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）の仕組みをプログラムを通じて操作し、様々なタスクを実行させる技術です。この分野では、機械学習やディープラーニングといった手法を活用し、画像認識や自然言語処理などの多岐に渡る応用が可能です。
現代社会におけるAI技術の重要性は高まる一方であり、今後の展望も明るいものがあると考えられます。この記事では、AIプログラミングに興味を持つ初心者の方を対象に、基礎知識やおすすめのプログラミング言語を紹介していきます。ぜひ参考にしてみましょう。
【参考】：総務省｜人工知能（AI）の現状と未来
AIプログラミングの特徴
AIプログラミングは、従来のプログラミングとは異なる特徴を持っています。特に重要な特徴として、データドリブンであること、自己学習・適応能力を持つこと、そして複雑な問題解決能力を持つことが挙げられます。それぞれについて詳しく解説します。
データドリブン
データドリブンであることは、AIの柔軟性と汎用性を高める上で非常に重要です。従来のプログラミングでは、プログラマーが具体的なルールやアルゴリズムを記述し、コンピューターはそのルールに従って動作します。また入力に対して出力が明確に定義されているため、事前に想定していないような状況には対応できません。
一方、AIプログラミングでは、大量のデータに基づいて学習し、データの中に潜むパターンや規則性を自動的に発見します。そのため、明示的なルールを記述する必要がありません。ただし、データの量だけでなく質もAIの性能に大きな影響を与えます。
自己学習・適応
自己学習・適応能力は、AIが変化の激しい現実世界で効果的に機能するために不可欠です。従来のプログラミングでは、プログラムは静的で、1度作成された後は変更されない限り同じように動作します。
一方、AIプログラミングでは新しいデータを取り込むことで継続的に学習し、精度を高められるため、環境の変化や新しい状況に合わせて自身のモデルを更新し、適応することができます。
複雑な問題解決
複雑な問題解決能力は、AIが様々な分野で応用されるための基盤となっています。従来のプログラミングでは、明確なアルゴリズムで記述できる比較的単純な問題に適しています。一方、AIプログラミングでは、人間では解決が困難な複雑な問題や、明確なアルゴリズムが存在しない問題にも対応できます。
AIプログラミングでできること
AIプログラミングでできることは非常に多岐に渡ります。人間の知能が行っていることをコンピューターで実現しようとする試みであり、様々な分野で応用されています。ここでは、代表的な例をいくつか挙げて解説します。
画像認識
画像認識は、画像に写っている物体や人物、文字などを識別する技術です。応用例としては、スマートフォンの顔認証、防犯カメラの不審者検知、医療画像の診断支援、自動運転車の障害物認識、工場における製品の不良品検査などが挙げられます。
主に用いられる技術としては、「CNN：Convolutional Neural Network（畳み込みニューラルネットワーク）」などの深層学習技術がよく用いられます。
自然言語処理
自然言語処理は、人間の言葉（自然言語）をコンピューターに理解・処理させる技術です。応用例としては、機械翻訳やチャットボット、文章要約、感情分析、文書検索、質問応答、音声認識・音声合成、テキストによるコード生成などがあります。
主に用いられる技術としては、RNN（リカレントニューラルネットワーク）、Transformerなどの深層学習技術が使われます。最近では大規模言語モデル（LLM）が注目されています。
予測・データ分析
予測・データ分析とは過去のデータからパターンを学習し、未来の出来事や数値を予測する技術です。応用例としては、株価や仮想通貨の価格予測、需要予測、天候予測、顧客の購買行動予測、医療分野における疾患リスク予測などがあります。
主に用いられる技術としては、回帰分析や時系列分析、機械学習アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）があります。
異常検知
異常検知とは、データの中で通常とは異なるパターン（異常）を検出する技術です。応用例としては、クレジットカードの不正利用検知、工場の機械の故障予知、ネットワークの不正アクセス検知、医療データにおける疾患の早期発見などがあります。
主に用いられる技術としては、One-Class SVM、Isolation Forest、オートエンコーダなどの機械学習アルゴリズムが用いられます。
ロボット制御
ロボット制御は、ロボットが周囲の状況を認識し、適切な行動を自律的に行うための技術です。応用例としては、工場における自動搬送ロボットや家庭用ロボット、災害救助ロボット、自動運転車、配膳ロボットなどがあります。
主に用いられる技術としては、 強化学習や制御理論、センサー技術やリアルタイム制御、コンピュータービジョンなどが組み合わされます。
AIプログラミングにおすすめの言語
AIプログラミングを始める上で、どのプログラミング言語を選択すれば良いのか迷います。AIプログラミングで使われる主な言語はいくつかあり、それぞれ得意な分野や特徴があり、使用目的も異なります。
ここでは、各言語の特徴、使われる理由、主な用途について解説していきます。言語選択の参考にしてみましょう。
Python
Pythonは文法がシンプルで読みやすく、初心者でも比較的学びやすいのが主な特徴の言語です。データ分析や可視化のためのライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlibなど）が豊富で、フレームワーク（TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Kerasなど）が充実しており、機械学習や深層学習の実装が容易です。
また活発なコミュニティがあり、情報やサポートが豊富なことから、AIプログラミングの初心者の方にはおすすめできます。Pythonの主な用途としては、機械学習や深層学習、自然言語処理、画像認識、データ分析、Webアプリケーション開発などがあります。
R
Rは統計解析に特化した言語であり、高度な統計分析やデータ可視化に強みがあります。豊富な統計解析パッケージが利用可能であり、生物統計学や経済学などの分野でよく使われています。統計解析に特化した機能が充実しており、データ分析や統計モデリングを行うのに適しています。
