自然言語処理について知りたい人のために、おすすめの本などを紹介します。
自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）とは、AIが人間の言葉を理解し、生成し、活用する技術です。文章の翻訳、感情分析、チャットボットなどに応用され、私たちの生活やビジネスをより便利にしています。言葉とテクノロジーをつなぐ最前線の技術です。
まずはじめに、自然言語処理がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラーも紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- AIや機械学習の研究者：自然言語処理（NLP）の理論や最新の研究成果を深く学びたい
- ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティスト：自然言語処理を利用したアプリケーションやアルゴリズムを開発したい
- 学生や初心者：自然言語処理の基本的な概念や実践的なスキルを習得したい
- スタートアップの起業家：自然言語処理を活用して革新的なサービスやプロダクトを創出したい
- 企業のAI導入担当者や技術リーダー：自然言語処理技術を活用した業務改善やビジネス戦略を考えたい
- 翻訳業界のプロフェッショナル：NLPを活用して効率的な翻訳作業を実現したい
- マーケティング担当者：自然言語処理を活用して、顧客データの分析やパーソナライズされたコンテンツを作成したい
- 教育分野の研究者や実務者：自然言語処理を応用して教育支援ツールや教材を開発したい
- ライターやコンテンツ制作者：文章生成やテキスト要約を効率化するためにNLPを活用したい
- コンサルタントやビジネスアナリスト：自然言語処理技術の導入効果やリスクをクライアントに提案したい
- 法務や医療分野の専門家：文書解析やデータ抽出など、専門分野での応用を考えている
- 感情分析やカスタマーサポートに関心がある人：顧客レビューや問い合わせデータを分析し、サービス改善に活かしたい
- 自然言語処理を使ったデータ分析に関わる人：大量のテキストデータを効率よく分析し、洞察を得たい
- 研究者や教育者：自然言語処理の知識を教えたり、研究を進めるための情報を得たい
- 一般消費者や興味を持つ人：日常的に使うアプリケーション（ChatGPTなど）の仕組みを理解したい
- 倫理やAI社会影響を研究する人：NLP技術が社会や倫理に与える影響を評価したい
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んで学んでみましょう！
おすすめ5選）自然言語処理の本
自然言語処理がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
IT Text 自然言語処理の基礎
書籍情報
ポチップ
深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく!
本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。
自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。
大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
「自然言語処理の基本概念を体系的に学べる」「大学教科書としてちょうどよい難易度」と好評です。特に、形態素解析、構文解析、意味処理、情報検索、機械学習による言語処理などを、基礎理論から丁寧に解説している点が評価されています。また、「数式と説明のバランスがよい」という声もあります。 一方で、「最新の深層学習系NLPは少なめ」「演習や実装例は限定的」という感想もありますが、自然言語処理を基礎から体系的に学びたい学生や初学者に支持されている一冊です。
読者のXポスト例
自然言語処理〔三訂版〕
書籍情報
ポチップ
日本語や英語などの自然言語は人間の知的活動の根幹をささえるメディアである。
自然言語のコンピュータ処理に関する研究・技術分野を自然言語処理と呼ぶ。
近年のコンピュータおよびニューラルネットワークの進展とともに自然言語処理技術は劇的に進展し、ウェブサーチ、対話システム、機械翻訳などの応用システムが我々の日常に浸透しはじめている。本書では、自然言語の性質、コンピュータで処理するアルゴリズム、難しさ等を理解する。
amazon.co.jp書籍情報より引用
これによって、自然言語処理の応用システムを健全に利活用する能力を身につける。
読者感想のAIまとめ
「自然言語処理を基礎理論から最新技術まで体系的に学べる定番教科書」と高く評価されています。特に、形態素解析、構文解析、意味解析、機械翻訳、ニューラルネットワーク、Attention機構などを、理論と実応用の両面から丁寧に解説している点が好評です。また、「大学教材や研究入門として優秀」という声もあります。一方で、「数式やアルゴリズム理解には情報系の基礎知識が必要」「入門書としては難易度が高め」という感想もありますが、自然言語処理を本格的に学びたい読者に支持されている一冊です。
読者のXポスト例
ゼロから作るDeep Learning (2) 自然言語処理編
書籍情報
ポチップ
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。
第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。
前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。
amazon.co.jp書籍情報より引用
最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る!
