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2020.05.26

AIの作り方を徹底解説!|簡単に使えるツールや本おすすめ20選

最終更新日:

近年は、AIがさまざまな場面で活躍しています。そして、自分でAIを作ることもできるようになりました。

しかし、AIを作ってみたいけど、どうやって作ればいいのかわからないという方も多いでしょう。そこで、本記事では、AIの作り方について、初心者の方にもわかりやすく紹介します。

AIについて簡単におさらい

まず、AIが何なのかを簡単に振り返ります。

AIとは人工知能(Artificial Intelligence(アーティフィシャル インテリジェンス))のことで、コンピューターの性能が大きく向上したことにより、機械であるコンピュータが学べるようになったものです。ディープラーニングなどにより、現在は幅広い分野で活用されています。

▼AI(人工知能)について詳しくはこちらから

AIを作ることで広がる可能性

AIの作り方を知っていることで、どのようなメリットがあるのでしょうか。AIを作ることが可能になれば、個人としても、企業としても大きなメリットがあります。

▶AI(人工知能)にできること一覧|AIの未来や仕事・活用事例を徹底解説>>

社内などでの問題解決を図れる

AIの作り方を知ることで、社内での人手不足を解決でき、さらに、より効率的に作業を行えるようになるというメリットがあります。

AIを作って実際に活用できれば作業が簡略化され、空いた時間を他のことに使えます。その結果、新たな事業や他の作業に時間を費やせるようになるでしょう。

AIエンジニアになれる

また、AIの作り方を知っていることは、自分のキャリアを積むことにもメリットになります。

経済産業省によると、AI人材の不足は、現状約17万人から2030年には約79万人に拡大することが予測されています。

AIに関する仕事にはAIエンジニアやデータサイエンティストなどがあり、これからの社会に必須な職業となると言われています。今後これらの仕事の需要は増えていくでしょう。そのような中、AIの作り方を知っていることは、自分にとってメリットになると言えるでしょう。

【4ステップ】基本的なAIの作り方

基本的なAIの作り方は以下の4つのステップに分かれています。

  • AIの活用目的を明確にする
  • 必要なデータを集める
  • 機械学習モデルを作成する
  • Webサービスに組み込む

ここでは、それぞれのステップについて詳しく紹介します。

①AIの活用目的を明確にする

活用目的はAIを作るモチベーションを保つ上で非常に重要です。そのため、AIを作る際は、どのようなAIを作りたいかをまずイメージしましょう。

▶《AI事例25選》産業別にAIの活用事例をまとめました>>

②必要なデータを集める

そして、次に必要なデータを集めます。AIを作るためには「機械学習」を行う必要があり、機械学習には大量のデータが必要です。

たとえば、犬種の分類ができるAIを作りたい場合は犬の画像を、対話するAIを作りたい場合は会話のデータを用意します。

集めるデータは明確で傾向を導きやすいものである方が、学習がしやすくなります。現在はインターネットで無料で使うことができるデータセットもあり、これらは曖昧さや間違いが少ないため、データを集めるときには利用するといいでしょう。また、会社で利用する場合は、すでに社内にあるデータを利用して作ることもできます。

そして、AIが学習できるように集めたデータの処理を行います。集めたデータはそのままでは使えません。

  • 正解ラベルをつける。(たとえば、トイプードルの画像には1、チワワの画像には2…といったようにリストにしていきます。ミスのないように気をつけます。)
  • 学習用(AIに学習させる用)とテスト用(学習できているか確かめる用)のデータを分けて作る。
  • データのサイズや形を揃える。
  • 関係のないデータが混ざっていたら消す。
AI 作り方

以上のような処理を施しデータセットの準備が完了します。

③機械学習モデルを作成する

モデルを作成するとは、先ほど説明したAIを動かす環境を作るということです。一から作る場合はプログラミング言語を書くところから始まります。

機械学習モデルにもさまざまな種類があり、それぞれに得意分野と苦手分野があります。目的に合ったモデルを作成しましょう。

また、プログラミングの必要がないツールもあります。これらはプログラミングの知識がない初心者の方にオススメです。ツールには以下のようなものがあります。

  • Azure ML(Machine Learning)
  • Amazon Machine Learning
  • Google Prediction API
  • Dialogflow
  • Orange
  • TensorFlow
  • Chainer
  • Caffe
  • DeepDream
  • scik it-learn
  • Jubatus
  • mahout
  • Spark MLlib
  • Matlab

▼機械学習について詳しくはこちらから

④Webサービスに組み込む

最後に、機械学習が完了したAIを利用するため、Webサービスに組み込みます。Webサービスに取り組むためには、プログラミングの知識が必要です。初心者の方にはいきなり自分でAIを作ることは難しいと感じるでしょう。そのため、ツールを利用することをオススメします。

