世界を変えると言われるChatGPTの登場で、人工知能（AI）の認知度が一気に高まっています。皆さんの中にはChatGPTについて知識を深めたい、ChatGPTの利用スキルを磨きたいと考える方も少なくないでしょう。

とはいえ、ネットにChatGPTの情報は溢れていますが、自分のニーズや知識レベルに合う情報を見つけ出すのは簡単ではありません。体系的にまとめられた本で学ぼうと考えても、ChatGPTに関する本は大変多く出版されており、どの本を購読すべきか迷う方も少なくないでしょう。

この記事ではChatGPTに関する基礎知識を身に付けたい方、ChatGPTを活用してみたい方、ChatGPTを利用したシステムを開発したい方など、*ChatGPTのおすすめ本を知りたい方々に向けて、最新のChatGPT関連本を10選を紹介していきます。*ぜひお役立てください。

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

私たちがChatGPTについて学ぶことで、どのようなメリットが得られるのでしょうか？ChatGPTの学習におすすめの本を紹介する前に、*ChatGPTを学習するメリットについて確認をしておきましょう。*

ChatGPTは日々進化を続けており、既にChatGPTを活用する企業や自治体が増えてきました。また、仕事にChatGPTを活用している人も見かけるようになりました。私たちはChatGPTの存在を無視して過ごすことが難しくなっているようです。

今後ChatGPTと接していくには、ChatGPTに対する理解を深めることで、どう接していけばよいのかが分かるようになります。**受け身の立場ではなく、ChatGPTを主導する立場、使いこなす立場に立つことができるでしょう。**

ChatGPTには得意な分野や苦手な分野があります。ChatGPTを活用する際には、ChatGPTの仕組みや得手不得手を理解しておく必要があります。**ChatGPTの活用事例やプロンプトの使い方などを学ぶと、より効果的な活用策が見えてきます。**

特にビジネスでChatGPTの活用を検討している方には、活用法や活用事例を中心に書かれた本は大いに参考になることでしょう。

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

ChatGPTは、私たちの仕事や趣味をアシストしてくれるパートナーです。ChatGPTに適切な指示を与えると、私たちが期待しているレベルの回答を返してくれます。例えば、プログラミングの補助、Excelの表作成、メール文案の作成など、私たちが行っている仕事の大半はChatGPTが代替できます。

私たちの仕事がChatGPTなどのAIによって淘汰されるのではなく、**ChatGPTを利用して私たちの仕事の効率や質を上げたいという方は、解説本で学ぶことでその方法が分かります。**

## ChatGPTの学習におすすめの本 10選

ここでは、ChatGPTの学習におすすめの本を10冊紹介します。ChatGPTの基本を学びたい人、ChatGPTの活用をすすめたい人、ChatGPTエンジニアを目指したい人におすすめの本を紹介していきます。

10選はランキングではありませんので、順序は気にせず、ChatGPT関連書籍を選ぶ際の参考にしてください。

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

### 仕事や勉強 生活をもっと楽しく。 エンジニアじゃない人のための ChatGPT 超入門（初心者向け）

ニュースなどで言葉だけは聞いたり見たりしたことはあるものの、ChatGPTについて全くの素人だという方におすすめの超入門書です。登場人物の会話をベースにした内容で、ChatGPTの初歩から丁寧に解説しています。

**ChatGPTの得意なこと、不得意なこと、活用シーンや事例まで網羅されており、ChatGPTの基本を押さえておきたい人には最適です。**

▪著者： 日本ビジネス研究会
▪出版社： 株式会社日本ビジネス出版
▪ページ数： 144ページ
▪出版日： 2023年6月2日

【参考】：[仕事 勉強 生活をもっと楽しく。 エンジニアじゃない人のための ChatGPT 超入門](https://www.hanmoto.com/bd/isbn/9784905021032)

### 先読み！IT×ビジネス講座 ChatGPT 対話型AIが生み出す未来（初心者向け）

ChatGPTについての初心者向けの書籍で、​ChatGPTとは何か、その実力、技術的背景、今後の​可能性、残された​課題、​ビジネスでの事例などが解説されています。**ChatGPTについて基本から知りたい人、対話型AIに関心がある人、ビジネスで参考にしたい人などに一読をおすすめします。**

