新卒エンジニアが2025年に買ってよかった本

本記事は【Advent Calendar 2025】の16日目の記事です。

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こんにちは！AI戦略室 AIソリューション1課 新卒のS.Hです！

2025年に買ってよかった本を紹介したいと思います。

あくまで個人的な感想ですので、参考程度に読んでいただければ幸いです。

タイトル	値段	ジャンル
1. ソフトウェアエンジニアガイドブック ―世界基準エンジニアの成功戦略ロードマップ	4,180円	ビジネス
2. Airbnb Story 大胆なアイデアを生み、困難を乗り越え、超人気サービスをつくる方法	2,465円	ビジネス
3. (模擬問題付き)徹底攻略 AWS認定 ソリューションアーキテクト − アソシエイト教科書 第3版［SAA-C03］対応	2,860円	クラウド
4. 基礎から学ぶ統計学	3,520円	統計
5. 改訂新版［エンジニアのための］データ分析基盤入門＜基本編＞　データ活用を促進する！ プラットフォーム＆データ品質の考え方	3,300円	データ
6. ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編	3,960円	AI
7. Pythonで動かしながら学ぶ コンピュータネットワーク (KS情報科学専門書)	4,180円	ネットワーク

ソフトウェアエンジニアガイドブック ―世界基準エンジニアの成功戦略ロードマップ

• 購入のきっかけ
  • 1on1でキャリアパスついて聞かれたときに、「将来どうなりたいか」についてうまく答えられませんでした。エンジニアにどのような選択肢があるの、キャリアを進む中でどのような行動が必要なのかを体系的に理解したいと思い、購入しました。
• 内容
  • 「キャリアパス」「役割ごとに求められるスキル」「学習方法」など、エンジニアが歩むべき道や成長に必要な要素を体系的に解説している本です。
• 読んでみて
  • アメリカのテック企業を前提としているため、日本企業の組織構造とは合わない部分も多少あります。しかし、エンジニアが成長するための「心構え」や「行動指針」など、ためになることがたくさんありました。初心者から上級者まで全員におすすめできる一冊です。

Airbnb Story 大胆なアイデアを生み、困難を乗り越え、超人気サービスをつくる方法

• 購入のきっかけ
  • 技術的なスキルだけでなく、「なぜそのプロダクトが成功したのか」というビジネス的な視点も身につけたいと思い購入しました。
• 内容
  • Airbnbの創業から現在に至るまでの軌跡を描いたノンフィクションです。
    創業者たちが資金難に苦しみながらシリアルで食いつなぎ、投資家から何度も断られながらもアイデアを磨き続けた過程が詳細に描かれています。
• 読んでみて
  • ユーザーが「なぜサービスを利用するのか」「どんな体験があればリピートしたいと思うのか」を徹底的に分析し、着実にニーズを掴んでいく様子が印象的です。

(模擬問題付き)徹底攻略 AWS認定 ソリューションアーキテクト − アソシエイト教科書 第3版［SAA-C03］対応

• 購入のきっかけ
  • AI戦略室でもクラウドを多用してサービス開発を行うため、体系的にAWSを学んでおきたいと思い購入しました。
• 内容
  • AWS認定ソリューションアーキテクト アソシエイト試験（SAA-C03）に対応した教科書です。EC2、RDS、S3などの基本サービスから、VPC、Lambda、CloudFrontなど、実務でよく使うサービスを網羅的に解説しています。各章末には理解度を確認できる演習問題があり、巻末には本番形式の模擬問題も収録されています。
• 読んでみて
  • 初心者に優しい内容で各サービスの説明が丁寧に書かれており、クラウドを体系的に学ぶ上でオススメの本です。ただし欠点として、各サービスのより具体的な説明やユースケースが不足しているため、実務に即した問題が出題されるSAA試験の合格は難しいかもしれません。

