AIのプログラミング言語は何がオススメ？選び方と言語ごとの評価解説

AIの技術発達が進み、AIエンジニアの需要も今後増え続けていきますが、AIはどんなプログラミング言語でプログラムされているかご存知ですか？

有名どころでいうとPythonですが、実はそれ以外にも様々なプログラミング言語で作成することができます。

この記事では、

など考えていませんか。
こちらの記事では、

これらを中心に解説していきます！

AI(人工知能)とは

AI(人工知能)の定義は研究者によっても様々ですが、人間の頭脳を人工的に再現しよう、というものです。

実はAIというのは、少なくとも1950年から存在していました。
ここ数年で一躍有名になったのは、ディープラーニングをはじめとするブレークスルーが起こったためです。
画像解析や自然言語処理などの精度が大きく向上し、自動運転やLINEのチャットボットなど、新たな技術が続々と登場してきました。

AIプログラミングでできることに関してもっと詳しく知りたい方はこちら

プログラミングでAIは作れる！【初心者向け学習方法、プログラミング言語を解説】

これでバッチリ！AIプログラミング言語オススメ7選

それでは、AI開発でオススメのプログラミング言語を紹介していきます。
オススメする理由を踏まえつつ、自分にはどれが適しているのか検討してみてください！

言語	作れるもの	難易度	オススメ度
Python	AI、WEBアプリ、データ解析ツール	★★★☆☆	★★★★☆
R	データ解析ツール	★★★☆☆	★★★☆☆
Julia	AI	★★★★☆	★★★☆☆
JavaScript	AI、ディープラーニングなど	★★★☆☆	★★★☆☆
C++	AI、WEBアプリ、スマホアプリ	★★★★☆	★★☆☆☆
Java	Webアプリ、PCアプリ、スマホアプリ	★★★★☆	★★☆☆☆
Haskell	アプリ	★★★★☆	★★☆☆☆

AIのプログラミングならこれ！　Python

Pythonは1991年に登場したプログラミング言語で、非常に汎用性に優れており、少ないコードでシンプルに記述することができます。
WEB上で動くアプリケーションの構築に特化したフレームワークも複数用意されているので、例えば構築したAIをWEBアプリに組み込んで大勢に作ってもらうといったことも比較的簡単にできます。
そのため、AIプログラミング言語ならPython一択という意見もあるほどです。

構文がわかりやすい

Pythonは構文がシンプルで非常に分かりやすいことが大きな特徴の一つです。
構文の分かりやすさは学習コストを下げ、可読性から大人数での開発もスムーズに行えるようになります。
他の言語と比べても扱いやすく、初心者にもオススメなプログラミング言語だと言えます。

エコシステムが充実

PythonがAIプログラミングによく利用されているのに、そのエコシステムが充実していることも挙げられます。

ここでいうエコシステムとは、パッケージやモジュールといった第三者が作成したプログラムの充実さのことです。
AIのプログラミングでは、第三者が作ったプログラムを数多く利用するので、それが充実すればするほどより効率的にプログラミングすることができます。

AIプログラミングで頻出のTensorFlow、Keras、Pytorchといったフレームワークも当たり前のように使えるため、早く正確な開発が可能になっています。

最新の研究はPythonでの実装が多い

AIの研究は現在でも凄まじい勢いで行われており、arXivのようなプラットフォームに毎日のように最新の研究結果が発表されています。
その際、論文内で利用されているプログラミング言語の多くはPythonです。
そのため、最新の研究成果を取り入れて開発をしたい人やキャッチアップして勉強したい人は、Pythonを使うとスムーズに情報収集を行うことができます。

Pythonの独学について詳しく学びたい方はコチラがオススメです

機械学習に優れた言語「Python」を独学で習得する方法を紹介！

統計にはめっぽう強い！　R言語

1996年ごろに登場したR言語は統計に特化した言語で、現在でも多くの研究機関や教育機関で利用されています。
AIのプログラミングでは数学が多用されることから、統計に特化したR言語も利用されることが多いです。
統計に利用できるさまざまな機能が用意されているため、根強いR言語ユーザーも多くいます。

統計での利用の大御所

統計に特化した言語として登場したことで、当初からさまざまに工夫されています。
例えば、欠損値や無効値、無限大、非数値といったデータの扱いが比較的に簡単に行うことができたり、構文が単純で誰でも処理を追いかけやすくなっていたりといった工夫がなされています。

もちろん、最新のニューラルネットワークや画像処理、音声処理、テキストマイニングなどにも対応しており、現在でも盛んにアップデートが行われています。

また、データの互換性も高く、ExcelやCSVといった一般的によく使われる形式のデータとも互換性を持っており、R言語を使ってデータ解析をすることができます。
加えて、グラフ機能も充実しており、視覚化に優れているため綺麗なビジュアル化が可能になっています。

学生でも利用者が多い

R言語が統計向けに開発されていることから、研究機関や教育機関でも盛んに利用されています。
そのため、大学生でも利用している場合もあるので、それまでR言語に親しんだ学生がそのままAIのプログラミングにチャレンジすることもできます。

これはそれだけ学習コストを下げていることを意味するので、すでにR言語で統計を行なっている人はそのままAIのプログラミングを行なってみることも可能です。

AIプログラミング言語の新星！　Julia

すでに紹介したPythonとRは1990年代に登場したプログラミング言語でしたが、Juliaは2012年に登場した新しいプログラミング言語です。

普通、新しいプログラミング言語は実際に利用されるようになるまで時間がかかるものですが、Juliaはかなりのスピードで発展しています。
人気のプログラミング言語をランキングしているTIOBE Indexでは新参者の言語にも関わらずトップ50にランクインしており、2018年の一年間でダウンロード数が80％近く増加したと発表されています。

