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AI(人工知能)の開発に適したプログラミング言語ランキング8選

2019年5月現在、世界ではAI(人工知能)の研究が盛んに行われています。

AIは現状のサービスに組み込むことで付加価値を生み出すだけでなく、AI分野のスキルを身につけることで仕事の幅が大きく広がる点において、今後必須になる技術であることは間違いありません。

この記事を読むあなたもきっとそんなAI分野に興味を持ち、AIプログラミング言語を勉強したいなと考える一人ではないでしょうか。

とはいえ、こんな疑問もありませんか?

AI分野で使われるプログラミング言語って何?「Python」は聞くけど、他にどんな言語があるんだろう?
AIのプログラミング言語ってどうやって勉強したらいいんだろう?

この記事ではそんな疑問にまるごと回答します。

  • AIとは何か?
  • AIプログラミングに用いられる主な言語
  • AIプログラミング言語の勉強法と、習得後に就ける職業例

主に上記3点を解説し、AIプログラミング言語をマスターしようと頑張るあなたの悩みを解決します!

ぜひ最後までお読みくださいね!

AI(人工知能)とは

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画像:https://spjai.com/service/ai-operator/

AIはArtificial Intelligenceの略称。

現在のところAIには明確な定義がありません。

というのも、人工知能研究者、研究機関によってその解釈や認識にずれがあるからです。

ただ、あえて定義するとしたら、人工知能の名著「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」の著者である松尾豊氏の言葉である以下の説明が最もしっくりくる内容です。

人工的に作られた人間のような知能

AIと機械学習

AIを語る上でしばしば目にする言葉に「機械学習」があります。

機械学習とは、AIという大きな分野の一つであり、特にデータ分析において大きな役割と果たしています。

膨大な量のデータを機械(コンピュータ)に入力することで、それを学習・解析し、データを分類したり、そこから予測を出したり等、人間に代わって複雑かつ難しい処理をこなします。

たとえるなら一般的なソフトウェアが更に機能を強化したような存在と言えます。

なお、機械学習のより詳しい説明は以下の記事も合わせてご覧ください。

簡単入門!AI(人工知能)と機械学習の違いとは?
更新日 : 2018年11月30日

AIプログラミングに必要な事

AIプログラミングでは以下の事が求められます。

  • 開発のしやすさ
  • 十分な計算速度
  • 安全性
  • サービスにあった場所で動く事

これらの条件を実現するAIの開発が求められるので、それを実現するためのプログラミング言語選びも重要になってくるというわけです。

また、プログラミング言語にはそれぞれ特徴があるので、「取り敢えず流行っているからこれを使えば良いや」は危険です。

用途にあった言語を用いて、できれば既に実装された信頼性の高いライブラリの上で楽ができると嬉しいですね。

AIプログラミングに適した言語8選

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画像:https://blog.ebis.ne.jp/marketing/access-analysis/

ここからは、AIプログラミングに適した言語の中で、特に有力な8つをピックアップして紹介していきます!

まずは一覧をご紹介します。

※言語名をタップすると該当箇所までスライドします。

言語名 言語の特徴 作れるもの 難易度 AI開発との相性
Python AIの中心的言語で、機械学習や深層学習ができる AI、WEBアプリ、データ解析/分析ツール等多数 やや難しい
R データ解析専門の言語 データ解析ツール 比較的易しい
Julia 新しいAIプログラミング言語、美しい記述と高速動作が特徴 AI 比較的易しい
JavaScript Webシステムとの親和性が高い AI、ディープラーニング等 やや難しい
C++ 最高水準の速度を出すことができる言語 AI、WEBアプリ、スマホアプリ 難しい
Java どんな開発にでも使える万能の言語 Webアプリ、PCアプリ、スマホアプリ 難しい
Haskell 株や為替の自動取引システムの構築に用いられている言語 アプリ 難しい
Matlab データ分析が得意な言語 ディープラーニング 難しい

では、以下からは関連記事も交えてより詳細に解説していきます。

1. Python

python

画像:https://www.aubg.edu/documents/2085

オススメ言語No.1は、なんと言ってもPython(パイソン)です!Pythonは現在の機械学習、科学計算の分野で最もシェアを獲得している言語です。「機械学習をするならPython!」と言ってしまっても、過言ではありません。

