AIプログラミングとは？使用する言語や必要なスキル、勉強方法を解説

AIは既に皆さんにとって身近な存在になっています。スマートフォンでは音声認識や自然言語処理の技術を用いて、話しかけるだけで操作ができます。検索エンジンやソーシャルメディア、オンライン広告では、皆さんの興味や関心のあることを分析し、それに合わせた検索結果、コンテンツ、広告を教えてくれます。
最近では、ChatGPTに代表される生成系AIの出現によって、人間が作成するのと区別が付かないような文章や音楽、映像を作ることもできるようになってきました。

皆さんは、どうしたらそのようなAIを活用したシステムが作れるようになるか、興味ありませんか。
AIシステムを開発するためのプログラミング環境は大変充実しており、面白いアイディアや興味のあるデータがあれば、意外と簡単に試してみることができます。

本記事では、AIを活用したシステムを作るための準備として、どのようにAIシステムのプログラミングをするのか、そのためにはどんなプログラミング言語を使うのか、何をどのように学習をすればいいのかについてみていきます。

本記事では、テクニカルアーティストの種類や仕事内容、必要なスキルや将来性について詳しく解説します。

AIでできること

AIのシステムを作るためのプログラミングの話をする前に、そもそもAIでどんなことができるかについて考えてみましょう。
AIと一言でいっても、大きく３種類のAI学習方法に分類されます。その分類にしたがって、AIでできることを説明します。この３つの学習方法の分類はAIプログラミングをするためには、是非とも覚えておいて欲しい分類です。

教師あり学習

既に手元にあるデータを教師データとしてAIに学習してもらい、未知のデータの予測を行います。過去のデータを用いて何かを予測する場合に向いています。
例えば、スマートフォンで顔認証ができるのは、既に他の人の顔画像を大量に学習しているから予測ができるのです。
ChatGPTがさまざまな質問に答えられるのも、WEBなどに載っている情報を事前に学習しているからです。

教師なし学習

データ内に潜むパターンや関係性、法則などをAIに見つけさせます。
例えば、オンライン広告で皆さんが欲しいと思っていた商品をAIが勧めてくれるのは、皆さんと同じ購買パターンの人を見つけて、そのパターンに合わせて推奨してきます。
日頃、買い物をしているお店と違う傾向のお店に行ったり、急に高い買い物をしたりするなどの普段とは違う状況を察知するのにも教師なし学習が活躍します。そもそも起きたことのない普段とは違う状況自体を教師データとして学習することが難しいので、普段の状況のみを学習しておいて、その状況と異なることを異常として検知します。

強化学習

状況に応じて、どんな行動を取るのが好ましいのかのルールを学習させて、判断します。データを用いて繰り返し学習して、ルールを最適化します。好ましい判断をしたときに、AIに報酬を与えて、その判断を強化することから強化学習と呼ばれています。
例えば、コンピュータ将棋が強くなった理由の一つとして、将棋の対局中において、どのような手を選択するのが好ましいかの戦略を強化学習で学習できるようになったからです。
強化学習で最適化されたルールは、ロボットの動作や自動運転などにも応用され、人間に近い自然な制御が可能になりました。ChatGPTが人間並みに自然な言葉を生成できるのも、強化学習を活用しています。

AIプログラミングとは？

AIのシステムを作るAIプログラミングにおいて、最初にやるべきことは、皆さんが実現したいアイディアや調査したいデータとは、どのような問題を解決することなのかをはっきりさせることです。これを「問題の定義」を明確にするといいます。
問題の定義が明確になったら、その問題を解決するためには、AIのどの学習方式を取るべきか、つまり、教師あり学習なのか、教師なし学習なのか、それとも強化学習なのかを決めます。
それが決まったら、各学習方式に応じた学習モデルを設計し、プログラミングします。これをAIプログラミングといいます。
プログラミングが終わったら、データを用いて、トレーニングをして学習モデル作り、評価を行います。

AIプログラミングで使用する言語

ここからは、 AI プログラミングで使用する言語についてみていきます。

Python

Python（パイソン）はAIプログラミングに広く使われており、また人気も高い言語です。コードがシンプルで読みやすいので、プログラミング初心者にも向いています。学習モデルを設計するための優れたAIエンジン(TensorFlow, PyTorch, scikit-learnなど)が豊富にそろっており、AIエンジンを組み合わせるだけで、簡単にシステムが作れます。
こう書くとAIプログラミング初心者向けの言語と思われるかも知れませんが、高度なAIシステムを構築することも可能なだけでなく、AI以外の分野でもWeb開発、科学技術計算などと応用範囲も広く、実績も豊富です。

C++

C++（シープラプラ・シープラ）はメモリ管理やポインタ操作などのアセンブラに近い低レベルの制御が可能であり、高速な実行速度が大きな特徴です。人気も高く、システム開発に使われることが多い言語ですが、ポインタ操作などはプログラミング初心者には難しく、プログラミングの学習において、躓きやすいポイントだと言われています。
AIエンジンはPythonほど豊富ではないものの、AIプログラミングをするには十分そろっています。特に、画像処理系のエンジンが充実しています。
ちなみに、Pythonで使われるAIエンジンのほとんどはC++で開発されています。

