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AIプログラミングとは?基礎知識から将来性、おすすめの言語や活用方法、学習方法まで徹底解説!

2023.12.27

さまざまな分野で活用されているAIを操作・開発するための技術に「AIプログラミング」があります。

AIプログラミングによって、AIには幅広い活用方法が誕生しており今後もさらに開発が進んでいくことでしょう。

今回は、AIプログラミングの基礎知識や将来性、おすすめの言語や活用方法、学習方法まで徹底解説します。

AIプログラミングとは?

AIプログラミングとは、AIを開発するためのプログラミングのことです。

AIは、人工的に人間の脳と同じような思考・処理ができますが、その能力を発揮させるためには、人間がプログラミングを行い指示を出す必要があります。

人間がAIにさせたいことをプログラムすることで、そのプログラムに従って思考や学習が可能です。

ただ、このAIプログラミングには、AI開発に適したプログラミング言語のスキルやデータやコンピュータに関する知識やスキルが求められるので、難易度が高いです。

AIとプログラミングの違い

AI・人工知能とは、「 Artificial Intelligence」という言葉の略称で、人工的に人間の脳と同じような思考・処理ができるように開発された知能のことです。

データを与えることでAIが自動で学習する「機械学習」を行い、そのデータのパターンやルールなどを分析・学習し、結果を導き出します。

プログラミングとは、コンピュータに対して命令する際に行う手段のことです。

そのため、AIはデータを使ってさまざまな意思決定や思考が行えますが、プログラミングは特定の命令のみしか対応することができません。

AIプログラミングにおすすめの言語

プログラミング言語は、とても数多く存在していますが、その中でもAI開発で使用できるプログラミング言語は限られています。

しっかりとAIに適したプログラミング言語を扱うことで、効果的にAI開発を行うことが可能です。

ここでは、AIプログラミングにおすすめの言語について解説します。

Python

Pythonは、AIプログラミングで最も使用されているプログラミング言語の1つです。

主に、構文がシンプルでソースコードが少なく可読性が高いので、コーディングもラクに行えます。

さらに、AIプログラミングに必要なフレームワークやライブラリも豊富に提供されているので、初心者でも扱いやすいです。

また、Windows・MacOS・Linuxなどの各OSごとで同じ動きをすることもおすすめの理由になります。

C++

C++は、Cから派生したプログラミング言語の1つです、主にゲーム開発で使用されています。

主に、高速な処理能力を持っているので、AI開発からIotの組み込み開発、ソフトウェア開発などに効果的です。

ただ、PythonのようにAIプログラミングに効果的なフレームワークやライブラリがないので、初心者には少し扱いづらいプログラミング言語でもあります。

そのため、ある程度AIに関して知見のある方に、効果的なプログラミング言語です。

R

Rは、統計処理能力が優れているので、膨大なデータが必要なAI開発に効果的です。

AIを活用してビッグデータを扱いたい場合やAIを活用した高度なデータ分析、データの可視化などを行う場合はRが最も優れています。

さらに、グラフィック性能も優れているので、画像や映像の処理・出力も効果的に行えます。

ただ、習得難易度が高いプログラミング言語でもあるので、プログラミング初心者は理解しておきましょう。

Julia

Juliaは、数値計算やデータ分析を処理する能力が高いプログラミング言語です。

主に、「Cの実行速度の速さ」「Pythonの汎用性・コードのシンプルさ」「Rの統計処理能力」といったさまざまなプログラミング言語の長所を兼ね備えています。

そのため、近年ではAIプログラミングにおいてとても注目されているプログラミング言語であり、今後も展開にも注目です。

ただ、比較的新しいプログラミング言語なので、フレームワークやライブラリ、活用事例が少ないということを理解しておきましょう。

AIプログラミングをする手順

AIプログラミングは、しっかりと手順を決めて始めることで、効率的に行うことが可能です。

これからAIプログラミングを始めようと思っている方は、これから解説する手順をしっかりと理解しておくことをおすすめします。

ここでは、AIプログラミングをする手順について解説します。

AIの開発目的を明確にする

最初に、AIの開発目的を明確にします。

AIの開発目的を明確にすることで、そのために必要な知識やスキル、ツールなども明確になるので、その後のAIプログラミングを効率化させることが可能です。

また、どのプログラミング言語を使用してAIを開発するのかも決めておく必要があるので、最初にしっかりと定義しておきましょう。

AI・プログラミング・数学などを学習する

目的が明確になったら、続いてAI・プログラミング・数学などAIプログラミングに必要な知識の学習をします。

AI開発では、AIや使用するプログラミング言語の知識はもちろん、数学や統計学に関する知識も必要です。

そのため、初めて以上の分野の学習を始める方にとっては、少し難易度の高いと感じることがあります。

ただ、しっかりと学習しておくことで最初に決めた目的を達成させやすくなるので、怠らずに続けることが大切です。

フレームワーク・ライブラリを活用する

AIプログラミングを含むプログラミングでは、フレームワーク・ライブラリを活用することは、とても重要なことです。

フレームワーク・ライブラリを活用することで、1からプログラムを行わなくてもAI開発に必要なフレームやパーツが用意されている状態で始められます。

そのため、少ない工数や期間で効率的な開発が可能です。

また、主に「TensorFlow」「PyTorch」などのフレームワーク「NumPy」「pandas」などのライブラリがおすすめです。

AIプログラミングを行う

AIプログラミングをするために必要な準備が完了したら、実際にAIプログラミングを行います。

