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AI(人工知能)開発向けプログラミング言語と学習の始め方を解説

作成: 2018.09.04

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「AI(人工知能)について学ぼうと思ったけど、難しそうで手がつけられない…」

AI(人工知能)のエンジニアの需要は今後さらに高まることが予想されており、参入する企業は増加中です。これまでITとは関連のなかった業界でも、AI(人工知能)を活用した事業に積極的な姿勢を見せています。

その結果、仕事でAI(人工知能)開発に関わることになり、急いで知識を身につける必要がある、という方もいることでしょう。
ただ、プログラミングはもちろん、AI(人工知能)の仕組みは難しく、すぐに理解できるわけではありません。この記事では、AI(人工知能)の開発におすすめのプログラミング言語と学習の始め方、AI(人工知能)の活用事例やおすすめの参考書籍などを紹介します。
プログラミング未経験者でも理解できるように紹介していますので、この記事を学習の第1歩としてください。

この記事の目次

AI(人工知能)やプログラミングを学ぶ時のポイント

まずはプログラミングを学ぶ前に抑えておきたいポイントを紹介します。これから紹介する4つのポイントを知っておくことで、学習に対する気持ちのハードルを下げることができるでしょう。

やみくもにプログラミングを始めようとしない

プログラミング言語は複数の種類が存在し、その用途や難易度も様々です。

プログラミング言語の中には、AI(人工知能)開発に適した言語というものがあり、それらの中でもさらに初心者向けのものがあります。

そういった各言語の特徴を理解せずに、「これからはプログラミングができないと・・・」と焦って闇雲にプログラミング学習を始めてもうまくいかないことが多いです。

まずはどの言語がAI(人工知能)開発と自分のレベルに合っているのか調べて、適切なプログラミング言語を選ぶことから始めましょう。

詳しいやり方はこの記事にて紹介しています。

参考書はやさしい内容のものからレベルを上げていく

AI(人工知能)を動かすためのプログラムは複雑です。初心者がすぐに開発できるようなレベルではありません。

AI(人工知能)開発を行うためには難しい参考書を手に取り、複雑なプログラミングを行う練習をすることになります。しかし、あせりは禁物。

はじめのうちから難しい内容に挑戦することは、挫折につながりやすいです。複雑な内容を理解するためにも、プログラミングの基礎部分の学習をしっかりとやっておきましょう。

まずはやさしい内容の参考書から始め、だんだんとレベルを上げていくようにしてください。

AI(人工知能)開発初心者向けの参考書は、後ほど詳しく紹介しています。

プログラミングの習得には早くても3ヶ月〜半年かかると理解する

初心者がゼロからプログラミングの学習を始め、ある程度実践的なスキルを手に入れるためには、早い人でも3ヶ月~半年ほどの期間が必要になります。

これは、プログラミングスクールなどで学習している人も含めた期間であるため、未経験者が参考書などで独学で学習を行う場合は、より時間がかかる可能性があります。

裏を返せば、プログラミングの理解が早い人でも、習得までに数ヶ月の期間を要してしまうということです。1〜2ヶ月でできるようにならなくても慌てずに根気よく続けていくことが重要となります。

プログラミングは、本などで仕組みを理解するだけでなく実際に手を動かして自分でプログラムを書いていくことでスキルを定着するものです。

半年、あるいは1年近くかけて習得するスキルなのだと理解した上で、落ち着いて勉強を進めていきましょう。

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AI(人工知能)を使って何がしたいかを明らかにする

AI(人工知能)の技術は、私達の日常の様々な場面で応用されています。

AI(人工知能)の開発技術を身に着けたいと思った時、自分がどのような開発に携わりたいか、AI(人工知能)をどのように使いたいかについても考えてみましょう。そうすることで、最適なツールや学ぶべき言語も見えてきます。

この記事ではAI(人工知能)にできることについても紹介しています。まだAI(人工知能)技術の活用方法について具体的なイメージが湧いていない人はぜひ参考にしてください。

AI(人工知能)開発に向いているプログラミング言語

次に、AI(人工知能)の開発によく用いられるプログラミング言語をいくつか紹介します。

AI(人工知能)の開発言語には、以下のポイントが重要になっています。

  • 開発のしやすさ
  • 十分な計算速度
  • 安全性
  • サービスにあった場所で動く事

それぞれの特徴を理解し、どのような言語が自分に向いているか、どの言語に魅力を感じるかを考えてみましょう。

Python

Python(パイソン)は現在の機械学習、科学計算の分野で最も利用されている言語です。

PythonのライブラリにAI(人工知能)開発向けのものが含まれている点が大きな理由となっています。「機械学習=Python」を真っ先に連想する人も多いでしょう。


