生成AI・機械学習・データ分析のおすすめ本を技術別に比較【2026年】

生成AI・LLMの活用と開発、機械学習・ディープラーニング・データ分析について、技術ごとによく紹介されている技術書を比べるガイド

5個の技術
紹介記事の数をもとに20冊を掲載（時点）

生成AI・LLMと、機械学習・ディープラーニング・データ分析の技術書を技術別に整理しました。前半の「生成AI」では生成AIを仕事や開発に使う本と、LLMの仕組み・開発の本を、後半の「機械学習・データ分析」では予測モデル・深層学習・統計の本を扱います。ZennやQiitaでエンジニアが紹介した書籍のデータを集計し、変化の速い生成AI分野では刊行時期と改訂状況を確認して旧版や古いAPI前提の書籍を除外しています。

技術ごとに、そのタグを主に扱う本を人気スコアの順に最大4冊載せています。複数の技術に当てはまる本は、本の主テーマの技術にだけ載せ、同じ本を2回は出しません。各技術の全冊は、節の右上の「〜の本をすべて見る」からタグページで見られます。

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生成AI

ChatGPTやClaude Codeなど生成AIを仕事や開発に使う本（生成AI）と、大規模言語モデルの仕組みやRAG・AIエージェントの開発を学ぶ本（LLM）。

生成AI

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ChatGPTやClaude Codeなどの生成AIを、仕事や開発で使いこなす方法を学ぶ

LLM

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生成AIの中核技術。Transformerの原理からRAG・エージェントまで

機械学習・データ分析

予測モデルを作る機械学習、ニューラルネットワークのディープラーニング、統計とPythonでのデータ分析を学ぶ本。

機械学習

機械学習の本をすべて見る

予測モデル構築の基礎。特徴量設計や検証方法など実務の手順を学ぶ

ディープラーニング

ディープラーニングの本をすべて見る

ニューラルネットワークによる学習手法。画像認識やLLMの基盤技術

データ分析

データ分析の本をすべて見る

統計的な考え方と、Pythonによる前処理・可視化・モデリングの実践

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