開発途中で、予定や目的とは違った出来事やトラブルが発生することも多くありますが、しっかりとAI学習をしていれば対処することが可能です。

また、AI開発が完了した後も、しっかりと運用・メンテナンス・改善のための作業が必要なので、欠かさずに行いましょう。

AI開発でより優れたAIサービス・ツールを開発するためには、何度もPDCAを回すことが大切です。

AIプログラミングの学習方法

AIプログラミングでは、AIやプログラミング言語、数学など学習しなければいけないことが数多くあります。

初めてAIプログラミング学習を始める方は、どのような学習方法が効果的なのか気になっている方も多いです。

ここでは、AIプログラミングで必要な分野を学習する方法について解説します。

独学で行う

AIプログラミングは、独学で身につけることが可能です。

現在、AIやプログラミングに関する情報は、インターネット上や書籍に数多く公開されているので、それらの情報を活用することで必要な知識を得られます。

ただ、AIプログラミングはプログラミングだけでなくAIや数学などの学習も必要になるので、独学では厳しいと感じる方も多いです。

そのため、1度AIプログラミングについての情報収集を行い、独学で問題ないか自己判断してみましょう。

プログラミングスクールで学習する

プログラミングスクールでは、AIプログラミングを効果的に学習できます。

スクールごとに、初心者向けから中級者以上向けのコースやカリキュラムが提供されており、PythonやC++などのプログラミング言語からAIについてまであります。

さらに、プロの講師による指導や専用のシステムを使って身に付けられるので、独学で行うよりも効果的です。

そのため、気になる方はAIプログラミングが学べるオンラインスクールを利用してみることをおすすめします。

コミュニティなどに参加する

AIや機械学習に関心を持っている方や研究・開発を行う方はとても多くいるため、コミュニティも活発です。

そのため、AI・機械学習のコミュニティに参加して多くの人と交流をすることで、情報収集やAIへの理解を得ることができます。

さらに、最近ではセミナーやイベントなども開催されることが多いので、気になるものがあれば積極的に参加してみることも効果的です。

AIプログラミングの活用事例

AIを活用したサービス・アプリや商品などは、世界中で大量に普及しており、今後も多くの分野で活用事例を見かけることでしょう。

そんなAIプログラミングは、具体的にどのようなことに活用されているのか気になる方も多くいます。

ここでは、AIプログラミングの活用事例を主に4つ紹介します。

ボードゲーム

AIプログラミングは、チェスや将棋、オセロなどのボードゲームの対戦相手として活用されています。

ボードゲームは、対戦相手がいることで成立しますが、AIプログラミングを活用すればその対戦相手を作成することが可能です。

さらに、プロ相手の勝負で勝利するほど高い実績を持っているAIも登場しているので、より精度の高い対戦相手をAIプログラミングによって開発できることでしょう。

チャットボット

チャットボットは、AIプログラミングの代表的な活用事例の1つです。

自動で顧客やユーザーの質問や行動に対して適切な対応を行うことのできるチャットボットは、AIによって抑制されている技術であり、多くの企業で活用されています。

主に、問い合わせの顧客対応や集客・マーケティング活動では、チャットボットを活用して高い効果を期待できます。

そのため、チャットボットは人件費の削減から売上拡大まで幅広く貢献することが可能です。

機械翻訳

AIでは、音声認識や自然言語処理を行うことができるので、人間の言葉を理解して対応することができます。

実際に、Google翻訳などのサービスでは、AIプログラミングを活用して人間が話した言葉を別の国の言語へ自動で翻訳することが可能です。

テキストデータだけでなく音声データもしっかり処理することができるので、グローバル型が進む現在では言葉の壁を無くすことができるとしてとても注目されています。

電子化

AIの画像認識や自然言語処理能力によって、紙ベースの書類や書籍などを全て電子化させることもできます。

AIに電子化させたい紙ベースのものを読み込ませることで、紙に書かれたテキストを認識してデータ化してくれるので、企業のDX化・オンライン化の推進が可能です。

1度、電子化しておけばその後管理コストやスペースコストを大幅に削減できるので、とても効果的です。

AIプログラミングの将来性について

AIプログラミングによって、さまざまな業務やシステムが自動化されていき、手動の作業がほとんど必要なくなってきています。

さらに、セキュリティや人口減少対策を行う上でもAIプログラミングは、とても大きく活躍することができるので、今後さらに需要が拡大していくことでしょう。

それに伴い単純作業やデータ分析、ルーチン業務などは完全にAIに代替されていきます。

そのため、人間にしかできない洞察力や芸術性、倫理性のある仕事の価値が高くなっていくことが予想されています。

まとめ

AIプログラミングは、すでに世界中の多くの分野に普及しており日常生活では欠かせない存在になっています。

さらに、年々需要が高まり続けており、今後さらに発展していくことが予想されています。

これからAI開発を始めようと思っている方は、しっかりとAIやプログラミングの知識を身につけて効果的に進めていきましょう。

生成AIパスポートとは?

生成AIパスポートはエンジニア職だけでなく一般の方向けの資格です。
生成AI業界における最前線を走っている有識者たちに監修された資格試験で、最先端の確実な知識や簡易的な活用スキルを身につけることができる認定試験・資格です。

試験を通じて、文章生成をすることができるChatGPTなど、AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。

生成AIの活用普及を目的とした、国内最大級の生成AI団体である、一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)が発行する認定試験です。

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