AIの作り方5ステップ|おすすめツールや書籍もあわせて紹介!

最終更新日:2026年8月6日

AIを作るって難しい?

AI作成の概要を解説するイメージ画像

AI(人工知能)という言葉から、何が想像できるでしょうか。

リバーシ(オセロ)、チェス、将棋、テトリス、カードゲームや格闘ゲームの対戦、チャットなどの対話型AI、翻訳ツールなどなど、今やAIは、私たちの生活の至る所で活躍しています。

そしてとうとう、プログラミングや人工知能の働く仕組みについて専門的な知識がなくとも、容易にAIを作成することができるようになってきました。

AIを作るメリット

私たちの仕事や生活の中でも身近になってきたAIですが、知らずにAIの恩恵を受けるより、自ら能動的にAIと関われた方がより良い生活を送れるでしょう。

現在のAIが、何をどこまでできるのか、少しでも自分で操作して体験してみることで、漠然としか知らなかったAIの姿が見えてきます。

AI作りの前に必要なこと

インターネットに接続できる環境とコンピュータを操作できるデバイスがあれば、簡単なAI作り体験なら誰でも可能です。

重要なのは好奇心と、AIに何をさせたいかというニーズやアイデアでしょう。もちろん、AIを体験する側からAIを提供する側になるためには、より専門的な知識が必要になってきます。

しかし、まずは現在のAIがどのような作り方がされているのか、全体像をおおざっぱにでも把握してみましょう。

AIの作り方5つ

AIの作り方5ステップを解説するイメージ画像

同じような処理の繰り返しが得意なAIですが、学習によって複雑な判断もできるように進化してきました。では、そんなAIが一体どのような手順で作られているのか、作り方を簡単に紹介します。

# ステップ 主な内容 必要なスキル 難易度
1 データ収集 AIが学習するための膨大なデータを集める データ収集ツールの活用・データセットの理解 低〜中
2 モデル作り AIの「考え方のルール(モデル)」を設計する 機械学習・ディープラーニングの基礎知識
3 組み込み AIをWebアプリ・スマホアプリ等のシステムに統合する プログラミング(Python等)
4 動作チェック モデルの精度とシステム全体のバグ・エラーを検証する テスト手法・デバッグ
5 実装 完成したAIをWebで公開または社内・外部サービスと連携して運用する インフラ・クラウド環境の基礎 中〜高

AIの作り方1:データ収集

AIは、まっさらの状態では、入力されたデータについて何も判断ができません。

判断基準を知るため、あるいは判断基準を自ら学習するために、膨大なデータが必要です。現在では研究・トレーニング用にデータそのものも無料で提供されており、自動でデータを収集してくれるサービスも存在しています。

AIの作り方2:モデル作り

モデルを設計する、という段階が人工知能の心臓部といっても過言ではありません。AIのモデル、というのはAIの「考え方のクセ」のようなものだと思ってください。

集めたデータを、コンピュータがどのように処理するのか、ラベル付けするのか、といった「考え方のルール」をコンピュータに設定します。

AIの専門家が設計した様々なモデルが存在し、専門家でなくとも簡便にモデルを微調整できるようにツールなどが公開されています。

AIの作り方3:組み込み

AIを使用する場面に応じてシステムに組み込む必要があります。このステップでは、初心者レベルでもプログラミングの知識が必要になってきます。

ユーザーの入力にAIが応じるように、各OSのソフトやスマホアプリに組み込んだり、あるいはユニバーサルにアクセスできるようにWebアプリに組み込んだりします。

AIの作り方4:動作チェック

モデルの精度をチェックします。用意したデータのうちの1つや、あるいはそれと似たようなデータを、期待通りにAIが処理をして結果を出してくれるか、AIの動作を確認します。

システム全体としても、バグの発生やエラーを出さないかなどもチェックします。

AIの作り方5:実装

AIが完成したら、いよいよ実装して運用です。

上述したようなWebアプリの形でインターネット上に公開したり、他のサービスと組み合わせて提供したり、社内業務で利用したりなど、場面ごとにフィットさせて実装すれば、オーダーメイドのAIができ上がります。

AI作りにおすすめのツール4選

AI作りにおすすめのツールを紹介するイメージ画像

今ではAIのモデルを作り上げるために、自前でプログラミング言語が実行できる環境を整えたり、大量のデータを処理するためのパワフルなマシンを導入することなく、作り方をサポートしてくれるサービスが提供されています。

ここでは手軽にAIが体験できるツールからビジネスにも応用できる本格的なツールまで、おすすめのツールを4つご紹介しましょう。

AI作りにおすすめのツール1:AIメーカー

ツイッターアカウントと連携するだけで、スマホからでもAIが作成できる、非常にカジュアルなツールです。認識させたいラベルとしてタグを入力することで、ツールが自動で学習に使用する画像データを収集し、画像分類の機械学習を手軽に実行できます。

他にも、各種データをアップロードすることで、学習済みモデルから、テキスト分析、音声からの文字起こしなどをしてくれるサービスが無料で提供されています。

AI作りにおすすめのツール2:Neural Network Console(SONY)

