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AIにはさまざまな可能性が秘められており、その活用の幅や将来性に期待が寄せられています。
この記事ではAIの開発に使われる言語の種類や、その選び方について解説します。AI開発の流れと合わせて解説していきますので、AIの導入を検討している担当者は、ぜひ参考にしてください。
AIとは、人工的に生み出された知能のことで、「Artificial Intelligence」を略してAIとよばれています。ただしAIの定義は正式に定められているわけではありません。そのため研究機関や研究者によっても、AIに対する認識に差がある場合があります。
現在、AIはさまざまな用途で活用されています。業務効率化や省人化だけではなく、AIによる分析結果から新たなアイデア創造に期待が高まるなど、その可能性は広がりをみせています。これにともない、AIエンジニアをはじめとする専門知識を持つ人材の需要も高く、社内教育に打ち込む企業や、専門知識を提供するサービス化して外部から提供する企業が増えており、ますますAIの将来性に注目が集まっている状況です。
AIを開発するにはさまざまな要素が必要です。具体的には開発環境、計算速度、安全性などがあげられます。また、AIを開発する際はプログラミング言語を使用するため、用途や求める機能などに応じて選択しなければなりません。プログラミング言語を選ぶときに意識したいポイントは後述します。
AIサービスの開発には、3つの段階を踏みます。
まず、AIの開発に必要となる機械学習のために関連するデータを収集します。精度の高いAIを作るには、できるだけ多くのデータを学習させる必要があります。
次に、データを入力して機械学習モデルを作成します。文字データや画像等を学習させ、イメージどおりにAIが機能するように調整します。
モデルにもさまざまな種類があるため、目的に応じて適するモデルを選定します。詳しくはこちらにまとめています。https://www.eaglys.co.jp/news/column/ai/model
機械学習モデルが完成したら、プログラミングによってAIをサービスに組み込み、アプリケーションやサービスとして使用可能な形にします。
なお利用者にとって役立つAIサービスを作るには、最初に目的を明らかにしておくことも重要です。
AIの開発にはさまざまなプログラミング言語が使用されています。ここでは、9つのプログラミング言語について解説します。
PythonはAIをはじめとし、Webアプリやデータ解析ツールなど幅広い目的のために活用されているプログラミング言語です。Pythonは機械語（マシン語）へのコンパイル（翻訳）が不要なスクリプト言語であり、人間が読み書きしやすいように簡単な記述によって即座にプログラムを実行できます。
シンプルな記述方法から初心者にも習得可能と言われ、民間企業によるコミュニティやライブラリも豊富です。公開されている定型文を使って、スムーズにAI開発アルゴリズムを実装できます。
Javaは、どのような環境でも使用できる万能なプログラミング言語です。JVMという仮想マシン上で動作するため、OSに依存しません。JVMを使用しているシステムにAIを組み込みたい場合に向いています。Javaには機械学習のライブラリも存在するため、AIの開発を進めやすいです。
JavaScriptは、主にWebサイトで使用されているプログラミング言語です。動的な処理の追加することができ、Webブラウザ上からAIを使用するためのライブラリも公開されているのが特徴です。既存のWebシステムとの親和性が高く、Webサイト上でAIを活用したい場合に適しています。
Juliaは、比較的新しいプログラミング言語で、技術計算を目的として開発されました。スクリプト言語でわかりやすいうえに、ほかの言語より高速で動作する点が大きな特徴です。PythonやR言語のライブラリも扱えるため、注目が集まっています。今後は、JuliaによるAIの開発事例が増える可能性が高いです。
C言語は、エンジニアから長く愛用されているプログラミング言語です。歴史が長く、C言語を発展させて生み出された言語も多くあります。プログラミングの実行速度が速いため、AIの開発においても役立ちます。ただし、C言語を扱うには、CPUやメモリなどのハードウェアリソースに関する知識も必要です。