Pythonは様々な分野で使える言語で、機械学習以外にもWebやアプリの開発にも用いられることもある汎用性の高さも魅力です。

「データ解析」「機械学習」といった言葉があらゆる場面で頻繁に聞かれるようになり、最近はこれまで蓄積してきた大量データの解析や、それらを活かした機械学習の研究開発が盛んに行われています。

そういった処理を簡単に行えるPythonの人気は高まってきており、将来性のある言語として認知されています。

一方、Pythonを扱えてAI(人工知能)開発を担当できる技術者はエンジニア全体を見ても貴重な存在です。企業としてもPythonを扱えるエンジニアを確保していと考えているのでしょう。採用条件に「Pythonを扱えること」を含む求人は収入も高額で提示されている傾向があります。

参照:プログラミング言語別年収ランキング2018が発表。第1位は「Go」

画像出典:Python

R

R(アール)言語は統計解析に適しているプログラミング言語で、データ解析や統計学の分野で多く活用されています。

Rは統計解析に特化している言語であるため、Pythonのような汎用性はありません。

しかし、大学生や研究者がデータの解析を行うための言語として学ぶ場合も多く、Pythonコミュニティと並んでR言語のナレッジも日本語記事が沢山あり初心者が学習を行う手助けになることは間違いありません。

その他にRの魅力的なポイントとして、便利なパッケージが公開されており、有名なアルゴリズムの多くをパッケージで簡単に利用することができることがあります。

しかし、これらのライブラリを使いこなすためには専門分野の基礎知識が必要になるため、Rを活用してAI(人工知能)開発をするためには相応の学習が必要になるでしょう。

画像出典:Wikipedia

Julia

Julia(ジュリア)は技術計算のためのプログラミング言語で、近年急速に注目を集めています。

JITコンパイラと呼ばれる技術により、スクリプト言語(プログラムの記述や実行を比較的簡易に行うことができる言語の総称)でありながらCに並ぶ高速動作を可能としています。

Juliaの特徴は、シンプルで美しい文法です。

PythonやR言語もシンプルで使いやすいことでプログラミング初心者に人気ですが、Juliaはそれらの言語よりも後に開発されたことで、それまでに公開されてきた様々な言語の良いところを取り込んでいます。

PythonやR言語のライブラリもJuliaから簡単に扱うことが出来るため、Python・R言語を習得した人であれば比較的少ない学習コストでJuliaを習得することができるでしょう。

言語自体の開発も進められており、技術計算のための様々な高機能のライブラリが次々と追加されていっています。

Twitterや技術ブログでも活発にJuliaを使った機械学習・数値計算の実装の報告があり、将来性が十分にある言語です。

画像出典:Julia

JavaScript

JavaScript(ジャバスクリプト)はアプリ開発で使用される人気のプログラミング言語のひとつです。

JavaScriptはブラウザに実行環境が搭載されていることから、主にWebサイトやWebアプリ・サービスなどを開発する際によく利用されていますが、AI(人工知能)の分野でも活用されています。

JavaScriptでは、機械学習をWebブラウザから使うためのライブラリ(Keras.js,deeplearn.js,TensorFlow.jsなど)が公開されており、これらを活用すること非常に手軽に機械学習を試すことができます。

JavaScriptはすでに多くのエンジニアが学習経験がある「有名なプログラミング言語」であるため、この技術を習得し、AI(人工知能)開発に活かすことも選択肢の一つです。

C++

C++はコンパイル言語(人間が書いたプログラムをコンピュータが理解できる形式に変換するプログラム言語)で、現在実用的に使われている言語では最高水準の速度を出すことができる言語です。

C++の歴史は古く、C++の前身であるC言語の拡張版として1983年に開発されました。古い言語ではありますが、iOSやAndroidアプリ、ゲーム開発のほか、大規模な基幹システムや国の公共機関のシステムで用いられることが多く、現在でも人気の高い言語です。

メモリ管理の難しさや言語仕様の大きさなどから、初心者が最初に手を出すのは少しハードルの高い言語でしょう。しかし、C++を習得するとPythonなどでは行えないような処理の高速化など、コンピュータの性能を100%発揮させたシステム開発が可能となります。

