## ブロックチェーンの開発言語

ブロックチェーンは、データを安全に分散保存するための仕組みです。**ブロックチェーンのシステム開発は、通常のプログラミングと同様にプログラミング言語を用いて開発を行います。**ここでは、ブロックチェーンに関連する、用途やそれに適するプログラミング言語について解説していきます。

ブロックチェーンというと、ビットコインを思い出す方も多いでしょう。ブロックチェーンは、サトシ・ナカモトを名乗る人物により、ビットコインの公開取引台帳の仕組みとして開発されました。*ブロックチェーンは二重取引を防止する技術や、記録したデータの書き換えを防止する技術として用いられています。*

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

*ブロックチェーンでは、情報のやり取りを中央一元管理ではなく、分散化した管理手法を取り入れて行います。*接続方式は、ピアツーピア方式というノード間接続による分散接続形式をとります。改ざん防止の仕組みを取り入れており、分散配置により低コストシステムの実現と安全性の確保を両立させることができます。

具体的な実装方法ですが、ブロックチェーンはデータをブロックとして管理し、チェーンとしてブロック同士を連結していきます。ブロックの連結にはハッシュ値を使用するため、データ改ざんによるハッシュ値との食い違いやブロックの付け替えが現実的には難しいことで、安全性が確保されています。

ブロックチェーンは、ピアツーピア接続でノード間を分散接続し、安全性を高める暗号化を行います。そのため、実装で用いる通信技術と暗号化技術がプログラミング言語に関わらず必要です。

具体的には、*暗号化に使用する電子署名、データ構造に用いられるハッシュとハッシュポインタの管理などがあります。*これらの手法は、どのプログラミング言語を用いる場合においても、事前に理解しておくのが良いしょう。

### ブロックチェーンの活用事例

ブロックチェーンでは、低コストでシステムを構築することが可能で、かつ改ざん防止などの安全性が確保された情報伝達が可能です。そのため、*売買のマッチングサービスや本人確認などの信用情報の保存や入手に最適です。*

この技術を用いて不動産取引やデジタルコンテンツの資産化など、トランザクションと真贋が保証された資産売買が可能です。デジタル資産は、ブロックチェーンを基本とするNFT（非代替性トークン）を用いて、所有や転売行為などを改ざんされることなく行うことができます。

ブロックチェーンの活用は難しい？実装方法から事例まで解説

## ブロックチェーンの用途別の開発言語

*ブロックチェーンの開発言語は、使用用途に応じてそれぞれ用いられるプログラミング言語があります。*ここでは、使用用途別におすすめの開発言語を解説していきます。

### ブロックチェーン自体を開発するならC・C++

*ブロックチェーン自体を開発するには、CやC++を用います。*特にC++は、ビットコインの開発で用いられており、仮想通貨関連のシステムとして標準的な役割を持っています。そのため、ブロックチェーン自体を開発するには、おすすめのプログラミング言語です。

【参考】：[Bitcoin Core](https://bitcoincore.org/)
【参考】：[Bitcoin Core integration/staging](https://github.com/bitcoin/bitcoin)

### Webページにブロックチェーンを実装するならJavaScript

*Webページにブロックチェーンを実装するには、JavaScriptを用います。*JavaScriptは、ブラウザベースのアプリケーション開発に強みがあり、簡単にWebページにブロックチェーンを実装することができます。ブロックチェーン向けのライブラリやサンプルコードが多数あります。

【参考】：[イーサリアム JAVASCRIPT APIライブラリ](https://ethereum.org/ja/developers/docs/apis/javascript/)

JavaScriptとは？その特徴やメリット・デメリットを解説！

### イーサリアムのシステム開発にはGo

*イーサリアムのシステム開発には、Goがおすすめです。*Goは、Googleが独自に開発したプログラミング言語で、高速処理に強い特長があります。

イーサリアムのクライアントソフトウェアである「GoEthereum」は、Goで記述されています。そのため、イーサリアムのシステム開発や、GoEthereumを使用する際には、Goのスキルが求められることが多くなります。OpenEthereumというRustで開発されたクライアントを用いる場合もあります。