Pythonは様々な分野で使える言語であり、機械学習以外にも、Webやゲームなどを作ることもできます。侍エンジニア塾でもPythonについての記事はたくさん公開しています。読んでみてください。

Python入門完全攻略ガイド【基礎学習/アプリ開発/仕事獲得】
更新日 : 2019年6月26日

さて、この言語はスクリプト言語です。Cの様にコンパイルしないので、もちろん実行速度はそれと比べると遅いですね。

ですがNumpy/Scipyという強力なライブラリが、CやFortranと言った高速動作する言語で書かれた計算をPythonから使えるようにしてくれるので、速度の面で困ることはあまりないでしょう。

また、最近のDeep Learningの流れに乗るならば、Pythonは最も適した言語です。

Pythonには

  • Tensorflow
  • Chainer
  • Pytorch

などの、「CPUでの計算では速度の足りないような非常に重い計算をGPUで高速化してくれるライブラリ」がたくさんあります。

これらをPythonから使うことで、Pythonのシンプルで見通しの良い文法を覚えるだけで、最新の高性能コンピューターの恩恵を発揮する事ができます。これらは他の言語には無い強みです。

また、Pythonには大きなコミュニティーと、強力なライブラリがあります。「~という機械学習アルゴリズムが使いたい」となった時に、Pythonならばその殆どが既にライブラリとして公開されているんです!

機械学習コミュニティにおいて、PythonのライブラリであるScikit-Learnは最も使われるライブラリです。文法のシンプルさ、コミュニティ・エコシステムの大きさから言っても、Pythonは現状で最もオススメな言語です。

2. R

R

オススメNo.2はR(アール)言語です。R言語は統計解析向けのプログラミング言語です。この言語は近年のデータ解析、AI分野で必須の技能である統計学の分野でよく使われます。

Rでも便利なパッケージが公開されており、Pythonと同様、有名なアルゴリズムの多くがパッケージで簡単に使える点が強力です。

Rは統計解析に特化した言語であり、Pythonのような汎用的なプログラミング言語ではありません。データの解析、AIの特化したシステムをRで組むのときには、非常に頼りになる存在です。

ただ、RはPythonよりも更に高速な動作が苦手で、またコミュニティの特性からか、公開されているライブラリを使いこなすにも専門分野の基礎知識が必要です。

手軽にライブラリのAPIをいじってAI技術を使うのには、少し勉強が必要になると思います。Deep LearningもRから使うことが可能です。

  • Tensorflow
  • MXNet
  • Keras

などの、人気のライブラリはR言語もしっかりサポートしています。(※これらはPythonから使うこともできます)大学生や研究者が、データの解析を行うための言語として学ぶ場合も多く、Pythonコミュニティと並んでR言語のナレッジも日本語記事が沢山あるのが嬉しいですね。

Rの特徴・詳細は以下の記事も参考になります。

3. Julia

julia

オススメNo.3はJulia(ジュリア)です。この言語は新進気鋭の技術計算のためのプログラミング言語で、近年急速に注目を集めています。

JITコンパイラと呼ばれる技術を使っているお陰で、スクリプト言語でありながらCに並ぶ高速動作を可能としています。PythonやR言語のライブラリもJuliaから簡単に扱うことができ、言語の開発もすごい勢いで進んでいる様子です。

現時点ではまだv1.0のリリースには至っていませんが、現状でも十分にAIの開発で活用できるパワーを持っており、Twitterや技術ブログでも活発にJuliaを使った機械学習・数値計算の実装の報告があります。

この言語のすごいところは、まずシンプルで美しい文法です。PythonやR言語もシンプルで使いやすいですが、Juliaは後発であるため、今までに公開されてきた様々な言語の良いところを取り込んでいます。Pythonが書ける人であれば、比較的少ない学習コストでJuliaを使うことができるでしょう。

また、これまでにRやPythonで使ってきた便利なライブラリも、Juliaからコントロールする事が容易です。技術計算のための様々な高機能のライブラリもドンドン開発されており、Deep Learningを例に上げると、

  • Tensorflow
  • MXNet


などのライブラリは既に、Julia向けのラッパーを公開しています。これ以外のChainerやPytorchなども、PythonのライブラリをJuliaから呼び出す機能を使うことで、過不足無く利用する事が可能です。

