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AI開発に人気のプログラミング言語を紹介|選び方や学習方法についても解説!

AI開発に用いられるプログラミング言語にはどういった種類があるのでしょうか。本記事ではAI開発で人気のプログラミング言語やプログラミング言語の選び方、習得の難易度や勉強法などを紹介するため、参考にしてみてはいかがでしょうか。

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目次

「そもそもAIってどんなもの?」
「AI開発に用いられているプログラミング言語にはどんな種類がある?」
「AI開発のためにプログラミング言語を選ぶ場合、どのようなポイントで選べばいいの?」


このようにAI開発に興味を持っている人の中には、AI開発で人気のプログラミング言語について知りたいという人もいるのではないでしょうか。この記事では、AIの概要やAI開発で人気のプログラミング言語について紹介しています。この記事を読むことで、AI開発ではどのようなプログラミング言語が用いられているのか把握できるでしょう。


また、AI開発におけるプログラミング言語の選び方やそれぞれの習得難易度、勉強法なども紹介するため、これからAI開発を目的にプログラミングを学びたいと考えている人も参考にできます。


AI開発に人気のプログラミング言語について知りたい人は、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

そもそもAIとは何なのか

AIは「人工知能」のことで、「Artificial Intelligence」を略した言葉です。AIを平たく解説すると、人間のような知能を持ったコンピューターであると言えるでしょう。


しかしAIの定義は明確に定められているわけではないため、研究者によってもAIの認識には差異があります。近年、AI技術はさまざまな分野で活用が進められており、AIの可能性は大きく広がってきています。

企業におけるAIの活用例

AIの活用例としては、小売業での店舗の来客分析や、アパレルの需要予測、コールセンターの自動化などさまざまな事例が挙げられます。来客分析では、AIを活用することで来店した顧客の年齢や性別、購入に至った経緯などを辿れるため、売上増加へ繋げることが可能です。


また、コールセンターは人手不足の状態ですが、音声認識機能を持ったAIが人の代わりに自動で応対することで、人材不足の解消や顧客満足度の向上につながります。

AIシステムはプログラミング言語で開発できる

AIシステムやAIサービスはプログラミングによって開発することが可能です。AIシステムの開発はデータ収集を行い、AIに機械学習をさせて、プログラミング言語によってサービスとして使用するという流れになります。


まずは機械学習で必要となるデータの収集を行い、画像や文字データを学習させることで機械学習モデルを作成します。機械学習モデルができあがったら、プログラミングによってAIを組み込むことで、AIシステムの完成です。

AI開発で人気のプログラミング言語9選

AI開発にはさまざまなプログラミング言語が利用されていますが、AI開発に用いられる代表的な言語も存在しています。AI開発を行いたいと考えている場合は、どのような言語がAI開発に用いられているのか把握しておくことも大切です。


ここではAI開発で人気のプログラミング言語を紹介していくため、参考にしてみてください。

1.Python

Pythonは、AI開発やデータ分析ツールなどに活用されているプログラミング言語です。他にもWebアプリやシステム開発など、幅広い目的のために利用されている汎用性の高い言語です。


Pythonはスクリプト言語であり、コードを機械語へコンパイルする必要がないため、人にとって読みやすい言語となっています。コードもシンプルな言語であるため、初めてプログラミングを学ぶ初心者にもおすすめです。

2.R

Rは統計解析やデータ解析を目的としたプログラミング言語です。もともとは学術分野で利用されていた言語ですが、現在では一般企業でも利用されています。


Rはディープラーニングに対応しており、有名なライブラリも多く公開されています。そのため、Pythonと同様にAI開発で用いられるケースも多い言語です。


ただし、Rは高速な処理は得意ではなく、他の言語のようにサービス開発ができるわけでもありません。また、使いこなすには専門的な知識が必要になるため、習得難易度は高めです。

3.Julia

Juliaは比較的新しく登場した言語で、技術計算を目的に開発されたプログラミング言語です。「JITコンパイラ」という技術が用いられており、スクリプト言語ですが高速に処理できる点が特徴です。