JavaScript

JavaScript（ジャバスクリプト）は、Webサイト、Webアプリケーション、Webブラウザなどの多岐に渡る分野で使用されています。初心者でも習得しやすい言語で、WebシステムのアプリとしてAIエンジンを活用した場合には特に向いています。

R

R言語（アール言語）は統計分析向けのプログラミング言語で、データ分析する際に使用します。R言語を使用するには統計の知識があることが前提となるので、言語の学習の前に、統計の知識を蓄えておく必要があります。また、統計分析以外の目的にはR言語は使い難く、その場合は他の言語での開発をお勧めします。
本格的なデータサイエンティストを目指すのであれば、習得しておきたい言語の一つではあります。

AIプログラミングに必要なスキル

ここからはAIプログラミングに必要なスキルについてみていきましょう。

プログラミング能力

AIプログラムの難しさは、問題やデータに合わせて、適切なAIエンジンと学習モデルをどう選択したらよいのかが、簡単には分からないところです。
そのため、学習モデルを切り替えたり、再構築したりする必要があり、時にはAIエンジンそのものに手を加えたり、置き換えたりする必要も出てきます。このような作業を素早く頻繁に繰り返せるプログラミング能力が必要になります。
また、大量のデータを効率的に処理する必要があるため、データ処理のためのアルゴリズムの知識も大切なスキルになります。

AIエンジンに関する知識

例えば、Pythonで使える有名なAIエンジンだけでも数十種類以上あり、目的に合ったエンジンの選択は常に悩ましいところです。
画像認識、音声認識、自然言語処理のように大量の教師データで学習する場合には、ディープラーニングと言われる学習モデルを使うことが多いです。ディープラーニングのAIエンジンとしてTensorFlowとPyTorchが有名です。TensorFlowは簡単にプログラムに組み込めるので初心者には扱いやすく、実用的にも優れているのに対して、PyTorchはディープラーニングの仕組み自体を細かく調整することができるため、ディープラーニングの仕組みを理解したい人や研究をしたい人、つまりAIの専門家が好んで使っています。
このように同じAIエンジンでも、その特徴は大きくことなり、その特徴を理解した上で、自分の目的に合ったものを選択するための知識が必要になります。

数学、特に統計の知識

AIは大量のデータから学習して、統計的な判断を行っており、統計的に知識は常に求められます。また、AIエンジンの内部では複数の関数を組み合わせて学習モデルを構築しているので、その内部の仕組みまでも理解したいと思う人には大学レベルの数学の知識が求められます。具体的には、微分積分、線形代数（ベクトル、行列）、統計、アルゴリズムなどの分野です。

AIプログラミングはどこで学べるのか

AIプログラミングを学ぶ方法はいろいろあり、皆さんの目的や環境に合わせて選ぶことができます。

独学

忙しくてなかなかまとまった時間が確保できない人には独学が向いています。その一方、学習ペースをつかむのが難しく、皆さんがいつまでに何を学びたいのかの目標と計画をしっかり立てることが大切です。
独学の場合、プログラミング、AIエンジン、数学、アルゴリズムなどの知識は書籍・Web教材で習得することになります。学習の計画の立て方や、理解できないところを相談できる仲間を作ったり、コミュニティに参加したりすると、独学でも学習面での躓きを防ぐことができます。

プログラミングスクールで学ぶ

ある程度まとまった時間は取れるので、短期間に集中して実践的なスキルや経験を習得したい人には、プログラミングスクールが向いています。独学に比べてインストラクターからのサポートもあり、また、同じ目標を持つクラスメートとの交流もあることから、学習面での躓きは少なくなります。また、終了証明書や認定を得ることができるので、就職や転職においてアピールも可能です。
ただし、スクールでは実践的なスキルや特定の技術に焦点を当てて短期間で学ぶことになるので、進歩の激しいAIプログラミングに追従できるだけの十分な下地までを作るのは難しく、新しいAI技術やAIプログラミングが出現する度に学び直しが求められる場合もあります。

学校

AIプログラミングだけに限定せずに、コンピュータサイエンスの基礎から応用までを理論的に学びたい人には専門学校や大学が向いています。AIプログラミングに必要とされるプログラミング、AIエンジン、数学、アルゴリズムなどの知識はカリキュラムの一部として系統的に学ぶことができます。授業のクラスメートとの交流だけでなく、躓きを防ぐための学習支援も充実しているのも特徴の一つです。専門学校や大学を卒業することによって得られる称号や学位は、就職や転職の際には学術的なスキルや知識の証明となります。
大学というとアカデミックな教育の場というイメージがありますが、職業教育に力を入れ、スペシャリストを育成する専門職大学もあり、目的や環境に合わせて選択できます。専門職大学の授業は少人数で行われ、講義だけでなく専門的な場での実習を通して実践的な知識・技術・スキルが身に着けられるのが特徴です。

まとめ

AI技術は日々身近なものになっており、世界中から注目されている分野です。それにともない、AIプログラミングのスキルを持ったエンジニアの需要は日々高まっています。

AIプログラミングスキルの習得は一朝一夕でできるものではありません。AIプログラミングの世界は日々進化を遂げている分野であり、さらなる広がりを見せています。まだまだ技術が進歩していくことから、今後も需要は高まり続けていく分野であるといえます。

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