AI開発のプログラミングで実装できる機能とは？おすすめ言語や選び方を解説

AIを開発するには、システムを構築するプログラミング言語に関する知識が欠かせません。また、言語ごとに得意な分野や習得コストが異なるため、効率的にAI開発を進めるには、それぞれの特徴を把握し、開発したいAIシステムに最適な言語を選ぶ必要があります。

本記事では、AIシステムを開発するにあたって重要となるプログラミング言語について詳しく解説しています。AIシステムの開発を検討しているご担当者様は、ぜひ参考にしてください。

 

目次

 

 

AIプログラミングとは？

AI（人工知能）とは、人間の脳が行う作業をコンピュータで模倣するシステムや技術のことです。具体的には、自然言語の理解や論理的な推測、経験に基づく学習などを可能にするものです。

AIプログラミングは、このようなAIを操作・構築するための技術を指します。専用のプログラミング言語を使い、AIが意思決定を下すための判断基準となるデータやルールを与えることが主な目的となります。

 

●AI開発に必要なもの

AI開発で必須となるのは、システムを構築するためのプログラミング言語の知識やスキルです。AI開発に適した言語としては「Python」「SQL」「JavaScript」「R言語」「C++」「Julia」などが挙げられます。

例えば、AI開発でよく用いられるPythonは、シンプルで使い勝手の良さを重視したプログラミング言語で、習得のハードルが比較的低いのが特徴です。SQLはAIに学習させるデータベースを構築するのに用いられます。

AI開発では膨大なデータを取り扱うことから、データを保存するストレージや、機械学習・ディープラーニングを行うための高い計算能力を備えたコンピュータなど、開発環境の整備も重要です。これらの開発環境の一部をクラウドサービスで補うこともできます。

 

●フレームワークとライブラリ

効率的にAI開発を進めるには、フレームワークやライブラリの活用が不可欠です。

フレームワークは、システム開発でよく利用される機能をあらかじめパーツとして備えた雛形のことです。フレームワークを用いることで、共通する処理部分のプログラムを自動で作成でき、開発効率が大幅に向上します。また、ライブラリは、システム開発でよく利用されるプログラミングコードをまとめたものです。

ゼロからAI開発を行おうとすると膨大な作業や知識量が必要となるため、NumPyやpandas、Matplotlib、TensorFlowなどの代表的なフレームワークやライブラリを活用するのが一般的です。

【関連記事】
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AIプログラミングで実装できる機能の例

AIプログラミングを活用して実装できる機能には、以下のようなものが挙げられます。

• 自然言語処理
• 予測／データ分析
• 異常検知
• 画像認識
• 自動運転

それぞれの機能について詳しく解説します。

 

●自然言語処理

自然言語処理とは、人間が日常的に使う言葉をコンピューターが理解し、処理するための技術です。AIプログラミングを通じて、この機能をシステムに組み込めます。

具体的な例としては、顧客からの問い合わせに自動で回答するチャットボットや、メールの内容を分析して迷惑メールかどうかを自動で判別する機能があります。

また、SNSに投稿された膨大なテキストデータから、製品に対するユーザーの感情（ポジティブ・ネガティブなど）を分析し、マーケティング戦略に活かすといった活用法もあるため、参考にしてみてください。

 

●予測／データ分析

予測／データ分析は、過去の膨大なデータを学習して、未来の動向を予測したり、隠れたパターンを見つけ出したりするAI技術です。

例えば、過去の販売データや天候、トレンドなどの情報から、翌月の商品の売上を予測し、仕入れや在庫管理を最適化できます。また、製造業では、センサーデータから機器の故障時期を予測してメンテナンスを促すといった活用も可能です。

これにより、コスト削減や生産性の向上につながります。さらに、金融分野では、顧客の取引履歴を分析して不正な取引を検知するなど、セキュリティ強化にも役立っています。

 

●異常検知

異常検知とは、通常とは異なるパターンや振る舞いを自動で発見する技術です。AIプログラミングでは、正常なデータを学習させることで、そこから逸脱した「異常」を特定する機能を実装できます。

具体的な活用例として、製造ラインで流れてくる製品の画像をAIが分析し、人の目では見つけにくい小さなキズや汚れといった不良品を自動で検出するシステムがあります。

また、クレジットカードの利用パターンを監視し、普段とは異なる高額な取引があった場合に、不正利用の可能性があるとしてアラートを出すといった活用も可能です。これにより、品質管理の徹底やセキュリティリスクの低減が実現します。

 

●画像認識

画像認識は、AIが画像や動画に写っているものを識別・分類する技術です。AIプログラミングによって、この機能をシステムに組み込むことができます。

身近な例では、スマートフォンの顔認証によるロック解除や、写真に写っている人物やモノに自動でタグ付けをする機能が挙げられます。さらに高度な活用例として、医療分野ではMRI画像から病変を自動で特定するAI診断支援システムがあります。

また、小売店では、AIカメラが店内の顧客の行動を分析し、商品棚のレイアウト改善に役立てるといった活用もされているので、参考にしてみてください。

 

