文系でも転職・副業で稼げる AI プログラミングが最速で学べる!

□転職のチャンスも広がり、フリーランス・副業案件も狙える!
■人気沸騰のプログラミング言語「Python」が 21 日で身につく!
□未経験者でも安心! 複雑な公式や専門用語は最小限に
■わからないことがあったら著者に無料質問!「特設サイト」との連動

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「AI を作る」のではなく「AI を操る」プログラミングが学べる!
本書は、世間によくある「AI プログラミングの専門書」ではありません。統計学や微分積分など、退屈な話を詳しく話した専門書ではなく、「AI 時代の働き方に使えるビジネス書である」ということです。

本書では、「未経験者が AI プログラミング学習する」ことで「AI を使う人」を目指すことに重点を置き、複雑な公式や専門用語は最小限に留めています。

さらに、少しでも成長を実感してもらうため、手を動かしながら理解を深められるパートを多用意しています。

それぞれ家庭にあるパソコンを使い、手を動かしながら AI プログラミングを 1 ステップずつ体験できます。ゴールに到達するころには、曖昧で得体の知れない存在だった AI の仕組み、AI ができること・できないことを理解できているでしょう。
第 1 章 AI プログラミングを始めるべきこれだけの理由
第 2 章 初めての人でも安心! AI プログラミングの基礎知識
第 3 章 AI プログラミングに欠かせない「Python」を身につけよう!
第 4 章 AI プログラミングの代表「画像検出」をやってみよう!
第 5 章 話題の機械学習を体験しよう!

『文系でも転職・副業で稼げる AI プログラミングが最速で学べる!』 (日比野新 著、かんき出版、2020 年 1 月刊) は、数学やプログラミングの経験が無い人が、Python で画像検出と機械学習を手元のパソコンで体験することを通じて AI の仕組みとできること / できないことを掴むための入門書です。版元自身がこの本を、統計学や微分積分を詳しく語る専門書ではなく、AI を作るのではなく操る側に立つためのビジネス書と位置づけています。著者の日比野新氏は、版元の刊行時プロフィールによれば高校卒業後 18 歳でエンジニアになり、30 年間にわたって業務アプリケーションの提案、SE やプログラマーの人材育成 / 採用、ユーザーサポート、システム保守を行ってきた人物で、プログラミング指導歴は 15 年、著書に『文系でもプログラミング副業で月 10 万円稼ぐ!』 (かんき出版) があります。

全 5 章の構成、動機づけから Python、画像検出、機械学習の体験へ

構成は全 5 章です。第 1 章で AI プログラミングを始める理由を説き、第 2 章で初めての人向けに AI プログラミングの基礎知識を整理し、第 3 章で AI プログラミングに欠かせない言語として Python を身につけます。第 4 章は AI プログラミングの代表例として画像検出を実際に動かし、第 5 章で機械学習を体験する流れです。版元の紹介文によれば、複雑な公式や専門用語は最小限に留め、家庭にあるパソコンで手を動かしながら 1 ステップずつ進める構成で、Python の習得には 21 日という期間を掲げています。わからない点を著者に質問できる特設サイトとの連動も、刊行時の版元案内に含まれています。

AI を作る側ではなく使う側に立つための技術背景

機械学習の学習には、モデルの数理を理解して自分で設計する道と、すでに用意されたライブラリや学習済みモデルを呼び出して目的に使う道の 2 つがあります。前者には線形代数と確率統計が必須ですが、後者は Python の基本文法とライブラリの使い方がわかれば、画像に写った物体の位置を検出したり、データからパターンを学んで分類したりする処理を数十行で動かせます。Python がこの分野の共通語になったのは、読みやすい文法に加えて、数値計算や機械学習のライブラリが揃っていて、専門家が作った成果を非専門家が数行で再利用できるからです。本書が第 4 章で画像検出、第 5 章で機械学習という順に動かす体験を置いているのは、まず結果を見て AI の得手不得手を体感し、そのうえで仕組みに関心が向いた人が次の専門書へ進めるようにする順路で、AI を業務で使う側に立つ人にとっては、数式から入るより挫折の少ない入口です。

文系 / 未経験者の前提と、専門書へ進むべき人

前提知識は不要で、パソコンの基本操作ができれば読み始められます。一方で、機械学習の理論やモデル設計の力を積み上げたいエンジニア志望者には、数式を意図的に省いた本書は密度が足りません。その場合は体系的な専門書や、機械学習本の学習ルートを数学の得手不得手別に整理した 機械学習 / ディープラーニング本ガイド から次の一冊を選ぶべきです。また 2020 年 1 月刊のため、2022 年以降に広まった生成 AI や大規模言語モデルは範囲外で、ライブラリの導入手順も刊行時の環境が前提です。手順が手元と異なる場面では、版元の特設サイトや公式ドキュメントで補う覚悟が要ります。書名にある転職 / 副業や収益の文言は版元の訴求であり、本書を読めば収入や転職先が保証されるわけではない点は、買う前に押さえておくべき事実です。

元が取れるのは、AI という言葉を仕事で扱うようになったのに中身が見えず、数式の壁で足を止めてきたビジネスパーソンです。読み終えるころには、Python の基本文法で簡単なプログラムを書き、画像検出と機械学習を自分のパソコンで一度動かした経験を持ち、AI にできることとできないことを自分の言葉で説明できる状態になります。プログラミング自体をもう少し腰を据えて学びたくなったときは、Python 本の選び方 で最初の一冊から実務水準までの道筋を整理しています。深く学ぶかどうかの見極めを、挫折なしに済ませたい人にとって、手を動かして AI の輪郭を掴める本書は確かな出発点です。