プログラミング経験者向けAIの作り方

次に、プログラミング経験者の方に向けたAIの作り方を紹介します。

ライブラリ・フレームワークを使う

IT分野におけるライブラリとは、便利なプログラムのコードが集められたファイルのことを指します。そして、フレームワークとはアプリケーション開発で必要となる枠組みを意味し、ライブラリとフレームワークは、ともにアプリケーション開発の効率化のために使われるものであるという共通点を持ちます。

AIを作るうえで、まずは機械学習のライブラリやフレームワークを使ってAIを動かしてみることからはじめるといいでしょう。

  • Numpy(ナンパイ)
  • Pandas(パンダズ)
  • Matplotlib(マットプロットリブ)
  • scikit-learn(サイキット・ラーン)
  • Keras(ケラス)
  • TensorFlow(テンソルフロー)
  • Chainer(チェイナー)
  • PyTorch(パイトーチ)

よく利用されているライブラリとしては、以上のものがあげられます。

実現するための方法を検討する

機械学習の方法には、大きく「教師あり学習」と「教師なし学習」があります。

教師あり学習とは、学習データに正解ラベルを付けて学習する方法です。この場合、どれほど優秀な学習モデルでも学習していないものを認識することはできません。一方、教師なし学習は学習データにラベルを付けない学習方法で、自律的にものを認識するようになるものです。

また、教師あり学習と教師なし学習にもそれぞれいくつか種類があり、機械学習の方法を選べます。自分の目的に合った方法を選びましょう。

AIに学習させるデータを集める

学習の方法が決まったら、AIに学習させるデータを集めます。データを集める方法は以上で説明した通りです。

準備したデータを加工する

そしてデータが集まったらこれらのデータを加工します。この工程も以上で説明した通りです。

モデルの精度を高める

最後に、プログラミング経験者の方はモデルの精度を高めると、よりよいモデルを作れるでしょう。モデルの精度の上げ方としては、以下の方法があります。

  • モデルのトレーニング

トレーニングとは、機会学習アルゴリズムを活用して、ニューラルネットワークであればネットワークの重みやバイアスを調整することです。

  • モデルの評価

モデルの評価とは、データ慣れによるバイアスを防ぐため、未知のテストデータを使ってモデルのぱふぞーマンスの評価を行うことです。

  • 手法の検討

以上の2つを行った結果、精度の高さが不十分であると判断した場合は、手法から再検討します。

  • データの検討

また、データが適切であるかどうかも、モデルの精度に大きく関わります。

初心者がAIを作る際には「フリーソフト」がオススメ!

次に、初めてAIを作る時にオススメのフリーソフトと、フリーソフトを使うメリットを紹介します。

フリーソフトを使うメリット

AIを作るためには、最低限のプログラミングなどに関する知識が必要とされるため、ハードルが高く感じる人も多いのではないでしょうか。

しかし、フリーソフトを使えば簡単にAIを作れます。簡単な検証、実験するだけならば、簡単にAIを作れます。プログラミングの知識がなくてもデータさえあれば、Webサービスを用いることでAIを作成できるのです。

簡単にAIが作れるおすすめのフリーソフト4

ここでは、フリーソフトを4つ紹介します。

1 Neural Network Console

Neural Network Consoleは、ソニーが提供しているディープラーニングの開発ソフトです。ドラッグ&ドロップで簡単にニューラルネットワークを設計でき、コーディング不要で高度なAIを開発できます。

AIを開発するためには、本来画像認識や音声認識等に対してニューラルネットワークの構築を行い、ニューラルネットワークの最適化を行ってから機械学習モデルに組み込む必要があります。しかし、Neural Network ConsoleはGUIでニューラルネットワーク構造を視覚しながら直感的に設計、学習、評価ができます。

▼サイトはこちらから

2 MatrixFlow

出典:MatrixFlow

このソフトウェアは、株式会社MatrixFlowが提供しているAIのプラットホームです。プログラミングの知識が無くても「データの前処理→AIの構築→サービスへの組み込み」を一元管理できます。

売り上げの予測から文章・テキストの分析まで、さまざまな分野で活用できます。

▼サイトはこちらから

3 Deep Analyzer

出典:Deep Analyzer

ギリア株式会社が運営するAI開発ソフトです。オーグメンテーションやハイパーパラメータ調整など専門的なプロセスを自動化しているため、簡単にAIの開発・訓練・検証ができます。

▼サイトはこちらから

4 Auto ML

出典:Auto ML

Auto MLはGoogleが提供するWebサービスです。機械学習の専門知識がなくても、学習データだけあれば機械学習モデルを自動で構築できます。

▼サイトはこちらから

AIを作る際のステップアップに必要な3要素

また、AIの作り方を知る前に、基本的な知識を身に着ける必要があります。そのためには、これから紹介する3つのステップが重要となっています。

Pythonを学ぶ

まずはPythonを学ぶことです。Pythonはプログラミング言語の1つであり、初心者には最も扱いやすい言語とされています。

Pythonの特徴として、以下の3つが挙げられます。

  1. シンプルでわかりやすい
    Pythonは非常にシンプルさとわかりやすさに重きを置く言語です。そのため初心者が最も扱いやすいとされます。
  2. ライブラリが豊富
    ライブラリとは、再利用できるプログラムを集めたものです。計算・統計処理のほか、画像処理・音声処理・動画処理や、自然言語処理、データベースなどに関するライブラリなども豊富です。
  3. 可読性と保守性が高い
    Pythonは文法が非常にシンプルであり、必要最低限の文法しか用意されていない言語であるため、読みやすさも書きやすさも非常に優れています。その結果、プログラマーごとの書き方の影響を受けることも少なくなり、開発や運用、メンテナンスがしやすいとされます。