●自動運転

自動運転は、AIが車両の制御を行い、自律的に走行する技術です。AIプログラミングを通じて、車両の周囲の状況を認識・判断する機能を実装します。

具体的には、車載カメラやセンサーが道路上の車線、信号機、歩行者などをリアルタイムで認識し、AIが最適な走行ルートや速度を判断します。これにより、車両が自律的に加減速やハンドル操作を行い、安全に走行することが可能になる仕組みです。

 

AI開発のメリット・デメリットとは？

AI開発には、業務の効率化や新たな価値創出といったメリットがある一方で、専門的な知識やコスト、データの質など、いくつかのデメリットや課題も存在します。

ここでは、AI開発のメリット・デメリットについて詳しく解説します。

 

●AI開発のメリット

AI開発には、さまざまなメリットがあります。特に大きなメリットとしては、業務効率化と自動化が挙げられます。AIに定型業務を任せることで、従業員はより創造的な業務に集中できるようになるでしょう。

次に、精度の高い予測・分析も挙げられます。膨大なデータをAIが高速で分析することで、人間では見つけられないパターンを発見可能です。また、新たな価値の創出です。AIを活用した新しい製品やサービスを生み出し、競争優位性を確立していきましょう。

 

●AI開発のデメリット

AI開発には注意すべきデメリットもあります。まず、コストと時間です。高度なAIを開発するには、多額のコストと長い開発期間が必要となることが多いため、注意が必要です。

次に、専門的な知識が挙げられます。AI開発には、機械学習や統計学、プログラミングなど、専門的な知識を持つ人材が不可欠です。技術や知識の習得に時間がかかることも多いため、学習コストも参考にしながら検討すると良いでしょう。

最後に、データの課題です。AIの性能は、学習データの質と量に大きく左右されます。不正確なデータや偏ったデータを使用すると、AIの精度が低下する可能性があるため、データの収集方法や分析方法について慎重に検討しましょう。

 

AI開発に適したプログラミング言語5選

AIシステムの開発でよく用いられるのは「Python」「JavaScript」「Julia」「C++」「R言語」の5つです。それぞれの言語の特徴や得意とする開発分野について解説します。

 

●1.Python（パイソン）

1991年に開発されたPythonは、機械学習やビッグデータ処理などAI開発の分野において最も支持されているプログラミング言語です。

PythonがAI開発との相性が良いとされる理由は、非常にシンプルで読み書きしやすい構文構造と、機械学習やディープラーニングに使えるフレームワークやライブラリが充実している点にあります。

数値計算や統計処理、データ解析などAI開発に役立つフレームワークやライブラリが揃っているので、最小限の機能だけをプログラミングすれば、ほかの複雑な処理はフレームワークやライブラリで実現可能です。そのため、AI開発における優れたツールとして世界中のエンジニアに活用されています。

AI開発を効率良く進められるだけでなく、読み書きしやすい構文構造をしているため、プログラミングに関する知識・スキルの少ない未経験者や初心者でも習得しやすい言語です。

 

●2.JavaScript（ジャバスクリプト）

優れた機能性と柔軟性を持つJavaScriptはWeb制作において欠かせないプログラミング言語で、AI開発の分野でも活用されています。既存のWebシステムとの親和性が高いのが特徴です。

特に重宝されているのがWeb開発とAIシステム開発を掛け合わせるシーンです。JavaScriptをすでに使える方なら、Web系の知識をAI開発に発展させやすいというメリットもあります。

また、JavaScriptは、Webブラウザを経由して機械学習を行うためのライブラリも公開されています。JavaScriptのライブラリの中でも有名なのが「Keras.js」「deeplearn.js」「TensorFlow.js」の3つです。

これらのライブラリを使用すれば、ブラウザ上でWebベースのAIシステムやアプリを容易に開発できます。フロントエンドとバックエンドの両方で使用できるので、開発プロセスを統一しやすいのもJavaScriptならではの魅力です。

一方で、AI開発に特化した言語ではないので、AI開発に強いPythonなどの言語と比べて機械学習やディープラーニングに特化したコミュニティやサポートが少ない点がデメリットです。また、ブラウザの性能に制限があるので、大規模なモデルのトレーニングにも向いていません。

 

●3.Julia（ジュリア）

Juliaは2012年に公開された比較的新しいプログラミング言語で、主に統計処理や機械学習に活用されています。後発のプログラミング言語ということもあって、Pythonの汎用性の高さや、C言語の処理速度の速さ、R言語の統計処理能力など、他言語の優れた機能を取り入れているのが特徴です。

また、高速処理が可能で、科学技術計算に特化した文法をしていることから、データサイエンティストやAIエンジニアから人気を集めています。

日本語での情報や、AI開発向けのライブラリが少ないというデメリットもありますが、PythonやR言語など他言語のライブラリやモジュールを呼び出せるので機能の補完が可能です。また、基本構文がPythonに似ているため、Pythonを使える方なら比較的少ない習得コストで習得できるのも魅力となっています。

 