また、Juliaで作られたDeep Learningフレームワークも開発されています。将来性を考えると、Juliaを勉強するのも素晴らしい選択です。

個人的には、PythonかRを学んでから、Juliaに進むというのがオススメの流れです。

4. JavaScript

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画像:shutterstock

オススメNo.4はJavaScript(ジャバスクリプト)です。皆さんご存知Webの大御所、最近はブラウザを飛び出していろんなところで名前を見る事が増えてきましたね。

Javascriptについては、侍エンジニア塾でも学習をサポートしています。以下の記事をぜひ読んでみてください。

JavaScript入門完全攻略ガイド【基礎学習/アプリ開発/仕事獲得】
更新日 : 2019年8月16日

AIの分野でもJavaScriptは活用されています。JavaScriptでは、AI(機械学習)をWebブラウザから使うためのライブラリが公開されています。

最も有名なところだと、

  • Keras.js
  • deeplearn.js
  • TensorFlow.js

これらの3つです。これらはWebGLという技術でブラウザからGPUを使うことができます。学習済みの機械学習モデルをブラウザで使う時に、非常に便利です。これらを使うことで、非常に手軽に機械学習を試すことができます。

web系の知識を既に持っている方であれは、JavaScriptを使ったAI開発は非常に旨みがあります。既存のWebシステムとの親和性はピカイチです。

5. C++

Cpp

オススメNo.5はC++(シープラスプラス)です。C++はコンパイル言語で、現在実用的に使われている言語では最高水準の速度を出すことができる言語です。

C++の学習については、侍エンジニア塾でもサポートしています。気になった方は是非以下の記事を読んでみてください。

今更聞けない!C++プログラミングとは何か?〜基礎の基礎を学ぼう〜
更新日 : 2019年10月15日

メモリ管理の難しさや言語仕様の大きさなどから、初心者が最初に手を出すのはあまりオススメできませんが、これを使えるようになるとコンピュータの性能を100%発揮させる事ができます。

GPUを使うためのプログラミング言語であるCUDAは、Cの拡張言語なのですが、C++はそのCと親和性があります。

また、Pythonなどのスクリプト言語で、どうしても高速化が難しい部分はC++を使う事があります。C++なら、現状のどんなサービスにでも組み込みやすく、難しいチューニングにも適しています。

少しばかり敷居は高いですが、C++は覚えておけばスキルが腐ることはありません。AIのプログラムを一から作りたい人には、最もオススメの言語です。

6. Java

java

画像:https://sitejerk.com/images/java-transparent-1.png

オススメNo.6はJava(ジャバ)です。JavaはJVMという仮想マシンの上で動く言語です。JavaとJVMは非常に高速に動作するようにチューニングされており、その実効速度はCより少し遅いくらいです。

Pythonとの比較については、侍エンジニア塾でも記事を公開しています。

【2019年】JavaとPython徹底比較を専門用語ゼロで解説
更新日 : 2019年6月24日

また、Javaの学習についても侍ではサポートしていますので、気になった方は以下の記事を読んでみて下さい。

Java入門からアプリ開発まで未経験者が知っておくべき基礎を総ざらい
更新日 : 2019年5月22日

Deeplearning4jというDeep LearningのライブラリやJava-ML(Java Machine Learning Library)のような機械学習のライブラリも公開されています。JavaはJVMを使ったシステムにAI技術を組み込むのには、もちろん適しています。

ですが、やはりPythonのAIライブラリの充実具合に比べると、物足りなさを感じると思います。JVMやJavaを使ったシステムは世界中で本当に膨大にありますし、Javaは実務で非常によく使われている言語です。

Javaを既に使っている、Javaを別の目的で勉強する必要がある人はJavaを使ったAI開発も選択肢の一つとしてあることを覚えておきましょう。

7. Haskell

Haskell-Logo.svg

オススメNo.7はHaskell(ハスケル)です。

Haskellは今まで紹介した言語の様に、AI向けのライブラリがたくさん公開されているというわけではありません。

純粋関数型言語であり、バグが発生しづらい文法と、それによって得られるプログラミング言語としての安全さは非常に魅力的です。

この言語は特に、株や為替の自動取引(システムトレード)などの場面で使われます。間違いが発生しないことと数学との相性の良さから、金融投資関係で広く使われている言語です。

先程も書きましたが、Haskellは純粋関数型言語(オブジェクト指向ではない)です。

この言語を勉強することはプログラマとしてのスキルアップにも役立ちます。オブジェクト指向しか知らないプログラマでしたら、Haskellを学び新しい考え方を習得することは非常に重要です。

