AIプログラミングとは？できることや活用事例、おすすめの言語について解説

AIプログラミングとは？できることや活用事例、おすすめの言語について解説

AIプログラミングについて耳にする機会は増えていますが「実際になにができるのか」「どんな場面で使われているのか」「どのプログラミング言語を使えばよいのか」といった点を理解している人は少ないかもしれません。

そこで今回は、AIプログラミングの全体像から活用事例、使用されるプログラミング言語までをわかりやすく解説します。AIプログラミングの導入を検討する際は、ぜひ参考にしてみてください。

AIプログラミングとは

AIプログラミングとは、人工知能（AI）を使ったシステムを作るためのプログラミングを指します。最近では、スマートフォンの音声アシスタントや、ネットショッピングでのおすすめ機能など、私たちの身の回りでもAIが多く使われています。AIプログラミングは、このような便利な機能を作るために欠かせない技術です。

AIプログラミングとプログラミングの違い

AIプログラミングとプログラミングは、どちらもコンピューターにやってほしいことを指示する点では共通していますが、そのやり方や役割には大きな違いがあります。

AIプログラミングとプログラミングの違いは、以下のとおりです。

AIプログラミングでできる4つのこと

AIプログラミングは、単にシステムを作れるだけでなく、私たちの生活や仕事を大きく変えられる技術として注目されています。本節では、AIプログラミングでできる代表的な4つのことを解説します。

画像認識

画像認識は、写真や映像の中から、なにが写っているかを理解する技術です。スマートフォンの顔認証で、本人確認を行うような場面で活用されています。画像認識には、大量の画像データが必要です。AIは大量の画像を見て「これは猫」「これは犬」といったパターンを覚えて学習し、判断できるようになるのです。

異常検知

異常検知は、通常と違う状況を見つけ出す技術です。人間が「なにかおかしい」と感じるところを、AIはデータをもとに判断して検知します。不正なクレジットカード利用を発見したり、工場にある機械の故障を早めに見つけたりできます。

異常検知は、人の目では気づかない小さな変化にも反応できるため、安全性の向上につなげることが可能です。

予測

AIは、過去のデータをもとに、未来に起きそうなことを予想することも可能です。商品の売れ行きを予測し、在庫を適切に管理するのにAIを利用している企業もあります。交通量を予測して渋滞を避けることも、AIなら可能です。過去のデータからパターンや傾向を分析し、同じような状況になった際に起こる状況を予測しています。

自然言語処理

自然言語処理は、人間の言葉をコンピューターが理解し、使用するための技術です。たとえば、話しかけると答えてくれるスマートスピーカーや、文章の自動翻訳もこのAI技術によって実現しています。自然言語処理は、言葉を使うすべてのシーンで役立つため、注目を集めている分野です。

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AIプログラミングの活用事例

AIプログラミングは、すでに私たちの生活や社会の中で幅広く使われています。本節では、4つの業界に分けて、AIプログラミングがどのように使われているのか、具体例を交えながら紹介します。

金融業

金融業界では、お金の流れの正確な管理や、リスクの予測にAIが活用されています。たとえば、次のような場面でAIが活躍しています。

＜金融業の活用事例＞

不正検知：クレジットカードの利用履歴をAIが分析し、不正な利用を検知

株価の予測：過去の株価データや経済ニュースをもとに、AIが今後の株価の動きを予測

ローン審査：AIが申込者の収入や支出、信用情報などを判断して返済能力を評価

小売業

スーパーやネットショップなどの小売業でも、利用者によりよいサービスを提供するためにAIは有用です。たとえば、次のような活用事例があります。

＜小売業の活用事例＞

需要予測：季節や天気、過去の売れ行きをもとに、どの商品がどの程度売れるかを予測

おすすめ商品の表示：ECサイトで過去の購入履歴や閲覧商品を分析し、パーソナライズしたおすすめを表示

在庫管理：商品が売れそうなタイミングを判断し、自動で在庫を調整

物流

荷物を運ぶ物流の現場では、正確でスピーディーな配送が求められるため、AIが有用です。たとえば、次のような活用事例があります。

＜物流の活用事例＞

ルート最適化：交通情報や道路状況を分析し、配送トラックが最短で荷物を届けられるルートを提案

配送予測：天気や過去の配送データをもとに、荷物がどのくらいで届くかを予測

教育

教育の分野でも、AIは子ども一人ひとりの学びをサポートしてくれる強力な味方です。たとえば、次のような活用事例があります。

＜教育の活用事例＞

個別学習支援：学習履歴やテスト結果をもとに、その子にあった問題や学習内容を提示

自動採点：回答が正しいかどうかを判定

AIプログラミングにおすすめの言語4選

AIプログラミングを学ぶうえで、どのプログラミング言語を選ぶかは重要な選択です。言語によって、できることや得意な分野が違うため、目的にあった言語を選ぶことが大切です。本節では、AI開発でよく使われている、代表的な4つのプログラミング言語を紹介します。

