AI開発でおすすめのプログラミング言語は？選び方も紹介

AI（人工知能）は幅広いサービスやシステムに活用でき、将来的にも高い需要が見込まれている技術ですが「仕組みや開発に適した言語についてはよく知らない」という方もいるのではないでしょうか。そこでこの記事では、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、AI開発の仕組みや使用されているプログラミング言語などをまとめて解説していきます。【関連ページ】AI開発にかかる費用・相場感や、あなたの目的別にシステム開発会社をお探しいただけます。AI開発の費用・相場AI開発ができるシステム開発会社一覧ここに目次が挿入されます[ここにCVパーツが挿入されます]

AI開発は、機械学習に必要なデータを収集・入力して作成した学習済みモデルを、プログラミングによってサービスへ組み込みという流れで行われるものです。学習には膨大なデータが必要であり、それをAIに処理させることでさらに精度の高いシステムへ磨き上げることができます。この際に使用するデータは社内に蓄積されたものを使用するケースもあれば、データセットプラットフォームを使用するケースもあります。学習済みのモデルは画像や音声の認識などを学んでおり、中には公開されているものも存在しているようです。もっとも重要なのはAIが解析したデータをサービスへ組み込むことで、この工程を経なければサービスとして提供することはできません。

AI開発で使うプログラミング言語は、主に7種類に分けられます。ここからは、7種類のプログラミング言語について解説していきます。

Python（パイソン）は、AI開発の標準言語として用いられているプログラミング言語です。機外学習に関するプログラムをまとめたファイルである「ライブラリ」が豊富なのも特徴で、AI開発のほかにアプリ開発やゲーム開発などにも活用されています。コードがほかのプログラミング言語と比較して短いことから、初心者の学びやすいプログラミング言語としても知られているようです。

R（アール）言語は、Pythonと並んでAI開発や統計解析に用いられているプログラミング言語です。こちらもパッケージが公開されているのが特徴で、さまざまなアルゴリズムを手軽に使用できるというメリットがあります。ただしPythonほど広く活用できるプログラミング言語ではない上に、習得に高い専門知識が求められるという側面も。また、Pythonを比較すると動作遅いという点がデメリットです。

Julia（ジュリア）は、高度な計算化学や数値解析水準への対処が可能な動的プログラミング言語です。C言語に並ぶ高速動作が可能となっているほか、PythonやR言語のライブラリ（パッケージ）も利用できることから言語開発も進んでおり、AI開発に対応できる力を備えていると言われています。後発の言語であることから、既存言語の「いいとこ取り」のシンプルで美しい文法も魅力的なポイント。Pythonの習得者であれば、Juliaの習得難易度は比較的低いとされています。

JavaScript（ジャバスクリプト）は、Webサイトを中心に活用されているプログラミング言語で、AIをWebブラウザから使用するためのライブリラリが公開されています。学習済みモデルをWebブラウザで使用する際には便利な言語だと言えるでしょう。既存Webシステムとの相性にも優れているため、Webに関する知識があれば比較的容易にAI開発を進められるのが特徴です。

C++（シープラスプラス）は、数あるプログラミング言語の中でももっとも動作速度の速い言語です。汎用性の高いプログラミング言語として知られる「C言語」の拡張版のような存在で、C言語との互換性を備えています。ただし、言語仕様の大きさやメモリ管理の難易度から習得は簡単ではありません。一方でPythonと組み合わせるとさまざまなサービスへの組み込みが可能となるなど汎用性は高く、一度習得すれば長きにわたって役立つプログラミング言語です。

Java（ジャバ）はOSを問わずさまざまな環境で使用できるプログラミング言語です。動作も比較的速く、世界的にも高い人気を誇ります。Pythonには劣るものの機械学習のライブラリも用意されているため、AI開発にもおすすめと言えます。また、Javaによって開発されたシステムは世界中に存在し、実務でも頻繁に用いられるプログラミング言語であることから、汎用性が高くAI開発意外にも活用しやすいのが特徴です。

