Pythonによる人工知能の作り方|ライブラリの種類も解説

最終更新日:2024年3月11日

この記事では、PythonによるAI(人工知能)の作り方やライブラリの種類などについて、言語の特徴も交えながら分かりやすく解説します。

Pythonは多くのシステム開発に利用されていますが、技術の発展が期待されるAI(人工知能)開発に用いられる言語としても有名です。Pythonは記述が簡易、かつライブラリが豊富であるなど、開発を効率的に進める要素を多数備えています。

Pythonを使った人工知能開発に興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください。

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この記事のまとめ

  • Pythonは人工知能開発に適した言語であり、機械学習や数値計算、データ分析などが強みである
  • Pythonは豊富なライブラリとフレームワークがあるため、人工知能の複雑な処理を簡素化できる
  • 人工知能開発に関わるためには、Pythonのスキルを習得しエンジニアとしての市場価値を上げる必要がある

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Pythonとは

Pythonとは、人工知能(AI)の開発に用いられ、機械学習やデータ分析に強いことで注目されているオープンソースのプログラミング言語です。ソースコードがシンプルで可読性が高いため、初心者でも理解しやすくおすすめの言語といえます。

Pythonは、データと関連するメソッドを1つの「オブジェクト(モノ)」として管理するオブジェクト指向の言語に分類されます。オブジェクト指向の言語はPythonのほかにも、JavaやC#、Ruby、PHPなどがあります。

Pythonでできること

Pythonは機械学習による人工知能の開発に適している言語です。Pythonを用いれば、大量のデータをもとにあらゆるパターンを学習し、それを繰り返すことで人工知能の性能向上を図れます。

また、Webサービス・アプリの開発やWeb上のデータを収集するスクレイピング、データ分析、ブロックチェーンの開発など幅広いプログラムに使用されています。

たとえば、スクレイピングではWebページから必要な情報だけを短時間で収集でき、人の手で作業するよりも優れた速度で効率的な情報収集が可能です。ほかにも、Pythonを使えばこれまでは人の手によって行われていた作業が自動化でき業務効率化につながっている事例も多くあります。

特にPythonは、人工知能開発にも使用される機械学習といったデータ分析を強みとし、連携できるシステムが多く応用範囲が広いことが魅力といえます。機械学習によって人的リソースを最小限に抑えた自動化や傾向を捉えた予測、人・物・音の認識などが可能です。

関連記事:Pythonとは?特徴やできること・活用事例などを解説!

AI(人工知能)とは

AI(人工知能)とは、人間の知的思考をソフトウェア上で再現したシステムです。与えられた情報の特徴を読み取り分析・推測した上で処理を加えるなど、まるで人間の学習能力を備えたシステムといえるでしょう。一方、一般的なシステムは与えられた情報に従って計算を行い、結果を出力します。

人工知能の技術を活用し、業務自動化を進める企業も見られるようになってきており、身近なところでもその技術が活かされています。たとえば、チャットボットや自動運転、医療における画像診断など、あらゆる領域で利活用されています。

機械学習について

機械学習とは、大量のデータからシステムに特徴を学習させる技術です。入力するデータの量が多いほど精度の高い学習ができます。機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類でき、目的に応じて使い分ける必要があります。

教師あり学習

大量の入力データとそれに対応する出力データの組み合わせをモデル(教師)とする学習手法です。たとえば、画像に犬が写っているか否かを判別させる場合、犬が写っている画像には正解・写っていない画像には不正解を示す解を組み合わせたデータを大量に与えます。これらのデータから最適解を導くための特徴を学習し、判別ができるようになります。

教師なし学習

教師なし学習とは、入力データのみを与えて学習させる手法です。教師あり学習のように解が存在しないため、分類(先ほどの犬が写っているかの判定)などはできません。教師なし学習は、大量のデータの特徴を見つけられます。たとえば、「自転車を購入する人は空気入れも一緒に購入する傾向がある」など、入力データの特徴を見つけることが可能です。

強化学習

強化学習は、AIに選択肢を与え、選んだものを評価させます。そして、このサイクルを繰り返すことで解を与えずとも最適な行動を実現するよう学習させる手法です。たとえば、自動車の自動運転や将棋AI、囲碁AI、その人に適した広告を表示するパーソナライズ広告などは強化学習に基づいたシステムです。

