プログラミングでAIを開発する方法は？使う言語や手順

近年の技術革新において、人工知能(AI)の技術に注目が集まっています。今からAIエンジニアとして人工知能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るでしょう。では、プログラミングを習得するには、どのような言語を習得し、開発にあたってはどんな手順を踏んでいけば良いのでしょうか？そこで本記事では、AIで出来ること、プログラミングによる機械学習に必要な言語の種類、AIを開発する手順などを紹介していきます。プログラミング未経験者で、これからそれらを習得したいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

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プログラミングで開発できるAIシステムやアプリ

プログラミングで開発可能なAIシステムやアプリでは、どんなことができるのでしょうか？ここからは、活用事例と一緒にAIで出来ることについて紹介していきます。

回帰分析

回帰分析とは、これまでに与えられた過去のデータから将来のデータを予測できる機能です。この分析手法は、ウェルスナビなどのAI資産運用サービス、株価予測ツールなどフィンテック分野で活用されています。

画像認識・画像解析

画像認識、画像解析は、AIが進歩することで精度が著しく向上した分野の１つです。ディープラーニングを応用することで、画像の画質向上、画像の認識や解析機能、または新しい画像を生成することを可能としています。主な実用例として、自動運転技術、顔認証システム、さらにメルカリなどのフリマアプリにおいて、写真を撮るだけで商品を読み取る機能などがあります。

音声認識・自然言語処理

音声認識とは、人間が発する言語を理解して自然言語処理を行い、音声を文字に変換する機能です。AIに学習させられるようになったことで、より高い精度の言語処理が可能になりました。主な実用例としてはiPhoneでお馴染みのSiriやLINEのチャットボット音声入力、コールセンターでの自動対応などが挙げられます。

プログラミングでAIを開発する際に使用する言語

プログラミングでAIを開発する際に使用する言語には、数多くの種類があります。そこで次からは、AIプログラミングに適した言語の種類、特徴について紹介していきます。

Python

Pythonとは、AI開発に便利なライブラリやツールの多いプログラミング言語です。C言語やJavaなどのプログラミング言語と比べると可読性が高く、学習コストが低いことが魅力。機械学習以外にも、Webやゲームの作成も可能です。AI開発において便利な機能が多いことから、人気の高いプログラミング言語です。

Julia

JuliaはJITコンパイラと呼ばれる技術が使われている、新進気鋭の技術計算のためのプログラミング言語です。スクリプト言語でありながら、Cに並ぶ高速動作を可能としているため、PythonやR言語のライブラリもJuliaから簡単に扱うことができます。Juliaは後発のプログラミング言語であるため、これまで公開されてきた様々な言語の良いところを取り込んでいるのも魅力です。そのため、Pythonを活用できる人なら比較的少ない学習コストで利用できるようになるでしょう。

JavaScript

JavaScriptは、Webサイトからスマホアプリ、ゲームまで幅広く対応することができるプログラミング言語です。JavaScriptでは、AIをWebブラウザから使うためのライブラリが公開されており、スマートフォンのアプリ、チャットボット、ゲームなど、さまざまなものを作ることができます。現在では、企業サイトやECサイトなど、多くのWebサイトはJavaScriptで開発されています。

Java

Javaは、JVMという仮想マシンの上で動くプログラミング言語です。JVMを使ったシステムにAI技術を組み込む時や、実務業務でも多く利用されています。JavaとJVMは特に高速に動作するようにチューニングされており、実効速度はC++に次ぐ早さです。

C++

C++とは、コンパイル言語を用いたプログラミング言語で、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すことが可能です。ただし、メモリ管理の難しさ、言語仕様の大きさなどを理由に、初心者が最初に手を出すのはあまりオススメできません。しかし、C++を活用できるようになれば、コンピュータの性能を100％発揮できるようになります。

R

Rは統計解析向けのプログラミング言語であり、主にデータ解析、AI分野で必須の技能である統計学の分野などで利用されています。Pythonのような汎用的なプログラミング言語ではありませんが、データの解析やAIに特化したシステムを組む時には非常に役立つ存在となることでしょう。ただし、RはPythonよりも高速な動作が苦手なため、公開されているライブラリを使いこなすには専門分野の基礎知識が必要となります。

Matlab

Matlabは、行列計算が簡単にできる言語仕様になっており、解析結果の可視化が簡単です。ただし、他の言語と異なり、有償のプログラミング言語のため、使用するにはライセンスを購入する必要があります。

Haskell

Haskellは、純粋関数型言語（オブジェクト指向ではない）の一つであり、間違いが発生しないことや数学との相性の良さから、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ます。

プログラミングでAIを開発するための手順

AIプログラミングを効率よく行うには、順序良く手順を踏む必要があります。ここからは、プログラミングでAIを開発するための手順について解説していきます。

1.AIプログラミングの目的を決める

AIプログラミングをする際には、まず最初にAIでできることを参考にした上で、目的や解決したい課題を決める必要があります。目的が定まらないままだと、失敗、挫折する可能性が高くなります。目的や課題を設定することによって具体的な行動につながり、学習のモチベーションも維持できるようになります。

