こんにちは、ITプロマガジンです。
AI（人工知能）はプログラミング言語で開発・記述されており、TensorFlowやscikit-learn、Transformerといったモジュールも含めてプログラムの集合体です。ただ一口にプログラミングといっても、言語の種類やモジュールによって得意・不得意な領域があり、目的とするAIモデルとの相性があります。そこで、AI開発・運用においても、「どのプログラミング言語、モジュールを利用するか？」は重要な問題です。
そこで今回は、AI開発に適したプログラミング言語を紹介します。生成AIに関する情報も紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
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目次
AI（人工知能）の基礎知識
まずは、AI（人工知能）について基本的なポイントをおさらいしておきましょう。
AIとは
AIとは、「Artificial Intelligence」の略称です。統一的な定義は存在しないものの、人間のような知能を備え、「学習する」「推論する」といった機能を持つコンピュータの総称とされています。一般社団法人人工知能学会のWebサイトでは、一例として「人間と同じ知的作業をする機械を工学的に実現する技術」という表現が使用されています。
AIと機械学習の関係
機械学習とは、AIモデル開発においてコンピュータが学習する工程です。機械学習モデルに大量のデータを与えることで、モデルがデータに含まれるパターン・規則性を見つけ出して学習し、明確なルールを与えなくても、分析や予測などができるようになる仕組みを指します。機械学習の方法には、あらかじめ正解を教える「教師あり学習」、正解を教えない「教師なし学習」などがあります。
機械学習のアルゴリズムには、「回帰」「SVM」「ニューラルネットワーク」など、さまざまな種類があり、こうした技術によって構築されたモデルを広い意味でAIと呼ぶことも少なくありません。
AIとディープラーニングの関係
ディープラーニングとは、今日において多くのAIモデルの開発に用いられている機械学習の手法の1つです。ディープラーニングは、より多層化されたニューラルネットワークを用いることで、複雑で高度な問題に対応できる仕組みを指します。
また、通常の機械学習では特徴量の設計を人間が行う必要がありますが、ディープラーニングの場合は、自動で最適化する点も特徴の1つです。近年話題の「生成AI」や、その基盤となる「大規模言語モデル（LLM）」も、ディープラーニングの技術によって開発されています。
AI関連の開発で主に使われるプログラミング言語9選
ここでは、AIの開発に使われる代表的なプログラミング言語を紹介します。AIの開発と関係性の深いプログラミング言語は、以下の9種類です。
- Python
- C
- C++
- JavaScript
- Java
- R
- Julia
- Haskell
- Matlab
各言語がどのような特徴や役割を持つのかを解説していきます。
Python
汎用高水準言語として人気の高いPythonは、AI開発に使われる定番のプログラミング言語です。Pythonには、文法をできる限り単純化することでプログラマーの負担を減らし、実装効率を高められるという特徴があります。
また、Pythonには、「1つのことに対して、1つの明確な方法があるべき」という原則があります。これは、Perlの「同じことを実現するのに複数の方法がある」という哲学とは対照的です。この原則によって、誰が書いても似たような構造になる傾向があり、可読性・解釈性が高いという特徴もあります。そのため、プログラミング初学者に人気の言語となっています。
さらに、オープン言語であり、標準ライブラリの他に多くのサードパーティー製のツールが無料で公開されている点も、Pythonが普及した理由の1つです。AI開発においては、機械学習を使った予測分析や画像認識、インターネット上からのデータ収集（Webスクレイピング）など、幅広い用途で活用されています。実際の現場では、新規開発だけでなく、既存のモデルのカスタマイズなどの案件でも、Pythonのスキルが必要とされています。
Pythonを使う案件例としては以下が挙げられます。
| 案件名 | 【Python】AI活用事業におけるPoC開発エンジニア |
|---|---|
| 案件単価 | 〜700,000円／月（週2日） |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル・経験 | Pythonを用いたシステム開発経験3年以上,OpenCVなどの画像処理ライブラリ使用経験,顔検出・顔認識の技術の知見,REST APIの設計・開発スキル |
| 職種・ポジション | バックエンドエンジニア |
C
Javaなどの新しいプログラミング言語が登場したことにより、「存在感が低下した」と言われることもあるC言語ですが、AIの開発では一定の存在感があります。
