AI（人工知能）開発に適したプログラミング言語おすすめ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？

この記事ではそんな疑問にまるごと回答します。

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。

AI（人工知能）とは

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

人工知能（AI）とは？仕組みやできること、将来展望も紹介

更新日：2023年10月31日

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。

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。

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

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	作れるもの	難易度	AIとの相性
Python	AI、WEBアプリ、データ解析ツール等多数	やや高	◎
R	データ解析ツール	低	◯
Julia	AI	低	◎
Java Script	AI、ディープラーニング等	やや高	◯
C++	AI、WEBアプリ、スマホアプリ	高	◯
Java	Webアプリ、PCアプリ、スマホアプリ	高	△
Haskell	アプリ	高	△
Matlab	ディープラーニング	高	△

※言語名をタップすると該当箇所までスライドします。

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

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。

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

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

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。

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

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、

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

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。

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、

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++

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。

C++プログラミングとは？作れるものやできることも紹介

更新日：2023年10月10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

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。

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

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

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開発に必須のPython！おすすめライブラリと学習法も徹底解説

更新日：2023年11月24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

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。

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？必要なスキルと仕事獲得までの5ステップ

更新日：2023年11月30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。

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？年収や求人例、将来性も紹介

更新日：2023年11月30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、

…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。

未経験からAIを習得するのは難しいのか？

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、

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を習得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？

簡単にまとめると習得する方法は下記2つとなります。まずは学習コストのかからない独学で学習しつつ、基礎知識を身に着けてからプログラミングスクールに通うことで、効率よくスキルを身につけることができるのでおすすめです。

独学で勉強する

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。

なお、本やWeb教材などを活用しながら独学でAIプログラミングを習得できるか不安な人は、数千円の費用をかけてでも問題が発生したタイミングで現役エンジニア等に質問できる有料の学習サイトで勉強するのがおすすめです。

もちろん、AIプログラミングが学べるWeb教材のなかにはお金をかけず利用できる無料サイトもあります。ただ無料サイトは手軽に利用できる反面、質問や相談できる機能がありません。

下記の記事では独学での勉強法を紹介しているので、よければ参考にしてください。

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：2023年10月13日

AIコースのあるプログラミングスクールで習う

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。

AI（人工知能）が学べるプログラミングスクールおすすめ11選

更新日：2023年12月1日

挫折なくAIプログラミング言語を習得するなら

ここまで、AI開発に適したプログラミング言語を、学習方法も交えて紹介しました。

ただ、プログラミングを学び始めたものの、途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とAIプログラミングの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、AIエンジニアへの就職・転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「侍エンジニア」です。侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でAIプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもAIエンジニアへの就職・転職に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

さらに侍エンジニアは経済産業省に認可された給付金対象スクールです。給付金を活用することで最大70%の受講料金を給付金で賄うことができます。

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してAIプログラミングを習得できますよ。

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まとめ

AIプログラミング言語は、人工知能の開発を容易にし効率を向上させる重要なツールです。

プログラミング言語の選択はやりたいことに応じて変わります。主な言語にはPython、Java、C++などがあり、それぞれが異なる利点を持っています。特に重要なポイントは以下の通りです。

言語の選択	目的と知識に合わせて言語を選択
学習リソース	捻出できる学習時間にあわせて言語を選択
ライブラリとフレームワーク	人工知能開発に必要なライブラリとフレームワークが 提供されているかを確認する。

上記を踏まえて、AI開発に最適なプログラミング言語を選定してみましょう。