2.AIプログラミングの基礎を習得する

AIの開発にあたっては、AIプログラミングの基礎を習得することが不可欠です。プログラミング言語にはさまざまな種類がありますが、AI開発分野の中で最もシェアの割合が高いPythonから習得することがオススメです。プログラミング学習の基本は「習うより慣れろ」であるため、まずはPythonを学べるWebサイトや教本で、サンプルコードをパソコンに入力して動作を確認するなど、実際にコーディングしながらスキルを身に付けていきましょう。

3.数学や統計の知識を習得する

AIプログラミングには、数学や統計学の基礎知識も必要です。知識レベルは、微分、積分、線形代数、確率、統計など高校で習うレベルの数学の知識があれば良いとされています。それらの知識を学ぶ際には、高校の教科書、またはudemyなどの動画講座を活用して学習するのもオススメです。

4. フレームワークやライブラリを活用する

初心者がAIプログラミングを学ぶ際には、目的や課題に沿ったフレームワークやライブラリなどを活用して学んでいく必要があります。AIプログラミングには膨大なデータから分析してデータ予測や分類を行う機械学習(Machine Learning)が必要不可欠です。この技術は、自動運転技術、顔認識システムなどに幅広く活用されています。

5. プログラムを開発する

次に、習得した知識に基づいて、アプリや分析を行ってオリジナルのプログラムを開発していきましょう。ただし、初心者が完成度の高いサービスを作ることは大変難しいため、まずは最後までやり切ることを目標とするといいでしょう。

AIプログラミングの習得方法

AIプログラミングは、勉強することで知識の習得はできますが、未経験からAIプログラミングをマスターするのは非常に困難です。そこでここからは、未経験からAIプログラミングを習得するにはどうすればいいかについて解説していきます。

1. 独学で勉強する

AIプログラミングの習得には、参考書、Web教材を購入し、独学で勉強する方法があります。非常にハードルは高いですが、基礎知識の獲得からより専門性の高い分野へ徐々にステップアップしていくといいでしょう。

2. プログラミングスクールに通う

近年では、AIの基礎知識からプログラミングまで教えてくれる専門のコースを備えている、または現役のエンジニアに直接指導してもらえるプログラミングスクールが増えています。AIコースのあるプログラミングスクールに通うことで、未経験者でもAIプログラミングを効率的に学習できるようになります。

AIの開発ができる職種

AIの開発ができる職種は、主にAIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストの3つです。AIエンジニアとは、AIに取り込むデータの整理、機械学習等のアルゴリズムを使ってデータ解析を行う職業です。数学、データベースの運用、ビッグデータの解析、機械学習フレームワークなど、さまざまな知識を用いて業務を行います。機械学習エンジニアは、AI開発、機械学習関連プロジェクトの統括を担う仕事です。

機械学習ライブラリ等の基礎スキルなどの他にも、プロジェクト全体の進行管理を行う必要があるため、Web制作におけるディレクターのようなスキルも求められます。データサイエンティストは、企業などのビッグデータを統計学、数学、AI、機械学習などを用いて分析し、予測、有益な発見などを行う仕事です。統計学や数学に関するスキル、ビッグデータやプログラミングに関する知識など、専門的な知識が求められます。未経験からプログラミング技術を習得するのは難しいため、自社でのAI開発にこだわるのであれば、未経験者の従業員にプログラミングを習得させるよりも、AI開発のできる人材を確保したほうが良いでしょう。

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AIを導入して膨大な量のデータ分析、解析、分類、さらにそこから予測を出すことにより、人間に代わって複雑かつ難しい処理をこなすことが可能となります。またAI導入により、ヒューマンエラーの削減を実現し、より一層業務を円滑に進められます。しかし、AIには数学、プログラミングの知識が必要不可欠となります。特に未経験者による独学の勉強は非常にハードルが高くなります。そこで、プログラミング未経験者、または知識や技術がなくてもAI導入を検討している方にオススメなのが、UMWELTです。

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まとめ

AIのプログラミング言語により、機械学習における膨大な量のデータを解析、データ分類、予測を人間に代わって行うことができるようになります。AIによって、複雑かつ難しい処理をこなせるようになるため、業務に取り入れることで効率化、人件費コストの削減、顧客満足度の向上などに役立ちます。しかし、プログラミング言語や機械学習を利用するには、数学や統計学の基礎知識、プログラミング言語の習得が求められます。

プログラミング未経験者が独学で習得するのは大変難しいため、UMWELTのように誰でも簡単にAI導入できるシステムを利用するのもオススメです。さらに、UMWELTはクラウドを活用して導入コストを大幅に削減しており、業界最低水準のコンパクトな費用設計となっています。知識がなくてもAIによる開発、機械学習を行いたいという方は、ぜひUMWELTの活用を検討してみてください。

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