AIの作り方や初心者が作る前に知っておくべきこと、ポイントを解説

この記事では、AIの作り方を手順に沿って解説します。

初心者でもAIの制作は可能ですが、そのためにはツールやAPIの活用が不可欠です。

おすすめのツールIやその活用方法も解説するので、これからAIを作りたいと考える方は、ぜひ最後までご覧ください。

初心者でもAIは作れる？

AIは広範な領域でなおかつ専門性が高いため、初心者でも作れるのか不安に感じている方は少なくありません。

ここでは、初心者でもAIが作れるのか解説します。

一からの作成はハードルが高い

AIに関する知識がない初心者にとって、一からの作成は難易度が高いです。

AIを一から作成するには、AIのアルゴリズムを理解し、プログラムとして実装しなければなりません。

具体的には、線形代数や微積分といった数学の知識や、Pythonをはじめプログラミング言語の知識と実装スキル、さらには機械学習や深層学習の深い理解が必要です。

加えて、AIの一からの作成に取り組む際には、これらの分野を習得するために長期間の学習が必要であることも押さえておきましょう。

初心者でもツール・APIを活用すれば作れる

一方で、近年はプログラミングや数学の知識・技術がない初心者でも簡単にAIを作成できるツールやAPIが普及しています。

これらを活用すれば、早期にAIの作成に取りかかりたい方やAIの学習期間を確保できない方でも、自身の目的にあったAIを作成できます。

まとめると、AIの一からの作成は、数学やPythonの知識などが必要になるため、初心者にはハードルが高いですが、ツールやAPIを活用すれば、AIの作成は可能です。

おすすめのツールは後述するので、ぜひ最後までご覧ください。

AIを作る前に知っておくべきこと

ここでは、AIの作成方法や求められるプログラミングスキル、AIを公開するために必要なスキルといった、AIを作る前に知っておくべきことを解説します。

効率的に作成するためにも、AIの作成に取りかかる前に把握しておきましょう。

作成方法

AIの作成方法は「ツールやサービスを活用する方法」と「API・フレームワークを活用する方法」の2つにわかれます。

ツールやサービスを活用する方法

AIの作成を行えるツールのなかには、Neural Network Console（外部サイト）のようなコーディングなしでディープラーニングを用いた高度なAIを作成できるものや、無料で活用できるものもあります。

さらに、ChatPlus（外部サイト）のように手軽にAI技術を活用したチャットボットを導入できるサービスがあります。

自社にAIを作成できるリソースがない方や、すぐにAIを導入したい方は、これらのツールやサービスの活用を検討してみてください。

API・フレームワークを活用する方法

AIを作るのが初めての方は、APIやフレームワークを活用することで、より質の高いAIを作成できます。

APIとは「Application Programming Interface」の略で、ソフトウェアやアプリケーション間で情報をやり取りするための仕様や規則のことです。

APIを使用することで、作成者は自分が作成したAIをほかのソフトウェアやサービスと簡単に連携できるようになります。

フレームワークは、アプリケーションに必要な機能や骨組みがあらかじめ構築された補助的な役割を持つプログラムで、AI作成で使用されているフレームワークには、NumPyやPandasなどがあります。

ただし、APIやフレームワークを使用するには、それぞれの理論やPythonなどのプログラミング言語の理解が必要となるため、一定の学習期間が必要になる場合があります。

AIを作る目的や自身の理解度などを加味したうえで、作成方法を選定しましょう。

また、フレームワークの詳細は「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」で解説しているので、ぜひご確認ください。

求められるプログラミングスキル

AIの作成には、PythonやRといったプログラミング言語のコーディングスキルが必要です。

PythonはAI作成の分野で広く使用されている言語のひとつで、ほかの言語と比べて構文がわかりやすくコーディングがしやすいことから、プログラミング初心者にもおすすめです。

また、Rは主にデータ分析に活用される言語で、大量のデータを扱うAIにおいて必須の言語といえます。

そのほかにも、さまざまな言語がAIの作成に用いられています。

詳しくは「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」をご確認ください。

AIを公開するために必要なスキル

AIを作るには、作成に関するスキルだけではなく、作成したAIを公開するためのスキルも求められます。

具体的には、Webサービスやアプリケーションとして展開するためのフロントエンド技術（HTML・CSS・JavaScriptなどの言語）や、AIとAPIを連携させるスキル、AIの運用におけるセキュリティやプライバシーに関する知識などが必要です。

AIを適切に公開・運用するためには、これらの領域についても学習が求められます。

AIの作り方

AIの作り方を手順に沿って解説します。

これからAI作成に取り組む方は、ぜひ参考にしてください。

1.AIを活用する目的を決める

AIを作り始める前に、まずはAIを活用する目的を明確にしましょう。

具体的には、AIを用いて達成したいことや、自社のどのような課題を解決したいのかを洗い出します。

AIは広範な分野で幅広い活用方法があるので、事前に目的を定めておくことで、適切なAIモデルの種類を選択したり、必要なデータを特定したりできます。

たとえば、チャットボットを作成したいのか、あるいは画像分類を行いたいのかによって、選ぶべきAIモデルやツール・サービスは異なるので、作成に取り組む前に目的を定めましょう。

