【2025】AIエンジニアのおすすめ参考書12選！目的・レベル別に紹介！

AIエンジニアという言葉を耳にする機会が増えてきた今、独学でスキルを磨こうと考える人も少なくありません。しかし、いざ勉強を始めようとすると「参考書の数が多すぎて何がいいかわからない」「難易度が高くて挫折しそう」という壁に当たりがちです。

本記事では、そんな悩みを解消するために、目的やレベルに応じたおすすめの参考書を丁寧に紹介していきます。ご自身ぴったりの一冊を見つけるために、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニアに参考書はおすすめ？

AIエンジニアを目指すうえで、参考書はたいへん有効な学習手段です。なぜなら、体系的に自分の頭で知識を整理しながら進められるため、独学のペースをつかみやすくなるからです。

また、資格試験や実務に対応した内容の書籍も多く、目的に応じて選べば効率よくスキルを身につけられることは間違いありません。参考書に頼るだけでなく学習サービスや動画教材と組み合わせて活用すれば、より理解も深まりやすくなります。

【レベル・目的別】AIエンジニアのおすすめ参考書12選

ここからはAIエンジニアにおすすめの参考書を、以下の章に沿って合計12選紹介していきます。

1. ゼロからAIエンジニアを目指す方向けのおすすめ参考書3選
2. 機械学習やディープラーニングを学ぶ方向けの参考書3選
3. AIエンジニアとしてキャリアアップしたい方向けの参考書3選
4. AIエンジニアの資格に挑戦したい方向けの参考書3選

ゼロからAIエンジニアを目指す方向けのおすすめ参考書3選

AIエンジニアになりたいと思っても、基礎知識がないと最初の一歩が重く感じるもの。そんな方に向けて、入門段階から無理なく学び始められる参考書を3冊ピックアップしました。

マンガでわかる人工知能 (池田書店のマンガでわかるシリーズ)

引用：Amazon

「人工知能ってそもそも何？」という初歩的な疑問に、ストーリー仕立てで答えてくれる参考書です。キャラクターと一緒にAIの世界を旅する形式なので、堅苦しさがなく楽しく学べます。

機械学習やシンギュラリティといった話題も扱われており、知識ゼロでも自然に理解が深まります。とくに文系やITが苦手な方には強くおすすめできます。

いちばんやさしいAI〈人工知能〉超入門

引用：Amazon

ニュースでよく見る「AI」が実際にどんなものか、やさしい言葉とイラストでひもといてくれる一冊です。「AIに仕事が奪われるって本当？」といった疑問にも具体例を交えて丁寧に説明されています。

日常会話で使えるレベルの知識を身につけたい方や、IT系に抵抗がある方でもスラスラ読める内容になっています。

【入門】直感でわかる！Excel で機械学習

引用：Amazon

「プログラミングはちょっと…」という方でも、Excelの操作を通じて機械学習の仕組みを体感できる一冊です。線形回帰やクラスタリングなどの基本的なアルゴリズムが、目で見て手を動かしながら学べます。

ビジネスへの応用も視野に入っており、AIエンジニアを目指す前段階として理解を深めるのにぴったりです。

機械学習やディープラーニングを学ぶ方向けの参考書3選

AIエンジニアとして本格的にステップアップするには、機械学習やディープラーニングの理解が欠かせません。この章では、数式やアルゴリズムの中身までしっかり踏み込んで学べる中級者向けの参考書を3冊ご紹介します。

機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書

引用：Amazon

図やイラストを多用しながら、AI技術の基本と仕組みをやさしく解説した参考書です。機械学習やディープラーニングの理論だけでなく、関連する開発技術や活用の流れも一通り学べます。

とくにAIエンジニアとしての基礎固めをしたい初心者にはうってつけです。難解な数式に頼らず、概念を直感的に理解できるのが魅力です。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

引用：Amazon

こちらは手を動かしながら学びたい人にとって、まさに理想的な参考書となります。ライブラリを使わず、Pythonだけでディープラーニングを一から構築することで、仕組みを本質から理解できます。

誤差逆伝播法、CNN、ハイパーパラメータの工夫など、実践的な内容も豊富。AIエンジニアとして技術を自分のものにしたい方に強くおすすめします。

【定番】詳解ディープラーニング 第 2 版

引用：Amazon

深層学習の実装と理論を本格的に学びたい人に向けた参考書です。Pythonをベースに、Keras・TensorFlow・PyTorchの3大ライブラリを使ってモデル構築を実演しているほか、自然言語処理やRNN、Attention、Transformerなど、トレンドの手法にも踏み込んでいます。