読者感想のAIまとめ
「数式とコードの両方で自然言語処理を理解できる」「“ブラックボックス”だった深層学習の中身が見えてくる」と好評です。特に、word2vec、RNN、LSTM、seq2seq、Attentionなどを、Python実装を通じて段階的に学べる点が評価されています。また、「手を動かしながら理解できる」という声もあります。 一方で、「Pythonや線形代数の基礎知識が必要」「実装中心なので読むだけでは難しい」という感想もありますが、自然言語処理と深層学習を実践的に学びたい読者に支持されている一冊です。
読者のXポスト例
実践 自然言語処理 実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス
書籍情報
ポチップ
自然言語処理(Natural Language Processing:NLP)の本格的な実践書。
過去10年間で起きたブレークスルーにより、NLPは小売、医療、金融、法律など、さまざまな分野での利用が増えてきました。
急速に利用が拡大する中で、産業界でNLPを使ったシステムを構築するのに必要な知識を学べる講座や書籍は不足していました。本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
「理論だけでなく実装・運用まで踏み込んだ実践書」「実世界でNLPをどう使うかが具体的にわかる」と高く評価されています。特に、テキスト分類、情報抽出、Transformer、BERT、データ前処理、モデル評価、MLOpsなどを、実際の開発フローに沿って解説している点が好評です。また、「機械学習エンジニアの実務に直結する」という声もあります。 一方で、「Pythonや機械学習の前提知識が必要」「内容量が多く中級者以上向け」という感想もありますが、NLPアプリケーション開発を本格的に学びたい読者に支持されている一冊です。
ことばの意味を計算するしくみ 計算言語学と自然言語処理の基礎
書籍情報
ポチップ
本書は、ChatGPTで周知となった「ことばのテクノロジー」としての自然言語処理と、哲学・数学・論理学から「ことばをサイエンスする」計算言語学との架け橋となる教科書である。
どちらの世界も知り尽くした第一線の若手研究者が基礎から最先端までを妥協なしに書き上げた。
骨太だが、豊富な例とかみ砕いた説明が読者の背中を押してくれる。生成AIを作る人使う人はもちろん、「ことばを数学する」と聞いて心がざわつくようなすべての人に届けたい。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
計算言語学と自然言語処理を橋渡しする貴重な入門書として高く評価されている。形式意味論から深層学習・大規模言語モデルまで体系的に学べ、解説や練習問題も丁寧。一方で数式や理論はやや難しく、理解を深めるには関連文献を併読するとよいという声が多い。
注目の新刊）自然言語処理の本
自然言語処理がわかる本の注目の新刊を、1冊、紹介します。
Webテクノロジー 自然言語処理・検索・推薦・大規模言語モデル (メディアテクノロジーシリーズ 13)
書籍情報
ポチップ
本書では,インターネットとWebの基礎から,機械学習,自然言語処理,情報検索,情報推薦,大規模言語モデルまで,現代のWebサービスを支える多様な技術を幅広く扱っています。Webテクノロジーは,通信プロトコルやWebアプリケーションの仕組みに加えて,検索エンジン,推薦システム,生成AIなど,日常的に利用されるサービスの中核をなす情報処理技術とも深く関わっています。本書では,それぞれの技術について,基礎的な考え方に加えて代表的な手法や応用例も解説しています。各章は個別のテーマごとに構成されているため,最初から順に読み進めるだけでなく,興味のある章から読むこともできます。必要な知識を目的に応じて学びながら,Webテクノロジー全体への理解を広げられる一冊です。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
「Webの基礎から機械学習、自然言語処理、検索、推薦、LLMまでを歴史的な流れで体系的に理解できる」「従来のWeb開発と生成AI時代の技術変化を一冊で俯瞰でき、時代の転換点を学べる」と高く評価されています。一方で、扱う範囲が広いため各テーマの掘り下げは入門レベルとの声もあります。
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
書籍情報
ポチップ
従来のKaggle関連書籍では、十分に取り扱うことができずにいたテキストデータを扱うコンペティション(NLPコンペ)に焦点を当てた初の書籍です。注目が集まっている大規模言語モデルに関する内容をふんだんに盛り込み、基本的な使い方から、性能を底上げする応用的な使い方までを幅広く解説しています。
・実践的な課題解決の場で得られた知見をもとに内容を構成し、教科書的な書籍とは異なる実用的な視点を提供。コンペ参加者に限らず、大規模言語モデルに関心を持つエンジニアや研究者にとっても有益!
