AIプログラミングとは？おすすめ言語や開発手順、活用事例を解説

この記事では、AIを実装するためのAIプログラミングにおすすめの言語や開発手順、学習方法を解説します。

また、活用事例もあわせてお伝えします。

AIプログラミングで作りたいものがある方や、AIプログラミングを学びたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

AIプログラミングとは？

AIプログラミングとは、人工知能（AI）を開発するためのプログラミングです。

AIは、人間では困難な高度な分析を高速に行えることから、新事業の立ち上げや既存事業の発展、作業効率化などさまざまな用途で活用されています。

その一方で、AIプログラミングの難易度は高く、AIプログラミングに適した言語のプログラミングスキルはもちろん、より高い分析能力をAIに持たせるための機械学習や深層学習などの技術が必要です。

今回の記事では、学習方法や開発手順も解説するので、ぜひ参考にしてください。

AIプログラミングでできること

AIプログラミングを活用すれば、これまでの技術では困難だった過去の事象からの予測や、異常検知が可能です。

AIプログラミングに興味がある方は、まずはAIプログラミングでできることを把握し、AI開発の目的を明確にしてください。

株価・仮想通貨の価格予測

AIプログラミングで予測モデルを構築すれば、株価や仮想通貨の価格動向の予測が可能です。

AIは、過去のデータからの未来の予測が得意で、株価・仮想通貨の価格予測だけでなく、気象予測や、球場への来場者人数の予測などに幅広く活用されています。

大量のデータをAIに学習させることでより精度の高い予測が可能なため、ビッグデータをマーケティングや既存事業の拡大に活用させたい業界・分野で注目度が増しています。

自動運転

AIは、画像上の物体・文字を瞬時に認識・分類する「画像認識」が得意です。

画像認識能力は自動運転に応用されており、車両に搭載されたカメラから、人や車、周りの建物といった情報をリアルタイムで取得・処理し、車両の運転をコントロールしてくれます。

AIの画像認識能力の用途は幅広く、自動運転以外にもさまざまな分野で応用が進んでおり、関連サービスが展開されています。

顔認識

AIの画像認識能力の応用事例のひとつが「顔認識」です。

顔認識は、デジタル画像やカメラに映った人間の顔を認識する技術で、スマートフォンのロック解除やプライシング空間への入退室システムなどで使用されています。

従業員の顔をAIに学習させれば、オフィスへの出退勤の管理が効率化されるため、セキュリティの強化の観点からも、すでに多くの企業で取り入れられています。

テキストの自動分類

AIの画像認識能力を活用すれば、大量のテキストデータの自動分類が可能です。

たとえば、顧客のアンケート回答のなかからキーワードとなる文章などの有効情報を検出したり、悪質なスパムメールの検出などに使用されます。

大量のテキストデータの処理を人間だけで行うと、時間がかかるだけでなく、重要なデータの見落としや誤った仕分けなどのヒューマンエラーが起こる可能性があります。

AIを用いれば、業務の効率化や品質の均一化にもつながるため、事務業務やビッグデータの活用に課題を感じている企業におすすめです。

不良品の検知

AIは、全体のデータから誤ったデータを検出する「異常検知」にも長けています。

AIを工場ラインに導入している企業も多く、製品の合格品と不合格品をAIに学習させることで、製造過程で生じた欠陥や異常の自動検出が可能です。

不良品の検知に特化したAI製品を販売している企業もあり、製品の品質管理の効率化やコスト削減につながることから、さらなる普及が見込まれています。

行動履歴の解析・リコメンド

Eコマースや動画配信サイトにもAIの技術が活用されています。

Eコマースで関連商品・おすすめ商品が表示される機能にはAIの技術が応用されており、ユーザーの購入履歴や動画の視聴履歴を解析し、その人の好みに基づいて商品・動画を推薦してくれます。

AIのリコメンド機能は、クロスセルやサービスの継続利用につながることから、AIを活用したマーケティングに注目が集まっており、幅広い応用が可能です。

AIを開発できるプログラミング言語

プログラミング言語の種類はさまざまですが、どの言語でもAIを開発できるわけではありません。

AIを開発するには、AI開発に適した言語とライブラリ、フレームワークの使用が不可欠です。

これからAIプログラミングを行う方は、以下で紹介する言語を参考に、どの言語を学ぶか検討してください。

Python

Pythonは、AI開発の分野でもっとも広く使われている言語です。

ほかの言語と比べて構文がシンプルでコーディングしやすく、データ分析・機械学習ライブラリが豊富であることから、プログラミング初心者にもおすすめです。

C++やJavaと比べて重いデータの実行速度は遅いですが、ScrapyやTensorflowなどのライブラリを活用すれば、速度を高められます。

具体的にPythonを使って作れるものや学習方法は、「Python初心者でも作れるもの6選！学習する際の注意点も解説」で解説しているので、合わせてご確認ください。