AI(人工知能)以外の分野でも安定した需要がある言語であるため、エンジニア・プログラマとして今後活躍していきたい、という方にはおすすめの言語です。

画像出典:WORLD VECTOR LOGO

Pythonを使ってのAI(人工知能)開発が主流

5種類の言語を紹介しましたが、現在はPythonを用いてAI(人工知能)開発を行っているケースが多いです。

機械学習やデータ分析に向いているライブラリが豊富にあることと、シンプルなコードで記述できることなどが大きな理由とされています。

さらに学習難易度の低さからもAI(人工知能)開発だけでなく初心者からIT業界に就職・転職する人が多く選択しているのがPythonです。

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AI(人工知能)開発に使えるPythonのライブラリ

具体的に、以下のようなライブラリがPythonでのAI(人工知能)開発を可能としています。

数値データの作成と処理に使える「Numpy」

numpyは、Pythonで学術計算をするためのライブラリで、Pythonで計算を行うよりも簡単に、そして処理を高速化することができます。

多くの計算処理を要する機械学習の分野で、Pythonと共によく使われているライブラリです。

作図に使える「Matplotlib」

matplotlibはPythonのグラフ作成・可視化用ライブラリで、Pythonでグラフを作りたい場合には学んでおきたいライブラリです。

線形代数、統計、解析などがそろっている「Scipy」

scipyは高度な科学計算を行うためのライブラリです。

scipyは上述したnumpyの数値計算ライブラリ上で動作しているため、numpyで行える配列との組み合わせがしやすく、さらに信号処理や統計といった計算も可能です。

基本的には、numpyにない計算処理の機能をscipyで補うような形で利用します。

データ分析を行える「Pandas」

pandasのライブラリを活用することで、データを効率的に扱うことができます。

例えばcsvファイルなどの基本的なデータファイルを読み込み、追加や、修正、削除、など様々な処理をすることなどが可能です。

簡単にデータを扱うことができる使い勝手の良さから、データ分析の多くの場面で活用されています。

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AI(人工知能)の仕組み

ここまで、AI(人工知能)に適したプログラミング言語やAI(人工知能)に用いられるライブラリについて紹介してきました。

では、そもそもAI(人工知能)とはどのような仕組みで動いているのかについても説明していきましょう。

AI(人工知能)と聞くと、どのようなものをイメージするでしょうか。実は、AI(人工知能)の定義は曖昧で、研究者によって異なります。

ただ、一般的には「人間が脳で行っている知的作業をコンピューターで人工的に模倣するための概念や技術のこと」というように定義されています。コンピューターを使って人間の脳と同じ、あるいはそれ以上の作業ができるような技術と言い換えることもできるでしょう。

この定義にある「人間が行っている知的作業」を実現するための技術として「機械学習」と「ディープラーニング」があることも理解しておいてください。

機械学習とは

「機械学習」とは、データを反復的に学習して、そのデータのパターン(色や形、大きさなどの特徴)を見つけ出す技術です。

もしAI(人工知能)が「りんご」を理解しようとした時、「色(赤)」「形(丸に近い)」「大きさ(手のひらにのるサイズ)」などといったデータを学習していきます。

この学習方法は、実は私達人間が行っているものと本質は変わっていません。

例えば、トマトは赤くて丸い形が一般的です。しかし、中には黄色いトマトや小さいサイズのミニトマト、楕円形のトマトもあります。

様々な種類のトマトを見ていくことで、私達は「トマト」と呼ばれるものに色、形、大きさなど異なる特徴があることを学んでいきます。

AI(人工知能)もまさにこのように学習をしており、より多くのデータを集め特徴を分析することで、人間の脳と同様の働きができるように進歩していくのです。

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、与えられたデータを人間では定義づけや言語化できないほど細かく分析し、特徴やパターンを識別する学習方法です。「深層学習」とも呼ばれます。

ディープラーニングによって細かいデータを学習することで、AI(人工知能)が物事を判別する上での精度を高めることができるようになるのです。

ディープラーニングがパターンを識別する過程を図に表すと、人間の脳(大脳皮質)のモデルと似ていることから「ニューラルネットワーク」と呼ばれます。

以下の記事では、機械学習やディープラーニングについてさらに詳しくまとめているので、参考にしてください。

参照:AI(人工知能)は何の言葉の略?歴史や仕組み、実例も簡単に解説

AI(人工知能)にできること

日常の様々な場面で活用されつつあるAI(人工知能)。ここからは具体的な利用シーンをいくつか紹介していきます。

ものの場所を識別する

AI(人工知能)の「ものの場所を識別する」という技術は、自動車の自動運転などに活用されています。

車載カメラの画像を取得し、通行人、対向車、標識などを識別することで、自動運転を可能にしている他、ドライバーからは見えづらい位置にいる通行人、障害者を識別することで歩行者の飛び出しやドライバーの不注意による事故の防止にも役立てられているのです。

