技術書ナビについて

データソース

集計の対象は、次の公開記事だけです。

• Zenn（zenn.dev）の公開記事
• Qiita（qiita.com）の公開記事
• 企業テックブログ：企業が運営する技術ブログ（はてなブログ・WordPress・note・Mediumなど）の公開記事。対象のブログの一覧はtech-blog-rss-feedの掲載フィードをもとにしています

収集と集計の手順

1. Zenn・Qiitaは各サービスの公開APIで、企業テックブログはRSSフィードと記事ページで、技術書を紹介している記事を取得する
2. 記事本文から、紹介されている書籍をAI（大規模言語モデル）で抽出する
3. 抽出した書籍を書名・著者で照合し、同じ本を1冊にまとめる
4. 書籍ごとに言及記事の数、いいね・LGTMの合計、言及された期間を集計してスコアを計算する

同じ記事が同じ本を何度紹介していても、言及は1件として数えます。

ZennとQiitaへの同時投稿は1本と数えます。同じ筆者（筆者名は空白を除いて比べます）の記事で、タイトルが同じもの、または別のサービスに同じ日に公開されたものを同時投稿とみなします。紹介件数・人気スコア・ランキング・サイト全体の記事数は、すべてこの数え方で集計しています。同時投稿のいいね・LGTMは、多い方の値を使います。

同じ本の版違い（第2版・改訂新版・新装版など）や、出版社を変えて再刊された本は、1つの作品としてまとめて数えます。記事はその時点で出ていた版を紹介していることが多いため、どの版を紹介した記事も作品の紹介として数え、同じ記事が複数の版を紹介していれば1件とします。ランキングや一覧には作品ごとに1冊だけ、いま買える最新の版（発売日が最も新しい版）を載せます。古い版のページは残し、最新版のページへ案内しています。

人気スコアの算出式

全期間ランキングの並び順（タグページでは紹介した記事の数が同じ本の並び順）に使う「人気スコア」は、次の式で計算します（小数点以下は四捨五入）。

人気スコア ＝ 言及記事数^0.7 × 50 ＋ √いいね合計 × 10 ＋ √言及期間（日） × 0.5

文章で書くと、人気スコア＝言及記事数の0.7乗×50＋いいね合計の平方根×10＋言及期間（日）の平方根×0.5 です。

• 言及記事数：その本を紹介した記事の数（Zenn・Qiita・企業テックブログの合計。ZennとQiitaへの同時投稿は1本。版違いはまとめて数え、同じ記事が複数の版を紹介していても1本）。0.7乗にしているため、紹介数が増えるほど1件あたりの加点は小さくなります
• いいね合計：言及記事のいいね（Zenn）・LGTM（Qiita）の合計（同時投稿は多い方の値）。平方根をとり、反応の大きい記事1本にスコアが偏らないようにしています。企業テックブログにはいいねに当たる数が無いため、企業テックブログの記事は0として扱います（言及記事数と言及期間には数えます）。はてなブックマーク数などの外部の数は使っていません
• 言及期間：最初の言及記事から最新の言及記事までの日数。長く紹介され続けている本に少し加点します

人気スコアは記事の新しさを考慮しません。最近の傾向は最近1年でよく紹介された技術書で確認できます。こちらは直近365日（1年）に公開された記事で紹介した記事の数が多い順に並べ、同数の場合はその期間の記事のいいね・LGTMの合計で順位を決めています。ZennとQiitaへの同時投稿は1本と数え、3記事未満の本には順位を付けていません。

計算例

人気スコアが最も高いリーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice)の場合（2026年10月11日時点）：

検索結果に載せるページの基準

書籍のページは、紹介記事ごとの要約が2件以上表示され、かつ紹介記事が4件以上ある（2〜3件の場合は記事の傾向分析もある）ものだけを検索エンジンにインデックスさせています。それ以外の書籍のページは情報が少ないためインデックスさせていません（ページ自体は閲覧できます）。紹介記事の数は、同じ筆者がZennとQiitaに同時に投稿した記事を1件と数えます。タグページは5冊以上の書籍があるものを対象にしています。

更新の方法と頻度

記事の収集、書籍の抽出、スコアの再計算は、運営者が手動で実行したときに行います。決まった周期はありません。データを更新したとき、またはサイトを修正したときにサイト全体を再生成して公開し、各ページの数値はその時点のデータから集計します。直近のデータ更新は2026年10月11日です。

対象はZenn・Qiita・企業テックブログだけです

個人ブログ、書評サイト、SNSなどでの評価は含みません。企業テックブログは一覧に載っているブログの、RSSフィードに出ている記事だけを集めています。

言及数は本の質そのものではありません

利用者の多い分野の本ほど言及が集まりやすく、専門的な分野の良書は低い順位になりがちです。

新刊は順位が上がるまで時間がかかります

出版直後は紹介記事が少ないため、全期間の人気スコアでは下位になります。

書籍の特定を誤ることがあります

AIによる抽出と照合のため、版の違いや同名の書籍を取り違える場合があります。

運営方針

• ハンドル名で活動していますが、掲載している内容はすべて同じ運営者が確認しています。
• 順位は、Zenn・Qiitaなどの記事での言及データだけで決めています。広告料やアフィリエイト報酬によって順位を変えることはありません。
• 記事の要点、書籍の概要、記事から読み取れる傾向の作成には生成AIを使っています（範囲はAIの利用について）。
• 誤りのご指摘はお問い合わせで受け付けており、確認できたものは修正します。

運営の動機と運営方針は運営者のプロフィールにまとめています。