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「AI開発におすすめのプログラミング言語が知りたい」「自社内でのAI開発を考えているから、開発の流れを掴みたい」 AI開発においては、適切なプログラミング言語の選択が重要です。
本記事では、機械学習やディープラーニングプロジェクトで利用される主要なプログラミング言語について、それぞれの特徴や強み、適した用途を客観的な指標をもとに比較します
この記事を読めば、様々なAI開発シナリオに適したプログラミング言語と、AIを自社開発する際の流れが掴めるため、是非最後まで読んでみてください。
近畿大学理工学部生命科学科を卒業後、独学でReactやNext.jsを中心としたフロントエンド開発に特化し、2022年10月よりフリーランスエンジニアとして活動。ヨーロッパや東南アジアを旅しながら、いろんな文化や人との出会いを楽しみつつ、クリエイティブなUI/UX設計に取り組んでいます。
AI（人工知能）とは？
「Artificial Intelligence」の略であるAIは、人工知能と訳されます。AIという言葉に明確な定義は存在しませんが、一般的には「人間のように知的で高度な情報処理を行える技術」を指します。
現代のAI技術は主に、「機械学習」と「ディープラーニング」という手法に基づいています。機械学習とは、データから規則性やパターンを学習し、新しいデータに対して予測や判断を行う技術です。
ディープラーニングは機械学習の一種で、人間の脳神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層化することで、より複雑なパターン認識を可能にしています。
AIの品質を左右する重要な要素
1. 学習データの質と量
AIの性能は、学習に使用するデータに大きく依存します。
例えば、医療分野で悪性腫瘍を判別するAIを開発する場合、様々な症例・ステージ・撮影角度を含むデータの多様性、高解像度で適切にラベル付けされた画像という品質、そして過学習を防ぎ汎化性能を高めるための十分なサンプル数が重要になります。
2. 計算リソース
AIモデル、特にディープラーニングモデルの学習には、並列計算に優れたGPU/TPUなどのプロセッサ、大規模モデルやデータセットを扱うための十分なRAM、そして学習データや中間結果、モデルを保存するための大容量ストレージといった高い計算能力が必要です。
AI（人工知能)開発で主に使われるプログラミング言語
このセクションでは、AI開発に使用される主要なプログラミング言語について、客観的な基準に基づいて比較します。言語選択は開発するAIの種類や目的によって異なるため、各言語の特性を理解することが重要です。
言語選択の主要評価基準
評価にあたり、以下の4つの基準を用いて各言語を分析します。
- 習得の容易さ: 初学者がこの言語を習得するのにかかる相対的な時間と労力
- エコシステム: 利用可能なライブラリ、フレームワーク、ツールの充実度
- データ処理能力: 大規模データセットの処理効率性と分析ツールの豊富さ
- 実行パフォーマンス: 標準的な機械学習タスクにおける計算速度と効率性
- 適したAI応用分野: その言語が特に強みを発揮するAI開発の具体的な領域
各言語の特徴を詳細に見ていきましょう。
Python
習得の容易さ
読みやすい構文と直感的な設計により、プログラミング初心者でも比較的短期間で基本を習得できます。オンライン学習リソースも豊富です。
エコシステム
機械学習・ディープラーニングにおいて最も包括的なライブラリ群（TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras等）を持ちます。Stack Overflowの2023年調査によれば、機械学習開発者の78%がPythonを使用しています。
データ処理能力
Pandas、NumPyなどの強力なデータ処理ライブラリがあり、データの前処理や操作が効率的に行えます。
実行パフォーマンス
解釈型言語のため本質的な実行速度はC++などより遅いですが、NumPyなどのライブラリは最適化されたC/C++コードで実装されており、数値計算では高いパフォーマンスを発揮します。
適しているAI分野
画像認識、自然言語処理、予測分析など幅広い分野
C++
習得の容易さ
メモリ管理や複雑な構文など、習得の難易度は高いとされています。IBM調査によれば、基本的な習熟に平均3〜6ヶ月かかります。
エコシステム
TensorFlowやPyTorchなどの主要フレームワークのバックエンドとして使用されています。dlib、MLPackなどの専用ライブラリも存在します。
データ処理能力
生のデータ処理能力は高いですが、Pythonのような簡易的なデータ操作インターフェースは少ないです。
実行パフォーマンス
最適化された実行速度とメモリ効率に優れており、リアルタイム推論やリソース制約のある環境で威力を発揮します。