他、学術研究分野で広く使われてきた実績がありますが、AIプログラミング初心者にはPythonの方が親しみやすいでしょう。Rはデータマイニングや仮説検定、予測モデリング、生存時間分析などの統計解析、探索的データ分析や分析結果の可視化、機械学習、生物情報学、金融工学などでよく用いられます。
Java
Javaはオブジェクト指向プログラミング言語で、大規模システム開発に適しています。また、プラットフォームに依存しない（Write Once, Run Anywhere）という特徴があり、様々な環境で動作し、エンタープライズ向けのシステム開発で広く使われています。
Javaでできることとしては、大規模AIシステム、エンタープライズアプリケーション、Androidアプリ開発などがあります。AIプログラミングに適しているというよりは、AIの機能を兼ね備えた大規模システムやエンタープライズ向けのアプリケーションを開発する場合に採用します。
C++
C++は高速な処理が可能で、パフォーマンスが重要なアプリケーションに適しています。メモリ管理などを細かく制御できるため、高度なプログラミングが可能であり、ゲーム開発や組み込みシステム開発などでよく使われています。
AIアルゴリズムの高速な実行が求められる場合や、リソースが限られた環境（組み込みシステムなど）でAIを実装する場合に用いられます。具体的にはゲーム開発、ロボット制御、組み込みシステム、高性能AIアプリケーションなどがあります。
JavaScript
JavaScriptはWebブラウザ上で動作するスクリプト言語で、Webアプリケーション開発に広く使われています。Node.jsなどの環境を利用することで、サーバーサイドの開発にも使用可能です。TensorFlow.jsなどのライブラリを利用することで、Webブラウザ上でAIモデルを実行できます。
JavaScriptはWebアプリケーションにAI機能を組み込む場合に適しており、用途としてはWebアプリケーションにおけるAI機能の実装、Webブラウザ上での機械学習モデルの実行などがあります。
AIプログラミングの学習方法
AIプログラミングの学習方法は、個々のレベルや目標によって異なりますが、大きく分けて以下のステップで進めていくのが一般的です。それぞれのステップでおすすめの書籍も紹介します。
プログラミングの基礎を学ぶ
AIプログラミングで最もよく使われる言語は、Pythonです。まずはPythonの基礎をしっかりと身につけることが重要です。以下に、Pythonの学習におすすめの書籍を紹介します。AIプログラミング作成に必要な知識やスキルを身に着けましょう。
■ ChatGPTプログラミング1年生 Python・アプリ開発で活用するしくみを体験してわかる！会話でまなべる！ プログラミング初心者に向けて、ChatGPTをプログラミングやアプリ開発に活用する方法を優しく解説する書籍です。会話形式で、ChatGPTの仕組みからプログラミングへの応用までを楽しく学べます。Pythonを使用した簡単なアプリ開発を通して、ChatGPTプログラミングの基礎を体験できるのが特徴です。プログラミング未経験者がAI技術に触れるための入門書として最適です。
▪著者：森 巧尚 ▪出版社：翔泳社 ▪ページ数：204ページ ▪出版日：2024年2月13日
【参考】：ChatGPTプログラミング1年生 Python・アプリ開発で活用するしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！
数学の基礎を学ぶ
AIプログラミングでは、特に機械学習や深層学習で、線形代数、微積分、確率統計などの数学知識が不可欠です。数学が苦手な方は、数学の基礎を学んでおきましょう。
■ AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング AIやデータサイエンスに必要な数学知識を、図解とプログラミングを通して直感的に学べる書籍です。数式だけでなく、豊富な図やチャートを用いることで数学の概念を視覚的に理解し、Pythonを使したシンプルなプログラミングで実際に体験できます。
確率統計や機械学習、線形代数などの基礎を、ビジネス視点で分かりやすく解説しており、文系の方や数学に苦手意識のある方でも無理なく学習を進められるでしょう。
▪著者：松田 雄馬、露木 宏志、千葉 彌平 ▪出版社：ソーテック ▪ページ数：512ページ ▪出版日：2021年4月21日
【参考】：AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング
機械学習の基礎を学ぶ
プログラミングの基礎、数学の基礎を学んだら、いよいよ機械学習の基本的な概念やアルゴリズムを学びます。最近では、自然言語で指示を与えるだけで、コードを自動生成するツールやサービスも出現していますが、それらを利用するには、アルゴリズムやプログラミングスキルが欠かせません。
■ Pythonで学ぶ AI・数学・アルゴリズム AIや数学、アルゴリズムの基礎をPythonを通して学べるムックです。バブルソートなどの基本的なアルゴリズムから、手書き数字認識を行う深層学習フレームワークの自作、AIで使われる線形代数、経済学のアルゴリズムであるゲーム理論まで、幅広いトピックを扱っています。
単なる解説だけでなく、Pythonのコードが付属しており、実際に動かしながら深く学べるのが特徴です。AIの基礎をプログラミングを通して学びたい方におすすめの1冊です。
▪著者：日経ソフトウエア（編集） ▪出版社：日経BP ▪ページ数：180ページ ▪出版日：2023年6月16日
AIプログラミングリスクをしっかり認識してさらなる活用を
AIプログラミング言語は、AIの開発を行う上でも、AIの成果を最大化する上でも重要なツールです。ここまで、AIエンジニアを目指す初心者の方に向けて、AIプログラミングとは何か、AIプログラミングで何ができるのか、おすすめの言語は何か、AIプログラミングの学習方法について解説しました。
この記事を参考に、自分に最適のAIプログラミング言語を見つけ、AIエンジニアとして飛躍を目指してみましょう。
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