主にドラッグアンドドロップ操作でニューラルネットワークモデルを設計・最適化することができます。サンプルプロジェクトを用いてディープラーニングについて学べます。例として、画像認識、画像生成、画像セグメンテーションが挙げられています。

画像認識だけでなく、ベクトルデータを元にした数値推定やセンサーデータの分類分けといったモデルが、実際の商品に応用されています。無料で試用できるのは10時間分になります。

AI作りにおすすめのツール3:Cloud AutoML Vision(Google)

画像、動画、テキスト、CSV(表形式データ)のいずれでも機械学習モデルをトレーニングできます。例として、何千枚もの画像の分類分けが挙げられています。

AutoML Visionは、画像のどこに何が写っているかの情報だけでなく、画像に含まれるテキストも検出し抽出します。無料で試用できるのは利用料300USドル分になります。

AI作りにおすすめのツール4:IBM SPSS Modeler(IBM)

SPSS Modelerは、各種顧客情報、顧客のフィードバック、Eメール、ブログ、各種SNSなど、CSVデータやテキストデータから、概念、テーマ、感情、傾向などを抽出し、顧客分析や需要予測に役立てることが得意のようです。

また、郵便番号や住所などの、地理データの分析も提案されています。無料で試用できるのは登録から30日間になりますが、大学関係者は、大学機関が発行しているメールアドレスを登録することでアカデミック版を無料で利用できます。

AI作りにおすすめの本8選

AI・機械学習の学習におすすめの書籍を紹介するイメージ画像

外部ツールを利用することで手軽にAIを作れますが、AIについてもっと知識を深めたくなってくることでしょう。

自分でゼロからAIを作ってみたい、よくわからないAIの仕組みをもっと詳しく知りたい、AIの可能性をもっと探りたい、そんなニーズにそれぞれ応えてくれそうな書籍を8冊ご紹介します。

AI作りにおすすめの本1:Pythonではじめる機械学習

動物の表紙で有名なオライリーが出版しているテキストです。AIについて本格的に学びたい初学者に、まず推薦される教科書的書籍となっています。

機械学習というものは、どういったコンセプトで練り上げらたものなのか、そのためどのような処理に向いていて何が苦手なのか、どのように応用されていくのか、AIの作り方の肝とも言える機械学習モデルについて、基礎から網羅的に学ぶために必読の1冊です。

AI作りにおすすめの本2:ゼロから作るDeep Learning

こちらもオライリーが出版している、DeepLearningの理論と基礎を解説している学生必携のテキストです。サンプルコードの実行を繰り返すことによってどういった仕組みや考え方から成り立っているのかを、実践しながら学べるように構成されています。

読者が、ディープラーニングの原理を”実感”できるように意図された1冊となっています。

AI作りにおすすめの本3:詳細!Python 3 入門ノート

プログラムが走る環境を実際に自分のマシンに構築してPython3を使いたいという初学者にとって頼りになる1冊です。

この1冊で、Pythonの初心者から中級者への足掛かりとなる知識までをフォローします。プログラミングの初心者がつまずきやすい所も丁寧に解説しています。

AI作りにおすすめの本4:Excelでわかる機械学習 超入門

表計算ソフトであるExcelは、ほとんどのパソコンにインストールされているのではないでしょうか。Excelが手元にあれば、本書に沿って機械学習の仕組みについて体験しながら学ぶことができます。

プログラミング言語を学習したり開発環境を用意することなく、AIの概要を掴むにはよい1冊と言えるでしょう。

AI作りにおすすめの本5:退屈なことはPythonにやらせよう

社会人プログラミング初心者にかなりおすすめの、オライリーが出版している副読本的書籍です。

日々のパソコン業務の自動化のアイデアが、プログラマーが本業でない方にとってもわかりやすいように、チュートリアル方式で詳細に解説されています。

AI作りにおすすめの本6:PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

この本は、ある程度Pythonプログラミングに親しんでおり、学びはじめた機械学習やディープラーニングを、実際の社会に役立ててみたいと考えている中級者以上の方におすすめです。

AI作りにおすすめの本7:Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座

この本も、ある程度Pythonプログラミングに親しんでいる方に向いています。学びはじめたAIや機械学習について、実社会のデータを使ってAIの作り方についてもっと学びたい、中級者以上の方におすすめです。

本書の特徴は、「APIで自由に取得できる、様々な企業が提供しているデータ」および「国が提供している統計データ」などの、実社会で得られるデータ(実データ)を題材に使用している点です。

AI作りにおすすめの本8:人工知能の作り方

ゲームAI(Game AI)というものを軸にして、ゲームに応用される様々なAI技術やゲームAIに関わる多種多様な知識まで、ヴァーチャルでもリアルな世界観の作り方を俯瞰させてくれる1冊となっています。

