DXのおすすめ本・参考書ランキング【2026年】
Zenn・Qiitaなどの記事で紹介された本のうち、DXを主なテーマにした6冊を、紹介した記事の数で順位付けしたランキングです(時点)。上位6冊の比較表も載せています。
扱う範囲:DX・業務のデジタル化・RPA
2009年10月〜2026年10月に公開された記事が対象です。 集計方法
DXの本ランキング(6冊)
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退屈なことはPythonにやらせよう 第2版 オライリー・ジャパン · 2023年 · 最新の紹介 2026年5月 8記事 - 2
デジタルトランスフォーメーション・ジャーニー 組織のデジタル化から、分断を乗り越えて組織変革にたどりつくまで 翔泳社 · 2022年 · 最新の紹介 2022年12月 1記事 - 3
自治体情シス担当のシゴト ぎょうせい · 2023年 · 最新の紹介 2023年4月 1記事 - 4
Power Automateではじめる業務の完全自動化 インプレス · 2023年 · 最新の紹介 2025年2月 1記事 - 5
AIファースト・ヘルスケア オライリー・ジャパン · 2022年 · 最新の紹介 2023年3月 1記事 - 6
いちばんやさしいDXの教本 改訂2版 人気講師が教えるビジネスを変革するAI時代のIT戦略 インプレス · 2024年 · 最新の紹介 2021年9月 1記事
DXに触れている本
DXを一部の章で扱う本です。上のランキングには含めていません。 14冊のうち、DXを扱う割合が大きい10冊を表示しています。
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ひと目でわかるPowerAppsノンコーディングでのビジネスアプリ作成入門 日経BP · 2018年 1記事 -
ビジネスプロセスの教科書 第2版 東洋経済新報社 · 2022年 1記事 -
ソフトウェア・ファースト あらゆるビジネスを一変させる最強戦略 日経BP · 2019年 3記事 -
Power BIではじめるデータ分析の効率化 インプレス · 2024年 1記事 -
[実践]データ活用システム開発ガイド 東京化学同人 · 2022年 1記事 -
クラウドでデータ活用! データ基盤の設計パターン 日経BP · 2020年 1記事 -
(電子版(PDF)ダウンロード特典付き)いちばんやさしいアジャイル開発の教本 人気講師が教えるDXを支える開発手法 インプレス · 2020年 2記事 -
やさしく学ぶLLMエージェント オーム社 · 2025年 1記事 -
ゼロからはじめる なるほど!ChatGPT活用術 技術評論社 · 2023年 1記事 -
みずほ銀行システム統合、苦闘の19年史 史上最大のITプロジェクト「3度目の正直」 日経BP · 2020年 1記事
DXの本の比較表(上位6冊)
| 順位 | 紹介記事 | 書名 | レベル | 出版 | ページ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 退屈なことはPythonにやらせよう 第2版 | - | 2023年 | 744 |
| 2 | 1 | デジタルトランスフォーメーション・ジャーニー 組織のデジタル化から、分断を乗り越えて組織変革にたどりつくまで | - | 2022年 | 280 |
| 3 | 1 | 自治体情シス担当のシゴト | - | 2023年 | 176 |
| 4 | 1 | Power Automateではじめる業務の完全自動化 | - | 2023年 | 320 |
| 5 | 1 | AIファースト・ヘルスケア | - | 2022年 | 268 |
| 6 | 1 | いちばんやさしいDXの教本 改訂2版 人気講師が教えるビジネスを変革するAI時代のIT戦略 | - | 2024年 | 208 |
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よくある質問
DXの本で最も多く紹介されているのは?
『退屈なことはPythonにやらせよう 第2版 ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』です。Zenn・Qiitaなどの8件の記事で紹介されています(2番目は『デジタルトランスフォーメーション・ジャーニー 組織のデジタル化から、分断を乗り越えて組織変革にたどりつくまで』の1件)。2026年10月11日時点の集計です。
DXの新しい本はどれ?
掲載しているDXの本のうち、出版日が最も新しいのは『いちばんやさしいDXの教本 改訂2版 人気講師が教えるビジネスを変革するAI時代のIT戦略』(2024年3月出版、言及1件)です。
最近紹介されたDXの本は?
直近では『退屈なことはPythonにやらせよう 第2版 ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』が2026年5月5日公開の記事で紹介されています。
このランキングの順位はどう決めている?
Zenn・Qiitaなどでその本を紹介した記事の数の多い順です。同じ数の本は、記事のいいね・LGTMの合計と紹介され続けている期間から計算した人気スコアの高い順に並べています。広告や報酬による順位の調整はしていません。
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