AI開発のプログラム言語8選！Pythonがおすすめの理由とは？

昨今のビジネスシーンにおいて、最も注目されている分野である「AI」。AIエンジニアとしてAIを扱えるように技術を習得しておけば、市場価値の高いキャリアを歩むことも可能となります。本記事では、AI開発におすすめのプログラミング言語を8つ紹介しています。プログラミングに興味のある方や、これからプログラミングスキルを習得したいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

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AIの基礎知識

まずは、AIとはどういった技術なのか、AIの基礎知識について説明します。

AIとは

AIとは、「Artificial Intelligence」の略称で、人間が行う知的活動をコンピュータプログラムとして実現することを意味します。しかし、現時点ではAIの厳密な定義は定められておらず、その解釈や認識については企業や研究機関によってさまざまです。いずれにせよ、「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味合いで広く理解されていることを覚えておくと良いでしょう。

AIプログラミングでなにを開発できる？

AIプログラミングで開発できる分野としては「過去のデータから予測する回帰分析」「機械で画像を認識できる画像解析」「コミュニケーションを可能にする自然言語処理」などが挙げられます。

回帰分析の代表サービス：AI資産運用サービスや株価予測ツールなど。

画像解析の代表サービス：自動運転技術や、メルカリのクラウドAI分析サービスなど。

自然言語処理の代表サービス：iPhoneに標準搭載されているSiriや、LINEのチャットボット機能など。

AIを活用したサービスの作成手順

ここからは、サービスにAIを導入するまでの基本的な流れを説明します。

1.必要なデータを収集してAIに機械学習させる

まずは、AIに学習させるために必要なデータを利用目的に合わせて収集します。ただし、収集したデータが整理されていなかったり、不必要なデータが混ざっていたりすると機械学習は実行できません。そのため、データを機械学習に適したかたちに加工した上で取り込むようにしましょう。

2.学習済みモデルを作成する

次に、収集したデータを元に学習済みモデルを作成します。学習モデルとはいわゆるプログラムのことで、プログラミング言語を使って作成します。

3.プログラミング言語でAIを組み込む

モデル作成が終了したら、プログラミング言語を用いてAIをシステムに組み込み、動作状況を確認します。この際、テスト用データを用いて、AIの判別具合の精度もチェックすることが重要です。精度が低い場合には再度データの収集をするなど、見直しを行ってください。

AIプログラミングにおすすめの言語8選

プログラミングでAIを開発する際に使用する言語は多岐に渡ります。ここからは、AIプログラミングにおすすめの言語を8つ紹介します。

Python

AIプログラミングに最も使われている言語の1つがPythonです。シンプルなコードで読みやすい点が特徴で、AI開発だけではなくWeb開発など、幅広い用途で使用することができます。

Java

Javaは実務に活用されており、世界的に見ても需要が高いプログラミング言語です。処理速度もC++の次に速く、プラットフォームに依存しないことから、Windows・Linux・iOSなど、どのOSでも起動可能です。

Julia

近年、人気を集めているプログラミング言語がJuliaです。Juliaは2009年に開発が開始され、2012年にはオープンソースとして公開されました。その歴史は数あるプログラミング言語の中では圧倒的に浅いものの、JITコンパイラという技術によってスクリプト言語とは思えないほどの高速処理を実現しています。結果、爆発的な人気となり、現在では世界中で開発が進められています。

JavaScript

JavaScriptは、WebサイトやWebアプリケーション開発によく使われるスクリプト言語です。機械学習用のライブラリが豊富に用意されている点が特長で、既存のWebシステムにAIを搭載する際には、ライブラリを使用して簡単に扱えます。

C++

C++は、コンパイル言語を用いたプログラミング言語です。現在実用的に使われている言語の中では最高水準の速度を出せるので、C++を活用できるようになれば、コンピュータのeb性能を100％発揮できるようになります。ただし、メモリ管理の難しさや、言語仕様の大きさといった問題から、初心者にはあまりおすすめできません。

R言語

R言語は、AIプログラムの開発に向いている言語として有名です。もともとは統計学やデータ解析に使用されており、主に学術分野で用いられていました。R言語でWebアプリなどを作ることはできませんが、統計や機械学習に関するプログラムはPythonよりも簡単に記述できます。

Matlab

Matlabは科学技術計算や数値解析に強みを持つプログラミング言語です。使用時には、ライセンスを購入しなければなりません。しかし、ツールボックスを購入して追加することにより、多彩な機能を使用できるようになります。

Haskell

Haskellは、純粋関数型言語のひとつです。間違いが発生しないことや数学と相性が良いことから、主に金融投資関係、株や為替の自動取引（システムトレード）などの場面で使われています。

AIプログラミング言語はPythonがおすすめ

Pythonは、プログラミング言語界において長年人気のトップを占め続けています。なぜこれほどまでにPythonが人気なのか、その理由について見ていきましょう。

コードが分かりやすい

Pythonの最大の魅力は、なんといっても書式と文法がシンプルで分かりやすく、プログラミング初心者でも学びやすい点にあります。これほどまでにわかりやすい構文構造で、可読性が高いプログラミング言語は類を見ません。

ライブラリやフレームワークが充実している

Pythonには開発をサポートするライブラリやフレームワークも充実しています。これにより、少ないコードで機能を実装することができ、開発のスピードと質の向上に寄与しています。

世界的に流行していて需要が高い

前述の通りPythonはAIプログラミング開発分野において最大シェアを誇っており、求人でも需要が高いため、最初に学ぶプログラミング言語として最適です。

ユーザーコミュニティが活発

Pythonはユーザーコミュニティが活発であるため、ライブラリに関する意見や問題点が提起されやすく、開発者の機能更新・改善が早いことも利点となっています。

データ分析のサポートが充実している

PythonにはWebからのデータ収集に必要なパッケージである「BeautifulSoup」や「Requests」、「Selenium」が集約されています。また、分析ライブラリには、タスクをサポートする機能が数多く用意されているため、データ分析に費やす時間を大幅に削減可能です。

Webアプリの開発に強い

Webアプリケーション開発に適したフレームワークが豊富に揃っている点もPythonの強みです。実際に、世界的なサービスであるYouTubeやInstagramといったアプリケーションは、Pythonで構築されています。

AIプログラミング言語を覚えるのは難しい？

習得することでさまざまな恩恵を享受できるプログラミング知識。しかし、AIに関する分野は非常に専門性が高く、未経験者が独学でマスターすることは、現実的には容易ではありません。

「UMWELT」ならプログラミング不要でAIが活用できる！

「プログラミング言語をいちから学ぶには時間がない」「すぐにでも業務でAIを活用したい」などでお悩みの方には、TRYETINGの「UMWELT」がおすすめです。UMWELTは、数多くのアルゴリズムを搭載したノーコードAIであるため、AIのスキルを持った人材がいなくとも、自社に必要なアルゴリズムを簡単に組み立てることができます。

まとめ

AIはこれからも発展していくことが予想されている分野です。ぜひこの機会にUMWELTの導入を検討し、来たるAI社会に向けて備えてみてはいかがでしょうか。

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