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AI開発にピッタリ!おすすめプログラミング言語をまとめてみたw

プログラミング言語まとめのイメージ

近年、様々な分野で急速に実用化が進むAI(人工知能)。みなさんも職場や家庭などさまざまな場所でその恩恵を受けていることでしょう。そんなAI(人工知能)のアルゴリズムの構築にも、もちろんプログラミング言語は欠かすことができませんよね。

世の中には、さまざまなプログラミング言語が存在しています。現在、AI(人工知能)開発に最も適したプログラミング言語として普及しているのが、「Python(パイソン)」と呼ばれるプログラム言語です。機械学習分野では最もシェアを獲得している言語と言われています。

このように、数あるプログラミング言語の中にもAI(人工知能)開発ととても相性の良いプログラミング言語というものが存在しているのです。

そこで今回は、AI(人工知能)開発にピッタリのおすすめプログラミング言語についてご紹介しましょう。

AI(人工知能)開発に求められるプログラミング言語の特長とは?

プログラムのイメージ

前述の「Python」がAI(人工知能)開発に適したプログラミング言語として人気を博しているのには、きっと何か理由があるはずですよね。

「Python」はプログラムの構文や文法がシンプルで、初学者にもとっかかりやすいというメリットがあります。もちろん、これも「Python」の人気の理由の一つではあるのですが、決してそれだけではありません。

ここでまず、個々のプログラミング言語をご紹介する前にAI(人工知能)開発に適したプログラミング言語が有しているべき特長とはどのようなことなのでしょうか。

それは、

  • 開発がしやすいこと
  • 十分な計算速度をもっていること
  • 安全性が確保されていること
  • サービスにあった環境で動作すること

です。今回は、以上のような観点から、AI(人工知能)開発に適したプログラミング言語をご紹介します。

やっぱりおすすめNo.1 AI(人工知能)といえば「Python」

pythonのイメージ

先ほどもご紹介した「Python」は、現在のところAI(人工知能)開発に最もおすすめのプログラミング言語と言えるでしょう。機械学習イコール「Python」といっても過言ではないかもしれません。

「Python」の最大の特徴はそのシンプルさではないでしょうか。とにかく文法が非常に単純で読みやすく、プログラマの負担を減らすことで、結果として実装速度の向上を実現しています。

これは、すなわち「開発がしやすい」ということにもつながりますよね。

また、「Python」には、機械学習を実装するために有利なライブラリが豊富に用意されています。「Tensorflow」や「Chainer」などオープンソースのライブラリを「Python」から使うことによって、ニューラルネットワークの計算や学習を行うことが可能となるのです。

これらのライブラリは、通常CPUの計算では速度が足りないような、重い計算をGPUで高速化してくれるというはたらきを持っています。ですから、開発者は、Pythonのシンプルな文法を覚えてしまえば、最新レベルの高性能コンピュータ並みの処理能力発揮することが可能。

これは、他の言語にはない「Python」だけの大きな強みと言えるのではないでしょうか。

統計解析の分野でも大活躍の「R」言語

Rのイメージ

続いておすすめするのは、統計解析の分野で非常によく利用されているプログラミング言語「R」です。

「R」はニュージーランドを代表する大学、オークランド大学で開発がすすめられた言語です。統計解析向けのプログラミング言語としては豊富な機能を備えており、データサイエンスの分野では欠くことのできない言語のひとつといえます。

この「R」が、AI(人工知能)の分野でも人気のあるプログラミング言語として広く使われているのです。統計解析とAI(人工知能)は切っても切れない関係ですから、人気があるのもうなずけるかもしれません。

「R」言語は、統計学者によって作られたプログラミング言語ということもあり、文法などは比較的容易に習得することが可能です。しかし一方で、十分に使いこなすためにはデータサイエンスの知識も必要となってきます。

