「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」

そしてAI開発における、主要なプログラミング言語を紹介。特徴を比較・説明し、AIプログラミング言語のおすすめの選び方をアドバイスします。

この記事を読めばAI開発におすすめの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。

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。人間のように、知的で高度な情報処理を行える知能を作り出す技術全般を指します。

AI技術は近年、「機械学習」という分野の「ディープラーニング」という手法の発展により、目覚ましい進歩を遂げました。機械学習、そしてディープラーニングとは、大量のデータを用意し、それを機械自身に学習させることでAIを作成する技術のことです。

AIに影響を与える要素は「学習データ」と「ハードウェアリソース」です。

学習させるデータの量と質は、AIの品質・精度に大きく影響を与えます。

例えば、医療の分野で運用されているAIとして、悪性腫瘍を判別するものがあります。このAIの作成には、大量の悪性腫瘍の画像データを必要とします。判別したい腫瘍の、様々な状態が映った画像を用意するのが理想です。

しかし量が多ければ良いというわけではなく、画質が悪い・患部が見にくいなどの欠陥があると、作成したAIの精度は下がってしまいます。

また、AI作成時に気をつけなくてはならないのが、ハードウェアのリソース(スペック)です。

大量のデータを学習させるには、複雑な計算処理を必要とします。そのため、処理性能の高い「計算資源」が必要になります。計算資源とは、PCにおけるCPUやGPUのことです。

ディープラーニングでは、高いスペックのGPUと、データの置き場所である「ストレージ」の容量を大量に必要とします。

GPUやストレージのスペックが足りていないと、そもそもAIが作成できない。あるいは妥協して、質や精度の低いAIしか作れない状態になってしまいます。

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作成に使われている9種類のおすすめプログラミング言語を紹介していきます。まず特徴を一覧表で比較し、その後それぞれの詳しい説明を行っていきます。

一覧表では言語の習得難度と、AI作成との相性。そして大量のデータを扱うため、データ解析能力と計算速度の比較を行っています。★の数が多いほど難易度は易しく、能力が高いことを表しています。

	習得難度	AI作成との相性	データ解析能力	計算速度
Python	★★★☆☆	★★★★★	★★★★☆	★★★☆☆
C言語	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★☆☆☆	★★★★★
C++	★☆☆☆☆	★★★☆☆	★★☆☆☆	★★★★★
JavaScript	★★★☆☆	★★★★☆	★☆☆☆☆	★★★★★
Java	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★★☆☆
R言語	★★★★☆	★★★★☆	★★★★★	★★☆☆☆
Julia	★★★★☆	★★★★★	★★★☆☆	★★★★☆
Haskell	★☆☆☆☆	★★☆☆☆	★★★★☆	★★★☆☆
Matlab	★☆☆☆☆	★★☆☆☆	★★★★☆	★★★★☆

Python

AI開発において、最も人気の高いプログラミング言語はPythonです。

PythonはAI開発だけでなく、幅広い分野で使われている汎用性の高い言語です。ソースコードがシンプルで可読性が高く、プログラミング初心者にもおすすめの言語になっています。

AI開発の面では、豊富な「ライブラリ」が大きな利点となっています。ライブラリとは、一部の作業を省略してくれる機能を指します。

AI開発のためのライブラリも多く、また使用者が多いためコミュニティも活発。様々な情報がコミュニティから得られることも、PythonをAI開発に利用する大きなメリットとなっています。

C言語

1972年の登場以降、世界中で広く使われ続けてきたプログラミング言語のC言語。古い言語であるため、ソースコードを記述する際にハードウェアリソースを意識して記述する必要があります。

しかしAI開発においては、ハードウェアリソースを意識しなくてはならないというC言語の特徴がプラスに働きます。また処理速度が凄まじく速いのもC言語の特徴です。同じ処理をさせた際、他言語より数倍～数十倍速いこともざらにあります。