是非とも試してみてほしい言語の一つです。

8. Matlab

matlab

画像:https://www.aubg.edu/documents/2085

オススメNo.8はMatlab(マトラボ)です。Matlabは有償のプログラミング言語で、今まで紹介したプログラミング言語と違い、使用するにはライセンスを購入する必要があります。

Matlabでは様々なツールボックス(ライブラリ)を購入することで、簡単に様々な機能を使いすることができます。

この言語は行列計算が簡単にできる言語仕様になっています。また、解析結果の可視化が非常に簡単です。

さらに、無料のクローン(Octave)もあり、文法になれるだけであればOctaveを使って学ぶことで感覚をつかめるでしょう。

最近はPythonやJuliaなどの高品質の技術計算が育ってきたことから、現在ではあまり選ぶ人はいないかもしれません。

ですが、大学の学生や教授などは未だにこれでプログラムを書いて公開している人もたくさんいますので、自分で書ける様になる必要はなくても、読めるようにはなっておいた方が良いと思います。

Matlabの特徴・詳細は以下の記事も参考になります。

今、AIプログラミング言語を学ぶなら「Python」が最適!

ここまで8つのAIプログラミング言語を紹介してきましたが、今から学び始めるのであれば「Python」が最適です。

なぜなら、PythonはAI分野(特に機械学習やディープラーニングの分野)において最もシェアを獲得してるから。

また、上記の図にもあるように、ディップ株式会社が行ったAI 人材 求人レポートでも、AI分野で最も需要の高い言語がPythonです。

Pythonはコードの書きやすさ・わかりやすさに加え、拡張機能にも優れ、Numpy(ナムパイ)という数値計算を行うための拡張モジュール等、コードを書く上で非常に有用な機能が満載。

最新のAI技術もすぐに実装され、プログラマーだけでなくAI研究者のシェアも高いことから、もはやAIプログラミングにおいて不動の地位を獲得しています。

そのため、今からAIのプログラミングを学ぶなら「Python」が最もおすすめです。

なお、PythonとAIの関連性について詳細は以下の記事に詳しくまとめていますので併せてお読みください。

AIのためのPython!おすすめライブラリと勉強法を徹底紹介!
更新日 : 2019年8月16日

AI(人工知能)プログラミングの流行と対策

ちなみに、AIプログラミングの流行から見ても、「Pythonが最適だ」と言えます。

現在、AI(Deep Learning・機械学習)のプログラミングでは、CやFortranを使って重い計算を行い、それらをコントロールする見通しの良いコードをスクリプト言語で書くことが一般的です。

これはPythonやR、Matlabなどの方式ですが、GPUを使った計算が流行っていることからも、この流れは暫く続くと思われます。

中にはJuliaのような良いところ取りができる言語や、C++のような言語を使って最初から書いていくことも、AIプログラミングを専業とする場合には必要なスキルです。

そのため、現時点での流行を鑑みると、やはりPythonを最初に学ぶのがまずは第一歩としては安全です。

その後必要があれば、R言語やJuliaやC++などを勉強して、さらなるスキルアップをしていくことをオススメします。

AIプログラミング言語を扱う代表的な職種3選

画像:Shutterstock

では、AIプログラミング言語をマスターすると、どのような職業に就くことができるのでしょうか。

ここではAIプログラミング言語を扱う代表的な職業を3つ、簡単にご紹介します。

※それぞれ詳細な関連記事もご用意していますので、目を通してみてください。

AIエンジニア

AIエンジニアとは、AIに取り込むデータを整理したり、先述の機械学習等のアルゴリズムを使いデータを解析する職業のこと。

プログラマやシステムエンジニアと同じように「プログラムを書く仕事」だと見られることが多いですが、実際はそれよりも、AIにデータを与えて学習させ、素早くデータを解析する業務がメイン。

専門的なスキルも多く必要とされ、主に以下のようなスキルを用います。

  • 数学的な知識
  • データベースの運用知識
  • ビッグデータの解析知識
  • 機械学習フレームワークの知識

AIエンジニアについては詳細は以下の記事をどうぞ。

AIエンジニアになるには?求められるスキルを解説!
更新日 : 2019年5月27日

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとは、AI開発や機械学習関連プロジェクトの統括を担う仕事です。