Juliaは高度の計算科学や数値解析ができる言語であるため、AI開発でも利用されています。また、JuliaはPythonやRのライブラリが利用できるため、近年AI開発での注目が集まっています。

4.C++

C++は、C言語にオブジェクト指向やクラスなどの概念を追加したプログラミング言語です。C言語と同じくコンパイル言語であるため、高速な処理が可能であるという特徴があります。


また、汎用性も高く、組み込みシステムやスマホアプリ、ゲーム開発など、幅広い分野の開発で利用されています。C++はコンピューターの性能を最大限利用できることから、AI開発でも活用することが可能です。


習得するのは難しいですが、幅広い分野でニーズの高い言語です。

5.JavaScript

JavaScriptは、Webサイトの開発に用いられているプログラミング言語です。Webページに動的な処理を追加できる言語で、Webブラウザ上でAIを使用できるライブラリが提供されています。


そのため、Webサイト上でAIを利用したい場合に適した言語だと言えるでしょう。JavaScriptはWebブラウザとテキストエディタがあれば開発を始められるため、初心者でも環境構築のハードルが低い言語です。

6.Java

Javaはどのような環境でも利用できるプログラミング言語で、JVMという仮想マシン上で動作する点が特徴です。


そのため、プラットフォームに依存せず、WindowsやMac、LinuxといったOSに関係なく同じように動作させることができます。汎用性が高い言語であるため、WebアプリやAndroidアプリ開発など幅広い分野で開発に利用されていますが、AI開発にも利用されています。

7.Haskell

Haskellは、純粋関数型言語として分類されているプログラミング言語です。バグが発生しにくいなどの特徴があるため、安全性が求められる株や為替の自動取引システムにも利用されています。


HaskellはAI開発に特化しているというわけではありませんが、精度の高いAI開発に役立つ言語だと言えるでしょう。ただし、Haskellは純粋関数型言語であるため、他のプログラミング言語よりも習得難易度が高いです。

8.Matlab

Matlabは他の言語と違い、ライセンスを購入すると利用できる有償のプログラミング言語です。数値解析などを得意とする言語で、行列計算も容易に行えるため、解析結果を確認するのに役立ちます。


Matlabは有償のツールボックスを購入することで多くの機能が利用できるようになるため、より便利に開発を進められるようになるでしょう。AI開発ではPythonが利用されるケースが多いですが、Matlabも扱えるようになっておくと便利です。

9.C

C言語は長い歴史を持つプログラミング言語です。C言語はコードを一括で機械語に翻訳するコンパイルを行うため、実行速度が速いという特徴があります。


C言語はOSや組み込みシステムなどさまざまな開発に採用されている言語ですが、処理速度の速さからAI開発にも用いられるケースがあります。ただし、C言語を扱うためにはメモリやCPUに関する知識も身に付ける必要があるため、習得難易度は高めです。

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AI開発におけるプログラミング言語の選び方

ここまで紹介してきたとおり、AI開発に用いられるプログラミング言語にはさまざまな種類があります。そのため、プログラミング言語選びも重要なポイントになるでしょう。


ここでは、AI開発におけるプログラミング言語の選び方を紹介していきます。

普及率が高く、かつコードが理解しやすい言語を使用する

プログラミング言語は、一般的に広く普及しているメジャーでコードがわかりやすい言語を選ぶのがおすすめです。メジャーな言語は多くの人が利用しているため、開発がしやすいです。


また、AIは開発した後も継続してメンテナンスを行うことになるため、多くの開発者が使いこなせるコードのわかりやすい言語を利用する方が良いでしょう。

得意分野の違いで選ぶ

プログラミング言語は得意分野を見て選ぶのがおすすめです。プログラミング言語は種類によってできることや得意分野に違いがあります。


本記事でも紹介したように、AI開発に強みを持つ言語もあるため、AI開発に適した言語を選ぶようにしましょう。

フレームワークやライブラリが充実した言語を使用する

プログラミング言語は、フレームワークやライブラリが充実している言語を選ぶのがおすすめです。フレームワークやライブラリには、開発を行う際に必要な機能があらかじめ用意されています。