ディープラーニングについて

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳を模倣した人工知能の手法を多層に組み合わせた機械学習技術です。

昨今のAIは簡単な問題を解く、簡単な特徴を見つけるといったシンプルな処理を可能にするものでした。しかし、ディープラーニングによって、複雑な特徴を発見したり難解な問題を扱ったりできます。

ディープラーニングの最大の特徴は、多層の機械学習を介して高精度なデータ分析を可能にする点です。そのため、音声などの特徴を指定するのが難しいデータの学習ができるようになりました。

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AI(人工知能)開発になぜPythonが使われるのか

Pythonはシンプルで学習コストが低い、標準ライブラリが豊富、外部ライブラリが充実しているなど、高品質なプログラムを素早く開発するための要素を備えています。また、プログラミング初心者からベテランエンジニアまで広く使われている人気の言語です。

さらに、人工知能開発に適した言語としても広く認知されています。ここからは、人工知能開発にPythonが使われる理由を、言語の特徴や強みを交えながら解説していきます。

科学技術計算の分野で強み

Pythonは海外コミュニティを中心に、科学技術計算分野で評価されており、新技術の実装にも使用されています。また、ライブラリが豊富なため、従来の科学技術計算で主流言語であった「R」と同様の処理が、Pythonでもほぼ可能です。Pythonは、科学技術計算分野の筆頭言語ともいえるほど注目されています。

ライブラリ、開発環境の充実

多くの研究者がPythonを評価するにつれ、海外コミュニティはより活性化し、統計や数理モデルを専門に扱わない一般のITエンジニアでも使用可能なライブラリが増えました。特に人工知能開発に欠かせない機械学習をサポートするライブラリが増え、大幅な開発コスト削減につながっています。

教育用言語としての人気

米国のコンピュータサイエンス教育において、Pythonは使用率が高いです。また、日本国内の大学でも2000年代終盤以降、Pythonを教育用言語として採用するケースが増えています。こうした背景が、Pythonを扱うエンジニア数を増やし、人工知能開発における人材調達・教育コストの面で他言語よりも有利な状況を作り出しています。

大企業での導入実績がある

Pythonは、大企業にも導入されていることから信頼性の高い言語といえます。動画サイトやSNSといったWebサービス・アプリケーション、仮想通貨取引を実現するブロックチェーン開発にも使われています。このように、Pythonを用いた事例が身近なところに存在し多くの人に利用されていることが、その人気と信頼性を証明しています。

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AI(人工知能)開発で用いられるPythonライブラリ

PythonにはAI(人工知能)開発に便利なライブラリが多数あります。そのため、人工知能開発に挑戦したい初心者の方にとっても扱いやすく学習しやすいおすすめの言語です。では、Pythonの豊富なライブラリとは、具体的にどのようなものがあるのでしょうか。

ここでは、AI(人工知能)開発に用いられるPythonライブラリを6つ紹介します。

NumPy(ナムパイ)

NumPyとは、Pythonで数値計算を高速・効率的に行うための科学技術計算用ライブラリです。大量のデータを効率的に処理するだけでなく、ベクトルや配列といった多次元計算、関数計算などに役立ちます。オープンソースで利用できる上、使いやすさと高いパフォーマンスが強みです。

Pandas(パンダス)

Pandasとは、データ解析に役立つライブラリです。データフレームと呼ばれるインスタンスを作成し、データの検索や結合、欠損地の補完が可能です。また、PandasはC言語とPythonで作成されたライブラリなので、Pythonのみのデータ分析よりも高速に処理できます。

Matplotlib(マットプロットリブ)

Matplotlibとは、リストなどさまざまなインスタンスをもとに、グラフやイメージを描写するライブラリです。折れ線グラフや円グラフ、3Dグラフを簡単に作成できるので、人工知能の予測精度などを可視化する際に利用します。画像解析や数値解析、シミュレーションの可視化などを容易にし、人工知能開発に活用されています。

sckit-learn(サイキットラーン)

sckit-learnとは、Pythonで機械学習を簡単に実装するためのライブラリです。分類、回帰、クラスタリング、次元削減などさまざまな機械学習用のクラスが準備されており、入力値を与えるだけで機械学習モデルが作成できます。また、NumPyやMatplotlibとの連携が簡単で、データの前加工や作成したモデルの精度検証など、機械学習のすべての工程が実装できるなどの特徴があります。