専門性の高い職業で、主に以下のようなスキルが必要とされます。

  • Linux、Python、機械学習ライブラリ等の基礎スキル
  • Jupyter Notebook、Anaconda等を用いた環境構築スキル
  • データベースやクラウドの知識
  • 分析スキル

上記に加え、プロジェクト全体の進行管理も行うため、単純なIT技術・AIに関するスキルだけでなく、Web制作におけるディレクターのようなスキルも求められます。

機械学習エンジニアについては詳細は以下の記事をどうぞ。

機械学習エンジニアとは?仕事内容や年収・将来性を徹底解説
更新日 : 2019年7月2日

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、企業などのビッグデータを統計学や数学、最近噂のAI、機械学習などを駆使して分析し、結果から何らかの予測・有益な発見をする仕事。

一見、エンジニアのように思われがちですが実際はコンサルティングに近い職業です。

そのため、こちらも専門性の高いスキルが多数求められ、

  • 統計学や数学に関するスキル
  • ビッグデータやプログラミングに関する知識
  • セキュリティなどのIT全般の知識
  • コミュニケーション力

…など、非常に多彩な技術が求められるのです。

アメリカでは「ベストジョブ」と言われるほど地位を確立しており、今後日本でも需要・活躍が見込まれる職業です。

データサイエンティストについては詳細は以下の記事をどうぞ。

データサイエンティストとは?仕事内容から必要なスキルまで徹底解説
更新日 : 2019年6月3日

未経験からAIをマスターするのは難しいのか?

画像:Shutterstock

ここまで見てきたように、AIに関する分野は非常に専門性が高いのが特徴。すると、

未経験からAIをマスターするのは難しそうなんだけど、どうなの?

という疑問もわくことと思います。

結論から言えば、未経験からでは難しく、ましてや独学の場合はかなりハードルが高いと言わざるを得ません。

また、AIは近年登場したばかりの分野のため、他のプログラミング言語のようにネット上に知識や勉強法がほとんど載っておらず、入門書も数が少ないのが現状です。

まとめると、専門的なスキルが必要になる上に、勉強法も確立されていないため、未経験からAIをマスターするのは難しいというわけです。

AIプログラミング言語を習得する方法

ではAIプログラミング言語を習得するにはどんな方法があるのでしょうか?

2つの勉強法をご紹介します。

独学で勉強する

画像:Shutterstock

非常にハードルは高いものの、独学でAIを勉強することも不可能ではありません。

基礎知識の獲得から、より専門性の高い分野へ徐々にステップアップしていきましょう。

おすすめの方法は以下のとおりです。

  • 参考書でAIを勉強する
  • Web教材で勉強する(ドットインストール等)
  • 勉強会に参加して専門家に教わる

より詳しくは以下の記事にまとめていますので、「お金をかけられない」「まずはお試しでAIを勉強してみたい」と思う方はご参考になさってください。

これで完璧!AIを独学で習得したい人向けのおすすめ勉強方法まとめ
更新日 : 2019年6月22日

AIコースのあるプログラミングスクールで習う

画像:Shutterstock

もうひとつは「AIコース」のあるプログラミングスクールに通って、プロに習う方法。

最近はAIの基礎知識からプログラミングまで教えてくれる専門のコースを備えたプログラミングスクールが増えています。

現役のエンジニアに直接指導してもらえるため、効率的に学習を進めることができるでしょう。

なお、AIコースのあるおすすめのプログラミングスクールは以下の記事にまとめています。

合わせて「あなたに合ったプログラミングスクールの選び方」もご紹介していますので、ご参考になさってください。

社会人におすすめ! AIスクール5選【深夜・土日・オンライン対応】
更新日 : 2019年10月8日

効率よくAIプログラミング言語を勉強するには?

画像:Shutterstock

上記では、AIプログラミング言語を習得するための方法を2つご紹介しましたが、おすすめなのは圧倒的に「AIコースのあるプログラミングスクールで習う」方です。

なぜなら、独学は挫折率が非常に高いからです。

モチベーションが続かず、挫折率は87.5%にも達するというデータも出ています。

ましてや、AIの場合はより専門性の高い様々なスキルが必要とされるので、なおさら挫折率は高くなることは明白です。

そのため、AIコース等の専門性の高いスクールで学ぶのが効率よく、かつ最短で言語をマスターする方法と言えます。

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フクロウ

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皆さんRustやりましょう。

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