・基礎編では、基礎知識のみにとどめず、大規模言語モデルの性能をさらに引き出すための、実践的な暗黙知や勘所などのウラ側も詳しく解説。コンペの上位スコアを追体験できるサンプルコードも提供。
・応用編では、多彩な8つのKaggleコンペを題材に、概要・データ構造・評価指標を整理し、ベースラインとして公開されている手法および上位解法を紹介。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
LLMの理論だけでなく、Kaggleを題材に前処理・評価・ファインチューニング・RAGなどを実践的に学べる点が高く評価されています。実務に近い知見が豊富で、手を動かしながら学べる一方、内容はやや高度で、Pythonや機械学習の基礎知識がある読者向けという声も見られます。
ロングセラー）自然言語処理の本
自然言語処理がわかる本のロングセラーを、5冊、紹介します。
自然言語処理の教科書
書籍情報
ポチップ
普遍的な知識・技術を解説する自然言語処理の「教科書」
深層学習の登場により、人工知能分野の技術が広く注目されています。
特に自然言語処理は、我々の生活の中に深く浸透してきました。
例えば検索システム、SiriやAlexaなどの音声対話システム、DeepLといった機械翻訳が挙げられます。
いまや多くの企業や研究機関が、自然言語処理を用いた様々なプロジェクトを進めています。本書はどの時代の自然言語処理にも必要となる技術について解説します。
新しい技術が次々と生み出されていく中で、自然言語処理の実装に関する知識は古びてしまう可能性を孕んでいますが、本書では自然言語処理システムの開発で必要となる普遍的な知識を中心に掲載します。解説の特色として、はじめに開発方法やデータ、評価基準など自然言語処理システムの開発全体に関する内容を載せます。
amazon.co.jp書籍情報より引用
続いて自然言語処理のタスク別に各システムの開発について取り上げ、どのような方針で設計するか、必要となってくる技術は何かを伝えます。
最後に、類書でほとんど取り上げられていないにもかかわらず自然言語処理システムの構築には欠かせない知識となる辞書やコーパスの構築方法についても解説します。
読者感想のAIまとめ
自然言語処理の基礎から実践までを体系的に学べる入門書として評価されています。理論だけでなく実例を交えた説明がわかりやすく、初学者でも読み進めやすいという声が多く見られます。一方で、数式や専門用語が増える後半は難易度が上がるものの、自然言語処理を学ぶ土台作りに適した一冊との評価です。
読者のXポスト例
IT基礎教養 自然言語処理＆画像解析 生成AIを生み出す技術
書籍情報
ポチップ
「AIはどのように人間の言葉を理解し、どのようにコンテンツを生成するのか?」
生成AIが日常生活や仕事の現場に溶け込みつつある今、誰もが思うであろう疑問に、深く丁寧にやさしく答えるのが本書です。いわゆる文系パーソンや非エンジニアにとっては馴染みの少ないトピックが多めかもしれませんが、技術的な部分は図解や注釈をふんだんに用いてボリュームを割いて解説しています。また、実際に文章分類問題や画像解析問題を解くパートでは、実際の挙動が確かめられるPythonのコードをGoogle Colaboratory上に用意。Webブラウザ上でボタンを押すだけで実行結果を確認できます。座学と実践の両軸から深いレベルで学べるため、読後は知的好奇心が満たされ、かなりの高揚感が得られるはずです。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
読者からは、「生成AIの仕組みを表面的な使い方ではなく基礎から理解できる」という評価が多く見られます。図解やPythonのサンプルコードが豊富で、自然言語処理や画像解析を実際に試しながら学べる点が好評です。一方で、AI経験者にはやや入門的との声もありますが、非エンジニアや初学者が生成AIの技術的な土台を学ぶ最初の一冊として高く評価されています。
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
書籍情報
ポチップ
自然言語処理の標準モデル、BERTを使いこなせるようになる!
BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。
「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。
前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。
具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング(BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習)、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
BERTやTransformerの基礎理論を押さえたうえで、Google Colaboratoryとサンプルコードを使って実践的に学べる点が高く評価されています。一方で、説明はコンパクトなため、機械学習や自然言語処理の完全な初心者にはやや難しく、基礎知識がある読者向けという声も見られます。
Transformerによる自然言語処理
書籍情報
ポチップ
機械翻訳,音声テキスト変換といった技術の基となる自然言語処理。その最有力手法である深層学習モデルTransformerの利用について基礎から応用までを詳説。〔内容〕アーキテクチャの紹介/事前訓練/機械翻訳/ニュースの分析。
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読者感想のAIまとめ
読者からは、「Transformerの理論を数式だけでなく実装を通して理解できる」「サンプルコードを動かしながら学べるため実践力が身につく」と高く評価されています。一方で、深層学習やPythonの基礎知識がないと難しく感じるという声もあり、初心者よりも機械学習の基礎を学んだ後のステップアップに適した一冊との評価が目立ちます。
機械学習エンジニアのためのTransformers 最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発
書籍情報
ポチップ
「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。
amazon.co.jp書籍情報より引用
2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。
テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。
読者感想のAIまとめ
読者からは、「Transformerの理論だけでなく、Hugging Faceを使った実践的なモデル開発まで体系的に学べる」という評価が多く見られます。サンプルコードが豊富で、ファインチューニングや高速化手法まで扱っており実務に役立つとの声がある一方、機械学習やPyTorchの基礎知識が前提のため、初心者には難易度が高いという意見もあります。
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