Webから科学技術計算まで幅広い分野に対応!Pythonが人工知能開発の覇権を握った理由とは?なぜ人工知能開発でPythonが活用されるのか?背景・作成手順を解説

最終更新日:2020年10月27日

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Pythonは、人工知能(AI)開発の分野において、近年急速に需要を伸ばした言語です。あらゆる分野で人工知能の活用が進む今、Pythonエンジニアの需要も右肩上がりの傾向にあります。また、すでにPythonによる実務経験を持つエンジニアであれば、人工知能開発に携わることで、年収・キャリアの向上が見込めるでしょう。ここでは、人工知能とPythonの関係性や、よく使われるライブラリ、実際の開発手順などを紹介します。

1. 人工知能開発になぜPythonが使われるのか

まず、人工知能開発にPythonが使われる理由を、Pythonの特徴を交えながら解説します。Pythonはプログラミング初心者から職業プログラマーまで広く使われており、人工知能開発やWebアプリ開発で頻繁に用いられています。

シンプルで学習コストが低い構文、1行で複数の処理を記述できること、標準ライブラリの豊富さ、外部ライブラリの充実度など、「高機能なプログラム」を素早く開発するための要素を備えていることがPythonの特徴であり、強みでもあります。こうしたPythonの特徴・強みを踏まえたうえで、人工知能開発に使われる理由を整理してみましょう。

科学技術計算の分野で強み

Pythonは海外の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、新技術の実装はPythonで行われていました。また、ライブラリの充実で、従来の科学技術計算における主流言語「R」で可能なことが、Pythonでもほぼ可能になっています。実際に心理学やニューロイメージング(脳の活動を画像として計測する方法)の専門家のひとりは、それまでRで行っていた活動の大半をPythonに置き換えたと述べています。

ライブラリ、開発環境の充実

このように海外の研究者たちがPythonを評価するにつれ、海外のコミュニティはより活性化し、徐々に一般のITエンジニア(統計や数理モデルを専門に扱わないエンジニア)でも使用可能なライブラリが増えていきました。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、人工知能開発のコストが大きく削減されています。

教育用言語としての人気

さらに、米国のコンピュータサイエンス教育において、Pythonはトップクラスの使用率を誇る言語です。米国の大学におけるプログラミング初等教育では、Pythonが頻繁に用いられています。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ました。こうした背景が、Pythonを扱うエンジニアの底辺を拡大させ、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ると言えます。

2. 人工知能開発で用いられるPythonライブラリ

次に、Pythonの強みのひとつである「ライブラリ」について解説します。Pythonには開発効率を上げるためにさまざまなライブラリが用意されており、専門知識を持たない人材でも複雑な処理を実装できるようになっています。以下は、人工知能開発で特に使用頻度が高いライブラリの一例です。

NumPy

数学的な計算に特化したライブラリで、「行列」「微分」「三角関数」などの計算を比較的容易に行えます。Pythonのさまざまなライブラリの中でも、最もベーシックで使用頻度が高いもののひとつです。

scikit-learn

機械学習用ライブラリの代表格で、機械学習に必要な数理モデルを内包しています。
例えば教師あり学習では「線形回帰」「アイソトニック回帰」「ニューラルネットワークモデル」「特徴量選択」、教師なし学習では「混合ガウスモデル」「多様体学習」などの機能が利用可能です。また、データ変形やデータセット読み込み用の機能も持っており、機械学習の材料がひととおり揃っているライブラリと言えるでしょう。scikit-learnの開発コミュニティはかなり活発で、現在も開発・改良が続けられています。

TensorFlow

機械学習の中でもディープラーニングに特化したライブラリです。Googleによって開発され、比較的上級者向けのライブラリとして知られています。現在の人工知能開発はディープラーニングと切り離すことができないため、人工知能開発ではほぼ必須のライブラリと言って良いでしょう。TensorFlowを扱うためには最低でもPythonを実用レベルで習得していることと、大学数学の知識が必要です。

Keras

こちらもTensorFlowと同じくディープラーニング用のライブラリです。ただし、TensorFlowに比べるとやや扱いやすく、直感的な開発が可能になっています。TensorFlowの上部で動く(Kerasの裏でTensorFlowが動作する)ように作られているため、TensorFlowとセットで習得しても良いでしょう。

Matplotlib

「描画」に特化したライブラリで、線グラフや棒グラフ、3Dグラフなどが比較的容易に描けるようになります。人工知能開発では、人工知能の予測精度可視化などに使用することが多いでしょう。また、数値解析や医療用の画像解析、ロケットや津波のシミュレーションなど広範な分野で、学生や職業プログラマー、研究者などに使われています。

pandas

データ解析用ライブラリで、データの統計量の可視化・グラフ化などを得意とします。
Pythonにおけるデータ分析・機械学習では必須のライブラリのひとつです。pandasのコア部分は、PythonとC言語で構成されており、Pythonのみのデータ分析よりも高速な処理が可能です。また、データ読み込み・並べ替え・欠損値の補完・といった「データの下準備」を行う機能が搭載されており、データ分析にかかる時間と労力を大幅に減らすことができるライブラリです。

3. Pythonによる人工知能構築の手順

最後に、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4つのステップがよく使われると考えて良いでしょう。

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(学習モデル)の選択も必要です。現在は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つが主流になっています。

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を集めるわけです。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。機械学習・ディープラーニング用のツールとしては前述した「TensorFlow」のほかにも「Azure ML」や「Amazon Machine Learning」「Dialogflow」などがあります。

学習済み人工知能モデルを製品・サービスに実装

人工知能の学習が完了したあとは、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、ひと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。ただしこの場合でも、APIを呼び出すプログラムが必要です。

4. まとめ

Pythonは、人工知能(AI)開発の分野で近年急速に需要を伸ばした言語です。あらゆる分野で人工知能の活用が進む今、すでにPythonを習得し、実務経験があるエンジニアであれば、人工知能開発に携わることで年収・キャリアの向上が見込めるでしょう。また、Pythonの知識がないという方も、是非今後の習得を検討してみてください。

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