はじめに
AIについてを知ってAIってどうやってできているの？と興味を持ってもらった方に向けてAIを作るプログラミング言語の紹介をさせていただきたいと思います。
AIを作るプログラミング言語とは
AIについて知った方は、AIはプログラミング言語を使って作られたものと知っていますか？
プログラミング言語は、人間の使う言語で機械に指示を出してシステムやサービスを作るもので、簡単に言うと機械の言語です。日本人は日本語、アメリカは英語などと同じで機械はプログラミング言語というように認識すればわかりやすいと思います。
そしてそのプログラミング言語を使ってAIというシステムは作られています。
プログラミング言語にも種類や歴史があり様々な言語が開発され各言語ごとに様々な用途に応じて使われてきています。
これから紹介するのは、AIを作る用途として使われるプログラミング言語をその特徴、おすすめ度、AI開発するうえでの作成能力と認知度をまとめたものを執筆します。
AIを作るプログラミング言語の種類6選、特徴、おすすめ度
Python :
特徴
Pythonはシンプルで読み書きしやすい文法を持ち、機械学習ライブラリが充実しています。需要も将来性も高く、AI開発に最適です。
ここでは簡単な特徴を書き、Pythonについては次の項目でなぜ一般的に広く使われるのかを紹介していきます。
使いやすさ
Pythonは初心者にも優しい言語であり、多くのリソースが利用可能です。
作成能力と認知度
Pythonは個人でも機械学習モデルを構築できるため、初心者から上級者まで幅広いスキルレベルでAIを作成できます。AI開発の中では一番認知度が高く広く利用されています
R :
特徴
Rは1996年ごろ誕生しオープンソース（だれでも使っていい）であり、統計解析やデータ可視化に特化した言語で、データサイエンスの分野で広く使用されています。
使いやすさ
Rはコード難易度は低く使いやすいですが統計学などのデータ分析や機械学習モデルの構築の知識も必要です。さらにOS(Windows,Macなど)に依存しないのが利点になります
作成能力と認知度
Rは統計学などのデータ分析や機械学習モデルの構築に特化している分それらの知識が必要です。Pythonほど一般的ではありませんがPythonと比較しても人気のある言語です。
C++ :
特徴
C++は1983誕生した歴史ある言語でC言語の上位互換として高速で効率的なプログラミングが可能な言語で、ハードウェア制御や高度なアルゴリズムに適しています。C++はアプリケーション、大規模業務システム、OS、ゲーム機制御ソフトウェア、IoT機器のソフトウェア、データ解析処理などの様々に使用されています。その高速さで大量のデータ処理に適しています。
使いやすさ
C++は初心者には少し難易度が高く難しい部分もありますが、パフォーマンスを重視する場合に選ばれその分扱えると希少価値の高い人材になります
作成能力と認知度
C++は専門的な知識が必要であり覚えてしまえば汎用性も広がり複雑なAI作成も可能になりますがそのぶん時間がかかりま。そして一般的には機械学習モデルの構築にはPythonやRを選ぶことが多いです。
Julia :
特徴
Juliaは2012年にオープンソース化した新しいプログラミング言語でPythonやRに代わる言語として注目を集めています。高速で柔軟な言語であり、科学技術計算や数値解析に適しています。また外部連携も可能でPythonを呼び出すこともできます。
使いやすさ
JuliaはPythonに似た文法を持ち、学習コストは低いです。が情報は少ないので自力での改築も必要。
作成能力と認知度
Juliaは新興の言語であり、将来性がありますが、ライブラリ等もそろっておらずまだ一般的ではありません。
JavaScript :
特徴
JavaScriptは1995年ごろ誕生し今日までWeb開発に広く使用されている言語で、ブラウザ上で動作するAIや機械学習モデルを構築できます。とても汎用性の高さがありフロントエンドだけでなくバックエンドも対応可能な点が強み。
使いやすさ
JavaScriptは初心者にもアクセスしやすい言語であり、Webアプリケーションと連携したAIを作成できます。
作成能力と認知度
A開開発においてはJavaScriptは主にWebアプリケーション向けなので、機械学習モデルの構築には他の言語を選ぶことが一般的です。プログラミング言語内での汎用性は一番高いです、プログラミング勉強を始める方は、JavaScriptはとてもおススメです
Matlab :
特徴
Matlabは1970年ごろに誕生し科学技術計算や数値解析に適した言語で、シンプルな文法と豊富なツールボックスを提供しています
使いやすさ
Matlabは数値計算やシミュレーションに特化しており、エンジニアや研究者に人気です
作成能力と認知度
Matlabは専門的な知識が必要であり有料のソースでありAI開発の段取りとしては少し高いかもしれません、なので機械学習モデルの構築には入りやすいPythonやRを選ぶことが一般的です
ここまで6選紹介してきましたが気になる言語はありましたか？
次は、AI開発での一番認知度の高いPythonについて、なぜPythonが選ばれるのかをまとめていきたいと思います
なぜPythonが使われるのか