▪著者： 古川 渉一 , 酒井 麻里子
▪出版社： インプレス
▪ページ数： 176ページ
▪出版日： 2023年4月6日

【参考】：[先読み！IT×ビジネス講座 ChatGPT 対話型AIが生み出す未来](https://book.impress.co.jp/books/1122101153)

### ChatGPTの衝撃 AIが教えるAIの使い方（初心者向け）

ChatGPTの基本や仕組みから、ビジネスや専門分野、日常や遊びなどの世界における具体的な活用例まで紹介している入門書です。ChatGPTの使い方、使う際の注意点やリスクなども書かれており、**ChatGPTを実際に使ってみたい初心者、ChatGPTの有効活用方法について知りたい人におすすめの書です。**

▪著者： 矢内 東紀
▪出版社： 実業之日本社
▪ページ数： 192ページ
▪出版日： 2023年5月29日

【参考】：[ChatGPTの衝撃 AIが教えるAIの使い方](https://www.j-n.co.jp/books/?goods_code=978-4-408-65051-7)

### AIが書いたAIについての本（初心者向け）

ChatGPTなどのAIは本を要約するだけではなく、自ら本を書くこともできます。この書籍はまさに書名が示す通り、著者は「AI」です。テキスト文章以外に、挿絵もAIによって作成されています。

とはいえ、AIが勝手に本を書いているわけではありません。

**AIに仕事をさせるには、AIが理解できるように適切な指示を出す必要があります。**AIは分析や認識は得意ですが、人が持つ「創造性」や「感性」などはまだ苦手な領域です。そこで、人とAIが互いに弱い部分をカバーし合うことで、相乗効果が生まれます。そのような考え方で本書を読み進めるとよいでしょう。

▪著者： AI、ジェームス・スキナー (監修)
▪出版社： フローラル出版
▪ページ数： 384ページ
▪出版日： 2023年3月20日

【参考】：[AIが書いたAIについての本](https://floralpublish.com/ai/)

### 【完全図解】日本一わかりやすいChatGPT仕事術大全 (プレジデント2023年 6/30号) （ビジネスパーソン向け）

AIが必須と言われる時代に生き残る生き方、働き方、稼ぎ方から、仕事での活用法、意外な使い方、ChatGPTとExcelやWord、PowerPointとの合わせ技など盛り沢山な内容で、ChatGPTの達人たちのノウハウが満載です。

**ChatGPTの基礎から応用まで幅広く図解で解説されており、ビジネスパーソンからエンジニアまで役立つ本と言えます。**

▪著者： PRESIDENT 編集部
▪出版社： プレジデント社
▪ページ数： 120ページ
▪出版日： 2023年6月9日

【参考】：[【完全図解】日本一わかりやすいChatGPT仕事術大全](https://presidentstore.jp/category/MAGAZINE/012312.html)

### 先読み！IT×ビジネス講座　画像生成AI（ビジネスパーソン向け）

本書は画像生成AIに関する未来予測もさることながら、その技術や使い方も詳しく書かれています。**今話題の画像生成AIはどのような技術からなるのか、どのように使えばよいのか、著作権の問題はないのか？などの疑問に的確に答えてくれます。**

ビジネスでの活用法、画家やイラストレーターが活用する方法、未来の画像生成AIはどうなるのかなどが分かります。

▪著者： 深津 貴之 、水野 祐、酒井麻里子
▪出版社： インプレス
▪ページ数： 184ページ
▪出版日： 2023年3月23日

【参考】：[先読み！IT×ビジネス講座　画像生成AI](https://book.impress.co.jp/books/1122101128)

### ChatGPT 120％活用術（ビジネスパーソン向け）

ChatGPTを始めるためのアカウント登録から、ChatGPTを使う上での注意点、ビジネス文章の作成や編集例、Excelの使い方をChatGPTに教えてもらう方法、Bingチャットと使い分ける方法などが載っています。

**ビジネスパーソンで、ChatGPTを最初から習得したい人、ビジネスでChatGPTを活用する方法を知りたい人に役立つ内容が満載です。**

▪著者： ChatGPTビジネス研究会
▪出版社： 宝島社
▪ページ数： 160ページ
▪出版日： 2023年5月10日

【参考】：[ChatGPT 120％活用術](https://tkj.jp/book/?cd=TD043009)