【参考】：[GoEthereum](https://github.com/ethereum/go-ethereum)
【参考】：[OpenEthereum](https://github.com/openethereum/openethereum)

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### スマートコントラクトのシステム開発にはSolidity

スマートコントラクトとは、特定の条件が満たされた場合に、決められた処理が自動的に実行される契約履行の自動化システムを指します。*このスマートコントラクトでは、Solidityが用いられることが多いです。*

特に、イーサリアムのスマートコントラクトのシステム開発に際にはSolidityが必要です。

【参考】：[Solidity](https://solidity-jp.readthedocs.io/ja/latest/#:~:text=Solidity%E3%81%AF%E3%82%B9%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%A9%E3%82%AF%E3%83%88%E3%82%92,%E3%81%AB%E4%BD%9C%E3%82%89%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82)

*初心者の学習用には、Pythonがおすすめです。*Pythonは初心者でも理解しやすいので、ブロックチェーンの仕組みや動作を学ぶ際に簡単に始めることができます。ブロックチェーンの基本が理解できたら、用途別に最適なプログラミング言語を使用して実務で利用できるように進めると良いでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Python ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)

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### ブロックチェーンの開発フレームワーク

ブロックチェーンの開発フレームワークも、いくつかあります。*開発フレームワークというよりも、構築プラットフォームとして稼働環境を簡単に構築できるように、個人向けから企業向けまで多く提供されています。*

個人向けは「Bitcoin Core」、企業向けは「Ripple」「Corda」「Quorum」「Hyperledger Fabric」などが有名です。

【参考】：[Bitcoin Core](https://bitcoincore.org/)
【参考】：[ripple](https://ripple.com/)
【参考】：[r3 Corda](https://r3.com/products/corda/)
【参考】：[Quorum](https://consensys.net/quorum/qbs/)
【参考】：[Hyperledger Fabric](https://www.hyperledger.org/use/fabric)

*ブロックチェーン向けにリリースされたプログラミング言語が、Solidityです。*JavaScriptに似ており、イーサリアムなどのブロックチェーンプラットフォームで動作します。ブロックチェーンエンジニアであれば、専用のプログラミング言語と考えて学習するのが良いでしょう。

【参考】：[Solidity](https://github.com/ethereum/solidity)

Solidity以外のプログラミング言語は、汎用の言語が多いです。あらためて説明する必要もないかもしれませんが、念のため簡単におさらいしておきます。

*・C++*
C++は、C言語から派生したオブジェクト指向プログラミング言語です。C言語が分かるとC++も理解が進みます。高水準言語としても、低水準言語としても使用することができます。

*・JavaScript*
Webブラウザ向けオブジェクト指向スクリプト言語です。ECMAScriptとして標準化されており、ブラウザの違いを吸収し、PCからスマホまで対応アプリケーションを整備することができます。

*・Go*
C言語を参考に、コンパイラ言語として登場しました。マルチプラットフォーム化が順次進められており、汎用プログラミング言語としても利用可能です。

*・Rust*
OSのシステムプログラミング言語を目指して、登場しました。C言語とそん色ない実行性能が発揮できます。

*・Python*
インタープリタ型であり、デバッグが簡単に行えます。科学技術計算のライブラリが多数用意されています。そのため、最初にハッシュ関数の仕組みなどを理解するには、選択肢の1つとなります。

【参考】：[ISO/IEC the C standard](https://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg14/)
【参考】：[C++](https://isocpp.org/)
【参考】：[MSDN JavaScript](https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/JavaScript)
【参考】：[Go](https://go.dev/)
【参考】：[Rust](https://www.rust-lang.org/)
【参考】：[Python](https://www.python.org/)

