AI・機械学習の基礎を「じわじわ」理解！『じわじわわかる機械学習』がAmazonで予約受付中

AI・機械学習の基礎を「じわじわ」理解！『じわじわわかる機械学習』がAmazonで予約受付中

近年、生成AIの急速な進化により、人工知能（AI）や機械学習への関心はますます高まっています。多くの人々がこの先端技術を学びたいと考える一方で、「専門書は難解な数式やプログラミングコードで挫折してしまう」という声も少なくありません。そうした声に応える一冊として、株式会社RevComm取締役/リサーチディレクターである橋本泰一氏の著書『じわじわわかる機械学習データ分析・アルゴリズムのなかみ』が、2026年4月9日（木）に株式会社インプレスより発売されます。現在、Amazonでは先行して予約注文を受け付けています。

本書は、数学が苦手な学生や新人エンジニア、さらにはAIやデータ活用に関心を持つビジネスパーソンまで、幅広い層が機械学習の「なぜ？」と「しくみ」を無理なく理解できるよう、数式を極力使わず、図解を中心に解説しているのが特徴です。

なぜ今、機械学習の基礎知識が重要なのか

生成AIの技術が私たちの生活やビジネスに深く浸透しつつある現代において、機械学習はAIを支える基盤技術としてその重要性を増しています。しかし、その根幹を理解していなければ、AIの可能性を最大限に引き出すことも、適切に活用することも難しいでしょう。本書は、まさにこの「基盤」を誰もが理解できるよう、丁寧なアプローチで解説しています。

数式不要！「イメージ」で学ぶ機械学習の全体像

本書の最大の魅力は、複雑な数式や専門的なプログラミング知識がなくても、機械学習の基本的な概念から応用までを一冊で俯瞰できる点にあります。具体的な内容としては、以下の点が挙げられます。

数式なし・図解中心の解説: 視覚的な情報を多用することで、抽象的な概念も直感的に理解できるよう工夫されています。
機械学習の全体像を網羅: 教師あり学習、教師なし学習といった基本的な枠組みから、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、強化学習といった発展的なテーマまで、幅広くカバーしています。
初心者にとって最適な構成: これからAIを学び始めたい高校生や学生、新人エンジニアにとって、無理なく学習を進められるよう、段階的に知識を深められる構成となっています。

本書が特におすすめの方

本書は、特に以下のような方々に最適な学習ツールとなるでしょう。

これからAIや機械学習を学び始めたい、高校生・学生・新人エンジニアの方
DX推進やデータ活用の現場で、機械学習について全体像を把握したいビジネスパーソンの方
図解を中心に機械学習の基本を一冊で俯瞰したい方

これらの読者層にとって、本書は機械学習の奥深い世界への最初の一歩を、安心して踏み出すための道しるべとなるでしょう。

本書で学べる機械学習の主要アルゴリズムと概念

『じわじわわかる機械学習データ分析・アルゴリズムのなかみ』は、機械学習の多様な側面を体系的に学べるよう、以下の章立てで構成されています。

第1章：機械学習とは？

機械学習の基本的な定義や、それがどのような課題を解決するために使われるのかといった、導入部分を解説します。AIとの関係性についても触れられ、初心者でも全体像を把握しやすいよう配慮されています。

第2章：機械学習の手順

データ分析を始める上で不可欠な、データの準備と前処理、特徴量エンジニアリング、データ分割、そしてモデルの評価といった一連のプロセスを、具体的なステップとして丁寧に解説します。実務で役立つ基礎知識が身につきます。

第3章：教師あり学習

最も一般的な機械学習の手法の一つである教師あり学習について、多岐にわたるアルゴリズムが紹介されます。

k近傍法: シンプルながら強力な分類手法。
線形回帰: 数値予測の基本。
ロジスティック回帰: 二値分類に用いられる。
サポートベクターマシン: 分類問題を解くための強力な手法。
ナイーブベイズ: 確率に基づいた分類器。
決定木: 分岐構造で意思決定を表現。
ランダムフォレスト、勾配ブースティング: 複数の決定木を組み合わせるアンサンブル学習の代表例。

これらのアルゴリズムが、どのような状況でどのように機能するのか、図解を通じて直感的に理解できます。

第4章：ニューラルネットワーク

現代AIの根幹をなすニューラルネットワークについて、その仕組みからディープラーニングへの発展までを解説します。

単純パーセプトロン、多層パーセプトロン: ニューラルネットワークの基礎。
ディープラーニング: 深層学習の概念と応用。
活性化関数、最適化アルゴリズム、正則化と正規化: ニューラルネットワークを効果的に学習させるための重要な要素。