ChatGPTとBingの違いは？実際の回答を比較して解説

### ここまできた!人工知能の最前線: 「ChatGPT」から法律問題まで最新AI事情を余さず解説 (初級エンジニア向け) 

AIは身近な存在になっていますが、AIとは何者なのか、AIの利用にはどのような問題があるのかなど、意外に知られていないことが多くあります。

**本書ではAIの進化の歴史、文章生成の仕組み、自動生成AIの成果物に関する法的な課題など、AIについて理解を深めるために不可欠な事柄や、「AIプログラミング」について解説しています。**

▪著者： I/O編集部 (編集)、 新井 克人、清水 美樹、河瀬 季、久我 吉史、森 博之、西村 太一、その他
▪出版社： 工学社
▪ページ数： 160ページ
▪出版日： 2023年4月25日

【参考】：[ここまできた!人工知能の最前線: 「ChatGPT」から法律問題まで最新AI事情を余さず解説 (I/OBOOKS) ](https://www.kohgakusha.co.jp/books/detail/978-4-7775-2246-0)

### 大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界（初級エンジニア向け）

ChatGPTは大規模な自然言語モデルと言われていますが、自然言語処理の概念を理解しないと、ChatGPTは理解できません。

ChatGPTを支える大規模自然言語モデルとは、どのような仕組みになっているのか、大規模自然言語モデルによって何が可能となり、私たちの生活にどのような影響があるのか、などについて本書は深堀りしていきます。**AIエンジニア、機械学習エンジニアを目指す方にはおすすめしたい1冊です。**

▪著者： 岡野原 大輔
▪出版社： 岩波書店
▪ページ数： 136ページ
▪出版日： 2023年6月20日

【参考】：[大規模言語モデルは新たな知能か](https://www.iwanami.co.jp/book/b625941.html)

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

### 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（エンジニア向け）

本書では、今話題の「大規模自然言語処理モデル」や「画像生成、画像認識」「音声処理」などの主要なフレームワークについて、それらの解説、使い方、インストール方法や各種設定、データセットの準備から学習・推論まで、くわしく解説されています。

やや難解な部分もあるため、**初学者よりは、ある程度機械学習を学んでいるエンジニア向けの内容となっています。**

▪著者： 布留川 英一
▪出版社： ボーンデジタル（購入はAmazon）
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2021年9月1日

【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)

ChatGPTをプログラミングの学習に活用しよう！その方法を解説

ここまで、ChatGPTに関するおすすめの本10選を紹介してきました。興味が湧いた書籍、購入したい書籍は見つかったでしょうか。*ChatGPTを学ぶことは、単に知識欲を満たすだけではなく、個人、組織を問わずさまざまなメリットがあります。*

これからの社会を占い、ビジネスに利用することもできます。また、エンジニアの方はChatGPTをプログラム開発に生かすこともできるでしょう。この機会にChatGPTを使いこなせる人材を目指し、さらなる活躍に活用してみてください。

人工無脳とは？人工知能との違いや活用事例をわかりやすく解説！

【2023年版】AI（人工知能）の学習におすすめの本10選！習得のメリットも解説

AIチャットボットChatGPTの登場でAIの人気が一気に高まっています。ChatGPTについて基本から知りたい、AIの知識を深めたいという人は少なくないでしょう。そんな方におすすめしたい「ChatGPTの本」を10選紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

ChatGPTは開発する人だけではなく、活用したい人にもChatGPTの知識が求められる

ChatGPTを学ぶことで、ChatGPTとの接し方、活用方法が分かり、仕事の効率も高められる

ChatGPTについて様々な角度から学べるおすすめの本10選について

ChatGPT（AI）の学習におすすめの本10選！学ぶメリットも解説

機械学習エンジニアは、**人工知能（AI）の領域でシステムを設計・開発・構築するITエンジニアのことです。**特に機械学習（Machine Learning）のシステム実装や開発を担当するエンジニアを指し、英語の頭文字を取って「MLエンジニア」とも言います。

