DATA STUDY ／観測日 2026-08-15

AI・機械学習・データで最も引用された技術書ランキング【被引用数調査】

結論：2026-08-15時点で、AI・機械学習・データの分野で開発者に最も引用された技術書は「ゼロから作るDeep Learning」（22記事が引用）。 2位は「Kaggleで勝つデータ分析の技術」（17記事）。上位30冊で計231件の引用を機械集計しました。

30調査対象（冊）

231引用（件）

221位の引用数

AI・機械学習・データ被引用ランキング TOP30

主指標は「開発者の技術記事で実際に引用された記事数（被引用数）」。サイトの開発者注目度ランキング（新しさ・反応を加味した総合スコア）とは別集計です。

順位	技術書	引用記事
1	ゼロから作るDeep Learning	22
2	Kaggleで勝つデータ分析の技術	17
3	分析者のためのデータ解釈学入門　データの本質をとらえる技術	10
4	日本統計学会公式認定　統計検定準1級対応　統計学実践ワークブック	9
5	ゼロから作るDeep Learning 2	9
6	実践的データ基盤への処方箋〜ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ	9
7	ディープラーニングを支える技術 --「正解」を導くメカニズム［技術基礎］	8
8	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	8
9	詳解ディープラーニング第2版	8
10	大規模言語モデル入門	8
11	経済・ファイナンスデータの計量時系列分析	8
12	パターン認識と機械学習　上	7
13	指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門データを洞察につなげる技術	7
14	ディープラーニングを支える技術〈2〉 --ニューラルネットワーク最大の謎	7
15	Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編	7
16	［第3版］Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践	7
17	評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋	7
18	基礎から学ぶ統計学	6
19	AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]	6
20	パターン認識と機械学習　下	6
21	データ分析に必須の知識・考え方統計学入門仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅	6
22	因果推論入門〜ミックステープ：基礎から現代的アプローチまで	6
23	AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン	6
24	データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門コードと連動してわかる可視化手法	6
25	これなら分かる最適化数学	6
26	データ分析・AIを実務に活かすデータドリブン思考	5
27	統計学のための数学入門30講	5
28	因果推論の科学「なぜ？」の問いにどう答えるか	5
29	因果推論	5
30	実践Data　Scienceシリーズ　PythonではじめるKaggleスタートブック	5

この調査での「引用」とは？

技術記事（Qiita・Zenn等）の本文から機械的に検出できた書籍リンク・ISBNを「引用」として数えています。書名がテキストで書かれただけの言及は含みません。算出の詳細は方法論を参照。データは出典明記で自由に引用・転載できます（出典: tasklog https://s-tasklog.com/study/ai）。

→ AI・機械学習・データの開発者注目度ランキング（更新型）／被引用・評価・勢いで比較／AI・機械学習・データのUdemy講座／全分野の被引用データスタディ2026

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この調査での「引用」とは？

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