未確認の情報を推測・補完する

過去のデータから未確定な情報を推測したり、足りない情報を保管することができる技術は、気象予報などに活用されています。

人間の「勘」も、一説には全く根拠がなく決断しているのではなく、自身の過去の経験によって決断しているとされています。

しかしながら、人間が過去の経験や知識に基づいて予測する内容はやはり正確性には欠けるのが事実。その点、AI(人工知能)を用いることで大量のデータから客観的でより正確な推測が行えるようになるのです。

情報を言語化する

情報の言語化とは、ある画像を解析するだけでなくその画像に何が写っているのかなどを言葉や文章で説明することです。

例えば、1枚の写真をデータとして取り込んだ時に、写っている人物、動物、建物などを判別し、文章化することなどができます。

この技術を活用すると、例えば写真に写っているテキストをそのままテキストデータに変換することも可能となります。

音声を判別する

人の言葉や動物の鳴き声、機械の音などを分析し、判別することができます。音声認識機能と呼ばれるものです。

会議のような複数人が話す現場で、それぞれの声の特徴から発言を聞き分けるほか、人間の耳では聞き分けられないような小さな音を捉えて、機械の故障を発見することができることから、工場などでも導入されていることがあります。

モノクロ画像をカラー画像に変更する

AI(人工知能)は大量のデータから物の特徴を理解し、学習していきます。

それによって「塗り絵」のようなことが可能になり、「リンゴの色は赤」「葉の色は緑」といったようにモノクロ画像をカラー画像に変換できるようになります。

文章を書く

新聞記事の文章などをデータとして解析し、パターンを理解することで文章を書くことも可能です。

ビジネスメールなど、定型的な文章を必要とする場合は人間が一から文章を書くよりも、AI(人工知能)を活用した方が効率よく作成できることがわかっており、メールの文章の自動作成なども可能になってきています。

未経験からAI(人工知能)を開発するにはプログラミングを学ぼう

未経験の状態からAI(人工知能)を開発するには、まずプログラミングスキルを身につけなければなりません。

C++やjavaScriptなど様々な言語がありますが、学習難度から考えると初心者向きのPythonがおすすめです。

Pythonを使ったAI(人工知能)開発をするまでの準備・手順

PythonでAI(人工知能)を開発するとしても、まず何から始めればいいのかわかりませんよね。

ここからは、AI(人工知能)開発を行うまでの準備や手順について紹介していきます。

Macを用意する

プログラミングを自分で行うためには、まずパソコンがないといけません。

もちろん参考書などを用いて学習を進めることはできますが、実践的な技術を身につけるためには自分で手を動かしてプログラムを書いてみることが最も有効な方法です。

すでにWindowsのPCを持っている方はそれを使ってもらって問題ありませんが、プログラミング用に新しく購入をするならMacがおすすめです。

理由としては、Macの作業効率の良さや、MacでもWindowsOSが使用できることなどが挙げられます。

また、Macはコンパクトで軽量なデザインであり、持ち運びに適していることもあります。プログラミングを始めると、外部のセミナーに参加したりスクールに通ったりする可能性もあるため、持ち運びの負担にならないMacが良いでしょう。

Pythonをインストールする

パソコンを用意したら、Pythonをインストールします。Mac OSにはPython2が標準搭載(インストール済み)されているので、それを使っても問題ないでしょう。

Python3は公式サイトからインストールするか、HomeBrewと呼ばれるMac 上で様々なソフトウェアを簡単に導入することができるシステムを使ってインストールします。

HomeBrewを利用すると「brew install python3」というコマンドを実行するだけでインストールを行うことができますが、HomeBrewを実行するための事前設定が必要な場合があります。

手っ取り早くPythonをインストールしたい、という方は公式サイトを参照するのがおすすめです。

Pythonの環境構築を終えれば、人工知能開発を始めるための土台作りの完了です。好きなライブラリを使って、機械学習やディープラーニングをするための一歩が踏み出せます。