ブロックチェーンエンジニアの年収は高い？将来性が抜群な理由

ブロックチェーンは安全性が高く、固定資産やデジタル資産の売買などに活用したり、金融システムのトランザクション保証や台帳管理などに使われています。ブロックチェーンのシステム開発には、いくつかのプログラミング言語を用います。

その前提となるブロックチェーンの仕組みについては、プログラミング言語に依存しない共通の考え方（アルゴリズム）の理解が必要です。**まずは仕組みの理解から始め、徐々にシステム開発の専門性を高めることが有効です。**

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ブロックチェーンは、データを安全に分散保存できるため、人気が高まっています。特にNFTを用いたデジタル資産の所有や売買は、今後さらに拡大する市場と想定できます。ここでは、ブロックチェーンのシステム開発で用いるプログラミング言語を、用途別に解説していきます。

ブロックチェーンは、データを安全に分散保存するための仕組みで、多くの実績があります

改ざん防止が可能で、金融システムや資産売買システムに多く用いられています

プログラミング言語は汎用言語が多く、最初に仕組みを理解するのが効果的です

ブロックチェーンの開発言語はどう選ぶ？仕組みやおすすめ言語を解説

**スマートコントラクトは「smart （賢い）cotract （契約） 」のことで、ブロックチェーン上での契約行為を指します。**あらかじめ決められたルールに基づいたプラグラムを準備し、契約の成立条件が満たされた場合に自動的に契約が承認されます。

人の手を介さず、瞬時に契約の履行ができることから、今後の発展が期待されています。ちなみに、スマートコントラクトの仕組みは非常に合理的で、わかりやすく言えば、自動販売機の仕組みに似ています。

~~【図】：スマートコントラクトの仕組み~~

### スマートコントラクトの歴史

スマートコントラクトを世に広めたのは、暗号化資産 （仮想通貨） のイーサリアムですが、スマートコントラクトのアイデアは暗号学者のNick Szabo氏で、既に1994年に確立していました。Szabo氏は当時Bit Gold（デジタル資産）を構想しましたが、実現には至りませんでした。

Szabo氏は自動販売機をスマートコントラクトの一例に挙げました。自動販売機では購入したい商品を選択し、代金を投入すれば、自動販売機は選択された商品を購入者に渡すというルールに従ってプログラムが自動的に実行されます。

この初歩的な動作がスマートコントラクトの原型であり、商品が様々な物品やサービスとなって広がっています。現在のスマートコントラクトはビットコインの開発者、Satoshi Nakamoto氏が2008年にデジタル暗号通貨に関するホワイトペーパーを公開したことに端を発しています。

その後2013年にVitalik Buterin氏がイーサリアムに関するホワイトペーパーを発行し、**イーサリアムのブロックチェーンに実装が可能なスマートコントラクトが適用され、スマートコントラクトの構築が広がっていきました。**

【参考】：[Nick Szabo - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Nick_Szabo)
【参考】：[Satoshi Nakamoto - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Satoshi_Nakamoto)
【参考】：[Vitalik Buterin - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Vitalik_Buterin)

「プロックチェーン」はもともと暗号通貨の代表的な存在で知られる「ビットコイン」の仕組みを実現するため、その基幹技術として開発をされています。**ブロックチェーンとは、取引の履歴を暗号技術により、1本の鎖のようにつなぐことで取引データを正確に維持するためのデータベース技術のことです。**

ブロックチェーンの参加者はネットワーク上で互いの取引履歴を共有し、全ての取引を正確に記録できます。 ブロックチェーンの分かりやすい例としては、Googleドキュメントが挙げられます。

Googleドキュメントは、誰かがドキュメントを作成し、グループでそれを共有すると、誰もがそれを共有し、ドキュメントにアクセスできます。また更新の履歴もすべて管理されています。

