AI開発におすすめのプログラミング言語5選！

ニュースや新聞、インターネットサイトなどでAIが注目されています。
また、日本でもいろいろな業界でAIの導入が進んでいるでしょう。

では、そんなAIはどのように開発すれば良いのでしょうか。

そこで今回は、AI開発の基本的な流れや、AI開発に必要なおすすめのプログラミング言語、プログラミング言語以外で必要なことなどをご紹介します。

AIについて詳しく知りたい方は、ぜひ参考にしてくださいね。

どのようにしてAI開発をする？

企業にAIを導入するまでの基本的な流れは、構想フェーズ、PoCフェーズ、実装フェーズ、運用フェーズの4段階があります。

構想フェーズは、その企業で行っている業務や事業がAIで自動化できるかを考えます。 AIを導入するために大切な定義を作り、データを集めて整理します。
この際には、実際にビジネスとして企業で利益を出せるかどうかという経済価値の点から考えることが重要です。

PoCフェーズは、機械学習の仮モデルを構築して構想段階で考えたものを実現できるかを検証していきます。実際のデータを使って、テーマとして選んだ問題を解決する機械学習モデルの構築にトライするという段階です。

実装フェーズは、PoCフェーズで構築したモックアップを本番の運用で求められる実行速度や精度へ進化させます。機械学習モデルを基に、構想したサービスや業務を実現するシステムへ組み上げるのです。

運用フェーズは、今までのフェーズを経て構築してきた機械学習モデルを搭載したシステムを運用します。
ここでは、構築した機械学習モデルの精度のモニタリングや、システム全体の保守などを行っていきます。

この4段階の工程を経て、AIは実際の場面で使われます。企業ではAI開発だけでなく、AIが本当にビジネス的な価値を生み出すことができるかどうかや、開発後も精度を向上し続けるために検証を繰り返すことが必要です。

AI開発に必要なプログラミング言語5選

次は、AI開発に必要なおすすめのプログラミング言語を5つ見ていきましょう。

紹介①：Python（パイソン）

Python（パイソン）は、文法を極力単純化することにより、プログラマーの負担を減らして実装速度を向上させるプログラミング言語です。Python（パイソン）の特徴は、誰が書いてもほとんど同じソースコードになり、わかりやすいことです。

また、Python（パイソン）はフリーソフトかつオープンソースであり、ネット上では無料で標準ライブラリやサードパーティー性の大規模なツール軍が用意されています。そのため、さまざまな分野で利用することができます。

AI開発の言語がたくさんありすぎてどれを選べばよいかわからないという方には、このPython（パイソン）をおすすめします。
それは、Python（パイソン）は使いやすいプログラミング言語で、機械学習に取り組むための周辺技術が整備されているためです。

紹介②：R

Rは統計解析向けのプログラミング言語です。Rはオープンソースかつフリーソフトなのですが、統計解析向けプログラミング言語として充実した機能を持っていて、データサイエンス分野では外せない言語の一つです。

紹介③：Julia（ジュリア）

Julia（ジュリア）は2009年に開発が始まった比較的新しいプログラミング言語です。Julia（ジュリア）は、処理速度に力を入れていて、動的言語の中では処理が非常に速いという特徴を持っています。

また、Julia（ジュリア）はAI開発を意識して開発されたと言えるプログラミング言語です。

紹介④：C++

C++は、C言語にオブジェクト指向といった概念を追加したプログラミング言語です。C++は単体で使われるより、C言語と組み合わせて使用されることが多いです。

また、AI開発においても、C/ C++での実装が多いようです。

紹介⑤：Matlab（マトラボ）

Matlab（マトラボ）は数値解析ソフトウェアで、その中で使われるプログラミング言語です。 C言語のような汎用言語とは違って、変数の型を宣言しなくて良いという簡単な文法で書くことができます。
また、Matlab（マトラボ）はグラフなどで描く関数が用意されているため、複雑で長いコードを書かなくて良いという特徴もあります。

プログラミング言語以外で知っておくべきことは？

では、AI開発においてプログラミング言語以外で何を知っておけば良いのでしょうか。
プログラミング言語以外でAI開発に必要なものをご紹介します。

AI開発に必要なハードウェア

機械学習では、大量の学習データが必要です。
そのため、大量のデータを保管するストレージや複雑な計算を処理するためのコンピューティングリソースなどが必要になります。

しかし、これらをまとめて揃える必要はなく、クラウドサービスがあれば問題ありません。クラウドサービスは機械学習に必要な処理ができるうえ、AI開発が終了したら返すといった処理の時間分だけ費用を払うことができるのです。

ライブラリ・フレームワーク

ライブラリは、教師あり学習や教師なし学習、強化学習など機械学習の書く手法の実装、機械学習を行うために必要ないろいろな処理がまとめられたものを指します。このライブラリを使うことにより、簡単に必要な機能を呼び出すことができ、実行することが可能です。

ライブラリ・フレームワークの代表的なものとして、Google社で開発された機械学習や深層学習のためのライブラリであるTensorFlow（テンソルフロー）や、国産の深層学習のChainer（チェイナー）、ディープラーニングのためのツールキットであるCNTK、統計解析のためのR言語、Googleに在籍するエンジニアが開発したCaffe、2007年に始まった機械学習のライブラリscikit-learn(サイキット・ラーン)、高水準のニューラルネットワークライブラリであるKeras（ケラス）などがあります。

まとめ

AIの開発方法やAI開発におすすめのプログラミング言語、プログラミング言語以外で知っておくべきことなどは理解できましたか？

これから、AI開発の仕事の需要はどんどん上がっていくことが考えられます。AI開発の知識やスキルを身に着けることは、自分の市場価値を高めることにつながるでしょう。ぜひ、AI開発に必要なプログラミング言語や知識を身に着け、これからの社会に必要な人材を目指しましょう。

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