ここでは、関連する他の職種との違いや仕事内容について解説します。

機械学習エンジニアとは？仕事の内容や将来性について解説！

### 人工知能と機械学習はどう違う？

人工知能とは、人間が備えている知的な行為や能力をコンピュータの手続き・アルゴリズムに基づき、所定のデータを与えることで機械的に実行することを研究する領域です。

**機械学習は人工知能の一種で、学習方法を定義し機械的に学習させるために過去の蓄積データから将来を予測するための技法を指します。**

### 機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い

AIエンジニアは、AI（人工知能）の開発に関連する技術職全般を指します。機械学習エンジニアは、AIの中でも特に機械学習の分野を担うエンジニアです。つまり、**機械学習エンジニアはAIエンジニアの1種と言うことができます。**

### 機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い

機械学習エンジニアと対比する職種でデータサイエンティストがあります。機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、ITエンジニアの一種です。データサイエンティストとは機械学習アルゴリズムを使うシステム利用者で、データ分析者・統計の専門家を指します。

つまり、*機械学習エンジニアはITエンジニアであり、データサイエンティストはシステム利用者という違いがあります。*

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

### 機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアが行う主な仕事は、**機械学習モデルの構築、機械学習サービスの設計や開発、機械学習基盤の構築・運用・保守などがあります。**また、AI技術は日々進化しているため、最新技術の研究や論文の調査といったことも機械学習エンジニアには欠かせない業務の1つです。

さらに、機械学習のアルゴリズムは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類されます。

「教師あり学習」は特定のデータをどう処理するのか教える学習方法です。「教師なし学習」は、正解タグのないデータを与えてコンピュータ自身にデータの特徴・パターンなどを分析させます。「強化学習」は、今あるデータだけでなく自ら必要なデータの収集・分析を行うことで知能向上を図る方法です。

「教師あり学習」「教師なし学習」の2つに関しては、事前にデータを用意する必要があるため、*機械学習エンジニアにはこれらのデータ収集や加工作業の仕事も伴います。*

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## 機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアは人工知能の領域で機械学習を担当するITエンジニアです。ここでは機械学習エンジニアの将来性を考える上で、人工知能や機械学習が将来どのように活用されるかを解説します。

### 機械学習エンジニアが担当する機械学習の適応領域は？

人工知能の中の機械学習の適応領域は大まかに**「コンピュータ認識の領域」「コンピュータ分析・予測の領域」「コンピュータ対処応答の領域」の3つに大別され、それぞれ適応が拡大しています。**

具体的には、コンピュータ認識の領域では、画像認識（顔認証や監視等）、音声認識（音声入力や応対等）、文章解析・文章認識（不正検知や検索等）、異常検知（故障や異常行動等）等に適応が拡大しています。

同様にコンピュータ分析・予測の領域では、数値の予測（売上や株価等）、イベント発生の予測（購買予測等）等に活用されています。

続いてコンピュータ対処応答の領域では、行動の最適化（出店や在庫最適化等）、作業の最適化（自動運転や自動応答等）、表現の生成（翻訳や要約等）等に活用されています。*この適応領域は今後さらに増えると見込まれています。*

内閣府において、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」（AI戦略実行会議）が行われており、**今後におけるAI活用の推進と必要な人材育成が議論されています。**

主なAI適応領域として各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が期待され、同様にデジタル社会の安全性を高めるためにセキュリティへの対応に注力しています。

そのため、大学・高専・専門学校での人材育成のカリキュラムもデータサイエンティスト・AI人材を担うための内容が検討されています。また、デジタルトランスフォーメーションで活用されるICTは環境整備・技術蓄積が検討されており、*AI関連のスキル学習でeラーニングの機会が今後増えると予測されます。*

【参考】：[内閣府 ＡＩ戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)

AIプログラマーとは？その年収や市場性について解説！

## 「機械学習エンジニアはやめとけ」は本当？

ネット上などでは「機械学習エンジニアはやめとけ」といった意見もありますが、その理由としてまず考えられるのは、求められる専門知識やスキルの高さです。

プログラミングスキルなどITエンジニアとしての基本的なスキルに加え、統計などの数学的知識も必要になるため、*機械学習エンジニアとして十分な知識やスキルを身に付けるのはハードルが高いと感じる人が多いようです。*