AI(人工知能)に関する書籍を読む

AI(人工知能)に関する書籍を読み、理解を深めることも開発に役立ちます。おすすめの書籍をいくつか紹介しますので、用意しておきましょう。

人工知能は人間を超えるのか ディープラーニングの先にあるもの

日本トップクラスの人工知能研究者の一人である松尾豊氏によって著された、AI(人工知能)の入門書として人気の一冊です。

人工知能の研究が経てきた歴史や一般に想像される「人工知能」と実際に人工知能ができることのギャップをわかりやすく解説しています。

トコトンやさしい人工知能の本

初心者、特に文系出身で数学の知識がない方や、他の入門書に挫折してしまった方におすすめの入門書です。

ダイクストラ法、クラスタリング、ペイジアンネットなど、人工知能を構成するアルゴリズムを基礎からひとつひとつ解説してくれています。

グーグルに学ぶディープラーニング

日経ビッグデータへの連載が書籍化されたものです。

前半で人工知能についての解説を、後半で導入事例を掲載している入門書となっており、グーグル研究者のインタビューや日本企業の事例も紹介されています。

人工知能の最新の事例を探している方に特にお勧めの一冊です。

図解入門 最新人工知能がよ〜くわかる本

ビジネスマン向けの本書には、IBM、Microsoft、Amazon、ソフトバンクなどの取り組み実例が多くまとめられています。

人工知能の発展の歴史をなぞりながらキーワードを解説しているので、知識がない方でも読みやすくなっています。

Pythonの入門〜基礎を学ぶなら学習用Webサービスもおすすめ

基礎知識を効率的に学びたい場合は、無料でPythonをはじめとするプログラミングの入門〜基礎部分を学べるプログラミング学習用Webサービスをおすすめします。

学習サービスの無料利用が可能な範囲で得られる知識は限られているため、それだけで開発することは難しいでしょう。しかし、仕事の合間や休日の時間などを使って短期間で学習が進められることは魅力的です。

以下の記事ではプログラミング学習におすすめのサービスについて紹介しているの参考にしてください。

参照:【初心者必見!】プログラミング学習にオススメのサービス5選

独学が難しければプログラミングスクールに通う

独学では身につかない、あるいは会社の研修だけでは不十分と感じるのであれば、プログラミングスクールの利用を検討してみてはいかがでしょうか。

特にプログラミング未経験者の場合は、スクールで学習することを強くおすすめします。

独学での学習は挫折の可能性が高い

独学の場合、参考書や学習用Webサービスを使って勉強を進めていくことになります。

初期費用が安く抑えられるのが独学の良いところです。しかし、参考書のレベルが自分に合っていなかったり、つまずいた部分の回答がわからないことなどを理由に、独学でプログラミングを始めた未経験者の8〜9割の人が挫折してしまうのが実情です。

独学でプログラミングを学ぶことは、非常にハードルが高いということがお分かりでしょう。

会社の研修はスクールのように詳しく教えてくれないこともある

事業としてAI(人工知能)を取り扱っている会社に入ることができれば、研修としてAI(人工知能)開発を学べる可能性があります。

しかしながら、会社の研修はスクールとは異なるため、わからない部分を一人一人教えてくれるとは限りません。その場合、研修以外の時間で自分で学習する必要が出てくるでしょう。

特に仕事でAI(人工知能)開発を行うのであれば、研修で理解できないと「ミスしてしまうのではないか」という不安が一層大きくなってしまうかもしれません。

プログラミングスクールのAI(人工知能)開発コースを利用する

できるだけ短い期間で、実践的なスキルを身に着けたいならばプログラミングスクールを利用するのがおすすめです。

AI(人工知能)開発コースを設けているスクールもあり、AI(人工知能)やPythonについて専門的に学習することができます。

受講生はプログラミング未経験者であることを前提としてカリキュラムが組まれているため、未経験者でもわかりやすいよう改良を加えたテキストを使いつつ、メンター(講師)のアドバイスを受けながら学習を進められるのも大きなメリットです。

効率のよい学習ができる結果、スクールの受講生の大部分が3ヶ月〜半年でカリキュラムを終了することができます。

少しでも興味があるならば、まずは無料の体験会に参加し、スクールの雰囲気を掴んでみましょう。

一度挫折したプログラミング、TECH::EXPERT(テック エキスパート)ならやりきれます

プログラミングを独学で学ぶことに限界を感じていませんか?

効率よくプログラミングを学ぶなら、プロのメンター(講師)のもとでしっかりと教わることがおすすめです。TECH::EXPERT(テック エキスパート)ではすぐにメンターに質問できるから「わからない」を「わかる」に変えられてプロとして通用する技術が身につきます。

同じくプログラミングを学ぶ同期がいるのも挫折しないポイントです。

無理な勧誘は一切ありません。まずはお気軽に無料カウンセリングでご相談ください。

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この記事を書いた人

石田ゆり
元システムエンジニア・コンサルタント。ERPパッケージソフトウェア会社にて設計から開発、品質保証、導入、保守までシステム開発の一通りの業務を経験し、その面白さと大変さを学ぶ。働く人々を支援するバックオフィス系システム・業務効率化ツール等に特に興味あり。趣味は旅行、ヨガ、読書など。