READING ROUTES · DRAFT
Recommended Reading Routes

あなたはどう読みますか？ — 4 つのおすすめルート

本書は letter A〜J の 340 件を辞書順に並べていますが、目的別に「最低限ここを読めば現場の会話で迷わない」セットを 4 ルート用意しました。
順番通りに 1〜2 時間で読み切れる規模に絞っています。気になるルートから始めてください。

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① 入門ルート

AI を触り始めたばかりの非エンジニア向け
ニュースで「ChatGPT」「Gemini」を見て、自分でも使い始めたい人。

12件
約 30分
Lv 1-2
まず読む（必修・8 件）
  • A-1まえがき1
    本書の目的と読み方をつかむ
  • B-3ChatGPT1
    最も有名な対話 AI から入る
  • B-2Claude1
    ChatGPT の対抗馬。3 大 AI の感覚を掴む
  • B-1Gemini1
    Google 版。3 つ並ぶと選びやすい
  • J-14LLM1
    そもそも何の技術なのかを知る
  • G-1Context2
    AI と会話するときの最重要語
  • J-51Hallucination1
    AI が嘘をつく現象を知っておく
  • B-50Claude の料金プラン1
    無料／有料の感覚を持つ
余裕があれば（推奨・4 件）
  • G-2Token2
    料金や上限の単位を理解する
  • C-1OpenAI1
    ChatGPT の作り手
  • C-2Anthropic1
    Claude の作り手
  • G-40バイブコーディング2
    本書のテーマそのもの
GOAL AI ニュースや雑談で「ChatGPT 使ったことある？」「Claude って何？」と聞かれて答えられる状態に。料金プランの違いも比較できる。
🔵

② 業務ルート

仕事で AI を使いたい・チームに広めたい非エンジニア向け
打ち合わせやエンジニアとの会話に「乗れる」語彙を揃える。

26件
約 1.5時間
Lv 2-3
まず読む（必修・16 件）
  • A-1まえがき1
    本書の位置づけを把握
  • A-3図鑑の歩き方1
    ルートを選んで読む流儀
  • J-14LLM1
    基本技術を押さえる
  • B-2Claude1
    業務利用に強い対話 AI
  • B-3ChatGPT1
    最普及・比較の基準
  • B-7Claude Code2
    エンジニアの会話に出てくる開発支援
  • G-1Context2
    AI への指示の核
  • G-2Token2
    料金・上限の単位
  • G-5Context Window2
    なぜ「忘れる」のかが分かる
  • G-15RAG2
    社内データに AI を当てる仕組み
  • G-40バイブコーディング2
    AI と協働する仕事の流儀
  • I-1MCP2
    AI と社内ツールをつなぐ規格
  • J-51Hallucination1
    業務利用のリスク認識
  • J-43SaaS2
    AI サービスの提供形態を理解
  • F-130OAuth2
    SSO や API 連携の前提
  • F-91.env2
    API キーの扱い方
余裕があれば（推奨・10 件）
  • B-4Cursor2
    エンジニアが使う AI エディタ
  • B-12Perplexity2
    検索特化の AI
  • D-12Claude 4 系2
    モデルの世代を把握
  • I-11GitHub MCP2
    最も使われる MCP の実例
  • G-30Tool Use3
    AI が外部ツールを叩く仕組み
  • G-14Thinking モデル2
    推論型 AI が何をやっているか
  • H-53ChatGPT 登場1
    この潮流の始まり
  • E-50Chatbot Arena2
    モデル比較の業界指標
  • F-154OSS2
    ライセンスの基本リテラシー
  • J-53著作権法 30 条の 42
    AI 学習データの法的位置
GOAL エンジニアとの打ち合わせで「Context Window が足りない」「MCP で繋げばいい」が通じる。AI 導入の社内提案資料が自分で書けるレベル。
🟠