C言語がプログラミング初学者に難しい理由の1つは、メモリやCPUなどのハードウェアリソースも考慮した記述が必要になる点です。しかしこの特徴は、限られたハードウェアリソースを有効活用しなくてはならない組込みシステムなどではむしろメリットとなります。
またハードウェアリソースを有効活用するため、同じ機能を実行するソースコードを書いた際、PythonやJavaよりも圧倒的に実行速度が速い、という特徴もあります。
これらのC言語の特徴は、ハードウェアリソースの活用と処理速度がキーポイントになってくるAIにとって非常に好ましいものです。
C++
C++は、C言語にオブジェクト指向という概念を追加したコンパイル型のプログラミング言語です。C言語の拡張版として開発された経緯があり、C言語との互換性があります。汎用性が高いうえに処理速度も速く、多くのシーンでPythonよりも高速に動作します。
これらの特徴から、C++は単体でAI全体を構築するために使われるというよりも、AI開発において高速処理が必要な部分に使われることが多いのが特徴です。「PyTorch」「TensorFlow」のように、見た目はPythonでも、中身はC++でできているというAI用ライブラリも少なくありません。Python以外のプログラミング言語と連携させることも可能で、幅広い用途で利用されています。
JavaおよびC++のスキルを持つ人材向けの案件例は以下になります。
| 案件名 | 【Python】AI活用事業におけるPoC開発エンジニア |
|---|---|
| 案件単価 | 〜700,000円／月（週2日） |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル・経験 | Pythonを用いたシステム開発経験3年以上,OpenCVなどの画像処理ライブラリ使用経験,顔検出・顔認識の技術の知見,REST APIの設計・開発スキル |
| 職種・ポジション | バックエンドエンジニア |
JavaScript
JavaScriptは、Webアプリ開発において欠かせないプログラミング言語です。Javaと名前が似ているため、初心者が混同することもありますが、特徴・機能は全く異なります。
JavaScriptは、AI本体を開発・構築するためではなく、主にフロントエンドでAIアプリケーションのUIを実装するために使用されています。代表的なライブラリは、Google社が開発した「TensorFlow.js」、Meta社開発の「React.js」です。
Java
長らく世界中で使用されているJavaでも、AIの開発が可能です。JavaのAI開発向けライブラリには、ディープラーニング対応の「DeepLearning4J」や、機械学習に特化した「Weka」などがあります。
Javaの特徴はその汎用性の高さです。WindowsやmacOSをはじめ、幅広いプラットフォームで動作するため、同じコードをさまざまなデバイスで利用できます。ただし、ハードウェアによってリソースに差がある点や、Javaを動かすためのJava仮想マシン（JVM）にもリソースを取られる点には注意が必要です。
こちらの案件では、バックエンドの開発にJavaのスキルが必須となっています。
| 案件名 | 【Java/React.js】AI開発におけるフルスタックエンジニア |
|---|---|
| 案件単価 | 〜700,000円／月（週5日） |
| 勤務地 | フルリモート |
| スキル・経験 | React + React Admin,Java + SpringBoot,PL以上の経験,要件整理〜設計〜開発〜テストまでを1人でこなした経験 |
| 職種・ポジション | フロントエンドエンジニア,バックエンドエンジニア |
R
R言語は、統計解析向けのプログラミング言語で、ニュージーランドのオークランド大学に所属していた学者によって開発されました。統計解析やデータの可視化に特化したプログラミング言語で、膨大な量のデータを読み込ませて分析し、グラフや表などを用いた人間が認識しやすい形のレポートにまとめることができます。AI開発においても、主に分析や可視化に重宝される言語です。
Pythonも統計解析ができるプログラミング言語ではあるものの、比較的汎用性が高いモジュールが多いのに対して、R言語は統計解析に特化している点が大きな特徴で、その分、用途はPythonよりも限定的と言えます。
Julia
Juliaは、2009年に開発が始まり、2012年にオープンソースとして公開された比較的新しいプログラミング言語です。Juliaの最大の特徴は処理能力の高さにあり、動的言語のなかでは屈指の速さを誇っています。動的言語は一般的に、最適化などの処理を実行時に行うため、静的言語と比べると処理速度が遅くなりがちです。しかしJuliaは、JITコンパイルにより高速な処理を実現しています。AI開発においても、数値演算を高速で行えることから注目度が高まっています。
なおかつ、浮動小数点数計算、線型代数学、高速フーリエ変換、正規表現照合など、豊富なライブラリが用意されている点も大きな魅力です。
