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次に読むべき技術書が、
地図になる。
次に読むべき技術書が見つかるサイト。書籍間の依存関係をグラフとして辿り、体系的な学習パスを発見するための書棚です。
ドメイン別書棚
全 5 書棚Domain
バックエンド開発
API設計からサーバーサイドアーキテクチャ、認証・認可、非同期処理、 分散システム、パフォーマンス最適化まで、バックエンド開発の実装力と 設計原則を体系的に養うための学習パス。
Domain
データベース設計・運用
SQL基礎・リレーショナルモデル理論・正規化・物理設計・トランザクション・ NoSQL/分散DB・運用とスキーマ進化までを段階的に学び、論理空間（集合論・ 述語論理）と物理空間（ディスクI/O・並行性）を往復しながら、堅牢で スケーラブルなデータ基盤を設計・運用できる能力を獲得する学習パス。
Domain
DevOps / SRE
DevOps 文化・継続的デリバリー・SRE・オブザーバビリティ・コンテナ・IaC までを 物語から実装まで段階的に学ぶ学習パス。組織・プロセス・技術の3軸を往復しながら、 高い信頼性と俊敏性を両立するモダンな運用を身につける。
Domain
フロントエンド開発
JavaScript/TypeScriptからReact/Vue、パフォーマンス最適化、アクセシビリティまで、 フロントエンド開発の体系的学習パス。コンポーネント設計とアーキテクチャまでカバー。
Domain
ソフトウェア設計
クリーンコードからアーキテクチャ、テスト・品質文化まで、ソフトウェア設計の体系的学習パス。 コード品質、テスト駆動開発、ドメイン駆動設計、分散システム設計、DevOps/品質組織までカバー。
目的別学習パス
全 9 パスを見る →Learning Path
AIと組むエンジニア
コードはAIが書く時代。だからこそ、出力を評価し・統合し・責任を持つための 「判断の土台」が、人間の価値になります。AIは正解らしいコードを出せても、 なぜその設計が良いのか・どこで破綻するのかは説明してくれません。 このパスは、AIと協働するエンジニア（ペルソナB）の入口です。まず「AIと組む 時代に地図を持つ意義」を掴み、設計を見抜く目・出力を検証する力・コードを安全に 育てる作法・プロとしての責任を、依存関係の根拠付きで辿ります。学習の順路そのものは 姉妹パス「AIに足りない基礎」が担います。
Learning Path
AIに足りない基礎
生成AIで動くコードは書けても「なぜ動くのか」を説明できない—— そんな人のための処方箋。AI利用で抜けがちな普遍的基礎（読みやすいコード・ リファクタリング・テスト・設計）を、依存関係の根拠（出典）付きで辿れる キュレーションパスです。各書籍のつながりには「なぜこの順で読むのか」を示す 一次情報の出典が添えられており、AIには真似できない"根拠の透明性"を体験できます。
Learning Path
アーキテクト志望
ソフトウェア設計の原則・パターン・アーキテクチャを体系的に学び、 大規模システムの設計判断を担えるアーキテクトを目指す学習パス。
Learning Path
バックエンド入門
プログラミング言語の基礎からサーバーサイドの定石までを、 入門〜中級の書籍で最短距離で学ぶ学習パス。
Learning Path
データエンジニア
リレーショナル理論と SQL を起点に、論理・物理設計、内部実装、分散データシステム、 本番運用までを縦に貫いてデータ基盤を構築できるエンジニアを目指す学習パス。
Learning Path
フロントエンドエンジニア
JavaScript / TypeScript の言語仕様から、React / Vue によるコンポーネント設計、 パフォーマンス・アクセシビリティ・テスト戦略までを横断的に身につけ、 モダンな UI 開発を主導できるフロントエンドエンジニアを目指す学習パス。
Learning Path
フルスタック開発者
バックエンドとフロントエンドを横断して開発でき、Web サービス全体を 設計・実装できるエンジニアを目指す学習パス。
Learning Path
QA / 品質エンジニア
テスト戦略・自動化・組織的な品質文化を主導し、機能だけでなく システム全体の信頼性を引き上げる QA エンジニアを目指す学習パス。
Learning Path
SRE / 信頼性エンジニア
本番運用の信頼性・可観測性・自動化を担い、SLO に基づく工学的アプローチで システムを継続的にスケールさせる SRE を目指す学習パス。