ハードウェアリソースを意識したソースコードと、処理速度の速さから、AI開発にC言語が使われることも珍しくありません。

C++

C言語から派生したC++は、主にゲーム開発の分野で人気のプログラミング言語です。

ゲームのリアルタイム処理を行う言語であるため、複雑な処理でも速度は高速。C言語には及ばないものの、他言語とは一線を画す処理速度を誇ります。

ただしAI開発のためのライブラリは実装されていないため、AI開発の際には自分の手でイチから作成する必要があります。

JavaScript

WebブラウザやWebアプリケーションなどで使用されているプログラミング言語・JavaScript。JavaScriptで開発されるAIは、主にブラウザ上で動作するアプリケーションやシステムに用いられています。

JavaScriptの扱いに慣れており、なおかつWebブラウザ上で動作するAIを作成したい場合におすすめの言語です。

ちなみによく混同されがちですが、JavaScriptとJavaは全く別の言語であり、特徴も大きく異なるため注意が必要です。

Java

1995年のリリース以降、世界中で高い人気を誇るプログラミング言語・Java。

Javaの大きな特徴は汎用性の高さで、AI開発の現場でも用いられています。また様々なOSで動作するのもJavaの大きな利点で、Windowsはもちろん、macやLinux、UNIXやandroidにも対応。iPhoneを除いたあらゆるデバイスで、AIを動作させることが可能となります。

ただしJavaはその設計上、ハードウェアリソースを他言語よりも多く必要とするというデメリットも存在しています。

R言語

統計・データサイエンスの分野で人気のプログラミング言語・R言語。データ分析の能力に優れ、統計解析のためのパッケージ(R言語におけるライブラリ)が豊富です。

データのグラフィック処理も得意としていて、大量の統計データを視覚的に分かりやすく表示することができます。

同じく大量のデータを扱うAI開発でも、R言語が用いられる場合があります。

ただし言語の習得難度は高めで初心者にはあまりおすすめできません。ビッグデータを扱う、データサイエンスのための言語という位置づけです。

Julia

2012年にリリースされた、比較的新しいプログラミング言語であるJulia。

他の言語の長所を合わせ持っており、Pythonに似たシンプルなコードとC++並みの処理速度。そしてR言語の統計解析能力を兼ね備えています。PythonやR言語のライブラリをJuliaから使用できるため、AI開発との相性も良好。

AI開発を含む様々な分野で、世界から注目を集める言語となっています。

Haskell

「純粋関数型」プログラミング言語であるHaskell。純粋関数型とは、同じ引数を与えれば必ず同じ答えが返ってくる、バグの発生が極めて少ない言語を指します。

その特性上、数学との相性が非常に良く、主に数学の証明や金融システムで使用されている言語です。

AI開発に利用されることもありますが、AI開発のためのライブラリは実装されていません。そのため、初心者にはおすすめしにくい言語のひとつです。

また純粋関数型の言語は他言語とソースコードの性質が大きく異なるため、他言語のソースコードを流用しにくいというデメリットがあります。

Matlab

ライセンスの購入が必要なプログラミング言語・Matlab。

Matlabは行列・並列の処理を得意とするため、複雑な並列処理を必要とするAI開発に利用される場合があります。主に自動運転やロボット用のAI開発に用いられています。

Matlabは有償のプログラミング言語ですが、ライブラリがない代わりに無料で扱えるOctaveというクローン言語もあるため、言語の習得にはそちらを利用するのがおすすめです。

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導入に関することはJiteraにご相談ください！

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、Java言語です。

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時によく使用される言語は、TypeScript言語です。

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でよく使用される言語は、TypeScript言語になります。

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。

業務効率化でよく使用される言語は、 JavaScript言語です。

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おり、初心者から上級者まで幅広いユーザーをサポートしています。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。

学習の補助でよく使用される言語は、 R言語です。

[https://jitera.com/ja/insights/30153/”]

 

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。

AI開発言語に関する質問や、AI開発をお考えの場合は是非株式会社Jiteraへご相談ください。JiteraはAI開発や、AIを活用した開発ツールを扱っています。

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