R

Rは、主に統計学の分野で使われている言語です。

統計学は、大量のデータを分析するAIにとって必須の分野であるため、R言語を使用してシステムを構築することで、AIを用いた高度な分析が可能になります。

また、グラフィックス性能にも優れており、Rに適したライブラリを活用すれば、データの可視化が可能です。

AIを活用してビッグデータを解析したい方は、身に着けておきたい言語と言えます。

JavaScript

JavaScriptは、Webブラウザ上で動く言語です。

主にWebサイトの構築やアプリ、ゲームなどさまざまなジャンルの開発で使われており、Webサイトに動きを加えたり、ユーザーの操作に応じた処理が可能です。

AIの開発にもおすすめで、最近ではブラウザベースのAIアプリケーション開発にも利用されています。

AIが搭載されたスマホアプリやチャットボットを作りたい方は、習得しておきたい言語です。

C++

C++は、C言語をベースに作られた言語で、主にゲーム開発で使用されています。

PythonやRを凌ぐ高速な実行速度が特徴で、AIアプリケーションや、ロボット技術などのリアルタイムシステムで使用されます。

構文がシンプルなPythonと比べて習得が難しい言語ですが、使いこなせれば高いパフォーマンスと拡張性を持つAIの開発が可能です。

プログラミング初心者は、まずは学びやすくAI分野でもっとも使用されているPythonからの学習がおすすめです。

Julia

Juliaは、JavaScriptやほかの言語と比べて新しい言語で、数値計算やデータ分析に優れた特徴があります。

後発の言語であることから、C++と同等の高速性と、Pythonのような汎用性を持ち合わせており、AI開発用にライブラリは少ないものの、今後の活躍が期待されています。

また、コードもシンプルであることから、Pythonを習得した方であれば、比較的学習コストを抑えて習得可能です。

大規模な科学計算やデータ分析タスクにAIを活用したい方におすすめです。

プログラミングでAIを開発する手順

プログラミングでAIを開発する際は、手順に沿って取り組むことで、より効率的にリソースを活用して開発できます。

これからAIプログラミングを行う方は、手順を把握してからの取り組みがおすすめです。

AIを開発する目的を決める

まずは、AIを開発する目的の明確化が重要です。

AIの目的を定義することで、何を達成するためのツールか明確になり、どのようなデータが必要で、何のプログラミング言語を使って開発すべきかが明らかになります。

たとえば、チャットボットアプリを開発して問い合わせ窓口業務の効率化を図りたいという目的が決まれば、通常の問い合わせ窓口での受け答えマニュアルのデータが必要だとわかります。

プログラミングを学習する

目的が明確になったら、目的を達成するために必要なプログラミング言語を学習します。

チャットボットアプリの開発の場合、Pythonだけでなく、アプリに動きを持たせるためにJavaScriptを使用するため、両方の学習が必要です。

プログラミング言語の学習は、独学やスクール・教材を利用する方法があります。

具体的なポイントや注意点は、後ほど紹介します。

数学・統計学を学習する

AIの開発には、プログラミング言語だけでなく、数学・統計学の知識が必要です。

AIは数学的な概念に基づいていて動くため、確率論や微積分、統計学などの知識も求められます。

これらの学問を学習したことのない方にとっては難易度が高いですが、ビッグデータを活用したり、いちからAIを開発する方はプログラミング言語とあわせての学習がおすすめです。

フレームワーク・ライブラリを活用する

フレームワークやライブラリは、アプリケーションを開発するうえで必要な機能や骨組みがあらかじめ構築されたプログラムです。

AI開発には、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワーク、NumPyやpandasなどのライブラリがおすすめです。

これらのフレームワーク・ライブラリを使いこなせば、AIを初めて開発する方でも効率的に行えます。

また、言語によって対応しているフレームワーク・ライブラリが異なるので、言語を選択する段階であわせて確認が必要です。

プログラムを開発する

使用する言語・フレームワーク・ライブラリが決まり、それぞれの学習を終えたら、最初に立てた目的の達成に向けていよいよプログラムの開発です。

実際にプログラミングを行いモデルを設計し、AIを開発します。

開発したAIは、一度開発して終わりではなく、運用・評価・改善を繰り返すことで、より高い性能を発揮するようになります。

AIのパフォーマンスを向上させて新事業の立ち上げや業務の効率化を図りたい方は、根気強くPDCAを回すことが重要です。

AIプログラミングの活用事例

AIを活用した製品・サービスは、すでに日本中で展開されています。

その分野は幅広く、ビジネスからエンタメまで活用されており、私たちの日常に浸透しています。

これからAIプログラミングを行う方は、以下で紹介する活用事例を参考に、自分で開発したいものをイメージしてみてください。

ボードゲーム

AIは、囲碁やチェスなどのボードゲームで活用されています。

これまでコンピュータが人間と対決するゲームはありましたが、何局もの対局のデータを学習させることで対戦相手としての難易度が上がり、人間のトッププレイヤーと同等のレベルのAIと誰でも対戦できます。

ボードゲームのAIはすでにアプリでゲームに活用されており、娯楽としてだけでなく、ボードゲームのプロを目指す方の練習用としても注目を集めています。

コールセンター業務

コールセンター業務にもAIは活用されており、頻繁に問い合わせられる質問に対して、回答内容を学習したAIが自動音声で対応するサービスが展開されています。たとえば、宅急便の集荷依頼において、AIが通話相手の言葉を正しく理解し、依頼を受ける「AIオペレーター」も当たり前の時代になってきました。

