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。

そこでこの記事では、

  • AIとは
  • AIプログラミングに必要な事とは


などの基本的な内容から、AI開発に最適なおすすめプログラミング言語をランキングで紹介し、各プログラミング言語がどの分野に強いのか解説していきます。

よりAI開発現場の流行に則った形で「AIプログラミングを今始めるならどの言語が良いのか」、「AIプログラミングでは何が求められているのか」などの疑問にお答えするので、ぜひ参考にしてください。

AI(人工知能)とは

shutterstock_677646538

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

AIと機械学習

AIと行っても、その研究分野は多岐に渡ります。その中でも、システム開発において最も力になるAIの研究分野といえば機械学習です。Deep Learning(深層学習)という言葉をご存知の方も多いと思いますが、これも機械学習の技術の一つです。

プログラマ、ソフトウェアエンジニアなどのITに関われる方々がAIの恩恵を最も受けるのは、

  • データの分類:ユーザー/商品の分類
  • 推薦システム:購入履歴から新商品の推薦
  • データの予測:株/FXの予測

などのデータ解析であると思います。これらを行うためのツールが機械学習であり、応用先は非常に広く、柔軟です。十分なデータと技術者のスキルさえあれば、これらはすぐにでもサービス改善に活用する事ができます。

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


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。

それでは前座はここまでにして、AIプログラミングに適した言語8選の紹介を「それぞれがどういう場面に強いのか」に焦点をあてて解説していきます!

AIプログラミングに適した言語8選

shutterstock_539112574

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

この章では、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!

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。

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

shutterstock_181612628

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6月26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。

AI(人工知能)プログラミングの流行と対策

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。

現時点での流行を鑑みると、Python or R言語を最初に学ぶのがまずは第一歩としては安全です。その後に、JuliaやC++などを勉強することで、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。

最速でAIエンジニアになりたい方は

AIを開発できるようなエンジニアになりたい..
AIエンジニアになって仕事を獲得したい!

そう思っている方は、AIの開発を確実に、最短で習得できるような特化コースのあるプログラミングスクールに通うことを検討してもいいかもしれません。

AI開発におすすめの言語はPythonを筆頭に、どれも比較的難易度の高い言語です。独学が無理とは言いませんが、確実に、効率的に習得したいと思っている人には、やはりスクールでプロのアドバイスを受けながら学ぶことをおすすめします。

例えば弊社侍エンジニア塾では、AI開発の習得に特化したコースを用意しており、現役エンジニアがマンツーマンでサポートさせて頂きます。


引用元:侍エンジニア https://www.sejuku.net/

弊社では学習後の転職・就職支援はもちろん、フリーランスとしての仕事獲得までを専属のコンサルタントが徹底的に支援させて頂いているので、確実に仕事に繋げたい方は是非ご相談頂ければと思います。

AIコースの詳細はこちら

「いきなり入会するのは不安..」という方は、まずは無料体験レッスンを利用してみてはいかがでしょうか?

【月500名以上が受講】1時間で人生が変わる無料体験レッスン
更新日 : 2019年6月25日

学習の雰囲気がわかる事はもちろん、

  • あなたに合った学習プランの提供
  • 仕事獲得までの流れ

などもコンサルタントがレクチャー致します。対面(渋谷)はもちろん、オンラインでも利用できるので遠方の方も心配ありません。以下カレンダーから直接予約が可能となっているので、まずはお気軽にご相談ください。

まとめ

この記事では、AI向けのプログラミング言語をランキング形式で紹介しました。AIの分野は進歩が早く、これを効率的に活用するには世界中の人達の力をライブラリという形で借りるのが一番です。

この記事を参考にして、AI開発にもっと興味を持っていただければ嬉しいです。

LINEで送る
Pocket

最短でエンジニアを目指すなら侍エンジニア塾

cta_under_bnr

侍エンジニア塾は業界で初めてマンツーマンレッスンを始めたプログラミングスクールです。これまでの指導実績は16,000名を超え、未経験から数多くのエンジニアを輩出しています。

あなたの目的に合わせてカリキュラムを作成し、現役エンジニア講師が専属であなたの学習をサポートするため効率よく学習を進めることができますよ。

無理な勧誘などは一切ありません。まずは無料体験レッスンを受講ください。

無料体験レッスンの詳細はこちら

書いた人

フクロウ

フクロウ

第一言語はPythonです。
皆さんRustやりましょう。

おすすめコンテンツ

あなたにぴったりなプログラミング学習プランを無料で診断!

プログラミング学習の効率を劇的に上げる学習メソッドを解説