AI開発に人気のプログラミング言語9選を紹介｜選び方や学習方法についても解説！

「そもそもAIってどんなもの？どんな仕組みで何ができる？」

「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？」

AIの利活用は近年のIT業界ではトレンドの一つです。AIやAIを用いたアプリケーションの開発は技術者の需要が高く、エンジニアにとっても将来性の高い分野といえます。

AI開発に興味を持っているエンジニアの中には、AI開発に用いるプログラミング言語のスキル習得に興味を持っているかたも多い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、その選び方や習得難易度、勉強法なども詳しく紹介します。

AI開発をキャリアパスに検討するエンジニアは、本記事の内容をぜひ参考にしてみてください。

AIとはそもそも何なのか

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、人間のように知的な活動が可能なコンピューターの仕組みであると言えるでしょう。ただし、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。

例えば、AIの定義の一つには下記があります。

• 「人工知能は大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行う」仕組みである（一般社団法人 人工知能学会設立趣意書より）

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。ただし、現状で実現できているAIは汎用的になんでも考えられるAI（強いAI）ではありません。用途を限って（弱いAI）、関連するデータを学習して最適解を導く、機械学習などが普及しつつあります。

AIによって実現できること

AIによる知的な活動によって、実現できることにはどのようなことがあるのでしょうか。

近年人気のある機械学習やディープラーニングなどのAIでは、大量の学習データをもとにその中で最適解を見つけ、知見やアウトプットをもたらすものです。この仕組みでは、下記の実現が可能です。

• 予測
• 画像認識
• 文章の読解
• 異常検知

これらを他の仕組みと組み合わせることで、下記の業務の代替などが実現できます。

• 業務の自動化
• 知見の創出
• 翻訳・要約
• アウトプットの生成
• 対話
• レコメンド（おすすめ）
• 機械の制御

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、金融での市場調査や与信調査、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。

他にも、生成AIが一般にも広く浸透し、OpenAI社のChatGPTは多くの企業に導入事例があります。Windows上で各種のソフトウェアに組み込まれたmicrosoft社のcopilotにも、実際に触れてみたことがある人は少なくないでしょう。

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システム、AIサービスの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、その中でも代表的な言語というものも存在しています。また、AIのコア部分の実装もプログラミング言語で開発されますが、利用される言語は異なることが多いです。

AIやAIシステム、AIサービスのためのスキル習得を検討している場合は、どのような言語が開発に用いられているのか把握しておきましょう。

以下では、AI開発で人気のプログラミング言語を紹介します。

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、幅広い目的で利用できる高い汎用性を持っています。

PythonがAIシステム開発で採用される理由として、機械学習などのAI開発に役立つライブラリが充実していることがあります。代表的なライブラリには、機械学習用のScikit-Learn、数値計算用のNumPy、データ分析用のPandasが挙げられます。

Pythonはスクリプト言語であり、シンプルなコードで記述しやすく、可読性が高いことも特徴の一つです。学習に向けた情報も最も多く存在するため、プログラミング初心者にも適しています。

2.R言語

R言語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言語は機械学習の一つである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GUIなどのサービス開発には適していません。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」という技術を採用しており、Pythonより高速に処理できる特徴を持っています。

Juliaは高度な計算科学や数値解析ができ、機械学習用のライブラリを持っているため、AI開発でも利用されています。また、Juliaは外部プログラムとの連携にも優れ、PythonやR言語のライブラリを利用できることも人気の理由です。

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のコア部分での高い処理性能が求められるプログラミングなどで活用されます。

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サイトの開発で広く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を利用するサービスの開発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特徴もあります。

6.Java

Javaは汎用性の高い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でのサービス開発などにも利用されています。既存の資産が多く、開発に転用しやすい特徴があります。

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は数学的な基盤に基づいており、これらの特徴を活かして精度の高いAI開発に役立つ言語だと期待されています。ただし、Haskellは純粋関数型言語で独自の概念も多く、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にはAI向けの機能も提供されているため、選択肢の一つとなります。