適しているAI分野: リアルタイム画像処理、ロボティクス、組み込みAIシステム
JavaScript
習得の容易さ
ウェブ開発者には馴染みがあり、学習リソースも豊富です。非同期処理の概念は初心者には難しい場合があります。
エコシステム
TensorFlow.js、Brain.js、ml5.jsなどのライブラリにより、ブラウザベースの機械学習が可能になっています。
データ処理能力
ブラウザ環境ではメモリ制約があり、大規模データの処理には限界がありますが、小〜中規模のデータセットなら効率的に処理できます。
実行パフォーマンス
ブラウザで実行する場合はハードウェアアクセスが制限されますが、Node.jsとGPUアクセラレーションを組み合わせることで、パフォーマンスが向上します。
適しているAI分野
ブラウザベースの機械学習アプリケーション、クライアントサイドAI処理、エッジデバイスでの推論処理などが適しています。
特にユーザーインターフェースと統合されたAI機能の実装に強みがあります。
R言語
習得の容易さ
統計や数学のバックグラウンドを持つ人には比較的習得しやすいですが、プログラミング初心者には独特の文法が難しい場合もあります。
データ処理能力
データフレーム操作と統計分析においては卓越した能力を持ち、特にデータ可視化ツール（ggplot2など）が強力です。
エコシステム
統計分析と可視化に特化したパッケージが充実しています。caret、tidymodelsなどの機械学習フレームワークも利用可能です。
実行パフォーマンス
メモリ使用が非効率的になることがあり、大規模データセットでは制約となる場合があります。
適しているAI分野
統計モデリング、バイオインフォマティクス、経済予測、学術研究
Julia
習得の容易さ
Pythonに似た構文で、数学的表記に近い書き方ができるため、研究者には習得しやすい傾向があります。
データ処理能力
DataFrames.jlなどのパッケージでデータ操作が可能で、特に数値計算と行列演算が得意です。
エコシステム
科学技術計算向けに設計されており、Flux.jlなどの機械学習フレームワークがあります。PythonやRのライブラリも呼び出せるのが強みです。
実行パフォーマンス
JITコンパイルにより、C言語に近い実行速度を持ちながらPythonのような書きやすさを兼ね備えています。MIT発表のベンチマークでは特に行列計算において優れたパフォーマンスを示しています。
適しているAI分野
数値シミュレーション、科学計算、高性能が必要な機械学習アプリケーション
AIプログラミング言語を選ぶ時のポイント
紹介した9種類のプログラミング言語だけでなく、AI開発の現場では様々な言語が用いられています。
このセクションでは、AIプログラミング言語を選ぶ際のポイントを、以下の5点に絞って解説していきます。
- 学習コスト・分かりやすさ
- 教材の豊富さ
- AI開発への対応度合い
- 使いたいフレームワークに対応しているか
- 現状人気の言語
それぞれ詳しく見ていきましょう。
学習コストや分かりやすさで選ぶ
企業としてAI開発を始める場合は特に、学習コストの低さは大切なポイントです。分かりやすい言語であることは新規学習を容易にし、学習にかかる時間・コストを低減させることに繋がるためおすすめ。外部からの人員の補充も比較的容易になります。
また可読性の高い言語は、チームでの作業に適しており、AIの開発時はもちろん改良・保守の面でも優れています。何度も点検・改良を繰り返さなければならないAI開発において、専門性が高い言語を選んでしまうと、一部の作業を特定の人員しか担当できない、という事態が発生してしまいます。
教材の豊富さで選ぶ
AI開発のための学習を新たに行う場合、教材の多さも注目すべきポイントです。
AI開発の需要の高まりによって、オンラインでAI開発の講座を行うプログラミングスクールも登場しています。またオフラインであっても、定期的にAI開発専門の講座が開かれている言語であれば、習得の速度は早まります。
専門性が高い言語の場合、そもそも教材の数が少なく、場合によっては日本語の教材がないケースも。複数の人員の教育を考えている場合は、教材や講座の数も重要となるためこれから学習するならあまりおすすめとは言えません。
AI開発への対応度合いで選ぶ
AI開発では一般的に、全ての人が利用できるAI開発のためのソースコード(オープンソース)や、便利な機能であるライブラリを利用します。
イチからAI開発を行う場合、非常に専門的な知識・技術を必要とします。極めて専門性が高いAIであれば仕方のないことですが、そうでない場合はオープンソースやライブラリを利用するのがおすすめです。
しかしオープンソースを利用できない言語や、AI開発のためのライブラリが充実していない言語もあります。特別な事情がない限り、オープンソースが利用でき、ライブラリが充実している言語をおすすめします。
使いたいフレームワークに対応している言語を選ぶ