Haskell
Haskellは純粋関数型プログラミング言語の1つで、数式の処理に優れているのが特徴です。バグが発生しにくく、メンテナンス性が高いといった点から、信頼性が重視される業界で注目を集めています。一例として、株・為替トレードなどを中心とした金融分野のシステムや、セキュリティが重視される現場などで採用されています。
ただし、独自の概念を持っているため習得難易度は高く、他の言語で学んだ知識を応用することも困難です。他のプログラミング言語と比べるとAI開発向けのライブラリも少なく、利用するシーンは限定されます。Pythonのようにあらゆる用途に使えるプログラミング言語ではなく、厳密な数式処理などが必要な場面で真価を発揮します。
Matlab
Matlabは、行列計算や配列処理を得意とするプログラミング言語です。関数やアルゴリズムの開発、GUIの作成など、さまざまな用途に対応しています。なお、使用する際は有償でライセンスを購入する必要があります。
Matlabには、統計解析や機械学習、画像処理など、用途ごとに使用できる多数のツールボックスが用意されているため、専門性の高い処理を効率的に行えるのが大きな特徴です。一例として、自動車業界では自動運転認識アルゴリズムの開発、車両制御システムの開発などに使われています。また、C言語やC++、Java、Pythonといった他のプログラミング言語との連携にも対応しています。
AI関連の開発でおすすめの言語は？
プログラミング言語の人気を示す指標の1つである「TIOBE Index」が発表した2025年5月のデータによると、圧倒的な人気を持つ言語は「Python」です。その次が「C++」、そして「C」という順位になっています。
この結果から、AI開発におけるプログラミング言語は、「Python」および「C/C++」が選択肢になるでしょう。
特にPythonは海外での注目度が高く、AI開発に役立つライブラリも豊富で、第一の選択肢です。一方でC/C++は、ハードウェアリソースの利用効率のよさ、ひいては処理効率性の高さで優位性を持っています。AI開発に携わりたいのであれば、この3つの言語を習得しておくとよいでしょう。
プログラミング言語以外に身に付けるべきAI関連のスキル
AIの開発にはプログラミング言語の習得が必須ですが、それだけでよいわけではありません。ここでは、プログラミング言語以外に身に付けるべきスキルについて解説します。
AIモデル設計
AIモデルの設計は、AI開発において重要なスキルの1つです。AIモデルの設計には、解決したい課題などを明確にしてAIの方針を決定し、目的を達成するために適した構造やアルゴリズム、学習方法などを判断するスキルが欠かせません。また、決定に基づいて学習に使用するデータの収集や加工、トレーニングといった一連のプロセスをこなす必要があります。
そのためには、AIに関する深い理解とともに、機械学習の理論やデータ処理の技術など、幅広い知識が必須です。もしもモデル設計が不適切だったり、不十分だったりすると、「誤りが多い」「精度が低い」など、実用性が低いAIになってしまう可能性が高いでしょう。
ファインチューニング
開発済みAIモデルの特徴を把握し、目的に応じて再学習させて調整するファインチューニングのスキルも求められます。これは、クラウドサービスやHugging Faceといったプラットフォームを通じて、世界中の企業や研究機関が開発した高性能な基盤モデルを使用する開発手法も多いためです。
基盤モデルをファインチューニングすれば、ニーズにマッチした性能を持つAIを開発する際に、ゼロからモデルを作る必要がありません。事実、既存の基盤モデルを使用したAI開発は増加傾向にあり、今後もニーズが見込まれます。こういったニーズに応えるには、既存のAIモデルにどのようなものがあるのかを知り、応用方法を正しく理解しておく必要があります。
数学的な知識
AI開発には、数学的な知識も必要です。具体的には、微分・積分・線形代数・統計・確率といった、理系の大学受験レベルの知識が求められます。この理由は、AIのアルゴリズムには、微分・確率といった高度数学が当たり前に使われているためです。
逆に言えば、このような数学の知識がない状態だと、既存のアルゴリズムを理解することが難しく、応用のハードルも上がります。知識がない状態でも既存のライブラリを使えばある程度のものは開発できるものの、実務上は支障が出るでしょう。本格的にAIの開発を行いたいのであれば、数学的な知識を学習する必要があります。
大規模言語モデル
近年のAI開発では、大規模言語モデル（LLM）についての知識も欠かせません。昨今、AIを使ったチャットボットの開発、文章生成や要約、学習支援など、さまざまな分野で大規模言語モデルが使用されています。
大規模言語モデルは日常生活で触れる機会が急増している技術であり、「AIイコール大規模言語モデル」というイメージを持つ人も決して少なくありません。実際に、サービス業での顧客対応をはじめ、コンテンツ生成やコード生成など、多岐にわたるプロジェクトで導入が進んでいます。こうした背景から、大規模言語モデルの知見があると、参画できる案件の選択肢も広がります。