③ 技術ルート

エンジニア寄り・実装に踏み込みたい人向け
AI 駆動開発の仕組みと、その裏側の技術用語を一望する。

32件
約 2時間
Lv 2-5
まず読む（必修・20 件）
  • A-1まえがき1
    本書の位置づけ
  • B-7Claude Code2
    代表的な AI コーディングエージェント
  • B-4Cursor2
    VS Code ベースの AI エディタ
  • G-20CLAUDE.md3
    Claude Code の設定ファイル
  • G-21AGENTS.md3
    エージェント設定の標準化
  • G-22SKILL.md3
    スキルの定義方式
  • G-30Tool Use3
    AI のツール実行
  • G-31Hook3
    CC の自動化フック
  • G-32Slash Command3
    CC のコマンド体系
  • G-41Subagent3
    エージェント分業
  • G-42Worktree3
    並列作業の基盤
  • I-1MCP2
    エコシステムの規格
  • I-2MCP Server3
    提供側の実装
  • I-3MCP Client3
    利用側の実装
  • F-50git2
    AI 駆動でも基盤になる
  • F-90Docker3
    環境再現の標準
  • F-2TypeScript4
    AI 生成コードに最頻出
  • J-13Transformer5
    LLM の基本アーキ
  • J-17Attention5
    Transformer の核
  • J-77GPU2
    推論・学習の前提ハード
余裕があれば（推奨・12 件）
  • D-26gpt-oss6
    オープンウェイトの最先端
  • D-43Qwen 系3
    中国系オープンモデル
  • F-86ollama3
    ローカル LLM の実行基盤
  • G-11Context Engineering3
    設計の流儀
  • G-19Prompt Caching3
    コスト最適化の必須技
  • I-10Filesystem MCP3
    最初に使う MCP
  • I-11GitHub MCP3
    PR 管理を AI に渡す
  • F-200Rust4
    高速ツールの裏側
  • J-19量子化5
    モデル軽量化の手法
  • J-21LoRA5
    追加学習の標準
  • J-18MoE5
    最新モデルの仕組み
  • E-1SWE-Bench3
    コーディング能力の指標
GOAL Claude Code / Cursor の設定ファイルを自分で書き、MCP で社内システムを繋げる。チームの AI 駆動開発フローを設計できるレベル。
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④ 鳥瞰ルート

経営層・意思決定者・概観派向け
各章 1〜2 件で全体像をつかみ、必要に応じて深掘りできる土台を作る。

14件
約 45分
Lv 1-2
各章から代表 1〜2 件（必修・全 14 件）
  • A-1まえがき1
    本書の目的
  • A-3図鑑の歩き方1
    他章への入口
  • B-2Claude1
    B 章サービスの代表
  • B-7Claude Code2
    開発系の代表
  • C-2Anthropic1
    業界の中心プレイヤー
  • D-12Claude 4 系2
    モデル世代の理解
  • E-50Chatbot Arena2
    業界ベンチマークの読み方
  • F-50git2
    開発の共通基盤
  • G-1Context2
    AI 利用の核概念
  • G-40バイブコーディング2
    本書のテーマ
  • H-53ChatGPT 登場1
    時代の節目
  • I-1MCP2
    エコシステムの動き
  • J-14LLM1
    基本技術
  • J-1AGI2
    業界が向かう先
GOAL 会議で「うちは MCP で社内システム繋げますか？」「Claude Code の運用方針は？」などの話題に立ち位置を持って入れる。各論は専門メンバーに任せられる土台。

このページの位置づけ

本ページは A-3「図鑑の歩き方」の補助資料として、本書 340 件の中から「最低限ここを読めば現場の会話で迷わない」セットを 4 ルート用意した たたき台です。最終版では A-3 右ページの 3 ルート凡例と整合させる予定。
各エントリの reader_level バッジは [docs/entry_schema.yaml](../../docs/entry_schema.yaml) `reader_level` の値。本ルート設計は ready エントリ（2026-05 時点 252 件）から選定しています。