AI開発を効率的に行うためにも、できるだけフレームワークやライブラリが豊富な言語を選ぶ方が良いでしょう。

習得難易度の低いものを選ぶ

プログラミング言語は、習得難易度ができるだけ低い言語を選ぶのがおすすめです。コードがシンプルで言語自体の難易度が低い点ももちろんですが、言語によっては教材の豊富さなどにも違いがあります。

AIプログラミング言語習得の難易度と勉強法

AIプログラミングを習得する方法としては、独学で学ぶ方法やスクールに通う方法などがあります。それぞれ難易度や習得にかかる期間などが異なるため、自分に合った方法を選ぶようにしましょう。


ここでは、AIプログラミング言語習得の難易度と勉強法について解説していきます。

独学で習得する

難易度は高いですが、AIプログラミングは独学で学習することも可能です。参考書でAIについて学び、Web教材などを使って学習を進めることで、AIプログラミングのスキルを身に付けていけるでしょう。


ただし、AIプログラミングは専門性が高いため、現役のエンジニアに質問できる学習サイトを利用するのがおすすめです。

プログラミングスクールを利用する

AIコースを設けているプログラミングスクールを活用してAIプログラミングを学習するのもおすすめです。プログラミングスクールであれば、AIの基礎からAIプログラミングまでプロの講師に教えてもらえます。

セミナーに参加する

セミナーや勉強会に参加して、AIプログラミングについて学ぶ方法もあります。AI開発に関連したセミナーに参加すれば、AI開発の専門家から教わることができます。


ただし基本的なプログラミングなどの部分は、事前に自分で学んでおく必要があるでしょう。

AIプログラミング言語を使用する仕事3選

本記事で紹介したAI開発に役立つプログラミング言語を習得することで、どのような仕事ができるようになるのか知りたいという人も多いでしょう。


ここでは最後に、AIプログラミング言語を使用する仕事を紹介していきます。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIに関連した開発に携わるエンジニアです。AIに取り込むデータの整理や、機械学習などを使ってデータの解析を行います。


一般的なエンジニアはプログラムを書くことが仕事であるというイメージがありますが、AIエンジニアの場合はAIにデータを学習させてデータの解析を行うことが主な業務です。


AIエンジニアを目指す場合は、数学や機械学習フレームワークの知識、データベースやビッグデータの解析知識などを身に付ける必要があるでしょう。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習モデルの開発やAI開発などを行うエンジニアです。機械学習エンジニアを目指す場合はPythonやLinux、機械学習ライブラリに関するスキルやデータベース、クラウドなどの知識が必要になります。


また、機械学習エンジニアはプロジェクトの進行管理などを行うことも多いため、マネジメントスキルなども必要になるでしょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストはビッグデータの収集や整理、データ分析を行い、有益な発見を行うことで、意思決定が合理的な判断を行えるようにサポートする仕事です。


そのため、データサイエンティストはコンサルタントに近い仕事となります。データサイエンティストを目指す場合は統計学や数学に関するスキル、ビッグデータやIT全般の知識、コミュニケーションスキルなどが必要になるでしょう。

自分に合ったプログラミング言語でAIを開発してみよう

AI開発に用いられるプログラミング言語にはさまざまな種類がありますが、それぞれ異なる特徴を持っています。


ぜひ本記事で紹介したAI開発で人気のプログラミング言語やプログラミング言語の選び方、勉強法などを参考に、AI開発に挑戦してみてはいかがでしょうか。

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この記事の監修

miraie miraie

株式会社Miraie

2007年設立のシステム開発会社。首都圏を中心にWeb・IT関連事業、コンサルティングサービス、人材派遣サービスなどを展開。 SES事業や受託開発などを中心にノウハウを蓄積しながら、関連事業へとビジネスの裾野を広げています。

監修者インフォメーション

所在地
〒150-0002 東京都渋谷区渋谷1-12-2 クロスオフィス渋谷6階(本社)
設立
2007年7月(3月決算)
従業員数
55名(正社員)
電話
03-5774-6300

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