【2023年最新】AI開発に適しているプログラミング言語とは？Pythonをオススメする背景とライブラリを紹介

2023.04.10(公開: 2023.03.03)

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AI開発に適したプログラミング言語の特徴と選定基準

以下4つの観点があります。

機械学習やディープラーニングのためのライブラリが充実しているか
コードの可読性
安全性
キャッチアップがしやすい言語を選ぶ

それぞれ解説します。

機械学習やディープラーニングのためのライブラリが充実しているか

ライブラリは資産であり、開発を早くすすめることが可能です。

AI開発では、機械学習、ディープランニングが使われるので、関連ライブラリをたくさん持っている言語は、有利といえます。

例えば、機械学習、ディープラーニングで有名なライブラリであるTensorflow、MXNet、Kerasがサポートしている言語を選ぶという考え方もあるでしょう。

AI開発のように技術進化が早いプロダクトを作る時、いかに市場に早く出すかが求められます。

市場にだすのが遅いと、開発当時の最新技術が市場リリース後、新しさが薄れてしまったということがありえるからです。

プログラミングを作成するときに、早く開発するためには、いかに多くの資産があるかが重要です。

コードの可読性

AI開発は、世界中で開発されています。

開発されたプログラムは、インターネットで公開されている場合もあります。

非常に難しい技術、数式を使用しており、一人では、開発が進められません。

そのプログラムの考え方を、皆に共有して、一緒に開発してもらうには、コードの可読性が高いものが必要です。

ソースコードを見れば、考え方や処理イメージがわくと、チームでの開発の効率があがります。

コードの可読性が高い言語を選ぶようにしましょう。

安全性

プログラム開発では、安全性が重視されます。

プログラムの問題で、損失がでたり、事故が発生すると問題になるからです。

プログラミング言語におけるメモリ管理や言語の不具合によるフォローなど

リリースして、時間がたっている言語を選ぶ必要があるでしょう。

キャッチアップがしやすい言語を選ぶ

人気の高い言語は、それだけ関わっている人が多いといえます。

習得している人が少ない言語を選ぶと、人材の供給、確保が難しくなります。

難易度が高いと組織として技術のマネジメントが難しくなります。

その技術を扱える人材確保が難しくなります。

プログラミング言語のリリース情報も同様です。

最新版を確認するサイトがあるのか、運用元が信頼できるか確認する必要があるでしょう。

例えば、Pythonは世界中で人気のある言語であり、多くのユーザーコミュニティが存在します。

AI開発においてPythonユーザーが多いと、AIに関する意見や問題点が多く提起され、開発者による機能の更新・改善が早く進みます。

PythonのAI開発者が投稿している技術系のブログ記事などが、プログラミングで発生する問題への対処のヒントにつながるでしょう。

その言語自体に需要と将来性があるか

プログラミング言語にも流行などがあります。

プログラミング言語も有志のコミュニティで開発されていくので、技術の進化に伴って最新のバージョンがリリースされます。

プログラミング言語自体に需要がないと、コミュニティでの開発者が少なくなり、リリースがなくなります。

AI開発では、AI開発向けのディープラーニング、機械学習向けのライブラリをリリースしているか確認する必要があるでしょう。

そうすると、プログラミング言語が古臭いものになってしまい、結果すたれてしまいます。

AIが活用される業界と事例

AIの活用が期待される業界と事例は以下の通りです。

金融業界：株価や仮想通貨の価格予測
自動車業界：自動運転・危機管理
IT/Web業界：自然言語処理
産業機器メーカー：音声・画像・顔認識

それぞれ解説します。

金融業界：株価や仮想通貨の価格予測

AI言語モデルとして、金融業界で株価や仮想通貨の価格予測によく使われるアプローチの概要を紹介します。

株価予測には、テクニカル分析、ファンダメンタル分析、機械学習など、様々な手法があります。

例えば、機械学習では、過去のデータからモデルを学習させ、パターンを特定し、将来の株価を予測するものである。この手法では、線形回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど、様々なアルゴリズムを使用します。

自動車業界：自動運転・危機管理

完全自動運転車の開発に向けて急速に進展しており、多くの自動車メーカーやテック企業がこの分野の研究開発に多大な投資を行っています。

自律走行車の開発として、人間の介入なしに運転できる自律走行車の開発を進めています。これらの車両は、センサー、ソフトウェア、マッピング技術を組み合わせて、道路をナビゲートし、障害物を回避するために使用されます。