9.C言語

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コアライブラリの開発など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ハードウェア寄りの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。

AI開発のプログラミング言語の選び方

AIを用いたソフトウェアの開発に用いることができるプログラミング言語には様々な種類があります。しかし、効率的に要求を実現するには、プログラミング言語選びも重要です。

AI開発におけるプログラミング言語の選び方を紹介します。

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

AI開発においても、プログラミング言語は広く普及していてコードがわかりやすい言語が一つの基準です。メジャーな言語は多くの人が利用しているため、必要な情報が得やすく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、多くの開発者が使えるコードのわかりやすい言語を利用することにはメリットがあります。

得意分野の違いで選ぶ

プログラミング言語は、言語ごとに得意分野が異なるため、実現したいことと得意な分野が一致することも選択の基準の一つです。AIが得意分野な言語とは、AIや数学的な処理に向けライブラリが充実している言語や開発事例が多い言語といえます。

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

アプリケーションの種類によって異なるものの、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ことも一つの基準です。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部品として提供されているため、効率的かつ生産性の高い開発を可能にしてくれます。

AI向けの機械学習のライブラリを持つ言語やWebアプリケーション開発用のフレームワークなどを先に調査してからの言語選択がおすすめです。

情報が得やすい言語を選ぶ

アプリケーションの開発では各種のトラブルの発生は付き物です。AI開発も同様であり、技術的な難易度が高い分、重要性の高い課題といえます。

問題が起きた際に、解決に向けた情報が多いということはプログラミング言語選定での大きなポイントです。教材が豊富な言語も利用しやすいでしょう。

AI向け言語の習得難易度と勉強法

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。

AIプログラミング言語の習得難易度

AI開発に向けたプログラミング言語9選の言語の学習難易度を整理しました。

特にAIのコア部分の実装に用いられる言語は高難易度な傾向です。

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。オンラインスクールも有効です。

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ります。

AIプログラミング言語を使う職種3選

エンジニア職種の中でも、AI開発言語を活用する機会の多い職種を紹介します。AI開発向けのプログラミング言語を習得して、これらの職種を目指しましょう。

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のコア部分の作成やAIを使ったアプリケーションの開発、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アプリケーションの開発が主な仕事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も業務に含まれます。

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、AI開発の中でも機械学習モデルの開発や機械学習を用いたアプリケーション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データサイエンスの手法を用いて有益な知見を見つけ、事業の意思決定をサポートする仕事です。データサイエンスではデータの収集や整理によるビッグデータの作成、その利用基盤の開発、データ分析と仮説の検証などを行います。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です。

データサイエンティストにとっては、AIや機械学習はデータを解析するためのツールという位置づけです。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。

AIとプログラミング言語についてよくある質問

AI開発やAIを用いたサービス開発で利用されるプログラミング言語について、よくある質問と回答をまとめました。AI開発に向けたスキル習得を検討する際にご活用ください。

AIの開発にはどんなプログラミング言語を使いますか？

AIの開発でよく使われる言語として、下記が挙げられます。

・Python

・R言語

・Julia

AI向けのライブラリが充実していることや高速な処理などの特徴を持った言語が人気です。

AI開発のプログラミング言語の選定基準は？

AI開発に向けたプログラミング言語の選定では、下記の観点などを考慮するとよいでしょう。

・理解しやすく人気がある

・可読性が高い

・ライブラリやフレームワークが充実している

・情報が得やすい

AIを活用した開発と関係深い職種は？

プログラミングによるAIを活用した業務と関連深いエンジニア職種には下記が挙げられます。

・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

AI向けプログラミング言語で活躍しよう

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。実現したいことや学習難易度、すでに知見があるプログラミング言語との関連深さなどから言語を選択して習得しましょう。

AIやAIを用いたアプリケーションを開発するスキルを習得することで、エンジニアのキャリアアップにつながります。今後、非常に有望な分野ですので、継続的な活躍にも期待できます。

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