AI開発におすすめのプログラミング言語トップ5！ランキング形式で紹介

1. AI（人工知能）開発に適したおすすめプログラミング言語ランキング

近年ますます需要の高まるAIですが、利用する機会と同時に、実際に開発してみるという機会も身近になりつつあります。

しかし、どのプログラミング言語で開発を行なえばよいかわからないという人も多いはずです。今回は、AI開発に適したおすすめの言語を、ランキング形式で紹介します。

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1.1 選定基準

まずは、AI開発にてプログラミング言語を選定するにあたり、考慮するべき点について説明します。

1.1.1 文法の分かりやすさ

そもそも、AIを活用するために、実用レベルでAI開発ができるスキルを身に付けるためには、人工知能開発向けプログラミング言語だけでなく、数学やデータ分析の知識が必要となってきます。

ディープラーニングを含む機械学習に必要な数学のうち、基礎的なものとしては、「微分」「線形代数」「確率統計」が挙げられます。

機械学習は、目的関数と呼ばれる関数を最小化及び最大化することで、望ましい挙動をするようなパラメータを決定するという仕組みで実行されます。そして、目的関数の最小化の問題を解くためには、微分と線形代数の知識が必要となってきます。

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。プログラミング経験が浅く、且つ線形代数や統計といった数学知識にも自信がない場合、プログラミング言語に関しては、文法がシンプルで初心者向けのものを選ぶとよいでしょう。

技術と知識がある程度身に付いたら、より拡張性が高く、実行速度も速い言語を学ぶことをおすすめします。

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1.1.2 開発コミュニティの活発さ

マイナーだったり、難易度が高かったりするプログラミング言語は、メジャーな言語と比較すると、国内の開発コミュニティの参加人数が少なく、勉強会の開催ペースがまばらです。また、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、見つけづらい傾向にあります。

スムーズに開発を行なうためには、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とよいでしょう。

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1.1.3 対応しているフレームワークの多さ

例えば、TensorFlowの対応言語は非常に多く、PythonとC、Java、Go、C++などから選ぶことができます。また、NodejsとJavaScriptでも、「TensorFlow.js」が利用可能です。
一方で、Pytorchの対応言語は、PythonとC++、CUDAです。

もし、TensorFlowとPytorchを両方使用して開発したい場合は、選ぶべき言語は必然的にPythonかC++の2択となります。

どのフレームワークを使いたいかをまず考え、そのフレームワークがどの言語に対応しているのかを逆算して言語を決定することも、方法の一つです。

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1.1.4 案件数の多さ

もし、フリーランスとしてAI開発業務を受注していくことも視野に入れている場合は、その言語にて対応できる案件の多さも重要になってきます。
特に、人工知能の分野にて大きな実績がない状態で独立した場合、初期は人工知能だけでなく、Webアプリケーション開発やツール開発なども並行して受注し、資金的余裕や受注実績を作る必要があるかもしれません。

よって、「人工知能開発に関する案件が多い言語なのか」「人工知能の案件がそれほど多くないとしても、その言語を身に付けているとアプリ開発などの案件を受注することができそうか」などを下調べしてから、言語を学ぶことをおすすめします。

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。

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1.2 【第5位】MATLAB

MathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアの中で使われるプログラミング言語です。

データ解析やアルゴリズムの開発、モデルの作成に適していると言われており、データの前処理にかかる時間を短縮できたり、迅速にデータを可視化することができます。また、一般的な分析アルゴリズム等を簡単に適用することができたり、自らコードを記述しての分析も可能です。

C言語やC++コードへの展開も可能で、複数プラットフォームへの適用や製品化などを実現します。

一方で、MATLABは、オープンソースの言語ではないため、パッケージを購入しなければなりません。それに加えて、非常に専門的な言語のため、データ分析や工学、メーカー開発など、ニッチな分野以外での企業利用はさほど多くないため、初心者の利用に関してはハードルが高いと言えるでしょう。

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1.3 【第4位】C++

1983年に、ベル研究所のコンピュータ科学者、ビャーネ・ストロヴストルップが開発した、オブジェクト指向のプログラミング言語です。

C++の大きな特徴は、処理速度の速さです。機械語に極めて近い実行ファイルを生成して実行するため、他の言語と比べて高速に処理が行われます。また、C++からC言語のコードを利用することが可能で、ハードウェアリソースやシステム関数に直接アクセスすることもできます。ビッグデータやAI学習など莫大かつ重いデータを扱う処理では、処理速度が業務生産性に大きな影響を及ぼすこともあるため、大規模なプロジェクトなどでは特に考慮しなければならない点であり、C++の導入メリットが大きいです。

C+＋を活用すれば、Pythonのライブラリを自作することも可能で、既存のライブラリではできないようなことも実現できます。

一度身に付ければ、非常にメリットの大きい言語ですが、クラスやオブジェクト指向、メモリ管理、テンプレートによるメタプログラミングなどを学ばなければならず、学習コストが大きい点がネックとなります。

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1.4 【第3位】Julia

フリーの科学技術計算用言語として注目されており、行列計算など、数値計算向けのプログラムを簡単に作ることができる点が特徴です。比較的新しい言語で、C言語のような速度とMATLABのような数式に馴染んだ記述、そしてPythonのような汎用性を併せ持つ言語として注目されています。