AIの最先端技術への理解を深めるための重要な章です。

第5章：教師なし学習

データに正解ラベルがない状態でパターンや構造を発見する教師なし学習について、主要な手法を学びます。

k平均法、階層クラスタリング、DBSCAN: データ群を類似性に基づいてグループ分けするクラスタリング手法。
主成分分析、t-SNE: 複雑なデータをより理解しやすい形に変換する次元削減手法。

これらの手法は、データの中から隠れた洞察を見つけ出すために非常に有用です。

第6章：強化学習

AIが試行錯誤を通じて最適な行動を学習する強化学習について、その基本原理と代表的なアルゴリズムを解説します。

Q学習、深層Q学習: エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する学習方法。

ゲームAIやロボット制御など、幅広い分野で応用される強化学習の基礎が身につきます。

著者からのメッセージ：数式を超えた「じわじわ」とした理解を

著者の橋本泰一氏は、本書執筆にあたり、次のようなコメントを寄せています。

「昨今、生成AIの話題が尽きない一方で、その中身を理解しようとすると、急に難しさを感じる方も多いのではないでしょうか。本書は「機械学習って、結局のところ何をしているの？」といった疑問に、あえて数式を使わず、親しみやすい図解を通じて、頭の中で『じわじわ』と納得しながら読み進められる一冊として執筆しました。数学が苦手でも、プログラミングを知らなくても、概念を正しく捉えることができれば、最新のAIニュースもエンジニアとの会話も、驚くほどクリアに見えるようになります。勉強という肩肘を張った感覚ではなく、新たな視点を得る読み物として、機械学習の奥深い世界を楽しんでいただければ幸いです。」

このメッセージからも、本書が読者の「わからない」に寄り添い、機械学習の面白さを伝えようとする著者の熱意が伝わってきます。

著者プロフィール：橋本泰一氏

本書の著者である橋本泰一氏は、東京工業大学大学院にて計算工学を専攻し、博士（工学）の学位を取得しています。長年にわたり自然言語処理の研究に従事し、グリー株式会社やLINE株式会社ではビッグデータ分析プラットフォームやスマートスピーカーの開発に携わってきました。

2021年からは株式会社RevCommにて、AI技術を活用した音声認識、音声合成、対話解析の研究をリードしています。また、順天堂大学健康データサイエンス学部では客員教員として「機械学習」および「人工知能」の講義を担当するなど、教育分野でも活躍されています。情報処理学会、人工知能学会、言語処理学会、音響学会の各会員でもあります。

これまでの著作実績には『データ分析のための機械学習入門〜Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術〜』（SBクリエイティブ）があり、監修実績には『ゼロからわかるITほんき入門＋マンガ生成AIのなかみ』（インプレス）があります。その豊富な経験と深い知見が、本書のわかりやすい解説に活かされています。

書籍情報

タイトル: 『じわじわわかる機械学習データ分析・アルゴリズムのなかみ』
著者: 橋本泰一
出版社: 株式会社インプレス
発売日: 2026年4月9日（木）
定価: 2,860円（本体 2,600円＋税10%）
ISBN: 978-4295024224
発売場所: 全国書店
Amazonでの予約・購入はこちら:
- Amazon (予約受付中)
- Amazon

株式会社RevCommについて

著者の橋本泰一氏が取締役/リサーチディレクターを務める株式会社RevCommは、「コミュニケーションを再発明し、人が人を想う社会を創る。」という理念を掲げ、音声技術とAIを活用してコミュニケーション課題を解決する企業です。

同社は、電話解析AI「MiiTel Phone」、コールセンター解析AI「MiiTel Call Center」、Web会議解析AI「MiiTel Meetings」、対面会話解析AI「MiiTel RecPod」といったサービスを提供し、あらゆるコミュニケーションをビッグデータ化することで、ビジネスにおける様々な課題解決を支援しています。

RevCommは、その革新的な技術が高く評価されており、2023年4月にはアジア企業で唯一、米国「Forbes AI 50 2023」に選出されました。さらに、2025年1月にはCES® 2025にてAI部門イノベーションアワードを受賞、同年8月には「日本スタートアップ大賞2025」で総務大臣賞を受賞するなど、国内外で注目を集めています。

企業サイト: 株式会社RevComm

まとめ：AI・機械学習への最初の一歩をこの一冊から

生成AIの波が押し寄せる現代において、機械学習の基礎を理解することは、もはや一部の専門家だけでなく、多くの人々にとって必須のスキルとなりつつあります。『じわじわわかる機械学習データ分析・アルゴリズムのなかみ』は、その学習のハードルを大きく下げ、誰もがAIの奥深さと可能性に触れられるよう設計された一冊です。

数学やプログラミングに苦手意識がある方も、本書を通じて「じわじわ」と機械学習の知識を深め、AI時代を生き抜くための確かな一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。この書籍が、きっとあなたのAI学習の旅の良き伴侶となることでしょう。