AIの開発に適したプログラミング言語とは？おすすめ言語や選び方を解説

ビジネスの様々なシーンでAIが使われるようになってきました。ビジネスで活用可能なAIを自社開発するために、どのようなプログラム言語を使用すれば良いのか、悩んでいる企業も多いのではないでしょうか。

AIの開発に適したプログラミング言語とはどのようなものなのか、正しい知識を持っていれば、ビジネスにAIを活用することができるでしょう。

そこでこの記事では、ビジネスで活用できる AI開発のプログラム言語をご紹介します。さらに、AIプログラミング言語を選ぶ際のポイントや、プログラミング言語でAIを自社開発するにはどうすればいいのかについても解説しますので、ぜひ参考にしてください。

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AIやプログラミング言語は企業に必要か？

ビジネスでの活用について、話題となることの多くなってきたAIですが、本当にAIやプログラミング言語は、企業にとって必要なのでしょうか。

AIとは何か、プログラミング言語とは何か、AI活用で業務を自動化することの必要性について解説します。

AIとは

AIとは「Artificial Intelligence」を略した言葉であり、「人工知能」と訳されます。コンピュータにより、人間の知能のような、複雑で高度な情報処理を実現する技術のことです。

1950年代から研究が開始され、2010年代以降、機械学習やディープラーニングの登場、ビッグデータの普及などを背景として、急速に発展を遂げてきました。

プログラミング言語とは

プログラミング言語とは、コンピュータに動作手順や方法、内容などを適切に解釈させ、処理を命令するための言語形式です。人間が理解できる言語であり、なおかつコンピュータが理解できる形式となっているために、効率良く命令を伝えることができます。

AI活用で業務を自動化

企業にとって、プログラミング言語を使用してAIを活用することは、業務の自動化に繋がり、様々なメリットを生み出すことができます。

例えば、プログラミング言語を用いてAIに機械学習させることで、手動では時間が掛かる大量なデータの処理や分析を自動化することができます。

その結果、労働力不足の解消や、コスト削減、生産性の向上、顧客満足度・従業員満足度の向上、安全性の向上などの企業課題の改善につながります。

プログラミング言語で開発したAIシステムの活用例

まだまだ身近なものではないように思えますが、実はすでにAIは日常生活の中でも利用されています。例えば、自動翻訳などの音声認識や文字認識、スマホやPCの顔認証、自走式の掃除機、画像認識を使った車の自動運転などは、プログラミング言語を駆使したAIシステムによって支えられています。

具体的なAIシステム導入事例として、小売業、製造業、物流業界、金融業について紹介します。

小売業

小売業における、プログラミング言語を使ったAIシステムの活用例は、次の通りです。

・需要予測による適切な発注
属人的な勘や経験に頼ることなく、過去の販売データ、当日の天候などを元に需要を予測して、過不足のない適切な発注を可能にします。

・顧客の行動分析による店内の商品陳列レイアウトの最適化
店内に設置したカメラにより、顧客の行動を分析します。そのデータを基にして、店内の商品陳列レイアウトを最適化します。

・混雑具合の分析によるレジ要員の適切なシフト
店内に設置したカメラにより、混雑度を分析します。過去のデータを基に混雑を予測し、混雑時にはレジ要員を増員するなどの、適切なシフトを作成できます。

製造業

製造業における、プログラミング言語を使ったAIシステムの活用例は、次の通りです。

・人の視聴覚より精度の高い検査と品質の均一化
AIを活用して検査を自動化することにより、人が実施するよりも精度の高い検査を行えます。また、人による検査基準の差や、パフォーマンスの低下による品質のばらつきもなくせます。
　

・安全性の向上
危険な作業をAIに行わせることによって、人的事故を回避することができます。また、危険なエリアに作業員が入らないように、AIを活用してカメラやGPSで確認することもできます。

・サプライチェーンの最適化
AIが出した需要予測に基づいて生産計画を策定できるので、過剰生産や在庫不足を減らすことができます。

物流業界

物流業界における、プログラミング言語を使ったAIシステムの活用例は、次の通りです。

・配送計画
配送ルートを決める際に、AIが活用されます。配送実績のデータを基に、積載量や時間について、最も効率的な配送計画が立てられます。

・倉庫管理
入出荷・返品・在庫管理などの倉庫管理業務において、AIが活用されます。これまでのデータを分析することにより、配置が見直され、最適な検品・仕分け（ピッキング）が実施されます。自動仕分けも可能になります。

金融業

金融業における、プログラミング言語を使ったAIシステムの活用例は、次の通りです。

・不正検知
AIが不正な金融取引のパターンを学習し、検知します。カード利用、請求、取引、マネーロンダリングなどに関わる不正や、フィッシング詐欺、システム攻撃などを、早期に発見できます。

・AIチャットボット
AIチャットボットなどの対話型AIを導入することによって、お客様からの質問に答えたり、投資に関するアドバイスをしたりすることができます。導入により、窓口の担当者を削減することができるでしょう。