~~【図】：ブロックチェーンの仕組み~~

**イーサリアム（略式記号：ETH）は、契約を自動実行させることができるプラットフォームの名称です。**インターネット上で決済や送金などができる暗号資産としての利用がよく知られています。も利用されています。

イーサリアムの特徴としては、以下の3つが挙げられます。

▪スマートコントラクトが実装されている
▪DApps（Decentralized Applications）と呼ばれる分散型アプリケーションからなる
▪マイニング方式（Proof of Work:：PoW）の採用により取引データの処理を行った人に報酬が支払われる

【参考】：[Home | ethereum.org](https://ethereum.org/en/)

## スマートコントラクトの特徴

スマートコントラクトの特徴には、どういったものがあるか整理しておきましょう。主な特徴として3つご紹介します。1つずつ詳しく解説します。

### イーサリアムのプラットフォームに実装されている

**スマートコントラクトは、暗号資産として知られるイーサリアム（ETH）のブロックチェーン上に実装される機能です。**

イーサリアムはスマートコントラクトを利用したDApps（分散型アプリケーション）を採用し、アプリケーション内で取引や契約をスマートコントラクトによって自動化しています。スマートコントラクトは金融やゲームなど幅広い事例があります。

### 自動で契約や取引を履行する

スマートコントラクトは決められた条件に従って、自動的に契約や取引を実行します。契約行為には契約内容の確認から、契約書作成・契約締結・契約履行・決済まで様々なステップがあり、その手続きに時間を要します。

**スマートコントラクトでは条件さえ満たせば契約が自動的に実行され、契約に類する行為が瞬時に成立させることが可能です。**

### ネットワーク上で情報を閲覧可能

ブロックチェーン上に構築されたスマートコントラクトは、**承認済みの契約をネットワーク上で誰もが閲覧することができます。**また、あらゆる契約や取引情報がネットワーク上に分散して保存され、データの改ざん対策もなされ、透明性が確保されています。

## スマートコントラクトのメリット

次に、スマートコントラクトのメリットについて見ていきましょう。主なメリットとして3点ピックアップしてみました。

### 改ざんなどの不正を防止できる

スマートコントラクトは人の手を介さないため、**第3者が介入する余地はなく、ブロックチェーン上に分散してデータを記録するなどして、改ざんなどの不正を防止できます。**

### ソースコードが公開され、透明性が高い

スマートコントラクトは、**プログラムのソースコードが公開されていることで安心して利用できます。**また契約情報はすべての人の閲覧が可能で、高い透明性を確保しています。

### 様々な取引や契約のコスト削減ができる

スマートコントラクトでは契約が自動化され、仲介業者などを介在させない直接契約・直接取引を行えることから、**全体的なコスト削減を実現するとともに、短時間での契約や取引を可能としています。**

## スマートコントラクトのデメリット

以上、大きなメリットが期待されるスマートコントラクトですが、次のようなデメリット3点もあげられるので、1つずつ確認していきましょう。

### 契約の変更を遡って行えない

スマートコントラクトによって締結した契約を後から遡って変更することはできません。**契約のミスや契約情報に個人情報が記録された場合などには、その取り消しや修正が困難ですので、契約には細心の注意が必要です。**

### スケーラビリティでの課題がある

スマートコントラクトはブロックチェーン上で利用されますが、その利用者が増加していくと、処理遅延などのリスクが想定されます。**ネットワークや処理サーバーなどのスケーラビリティ、根本的な仕組みの見直しを迫られる可能性があります。**

### プログラムの不具合が大きな問題を引き起こす

スマートコントラクトは他の仕組みと同様に、プログラムによって構築されるため、人的なミスや不完全なテストによって不具合が発生する可能性を否定できません。**欠陥のあるプログラムは重大事故を招く可能性があるため、開発体制や検証体制、テストに万全を期し、品質を高めることが求められます。**

このバグへの対応として、DeFi （分散型金融） を代表するMakerDAOプロジェクトはバグ報奨金プログラムを導入し、バグ発見者に最高1,000万ドルの報奨金を与えると発表しています。