2.AIに学習させるデータを収集する

AIは、与えられたデータをもとに学習を繰り返し、分析やパターンの把握を行うことで、状況に応じたタスクの実行を行えるようになります。

目的が明確になったら、AIに学習させるデータを収集しましょう。

AIの性能は、データの質と量に左右されるので、データを収集する際は、なるべく最新でなおかつ正確なデータをたくさん収集するように心がけてください。

具体的なデータの収集方法を以下で解説します。

社内の既存データを使用する

顧客データや売上データ、商品データといった社内に蓄積されている既存データは、すぐにAIの学習に利用でき、なおかつ信憑性が高いデータであるため、AIモデルの学習に有用です。

一方で、これらのデータを活用する際には、個人情報が含まれている場合があるので、プライバシーやデータガバナンスに配慮が必要です。

法令遵守の下で適切に活用しましょう。

動画から画像データを収集する

動画から画像データを収集する方法もあります。

特に画像認識や行動認識などのタスクでは、動画から抽出した画像を学習データとして使用することが一般的です。

たとえば、工場の製造ラインに流れている製品のなかから不良品を検出したい場合は、あらかじめ製造ラインの動画を撮影してそのなかから不良品の画像を抽出し、画像データとしてAIに学習させる方法が有効です。

IoTを活用する

IoTデバイスを活用してデータを収集する方法もあります。

カメラやセンサーなどを通じてリアルタイムで得られるIoTデータは、そのタイムリーさと範囲の広さから、AIの学習データとして利用価値が高いです。

たとえば、気象データや交通データなど、さまざまな場面でIoTデータは生成されており、これらをAIの学習に活用することで、より正確な判断・タスクの実行を行うAIを作成できます。

ただし、社内の既存データと同様に、IoTデータの取り扱いにはセキュリティやプライバシーに配慮する必要があるため注意が必要です。

3.AIモデルを作成する

データが揃ったら、次はAIモデルの作成です。

AIの目的や用途に合わせてアルゴリズムを選択し、モデルにデータを学習させます。

AIモデルの作成には、さまざまなツールやサービス、フレームワークを活用できますが、自身のAIに関する理解度やスキルにあわせて選択しましょう。

AIを作るのが初めての方は、コーディングなしで作成できるツールやサービスがおすすめです。

自社で一から作成したい方は、PythonやRなどの言語とTensorFlowやPyTorchといったフレームワークを活用して、より自社の目的にあったものを作成しましょう。

4.システムに組み込む

AIモデルが完成したら、最後にそのモデルをシステムやWebサービスなどに組み込む作業が必要です。

このステップでは、前述したHTML・CSS・JavaScriptなどのフロントエンド技術や、AIとAPIを連携させるスキルが求められます。

また、場合によってはデータベースと連携する必要もあります。

このように、AIをリリースするには、AI作成の知識に加えてWebサービスやシステムに関する知識も求められ、これらを身につけるには多くの時間と労力が必要です。

まずは手軽にAIを作ってみたい、AIが自社の業務にどれだけ貢献できるのか試してみたいという方は、コーディングが不要なツールやすぐに導入できるサービスの利用がおすすめです。

次でおすすめのツールを紹介するので、ぜひ参考にしてください。

初心者がAIを作る際のポイント

ここからは、初心者がAIを作る際のポイントを解説します。

おすすめのツールや事前に身につけておきたい知識とその勉強方法を解説するので、ぜひ参考にしてください。

ツール・APIを活用する

コーディングが不要でドラッグ＆ドロップで簡単に操作でき、APIを利用できるツールを活用することで、AI作成の専門的な知識とスキルを持っていない方でもAIは作れます。

おすすめのツールを以下で紹介します。

IBM Watson

IBM Watson（外部サイト）は、IBM社が手がけるクラウド型AIサービスです。

ビジネスでの活用に特化しており、音声認識や自然言語処理を活かし、顧客サービスのセルフサービス化やオペレーター支援など、言語でのやり取りが中心の業務で活用されています。

実際に、世界的に広く使用されており、AI市場のシェアランキングで1位を獲得した実績もあります。

また、事前構築されたスキルセットが豊富に備わっているため、一から作るよりも素早くAIを作成できます。

【推奨動作環境】ブラウザ・ソフトウェアの最小要件は、こちら（外部サイト）からご確認ください。

Neural Network Console

Neural Network Console（外部サイト）は、Sonyが手がけるクラウド型のツールです。

コーディングスキルがなくても、ドラッグ＆ドロップでディープラーニングを用いた高度なAIの作成が可能で、ニューラルネットワークの設計から学習、評価までAI作成の初心者でも簡単に行えます。