Pythonの関数やC言語等のコードをJulia内から呼び出すことも可能で、他の言語との相性が良いことも、メリットの一つです。実行速度も、PythonやR言語よりも高速です。

機械学習や数値解析、ビッグデータ向け言語として注目の言語ですが、2020年10月時点では、ライブラリの豊富さと案件数で、PythonやR言語に後れを取っている状況です。実用性や開発コストの面で「発展途上の言語」という側面がまだ強いため、今後に期待したい言語です。

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1.5 【第2位】R

1995年に科学者ロス・イハカ氏とオークランド大学のロバート・ジェントルマンによって開発された、データ解析や統計に適したプログラミング言語です。元来は、学術・研究向け言語ですが、近年ビジネス用途での利用も増えています。R言語の登場以前の統計処理は、プロ向けの高額なソフトウェアがメジャーであり、フリーソフトウェアのR言語は貴重な存在でした。

特徴は、Pythonの「ライブラリ」に相当する「パッケージ」の充実度です。これによって、学問分野や業界を問わず、金融工学や時系列分析、機械学習、データマイニング、バイオインフォマティクスなど、柔軟なデータ解析や視覚化にも対応できます。また、各地の開発者が開発したアルゴリズムを、即時に導入、実行することも可能です。

デメリットは、元々学術・研究向けのものだったことから、データ解析・数学に特化した側面が強く、Pythonのような柔軟さや用途の広さは持たないことです。ShinyというWebアプリケーション開発向けフレームワークがあるため、アプリ開発は可能ですが、日本語ドキュメントが少ないため、マイナーな位置付けを脱してはいません。

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1.6 【第1位】Python

グイド・ヴァン・ロッサムによって開発され、1991年に最初にリリースされたスクリプト言語です。プログラムの「読みやすさ」「わかりやすさ」を重視しており、「一つのことを表すのに書き方が一つだけ」と、実にシンプルな文法構成で設計されています。

Pythonは、実行性能よりも使いやすさが優先されていることが特徴です。そもそも、言語仕様自体が取り立てて科学技術計算に適しているわけではありません。しかし、柔軟なアーキテクチャにより、FortranやC言語で開発された高速な処理を、Pythonに組み込んで利用できるよう拡張することも可能です。このような拡張機能を活用することで、プログラミングが専門ではない研究者でも、学習が容易なPythonを使い、科学技術計算を実行することができます。

デメリットとしては、スクリプト言語であり、実行速度は速くないことです。実行速度を厳しく問われるような、大規模なデータ解析案件であれば、高速な処理速度が売りのC++やMATLABなどの方が適していると言えます。

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2. 【用途別】おすすめAI開発言語

AI開発を行なう状況や環境は、プロジェクトによって異なるものです。
本章では、状況ごとにおすすめのAI開発言語を紹介します。

2.1 【初心者向け】Python・R

一般的に、スクリプト言語は文法の難易度も比較的低く、実行も容易のため、初心者向けと言われています。
PythonとR言語は、どちらもスクリプト言語で且つオープンソースのため、無償で導入から実行まで簡単に試すことができます。また、ライブラリ（パッケージ）が豊富で、日本語ドキュメントも多いため、プログラミングや人工知能、データ解析の専門知識が浅い人でも、手軽に分析を始めることが可能です。

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2.2 【Python・Rの次に学ぶ言語】Julia

文法が汎用的な言語に近く、且つ実行速度も高速なJuliaは、C言語やFortran、Pythonの関数を呼び出すことができます。

Juliaを学んでいれば、Pythonなどの言語と併用し、より高速に処理を行なうことができるプログラムを構築することも可能です。実行速度が厳しく問われるような大規模な解析にて、C++と共に選択肢の一つへと発展していくポテンシャルを持った言語であると言えるでしょう。

新しい言語であり、ライブラリがまだ不足している部分があるため、PythonやR言語でAI開発の基礎を固めた上で、一定のコーディングスキルを持った状態でJuliaを学ぶことがおすすめです。

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2.3 【Pythonライブラリを拡張したい】C++

Pythonにて拡張モジュールを利用し、C++で記述した処理をPythonから呼び出すことが可能です。この機能を活用することで、プログラムの処理速度を上げるといった効果を期待することができます。

C++を活用していくことで、Pythonライブラリの使い勝手を向上させることができるでしょう。

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2.4 【実行速度を最重要視したい】C++

C++は、ハードウェアリソースやシステム関数に直接アクセス可能な言語です。機械語に極めて近い実行ファイルを生成して実行するため、かなり高速な処理を行なうことができる言語の一つであると言えます。

処理速度が課題となる案件では、導入を積極的に検討すべき言語です。

また、PythonからC++の処理を呼び出し、処理速度を向上させるといった使い方も、検討の余地があります。

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3. まとめ

どの言語にも、使い勝手の良さや実行速度、将来性など、必ずメリットとデメリットがあります。どの点を優先させるべきかは、開発者やプロジェクトの状況によって異なります。
様々なプログラミング言語について調査し、開発要件や自分のスキルと照らし合わせながら選定していくことが、AI開発において重要であると言えるでしょう。

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