さらに、AIの分野は急速に発展しているため、最新の情報も常にチェックしておかなければなりません。

機械学習エンジニアの将来性への懸念からネガティブな意見が出ることもありますが、機械学習エンジニアの需要そのものがなくなる可能性は低いと考えられるため、トレンドなど市場の変化に合わせて自身のスキルを高めていく必要があります。

そのため、単に「需要が高く収入が見込めるから」「流行りの分野だから」といった理由で機械学習エンジニアを目指すと、挫折してしまう可能性もあります。

とはいえ、機械学習エンジニアは需要も高い魅力的な仕事です。**数学的知識が既に備わっていることや、AI関連の分野に強い興味があり意欲的に学習が続けられることなどが、機械学習エンジニアに向いている人の特徴と言えるでしょう。**

文系でもプログラマになれる？プログラミングに数学は必要か解説！

また、企業選びも重要なポイントになってきます。同じ機械学習エンジニアでも、働く環境は企業によって異なるからです。未経験の方には教育制度が充実している企業もおすすめです。転職エージェントを活用して自身とマッチした企業を選びましょう。

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## 機械学習エンジニアに必要なスキルや資格

機械学習エンジニアには、どのようなスキルや資格が必要なのでしょうか？ここでは、求められるスキルやおすすめの資格について解説します。

機械学習エンジニアは、プログラム開発や学習アルゴリズム設計の知識が求められます。**プログラム開発に必要な言語は、主にPython・C・C++**です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の他に高度な数学や統計理論を多用するため、一定の経験が求められるでしょう。

同様に収集したデータを格納するために、HadoopやSQL等のデータベースを理解する必要があります。

*過去の蓄積データを活用するためには、ビッグデータの理解も必要*です。次に、関連する要素としてシステムインフラの技術が求められます。特に最適化には、ハードウェアの知識に基づきシステムメモリーの利用や計算手法を最適化するため、OSとハードウェアの知識が求められるでしょう。

【参考】：[Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)
【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

Pythonでできること・できないことは？活躍している分野を解説

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！

機械学習エンジニアにおすすめの資格を3つ紹介します。

*【G検定】*
日本ディープラーニング協会によるこの資格は、機械学習エンジニアに必要とされる能力を証明するための検定です。G検定はジェネラリスト向けの検定で、E資格はエンジニア向けです。資格取得により、人工知能・機械学習の専門知識力が証明されます。

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

*【統計検定】*
統計質保証推進協会によるこの資格は、統計自体の能力を証明するための検定です。資格の取得により、データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する統計能力を証明できるでしょう。この資格は、人工知能のシステム利用者であるデータサイエンティストにもおすすめできます。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

*【データベーススペシャリスト試験】*
この資格は情報処理技術者試験の1つで、データベースの設計監理者や管理責任者が対象です。高度なIT人材として専門的な知識や技術を証明し、情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守の役割を果たすために役立ちます。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験(DB)　～ ビッグデータ時代に求められる、データ志向の担い手 ～](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

### 機械学習エンジニアになるための勉強方法

**機械学習エンジニアになるためには、資格取得に向けた勉強がおすすめ**です。参考書・学習サイトの活用や、資格取得のためのスクールなどが有効です。勉強時間を確保するのが難しい方は、隙間時間に動画配信などを行っている学習サイトや動画配信サイトを活用して勉強を進めましょう。

## 機械学習エンジニアの年収やキャリアパス

機械学習エンジニアは、人工知能の領域の経験や数学や統計の専門知識が求められます。そのため、専門性を高めるのは簡単なことではありません。ここでは、知識向上の先にあるキャリアの選択肢や年収について説明します。

マイナビエージェントでは職種別の年収ランキングを公開しています。そのランキングによると、**機械学習エンジニアを含むシステムエンジニア・プログラマの平均年収は443万円（※2023年2月執筆時点）です。**これはあくまで平均であり、業種・業界によっては平均年収がさらに高い可能性もあります。

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
【参考】：[機械学習エンジニアの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/kw_%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

### 機械学習エンジニアのキャリアパス

機械学習エンジニアとしてのキャリアアップを目指すには、*ITエンジニアで求められる共通知識を吸収し、経験を積む*のがベストです。その後、機械学習エンジニアとして必要な統計や分析のスキルを高めます。専門性を高めることで、より高度なプログラミングや設計が可能となり、自身のスキルアップにつながるでしょう。