▶3ステップで学ぶPythonによるAI開発 – おすすめの勉強法も紹介!>>

AI関連の知識をつける

そして、もちろんAI関連の知識をつけることも重要です。

AI関連の知識をつけるためには、E資格やG検定などのAIに関係する資格の勉強をする、AIに関する本を読むなど、さまざまな方法があります。

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統計・数学を勉強する

AIを学習する上では、統計や数学も重要です。まずAIを学ぶ上で必要とされる数学の知識は、線形代数です。

大量のデータを解析して、自動的に特定のパターンを見つけるために、この線形代数の知識が必要とされます。また、微分積分も大量のデータからなんらかの法則性を導き出す際、誤差を小さくするために使います。そして、データの分類や解釈をするために、統計が必要となります。

これらは初心者には難しい内容となるため、しっかりと勉強する必要があるでしょう。

▶AIのための数学について解説|3つの学習方法や学習ステップも紹介!>>

AIを作る際のオススメ勉強方法5選

これまで見てきたように、AIを作るためには必要な知識を勉強することが求められます。では、どのように勉強すればいいのでしょうか。

本で学ぶ

1つは本で学ぶという方法があります。本を読むのが好きだという人も多いと思います。そういった人は、いつも読んでいる本と一緒にAIに関する本を読むといいでしょう。

本は情報量が多く、内容も信頼できるものが多いため、本で学ぶことは非常に有用であると言えるでしょう。

▶【2021年版】AI関連のおすすめ本15冊をランキング形式でご紹介>>

学習サイトで学ぶ

学習サイトで学ぶという方法もあります。最近ではパソコンやスマートフォンを持っている人がほとんどです。

パソコンだけでAI関連の資格の対策や、プログラミングの授業動画を見て学習できるサイトもあります。これらのサイトの中には、通勤などの隙間時間に学習できるものもあるため、忙しい人にはおすすめです。

Pythonが学べるプログラミングスクールに通う

AIに関連することを学べるスクールが最近増えており、Pythonが学べるプログラミングスクールもあります。Pythonは初心者でも学びやすいため、プログラミングを一から勉強したいという人は、スクールに通ってみるといいでしょう。

▶AIを学べるスクールおすすめ5選|メリット・デメリット、選び方まで紹介>>

専門学校・大学で学ぶ

学生の方や、一度社会に出たがもう一度しっかり学びたいという方には、専門学校・大学で学ぶという方法があります。

AIが発展するにつれて、従来AIやデータサイエンスを学ぶコースが置かれていなかった大学でも学習できるようになってきました。

▶AIやデータサイエンスについて学べる大学10選>>

インターンに参加する

AI関連の仕事のインターンに参加するという方法もあります。インターンでAIに関する分野に関わっていたということは、就職活動でも有利になります。

▶機械学習関連インターンまとめ32選>>

▶日本最大級のAIメディアでライティングスキルとAIの知識を身につけませんか?>>

競馬AIを作ってみよう!

では、実際にAIを作ってみましょう。競馬AIとは、競馬のレースの結果を予想するAIです。

①データを集める

まずはデータを集めます。

JRA-VAN データラボ

JRA-VAN データラボは、30年分以上のJRAの公式データからレースを分析します。また、過去のレースの映像も見ることが可能で、無料で利用できるため、多くの競馬ファンが利用しています。

JRDB

JRDBでは、競馬新聞やパドック・返し馬情報、競馬データ、予想コラムまで利用できます。月額1980~2480円で入会が可能です。

netkeiba.com

netkeiba.comは国内最大級の競馬情報サイトです。競馬に関するさまざまなニュースを見られます。

②AIに学習させる

上記のサイトでデータを集めたら、そのデータをAIに学習させます。学習させる方法はこれまで紹介してきた通りです。

③モデルの精度を検証する

そして、モデルの精度を検証します。この方法もこれまでに紹介した通りです。

おわりに

今回はAIの知識が少しあれば誰にでも実践できるAIの作り方について紹介しました。

AIを理解する上で、AIを作ってみることはとてもオススメです。

実際に自分で作ってみると、AI学習のためのデータ分量やデータ処理、ニューラルネットワーク構築、かかる作業時間など感覚的に分かることはたくさんあります。

AIを作ることに少しでも興味があれば、この記事を参考にしてみてください。

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