その操作性の良さと手軽さから、クラウド版の登録者数は、60,000人を突破しています。

また、日本企業や大学などでの導入実績も豊富で、製品検査の自動化や製造ラインの生産性向上に活用されています。

公式ホームページから無料で体験できるので、ぜひお試しください。

Azure Machine Learning Studio（classic）

Azure Machine Learning Studio（classic）（外部サイト）は、Microsoftが提供しているクラウド型のサービスです。

ドラッグ＆ドロップの直感的な操作で機械学習を行うためのデータの取得から前処理、AIモデルの作成を行えます。

また、ホームページでチュートリアルが紹介されているので、初めてAIを作るを行う方でも安心して取り組めます、

このほかにもAI作成に活用できるツールはたくさんあります。

詳しくは「AIソフトとは？選び方やおすすめのソフトを解説」で解説しているので、ぜひご確認ください。

事前に知識・スキルを身に付けておく

AI作成に取り組む際は、事前に求められる知識・スキルを身につけておきましょう。

AI作成には、数学や統計学、プログラミング、機械学習・深層学習などのスキルが必要です。

それぞれの具体的な内容や勉強方法を解説します。

数学・統計学

AIを作るには、数学や統計学の知識が不可欠です。

機械学習のアルゴリズムは、確率や統計、線形代数、微積分などの数学的な背景に基づいて設計されているため、これらの理論を理解することで、適切なアルゴリズムの選択や、AIが抽出した結果の解釈に役立ちます。

数学・統計学は、関連する書籍やオンライン講座などが多く出版・展開されているので、まずは基礎知識を身につけることから始めましょう。

プログラミング

AIを作るには、PythonやRといった言語の習得も不可欠です。

とはいえ、専門的な分野であるため、学習が続かずに挫折してしまう人も少なくありません。

以下で勉強方法を紹介するので、自身に合う勉強方法を採用して、継続的に勉強を進めましょう。

書籍で勉強する

近年のAIの普及に伴い、AIの作成に使用されるプログラミング言語関連の書籍が多く出版されました。

プログラミングの概要から解説された初心者向けのものから、コーディングの手順が書かれた専門的なものまで幅広く市場に流通しています。

スクールへの通学と比べて少額の投資で学習できるので、学習コストを抑えたい方におすすめです。

Web教材で勉強する

Web教材には、書籍のようにテキストベースのものから、動画で視覚的にわかりやすく学習できるものまであります。

書籍と同様に少ない学習コストでプログラミングを学べて、なおかつ自分のペースで学習を進められるのがメリットです。

プログラミングを学習できるWeb教材には、Udemy（外部サイト）やProgate（外部サイト）があります。

勉強会・セミナーで勉強する

勉強会・セミナーは、一般的に単日で開催されており、プログラミングの専門的な知識を持った講師から直接教えてもらえます。

書籍やWeb教材を活用した独学とは異なり、ほかの学習者と交流を通じて、新しい視点を持てるのもメリットのひとつです。

自分の理解度や、AI・プログラミングに対しての関心度を確認する機会にもなるでしょう。

プログラミングの勉強会・セミナーの開催情報は、TECH PLAY（外部サイト）やストアカ（外部サイト）から確認できます。

スクールで勉強する

短期間で専門的な知識を身につけたい方には、スクールの活用がおすすめです。

スクールでは、カリキュラムに沿って講師から直接プログラミングを教えてもらいます。

独学のように自身で学習計画を立てたり、疑問点を解決したりすることがないので、挫折がしにくいのがメリットです。

また、独学では自己解釈により誤った知識が身についてしまう恐れがありますが、スクールであれば、専門的な知識を持った講師が正しい知識を教えてもらえます。

プログラミングを学習できるスクールには、DMM WEBCAMP（外部サイト）やAIジョブカレ（外部サイト）などがあります。

機械学習・深層学習

機械学習と深層学習は、AIを作成するための主要な領域なので、AI作成に取り組むうえで、それぞれのテクノロジーの理解や特性、適用範囲の把握は不可欠です。

機械学習と深層学習の情報は、書籍や研究論文などから学習できます。

AIの発展は今後も予想されているので、複数の媒体を確認して、常に最新のトレンドと手法を学ぶことを心がけましょう。

機械学習の手法を決めておく

機械学習の手法は「教師あり学習」・「教師なし学習」・「強化学習」の3つに分類されます。

AIで実現したいことや活用するデータによって採用すべき手法は異なるので、それぞれの特徴を把握して、適切な手法を選択しましょう。

それぞれの手法の概要や機械学習の勉強方法は「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」や「機械学習の勉強方法や手順、実現できるキャリアを解説」で詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてください。

AIモデル作成事例「中国計器工業株式会社」

最後に、当社のワークステーション製品を利用したAIモデルの作成事例をご紹介します。

この事例は、AIを用いた課題解決と効率化の成功例であり、適切なパートナーシップを受けることによって未経験者、初級者でもAIモデルの作成に挑戦できることを示しています。AIモデルの作成するには、パートナーと手を組むことも一つの手です。詳しくはリンクからご確認ください。

まとめ

この記事では、初心者に向けてAIの作り方から作る際に知っておくべきことやポイントまで解説しました。

AIは広範かつ専門的な分野であるため、一から作成するには、学習期間を含めた長期的な視点が必要です。

そのため、AIの作成が初めてな方には、専門的な知識がなくても利用できるAI作成ツールやサービスの活用をおすすめします。

今回紹介したツールを参考に取り組んでみてください。