クラウドサービス
AI開発者には、AWSやGoogle Cloud、Azureといった主要なクラウドサービスを扱うスキルも必要です。大規模なAIを開発するには高性能・膨大な計算リソースを用意しなければなりませんが、自前で環境を整備すると高額なコストがかかります。
そのため、開発コストを抑えることを目的に、必要な時だけ使えるクラウドサービスを活用する手法が広く採用されています。クラウドサービスであれば、必要に応じて拡張することも可能で、セキュリティの面でも安心です。実務の現場では、クラウドサービスを使った開発のスキルが求められると考えておきましょう。
AI（人工知能）の開発ができる職種
AIの開発ができる職種にもいくつかありますので紹介していきます。
AIエンジニア
AIエンジニアは、AIモデルの設計から開発、学習データの前処理、性能評価に至るまで、幅広い工程を担う職種です。自然言語処理や画像認識、予測分析など、用途に応じて最適なアルゴリズムを選定・実装し、実用的なAIシステムを作り上げます。
高度な数学的知識に加え、Pythonをはじめとしたプログラミング言語や、TensorFlow・PyTorchなどのフレームワークに精通していることは必須です。また、AIを組み込む対象によっては、電子回路や機械制御といったハードウェアに関する知識が必要なケースもあります。
AIエンジニアの年収や将来性については、以下の記事で詳しく解説しています。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、AI技術のなかでも学習工程のスペシャリストとして、学習アルゴリズムの選定・構築や運用を行います。
特に、特徴量の設計やハイパーパラメータの最適化、運用環境への展開といった工程も担当し、精度向上を目指します。プログラミングスキルに加え、数学や統計の素養、クラウド環境やDockerなどの実装スキルも必要とされ、実用化までの一連のプロセスに関わる実務能力も欠かせません。
機械学習エンジニアの将来性やニーズについては、こちらの記事で詳しく解説しています。
データサイエンティスト
データサイエンティストとは、膨大な企業からのデータを集め分析し、そこから必要な情報を取り出したり、読み解く職種です。
また、AIを用いて新しい価値を提供する職種でもあります。分析にはPythonやR、SQLなどのプログラミングスキルが不可欠であり、統計解析の知識に加え、結果を分かりやすく伝えるためのプレゼンテーション能力やコンサルティング力も求められます。
データサイエンティストに求められるスキルや目指し方に関しては、こちらの記事をご一読ください。
AI（人工知能）プログラミングの習得方法
AI関連のプログラミングスキルを習得しようと思っても、必要な知識が多く、言語の種類も多いので、学習方法について迷う方も少なくないでしょう。ここからは、AI関連のプログラミングスキルを学ぶ方法についてご紹介します。
プログラミングスクールに通う
一番手っ取り早いのはプログラミングスクールに通うことです。
AIエンジニアの多くが使用するPythonやC/C++などの言語を教えているプログラミングスクールは多くあります。
スクールに通うメリットとして、初心者からでも学習を始めることができる点や分からなかった時は質問できる点が挙げられるでしょう。スクールによっては課題として、成果物を作るケースも多く、実績にすることもできます。
教材を使用して独学で勉強する
オンライン教材で勉強をするのも1つの選択肢です。
例えばUdemyはオンライン学習サービスとして有名でしょう。
UdemyではAIの学習に必要なネットワークの教材はもちろん、さまざまなプログラミング言語の教材を取り揃えています。
Udemyは、5,000〜20,000円程の有料教材を購入し、自身のペースで学習を進められます。高頻度でセールを行っており、教材によっては20,000円以上するものが1,600円で勉強ができるチャンスもあるので確認してみましょう。
カリキュラムでは初心者向きに機械学習の基礎のものから、中級向け、専門性レベルまで幅広く用意されています。
まとめ
AIの開発には、利用目的や予測の種類に応じてさまざまなプログラミング言語・モジュールが使われています。「どのようなAIの開発に携わりたいのか」「AI開発によって何を実現したいのか」によって、習得する言語・モジュールは異なります。
また、プログラミング言語以外にも、数学やクラウドサービスなどに関する多くの知識やスキルが必要なため、多角的に学ぶことが重要です。AI開発に携わりたいのであれば、中長期的なビジョンを描き、学ぶべき分野と必要なスキルを見極めましょう。
- 高額案件を定期的に紹介してもらいたい
- 週2日、リモートワークなど自由な働き方をしてみたい
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