危機管理は、自然災害、事故、リコールなどの緊急事態に対処する必要があります。

データ解析の利用拡大として、企業は、データ分析ツールを使ってソーシャルメディアやその他のオンラインチャネルを監視し、潜在的な危機を事前に特定するようになっています。これにより、緊急事態に迅速かつ効果的に対応することができます。

サイバーセキュリティの重視として、自動車のコネクティビティと自律性が高まるにつれ、サイバーセキュリティがより重要な関心事となっています。

IT/Web業界：自然言語処理

自然言語処理は、自然言語を用いた人間とコンピュータの相互作用に焦点を当てた人工知能の下位分野である。人間の言語を理解し、分析し、生成するために、アルゴリズムと統計モデルを使用します。仮想アシスタント、チャットボット、感情分析、言語翻訳など、さまざまな用途で利用されています。

産業機器メーカー：音声・画像・顔認識

言語モデルとして、音声・画像・顔認識に関する産業機器製造業の現状と動向をお伝えします。

音声認識について

音声認識技術は、数年前から産業機器製造業で使用されています。

機械の制御、データの測定・分析、オペレーターへのリアルタイムな情報提供などに利用されています。音声認識の主なトレンドは以下の通りです。

音声認識の精度の進歩。近年のディープラーニングアルゴリズムの開発により、音声認識技術の精度が大幅に向上しています。これにより、音声コマンドによる機械の制御や情報へのアクセスがより容易になりました。

近年のディープラーニングアルゴリズムの開発により、画像・顔認識技術の精度が大幅に向上しています。

これにより、部品の識別や生産ラインの監視が容易になりました。

AI開発に適した6つのプログラミング言語

AI開発に適した6つのプログラミング言語は以下の通りです。

それぞれ紹介します。

Python
C++
Julia
R言語
JavaScrip

Python

Pythonは、現在非常に人気がある言語といえます。

その可読性があり、分かりやすい言語として、プログラミング初心者に進められる言語です。

その他にも、AIで使われる機械学習やディープラーニングで多くのライブラリがあるのでAIの開発にも適しています。

サーバーやその他開発でも使われており、幅広い分野で使える言語といえるでしょう。

C++

C言語の拡張版である、C++は、C言語の記載方法を踏襲しています。

多くの環境でサポートされている言語となり、基本的な言語となるので、AI関連の多くのライブラリがC++サポートしています。

Julia

Juliaは、他の技術計算環境のユーザーに馴染みのある構文を持つ、技術計算のための高水準・高性能なプログラミング言語です。

構文はシンプルで読みやすく設計されており、開発者がコードを書きやすく、保守しやすくなっています。

並列計算をサポートしており、AI開発者は複数のコアやクラスターを利用して計算を高速化することができ、データ集約的で計算量の多いアプリに適しています。

AI開発では、膨大な計算が必須となっており、計算を高速化できるJulia言語は有用です。

AIがよく利用される金融、医療、エンジニアリングなど様々な業界で、最適化、シミュレーション、データ分析などの用途に使用されています。

R言語

R言語は、統計計算とグラフィックスのためのプログラミング言語およびソフトウェア環境です。

大きな特徴の一つは、CSV、Excel、SQLデータベースなど、さまざまな形式のデータを扱うことができる点です。

AI開発では、多くのデータを扱うので、データ操作や視覚化のための強力なツールを備えていることは、AI開発において重要です。

AIが利用される、金融、ヘルスケア、マーケティングなど幅広い業界で、データ分析、予測モデリング、データ可視化などの用途に使用されています。

JavaScript

JavaScriptは、Webアプリの開発に広く利用されているプログラミング言語です。

世界で最も人気のあるプログラミング言語の一つとなっています。

JavaScriptはクライアントサイドの言語で、ウェブブラウザで動作し、ポップアップメニューやドロップダウンリスト、アニメーションなど、動的な効果を作り出すために使われます。

JavaScriptは、Node.jsのようなプラットフォームを使用して、サーバーサイドでも使用されます。JavaScriptを使ってWebアプリとサーバーサイドのロジックを構築することができます。

