ここ数年で急速にその存在が知られるようになってきたAIですが、これからの私たちの生活をより便利に、より快適にするための大きな可能性を秘めた技術です。

では、AI技術を駆使したプログラミングでは具体的にどのようなことができるのでしょうか。ここでは、AIプログラミングにおいて可能な技術や、そのために必要な言語や知識、さらに、この先に予想されるAIエンジニアの需要について解説していきます。

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AI（人工知能）ってそもそも何？

「AI（Artifical Intelligence）」とは、コンピュータにより人と同じような知能を実現する技術のことを指しています。その歴史は古く、研究がはじめられたのは1950年代のこと。ビッグデータ、機械学習、ディープラーニングといった技術の普及により、2010年代から飛躍的な発展を見せています。

AIは身近なところにも普及してきています。例えば、iPhoneのSiri、Alexaといった音声認識や音声アシストのソフトウェアは、AIにより音声を認識し会話を組み立てています。また、自走型の掃除機や車の自動運転技術、スマホやPCの顔認証を支えているのもAIです。

AIエンジニアが求められている背景

AIは、機械学習をはじめとした技術の充実により実用レベルにまで発展してきています。かつては大規模な投資が必要だった利用環境も、現在では現実的に用意することが可能な規模に変わってきました。そこで今、業界を問わず多くの企業は、DX推進の一つの形としてAIを利用したソリューションを模索しています。そしてそこにAIエンジニアへの需要が生まれています。

AIエンジニアを育成するには学習コストが必要です。AIに関する技術は専門的で、プログラミングスキルに加えて数学、統計学といったバックボーンも必要となります。一朝一夕には育成できない人材であることから、AIエンジニアは多くの企業から渇望される存在となっているのです。

AIプログラミングではなにが開発できる？

では、AIプログラミングではどんなことが実現できるのか。その機能やアプリケーションの代表例について紹介します。

株価や仮想通貨といった投資における価格予想ソフトウェアの実現には、AIによる機械学習が利用されています。AIに株価や仮想通貨の相場の上昇、下降について大量のデータを読み込み、パターンを認識し、学習させた後、過去の傾向から相場の上昇・下降の予測を立て、その精度を高めていきます。大量のデータを利用したAIの予測によって、より確度の高い投資の実現に役立てられています。

ルンバのような自走式掃除機や自動車の自動運転には、AIの強化学習という技術が利用されています。道路の視認性、天気、混み具合、曲がり方など、運転に必要なデータを集め、そのデータに対して試行錯誤を繰り返しながら運転技術を向上させていく方法です。また、カメラやセンサーで取得した情報を高速に判断する機能にもAIは利用されています。

登録された画像と比較して認証を行う、特徴を抽出して認証を行うといった顔認証の機能も、機械学習により繰り返し顔の画像を認識させることによって精度を上げています。また、多くの顔を読み込み学習させることにより性別や年代を予測させるといった使い方も可能です。さらには、表情から人間の感情を判断するといった研究も行われています。

人間が行うように言語を分解してキーワードを抽出し比較することも、AIプログラミングによる形態素解析などの技術で実現されています。2018年にGoogleが発表した「BERT」は、機械学習により自然言語処理モデルで文章の意味を解析します。

文章を分類することで、校正、要約、類似文書の検索、他の定型への変換などが可能となります。データ分析の一種であるテキストマイニングの分野とも密接に関わる領域です。

AIプログラミングに必要な準備やスキル

AIプログラミングはすぐに習得できるものではありません。AIプログラミングを学ぶうえでどんな準備が必要なのか、どんなスキルがあれば役に立つのかをしっかりと理解し学びましょう。

AIプログラミングに取り掛かる前に、どんなものを作りたいか、どんな機能を実現したいかを明確化しておきましょう。目標を決めなければ、プログラミングの準備、スキル習得の方向性が定まりません。例えば「AIで株価の予測ソフトを作る」と目標が定められれば、プログラミング言語、利用するライブラリなどが自ずと決まってきます。

AIプログラミングにおいて人気を集めている言語がPythonです。Pythonは汎用的かつ可読性が重視された言語で、初心者でも理解しやすいという特徴があります。またAIに関連したライブラリも充実しています。

Pythonについては下記の記事についても解説していますので、ぜひご参照ください。

AIプログラミングを行う場合に必要となるのが、数学や統計学の基礎知識です。AIは統計学、機械学習などさまざまな数理科学分野の知識を利用しており、その大本にあるのが数学的発想です。主に微分積分、線形代数、確率統計などの理解が必要となってきます。

AIプログラミングにおいては、ライブラリを利用することで、初心者の方でも単純なプログラムを作成することができます。しかし、単に利用するだけでなく実効性の高いプログラムを作ろうとする場合には、これらの基礎となる学問への理解を深めることが欠かせません。根本的なプログラムの意味を理解すれば、より深く細かな設計をすることも可能となります。

初心者でもAIプログラミング開発は可能？

では、プログラミングを行ったことのないまったくの初心者がAIプログラミング開発をすることは不可能なのでしょうか。

結論から言えば、独学やプログラミングスクールなどを利用してプログラミング言語としてPythonなどの必要言語を身につけ、数学、統計学、機械学習といったAIのための原理となる学問を習得すれば、初心者でもAIプログラミング開発を行うことはできるはずです。

プログラミングを独学する場合は、参考書やWebサイトのプログラミングを見ながら実際に動かして学んでいく必要があります。数学、統計学および機械学習については参考書や関連書籍が多く発売されています。

また、この2つを同時に体系的に学ぶ方法としてAIプログラミングスクールやオンライン講座などのサービスを利用する方法もあります。

今後はAIエンジニアの需要が高まる？

今、AI技術への注目度は非常に高く、多くの企業でその利活用が検討されています。しかしながら、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が発表した「AI 白書 2020」では、調査企業のうちAIを導入出来ていると答えたのは全体のわずか4.2%。これはAIエンジニアの不足を如実に示すデータです。こうした背景から、AIエンジニアの需要は今後も高い水準で推移することが予想されます。

AIエンジニアへの展望については下記の記事でも解説しています。ぜひ合わせてご参照ください。

まとめ

ここまで、AIプログラミングでできることやAIエンジニアになるための必須スキル、また今後のAIエンジニアの需要などについて解説してきました。

今後もAIプログラミングは、我々が想像もしなかったようなさまざまな分野で生活を便利に変え、ますます私たちの生活に根差したものとなっていくはずです。半面、その技術を開発するエンジニアは不足の状況が続いています。

もしこれからエンジニアの道を目指すのであれば、ぜひAIエンジニアもその選択肢の一つとしてみてはいかがでしょうか。未経験からのチャレンジでも大きな活躍のチャンスが秘められています。