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AIフレームワークとは?人気フレームワークの紹介とメリット・デメリットの比較、選択のポイントを紹介!

2023.12.27

プログラミングを効果的に行うためにはフレームワークが必要不可欠であり、AI開発を行う際にはAIフレームワークがとても重要になります。

フレームワークという言葉を聞いたことのある方が多いと思いますが、具体的にどのようなものか理解していない方は少なくありません。

今回は、AIフレームワークや人気のAIフレームワークとそのメリット・デメリット、選択のポイントについて紹介します。

AIフレームワークとは?

フレームワークとは、プログラミングに必要な機能をまとめた枠組みのことです。

1部のプログラムを修正するだけで利用できるので、プログラミングを効率的に行い開発工数を削減させることができます。

AIフレームワークは、AI開発を行う際に利用できるフレームワークのことです。

AI開発では、高度な専門知識やスキルが求められるので、AI開発に必要な機能をまとめたAIフレームワークは必要不可欠な存在です。

人気フレームワーク5つ

AIフレームワークは、目的や開発内容によって多くのものが存在しています。

また、その中でも人気のフレームワークは、主に以下の5つです。

以上5つのフレームワークは、AI開発で必要な機能を多く兼ね備えており、AI開発を行うエンジニアから高い人気を集めています。

そのため、これからAI開発を始めようとしている方やAI開発でフレームワークを選んでいる方は、以上5つの中から選んでみてはいかがでしょうか。

フレームワークの選択のポイント

フレームワークを選ぶ際に、どのようなポイントを意識して選べばいいのか悩んでいる方は多いです。

これからフレームワークを選ぶ際は、以下のようなポイントを意識してみることをおすすめします。

主に以上のようなポイントを意識してフレームワークを選択することで、AI開発やプログラミングで効果的に利用することが可能です。

そのため、これからフレームワークを選ぶ際の参考にしてみてください。

TensorFlow

TensorFlowとは、Googleが提供しているライブラリです。

主に、Gmailの分類・YouTubeの広告最適化・Google音声検索などで利用されており、AIシステムの構築にとても優れています。

また、多次元データ構造を意味する「テンソル(Tensor)」という高速計算できるライブラリでAI処理を行なっています。

メリット

TensorFlowのメリットには、主に以下のものがあります。

デメリット

TensorFlowのデメリットには、主に以下のものがあります。

PyTorch

PyTorchとは、Facebook(現Meta)が提供しているAIフレームワークです。

「Torch」という機械学習の自然言語処理のライブラリを元に2017年にリリースされた比較的新しいAIフレームワークになります。

そのため、ディープラーニングの学習や情報収集を目的としている方にとって、最適なAIフレームワークの1つです。

また、近年利用者が急増していることから高い注目を集めています。

メリット

PyTorchのメリットには、主に以下のものがあります。

デメリット

PyTorchのデメリットには、主に以下のものがあります。

Keras

Kerasとは、Googleが開発したニューラルネットワークのライブラリです。

ソースコードがPythonで書かれているので、構文がシンプルで扱いやすく機械学習やディープラーニングを効果的に行えます。

現在は、TensorFlowに取り込まれTensorFlowのバックエンドとして動作しているので、利用する場合はTensorFlowをインストールして使用するライブラリです。

メリット

Kerasのメリットには、主に以下のものがあります。

デメリット

Kerasのデメリットには、主に以下のものがあります。

Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkitとは、学術期間であるMicrosoft Researchが開発したフレームワークです。

2016年に大幅なアップデートが行われるまでは、「CNTK(Microsoft Computational Network Toolkit)」と呼ばれていました。

その後、解明され現在のMicrosoft Cognitive Toolkitになりました。

主に、ディープラーニングを容易に利用するために開発されたものであり、実装効率を向上させる機能が搭載されていることが特徴的です。

メリット

Microsoft Cognitive Toolkitのメリットには、主に以下のものがあります。

デメリット

Microsoft Cognitive Toolkitのデメリットには、主に以下のものがあります。

MXNet

MXNetとは、ワシントン大学とカーネギーメロン大学で開発されたオープンソースの深層学習フレームワークで、2016年にAmazonのAWSがサポートを開始しました。

柔軟性や拡張性が高いフレームワークであり、ディープラーニングの処理を高速で行うことが可能です。

そのため、画像認識・自然言語処理・レコメンド生成などで活用されています。

メリット

MXNetのメリットには、主に以下のものがあります。

デメリット

MXNetのデメリットには、主に以下のものがあります。

まとめ

AI開発は年々活発になっており、今後も数多くのAI技術が誕生・発展していくことでしょう。

また、AIフレームワークを使うことで、効率的にAI開発を進められるようになります。

これからAI開発を始める方は、ぜひ今回の記事を参考にAIフレームワークを使用してみてください。

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