近年AIの活用が広まり、Pythonなどの言葉を聞いたことはあるが、実際に機械学習と言語がどのようなものなのかはわからないという人も多いでしょう。
ここでは、機械学習とプログラミング言語にどのような関係があるのか、オススメの言語は何か、言語はどのように学習すればいいのかなど、機械学習と言語に関するさまざまなことをわかりやすく解説します。
目次
機械学習のおさらい
まずは機械学習のおさらいをしていきます。機械学習についてしっかり理解することで言語とどのような関係にあるのかもわかるようになるでしょう。
機械学習とは
機械学習は「ML（Machine Learning）」とも呼ばれ、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムのことです。簡単に言うと、AIがデータを学習し、人間に代わってデータの分類や予測など複雑で難しい処理をこなせるようにするためのものです。
機械学習がなければAIは自律的に以上で挙げたような処理ができません。そのため、機械学習はAIを支える重要な技術であると言えるでしょう。
▼AI（人工知能）について詳しくはこちら
言語を学ぶことでできること
では、機械学習と言語はどのように関係しているのでしょうか。
言語を学ぶことで、AIをプログラミングできるようになり、プログラミングによって機械学習が可能になります。
機械学習のプログラミングはAIを作る上では欠かせない工程であり、プログラミングのためには言語を使いこなせるようになる必要があります。
機械学習とディープラーニングの関係性
ディープラーニングは機械学習を発展させた手法であり、機械学習の一種です。
ディープラーニングは、人間の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模して作られたニューラルネットワークと呼ばれる技術をベースとしています。ニューラルネットワークを活用することで、人間の認識過程とよく似た過程を踏んで正解を導き出せるようになり、より性能の高い学習が行えます。
機械学習を開発できるプログラミング言語の選び方
先ほど、紹介したように、機械学習には言語によるプログラミングが必要となります。
しかし、どのプログラミング言語を学習すればいいのかわからないという人も多いでしょう。ここでは選び方を4つのポイントに分けて紹介します。
それぞれ解説します。
言語に需要はあるか
まず大事なことはその言語に需要があるかどうかです。
マイナーすぎる言語だと、案件受注に繋げることができない可能性もあるため、慎重に選ぶ必要があります。人工知能開発に関する案件が多い言語なのかしっかり調べてから学習を始めましょう。
習得難易度は易しいか
2つ目のポイントは習得難易度の易しさです。
言語にもそれぞれ習得しやすさに違いがあります。言語を学習しようとしても、その言語を習得できなければ意味がありません。
プログラミングと数学を同時並行で学ぶのは、時間もコストもかかり、無理があります。自信がない人は、文法がシンプルで初心者向けの言語から学習を始めるといいでしょう。
開発コミュニティや教材は豊富か
3つ目のポイントは開発コミュニティや教材が豊富かどうかです。
国内の開発コミュニティの参加人数が少なく、勉強会の開催が少ない言語もあります。また、そういったマイナーな言語では、開発時に参考となる、エラー解消方法などをまとめたブログ記事や投稿も見つけづらいでしょう。
そのため、スムーズな開発のためにもメインとなるプログラミング言語は、メジャーなものを選ぶことがオススメです。
対応しているライブラリは多いか
4つ目のポイントは対応しているライブラリの数です。
まず、「ライブラリ」とは汎用性の高い一連の処理を誰でも簡単に利用できるようにしたプログラミングのことです。ライブラリは独立した部品として提供されていて、特定の処理を行いたい時に必要な分だけ読み込んで使えるようになっています。
このライブラリが多い方が、プログラミングの効率がよくなり、自分の思い通りに作っていくことができるようになります。
また、プログラムを組んでいくと、処理がどんどんと複雑になっていくことがあります。処理が複雑になるということは、その分処理にかかる時間も増えるということです。
ライブラリを使うことにより複雑だった処理もある程度きれいにまとめてくれるため、プログラムが軽くなるというメリットもあります。
▼ライブラリについて詳しくはこちら
機械学習の言語 ライブラリ
機械学習に使われる言語ランキング