C++は、C言語にオブジェクト機能を追加して生み出されたプログラミング言語です。コンパイル言語であり、ほかのプログラミング言語と比較して特に高速に動作します。その分、使いこなす難易度も高めです。とはいえ、コンピュータの性能を最大限に活用できるため、AIの開発において重宝します。
Matlabは、有償でライセンスを購入すると使用できるプログラミング言語です。あわせてライブラリを購入すれば、簡単にさまざまな開発を進められるようになっています。解析結果や行列計算を確認するために役立ちます。PythonやJuliaなどが選ばれる場合も多いですが、Matlabも活用できるようにしておくと便利です。
Haskellは、純粋関数型言語に分類されるプログラミング言語です。文法の構成上、バグが発生しにくいという特徴があります。安全性の高さに定評があり、株や為替の自動取引にも活用されています。AIの開発に役立つライブラリが多く公開されているわけではないものの、精度の高いAIの開発を目指す場合は選択肢のひとつとして検討すべきです。
R言語は、統計学やデータ解析などを目的とするプログラミング言語です。有名なアルゴリズムが多く公開されており、幅広く活用されています。ディープラーニング（深層学習）にも対応しているため、AIの開発を進めるのに向いています。ただし、高速な動作は得意ではありません。ライブラリを活用するには、専門的な知識も必要です。
AIの開発においては、プログラミング言語に流行があります。現在、特に人気があるのはPythonです。Pythonをはじめとして、RやMatlabなどの方式がAI開発の主流となっています。とくに民間企業ではこの傾向が顕著です。Googleでは、Pythonの開発者を雇用してサポート体制を強化しています。
AI開発のためのプログラミング言語として、なぜPythonが注目されているのでしょうか。ここでは、その理由を解説します。
Pythonは、AI以外にもさまざまな開発のために役立ちます。具体的には、Webサイトの作成、アプリやゲームの開発、データ分析など幅広い用途のために活用可能です。汎用性が高いため、AIとともにほかのサービスを活用できます。AIは単体ではなく、さまざまなサービスと組み合わせて活用するケースも多いです。
Pythonには、文法がシンプルでわかりやすいという特徴もあります。そのため、開発者でなくても、構成を理解しやすいです。開発には携わっていないエンジニアが保守を担当する場合も、スムーズに作業を進められます。複数人で協力しながらAIの開発や運用をするうえでも、利用しやすいです。
Pythonは、無料で利用できるライブラリが多数公開されています。特に、機械学習やディープラーニング（深層学習）などのライブラリが豊富です。高度な技術をもつエンジニアの知識を参考にしながら開発を進められるため、より有用なAIを生み出しやすくなります。
AIを開発するうえでは、どのような視点からプログラミング言語を選べばいいのでしょうか。以下でポイントを解説します。
AIは機械学習において計算処理を行います。スムーズに動作するAIを開発するには、計算処理を素早く進められるプログラミング言語がおすすめです。各プログラミングの特性によって、計算速度にはそれぞれ違いがあります。AIを開発するうえでは、ほかの条件も考慮しながらなるべく計算速度が速いプログラミング言語を選択することが重要です。
高度な作業を任せるために、AIの開発を検討しているケースも多いでしょう。適切にAIを活用するためには、プログラミング言語の安全性も考慮する必要があります。バグが発生しにくく、安定的に動作するプログラミング言語を選ぶべきです。動作が不安定であれば、開発したAIに対する信頼度も下がってしまいます。
AIの開発をスムーズに進めるには、開発のしやすさも重視する必要があります。たとえば、コードが読みやすいプログラミング言語を選ぶと、複数人で作業を進めても開発が円滑に進みます。また、AIの開発に関する実績が豊富なプログラミング言語を選ぶことも大切です。着実に開発を進められるプログラミング言語を選びましょう。
AIを開発するために活用できるプログラミング言語には、いろいろな種類があります。目的にあわせて最適なものを選択しましょう。ただし、自社でAIを開発したい場合も、内容によっては高度な知識が必要となる可能性もあります。その場合は、外部開発の依頼も検討すべきです。経験の豊富さやサポートの充実度などを考慮して依頼先を検討するのがおすすめです。
EAGLYSは、構想段階から協働してアイデアを具現化できます。AIアルゴリズム設計技術に長けており、さまざまな種類のモデル設計が可能です。AI開発について、ぜひ相談してください。