「フレームワーク」とは、開発に必要な機能をまとめた枠組みのことです。ライブラリが便利な1機能だとしたら、フレームワークは複数のライブラリを収める外枠、とイメージしてもらうと分かりやすいかもしれません。
AI開発のためのフレームワークを利用することで、作業効率が大幅に上がり、また開発のノウハウも流用しやすくなります。作成したいAIと類似したAIの前例がある場合、同じフレームワークを使うことで開発の難度が大幅に低下します。
利用したいフレームワークに対応した言語を使用することで、AI開発の効率の向上に繋がります。
言語の人気で選ぶ
AI開発に人気の言語かどうかも、言語選びで注意すべき点です。
人気の言語である場合、AI開発業務に習熟したエンジニアの数も多く、新しい人員の補充が比較的容易になります。
また人気の言語であればコミュニティの規模も大きく、ノウハウや問題点の共有も積極的に行われています。そのため学習・開発時にノウハウを吸収できるだけでなく、問題が発生した際にも疑問が解消しやすいと言えます。
AI開発を自社で行なう際の事前準備
企業がAIを開発する際、事前段階で必要となるプロセスは大きく分けて以下の3つです。
- 開発部門の設立
- 専門的な知識を持ったAIエンジニア（技術者）の召集・育成
- 開発環境の整備
それぞれ詳しく説明していきます。
開発部門の設置
まずはAI開発部門の設立。何を目的とするのか、そしてどの程度の規模の業務とするのかによって、必要なコストは大きく変動します。
自社で行う本業の効率改善であるのか、あるいはAI開発を自社の1つの事業とするのか。部門設立と共に、AI開発部門の運営計画を立てる必要があります。
専門的な知識を持ったAIエンジニア（技術者）を選ぶ
AI開発に習熟したエンジニアの召集・育成も必要となります。
まずは部門を統括し、必要な人材を採用・教育するリーダー。エンジニアたちに必要な技術はどのようなAIを作成するかによりますが、AI開発のための機械学習に習熟したエンジニアは必須。そしてAIを用いて作成する、ソフトウェアやアプリケーションの開発ができるエンジニアも必要です。ビッグデータを利用するAIの場合、統計学や数学の高度な知識を持ったデータサイエンティストも必要になります。
開発環境を整える
AI開発のためには、AIに学習させる大量のデータが必要です。そして大量のデータを学習させるため、ハードウェアリソースには極めて重い負荷がかかります。
そのため、AIの開発環境は高いコストを必要とします。複雑な処理を行うための高性能のGPUと、大量のデータを保管するためのストレージ。事業の規模が大きくなるほど、開発環境に必要なコストは増えていきます。
プログラミング言語でAIを活用した開発事例
プログラミング言語でAIを活用した開発事例は、大きく分けて以下の5つです。
- 日常生活のデータ分析
- 新しいアイデアを生み出す
- クリエイティブコンテンツの作成
- 業務の効率化
- 学習の補助
それぞれ詳しく説明していきます。
日常生活のデータ分析
日常生活における様々なデータを収集し、分析することで行動パターンや健康状態の傾向を把握することができます。 スマートウォッチやスマホアプリを使用して日々の運動や睡眠時間、食事内容などのデータを記録し分析している方もいるかと思います。
スマホアプリ等で自動的に分析結果が出てくる過程にAIが活用されています。 これまでにユーザーから得られたデータを蓄積し、AIプログラミングによりデータ分析を行い結果を出力しています。
日常生活のデータ分析でよく使用される言語は、Python言語です。特にPandasやNumPyといったデータ分析ライブラリが充実しており、データの前処理から可視化まで一貫して行えることが強みです。
新しいアイデアを生み出す
AIは「アイデアが出ない」の課題解決策としても注目されています。
AIプログラミングを使用して大規模なデータセットを解析することで、新しいトレンドやパターンを発見し、それを元に新しいアイデアを生み出すことができます。 また、異なるデータや情報源から関連性を見つけ出す能力も持っています。
これにより、異なる分野の知識やアイデアを組み合わせて新しい発想を生み出すことができます。 ただし、AIが提案するアイデアは必ずしも全てが有用であるとは限らないため、人間の判断や経験も重要になってきます。 新しいアイデアを生み出す分野では、Python言語が主に使用されます。
自然言語処理ライブラリや機械学習フレームワークが充実しており、大量のテキストデータから新しいパターンを発見するのに適しています。
クリエイティブコンテンツの作成
自動的なクリエイティブコンテンツの作成だけではなく、効果の高いクリエイティブコンテンツの作成もできます。
人間がクリエイティブコンテンツを作成するには、マーケティングやデザインのスキルが必要です。 しかし、AIプログラミングを活用することにより、ノウハウがなくてもクリエイティブコンテンツを作成することができます。
