機械学習向け言語ランキング！学びやすいのはPython？R言語？

これから機械学習を始めたいならば、プログラミング言語を習得する必要があります。さまざまなプログラミング言語があるため、どれを学ぶべきか迷っている方も多いでしょう。

そこで本記事では、機械学習におすすめのプログラミング言語を学びやすさと転職しやすさ別に紹介します。

これから機械学習を始めようと考えている方、数多くあるプログラミング言語のなかから選ぶ際の参考にしてください。

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機械学習におけるプログラミングの役割

機械学習を行うためには、人間がプログラミングする必要があります。どのプログラミング言語を利用するか、どんなアルゴリズムを構築するかなどすべて人間が決めなければいけません。そのため、機械学習の成功の鍵を握るのはプログラミングといえます。

アルゴリズムとは、特定の問題を解決する手順を定義したものです。アルゴリズムをプログラミングすることで、機械学習をさせることができます。その際に、目的に合ったアルゴリズムを組まないと期待通りの結果が得られません。

そして、プログラミング言語によって得意とするアルゴリズムには違いがあります。目的に合わせて正しくプログラミング言語を選ばないと、アルゴリズムを組むのに失敗するケースがあります。

そのため、機械学習のアルゴリズムを組みやすいプログラミング言語を選ぶことが重要です。適切な言語を選択することでスムーズに機械学習プログラミングができて、期待通りの結果を得られるでしょう。

機械学習に向いている言語・向いていない言語

ここでは、機械学習に向いている言語とその特徴を紹介します。まず、機械学習に向いている言語の特徴は、下記のとおりです。

機械学習・統計分析用のライブラリが多い言語では、数行書くだけで機械学習のアルゴリズムを組めて簡単に実装できます。

また、実行速度の速さも大切です。機械学習では、モデルの最適化のために何万回も学習をします。そのため数値演算の処理が遅いプログラミング言語は、モデルの試行錯誤に時間がかかりすぎるため、機械学習に向いていないといえます。

また、グラフで可視化がしやすいかどうかもチェックしましょう。機械学習ではデータの分布や学習過程と結果を見るために、さまざまなグラフを作成します。そのため、グラフ化しやすいプログラミング言語は、機械学習に向いているといえるでしょう。

以上を踏まえると、機械学習に向いているプログラミング言語には下記の5つが挙げられます。

上記の言語では機械学習向けのライブラリがあり、グラフ描画もスムーズなため、機械学習に向いている言語です。

逆に向いていない言語は下記の3つが代表例です。

C言語系では、機械学習用のライブラリがないため機械学習に向いていません。

機械学習に向いていない言語で機械学習をしようと思うと、さまざまな障壁があります。また機械学習に向いている言語の中でも、向いている度合いがかなり異なるため、後述のランキングもあわせて参考にしてください。

【直感に頼らない！】機械学習向けプログラミング言語の選び方

ここでは、機械学習向けのプログラミング言語の選び方について、2つのニーズ別に紹介します。

それぞれの基準では、どのようなプログラミング言語の特徴や学習環境に注意して選べばよいのかを解説します。自分にとってベストマッチする機械学習向けの言語を選ぶためにも、チェックしておきましょう。

プログラミング未経験者は学びやすさが最重要

プログラミング未経験者は学びやすさが最重要です。各プログラミングの学びやすさを判断する際は、下記の基準をチェックしましょう。

まず、学習手段をチェックするときは、対象言語の機械学習用の参考書やスクールがあるかどうかを確認しましょう。例えばC++用のスクール講座があったとしても、機械学習ではなくゲーム制作用の場合が多く、機械学習用のプログラミングを学べないことがあるからです。

そのため学び始める前に、ざっくりと自分が気になるスクールや参考書などの学習手段で、機械学習向けのものが多いか確認することをおすすめします。

また学び続けるためには、コードの書き方やエラー解析方法などプログラミング言語の特徴が自分に合っているかどうかの確認も大切です。

それぞれのプログラミング言語で書き方が違うため、相性の良し悪しがあります。例えば、PythonとR言語で同じ単回帰分析をする場合でも、下記のように大きく異なります。