基礎から学ぶ統計学

• 購入のきっかけ
  • AI・機械学習のプロジェクトに関わる中で、データ分析の結果を正しく解釈したり、モデルの評価指標を適切に理解したりするには、統計の基礎が不可欠だと感じ購入しました
• 内容
  • 統計学の基礎を体系的に学べる教科書です。記述統計（平均、分散、標準偏差など）から始まり、確率分布、推定、検定、回帰分析まで、統計学の主要なトピックを網羅しています。数式だけでなく、図やグラフを使った視覚的な説明が豊富で、各章末には理解度を確認できる演習問題も用意されています。
• 読んでみて
  • 統計学を基礎から学びたい初学者、数学が苦手だけど統計を理解したいエンジニアにおすすめです。データサイエンスや機械学習には記述統計や確率分布が必ず使われるため、土台を学ぶことができます。

改訂新版［エンジニアのための］データ分析基盤入門＜基本編＞　データ活用を促進する！ プラットフォーム＆データ品質の考え方

• 購入のきっかけ
  • データはAIの学習や分析の土台となります。その背景知識を理解し、より高品質なデータを収集することで、高性能なAIモデルの構築や精度の高い分析が可能になると考えました。特に、Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（ロード）といったデータパイプラインの基礎を体系的に学びたいと思い、購入しました。
• 内容
  • データ分析基盤の設計・構築に必要な知識を体系的に解説した入門書です。データレイク、データウェアハウス、データマートといった基本概念から、ETL/ELTパイプラインの設計、データ品質管理、メタデータ管理まで幅広くカバーしています。
• 読んでみて
  • データ品質の重要性やデータガバナンスの考え方など、技術面だけでなく運用面の課題についても触れられているが特に印象に残りました。またETLとELTの違いや、バッチ処理とストリーム処理の使い分けなど、基本的な知識が身に付きます。

ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編

• 購入のきっかけ
  • 最新の画像生成AIは拡散モデル（Diffusion Models）よばれるアーキテクチャが主流となっているため、その仕組みを理論だけでなく実装レベルで理解したいと思い購入しました。「ゼロから作る」シリーズは過去にも読んでおり、実装を通して学ぶスタイルが自分に合っていたことも決め手でした。
• 内容
  • 生成モデルの基礎から最新の拡散モデルまでを段階的に学ぶことができます。正規分布、多次元正規分布、混合ガウスモデル、ニューラルネットワーク、変分オートエンコーダ（VAE）、拡散モデルという順に、ステップを踏んで理解を深めていける構成になっています。
• 読んでみて
  • 実装を通して学ぶことで、拡散モデルの数式の意味や各ステップの役割が深く理解できました。特に、ノイズを段階的に除去していくプロセスを実装することで、「なぜこのアルゴリズムが機能するのか」を理解することができます。
    ただし欠点として、text-to-imageやimage-to-imageといった条件付き生成には対応していません。扱っているのは主に無条件の画像生成で、実務で使われているStable DiffusionやMidjourneyのようなテキストプロンプトからの生成については触れられていません。また、全体的にボリュームが少なく感じられ、もう少し応用的な内容や最新モデルの解説があっても良かったと思います。

Pythonで動かしながら学ぶ コンピュータネットワーク (KS情報科学専門書)

• 購入のきっかけ
  • Webアプリケーション開発やクラウドを利用する中で、ネットワークの知識不足を感じる場面が増えてきました。HTTPやTCP/IPといった用語は知っているものの、実際にどのように通信が行われているのか、パケットレベルでの理解が曖昧だったため、実装を通して学べる本書を購入しました。
• 内容
  • コンピュータネットワークの基礎をPythonで実装しながら学べる技術書です。TCP/IP、UDP、HTTP、DNSといったプロトコルの仕組みを、Pythonを使って実際に動かしながら理解していきます。
• 読んでみて
  • 実際にコードを書きながら学ぶことで、抽象的だったネットワークの概念が具体的にイメージできるようになりました。特に、TCPの3ウェイハンドシェイクやHTTPリクエストの送受信を自分で実装することで、インターネットの裏側を少し理解できた感覚がありました。

最後に

振り返ってみると、2025年は興味が発散しがちで、あれもこれもと手を出してしまった一年でした。

2026年は焦点を絞って、クラウド（特にGoogle Cloud）を中心に学んでいこうと思います。

イベント告知

12月23日にイベントを開催します！申し込みはこちらから▼

https://mynaviit.connpass.com/event/376769