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こんにちは！
この記事では、以下のような疑問にお答えします。
読者の方生成AIやチャットボットの案件が増えてきて、自然言語処理を基礎から学びたいと思っています。どの本から読めばいいですか？
ぼく今の生成AIも、自然言語処理の積み重ねの上にあります。基礎の教科書で全体像をつかみ、BERTやTransformerの実践書に進むのがおすすめですよ。
この記事の内容
自然言語処理（NLP）は、人間の言葉をコンピュータで扱うための技術です。文書の分類、要約、翻訳、検索、チャットボット、そしてChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）まで、その応用はとても幅広くなっています。
生成AIを「使う」だけなら専門知識はなくても始められますが、精度の改善や独自の仕組みづくりに関わるなら、自然言語処理の基礎を理解しておくことが大きな強みになります。
この記事では、自然言語処理の基礎を学ぶ本、機械学習・深層学習で実践する本、BERT・Transformer・LLMを学ぶ本の3段階に分けて、おすすめの本を紹介します。
- 単語の扱い方や言語モデルなど、自然言語処理の基本的な考え方が分かる
- Pythonを使って、文書分類などの自然言語処理を実際に試せる
- BERTやTransformer、LLMの仕組みを理解し、生成AIの案件で深い話ができる
この記事を書いた人
それでは、中身に入っていきましょう！
ぼく自然言語処理の技術は進歩がとても速い分野です。本で基礎を固めつつ、新しい手法は論文や公式の情報で補っていくのがおすすめです。
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自然言語処理の基礎を学ぶ本
IT Text 自然言語処理の基礎
自然言語処理の基礎を、体系的に学べる教科書です。
言葉をコンピュータで扱うための基本的な考え方から、言語モデル、深層学習を使った手法まで、自然言語処理の主なテーマが整理されています。
大学の教科書として作られているので、理論をしっかり理解したい人に向いています。
自然言語処理の全体像を、基礎から正しく押さえたい人におすすめの1冊です。
作ってわかる！自然言語処理AI
自然言語処理のAIを、実際に作りながら学べる入門書です。
Pythonを使って、文章を扱うAIの仕組みを手を動かしながら理解できる構成になっています。
理論の本だけでは分かりにくい部分も、実際に動かすことでイメージしやすくなります。
プログラミングをしながら自然言語処理を学びたい人に向いています。
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機械学習・深層学習で実践する本
機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング
ポチップ
機械学習と深層学習を使った自然言語処理を、実践的に学べる本です。
scikit-learnとTensorFlowを使って、文章の分類などの自然言語処理の課題に取り組みながら、手法の考え方を学べます。
データの準備からモデルの作成、評価まで、実際の流れに沿って理解できるのが特徴です。
Pythonの基本が分かっていて、自然言語処理を実際に試してみたい人におすすめです。
Kaggleではじめる大規模言語モデル入門 自然言語処理〈実践〉プログラミング
ポチップ
データ分析のコンペティション「Kaggle」を題材に、大規模言語モデルを使った自然言語処理を実践的に学べる本です。
実際の課題に取り組みながら、大規模言語モデルをどのように使い、精度を上げていくのかが分かります。
2026年に出た新しい本なので、今の自然言語処理の進め方に沿って学べるのもうれしいポイントです。
実践的な力をつけたい人や、Kaggleに挑戦してみたい人に向いています。
BERT・Transformer・LLMを学ぶ本
BERTによる自然言語処理入門 Transformersを使った実践プログラミング
ポチップ
自然言語処理で大きな成果を上げたモデル「BERT」を、Transformersというライブラリを使って学べる本です。
文章の分類や固有表現の抽出など、BERTを使った代表的な課題に取り組みながら、実践的な使い方を身につけられます。
日本語の文章を題材にしているので、日本の案件にも応用しやすいのが特徴です。
BERTを使った自然言語処理を実務に取り入れたい人におすすめです。
Transformerによる自然言語処理
今の大規模言語モデルの土台となっている「Transformer」の仕組みと使い方を解説した本です。
Transformerがどのように文章を理解し、生成しているのかを、具体的な例とともに学べます。
生成AIの仕組みを深く理解しておくと、精度の改善や新しい使い方を考えるときの判断に役立ちます。
生成AIの技術的な土台をしっかり理解したいSEに向いています。
さいごに
自然言語処理は、生成AIの時代にますます重要になっている技術です。
まずは基礎の本で全体像をつかみ、機械学習・深層学習の本で実際に試し、最後にBERTやTransformerの本で今の生成AIの仕組みを理解してみてください。
言葉を扱うAIの仕組みが分かるSEは、生成AIの案件でとても頼りにされますよ。
ではまた！
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