人工知能ブームにかこつけて（？）生み落とされたのか、世に大量に溢れるAI関連本。

ディープラーニングや機械学習などの技術をしっかり学ぶ開発者向けのものから、AI時代の子供の教育やAIが仕事を奪うといった脅威論まで、枚挙に暇がない。

玉石混交の情報の海に溺れず、わたしたちは自分の知りたい情報にたどり着けるのだろうか……。そんな迷えるAI初心者に朗報だ。

今回、Legde.aiを運営し、日々AI業界の動向に触れているレッジのメンバーに、「自分と同じ職種のAI初心者」にオススメしたい本を聞いた。なお、AI初心者は「AIと機械学習、ディープラーニングの違いが分からないレベルの人」と定義する。

Amazon本カテゴリ「AI」の検索結果画面。Amazonに「検索結果20,000以上」と言われたら何を選べばいいか見当がつかない。「人工知能」でも3,000件以上ヒットしている

ではさっそく見ていこう。推薦者の愛あふれるレビューにもぜひ目を通してほしい。

あの数式はこう使うのか！『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』

出典：https://www.kadokawa.co.jp/product/321708000339/

AIプログラミングや機械学習の専門書の多くは、高校数学は理解している、という前提のもとで解説が進んでいく。ページ数の制約上、数学の解説にスペースを割けないという事情もありそうだが、結果として万人がAIそのものを知ることが難しくなっている。

そうした数学知識の「差分」を埋めるのが本書だ。中学〜高校基礎の入門レベルにはじまり、微分や線形代数、確率と統計といった、ディープラーニングや機械学習で使われる数学を学ぶ。もちろん、機械学習でいかに使われるのかの解説も欠かさない。

後半は実践編として、データからの推定、自然言語処理、画像認識に挑戦できる。

人工知能の父の生涯を知る『エニグマ アラン・チューリング伝』

出典：http://www.keisoshobo.co.jp/book/b190613.html

第二次世界大戦のナチス・ドイツ政権下で生まれた暗号機「エニグマ」を解析し、イギリスを救った天才数学者、アラン・チューリングの伝記。

AI界隈では「チューリングテスト」でもよく知られているこの人物、「ノイマン型コンピュータ」に先駆けて「チューリングマシン」を考案し、コンピュータの原理を作ったとも言われている。

そんな「人工知能の父」チューリングの功績だけでなく、行動・心情といった人となりもありありと伝わってきて味わい深い。本書をもとに映画化した『イミテーション・ゲーム』とあわせてどうぞ。

公式本ならではの安定感『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』

出典：https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798157559

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による、ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）の公式テキスト。人工知能（AI）とは何かから始まり、ディープラーニングを支える技術や産業での応用事例まで幅広くさらえる。

シンギュラリティやチューリングテスト、フレーム問題など、人工知能研究で議論されている問題も取り上げており、本書でアウトラインをおさえつつ、興味を引いたトピックをさらに深堀りしていくという楽しみ方もできるのでは。

AIといえば”おなじみ”の名著『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』

出典：https://www.kadokawa.co.jp/product/321410000316/

すでに手にとった人も多いであろう、人工知能の過去・現在・将来を紐解く一冊。人工知能研究の歴史やディープラーニングが人工知能研究に与えたインパクトなどが優しい語り口でつづられている。

初版は2015年発行だが、人工知能（ディープラーニング）の本質を突いているため、今もなおその内容は色褪せていない。

ざっくりAIを知るならここから？『マンガでわかる！人工知能　AIは人間に何をもたらすのか』

出典：https://www.sbcr.jp/product/4797392548/

近未来都市「人工知能都市」を舞台とし、AIの歴史や未来を分かりやすく解説するマンガ。今後はどのようにAIが活用されていく？というトピックもあり、SF好きな人も楽しめるかもしれない。とにかく気軽に、AIがどんなものかを知りたいという人にマッチしそう。

監修を務めているのは『人工知能は人間を超えるか』の著者、松尾豊氏だ。

需要予測の本質に迫る『確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力』

出典：https://www.kadokawa.co.jp/product/321512000337/

「マーケッター必読の書」としても呼び声高い本書。USJのV字回復に寄与したマーケター・森岡毅氏と、彼の盟友で需要予測の専門家・今西聖貴氏による共著となっている。

機械学習やディープラーニングによる予測を活かすには、という視点で本書を見ると、需要予測の基本的な考え方や実例が紹介された「需要予測の理論と実際」や「消費者データの危険性」パートから多くの学びが得られるのではなかろうか。

24世紀の未来人に捧ぐ『なめらかな社会とその敵』

出典：http://www.keisoshobo.co.jp/book/b105891.html

AIというと、裏側を支える技術の解説だとか、私達の実際の生活がどうなるか、といった実務的な部分に目が行きがちだ。どこか抽象的で複雑な技術や概念を単純化して、自分の中に落とし込みたい、という気持ちになる。

対して、「複雑な社会を複雑なまま生きられるか？」と問いかける本書。想定読者は300年後の未来人、目次には「伝播投資貨幣」「法と軍事」といった文言が並び、いったい何の本なのか……？と思わせられるが、着地点を知ることができるのは読破した人だけだ。

何のためのデータ分析かを考える『会社を変える分析の力』

出典：http://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000210704

データ分析とは、ビジネスの意思決定や経営課題の解決に繋がるものであるべき、という一貫した主張に支えられている一冊。分析の手法やテクニック解説というより、データ分析に関わる人の「心構え」に重きを置いている。

Kaggleなどのデータサイエンスコンペを活用し、「解く」ことを外注する企業も増える昨今。データを紐解くことやそれ以上に、分析結果を活用し実務に活かす能力が重要だという事実を認識させられるだろう。

AI時代をサバイブする力って何？『人工知能時代を生き抜く子どもの育て方』

出典：https://d21.co.jp/book/detail/978-4-7993-2061-7

2045年に到来するといわれているシンギュラリティ（技術的特異点）。人間を超えるとも言われる中、子どもたちはどんな能力を身につければ良いのだろうか――こうしたAI×教育がテーマの本が増えている。

本書ではYouTubeやドローン、タブレットを活用した事例も取り上げられており、STEM教育、アダプティブラーニング、といった教育関連のトピックに興味ある人はもちろん、AIや人工知能という言葉になじみがなくても、読み進めたくなるはず。

著者の神野元基氏は、AI型タブレット教材「Qubena（キュビナ）」を提供するCOMPASSのCEOを務める。

おわりに：AIの世界を覗く切り口はさまざま

Udacityをはじめ、AIを学べるオンラインコンテンツも充実しているが、体系的かつ多くの人にシェアしやすい形で知が編纂されているのが書籍の強みだと思う。この記事が、「AIについて知りたい」というあなたにとって、AIの世界を泳ぐ道標になるなら幸いだ。

私自身初めて知ったタイトルも多かった。技術進歩と社会や伝記という切り口があると気づき、学べることはまだまだ多いと実感。来年も「AIについてもっと知りたい」人にとって役立つ・学びある記事をお届けできるよう、筆者も自己研鑽に励みたい。