# 単回帰分析を実行
linear_model = linear_model.LinearRegression()
linear_model.fit(X, Y)

# 単回帰分析を実行
linear_model <- lm(formula = X ~ Y, data = sampledata)

Pythonの「＝」とRの「<-」のように、それぞれのプログラミング言語では基本的な書き方から違います。

そのため気になるプログラミング言語を少し触ってみて、書き方やエラーの解析が簡単で実装しやすいと感じた言語を選ぶとよいでしょう。学びやすいと感じる言語だと、スムーズに学び進められるため、すぐに機械学習のプログラミングをマスターできます。

特にプログラミング未経験者は、言語との相性を特に重視することをおすすめします。

転職を視野に入れているなら将来性に注目

転職を視野に入れているなら、プログラミング言語の将来性に注目しましょう。

プログラミング言語は常に開発が進められているため、使われなくなってしまう言語も多くあります。

将来的に使われなくなると、機械学習系のエンジニアやデータサイエンティストになったときに、使い慣れた言語をやめて別の言語を新たに習得しなければなりません。

そのため将来性で選ぶ場合には、現時点での言語の需要を一つの基準として参考にするとよいでしょう。

ただし、言語の需要から将来性を見る場合には、機械学習の分野で需要が高いかどうかをチェックすることが重要です。

例えば、企業ニーズが高いプログラミング言語の調査では、JavaScript・Java・PHPがトップ3で4位にPython、7位にRubyとなっているため、JavaScriptやJavaの方がPythonよりも将来性が高いように見えます。

引用画像：プログラミング言語に関する調査（2022年版）｜paiza

しかし、Javaの使用言語を調査した内容によると、Javaエンジニアは52％がWebサービスの開発に使っており、機械学習は6番目に多い使用用途で20％程度のエンジニアしか活用していません。

引用画像：数字で見る 2020年における Java の現状｜JET BRAINS

一方でPythonの場合は、トップ3位までにデータ解析や機械学習を使っていると報告している調査もあります。

引用画像：Python Developers Survey 2022 Results｜JET BRAINS

つまり、機械学習分野ではPythonのほうが使用率が高いため、今後の保守需要から考えると、JavaScriptやJavaよりもPythonのほうが将来性が期待できます。

各言語の将来性を見る場合には、単純に言語の使用率を見るのではなく、機械学習の分野に限定した使用率に注目するとよいでしょう。

機械学習向け言語TOP3【学びやすさ】

まずは、機械学習向けのプログラミング言語の学びやすさに注目したランキングを紹介します。

今回は、下記2つの基準で学びやすさを比較しました。

プログラミング未経験者の挫折率は、90%超えという調査内容もあります。そのため確実に機械学習を習得したい方は、学びやすさを重視して選ぶとよいでしょう。

それでは、ランクインした言語がなぜ学びやすいのか、サンプルコードとともに解説していきます。

なお手っ取り早く確認したい方は、下記をご覧ください！

TOP1：Python

機械学習向け言語の学びやすさ第1位は「Python」です。

Pythonは機械学習向け言語として、5年間ほど継続して世界中で使われています。そのため、スクール・参考書・YouTube・大学など豊富な手段でPythonの機械学習を学ぶことが可能です。

特に顕著なのがスクールで、機械学習向けのスクールの9割近くがPythonを取り扱っています。以下の記事ではおすすめのPythonスクールを紹介しています。

【2024最新】Pythonスクール6つ厳選！最適なスクールがわかる！！Pythonを学べるスクールを「オリジナルカリキュラムによる指導」と「給付金を使える」ところに分けて6つ紹介しています。各スクールの特徴やスクールの選び方の解説を通じて、最適なスクールが必ず見つかります！スクール選びで失敗したくない方は必見です。...

Pythonを学ぶ人の好みやライフスタイルに合わせて、学習手段を選べることから、学生・社会人・主婦など多くの人にとって学びやすい言語といえます。

また、機械学習用のライブラリも充実していて、scikit-learn・Tensorflow・Pytorch・Chainerなど複数のライブラリから、ニーズに合ったものを選ぶことが可能です。

機械学習ライブラリ12選！特徴を比較して目的に合ったものを使おう数多くのライブラリがある機械学習や深層学習。「多すぎてどれを使えばいいかわからない」と感じる人もいれば、「そもそもライブラリって何？」と...

