付録C：推奨読書リスト

この付録は、AI 時代のプロフェッショナル IT エンジニアが継続的に参照するための読書・公式ドキュメントリストである。 古典的な思考法・設計・組織論は残しつつ、2026年時点の実務で重要な 公式ドキュメント / 標準 / セキュリティ / 評価 / 運用 に寄せて再編する。

本文で扱う判断原則は比較的長く使える。一方で、モデル名、API、UI、価格、個別ツールの制限は変わりやすい。 そのため、本付録では「変わりにくい書籍」と「最新版を確認すべき公式情報」を分けて扱う。

C.0 読み方

読む順番は、最初から網羅しようとしない。 まず担当する意思決定に必要な1カテゴリを選び、成果物へ落とす。 たとえば、AI 社内ツールの要件定義なら、NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10、付録Aの requirements brief / threat model / eval spec を組み合わせる。

C.1 書籍：残すべき古典と実務基盤

C.1.1 思考法・意思決定

C.1.2 ソフトウェア設計・アーキテクチャ

C.1.3 Delivery・組織・マネジメント

C.2 標準 / ガイド：governance・risk・security の基準

AI 機能を本番化する場合、技術設計だけでなく、リスク管理、監査、説明責任、管理システムが必要になる。 次の標準 / ガイドは、本文の security / privacy / compliance / approval / audit / rollback の観点を補強する。

これらは「読んだら終わり」ではない。 付録Aの threat model、tool approval matrix、data classification sheet、verification record へ反映して初めて、実務成果物になる。

C.3 公式ドキュメント：変化が速い領域

API、agent、MCP、評価基盤、AI 支援開発ツールは変化が速い。 本文には一般化した判断原則を置き、具体的な仕様は公式ドキュメントで確認する。

公式ドキュメントを読むときは、次を記録する。

• 確認日
• 対象バージョンまたはページ URL
• 採用した前提
• 本文へ残す一般原則
• 付録または更新ノートへ逃がす変動情報
• 変更が必要な成果物テンプレート

C.4 優先カテゴリ別の読み方

本付録では、次のカテゴリを優先する。 各カテゴリは、読むだけでなく成果物へ接続する。

C.5 シリーズ内の関連書籍

本書は「思考法・意思決定・説明責任」に主軸を置く。 実装や運用の詳細は、シリーズ内の関連書籍で補完する。

シリーズ内の書籍を読むときは、本書の章と付録Aの成果物へ戻す。 たとえば、AgentOps の詳細を読んだ場合は、tool approval matrix、AI incident runbook、verification record を更新する。

C.6 役割別おすすめ順

IC / Senior Engineer

1. 第1章と第2章を読み、判断メモと requirements brief を作る。
2. 「イシューからはじめよ」「仮説思考」で問題設定を補強する。
3. OWASP LLM Top 10 と OpenAI Evals guide を読み、最低限の threat model と eval spec を作る。
4. GitHub Copilot coding agent best practices を読み、PR 単位の AI 利用記録を残す。
5. Engineering Documentation Book で ADR と verification record の書き方を補う。

Tech Lead / Architect

1. 第3章を読み、architecture decision matrix と AI system ADR を作る。
2. NIST AI RMF、NIST AI RMF Generative AI Profile、ISO/IEC 42001 を読み、governance と設計判断を接続する。
3. MCP documentation と MITRE ATLAS を読み、tool 権限と threat model を更新する。
4. “Designing Data-Intensive Applications” と “Building Evolutionary Architectures” でデータ・評価・変化耐性を補強する。
5. AgentOps Book と AI Testing Strategy Book へ進む。

EM / Engineering Manager

1. 第5章を読み、stakeholder map、risk register、ROI / TCO / control cost 表を作る。
2. “Accelerate”、”Team Topologies”、”High Output Management” を読み、組織能力と測定指標を整理する。
3. ISO/IEC 42001 と CISA Roadmap for AI を読み、責任体制、承認、監査、教育計画を確認する。
4. GitHub Copilot responsible use を読み、チーム利用ルールと review 責任を明文化する。
5. 定期的なポートフォリオレビューで、書籍・チーム・成果物の更新状況を追跡する。

SRE / DevOps / Platform

1. 第6章を読み、AI incident runbook、severity matrix、communication template を作る。
2. Google SRE の Emergency Response と Postmortem Culture を読み、incident 運用を補強する。
3. NIST AI RMF、NIST AI RMF Generative AI Profile、MITRE ATLAS を読み、AI 固有 incident の分類を整える。
4. MCP documentation を読み、read-only tool、approval gate、audit trail を設計する。
5. Incident Response Basics Book と GitHub AgentOps Book で運用詳細を補う。

Security / Privacy / Compliance

1. OWASP LLM Top 10、MITRE ATLAS、Guidelines for Secure AI System Development を読む。
2. NIST AI RMF、NIST AI RMF Generative AI Profile、ISO/IEC 42001 を読み、governance、risk、audit の言葉に変換する。
3. 第2章の data / permission boundary table と第3章の threat model をレビューする。
4. 第6章の postmortem と incident timeline に、approval bypass、MCP authorization failure、data exfiltration を含める。
5. Security Privacy Literacy Book と Evidence-Based Engineering Book で説明責任を補強する。

Documentation Owner / Tech Writer

1. Diátaxis を読み、tutorial、how-to、reference、explanation を分ける。
2. Engineering Documentation Book を読み、ADR、runbook、decision log、update notes を整備する。
3. 本書の付録Aテンプレートを使い、成果物の粒度と命名を揃える。
4. 第1章の source hierarchy を使い、AI 要約と一次情報の区別を明示する。
5. 変化しやすい情報は付録D へ寄せ、本文に固定しすぎない。

C.7 読書を成果物へ変換する

推奨読書リストは、積読リストではない。 読んだ内容は、次のいずれかへ変換する。

• 判断メモ
• requirements brief
• AI system ADR
• threat model
• eval spec
• tool approval matrix
• data classification sheet
• verification record
• runbook
• postmortem
• update notes

1冊または1つの公式ドキュメントを読んだら、次を記録する。

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これにより、学習を個人の理解で止めず、チームの判断根拠、監査証跡、運用改善へ接続できる。