AI開発におすすめのプログラミング言語

プログラミング言語には多くの種類があります。全てがAI開発に使われるわけではなく、AIシステムの開発に適したものと、適していないものがあります。

企業業務でAIシステムの開発によく使われる、おすすめプログラミング言語として、Python、C++、Julia、R言語、JavaScriptの5つを紹介します。

1.Python

Pythonの特徴は次の通りです。
・習得難易度　中程度。コードの可読性が高く、わかりやすい構文構造なので学びやすいスクリプト言語です。

・開発可能なもの　AI・機械学習、Webアプリ、データ解析ツール
・AIとの相性　とても良い。機械学習やディープラーニングのツールが使えるライブラリが充実しているので、AI開発に取り組みやすいという特徴があります。

現時点では、世界的に流行していることもあり、AI開発に最も適しているのがPythonであると言えるでしょう。

2.C++

C++の特徴は次の通りです。
・習得難易度　難しい
・開発可能なもの　AI・機械学習、Webアプリ、スマホアプリ
・AIとの相性　良い。実行速度が速いのが強み。

開発が始められたのは1983年であり、プログラミング言語の元祖とも言える存在です。特に、速度を求められるAI開発にはよく使われており、高い需要があります。

3.Julia

Juliaの特徴は次の通りです。
・習得難易度　易しい。文法構造がシンプルで、習得しやすいスクリプト言語です。

・開発可能なもの　AI・機械学習
・AIとの相性　とても良い。高速処理が可能。PythonやR言語のライブラリもJuliaから使えます。

近年、爆発的に人気が高まっており、今後、AI開発のプログラミング言語の主流となる可能性もあります。

4.R言語

R言語の特徴は次の通りです。
・習得難易度　難しい。統計学やデータサイエンスへの造詣が必要。
・開発可能なもの　AI・機械学習、データ解析ツール
・AIとの相性　良い。統計や機械学習に関するプログラムを記述しやすい。

統計数学やデータ集計にとても強いプログラミング言語であるため、ビッグデータを扱う業務には欠かせません。

5.JavaScript

JavaScriptの特徴は次の通りです。
・習得難易度　易しい
・開発可能なもの　Webサイト、AI・機械学習
・AIとの相性　良い

現在のWebサイトにはなくてはならない言語であり、既存のWebシステムとの親和性が高いため、ウェブ知識をベースとしたAI開発をする場合には、発展性のあるプログラミング言語です。

AIプログラミング言語を選ぶ際のポイント

企業業務でAIシステムの開発によく使われるプログラミング言語は複数ありますが、どのような観点から選べば良いのでしょうか。

AIプログラミング言語を選ぶ際のポイントとして、学習コストや分かりやすさで選ぶことと、対応言語が多いフレームワークを選ぶことについて解説します。

学習コストや分かりやすさで選ぶ

企業業務で使用するAIプログラミング言語を選ぶ際には、メジャーで分かりやすい構文の言語にしましょう。継続的に開発やメンテナンスを行っていくため、使いこなせる人の多い言語であることが必要だからです。

また、学習コストが低い言語の方が、携わる人員を追加しやすいので好ましいです。数学の知識がそれほどなくても理解できる、シンプルな文法の言語を選びましょう。

対応言語が多いフレームワークを選ぶ

ソフトウェアのフレームワーク（構造）とは、プログラミング言語を使って開発する際に、必要な機能があらかじめ用意されているツールのことです。フレームワークは、利用できるプログラミング言語の多さで選びましょう。

逆に言えば、使いたいフレームワークに対応したプログラミング言語を使用していなければ、そのフレームワークを使うことはできないのです。そのため、対応言語が多いフレームワークを選ぶ必要があります。

プログラミング言語でAIを自社開発するには

プログラミング言語を使ってAIを自社開発しようと考えている方がいるかもしれません。AIを開発するには、何が必要なのでしょうか。

AIの開発に必要なこととして、AIエンジニア（技術者）の確保とAIシステムの開発環境の確保について解説します。

AIエンジニア（技術者）の確保

プログラミング言語を使ってAIを自社開発するには、データをAIに機械学習させる必要があります。そのため、開発部門の設置と、そこに所属する専門的な知識を持ったAIエンジニア（技術者）の確保が欠かせません。

具体的には、ソフトウェアに精通しているAIエンジニア（技術者）、AI開発や機械学習のプロジェクトを統括する機械学習エンジニア、ビッグデータから必要な情報を予測し発見につなげる、統計学や数学に関するスキルを持つデータサイエンティストなどの人材の確保が必要です。

AIシステムの開発環境の確保

AIシステムの開発には、大量のデータを集め、入力し、プログラミング言語を使ってAIに機械学習させなければなりません。

そのため、AIエンジニアに加えて、大量のデータを取り扱うシステムを稼働させられる開発環境が必要となります。データを保存できるストレージ、機械学習が可能なスペックのコンピュータなどです。

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また、ノーコードAIであるため、プログラミングのコードを書くことなく使えます。つまり、専門的知識がなくても誰でも簡単にAIを使いこなせるのです。

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まとめ

企業にとって、AIを活用して業務を自動化することは、様々な課題を解決するために必要なことです。AIシステムの開発には、Python、C++、Julia、R言語、JavaScriptなどのプログラミング言語が使われます。

プログラミング言語を使ってAIを自社開発するためには、AIエンジニアやAIシステムの開発環境が必要となります。

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