特にscikit-learnでは、機械学習モデルが実装された関数が10種類以上あり、それぞれのモデルではアルゴリズムを書くことなくシンプルなコードで実装できます。

引用画像：Choosing the right estimator｜scikit-learn

例えば、scikit-learnでニューラルネットワークを実装する場合には、下記のように非常にシンプルなコードで済みます。

# ライブラリのインポート
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# データの準備
iris = datasets.load_iris()
traindata, testdata, trainY, testY = train_test_split(iris.data, iris.target)

# ニューラルネットワークモデル呼び出し
clf = MLPClassifier()

# 学習実行
clf.fit(data_train, target_train)

したがって、Pythonは学習手段が豊富でシンプルなコードで機械学習モデルを実装できるため、未経験からでも学びやすいという観点で他の言語を圧倒しています。プログラミング未経験から機械学習を始めたいなら、Pythonを選べば間違いありません。

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TOP2：R言語

機械学習向け言語の学びやすさ第2位は「R言語」です。

R言語は統計解析に関するライブラリが充実しているため、機械学習の実装が比較的簡単です。例えば、単回帰分析や決定木、ニューラルネットワークなどの基本的な機械学習モデルは、下記のように関数を呼び出してデータを入れるだけで実装できます。

# 単回帰分析を実行
linear_model <- lm(formula = X ~ Y, data = sampledata)

# 決定木
require(rpart)
model = rpart(Y ~ ., data = sampledata) # 第一引数に目的変数・第二引数に説明変数、 . は全てのデータを意味する

# ニューラルネットワーク
library(nnet)
neuralnet_model <- neuralnet(formula = X ~ ., data = traindata, size=3)

また、グラフ描画のライブラリも豊富なため、実行結果やデータの可視化方法も簡単です。例えば、下記のように機械学習の結果に対してわかりやすいグラフを作って可視化が可能です。

引用画像：R ggpartyパッケージを用いた決定木の可視化｜トライフィールズ

引用画像：ggplot2をインストールし美しいグラフを作るまでの基礎知識【入門編】｜DATA VIZ LAB

機械学習モデルの作成やデータの可視化など機械学習の実装に必要なことがライブラリを使いこなせるようになればできることから、覚えることが少なく学びやすいといえます。

ただしPythonほど、R言語を扱っているスクールや参考書は多くないため、コミュニティに所属するなどして積極的に情報を収集する必要があります。そのため情報の得やすさという観点での学びやすさはPythonよりも劣ることから、情報収集が苦手な未経験者にはおすすめできません。

R言語が自分に向いている言語かどうか判断したい方は、下記を参考にしてください。

データサイエンスで利用されるR言語とは？特徴やPythonとの違いを解説データサイエンスで使用される言語としてR言語の特徴や学習法法を、Pythonとの違いを交えて紹介。...

TOP3：Julia

機械学習向け言語の学びやすさ第3位は「Julia」です。

JuliaはPythonやR言語よりも歴史が浅いため、スクールや参考書での扱いが少なめです。そのためWeb上の情報をかき集める必要があるため、情報収集が苦手な方にとっては学びにくい言語といえるでしょう。

またJuliaでは、下記のように機械学習のアルゴリズムを自分で実装しなければなりません。

引用画像：Juliaで深層学習 Vol.1｜旧・研究開発部ブログ

そのため、Pythonの機械学習ライブラリのscikit-learnとは異なり、関数を呼ぶだけでモデルの実装ができないため学習ハードルは高いといえます。

# scikit-learnでは、linear_model関数を呼び出すだけでモデルを作成できる
linear_model = linear_model.LinearRegression()
linear_model.fit(X, Y)

したがって、Juliaは学習手段が限定的で、実装のためには機械学習のアルゴリズムを理解する必要があるため、独学に自信がある方や数学に抵抗感がない方に適しています。

機械学習向け言語TOP3【転職しやすさ】

続いて、機械学習向けのプログラミング言語の転職しやすさに注目したランキングを紹介します。

今回は、下記2つの基準で転職のしやすさを比較しました。

現時点で「希少性が高いプログラミング言語＝ライバルが少なく初心者でも参入しやすい」ことを意味するため、未経験からでも転職しやすいです。

また企業ニーズが高いプログラミング言語は、そのプログラミング言語を扱える人材が不足していることを意味するため、未経験でも転職できる傾向にあります。

これから、ランクインした言語が「なぜ転職しやすい」といえるのか、調査機関の情報をもとに解説します。将来的に機械学習系のエンジニアやデータサイエンティストになりたい方は、順番にランキングをチェックしましょう。