理論重視の方や、時系列データを扱うAIエンジニア志望者には非常に有益でしょう。

AIエンジニアとしてキャリアアップしたい方向けの参考書3選

AIエンジニアとして一通りの基礎を学んだ後は、より高度な技術や理論への理解を深める段階に入ります。現場で通用する実装力や、数式の裏側まで見通せる数学的な思考力が求められるためです。

この章では、実務の幅を広げ、キャリアの次のステージへ進むために役立つ参考書を以下のとおりご紹介します。

ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

引用：Amazon

人気シリーズの第3弾となる本書では、著者が独自に設計した軽量なディープラーニングフレームワーク「DeZero」を段階的に組み立てていきます。コードの1行1行を通じて、PyTorchやTensorFlowなど既存フレームワークの根幹となる仕組みが理解できます。

「フレームワークを使う側」から「中身を知る側」に進みたいAIエンジニアにとって、大きな成長のきっかけになるでしょう。

【定番】作ってわかる！アンサンブル学習アルゴリズム入門

引用：Amazon

勾配ブースティングやバギングといったアンサンブル手法を、Pythonで実際に一から構築することにより理解を深めていく参考書です。難しい数式ではなく、コードベースで動作を追いながら学べる構成なので、実装力を磨きたい方にぴったりです。

LightGBMやXGBoostなど、コンペでよく使われる手法も取り上げられており、実務を見据えたAIエンジニアには頼もしい参考書です。

『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』

引用：Amazon

「数学が苦手だけどディープラーニングの仕組みを深く理解したい」という人に向けて書かれた参考書です。高校レベルの微分や行列といった基礎分野から始まり、モデルの構造がどうして機能するのかを紐解いていきます。

解説とともにJupyter Notebook形式のコードも用意されており、動かしながら学べる実践的な構成です。理論に自信をつけたいAIエンジニアには最適でしょう。

AIエンジニアの資格に挑戦したい方向けの参考書3選

AIエンジニアとしての信頼性を高めるには、資格取得がひとつの有効な手段になります。生成AIやディープラーニングの分野では、基礎から応用まで幅広い知識が求められます。

ここでは、代表的な3つの試験に対応した参考書を以下のとおりご紹介します。

改訂版 生成AIパスポート テキスト＆問題集

引用：Amazon

生成AIの基礎知識や倫理・ガイドラインをしっかり押さえたい人に向けた参考書です。試験主催団体が監修した内容で、試験の出題傾向を踏まえた模擬問題も掲載されています。

プロンプト設計や著作権、情報セキュリティなど、実務でも重要なテーマをカバーしており、ビジネスに生成AIを取り入れたい方にも実用的な内容です。

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 第3版

引用：Amazon

日本ディープラーニング協会が監修したG検定対応の公式参考書です。AIの歴史や基本原理から、応用事例、倫理・法律まで網羅的に学べる構成になっています。

章末の確認問題で知識の定着も図れるため、試験対策だけでなくAIエンジニアとしての教養を深めたい方にも適しています。新シラバスに対応しているのも安心でしょう。

徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ)

引用：Amazon

こちらはE資格合格を目指すなら避けて通れない問題集です。講義経験豊富な執筆陣が過去の出題傾向を分析し、実践形式の問題を多数掲載。解答には詳細な技術的解説が付いているため、理解を深めながら着実に実力を伸ばせます。

知識の総仕上げにも最適で、現場で通用するスキルを習得したいAIエンジニアにぴったりです。

AIエンジニアの参考書のおすすめの選び方

この章では、AIエンジニアの参考書のおすすめの選び方として、以下の3つをご紹介します。

1. 自分のレベルと目的に合わせる
2. 数学・理論と実装がバランスよく書かれている参考書を選ぶ
3. 評価およびレビューをQiitaなどで確認してみる

自分のレベルと目的に合わせる

AIエンジニア向けの参考書を選ぶ際は、自分が「今どこにいて、何を目指しているか」を明確にすることが重要です。たとえば、AIを初めて学ぶ人と、実務経験を積んでいる人とでは、必要な内容が大きく異なってくるためです。

学習のゴールを先に定めたうえ、自分の現在地に合った一冊を選ぶことで、挫折せず学習も継続しやすくなります。

数学・理論と実装がバランスよく書かれている参考書を選ぶ

AIの理論だけでなく、実装スキルも身につけたいなら、どちらもバランスよく掲載されている参考書を選ぶと効果的です。なぜならAIエンジニアとして現場で活躍するには、アルゴリズムの背景を理解しつつ、それを自分でコードに落とし込める力が求められるからです。