AI作りの学習法4選

AI作りの学習法を紹介するイメージ画像

そんな奥の深いAIの作り方について、もっと学びたいと思った方に、AIを学ぶ方法についてご紹介します。

AI作りの学習法1:本で学ぶ

オンラインで手に入る教材も溢れている昨今ですが、書籍としてまとまっている教材に勝るものはなかなかありません。やる気さえあれば、上記でご紹介したような様々な参考書や副読本をテキストに、誰でもAIの作り方やプログラミングを独学することができます。

AI作りの学習法2:無料体験を活用する

AIの作り方について学習を始めてみようか迷われているなら、ぜひ無料で体験できる機会を活用して、AIの世界をのぞいてみてください。新しい出会いが待っているでしょう。

AI作りの学習法3:スクールを受講する

スクールではAIの作り方について学ぶためのスケジュールとカリキュラムが組まれているので、迷うことなく効率よく、講師にリードしてもらいながら学べる所が特筆すべきメリットと言えます。

AI作りの学習法4:ブログを参考にする

AIの作り方の学習過程でわからない専門用語などに会ったらネットで検索してみましょう。関連する記事がヒットします。AIの作り方などに関して読みやすい記事を定期的にアップしているブログはフォローすると良いでしょう。

まとめ

  • AIを作ることは専門知識がなくても入門レベルなら可能。インターネット環境とデバイスがあれば「AIメーカー」等の無料ツールを使って体験できる。本格的なAIエンジニアになるにはPythonの習得と機械学習・ディープラーニングの基礎知識が必要
  • AIの作り方は5ステップ:「①データ収集→②モデル設計→③システム組み込み→④動作チェック→⑤実装・運用」。最も難易度が高いのはモデル設計(ステップ2)で、AIの「考え方のルール」を決める核心部分
  • 初心者向けの無料ツールには「AIメーカー(画像分類)」「Neural Network Console/SONY(ニューラルネット設計)」「Cloud AutoML Vision/Google(画像・テキスト分類)」「IBM SPSS Modeler(テキスト・顧客分析)」の4種がある
  • AI・機械学習の入門書はPythonと一緒に学べる書籍(「Pythonではじめる機械学習」「ゼロから作るDeep Learning」等)が定番。プログラミング完全未経験なら「Excelでわかる機械学習」から始めるのが最もとっつきやすい
  • 学習法は「独学(書籍・ブログ)」「無料体験(ツール・スクール体験講座)」「有料スクール(カリキュラム・講師あり)」の3段階。AI開発スキルは2026年現在のエンジニア市場で最も年収アップに直結するスキルの一つ

よくある質問

AIを作るのにプログラミングは必須ですか?
体験レベルなら不要です。AIメーカーのような無料ツールはプログラミングなしでAIを体験できます。しかし、本格的なAIを自分で開発・カスタマイズするにはPython(Scikit-learn・TensorFlow・PyTorch等のライブラリ)のプログラミング知識が必須です。まずは無料ツールで体験し、興味が深まったら書籍やスクールでPythonを学ぶことをおすすめします。
AI開発に最も使われるプログラミング言語は何ですか?
圧倒的にPythonが多く使われています。機械学習・深層学習向けのライブラリ(TensorFlow・PyTorch・scikit-learn・Keras等)がPythonに集中しており、AI分野の論文・チュートリアル・コミュニティのほとんどがPythonベースです。次いでR(統計解析)、Julia(高速数値計算)も一部で使われますが、AI開発を始めるなら最初はPythonを選ぶのが最も効率的です。
未経験者がAI開発を始めるにはどこから始めればよいですか?
以下の順番で学習を進めることをおすすめします。①無料ツール(AIメーカー等)でAIの動作を体験する→②Pythonの基礎を習得する(「退屈なことはPythonにやらせよう」等)→③機械学習の基礎を学ぶ(「Pythonではじめる機械学習」等)→④実際のデータでプロジェクトを作る→⑤GitHubでポートフォリオを公開する。スクールを活用すれば半年〜1年程度でAIエンジニア転職に必要なスキルを習得できます。
AIエンジニアの平均年収はどのくらいですか?
日本のAIエンジニアの平均年収は600〜900万円程度で、一般的なITエンジニアの平均(450〜600万円)より高い水準です。機械学習・深層学習の専門スキルを持つシニアエンジニアは1,000〜1,500万円以上になるケースも珍しくありません。外資系AI企業(Google・Amazon・Microsoft等の日本法人)ではさらに高く、1,500〜2,000万円以上の求人も存在します。AI人材不足が続く2026年現在、AIスキルは年収アップの最も有効な手段の一つです。

AIの作り方を学んで実践しよう

AIの作り方を学んで実践しようというイメージ画像

AIの可能性は、これからまだまだ発展していくことでしょう。AIに何ができるのか、自分の何に役立つのか、ここまで様々なことを紹介してきましたが、実際に自分の手で作って使ってみないと実感することは難しいこともあります。

少しでもAIを知ってAIを活用できるだけで、自分に合ったAIとの付き合い方を見つけることができます。この機会に、AIの作り方を学んで、他の人よりちょっとだけ未来を先取りしてみませんか。

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