（出典：https://book.mynavi.jp/macfan/detail_summary/id=77570）
では、AI開発によく使われているのはどの言語なのでしょうか。ここではよく使われている8つの言語を紹介します。
以下で解説していきます。
1. Python
Pythonは機械学習に特化したさまざまなライブラリが用意されており、AI開発や機械学習などの分野で高いシェアを獲得している言語です。AI開発以外にもアプリ開発やゲーム開発などにも利用できます。
また、コードがシンプルであるため、初心者がはじめて学ぶプログラミング言語としてもおすすめです。
2. 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。データの解析からグラフへの出力を行うことに優れ、Pythonとともに注目されています。データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストのような職種には欠かせない言語と位置付けられるでしょう。
ただ、Pythonのように汎用的に利用できるプログラミング言語ではないため、Rを使いこなすためには高い専門知識が必要となります。また、Pythonよりも動作が遅いというデメリットがあります。
3. Julia
Juliaは技術計算に特化したプログラミング言語です。Pythonの汎用性を保ちながら、便利さや速さを従来の言語と比較して大幅に改善し、使いやすくなっています。
Juliaはスクリプト言語ですが高速動作が可能で、構文もシンプルです。また、PythonやR言語のライブラリからも使えます。
スクリプト言語とは、開発で使用されるコードのうち可読性に優れ、簡易的に記述できるプログラミング言語のことです。従来使用されていたコンパイラ言語は人間には理解が難しい言語であったのに対し、スクリプト言語は人間がコードを読んでも、プログラムをある程度理解できるレベルにまで可読性を高め、処理できるようになっています。
一方、認知度が低く言語や技術についての情報も少ないというデメリットもあります。
4. JavaScript
JavaScriptはWebサイトで、変数や関数の引数、返り値について、実行時に型を想定して扱えるプログラミング言語です。Webアプリの作成に使え、仕事内容が豊富なことが特徴として挙げられます。
また、ブラウザからAIを活用するための「Keras.js」や「TensorFlow.js」などのライブラリが公開されています。
そのため、学習済みの機械学習モデルをWebブラウザから使用したい場合に役立ちます。
5. C++
C++は高速動作が特徴とされるプログラミング言語です。
また、C言語を拡張してオブジェクト指向を追加したもので、より効率よくプログラミングができるように作られています。C言語より開発効率がよくなるように、さまざまな拡張機能が追加されています。
大まかに説明するとオブジェクト指向とは、何をどう作るのか、「モノ」を組み立てるように表現してコンピュータに動作をさせることです。
6. Java
JavaはOSに依存せずにあらゆる環境で使用できるプログラミング言語です。
Javaは世界的にも人気の高い言語で、プラットフォームに依存しないことからWindows、Linux、iOSなど、どのOSでも動作させることが可能です。
また、JavaにはJava-MLという機械学習のライブラリも用意されていることから、AI開発を行うのにも適しています。
7. Haskell
Haskellは非常にバグが発生しにくいという特性を持つことから、安全性が求められる金融系システム、株や為替トレードなどのシステムに使用されています。
しかし、他のプログラミング言語のように便利なライブラリが用意されているわけではなく、純粋関数型言語であることから、習得や活用難易度が高い言語でもあります。
純粋関数型言語は、変数を一度定義すると再代入は行えず、関数でも指定する引数に同じものを指定すれば、何回繰り返しても同じ結果になるという性質を持っています。
8. Matlab
Matlabは科学技術計算や数値解析に強みを持つプログラミング言語です。
関数やアルゴリズム開発、行列計算、GUIなど様々なことができ、自動車・金融工学・ロボットや人工知能に活用されています。
しかし、有償のプログラミング言語であるため、使用するにはライセンスを購入する必要があります。
比較表
| おすすめ度 | 案件数 | 習得しやすさ | 教材の豊富さ | 対応ライブラリ数 | |