なぜPythonが使われるのか以下の点からその理由が見えてくると思いますので紹介します。
シンプルで読み書きしやすい
Pythonの文法は平易で直感的です。初心者でも比較的簡単に学習できます。
予約語（決まった意味があるもの）が少なく、コードの記述がシンプルで覚えやすいです。
豊富なライブラリとツール
Pythonは標準ライブラリが充実しており、外部のパッケージを利用しなくても多くの処理が実行できます。
機械学習、データ分析、Webアプリケーション、事務作業の自動化など、幅広い用途に利用できます。
AIと機械学習の人気
Pythonは機械学習や深層学習の分野で広く使用されています。
多くのライブラリが用意され、機械学習モデルを簡単に作成できるため、エンジニアにとって魅力的です。
Webアプリケーション開発
PythonはWebアプリケーション開発でよく活用されています。YouTube、Instagram、DropBoxなどは主にPythonで作られています。
読み書きがしやすく、少ないコードの記述で開発できる効率の良さがあります。
データ解析と科学技術計算:
Pythonは統計処理や数値計算に適しており、データ解析処理にもよく利用されています。
画像認識技術やテキストマイニングなど、多くのデータ処理に活用されています。
趣味の分野でも活用:
写真編集、音楽制作、動画編集など、趣味の分野でもPythonを活用できます。
Pythonでは、記述が簡単且つ少なくて済み、ライブラリも豊富にありととにかく手間が少ないのがこの言語が選ばれる理由です。プログラミングを始めるうえでいきなり難易度が高いものから入り挫折してしまわないようにより簡単に理解しやすいように且つ汎用性も高いのがPythonです。
以上の事からPythonが選ばれています。
そして言語を覚えたはいいがどこでそれを使えるのか？と思った方は次の統合開発環境について説明しまとめようと思います。
AI開発ができる土台となる統合開発環境(IDE)について
統合開発環境(IDE)は、ソフトウェア開発のためにコンピュータープログラマーに包括的な機能を提供するソフトウェアアプリケーションです。
AI開発やほかのシステム、サービスは”言語＋開発環境”で作っていきます。文字を読むことができても紙やペンがなければ伝えることはできません。そのための紙やペンの役割をするのが開発環境である統合開発環境（IDE）なのです。以下に統合開発環境の簡単な特徴を記します。
統合開発環境(IDE)の特徴
コードエディタ: プログラムのソースコードを記述するためのエディタです。コード補完やエラーハイライトなど、コード記述に特化した便利な機能が備わっています。
コンパイラ・リンカ: コードを実行可能ファイルに変換するためのツールです。
デバッガ: プログラムのバグを特定し、修正するためのツールです。
テストツール: プログラムのテストを支援する機能を提供します。
バージョン管理ソフト: ファイルの新旧の版管理や複数人による編集を管理する機能を持っています。
統合開発環境では、記入したコードを変換してくれるツールからそのコードの中でのバグ（間違い）修正、テストツール、バージョン管理とまさに土台を作ってくれるものです。そしてAI開発でのよく使われる統合開発環境を紹介したいと思います。
AI開発で使われる統合開発環境(IDE）の種類
Jupyter Notebook
特徴: Jupyter Notebookはデータサイエンスや機械学習のためのインタラクティブな環境で、コードとドキュメントを組み合わせて作業できます。主にpythonでの開発に使われている。
利点: ノートブック形式でコードと結果を記録でき、可視化やデータの探索的分析に適しています
PyCharm
特徴: PyCharmはPython向けの強力なIDEで、コード補完、デバッグ、テスト、バージョン管理などの機能を提供します。
利点: Pythonプロジェクトの開発に適しており、豊富なプラグインも利用できます。
Visual Studio Code
特徴: Visual Studio Codeは軽量で高機能なIDEで、Pythonだけでなく他の言語にも対応しています。他の言語に対応してるため、Python以外の開発に広く一般的に使われています。
利点: 拡張性が高く、豊富な拡張機能を利用できます。
RStudio
特徴: RStudioはR言語向けのIDEで、統合された開発環境と豊富なパッケージを提供します。
利点: Rプロジェクトの開発やデータ分析に適しています。
統合開発環境を選ぶ際は、目的に応じて選択し使い分ける必要があります。Pythonのみで開発していくならPyChamなどで幅広く開発していきたいとなればVisual Stadio Codeを選択していけばいいと思います。統合開発環境があることですぐに開発に入れる点では導入をおススメします
おわりに
AIを作るプログラミング言語6選の紹介を終どういったものがあるのか分かってもらえたら幸いです。これからプログラミングを学びシステムやサービスを作っていきたい方は、今はAIがあるので、AIチャットであるChatGPTやCopilotなどのツールを使ってよりスッと参入し幅を広げて生活を便利にしていって欲しいです！
ChatGPTやCopilotについて気になった方はこちらの記事を参考にしてください