この「R」も、便利なパッケージが数多く公開されており、主要なアルゴリズムの多くを簡単に使うことができます。

誕生から半世紀近く…今なお活躍の場を広げる最強プログラミング言語

C言語のイメージ

次にご紹介する「C」言語は1970年代初めに、アメリカのベル研究所のデニス・リッチーらによって考案されたプログラミング言語。

プログラミング言語としても最も普及したものの一つですので、プログラミングを学んだことがある人なら一度は通ってきた道ではないでしょうか。

その後、「JAVA」などの次世代言語の登場により存在感を失いつつあると思われていた「C」言語ですが、AI(人工知能)開発に適したプログラミング言語としては、「JAVA」よりも存在感を示しているといいます。

そもそも「C」言語が存在感を失いつつあるのは、メモリやCPUなどハードウェアのリソースを意識してコードを記述する必要があり、それが初学者にとって難しいからです。しかし、言い換えればハードウェアのリソースを有効活用できるので、「python」や「JAVA」よりも圧倒的に実行速度が速いというメリットがあります。

このような特徴は、AI(人工知能)開発においては非常に好ましいメリットであるといえるのではないでしょうか。

あの「30億のデバイスで動いている」プログラミング言語もAI(人工知能)におすすめ

JAVAのイメージ

「30億のデバイスで動いている」というスローガンで知られる「JAVA」といえば、長らくで世界で最も注目されているプログラミング言語ですが、この「JAVA」もAI(人工知能)開発にはおすすめのプログラミング言語です。

「JAVA」の最大の特徴はなんといってもその汎用性。30億のデバイスで動いているというくらいですから、Windowsはもちろんのこと、UNIXやLinux、macOSやandroidでも動作が可能です。
「JAVA」にはDeeplearning4jというディープラーニングのライブラリや、Java-ML(Java Machine Learning Library)という機械学習のライブラリが公開されています。

前述の「python」のAI(人工知能)に関するライブラリの充実度と比べるとどうしても劣ってはしまうものの、汎用性の高さという強みがある「JAVA」。

「JAVA」を利用したシステムは世界中に数えきれないほど存在していますから、AI(人工知能)開発を行うプログラミング言語として、「JAVA」も選択肢の一つとして認識しておくといいでしょう。

・新進気鋭のダークホース「Julia」に世界も注目!?

Juliaのイメージ

最後にご紹介するのは、近年世界中で急速に注目を集めている「Julia(ジュリア)」というプログラミング言語です。

「Julia」は、2012年にオープンソースとして公開された新しいプログラミング言語で、この「Julia」の特長はなんといってもその処理速度です。

動的言語の中では屈指の速さを誇るといいます。「Ruby」や「python」などと比較しても5分の1以下の速さといわれ、もはや桁違い。

ライブラリのラインナップも豊富で、浮動小数点数計算、線形代数学、高速フーリエ変換など、機械学習やAI(人工知能)開発を意識して考案されたプログラミング言語であることは明らかといえます。

「Julia」もまた、シンプルな文法で、コーディングの負荷が少ないという利点があります。後発のプログラミング言語であるが故、いろいろな言語の特長を併せ持った「いいとこどり」のプログラミング言語といえますよね。

 

エンジニアのイメージ

今回は、AI(人工知能)開発に適したプログラミングとして、

  • python
  • R
  • C
  • JAVA
  • Julia

の5つのプログラミング言語をご紹介しました。

それぞれにAI(人工知能)開発に適した特徴を持っていることがお判りいただけたことでしょう。特に、「コーディングのしやすいシンプルな文法」、「処理速度が速いこと」、「ライブラリの豊富さ」といった点が、AI(人工知能)開発に用いるプログラミング言語に求められる特長であるといえそうですよね。

特に、最後にご紹介した「Julia」は、いずれ「python」と人気を二分する存在になるであろうといわれているくらいに急成長を遂げている言語です。

今回は5つ言語を紹介しました。ひとつのプログラミング言語を極めるのもよいですが、たとえば「python」や「R」から入って、「Julia」を習得するなど、複数のプログラミング言語に触れることで、スキルの幅も広がります。ぜひチャレンジしてみて、スキルアップを目指しましょう。

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