また、**マネジメントスキルやコミュニケーションスキルを身に付けることで、プロジェクトマネージャーやSEといった開発の上流工程を担当する職種へのキャリアアップも可能**です。

【参考】：[機械学習エンジニアの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/kw_%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

ITエンジニア転職のメリット・デメリットと気を付けるべきこと

## 機械学習エンジニアとして活躍するには

人工知能の市場は予測を上回るペースで拡大し、適応領域が拡大しています。そのため機械学習エンジニアとしてスキルアップを図ることで、**人工知能システムの設計・開発・構築を主導するITエンジニアとして活躍が期待できます。**

また、*あらゆる業界でIT人材が不足していることもあり、専門的な知識とスキルを持つ機械学習エンジニアは特に重宝される*でしょう。機械学習エンジニアを目指す際は、自身のスキルを証明する資格の取得もおすすめです。

しかし、機械学習エンジニアに転職しようと思っても、未経験者の皆さんは企業選びや選考などをどのようにアプローチをすれば良いのか、分かりづらいと思います。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)です。

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近年、人工知能を支える機械学習システムが実際の産業で活用されています。機械学習エンジニアは人工知能の領域でシステムを設計・開発・構築するエンジニアを指し、機械学習システムを担当します。本記事では、機械学習エンジニアの将来性や資格について解説します。

機械学習エンジニアは、人工知能における機械学習分野を活用したシステムを担当するエンジニアを指す

機械学習はコンピュータによる認識・分析・対処の適応分類で活用が進んでおり、さらに市場拡大が見込まれる

人工知能・機械学習の利用拡大により機械学習エンジニアの需要拡大が期待できる

機械学習エンジニアの将来性は？必要なスキル・資格や年収なども解説

## アルゴリズムの学習に役立つ本

アルゴリズムとは、課題を解決するための方法や手順のことです。アルゴリズムはITエンジニアを目指す方の多くが受験する基本情報技術者試験にも必ず出題されるため、多くの方の関心事だと思われます。

「アルゴリズムがよく分からない」「アルゴリズムを本で学びたい」という方は多く、一口にアルゴリズムと言っても様々な種類の本があるため、本選びに迷ってしまいます。

この記事ではこれからアルゴリズムを学びたい方に、**アルゴリズムを学ぶメリット、アルゴリズムを学ぶのに役立つ本を紹介していきます。**この記事を参考に、ぜひ自分に合ったアルゴリズムの本を見つけてください。

基本情報技術者試験のアルゴリズムは難しすぎる？克服のコツを解説

## アルゴリズム学習のメリット

アルゴリズムを学習するメリットにはどのようなものがあるのでしょうか？学習におすすめの本を紹介する前に、アルゴリズムを学習するメリットについて確認をしておきましょう。

アルゴリズムを学ぶことで、問題解決能力の向上が期待できます。**アルゴリズムを用いることで複雑な問題を単純な手順に分解することができるため、問題解決に必要なスキルが向上します。**

例えば、ある問題に対して、どのような手順を踏んで解決していくのかを明確にすることができます。また、複雑な問題を細かく分割して考えることができるようになるので、解決策を見つけるためのアイディアも生まれやすくなります。

ラバーダッキング法で問題解決！効果やメリット、実践のコツを解説

### プログラミングスキルが向上する

プログラミングにおいて、アルゴリズムは非常に重要な概念です。**アルゴリズムを学ぶことで、プログラミングスキルが向上し、より効率的なコードを書けるようになる可能性が高まります。**

例えば、同じ処理を実行するためにより短いコードで書けるようになったり、処理速度を向上させたりすることができます。また、アルゴリズムを理解することで、プログラムのバグを見つけやすくなることもあります。

### コンピュータサイエンスの基礎を理解できる

アルゴリズムは、コンピュータサイエンスの基礎的な概念の1つです。**アルゴリズムを学習することで、コンピュータサイエンスの基礎を理解することができます。**

例えば、アルゴリズムを学ぶことで、データ構造やアルゴリズムの種類を理解することができます。これらの知識は、プログラミングにおいて非常に重要です。また、アルゴリズムを理解することで、コンピュータの動作原理を理解することもできます。

