C言語でなくても作れる！人工知能（AI）開発６つのポイント

最近では人工知能（AI）に関するニュースが多く目に入るようになり、「自分も人工知能（AI ）を活用したプログラムを作ってみたい！」と思われる方も増えていますよね。また、C言語は授業などではじめて習うプログラミング言語として一般的で、使用している人数も多いので、「C言語を使って人工知能（AI）開発をしたい」という方も多くいらっしゃいます。しかし、人工知能（AI）を使ったプログラムは難しそう、まずなにから始めていいかわからないという方も多いはず。

やら

実は、C言語を使用する人工知能（AI）プログラムはほとんど存在しません。C言語でなくても人工知能（AI）は作れるんです。

人工知能（AI）のプログラミングというとPythonが使われているケースが多いのです。では、初めて人工知能（AI）を開発するときに、何か気をつけるべきポイントはあるのか気になりますよね。

そこで今回は、C言語を使わなくても大丈夫なように、はじめて人工知能（AI）開発を行う上で大切な６つのポイントについてお伝えします。

人工知能（AI）開発でどの言語を使うか、注意点を知っておく
使用する学習アルゴリズムを選定する
データの前処理の方法を考える
C言語の基礎を固める
基礎的な数学、統計に関する知識を身に着ける
C言語から利用できるフレームワークを利用する

人工知能（AI）開発でどの言語を使うか、注意点を知っておく

C言語を始めとしたプログラムの言語で人工知能（AI）開発に使用する利点を知っておくことは、どのような人工知能（AI）を開発するのかという方向性を決めるうえで非常に重要です。

C言語はハードウェアの性能を最大限活用したプログラムを作ることができることが特徴です。したがって、組み込みシステムなど、メモリやCPUが限られた状況で用いられる場合に処理速度を確保するという点で、他の言語に対してアドバンテージがあります。

逆に言えば、ハードウェアのリソースに比較的余裕があり、処理速度もほどほどで良いといった状況では、機械学習ライブラリが豊富なPython等の他の言語を使ったほうが開発がスムーズに進むかも知れません。

自分が開発しようとしている人工知能（AI）の特性をよく考えたうえで、C言語だけでなく他の言語の特徴をうまく生かした人工知能（AI）を開発できるようにしましょう。

使用する学習アルゴリズムを選定する

開発する際にはC言語でもそれ以外の言語を使うにしろ、人工知能（AI）を実現するためには、まずコンピューターにデータから学習をさせなくてはいけません。開発する人工知能（AI）に応じて、どのようなデータをどのように学習させるのかという学習アルゴリズムを選定する必要があります。

この機械学習の方法としては大きく分けて教師あり学習、教師なし学習、強化学習の３つの手法があります。これらの分類は学習するデータに対して、導き出されるべき答え(正解ラベルと呼ばれます)が与えられるかどうかによって分類されています。

教師あり学習では正解ラベルが与えられるのに対して、教師なし学習では正解ラベルは与えられません。また、強化学習では正解ラベルは与えられませんが、望ましい結果に対して報酬を与えるという形で学習を進めていきます。

これら３つの学習方法を、求める人工知能（AI）の内容に基づいて使い分けなくてはいけません。例えば、教師あり学習は事前に答えが明確に決まっている手書き文字認識等に用いられ、教師なし学習はデータに含まれるパターンを知るために似ているデータ同士を分類する場合に用いられます。また、強化学習は囲碁AlphaGoに使用されていることが有名で、ロボットに求める動作を学習させるためにも用いられています。

さらに、学習させる具体的なアルゴリズムは数多く存在し、近年多く用いられるようになったニューラルネットワークや、比較的古くから用いられてきた決定木を使用する方法などがあります。

これらのアルゴリズムから、使用するコンピューターのCPU・GPUの性能、メモリの量、求める精度、かけられる計算時間などに応じて最適なものを選択して行く必要があります。

データの前処理の方法を考える

人工知能（AI）のシステムに用いる機械学習・深層学習を行っていくうえで、使用するアルゴリズムと並んで重要なのは、データの入手とその処理です。機械学習を行うために用いるデータは、入手したままのデータをそのまま用いるということはほとんどありません。

入手したデータ内にはほとんどの場合、欠損、エラー値等が含まれているため、これらの値を適切に処理したうえで機械学習アルゴリズムにデータを与えなくてはいけません。さらに、データの特徴量のみを取り出すことによってアルゴリズムのパフォーマンスが格段に向上することもあります。

データの前処理には数多くの手法があり、前処理に関する内容だけで多くの本が出版されているほど奥深いものです。いくつかの手法を試していく中で少しずつ精度を向上させていくことができるので、試行錯誤していきましょう。

C言語の基礎を固める

C言語は処理速度も速く、汎用性も高いため幅広い分野で使用されていますが、PythonやRubyといったスクリプト言語と比較して習得が難しい言語であるといわれています。その理由として、C言語は比較的低水
準（ハードウェアを直接制御することができること）な言語であるということがあげられます。

このことはC言語でのプログラムの自由度をあげ、人工知能(AI)開発にC言語を使用する際の利点となるのですが、その分プログラムをするうえで気を付けなければいけない点も増えます。

例えば、C言語ではメモリの管理を行うプログラムを書く必要が生じることもあります。その際、注意深くプログラムを組まないと、「メモリリーク」といって、使用したメモリを解放せずにいることによってメモリが不足する現象が発生します。Javaなどの言語ではメモリリークが発生しないためのシステムを言語側が備えているのですが、C言語を使用する場合にはプログラムを書く人が気を付ける必要があります。

C言語は自由度の高いプログラミング言語であるため、その分基礎を固めずにプログラムを組むとメモリリークなどの予期せぬエラーにぶつかってしまうことになります。もしC言語を人工知能（AI）開発に用いる際には、C言語が原因で開発が滞ってしまわないように、ポインタやメモリの割当て、開放等の基礎を大切にするようにしましょう。

基礎的な数学、統計に関する知識を身に着ける

また、人工知能（AI）の開発を行ううえでどうしても避けて通れないのが、基礎的な数学、統計の知識を身に着けることです。といっても機械学習や深層学習に使われているアルゴリズムに現れる数式をすべて理解する必要はありません。

まずは、自分が開発しようとしている人工知能（AI）に関連する本やインターネット上のサイトを読み、わからないところがあったら調べながら身につけていくというのが一番の近道です。

機械学習、深層学習の本やインターネット上のサイトには、数多くの数式が登場するので、はじめて開発しようとする場合、戸惑う方も多いですよね。まずは、どのようなことをしているのか、何のためにこの処理をしているのかといった全体像を把握することが重要です。

C言語から利用できるフレームワークを利用する

はじめて開発をする場合は、C言語だとかなり難易度が高いです。そして人工知能（AI）開発を行う場合、ゼロからアルゴリズムを実装していくよりも、フレームワークを利用するほうが効率的です。また、現在使われている機械学習・深層学習のアルゴリズムはほとんどがすでに実装され、オープンソースのライブラリとしてGithub等で公開されているのでだれでも使用することができます。

機械学習で人工知能（AI）開発をするために使用することができるライブラリとしてTensorFlow、Caffe等があげられます。まずはこれらのライブラリを使用してC++言語を用いて人工知能（AI）開発を行うことによって、開発にかかる時間を大幅に短くすることができます。

さて、今回はC言語でなくてもできる、人工知能（AI）開発をはじめるうえで大切な６つのポイントをお伝えしました。