| Python | ◎ | ◎ | 〇 | ◎ | ◎ |
| R | ◎ | 〇 | ◎ | ◎ | ◎ |
| Julia | ◎ | 〇 | ◎ | 〇 | 〇 |
| JavaScript | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 |
| C++ | 〇 | 〇 | △ | 〇 | 〇 |
| Java | 〇 | 〇 | △ | 〇 | 〇 |
| Haskel | △ | 〇 | △ | △ | △ |
| Matlab | △ | 〇 | △ | 〇 | △ |
機械学習の開発によく使われるPythonとは？
現在、機械学習の開発に最もよく使われているプログラミング言語であるPythonについて紹介します。
TIOBE Programming Community indexではプログラミング言語の人気ランキングが公開されており、Pythonは現在1位になっています。単に使いやすいだけでなく教育や科学の分野で言語がより使いやすく進化してきたこと、そして企業からの資金援助によりさまざまな分野で活用されてきたことが人気の理由として挙げられるでしょう。
Pythonは非常に汎用性の高いプログラミング言語で、AI開発やアプリ開発、ゲーム開発、データ分析、Webサイトの作成なども可能です。そのため、Pythonを学習することで、AI開発以外にも幅広い分野で活躍できるようになります。
機械学習の言語 ライブラリ
上記でも紹介した通り、ライブラリとは汎用性の高い一連の処理を誰でも簡単に利用できるようにしたプログラミングのことを指します。
自分の目的に応じたライブラリを用いることで、一から自分でプログラムを組むことなく、簡単にプログラムを設計、実行できます。
▶機械学習ライブラリを一挙紹介！｜初心者におすすめのライブラリ5選>>
【初心者必見】プログラミング言語を独学で習得する方法
初心者の方に向けてプログラミング言語を独学で習得する方法を、
この2つにに分けて解説します。
基礎学習
まずは基礎学習です。
プログラミングスクール
1つ目の方法はプログラミングスクールに通うことです。
プログラミングスクールで学習するメリットは、挫折しづらい、カリキュラムに沿って効率よく学べる、就職・転職が有利になる、不明点をすぐに質問できることなどが挙げられます。
一人で学習するのが不安な人はスクールに通うのがオススメです。
▶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>>
書籍
2つ目の方法は書籍で学習することです。
プログラミング言語を学習するための書籍は初心者向けから上級者向けまでさまざまなものがあり、自分にあった本を探せます。
自分のペースで学習したい人にオススメです。
論文
3つ目の方法は論文を読むことです。
論文はプロの研究者が書いたものであるため、読むことで学べることはたくさんあるでしょう。
オンライン講座・サイト
4つ目の方法はオンライン講座・サイトを利用することです。
オンライン講座やサイトでは書籍と同様自分のペースで学習できることがメリットとして挙げられます。書籍と違うところは、講座によってカリキュラムが決まっているものもあるということです。
隙間時間に学習したいが、学習計画を立てるのは苦手だという人にオススメです。
応用学習
次は応用学習です。
数学・統計の知識をつける
まずは数学・統計の知識をつけることです。
AIを扱う場合、数学の知識は必須となります。音声認識や画像認識などのシステム構築・実装をプログラムする際には、数学の知識が必要と言えるでしょう。
人工知能は多くのデータを取り扱う必要があり、高校・大学レベルの微分・積分などの高度な数学の知識、統計の知識が必要となります。
実務を経験する
そしてもう2つは実務を経験することです。
実務はインターンなどを通じて経験することができます。
実務を経験することでしか得られない知識もあるでしょう。インターンではそのような知識を身につけることができます。
まとめ
本記事では、機械学習とは何なのか、そして機械学習に使われるプログラミング言語について、オススメの言語や勉強方法を解説しました。
現在、機械学習やプログラミング言語が重要となるAI業界の市場価値が上がっています。これからAIがより身近になっていく中、プログラミング言語を使った機械学習の知識があれば、就職や転職を有利に進められるでしょう。
機械学習とプログラミング言語について学習することを考えている人は、この記事を参考にしてみてください。