【参考】：[MakerDAO Bug Bounties | Immunefi](https://immunefi.com/bounty/makerdao/)

## スマートコントラクトの活用事例

スマートコントラクトは企業と顧客、参加者にとって様々なメリットがあることから、積極的に導入を進める業界が現れました。ここでは、保険業界・銀行業界・不動産業界におけるスマートコントラクトの活用事例について紹介します。

保険業界では、保険料の徴収や保険金の支払いなど、保険契約のプロセスをブロックチェーン技術を利用して構築を進めており、実証実験の結果を踏まえて様々な分野への適用が検討されています。以下、**保険業界におけるスマートコントラクトの実証実験の事例です。**

~~【図】：保険業界におけるスマートコントラクトの仕組み~~

【参考】：[ブロックチェーン技術による保険契約業務プロセス自動化実験 | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20200513-1035294/)

銀行では個人向けローン業務の合理化に、スマートコントラクトを構築する動きが見られます。個人ローンでは契約内容確認・取引執行・ローン残高管理などで人の手を介する業務が多々ありますが、スマートコントラクトを構築することで、銀行側と顧客の双方にとって大きなメリットが期待されています。

以下、**個人向けローン業務のコントラクト導入実験の事例です。**

~~【図】：銀行業界におけるスマートコントラクトの事例~~

【参考】：[「スマートコントラクトシステム」の活用に向けた実証実験の開始について](https://www.resona-gr.co.jp/holdings/news/hd_c/download_c/files/20180305_1a.pdf)

不動産の契約や取引におけるスマートコントラクトの事例です。急増する空き家問題、未登記の所有者が不明の不動産問題などの解決に向けた、**ブロックチェーン技術による不動産権利移転記録の実証実験の事例です。**

~~【図】：不動産業界におけるスマートコントラクトの事例~~

【参考】：[ブロックチェーンを用いた権利移転記録の実証実験を開始 ](https://lifull.com/news/15396/)

## スマートコントラクトの可能性

ここまで、スマートコントラクトについて、スマートコントラクトの概要、メリット・デメリット、活用事例について紹介しました。スマートコントラクトは様々な業界で実証実験が行われ、大きな期待を集めています。

スマートコントラクトにはハッカーによる不正やプログラムバグによる損失などの課題が残っており、その解決が待たれます。しかし、**スマートコントラクトが完成し、様々な分野に普及すれば、サービス向上、業務の効率化、取引の透明性向上、働き方の多様化、不正の減少など多くの成果が期待されます。**

バグの撲滅、セキュリティの向上などに対するITエンジニアの役割は大変重要です。スマートコントラクトに関心を向け、ぜひ業務やスキルアップに生かしてください。

スマートコントラクトとはブロックチェーンの概念で、一定のルールに基づいてブロックチェーン上の取引（トランザクション）やブロックチェーンの外から取り込んだ情報によって自動的に実行される仕組みを指します。ここではスマートコントラクトの概要、仕組み、活用例について紹介します。

スマートコントラクト「Smart cotract 」はブロックチェーン上での契約行為を指す

スマートコントラクトの特徴を生かすことで、契約の合理化、透明性の確保、スピード化が期待される

スマートコントラクトはまだ発展途上にあり、多くのITエンジニアに参画機会がある

スマートコントラクトとは？概要や仕組み・活用例を分かりやすく解説！

人工知能と聞くと難しいイメージがありますが、今や小学生など子供向けに人工知能（AI） 教育を導入する時代となりました。エンジニアの皆さんの中にもAIに興味を持つ方は少なくないでしょう。

機械学習は分かるけれど、そもそもAIとは何かについては漠然として分からないという方もいるかもしれませんね。実は皆さんの多くは既にAIを利用しています。たとえば、iPhoneの「Siri」や、Androidスマホに搭載の「Googleアシスタント」もAIの1種です。