Python

Pythonは、AIプログラミングをはじめる人にとって、最も人気がある言語です。文法がシンプルで読みやすく、初心者でも比較的学びやすいことが特徴です。AI・機械学習に特化したライブラリが、豊富に用意されています。

C++

C++は、動作の速さと細かい処理が得意な言語です。AIの中でもとくに、リアルタイム性や高性能が求められる場面で使われています。大規模なAIシステムや組み込みAIなどで活躍します。自動運転車の制御プログラムや、複雑なAIシミュレーションにも適した言語です。

Julia

Juliaは、数値計算が速く、AIやデータ分析に特化した比較的新しい言語です。PythonとC++のいいとこ取りをしたような特徴をもっています。Juliaはまだ歴史の浅い言語ですが、近年では科学技術計算や機械学習に関わる分野で、人気が高まっています。

学習用の教材が少ない点がデメリットですが、将来性のある言語といえるでしょう。

R

Rは、統計処理やデータ分析に強い言語です。グラフやデータの可視化が得意で、統計学に強みがあります。売上データの分析やマーケティングの効果測定、AIによる数値予測が可能です。プログラミング初心者には少しハードルが高いかもしれませんが、統計やデータ分析を深く学びたい人に適した言語です。

AIプログラミングを学習する方法

AIプログラミングを学ぶ方法にはいくつも種類があり、自分にあった学習方法を選び組み合わせることで、効率よく失敗せずに学習を進められます。たとえば、次のような学習方法があります。

＜AIプログラミングを学習する方法＞

書籍：安価で最も手軽に勉強できる

プログラミングスクールやオンライン講座：講師がいるため、不明点を解消しながら進められる

コミュニティやイベントに参加：最新技術やトレンドを把握できる

プロダクトの開発：実際に動くものを作れる

最初は簡単なものからはじめて、徐々に難しい方法にチャレンジするのがポイントです。

AIの進化がプログラマーに与える影響

AIの技術は日々進化しており、プログラマーの仕事にも変化をもたらしているのが特徴です。たとえば、単純なコーディング作業やテスト実行、コードの最適化の業務がAIに代替されているケースがあります。

一方で、AIの進化により、新しく求められる業務もあります。たとえば、AIモデルの設計業務や、AIに学習させるデータの整理など、AIを作るための専門的な知識や応用力が求められています。

プログラマーは新しい技術を学び続け、変わる環境に柔軟に対応していくことが必要です。これからの時代は、AIを味方にして活躍できるプログラマーが生き残りやすいといえるでしょう。

AI関連ツールの導入は専門家に相談するのがおすすめ

AIツールは年々増えており、ビジネスや教育、医療など、さまざまな分野で使われるようになっています。しかし、どのツールをどう使えばよいのか、初心者にはわかりづらいことも多々あります。

間違った使い方をすると、時間やお金を無駄にするだけでなく、業務に支障をきたす可能性もあり、危険です。そのため、AIツールの導入を検討するなら、専門家に相談するのが安心かつ効率的です。

専門家に相談すれば、自社の目的にあった最適なAIツールを提案してくれます。導入後の活用もサポートしてくれる専門家もいるため、安心して利用できるでしょう。

まとめ

本記事では、AIプログラミングの基本から実際にできること、活用事例、おすすめのプログラミング言語まで幅広く解説しました。

AIプログラミングは、画像認識や異常検知、未来の予測、自然言語処理など、多様な分野で役立っています。とくに、金融業や小売業、物流、教育といった現場での応用が進み、私たちの生活や仕事を大きく変えつつあります。

AI関連ツールの導入は、専門家に相談することで最適な活用方法を見つけやすくなり、リスクを抑えながら効果的に使うことが可能です。AIプログラミングの力を最大限に活用し、業務効率化や新しい価値創造を目指しましょう。