AI開発では、JavaScriptで動作する機械学習ライブラリがあります。

Webブラウザ、Node.jsで動作する機械学習ライブラリなどが使われています。

Matlab

MATLABは、MathWorks社が開発したプログラミング言語および数値計算環境です。

科学計算、データ解析、アルゴリズム開発などに広く利用されています。

習得や使用が容易なシンプルな構文で、高レベルのプログラミング環境を提供します。

機械学習で使われる線形代数における数式や処理について、幅広い数学的関数を提供しているのが特徴です。

AIがよく利用されるエンジニアリング、金融、ヘルスケアなど様々な業界で、シミュレーション、モデリング、データ解析などのアプリに使用されています。

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AI開発の際に知っておきたいライブラリ

AI開発では、ライブラリ選びが重要です。

例として、以下有名な3つのライブラリを紹介します。

Tensorflow
MXNet
Keras

Tensorflow

Tensorflowは、Google Brain Teamによって開発された、機械学習モデルの構築とトレーニングのためのオープンソースソフトウェアライブラリです。2015年に初めてリリースされ、その後、世界で最も人気のある機械学習ライブラリの1つとなっています。

大きな特徴の一つは、分散コンピューティングを利用して、大規模な機械学習モデルの学習を高速化できることです。

TensorflowはC++とPythonで書かれており、両言語のほか、JavaやGoといった他の言語用のAPIも備えています。

ヘルスケア、金融、エンターテインメントなどの業界の研究者、データサイエンティスト、開発者が、機械学習のさまざまな問題を解決するために使用しています。

Tensorflowは認定資格プログラムがありますので、使用してディープラーニングと ML に関する問題を解決する能力を証明できます。

参照:Tensorflow認定資格プログラム

MXNet

MXNetは、Apacheが開発したオープンソースのディープラーニングフレームワークです。2015年に初めてリリースされ、その後、そのスケーラビリティ、効率性、柔軟性から開発者の間で人気を博しています。

深層学習と従来の機械学習アルゴリズムの両方をサポートするように設計されています。開発者はGPUやCPUなどさまざまなハードウェアでニューラルネットワークを構築・学習でき、大規模モデルの分散学習にも対応しています。

大きな特徴の一つは、デスクトップ、サーバー、モバイルデバイスなど、さまざまなプラットフォームで動作することです。

また、Python、C++、Juliaなど、さまざまなプログラミング言語をサポートしています。

多くの企業で、自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識など、さまざまな機械学習アプリに利用されています。

Keras

Kerasは、Pythonで書かれた高水準のニューラルネットワークAPIです。

使いやすさと柔軟性に重点を置いて開発され、機械学習コミュニティで広く利用されています。

大きな特徴の1つは、そのモジュール性です。

層や活性化関数など、あらかじめ用意されたさまざまなビルディングブロックを組み合わせて、多種多様なニューラルネットワークアーキテクチャを構築することが可能です。

モジュール性により、さまざまな構成やアーキテクチャを試して、与えられた問題に対する最適な解を見つけることができます。

画像・音声認識、自然言語処理、ロボット工学など、幅広い用途で使用されています。

AI開発をするのであればPythonの習得がオススメ

需要と将来性があり、汎用性も高い

毎月発表される人気言語のランキングで、現在の一位はPython言語であり、その後、C、C++、そしてJvaが上位になっています。

Pyhonは比較的新しい言語ですので、それだけ、人気や需要が高いことを示しています。

プログラミング言語ランキング

参照：TIOBE

コードの可読性が高い

Python言語はわかりやすい言語といわれており、プログラミング初心者にもおススメされています。

コードの可読性が高いといわれています。

機械学習のライブラリが充実している

なんといってもPython言語の特徴は、機械学習のライブラリが充実しているところです。

ライブラリがない場合は、自分でそのプログラムを作成する必要があります。

ライブラリが豊富にあるということは、実現したい機能が短期間でできるということです。

公開されているライブラリが使われれば、使われるほど品質があがったり、実績がでてくるので信頼性が高まります。

機械学習の具体的なライブラリでは、例えば Tensorflow、MXNet、Kerasは、Pythonをサポートしており、他にも多くのライブラリがあります。

Python言語のライブラリは、充実しており、信頼性も高くなっているといえるでしょう。

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まとめ

AI開発に適したプログラミング言語を紹介してきました。

AI開発は、現在最も注目されている分野であり、ソフトウェアの貢献が大きいところです。

言語や環境を理解して、取り組みましょう。

AI開発に適したプログラミング言語の特徴と選定基準は、機械学習やディープラーニングのためのライブラリが充実しているか、コードの可読性、安全性、キャッチアップがしやすい言語を選ぶことがポイント
AI開発に適した6つのプログラミング言語として、Python、C++、Julia、R言語、JavaScriptがある
AI開発で最適な言語はPythonであり、可読性が高いことやライブラリが充実している