手っ取り早く確認したい方は、下記をご覧ください！

TOP1：R言語

機械学習向け言語の転職しやすさ第1位は「R言語」です。R言語は希少性と企業ニーズどちらのポイントも高く、1位にランクインしました。

まず、企業ニーズにおいては、企業が求めるエンジニア言語のリサーチで、Pythonよりも高い需要があることがわかっています。

引用画像：企業が求めるエンジニア言語ランキング　2位「R」、3位「Go」　1位は？　企業DB運営会社が発表｜ITmedian NEWS

データ解析や統計処理に特化している点が企業に求められる理由で、身につければデータサイエンティストや機械学習エンジニアとして幅広く活躍できることが期待できます。

高い企業ニーズに反して、R言語を扱える人材はPythonやJavaよりもはるかに少ないのも転職しやすい理由の一つです。プログラミング言語の利用調査によると、3割以上のエンジニアがPythonを使っている一方で、R言語を使っている人材は1割以下でした。

引用画像：プログラミング言語利用実態調査2021｜日経XTECH

また、プログラミングスクールでもR言語を取り扱っているところは珍しく、Pythonに比べて圧倒的に供給が足りていない状況です。

人材育成が追いついていない背景を踏まえると、R言語を身につければ希少価値の高い人材になれるため、未経験からでも転職できる可能性が高いです。そのため未経験からの転職しやすさを重視したい方は、R言語を身につけるとよいでしょう。

TOP2：Julia

機械学習向け言語の転職しやすさ第2位は「Julia」です。

JuliaはPythonやR言語よりも後発の言語なため、扱える人材が少ないことから、希少性の点で転職しやすい言語です。

ただし、Juliaをサービスや業務に利用している企業も少ないため、下記のように求人数はR言語やPythonと比べて少ない点に注意しましょう。

また各Juliaの求人では、Julia単体ではなく、PythonやR言語と使い分ける能力が求められる傾向があります。

引用画像：株式会社TRAILBAZERの求人情報｜doda

引用画像：株式会社リブセンス｜doda

求人の傾向を踏まえると、Juliaで転職を目指す場合にはPythonとR言語を身につけたうえで、付加価値として習得することをおすすめします。Pythonに特化しているデータサイエンティストが多い中で、高速な計算処理が必要なシーンなど必要に応じてJuliaを使いこなせれば、差別化につながります。

Juliaを習得すれば希少性の高い人材になれるため、未経験からの転職もスムーズに進むでしょう。

TOP3：Python

機械学習向け言語の転職しやすさ第3位は「Python」です。

企業ニーズはR言語やJuliaを圧倒する一方で、希少性が低いことから3位になりました。実際のところ求人数はR言語の2倍近くあり、企業ニーズはかなり高いといえます。

一方でプログラミングスクールや大学で、積極的にPyhonでデータ解析ができる人材を育成している背景から、初級～中級レベルの人材が徐々に増えてきています。そのため、未経験者向けや実務経験が浅い人でもOKな求人においては、求人者が殺到することもあるため競争率が高めです。

Pythonはレベルの高いライバルが多く、未経験の場合でも上級レベルまで習得しないと転職はなかなか困難です。そのためPythonで転職を目指す場合には、スクールを利用して業務レベルのスキルを身につけることをおすすめします。

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ランク外：Java

人気プログラミング言語の「Java」は、機械学習向け言語の転職しやすさではランク外となりました。

Javaはプログラミングについて少し調べるとよく出てくるため、ランク外なのが不思議な方も多いでしょう。実際Javaは基幹システム開発で長年使われているため、使用率や企業ニーズが高いと多くのメディアが発表しています。

引用画像：TIOBE Index for March 2024｜TIOBE

ただし、基幹システムの開発やWeb開発に使用されることは多くても、機械学習のシーンで活用されることはまれです。Javaにも機械学習用のライブラリは存在しますが、PythonやJuliaほど多くないうえに使いにくいからです。

そのため、機械学習系で転職したい場合に、Javaを身につけても転職できない可能性があるため注意しましょう。

まとめ

機械学習向けのプログラミング言語は、PythonやR言語、Juliaなどが挙げられます。本記事のランキングを参考にプログラミング言語を決めて、機械学習にチャレンジしてみましょう。