日々利用している天気予報でもAIが用いられています。このように、私たちの生活にAIは欠かせない存在になっています。これから、**エンジニアとして最低限押さえておきたい人工知能（AI）に関する基本知識について解説をしていきます。**

*【参考】：[AIエンジニアとは？仕事内容と求められるスキル・知識について｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/656.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

*「人工知能（AI : Artificial Intelligence）」という言葉が生まれたのは、1956年のことです。*アメリカ・ダートマス大学で行われたダートマス会議にて、計算機科学者で認知科学者のジョン・マッカーシーによって提唱されました。

初期のAI研究では、ゲームや数学問題など特定のルールのもとにある問題に対する解答を導き出せるようになりました。現実社会で起こり得る複雑な問題には対応できなかったものの、後のディープラーニングに用いられる*ニューラルネットワークの元となる「パーセプトロン」が考案されています。*

1980年代になると、*「エキスパートシステム」が誕生します。*エキスパートシステムは自己学習はできませんが、特定分野の専門知識をルール化して取り込み、問題に対する対処方法や判断を導き出すことができます。

そして、2000年代初頭から現在にかけてAIは目覚ましい発展を遂げています。ビッグデータを用いた「機械学習」の研究や人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークによる「ディープラーニング」が盛んになり、**AIの性能はますます向上し、あらゆる分野に活用されるようになっています。**

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

ニューラルネットワークとは？仕組みや機械学習との違いについて

### 機械学習とディープラーニングの違い

「機械学習」も「ディープラーニング」もよく聞く言葉ですが、*「機械学習」は人工知能（AI）の学習のこと、「ディープラーニング」はその内の1つの手法を指します。*

機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの種類があります。いずれでもコンピュータがデータに基づいて学習し、より正確な予測や問題の検知ができるようになります。

機械学習では各データの特徴を抽出する必要がありますが、この特徴を人間が教えるのではなく、**AI自身が抽出できるようにしたものが「ディープラーニング（深層学習）」です。**

ディープラーニングに用いられる「ニューラルネットワーク」は多層構造になっており、それぞれの層が連携することで教わっていない部分に関しても判断や推理ができるようになります。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

人工知能は私たちの身近な存在になりつつありますが、意外に人工知能については正しく理解されていません。まず人工知能そのものの定義は定まっておらず、人工知能というよりは、多くの人にはAIという言葉で認識されています。

**そもそもAIとは「Artificial Intelligence」の略称であり、「人の持つ知覚や知性などを人工的に再現するもの」として一般的に理解されています。**AIはテクノロジーですが、学術分野としてはコンピューターサイエンス・認知科学・医学・哲学・心理学などさまざまな分野にまたがっており、いまだに議論や論争が続いています。

また、AIを全知全能と見る人もいますが、人間を超えるような汎用的AIはまだ存在していません。とはいえ、特定の領域では人の能力を遥かに超えるAIが登場し、それらが人の仕事を代わりに行うようになりつつあります。例えば、医療診断や金融取引などのさまざまな分野で活躍を始めています。

いずれにしても、AIが我々エンジニアにとっては避けて通れない分野であることは間違いありませんので、まずはAIに対する正しい認識と理解に努めておく必要があります。

AIは進化を続けながら徐々に人間に近づきつつあり、**2045年にはAIが人類を超えるシンギュラリティ「技術的特異点」がやってくるという2045年問題が話題を集めています。**

シンギュラリティが起きると、大きな変化が訪れると見られています。例えば、仕事の概念が変わり、人の仕事がAIに置き換わると言われています。今でもその動きはありますが、スーパーマーケットや銀行は無人化され、レストランもAIが調理しロボットが配膳するようになるでしょう。

タクシー運転手や警備員の仕事もAIに置き換わります。またAIが暴走をする危険性も指摘されています。ただし、この2045年問題については賛否両論があり、シンギュラリティを否定的に受け止める専門家はAIの危険性やデメリットを懸念材料としています。