このように、事務的な作業をAIに任せることで効率的なカスタマーサポートが実現できるため、社内リソースの分配に悩んでいる方が参考にすべき活用事例です。

チャットボット

カスタマーサポートへのAI活用事例には、コールセンター業務のAI化だけでなく、チャットボットもあります。

AIチャットボットは、製品やサービスに対する顧客の質問への自動回答に用いられるケースが多く、24時間体制で対応してくれるため、働き方改革の一例としても注目されているサービスです。

また、電話での問い合わせの場合、電話が混み合うと待ち時間が発生しますが、チャットボットであればすぐに問い合わせができ、瞬時に回答してくれるため、顧客満足度の向上にもつながります。

翻訳機

AIは、テキストの自動翻訳にも活用されています。

AIに膨大な日本語のデータを与えることで、翻訳機に入力された日本語に対して英語やフランス語などの外国語に瞬時に翻訳してくれます。

入力された日本語に多少誤りがあっても、AIは前後の言葉から文脈解析や意味解析を行うため、適切な翻訳が可能です。

AIの翻訳機は、商品・サービス化が進んでおり、たくさんの方が利用しています。

特に海外への旅行時に活用する方が多く、すでに私たちの生活に溶け込んでいるAI活用事例の代表的な一例と言えます。

 AIプログラミングを学ぶ方法

AIプログラミングを学ぶ方法には、さまざまな種類があります。

これからAIプログラミングを学ぶ方は、それぞれの方法のメリット・デメリットを理解したうえで、自分に合った学習方法を取り入れてください。

書籍・セミナーで学ぶ

AIが浸透し今後ますますの発展が期待されていることもあり、AIや機械学習に関する書籍が多数出版されています。プログラミングスクールの受講にはまとまったお金が必要なので、なるべくコストを抑えてプログラミングを学習したい方におすすめです。

一方で、AIプログラミングはその専門性の高さから、独学だと挫折してしまう方が多いもの現実です。書籍での学習に不安を感じる方は、AIプログラミングのプロによるオンラインセミナーが定期的に開催されているので、あわせての利用をおすすめします。

また、スキルシェアサービスの「MENTA」などを活用して、わからない箇所をすぐに質問できるメンターを見つけるのも、学習を継続するためのポイントのひとつです。

学習サイトを利用する

Udemyなどのオンライン学習プラットフォームを利用する方法もあります。

書籍と変わらない金額で、AIプログラミングを実装している様子を動画で学習できるため、書籍よりも理解しやすいのがメリットです。

また、購入した教材は学習期間の制限がないものがほとんどで、自分のペースで学習できる点も嬉しいポイントです。

プログラミングスクールに通う

プロの指導を受けながら短期集中でAIプログラミングを学びたい方は、プログラミングスクールの利用がおすすめです。

スクールによってはプロの講師からマンツーマンで指導を受けられるため、挫折率が低く、数か月での技術取得が期待できます。

とはいえ、プログラミングスクールの通学には数十万円の費用がかかるケースがほとんどなので、学習時間や通学費などの学習環境を十分に整えてからの利用をおすすめします。

よくある疑問

最後に、AIプログラミングに関するよくある質問を紹介します。

AIプログラミングが注目されている理由を知りたい方や、プログラミング初心者でAIプログラミングに不安がある方は、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニアが求められている背景は？

AIエンジニアが求められる背景には、ネット社会の急速な拡大があります。

誰もがインターネットに接続して発言や商品・サービスの購入、エンターテインメントの利用ができるようになった現代において、個人に関わるデータが急速に増加しています。

この個人のデータは、有効にマーケティングに活用することで、ビジネスや社会に大きな価値を与えられるため、膨大なデータの処理が可能なAIを開発する技術を持つAIエンジニアの需要が高まっています。

しかし、現状AIを開発できるエンジニアは少なく、需要に対して供給が不足しているのが現実です。

初心者でもAIプログラミング開発は可能？

初心者でもAIプログラミングは可能です。

しかし、AIを開発するには、プログラミングスキルだけでなく、統計学や機械学習などの専門知識も必要です。

決して難易度が低いわけではないので、AIプログラミングを学習したい方は、今回の記事で紹介した学習の流れと方法を参考に、まずはAIプログラミングを行う目的から明確にしてください。

プログラミングにおすすめのPCは？

また、AIプログラミングを行うには、開発に適したPCが必要です。

プログラミングに必要なPCスペックについては「プログラミングパソコンに必要なスペックとは？選び方を徹底解説」で解説しているので、合わせてご確認ください。

まとめ

この記事では、AIプログラミングでできることや実際の活用事例を解説しました。

AIは、すでに私たちの日常のさまざまな場面で活躍しており、今後もさらなる需要の拡大が予想されています。

AIプログラミングの学習を検討されている方は、今回の記事で学習の流れや学習方法も解説しているので、ぜひ参考にしてください。