生成AIの本は毎週のように出る。だが本棚に残るのは、「原理を作って理解する本」と「実装の型を写せる本」の2種類だけだと筆者は考えている。プロンプト集の賞味期限は、モデルの世代交代とともに尽きる。
この記事の10冊はその2種類から選んだ。古典「ゼロつく」から2026年の話題書まで、原理→LLM→エージェントの順に登れる構成だ。
第1位 ゼロから作るDeep Learning
斎藤康毅/オライリー・ジャパン/2016年/中級。ライブラリに頼らずNNを自作する不朽の古典。国内AI学習の登竜門。
第2位 ゼロから作るDeep Learning ❺ 生成モデル編
斎藤康毅/オライリー・ジャパン/2024年4月/中級〜上級。拡散モデルなど生成AIの数理を自作して学ぶ巻。古典と生成AIの橋渡し。
第3位 Pythonではじめる機械学習
A.C.ミュラー&S.グイド/オライリー・ジャパン/2017年/中級。scikit-learn開発者による機械学習基礎の教科書。考え方は普遍。
第4位 大規模言語モデル入門
山田育矢ほか/技術評論社/2023年(続編2024年)/中級〜上級。日本語LLM研究者陣による標準教科書。Transformerから評価まで。
第5位 つくりながら学ぶ!LLM自作入門
Sebastian Raschka/マイナビ出版/2025年3月/中級〜上級。世界的話題作の邦訳。GPT型モデルをPyTorchでフル実装する。
第6位 直感LLM
Jay Alammar&Maarten Grootendorst/オライリー・ジャパン/2025年6月/初級〜中級。図解の名手による「数式より直感」のLLM入門。
第7位 LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門
西見公宏ほか/技術評論社/2024年11月/中級。RAG/エージェント実装和書の決定版。API差分は出始めているが設計は学べる。
第8位 現場で活用するためのAIエージェント実践入門
第9位 AIエージェント開発/運用入門
第10位 コンテキストエンジニアリング
この10冊の使い方
どの本を読むにしても、いちばんの教材は「自分で動かして壊すこと」だ。幸いこの分野は、当サイトで扱ってきたように毎週のように新しい事件が起きる。本で原理を、ニュースで現在地を——AI PULSEはその後者を担当し続けます。
※書誌情報(版・刊行年)は2026年8月時点。価格・在庫はリンク先でご確認ください。本記事のリンクは通常の検索リンクです(今後アフィリエイトリンクへ切り替わる場合があります)。