TensorFlow(テンソルフロー)

TensorFlowは、機械学習の中でもディープラーニングに特化しています。ディープラーニングは人工知能開発で重要なため必要不可欠なライブラリですが、比較的上級者向けのライブラリとなります。Pythonの文法だけでなく、大学数学の知識がないと扱うのは難しいです。

Keras(ケラス)

Kerasとは、TensorFlow同様ディープラーニングに特化したライブラリです。TensorFlowより直感的に開発でき、画像の分類・補正・類似検出や物体検出などを短いコードで実装できます。また、KerasはTensorFlow上で動くため、ディープラーニング初心者にもおすすめです。

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PythonによるAI(人工知能)の作り方

人工知能は今後も拡大が期待されており、私たちの生活を大きく変えうる技術といえます。将来的には人間の知能を超えるともいわれる人工知能ですが、一体どのようにして作られているのでしょうか。

ここでは、Pythonを使った人工知能構築の手順について解説します。実際の開発手順はプロジェクトや企業によってさまざまですが、主に以下の4つのステップで開発するのが一般的です。

人工知能の概要設計

まず、人工知能の概要を設計します。ここでは、用途・目的に応じて人工知能の機能(画像認識、文字認識、予測など)を決め、開発用ライブラリ・フレームワークを選定し、AIの大枠を作ります。また、人工知能に対する学習方法(教師あり学習など)の選択も必要です。

学習用データの収集

次に、学習用データの収集を行います。人工知能は「機械学習」によって精度が向上するため、機械学習用のデータが多ければ多いほど良いです。企業内システムとのAPI連携やIoTデバイスの活用などにより、大量のデータを収集します。

学習済みモデルの構築

収集したデータを使って機械学習やディープラーニングを行います。「TensorFlow」や「scikit-learn」などのライブラリを用いて学習モデルを作成し、精度を調査し問題ないか検証します。
ただし、学習モデルには種類があるため使途によって使い分けに注意が必要です。

学習済み人工知能モデルを製品・サービスに実装

学習済みモデルの構築が完了したあとは、プログラミングによって人工知能をサービスに組み込んでいきます。「人工知能」「データ」「計算用デバイス」「出力」をプログラムでつなぎ、1つの線を作るイメージです。近年は学習済み人工知能モデルをWeb上に配置し、API接続によって利用する方法も頻繁に使われています。ただしこの場合、APIを呼び出すプログラムが必要です。

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初心者がPythonでAI(人工知能)を作るには?

Pythonは人工知能との親和性が高いといわれています。そのため、人工知能に興味を持ち、自らの手で開発してみたいという思いからPythonを学んでいる方も多いでしょう。

ここからは、初心者がPythonでAI(人工知能)を作る方法を紹介します。学習方法を間違えると、知識を得るまでに大幅な時間がかかる可能性があります。正しい学習方法を確認し、効率的に習得しましょう。

入門本でPythonを学ぶ

Pythonで人工知能を作るにはPythonの知識が必須です。Pythonの文法はほかのプログラミング言語と比べて直感的で、ルールも少ないです。しかし、書き方を少し間違えると動かないので、基礎をしっかり押さえる必要があります。文法や関数の定義方法は入門本で体系的に学べます。自分に合った入門本を見つけ最低限の基礎知識を身につけましょう。

サンプルコードを変更してみる

入門本で一通りPythonの文法が理解できたら、いよいよ機械学習に挑戦です。機械学習の解説書を購入し、サンプルコードを変更しながら理解を深めましょう。

機械学習のソースコードは難易度がやや高めですが、実際に手を動かし繰り返しやってみるアウトプットが効果的です。サンプルコードを実行したあとは必ずほかのパターンも検証してみるなどして理解を深めましょう。