*アルゴリズムは、プログラミング以外に他の分野でも応用することができます。*実際に物流や経済学などの分野でもアルゴリズムが重要な役割を担っています。例えば、物流の最適ルートを計算するためにアルゴリズムを使用したり、株価の予測にアルゴリズムを使用したりすることがあります。

以上のように、アルゴリズムを学ぶことで問題解決能力やプログラミングスキルが向上し、コンピュータサイエンスの基礎を理解できるだけでなく、他の分野でも応用することができます。そのため、アルゴリズムの学習は非常に有益です。

## アルゴリズムの学習におすすめの本10選

ここでは、*アルゴリズムの学習におすすめの本を10冊紹介しますので、ぜひ自分の目的に合う本を見つけてください。*初心者から上級者まで、あるいはプログラミングを学ぶ方を対象に幅広くおすすめの本を厳選しました。

### 『アルゴリズム図鑑 増補改訂版 絵で見てわかる33のアルゴリズム』

本書は、基本的なアルゴリズム33種類と7つのデータ構造を独自のイラストでわかりやすく解説しています。**基本的なアルゴリズムから応用的なものまで幅広く網羅されており、入門者から上級者まで幅広く読める内容です。**

▪著者：石田 保輝、宮崎 修一
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：256ページ
▪出版日: 2023年2月18日

【参考】: [アルゴリズム図鑑 増補改訂版 絵で見てわかる33のアルゴリズム](https://www.seshop.com/product/detail/25039)

### 『プログラムはなぜ動くのか 第3版 知っておきたいプログラミングの基礎知識』

プログラムがどのように動作するかを理解することで、アルゴリズムの理解につながります。**プログラムの成り立ちや動作の仕組みなど、基礎知識をきちんと解説しています。**特にプログラマを目指す人におすすめしたい本です。

▪著者：矢沢 久雄
▪出版社：日経BP
▪ページ数：308ページ
▪出版日：2021年5月17日

【参考】: [プログラムはなぜ動くのか 第３版　知っておきたいプログラミングの基礎知識](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/21/S00190/)

プログラマにおすすめ入門本23選！カテゴリー別に一挙に紹介

### 『問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造』

競プロ（競技プログラミング）の経験豊富な著者が「アルゴリズムを道具にしたい」という方に向けて執筆した本です。本書では、どのようなアルゴリズムを採用すべきかという点について、幅広くかつ明快に解説しており、**入門者から上級者まで生涯に渡って役立つ座右のテキストを目指しています。**

▪著者：大槻兼資・著、秋葉拓哉・監修
▪出版社：講談社サイエンティフィック
▪ページ数：368ページ
▪出版日：2020年9月30日

【参考】: [問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造](https://www.kspub.co.jp/book/detail/5128442.html)

今話題の競技プログラミングとは何か? プログラマーのメリットは？

### 『アルゴリズム実技検定　公式テキスト［エントリー～中級編』

**アルゴリズム実技検定の公式テキストです。**実践的なアルゴリズムの問題に挑戦することで、アルゴリズムのスキルを向上させることができます。本書はアルゴリズム実技検定の中級まで対応しており、アルゴリズム実技検定合格を目指す人やプログラマ志望の人におすすめします。

▪著者：岩下 真也、 中村 謙弘
▪出版社：マイナビBOOKS
▪ページ数：384ページ
▪出版日：2021年2月27日

【参考】: [アルゴリズム実技検定　公式テキスト［エントリー～中級編](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=120229)
【参考】: [アルゴリズム実技検定 | AtCoder](https://past.atcoder.jp/)

### 『図解まるわかり アルゴリズムのしくみ 単行本』

効率の良いプログラムの作成には、それぞれの場面に最適なアルゴリズムを選択する必要があります。本書ではどのアルゴリズムを選べば良いのかというプログラマーの視点に立って、豊富なイラストを用いて、分かりやすく解説しています。

**アルゴリズムを基本から学びたい人、処理スピードが速く正確なプログラムを書きたい人など、様々な人が活用できる教科書です。**

技術の記事（15ページ目）