知 德磨、湯浅 晃、片岡 紘平
▪ページ数：180ページ
▪出版社：リックテレコム
▪発売日：2022/8/6
【参考】：[BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理](https://www.ric.co.jp/book/new-publication/detail/2206)

### BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門

*本書は、多くのフレームワークを紹介する実践的な参考書です。*実際にソフトウェアを導入し、深層学習を進めていきます。初学者向けというよりは中級レベル以上の方が主な対象者となりますので、不明な用語などは別の参考書を併用し、理解を深めましょう。

▪著者：布留川 英一
▪ページ数：312ページ
▪出版社：ボーンデジタル
▪発売日：2021/9/01
【参考】：[BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門](https://www.borndigital.co.jp/book/23409.html)

## 自然言語処理のおすすめ本を理解したら実際に操作してみよう

ここまでで、自然言語処理のおすすめ本から勉強に使う候補がいくつか決まってきたことでしょう。実際に書籍を用いて勉強していき、理解が進んだらプログラミング環境を操作するのが良いでしょう。

書籍から得られる知識を吸収することでインプットとなり、それを実際に操作したりコード開発したりすることでアウトプットとなります。**この反復トレーニングで確実に知識が身につくことでしょう。**

2023年は、身近なAIとして生成AIが一気に利用を拡大しました。人間の使う自然言語が解釈され、適切に応答されることは誰もが驚いたことでしょう。そのベースとなる技術は、自然言語処理の進歩です。ここでは、自然言語処理を勉強するためのおすすめ本を10冊紹介します。

自然言語処理とは、自然言語をコンピュータに処理させる技術を指します

この技術は、コンピュータによる自然言語の解釈や応答、データの分析などに使われます

自然言語処理は、プログラミングの領域として重要であり、多くの参考書が出版されています

自然言語処理のおすすめ本10選！用語の概要からおすすめポイントまで

- [Linuxエンジニアとは？詳細や仕事内容、必要なスキルを解説！](https://and-engineer.com/articles/YFL5yxAAACMAp8BF)

- [インフラエンジニアはキツイのか？その仕事内容やスキル、将来性を解説！](https://and-engineer.com/articles/X_zyrRAAACcAGzKn)

- [インフラエンジニアに必要な資格は？スキルについても徹底解説](https://and-engineer.com/articles/YJXcvREAABL1WDjS)

LinuCとはLPI-Japanが実施している、**仮想化技術が普通に使われるようになった今のシステム開発に必要とされる技術力を証明できる認定資格のことです**。LinuCの読み方は「リナック」です。LinuCの資格を取得すれば、Linuxの知識やシステム開発に必要な知識やスキルを深めると同時にその保有の証明を行うことができます。ここではLinuCの概要や、LPICとの違いについて詳しく紹介します。

Linux技術者認定「LinuC（リナック）」とは、**クラウド／DX時代のITエンジニアに求められるシステム構築から運用管理に必要なスキルを証明できる技術者認定です**。アーキテクチャ設計からシステム構築、運用管理までの技術領域を広くカバーしており、４つのレベルの認定取得を通じて一歩ずつ確実に求められるスキルを習得し、それを証明することができます。近年では多くのシステム開発の現場でクラウド技術が用いられており、LinuCの資格を持っていることは*クラウド時代におけるITエンジニアとして必要なスキルを備えていることを証明可能です*。

**LinuCの試験問題は、Linuxをベースにシステム開発に関わる様々な立場の方が参加しているコミュニティを通じて作成されています**。例えばインフラエンジニア・アプリケーションエンジニア・カーネルエンジニア・スクール講師・技術書の著者など、現場で役立つ技術をヒアリングした結果として作成されたのがLinuCです。

LinuCの受験料についてはいずれも１試験あたり以下のとおりとなります。

LinuCレベル１　16,500円（税込）

LinuCレベル２　16,500円（税込）

LinuCレベル３　16,500円（税込）

LinuCシステムアーキテクト　27,500円（税込）

ただしLinuCレベル3を再受験する場合、同一試験を受験する場合に限り1度5,500円で受験することが可能です。LinuCの問題形式は、選択形式と記述形式の両方が採用されています。

また、LinuCの合格基準は公表されていませんが、公式サイトによると**65%～75％程度の正解率で合格点に達するとされています**。LinuCは試験センター「ピアソンVUE」を経由して日本を含む世界中から受験することができ、言語も日本語／英語を選んで受験可能です。

【参考】：[LinuC：よくあるご質問](https://linuc.org/faq/) 

LinuCとLPICの資格の共通点として、Linuxのスキルを証明する資格であるという点です。また、LinuCとLPICはどちらも日本を含む世界中で受験可能ですが、LPICは以前より実施されている歴史のある資格であり、LinuCは2018年から試験が開始された新しい資格という特徴があります。

また**LinuCは「LPI-Japan」、LPICは「LPI日本支部」と運営機関が異なります**。**LPI日本支部とは、カナダに本部を置くLPIに直結した組織のことです。両試験の申し込み方法は異なるため、注意する必要があります。

試験内容については、LinuCとLPICで大きく異なります。例えばLinuC101試験から仮想マシン・コンテナの利用について出題範囲として設定し、LinuC102試験でもクラウドセキュリティの基礎、オープンソースの文化などが問われます。システム開発において当然のようにオープンソースソフトウェアを使い、クラウド前提のシステム構築・運用管理が必要な今の時代に合致した内容になっています。

一方LPIC101では「システムアーキテクチャやGNUとUnixコマンドなど」を主題にしているという違いがあり、他の試験に関しても主題に設定しているトピックが異なります。そのため、Linuxについて学びたいと考えている方にはLPICがおすすめです。

LinuCには、**レベル1からレベル3、そしてシステムアーキテクトまでの４の段階での試験があります**。上位レベルに認定されるためには、下位レベルの認定が必須であるため注意が必要です。ここでは難易度別にLinuCの試験について詳しく紹介します。

LinuCレベル1では、主にクラウド環境やオンプレミス環境におけるLinuxシステムの構築・保守・運用に関する知識が問われます。試験を受験するにあたっての実務経験や前提資格保有条件はないため、学生でも受験可能です。またレベル1の認定を受けるには、101試験と102試験の2つの試験を5年以内に合格しなければなりません。

試験方式はCBT方式で、問題数は約60問です。なおCBT方式とは、コンピュータとマウスを利用して実施する試験方式を指します。試験時間は90分ですが、最後の5分間はアンケートの実施があるため、問題を解く時間は85分と考えてよいでしょう。

受験会場は全国各地にある試験センター、もしくは自宅や職場などでのオンライン受験（OnVUE受験）の両方から選択することができます。*試験日は一般的に自身の都合の良い日時を選択できますが、予約の空き次第状況となるため注意が必要です。*合否判定についてはテストセンターでの受験の場合は、全ての問題を解き終えて「テスト終了」のボタンをクリックすると、テスト結果を確認できます。

一方オンライン試験での受験の場合は、試験終了後に自身の「ピアソンVUE」のWebサイトにログインしてテスト結果を確認可能です。*勉強時間の目安は、公式サイトの情報によると1カ月～3カ月程度とされています。*
（ 参考：https://linuc.org/linuc1/ ）

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