とはいえ、まだまだ日本でもユーザーが多くなく、参考資料が豊富とは言えない状況のため、英語で情報収集できる方や他の言語の経験がある方向けのプログラミング言語であると言えます。

後発ゆえにいいところを取り込んでいる

新しいものは古いものの良いところを吸収できるアドバンテージがあります。
Juliaの場合、それまでに登場している多くのプログラミング言語の良いところを積極的に取り入れており、使い勝手のいいものに仕上がっています。具体的には、以下のような言語が採用されています。

すでに紹介したPythonもある通り、各言語の長所をいいとこ取りした設計になっています。
文法的にもPythonと似ているところが多いため、Pythonをマスターした人であれば、それほど時間をかけずに習得できます。

PythonやRのパッケージを利用できる

Juliaの大きな特徴としては、PythonやRのパッケージも利用できるため開発効率が高い点でしょう。
PythonやR界隈で第三者によって開発されてきた蓄積をJuliaを通して利用できるのですから、これは大きな強みと言えます。
すでに紹介した通り、PythonやR言語は統計に強いプログラミング言語のため、Juliaの機能性を大きく引き上げている特徴と言えるでしょう。

幅広く活用できる言語！JavaScript

web上では定番のJavaScriptは、AIプログラミングにも活用できます。
AI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。

などが有名であり、これを活用することで手軽に回学習を試すことができます。

webとの相性がよい

JavaScriptはもともとwebに強い言語です。
したがってwebとの親和性が高く、webの知識がある、JavaScriptを学習している人にとってかなり面白いものです。

JavaScript 独学がしたい方はこちら！

【JavaScriptの独学方法を1から解説】オススメ本や学習サイトまで詳しく紹介！

万能言語！C++

コンパイル言語であり、最高水準の速度を出すことが可能な言語です。
管理や使用の関係上、初心者が初めに手を出すことは難しい言語ですがこれが使えると他の言語が簡単に感じることができると言われています。

かなり難しい言語なので、ある程度プログラミング経験がある方出ないと挫折してしまうかもしれません。

C++ 独学はこちら！

C＋＋って簡単に独学できるの！？初心者にも成功確率の高い独学方法

人気言語！Java

処理速度はCの次に速い言語です。
しかしライブラリは少なく、他の言語と比べて間がかかるかもしれません。

Javaは実務に活用されており、世界的に見ても需要が高いプログラミング言語です。
JavaでAIだけを開発することはあまりオススメしませんが、他に何かを作るなど複数の目的を持っている方にオススメです。

数学との相性抜群！Haskell

純粋関数言語であり、バグの少なさ、安全性はかなり高いと言われています。
頻繁に耳にする言語ではありませんが、金融投資関係でよく利用されています。

しかし、活用できる幅が狭いので初心者にはあまりオススメできない言語です。

AIのプログラミング言語の選び方

AIにはさまざまな種類や機能がありますが、実は多くのプログラミング言語はどの手法にも対応しています。

では、どのような基準でAIのプログラミング言語をえらべばいいでしょうか？
選ぶ基準として、以下の3点が挙げられます。

これらのポイントを抑えておけば、基本的に学習すべき言語を間違えることはありません。
一つ一つ、理由について見ていきましょう。

AIプログラミングへの対応度合い

AIプログラミングを行う際には、基本的に一般公開されているオープンソースやライブラリを活用します。
もちろんゼロから作ることも可能ですが、これには非常に高い専門性が必要とされる上、とても時間がかかります。

第三者による開発の活発さが盛んであればあるほど、効率的にAIプログラミングを進めることができます。
人気であればあるほどオープンソースの量も増えていくので、重視して見ておくべき点です。

学習コストの低さ

まず、学習コストの低さはプログラミング言語の特徴に関わります。

例えば、構文がシンプルであることや難しい表記が少ないことなどの点がこれに当たります。
つまり可読性の高く、コーディングのしやすく扱いやすい言語であることです。

学習コストが高い言語を選んでしまうと、実際に動かせるまでに時間がかかる上、モチベーションを維持するのが難しくなってしまうので注意が必要です。

教材の豊富さ

AIプログラミングは専門性が高い分野です。
そのため、参考資料の充実は学習をスムーズに進めるのにすごく重要な要素です。

本の教材はもちろんのこと、最近ではProgateやUdemyなどのオンライン学習サービスもあります。
学習しようと思っている言語でどのような教材が人気なのか調べ、書店などで覗いてみるのも良い方法です。

言語の将来性

3つ目に重要なのが、言語の将来性です。
例え教材が豊富で人気があったとしても、上位互換の言語が登場して使われなくなってしまっては元も子もないですよね。

とはいえ、現状人気な言語であれば少なくとも5年は続くでしょう。
それくらいオープンソースやライブラリには魅力があります。

まとめ

今回はAIのプログラミング言語について解説してきました。

学習コストの低さや参考資料の豊富さなどを基準にPython、R、Juliaの3つの言語を紹介しました。
今のところPythonがデファクトスタンダードとして利用され始めていますが、今後猛烈な勢いで発展しているJuliaも今後が期待といったところです。

AIのプログラミングを始めたいという方はぜひ、これらのプログラミング言語と親しむところからはじめてみてはいかがでしょうか。