2026年版：生成AIでvibe codingの時代にこそお薦めしたい、データ分析を仕事にするなら読んでおくべき書籍リスト

今年も推薦書籍リスト記事の季節がやってまいりました。ということで、早速いってみようと思います。

昨年までとの差異ですが、まず陳腐化が極めて著しい定番テキストの一部をリストから除外しました。理由は簡単で、「そんなの生成AIに聞けばいくらでも教えてくれるじゃん」というケースがチラホラ見られるのと、近年の他書でも基礎事項として当該テキストで触れられている内容が網羅されてしまっているケースが散見されるためです。

また、vibe codingが普及してきたことで「事実上データ分析に特化したコーディングを学ぶ必要がなくなった」というのも事実で、昨年にもまして「しっかり理論やアルゴリズムを解説している」系のテキストを重視しています。ただし、最低限のコーディングの素養ぐらいは学んでいただければということで、一部のテキストは従前通り残してあります。

MMMライブラリ "Meridian" の使い方・特徴・注意点まとめ

麗々しく自社プロダクトについてのまとめ記事を書くのは若干気が引けるのですが、先日Gemini 2.5 Proにvibe codingということでMMMのサンプルコードを書かせてみたら既にsunset済みのLigthweight MMMを使ったコードが返ってきた上に、よりにもよってこのブログのLMMM紹介記事を参照してくるということがありまして*1、これはいかんということでこのブログでもMeridianの紹介記事を書くこととしました。

Meridianそのものについては公式サイト・ドキュメントやGitHubリポジトリに既に公式のきちんとした説明が沢山ありますので、この記事ではMMMの実務家にとって重要そうなポイントに絞ってご紹介していこうと思います。

*1:Lightweight MMM：NumPyroで実装されたベイジアンMMMフレームワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

2025年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたい定番の書籍リスト

気付いたらこの企画をやるようになってもう12年も経つわけですが、今年も懲りずに推薦書籍リストを書いてみようかと思います。

昨年との差異ですが、まず「ホットトピックス」枠を削りました。理由は単純で、データサイエンス分野も昨今の多種多様な分野に細分化されていく一方で、「誰もが追いかけるテーマ」が事実上空前の大ブーム下にある生成AIだけになってしまっているからです。このブログのスタンスとしては「生成AIにまつわる最先端のあれこれは他所様に任せる」という方針なので、生成AIのトレンドを取り上げないとなると必然的にホットトピックスもなくなるということで、今回は定番の書籍リストのみ若干の改訂を加えて記すこととします。

一方で、生成AIが普及してきたこともあって「定番」の書籍リストにも相応の入れ替わりがあります。これまた理由はシンプルで、「この程度の実装やコーディングなら生成AIに聞けば十分」というケースが増えてきたからです（詳細は後述）。そのため、「理論やアルゴリズムの解説はそこそこにコード実装の解説が充実している」系のテキストは今年のリストからは割愛し、「しっかり理論やアルゴリズムを解説している」系のテキストをリストに新たに入れたり戻したりしています。