●4.C++（シープラスプラス）

C++はC言語の拡張版として開発されたプログラミング言語です。複雑な演算処理を高速で行えるのが特徴で、AI開発やゲーム開発に適しています。PythonやR言語と違ってAI開発に特化したライブラリが少ないため、AI開発に用いる際はAIモデルをイチから作成するのが一般的です。

言語仕様が複雑なC++は学習難易度の高いプログラミング言語ですが、ゲーム開発や組み込み開発、大規模システム開発など幅広いケースで使用できる汎用性の高さが強みとなっています。

習得コストや時間はかかるものの身に付けておいて損はない言語で、AIのプログラムをイチからつくりたい方にもおすすめです。

 

●5.R言語（アールげんご）

R言語は、統計解析やデータマイニングに特化したプログラミング言語です。統計数学やデータ集計に強いため、ビッグデータを扱う業務では必須となります。統計や機械学習に関するプログラムを記述しやすく、AIとの相性も良い言語です。

ライブラリが充実しているので、有名なアルゴリズムの多くをパッケージで簡単に使えるのが魅力となっています。ただし、ライブラリを使いこなすには統計学やデータサイエンスといった専門分野の基礎知識が必要となります。

C++と同様に習得難易度は高いものの、機械学習やビッグデータを扱うAI開発においては非常に重宝する言語です。

 

AI開発におけるプログラミング言語選びのポイント

AIを活用したシステムを開発する際、どの言語を使用すべきか迷う方も多いのではないでしょうか。ここでは、AI開発に適したプログラミング言語を選ぶ上で、押さえておきたいポイントを解説します。

• 人気の高いプログラミング言語か
• 習得コストは適切か
• 開発したいAIシステムの特徴と合致するか
• オープンソースで使用可能か
• 既存システムとの親和性
• パフォーマンス・処理速度

 

●人気の高さ

AI開発の分野で人気の高いプログラミング言語を選ぶことは、非常に重要です。人気が高いプログラミング言語を選んだほうが良い理由は、使用人口が多いためコミュニティの規模が大きく、学習や開発に役立つ情報が豊富に手に入るからです。トラブルが起きた際の解決策を見つけやすいというメリットもあります。

また、使用しているエンジニアの数も多く、人員を確保しやくなる点も、少子高齢化で労働人口が減少している日本において大きなメリットといえます。

 

●習得コスト

AI開発に取り組む企業にとって、言語の習得コストは重要なポイントになります。例えば習得に時間のかかる言語を選ぶと、開発の着手や進捗が遅れる可能性があります。AIシステムは開発後も継続的な点検・改良を繰り返す必要があることから、特定の担当者しか対応できない専門性の高い言語だと運用・保守に支障をきたすリスクがあります。

習得にかかる時間やコストをなるべく抑えたいのであれば、Pythonのようにシンプルで読み書きしやすい言語に着目しましょう。

 

●開発したいAIシステムの特徴と合致するか

プログラミング言語ごとに得意とする分野が異なるため、開発したいAIシステムの特徴と合致する言語を選択する必要があります。例えば、統計解析に強いシステムを開発したいならR言語、機械学習の開発には、ライブラリやフレームワークが豊富で開発のハードルが低いPython高速な演算処理が必要なAIシステムを開発するなら、実行処理の速度が速いC++が有力な候補となります。

各プログラミング言語の得意分野や習得コストなどを考慮したうえで、開発したいAIシステムとマッチするものを選ぶことが大切です。

 

●オープンソースで使用可能か

AI開発では、誰でも利用できるオープンソースのソースコードやフレームワーク、ライブラリを使用するのが一般的です。ゼロからAI開発するには膨大な時間と技術が必要になるからです。AI開発を効率的に進めるには、使用したいフレームワークに対応し、できる限りオープンソースのものが豊富に用意されているプログラミング言語を選ぶのがおすすめです。

 

●既存システムとの親和性

既存のシステムにAIを連携させる場合、使用する言語との親和性を考慮することが重要です。親和性が高ければ、スムーズな連携が可能となり、開発プロセスを効率化できるためです。

例えば、既存のWebシステムがJavaScriptで構築されている場合、AI開発にもJavaScriptを使用することで、開発チームの知識を活かし、連携にかかる手間を大幅に削減できるメリットがあります。これにより、システム全体の一貫性を保ちながら、スムーズなAI導入が実現します。

 

●パフォーマンス・処理速度

開発するAIシステムの用途によっては、パフォーマンスや処理速度も重要な選定基準となります。特に、リアルタイムでの応答が求められるシステムや、膨大なデータを高速で処理する必要がある場合は、処理速度が速い言語を選ぶことが不可欠です。

例えば、自動運転のように瞬時の判断が求められるシステムでは、実行速度に優れたC++やJuliaが適しています。一方で、そこまで高速な処理が必要ない場合は、開発のしやすさや習得コストを重視してPythonなどを選択すると良いでしょう。

 

AI開発におけるプログラミング言語選びのポイントについて、詳しく解説してきました。しかし、開発したいAIシステムの規模や習得コストによっては自社で対応するのが難しい可能性もあります。自社開発が難しい場合は、システム開発会社に外注するというのも一つの選択肢です。

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