人工知能に関する学習をしたいならば、プログラミング言語の学習が必要不可欠です。人工知能を学ぶためにどのプログラミング言語を選ぶべきか、おすすめ言語と選ぶ基準を紹介します。
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人工知能の概要
人工知能とは人間の知的行為を人工的に再現することです。人工知能の概要について説明しましょう。
人工知能の役割
人工知能は英語でAIと呼ばれます。AIとは「artificial intelligence」のことであり、人工的に人間の知能を再現することです。人工知能の概念が生まれたのは1956年であり、近年はコンピュータの性能が向上してストレージ技術も発展したことから注目されています。
人工知能の研究開発が広く行われている理由は、人間には解決できない問題に対処するためです。膨大なデータをコンピュータが処理して、法則性や規則性を見つけ出し、AIに問題解決をさせます。その結果、人間に大きな利益をもたらすと期待されているのです。
人工知能は人間の能力を強化・補完する役割を担っていて、実際に多くの活用例があります。
人工知能の活用例
人工知能の実際の活用例は主に以下の通りです。
- 治療や投薬、画像診断など医療現場で活用されている
- 顧客データに基づいて在庫管理や店内レイアウトなどを改善する
- 工場の設備機器からのデータを分析して品質の改善や故障の検知をする
いずれも多くのデータをAIに与えて改善や問題解決の提案をさせる点で共通しています。多くのデータを得られる分野であれば、あらゆる場所でAIが活躍できる可能性があるのです。これから人工知能の市場規模が拡大していくため、将来性の高い分野として期待できます。
人工知能におけるプログラミングの役割
人工知能を実現するためにはプログラミングをする必要があります。この点について詳しく解説しましょう。
人工知能を実現するためにプログラミング言語を習得する必要がある
人工知能を活用するにはプログラミングする必要があります。プログラミング言語を習得して、AIのアルゴリズムを構築してプログラミングにより実装するという流れです。AIをプログラミングしたソフトをハードウェアに実装することでAIを現実に活用できます。したがって、プログラミングは人工知能を利用するために避けられない工程です。
プログラミング言語はたくさん存在します。実際にどの言語で開発をするのか決めることは重要です。プログラミング言語によって得意としていることは異なります。人工知能を開発する言語を選ぶ際には、ライブラリやフレームワークに注目することが重要です。
ライブラリやフレームワークを活用してAI開発をする
人工知能をプログラミングする際には、一からすべての機能やアルゴリズムを記述するわけではありません。それではかなりの労力がかかります。実際にはライブラリやフレームワークを活用して効率よく開発を進めるケースが一般的です。
ライブラリやフレームワークとは、ある機能を実現するための枠組みと表現されます。ライブラリは特定の機能を実現できるコードの集まりです。フレームワークはテンプレートのようなものであり、ライブラリよりも大きな枠組みといえます。
人工知能に関連したライブラリやフレームワークはたくさんあるため、現在は人工知能開発の高速化が進んでいるのです。
機械学習を活用してAI開発を進めるのが主流
実際に人工知能の開発(AI開発)を行う際には機械学習を活用するのが主流になっています。機械学習とは機械にデータを与えて自動で学習させる方式です。機械学習により、機械がデータの傾向を読み取り予測や分類できます。
近年は機械学習を発展させたディープラーニングが登場してブームです。ディープラーニング(深層学習)は人間の脳の仕組みであるニューラルネットワークを応用しています。人工的なニューラルネットワークを形成して機械学習を進める技術が一般化していて、多くのAIが活躍しているのです。
実際に人工知能を開発する際には、ディープラーニングをプログラミングすることが重要になります。ディープラーニングに関するライブラリやフレームワークが多数登場しているため、開発のハードルは低くなっているのです。
人工知能に有用なプログラミング言語4選
人工知能の開発で選ばれることが多い主なプログラミング言語として以下の4つを紹介します。
- Python
- R言語
- C++
- Julia
それぞれの言語について詳しく解説します。
Python
Pythonは人工知能開発でよく用いられる言語です。文法構造がわかりやすいのが特徴であり、少ないコードで記述できるため初心者に適しています。多くの教材があり、コミュニティも充実しているため、学習しやすいです。機械学習に関するライブラリが充実しているため、人工知能開発をスムーズに進められる点もメリットといえます。
Pythonは人工知能の開発だけではなく、Webアプリやゲーム制作、業務自動化ツールなども作成できて汎用性が高いです。幅広い現場で利用されていて求人の数が多く、今後の将来性も期待できます。
| 勉強しやすさ |
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| 人工知能開発に向いている理由 | 機械学習に関するライブラリが充実している |