*【参考】：[人工知能の世界的権威が語る、テクノロジーがもたらす人類の未来 | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20161006-ai/)*

## 人工知能（AI）とアルゴリズム

エンジニアの皆さんは日々アルゴリズムと関わっていると思いますが、特に**AI分野でアルゴリズムは必須です。**分かったようで分からないアルゴリズム、ここではAIとの関係について易しく解説していきます。

アルゴリズムとは、簡単にいえば手順や計算方法のことです。コンピューターが瞬時に計算やデータ処理をしてくれるのは、アルゴリズムがあるからです。

このアルゴリズムを組み込んだものがプログラムです。プログラマーは最適なアルゴリズムを編み出し、プログラミングという形でこれを具現化します。つまり、**アルゴリズムはプログラミングを行う上での基礎なのです。**

### 人工知能（AI）開発でアルゴリズムが重要な理由

AIは自ら学習を行いながら賢くなれるコンピューターを指します。この**AIが行う学習が「機械学習」です。**

「機械学習」ではコンピューターは膨大なデータを処理、分析する中でパターンや特徴を見つけます。そして見つけたパターンや特徴から答えを推測するのです。パターンや特徴などを表現するためのモデルを構築するのに必要なのがアルゴリズムです。

すなわち、AIが学習する過程においてアルゴリズムは非常に重要な役割を担う技術となっています。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

### アルゴリズムが処理できるもの

皆さんが普段利用しているスマホのSiriなどの音声アシストは、皆さんの声を認識して反応しています。それは音声認識アルゴリズムがあるからです。**アルゴリズムが処理できるものとしては、数値以外に自然言語や音声、画像などがあります。**

AIのアルゴリズムでは構造化データを扱うため、数値化されていない音声や画像データは一旦数値に置き換えられます。続いてAIによってその特徴が抽出され、パターンを発見し、モデル構築を行ってから自動的に認識処理を行います。

## 人工知能（AI）開発におけるアルゴリズムの種類

アルゴリズムにはさまざまな種類がありますが、*AI開発において、アルゴリズムは大きくは3種類に分類できます。*以下、3種類のアルゴリズムについて解説します。

教師あり学習（与える情報と正しい判断をセットにし、コンピュータにパターンを学習させる手法）の一部で、**与えられたデータを種類や特徴によって分類をします。**

犬の画像と猫の画像を学習させ、犬の画像を読み込んだ時にAIが犬だと認識して分類できるようにするアルゴリズムなどがその例です。皆さんの身近なところでは、スパムメールフィルターなどが分類アルゴリズムの典型的な例です。

こちらも教師あり学習です。これは**過去に学習したデータから、特定の結果を予測させるアルゴリズムです。**例えば、天気予報では過去の気温から明日の気温を予測したり、企業においては過去の売り上げから未来の売上予測を行ったりするのが回帰に当てはまります。

### クラスタリングアルゴリズム

教師なし学習アルゴリズムです。**データから類似性を発見し、グルーピングを行います。**例えば、ネットショッピングのレコメンド機能にクラスタリングアルゴリズムが活用されています。クラスタ分析とも呼ばれ、マーケティング分野ではよく利用されています。

今や中学生が人工知能（AI）を利用したり、AIを開発したりする時代です。では、人工知能（AI）とはどのようにして作るのでしょうか？人工知能（AI）を作る際の大まかな流れを紹介しますので、イメージをつかんでください。

*【参考】：[AIを使ったプログラミングに挑戦！オンラインイベント【中学生限定】 | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/lp/2021/digital/pc/programming_2021/)*

### 何をするのか、目的を決める

人工知能（AI）の開発に際しては、まずは目的を明確にすることです。**何をしたいのか、AIによって何を解決したいのかが決まれば、AI開発に必要なアルゴリズム・データ・学習方法などが決まるからです。**