また、サンプルコードを変更すると動かなくなる場合がありますが、その場合はエラーコードで検索しましょう。自力で解決を繰り返すうちに知識が蓄積されていきます。

関連記事:未経験からPythonエンジニアになるには?学習方法や需要・将来性も紹介

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Pythonの習得におすすめの学習ツール

人工知能開発に欠かせないPythonの習得には、さまざまな学習ツールが活用できます。数多くある書籍やオンラインサービスの学習教材の中から、学習しやすいツールを選択することがポイントです。また、Pythonに関するコミュニティに参加し、情報収集をしたり意見交換をしたりするのも1つの手です。

学習に割ける時間の程度や自分に合うかどうかなどを考慮し、効率の良い学習ツールを選択できると良いでしょう。以下では、Pythonの習得におすすめの学習ツールを紹介します。

おすすめの学習サイト

学習サイトにはProgateやドットインストール、Udemyなどがおすすめです。基礎レベルの知識であれば無料で学習できるものが多いですが、応用レベルの知識になると有料で提供されているケースが多いです。また、Pythonに限らずほかのプログラミング言語についても学べるのもメリットといえます。

ただし、料金体系はサブスクリプション型や買い切り型など学習サイトにより異なるため、有料サービスを利用する際は事前に確認しましょう。

学習サイトはコンテンツが充実しており、無料であっても実際にコードを入力しながらプログラムの動きを確認できたり、学習の進捗度が可視化されていたりと効率良く進めていけます。

おすすめの学習教材・講座

Pythonに関する学習教材や講座は豊富にありますが、基礎知識であればまずはお金をかけずに試せる学習方法を選択するのがおすすめです。以下のような無料で学習できる教材を利用し、その後足りないスキルや応用知識を身につける術として有料教材を検討すると良いでしょう。


東京大学と京都大学がそれぞれ提供している教材は、パワーポイントやPDFなどで無料で閲覧でき、基礎から理解を深めていく内容です。Python初学者でも自分のペースで読み進められるため、じっくり理解を深めるインプットに適しているといえます。

Python.jpが提供している「ゼロからのPython入門講座」は、コードを入力しながらチュートリアル形式で基礎が学べる内容です。Google社が提供するGoogle Colaboratory(Colab)を使いますが、Colabは無料かつ環境設定が不要で利用できるため、初心者でも簡単にPythonを実行できます。さらに、実際にプログラムを作る演習問題もあり、スキルの定着具合を確認できる点もおすすめです。

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人工知能やPythonに関するよくある質問

人工知能は今後も期待される技術であり、興味を持つ方も増えています。それゆえ、人工知能開発に欠かせないPythonを学ぶ人も同様に増えているといえます。また、人工知能やPythonに関心がある方々からは以下のような質問が寄せられています。

Q1.なぜPythonは人工知能開発に向いているのですか?

人工知能を実現するためには、大量のデータ処理が必要です。その点において、Pythonはライブラリやフレームワークが充実しているので、人工知能開発に向いている言語といえます。ライブラリやフレームワークが豊富であれば、複雑な処理もより簡単に実装できます。

Q2.Pythonでできることを教えてください

Pythonは、人工知能開発に必須である機械学習に役立ちます。また、膨大なデータから特徴を抽出できるためWebスクレイピングや分析・画像判別も可能で業務効率化にも役立ちます。そのほか、Pythonを使用したWebアプリケーション開発やブロックチェーン開発などにも使われています。

Q3.PythonとAIはどういう関係ですか?

PythonはAI(人工知能)を実装するためのプログラミング言語の1つです。人工知能開発にはほかの言語も使われますが、Pythonが得意とする数値計算・画像解析・データ分析などの機械学習やディープラーニングが必要不可欠です。Pythonは人工知能開発に有効な言語として広く認知されています。

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まとめ

PythonはAI(人工知能)開発に特化した言語です。そのため、人工知能開発に携わりたいのであればPythonを習得するのがおすすめです。人工知能の技術は今後も発展が期待されており、開発に必要なPythonエンジニアの需要も増していくと予想されます。

人工知能開発に役立つPythonの知識やスキルを習得すれば、エンジニアとしての市場価値を上げられるだけでなく、年収アップにつながる可能性も高いでしょう。まずは入門書や学習ツールでPythonの基礎を押さえスキルの向上を目指しましょう。

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