人工知能って何？開発に最適なプログラミング言語9選をご紹介！

そもそも人工知能ってなに？

人工知能とは、人間の知的振る舞いをするように作られたシステムを指す言葉です。

人工知能（AI）は「Artificial Intelligence」を略した言葉で、定義は専門家の間でもしっかりと定まってはいません。

哲学者のジョン・サール氏によると、人工知能の中には「強いAI」と「弱いAI」があり、強いAIは人間のように考えることができ、本当の意味で問題を理解することができるものだとされています。

プログラミング言語の知識は必須

人工知能の開発を行うには、プログラミング言語が必要になります。

人工知能の開発分野の中では機械学習やデータ分析が必須の分野となりますが、機械学習を行うにはプログラミング言語を使用して開発したプログラムを使用することになります。そのため、人工知能の分野へ進みたいのであれば、プログラミング言語のスキルが必須となります。

人工知能のプログラミングに最適な言語9選

人工知能のプログラミングに最適な言語をご紹介します。

人工知能の開発にはプログラミングが必須になりますが、プログラミング言語の数は膨大です。また、言語にはそれぞれ特徴があり、人工知能の開発に適したものもあれば適していないものもあります。

ここでは人工知能のプログラミングに最適な言語9選をご紹介しますので、どのような言語があるのか参考にしてみてはいかがでしょうか。

人工知能のプログラミング言語1：JavaScript

JavaScriptは、Webブラウザでの人工知能の開発を得意とするプログラミング言語です。

ブラウザ側でさまざまな処理を実装できることで人気の高いJavaScriptですが、JavaScriptを使うことで機械学習をWebブラウザから使うことが可能になります。

ライブラリには「Keras.js」や「TensorFlow.js」などがあり、これらを使用することでブラウザからGPUを使えるようになります。

人工知能のプログラミング言語2：Haskell

Haskellは、バグが発生しにくい純粋関数型言語です。

Haskellは一般的なプログラミング言語と違い、アプリなどの開発に広く使用されているプログラミング言語ではありません。しかし非常にバグが発生しにくく安全なことから、金融機関で使用する株や為替取引などのシステムに用いられています。

機械学習では数学的な技術が必要となるため、Haskellも人工知能の開発に採用されています。

人工知能のプログラミング言語3：Python

Pythonは、人工知能開発の標準のプログラミング言語です。

Pythonは機械学習専門のライブラリが用意されており、人工知能の開発に適していることで注目されている言語です。そのため、人工知能の分野へ進みたいのであればPythonを習得するのがおすすめです。

また、Pythonは人工知能の分野以外でも、ゲームやWebアプリ開発など幅広く活用されています。

人工知能のプログラミング言語4：Java

Javaは、汎用性の高さが特徴のプログラミング言語です。

JVMと呼ばれる仮想マシン上で動作することから、OSに依存することなく動作させることができます。そのため汎用性が高く、世界でもトップのシェアを獲得している言語です。

JavaにはJava-MLのような機械学習のライブラリがあり、JVMを使用したシステムに人工知能技術を組み込むこともできるため、人工知能の分野でも活用されています。

人工知能のプログラミング言語5：Julia

Juliaは、機械学習の分野で注目されている後発のプログラミング言語です。

Juliaは後発の言語ということもあり、他のプログラミング言語のさまざまな良い点を取り込んだシンプルで美しい文法が特徴となっています。

また、スクリプト言語ながら高速な動作が可能で、PythonのライブラリもJuliaから利用することができるため、近年では言語の開発が進んできています。

人工知能のプログラミング言語6：C

C言語は、ハードウェアリソースの活用ができるプログラミング言語です。

C言語は他のプログラミング言語と違って、メモリやCPUといったハードウェアリソースを考えたコーディングが必要なことから、習得難易度が高めな言語です。

しかしC言語は処理速度が速く、人工知能の開発ではハードウェアリソースの活用も必要となることから、人工知能の開発に適していると言えます。

人工知能のプログラミング言語7：R

R言語は、統計解析に特化したプログラミング言語です。

Rはデータ分析や統計などの分野で注目されている言語で、Pythonと同様にライブラリで人工知能のアルゴリズムが手軽に利用できます。

R言語は一般的なプログラミング言語と違ってアプリ開発などには向いていませんが、データ解析などをしたい場合には役立ちます。ただし、Rを利用するには専門的な知識が必要になります。

人工知能のプログラミング言語8：SQL

SQLは、データの格納や抽出に使用するデータベース言語です。

データベースの操作を行うことができる言語で、規格が標準化されていることから、データベースの種類に関係なく利用できます。

人工知能の開発で用いる機械学習では膨大な数のビッグデータを扱うことから、データの操作を行うSQLは必須の言語となっています。

人工知能のプログラミング言語9：C++

C++は、非常に速度が速いプログラミング言語です。

C言語の機能を拡張した言語で、C言語でできることは基本的にC++でも可能です。また、C言語と同様にメモリ管理なども理解する必要があるため、習得難易度は高くなります。

しかしプログラミング言語の中でも最高水準の速度を出せることから、Pythonで人工知能の開発を行う際にC++を合わせて使用することもあります。

プログラミング言語以外に必要な知識3つ

人工知能におけるプログラミング言語以外に必要な知識をご紹介します。

ここまで人工知能に必要なプログラミング言語についてご紹介しましたが、人工知能には他にどのような知識が必要なのでしょうか。

ここでは最後にプログラミング言語以外に必要な知識3つをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

プログラミング言語以外の知識1：アルゴリズム

アルゴリズムとは数学的な手順や計算方法のことで、人間では不可能な処理をコンピュータで実現するものです。

人工知能の開発では、機械学習によってコンピュータが自ら学習を行うことで、多くのデータの中からパターンや特徴を見つけ出せるようにします。

そのためにはアルゴリズムによる膨大な量のデータ処理が必要となるため、人工知能の分野へ進む場合にはアルゴリズムが必須となります。

プログラミング言語以外の知識2：機械学習

機械学習とはコンピュータに膨大な量のデータを学習させることで、データ分析や予測などを実現させる技術です。

機械学習には、正解ラベル付きのデータを使って学習させる「教師あり学習」、正解の付いていないデータを使用する「教師なし学習」、出力するデータに価値を付けて価値が最大化するための行動ができるようにする「強化学習」という3種類の学習方法があります。

プログラミング言語以外の知識3：ディープラーニング

ディープラーニングとは機械学習の分野の1つで、ニューラルネットワークのアルゴリズムの1つです。

ディープラーニングは、多層にしたニューラルネットワークを使用して学習能力を高めた機械学習の手法です。ニューラルネットワークは人の脳の仕組みを模した数理モデルで、ディープラーニングは人工知能を構成する代表的なアルゴリズムとなっています。

人工知能の開発にはプログラミングが欠かせない

人工知能の仕事をするには、人工知能の開発に適したプログラミング言語のスキルが必要です。

ぜひこの記事でご紹介した人工知能のプログラミングに最適な言語や、プログラミング言語以外に必要な知識などを参考に、人工知能について理解を深めてみてはいかがでしょうか。