Haskell（ハスケル）はバグが発生しにくく、数学との相性に優れているのが特徴のプログラミング言語です。株・為替トレードを中心とした金融系のシステムで活用されていますが、ほかの言語のようにAI開発向けのライブラリは公開されておらず、習得や活用の難易度の高い言語だと言えます。一方でHaskellは純粋関数型言語であることから、習得がプログラマーとしてのスキルアップに直結するとされているようです。「自社にあった会社が見つからない」「会社選びに時間が割けない」とお悩みの方は、お気軽に「アイミツ」にお問い合わせください。数あるシステム開発会社からあなたの要望にあった会社をピックアップして無料でご紹介いたします。AI開発に強いシステム開発会社一覧｜アイミツ

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TIOBE Softwareの調査によると、2022年6月時点で人気のプログラミング言語ランキングは以下の通りです。※1位：C言語2位：Python3位：Java4位：C++5位：C#近年では大量のデータ分析を通じて知識を見つけ出す「データマイニング」やAI開発に使用できるプログラミング言語が人気を集めていることがうかがえます。中でも汎用性の高いPythonが順位を伸ばしているほか、Juliaの順位も上昇傾向にあることから、今後もAI開発は盛り上がりを見せると予想できるでしょう。出典：TIOBE Index for June 2022（https://www.tiobe.com/tiobe-index/）

プログラミング言語ごとに得意分野や習得しやすさは異なります。ここでは、AI開発に使う言語を選ぶ際に押さえておきたい5つのポイントを紹介します。

まずは、開発したいAIの種類とプログラミング言語の相性を確認しましょう。画像認識や自然言語処理、音声認識など、分野によって強い言語やライブラリは異なります。同じPythonでも用途に応じて主流のライブラリが変わることもあります。

開発したいAIが候補の言語で実現できるか、その分野に対応したライブラリが用意されているかを事前にチェックすることが第一歩です。候補が複数ある場合は、実現したい機能に近い開発事例が多い言語を優先すると失敗しにくくなります。

需要や将来性のある言語を選ぶことも大切なポイントです。習得しても活用場面が少ない言語では、後々の開発や保守を担う人材の確保が難しくなる可能性があります。

汎用性が高く、今後もAI開発分野での採用が見込まれるプログラミング言語を選ぶことで、長期的に活用しやすくなります。言語ごとの人気度は各種調査ランキングでも確認できるため、選定時の参考にするとよいでしょう。

AI開発は複数人での共同作業や長期的な保守が発生しやすいため、コードの可読性も重要な選定基準です。可読性が低い言語は、担当者が変わった際の引き継ぎに時間がかかりやすくなります。

文法の難易度が低く、読みやすいプログラミング言語を選ぶことで、チーム内での引き継ぎや修正がスムーズになります。可読性の高い言語は、開発途中で仕様変更が発生した際の対応コストを抑えられる点も魅力です。

タイムリーにAI開発をはじめるためには、習得にかかる時間も無視できません。専門性の高い言語ほど、学習に多くの時間を要する傾向があります。

難易度が低く、ライブラリも充実している言語を選ぶことで、学習コストを抑えながら開発をスタートできます。すでに他の言語の経験がある場合は、文法が似ている言語を選ぶと習得がよりスムーズになるでしょう。

言語そのものの特徴だけでなく、AI開発に使えるフレームワークやライブラリがどれだけ充実しているかも選定の重要な視点です。フレームワーク選びが開発効率やプロジェクトの成否を左右することも少なくありません。

機械学習・深層学習向けのフレームワークが豊富に用意されている言語であれば、ゼロから実装する手間を減らし、開発効率を大きく高められます。あわせて、想定している開発規模やチーム体制に合っているかも確認しておくと、プロジェクト全体がスムーズに進みやすくなります。

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この記事では、AI開発におすすめのプログラミング言語の概要・特徴や、開発言語の選び方などについて解説してきました。AI開発に使用できるプログラミング言語は数多くあるため、目的や汎用性などを踏まえた上で使用言語を決定しましょう。
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