ただし、出力されたコンテンツが著作権の侵害にあたる場合もあるため、注意が必要です。 クリエイティブコンテンツの作成には、主にPythonが使用されています。
特に画像生成や自然言語処理の分野では、PyTorchやTensorFlowといったPythonベースの深層学習フレームワークが広く採用されています。JavaScriptも、ウェブベースのクリエイティブAI応用においては重要な役割を果たしています。
業務の効率化
AIプログラミングで人間が行っていた作業の一部もしくは全体を自動化し、処理速度や精度を向上させ業務の効率化をすることができます。
例えば次のような点が挙げられます。
タスクの自動化
ルーチンワークはAIを使用して自動化することでヒューマンエラーを減らし、作業の精度と速度を向上させることができます。
データ処理と分析
AIを使用してデータの整理、分析を自動化することができます。データの解釈が迅速化されることで意思決定の基礎となる情報を迅速に得ることができます。
予測と最適化
AIは過去のデータやパターンを元に未来の動向や結果を予測する能力を持っています。これを活用して、需要予測や在庫最適化などの業務を効率化することができます。
品質管理と監視
AIを使用して製品やプロセスの品質管理を自動化し、異常や問題を検出します。これにより、製品の品質向上や生産プロセスの効率化につなげることができます。
業務効率化においては、Python言語が最も広く使用されています。特に、scikit-learnやTensorFlowなどの機械学習ライブラリを活用した予測モデルや自動化ツールの開発に適しています。また、データ処理を伴う業務では、PythonのPandasライブラリが強力なツールとなっています。
学習の補助
Pythonには非常に活発なオンラインコミュニティが存在します。Pythonの公式サポートフォーラムだけではなく、Pythonに関する議論が活発なReddit r/Pythonやプログラミングに関する質問回答サイトのStack Overflowなど、コミュニティでは、初心者から上級者まで幅広い層が質問や情報交換を行っています。
Pythonには豊富な公式ドキュメントが用意されています。公式ドキュメントには、チュートリアル、リファレンス、ライブラリ一覧など、様々な学習リソースが含まれている点が特徴です。
AIプログラミングは様々な観点で学習の補助に活用することができます。
例えば次のような点が挙げられます。
- 個別学習のカスタマイズ
個人の能力や進捗に合わせて個別にカスタマイズされた学習プランを提供し、効率的な学習を支援します。 - 自動評価とフィードバック
学習者の課題や演習の自動評価を行い、適切なフィードバックを提供します。 - 教材のカスタマイズと生成
学習者の興味や学習スタイルに合わせて教材をカスタマイズし、自動生成することが可能です。
学習の補助分野でもPython言語が主流です。特に教育テック分野では、自然言語処理や機械学習のライブラリが豊富なPythonが採用されることが多いです。
Rは統計学習や分析に特化した場面でも使われますが、汎用的な学習支援AIの開発ではPythonの方が広く使われています。
AI開発言語の将来性
AI技術の飛躍的な進歩に伴い、AI開発言語の需要も高まっており、今後もその傾向は続くと予想されます。
AIの開発言語は紹介したPythonやR言語の他にもたくさんあります。様々な言語がAI開発に利用されていますが、将来的にどのような言語が主流になるのか、断言することは困難です。
もしこれからAI開発言語を学ぼうとしているならば、自身の興味やスキルに合った言語を選ぶことが重要です。どんなに将来性が高い言語でも、興味やスキルに合わない場合は学習を続けるのが難しくなります。
また、将来的にも需要が続く言語を習得することと同時に、最新のAI技術に関する知識も常にアップデートしていくことが重要です。
特にAI技術がどんどん発展しているのは機械学習やディープラーニング、強化学習などの分野です。
AI開発言語を学ぶ際には、自身の興味やスキル、最新の技術動向などを考慮し、計画的に学習を進めましょう。
まとめ：自社に合わせたAI開発言語で未来を創造
この記事ではまず、AI開発の概要を解説しました。AI開発において、学習させるデータの質と量は非常に重要です。そして大量のデータを学習させるため、十分なハードウェアリソースの確保も必要となります。
そしてAI開発に使用される主要なプログラミング言語を紹介し、選び方の解説を行いました。学習コストが低く、またAI開発のためのフレームワーク・ライブラリに対応している言語がおすすめです。
そして企業がAI開発を行う際の事前準備と、AI開発の流れについて説明しました。自社開発を考えている企業の担当者の人は、是非参考にしてみてください。
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