| 作れるもの |
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| 将来性 | 汎用性が高く多くの現場で採用された実績があり将来性は高い |
R言語
R言語は統計解析のために生まれた言語であり、人工知能開発に適しています。もともと学術分野で広く使われていた言語で、今では民間でも利用例が増えているのです。機械学習や統計分野のプログラミングはPythonよりも専門的なものが作成できます。統計解析や機械学習に関するパッケージは豊富です。
ただし、R言語の習得はPythonよりも難しいとされています。統計解析の専門的な知識・技術を求められるからです。また、データ分析に特化していて、Webアプリの開発などはできず汎用性は高くありません。R言語は今後も専門的な分野での将来性は高いと予想できますが、民間の分野ではどこまで需要が伸びるか未知数です。
| 勉強しやすさ | R言語を扱うために統計解析の専門的な知識が求められる |
| 人工知能開発に向いている理由 | 統計解析のために生まれた言語で機械学習に関するパッケージが豊富に揃っている |
| 作れるもの | データ分析に特化していてWebアプリの開発などはできず汎用性が低い |
| 将来性 |
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C++
C++は昔から歴史のある言語であり、Webアプリから組み込みシステム、AI開発などあらゆる分野で利用されています。C++の習得はC言語の知識が前提となるため難易度は高いです。ただし、教材やコミュニティなどは充実していて、疑問はすぐ解決できます。
C++はコンパイル言語でありプログラムの実行速度が速いのがメリットです。人工知能の分野では膨大なデータを利用するのに処理速度が重視されるため、C++の需要が高くなっています。
C++は幅広い開発で利用できるため汎用性が高いです。今後も需要の高い言語の1つであり、習得しておけば多くの現場で活躍できます。ただし、難易度が高いため、最初に学ぶ言語には向いていません。
| 勉強しやすさ |
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| 人工知能開発に向いている理由 | コンパイル言語でプログラムの実行速度が速いため |
| 作れるもの |
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| 将来性 | 汎用性が高く将来性がある |
Julia
Juliaは人工知能の開発によく使われるプログラミング言語です。汎用性が高く、処理速度も優れています。機械学習にも対応していて、複雑なデータ解析も実現できる言語です。構文はシンプルでわかりやすいため、初心者でも習得しやすくなっています。外部ライブラリと連携できて、Pythonを呼び出すことも可能です。
欠点は、情報量が少ないため学習の際に苦労するケースがあることです。認知度が低く、Juliaの案件は少ないです。将来的には、今後Juliaの認知度が高まれば現場での採用が増える可能性はあります。
| 勉強しやすさ |
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| 人工知能開発に向いている理由 |
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| 作れるもの | Webアプリや業務システム、AI開発など |
| 将来性 | 汎用性は高いが認知度が低く将来性は未知数 |
プログラミング言語の判断基準
人工知能開発のためにプログラミング言語を選びたいならば、以下を判断基準としましょう。
- ライブラリが充実している
- 学習しやすい
- 将来性が高い
- 実績がある
人工知能開発をスムーズに進めるためにライブラリを活用するケースが多いです。そのため、プログラミング言語を選ぶ際には人工知能開発に役立てられるライブラリが充実しているか確認しましょう。多くのライブラリやフレームワークを利用できるならば、短期間で質の高い人工知能プログラムを作成できます。
学習のしやすさも重要です。教材が充実していて、コミュニティも豊富にある言語は学習をスムーズに進められます。わからない点をすぐ聞くことができて、疑問を解決できる言語は、学習で苦労するケースが少ないです。
将来性の高さも言語を選ぶ基準の1つになります。将来性の高い言語を選べば、将来も仕事で役立てることができるからです。また、将来性の高い言語は今後も多くの情報が出回り、ライブラリの開発も活発に行われ、人工知能開発しやすい環境が整っていきます。
これまでに人工知能開発で使われた実績がある点も重視しましょう。人工知能開発の分野で多くの実績がある言語であれば、安心して利用できます。
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人工知能を実装するためにプログラミング言語の技術は必要不可欠です。本記事を参考にして自分に合ったプログラミング言語を選び、人工知能に関する学習を始めましょう。