### 機械学習に必要なデータを集める

人工知能（AI）開発では「機械学習」が欠かせませんが、**機械学習を行うためには膨大なデータが必要です。**今、さまざまな企業がビッグデータを集めているのも、AIに機械学習をさせてビジネスに必要な情報を得るためです。

### AIに必要な「学習済みモデル」を作る

「学習済みモデル」とは、AIが画像認識や音声認識のパターンをすでに学習して覚えているモデルです。これを利用できれば、モデルを1から作らなくとも済みます。

学習済みモデルとして有名なのは、Googleの機械学習のソフトウェアライブラリ「TensorFlow」です。**「TensorFlow」は学習済みモデルとして最も利用されているフレームワークで、Python・Java・C言語・C++・Juliaでの利用が可能です。**

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

### プログラミングによりAIを組み込む

機械学習を行うことで解析されたデータを活用し、**ユーザーにAIサービスとして提供するためには、プログラミングを行う必要があります。**

AIサービスの提供方法としては、Webアプリ・スマホアプリ・LINEのチャットボットなどを利用します。ここまでが、AIの作り方の大まかな流れです。

今はクラウドサービスとしてこれらを簡単に行える環境も整っていますので、クラウドサービスについてもぜひ研究してみてください。

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

## 人工知能（AI）開発に用いる言語

AIのサービスを開発するために用いるプログラミング言語について見ていきましょう。実際にAI分野で用いられている言語は数多くありますが、ここでは*AI開発でよく利用されている言語として4種類紹介します。*AIエンジニアを目指す方はぜひ参考にしてください。

AI（人工知能）のプログラミングで最もよく使われているプログラミング言語です。**Pythonは文法構造がシンプルで理解しやすく、機械学習向けのライブラリが充実している点が評価をされています。**他、PythonはWebアプリやゲーム開発などでも利用されるなど汎用性の高さも人気の理由です。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

R言語もAI（人工知能）開発に適したプログラミング言語です。**R言語はもともとは統計学やデータ解析などで使用され、特に学術分野では多く使われてきました。**データサイエンティストを目指す方を中心に、民間企業などでもR言語が注目されています。

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

プログラミング言語の元祖と言われるC言語にオブジェクト指向が追加され、プログラミングの効率が高いのが特徴の言語です。**C++はAI開発でもよく使われ、C言語とも互換性が高く、同時に使うことが可能です。**AI開発以外に、Webアプリやスマホアプリの開発にも利用されています。

**AI開発用の言語として最近注目が集まっている言語です。**Juliaはスクリプト言語でありながら高速処理が可能であり、かつ文法構造もシンプルで覚えやすく、扱いやすいという特徴を兼ね備えています。

しかも、PythonやR言語のライブラリもJuliaから扱えるため、今後はAIプログラミングの主流になる可能性を秘めています。

## AIエンジニアは将来性が高い

ここまで人工知能（AI）に関して、エンジニアとして最低限知っておきたい知識を中心に解説してきました。AIビジネスはDXブームと相まって、急速に成長しており、一方でAIエンジニアの不足が指摘されるなど、将来性の高い分野としても期待が高まっています。

**就職や転職において、AI開発に関するスキルを有する方は優遇される可能性が高いと見られます。**この記事で人工知能（AI）に少しでも興味が湧いた方は是非、AI開発に適したプログラミング言語の勉強を始めてみてはいかがでしょう。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

人工知能（AI）は既に社会に浸透し、エンジニアとしても必須の領域です。しかし、機械学習は分かっても、人工知能（AI）に関してはエンジニアの間でも正しく理解されていません。ここでは、エンジニアとして最低限押さえておきたい人工知能（AI）の基礎について解説します。

AIが機械学習をする過程において、アルゴリズムは非常に重要な役割を担う技術となっている

AI開発でよく利用されている言語としてはPython、R言語、C++、Juliaなどがある

AI開発分野は急速に発展する一方で人材不足が深刻化しており、将来性の高い分野である

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

## ニューラルネットワークとは？

技術の記事（16ページ目）