理論と実践のどちらかに偏った本より、両面を網羅している一冊が成長を後押ししてくれます。

評価およびレビューをQiitaなどで確認してみる

購入前にQiitaやAmazonレビューなどで評価を調べておくのも大切です。実際に参考書を使った人の感想は、参考書のわかりやすさや内容の深さ、つまずきやすいポイントまで明確に知ることができます。

とくにQiitaではエンジニア目線での実践的なレビューも多く、自分にとって有益な一冊かどうかを見極める材料になります。

参考書を使ってAIエンジニアを目指す手順

「ただ参考書を使って学ぶだけ」では、もちろんAIエンジニアになることはできません。この章では、参考書を使ってAIエンジニアを目指すための手順として、以下の5ステップを紹介します。

1. AIに必要な数学の基礎を押さえる
2. Pythonとデータ処理を身につける
3. 機械学習の基本アルゴリズムと評価方法を学ぶ
4. 学んだ内容をもとに実績をつくる
5. 実績をもとに就職活動を行う

①AIに必要な数学の基礎を押さえる

AIエンジニアに欠かせないのが、数学の土台です。なぜなら微分や線形代数、確率統計といった分野は、機械学習アルゴリズムやディープラーニングの理解に直結するからです。

数式に苦手意識がある方も、基礎に絞って学べば十分対応できます。参考書によっては、図解や実例を用いてやさしく解説しているものも多いです。AIに使われる数学知識については、以下の記事もぜひ参考にしてください。

【2025】機械学習に数学知識は必須？よく使われる知識をご紹介！

②Pythonとデータ処理を身につける

よく言われていることではありますが、AIの実装にはやはりPythonが必須です。まずは文法や変数、関数など基本構文を押さえましょう。

次にPandasやNumPyといったライブラリを使って、データの読み込みや加工、可視化といった処理を学んでいきます。参考書では実際のコードを掲載しているものが多く、手を動かしながら習得できるので効率的です。

以下の記事では、Pythonの基本と応用のコードを確認できますので、興味のある方はぜひお読みください。

【2025】Pythonの初心者向けサンプルコード集！コピペOKの基本と応用サンプルコード集

③機械学習の基本アルゴリズムと評価方法を学ぶ

理論を理解したら、次は機械学習アルゴリズムの仕組みと評価手法を学びましょう。線形回帰や決定木、SVMなどのモデルや、精度・再現率・F値といった評価指標の意味を理解することで、実践への応用力が高まります。

このフェーズでは、図解がついている参考書が、学習を大きく後押ししてくれるでしょう。また、理解できない点は動画などを活用するのもおすすめです。

④学んだ内容をもとに実績をつくる

参考書で学んだ後は、その知識を得ただけで満足せず、実際に成果物をつくることがもっとも重要です。たとえばポートフォリオサイトにモデルを公開したり、Kaggleでデータ分析に挑戦したり、副業案件で小規模なプロジェクトに関わったり、また資格に挑戦するのも有効です。

ここで注意したいのは、履歴書やSNSなどで見せられる「可視化できる実績」を意識することです。経験の証明はキャリアに直結します。

⑤実績をもとに就職活動を行う

実績がそろったら、いよいよ就職・転職活動へ進みます。エンジニアとしての実力は、資格やアウトプットで客観的に証明できる状態が理想です。

ただし求人の内容とスキルのギャップに悩んだり、独学の限界を感じる場面も出てくるでしょう。そんなときこそ、AIに精通した第一人者や周囲のメンバーと協調し、より効率的に学べるAIエンジニア育成講がおすすめで、詳しくは次章でご紹介します。

参考書以外でAIエンジニアになるならAIエンジニア育成講座！

独学で学習を進めてきたものの、求人の内容とスキルの差に悩んでいる方におすすめなのが「AIエンジニア育成講座」です。こちらはまったくの未経験者に向けたセミナーとなっており、

• AI開発環境の構築
• Pythonによる実装
• 画像認識
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• 時系列データ分析

などなど、実務レベルの技術を効率よく学べます。自力ではたどり着きにくい領域を、プロ監修のカリキュラムで一気にカバーできる講座です。ひとりで限界を感じる前に、ぜひこの機会に以下のリンクをご確認ください。

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AIエンジニアのおすすめ参考書についてまとめ

AIエンジニアを目指すにあたっては、自分のレベルと目的を見極め、それに合った参考書を選ぶことがポイントと言えます。本記事で紹介した書籍は、入門から応用、資格対策まで幅広く網羅されているので、ぜひ購入を検討してみてはいかがでしょうか。

また、独学での限界を感じたときは、ぜひAIエンジニア育成講座の活用も視野に入れてください。着実にAIエンジニアとしての学習を積み重ね、理想のキャリアを実現していきましょう。