AI技術を自社の業務効率化や新しいサービス開発に活かしたいと考えている方のなかには、「Python」という言語を目にした方もいらっしゃるのではないでしょうか。Pythonは、機械学習の実装に多く用いられるプログラミング言語で、さまざまな企業がAI開発に活用しています。AI開発には多くのコストと時間がかかるため、より効率的に開発する工夫が必要です。
Pythonを活用すれば、AI開発の効率化やコスト削減に役立ちます。そこで本記事では、PythonとAIの概要、AI開発にPythonが用いられる理由、Pythonを用いた機械学習の活用事例、PythonでAI開発を行うための入門手順を解説します。AI開発に便利なPythonについて網羅的に把握できる内容になっているので、自社でAI技術を活用する際の参考にしてください。
AI開発で人気のPythonとは？機械学習についても解説
AI開発の基礎知識として、以下について解説します。
- Pythonとは
- AIとは
- 機械学習とは
基礎知識を身につけて、PythonとAI開発の概要を理解しましょう。
Pythonとは
Python（パイソン）は、近年、機械学習の実装に多く活用されているプログラミング言語です。プログラミング言語は、人がコンピュータへ指示する際に利用する表現方法やルールであり、データ処理や分析、機械学習の実装において必要不可欠な言語です。Pythonは、さまざまな目的に使える汎用性が高い特徴を持っており、アプリ開発やデータ分析などの幅広い用途で活用されています。
AIとは
AIは、人工知能を意味しており、人と同じような知識を持ったコンピューターを指します。AIを正常に機能させる技術の1つが、機械学習です。機械学習にも複数の手法があり、なかでも「ディープラーニング」は、AIの知能レベルや精度を大きく発展させました。
ディープラーニングは、膨大なデータをもとにシステムやコンピューターが自ら学習する技術です。膨大なデータをもとにした学習により、数値の予測やカテゴリへの分類ができます。具体的には、受信メールのなかから迷惑メールを判別して分類したり、将来の株価の動きを予測したりする際に利用されている技術です。
機械学習とは
機械学習は、膨大なデータから学習してルールやパターンを見つけ出し、システムやコンピューターが自ら学習する仕組みを実現させる技術です。コンピューターに与えたデータをもとに学習を繰り返して、より高い精度で目的を達成できるようになります。機械学習の手法は、以下の3つに大きく分けられます。
- 教師あり学習：コンピューターに正解となる学習データを与える手法
- 教師なし学習：コンピューターに正解となる学習データを与えずに学習させる手法
- 強化学習：学習データではなく、行動の良し悪しを評価するための報酬を与えながら、コンピューターに学習する手段も含めて学ばせる手法
AI開発にPythonが用いられる3つの理由
AI開発にPythonが用いられる理由は、以下の3つです。
- 文法がわかりやすい
- ライブラリが豊富で活用しやすい
- 多くの導入実績や事例がある
理由を確認して、Pythonの特徴を把握しましょう。
文法がわかりやすい
Pythonでは、オフサイドルールという規則を利用しており、シンプルなコードでのプログラミングが可能です。ほかのプログラミング言語と比較して、簡単にプログラミングができます。オフサイドルールは、字下げ（インデント）により、コードのかたまり（ブロック）を明確に指定するルールです。
オフサイドルールによって、コードを書いた人が誰であっても、シンプルで読みやすいコードにできます。Pythonであれば、コードの記述量を少なくできるため、エラーが見つけやすくなる点も特徴の1つです。
ライブラリが豊富で活用しやすい
Pythonには、機械学習において必要な関数がまとまったライブラリが豊富にあります。ライブラリは、用途別に便利なデータ処理方法をまとめたもので、さまざまなプログラムを簡単に扱えるようにできます。Pythonの豊富なライブラリを活用すれば、開発の効率化やコスト削減が可能です。Pythonのライブラリは、AIや数値計算、機械学習の開発に特化したものが豊富にあります。
多くの導入実績や事例がある
Pythonは、さまざまなサービス開発のベースとして多くの企業に活用されており、豊富な導入実績と高い信頼性のあるプログラミング言語です。例えば、Google は、Pythonを活用したアプリケーション開発を行っており、多くのユーザーにサービスとして提供しています。Pythonは、ほかにも以下のようなサービスで活用されています。
- Amazon
- Youtube
- Dropbox
Pythonが機械学習の実装に数多く利用されている理由は、有名なサービスにも活用されていて、導入実績と事例が豊富にある点です。
Pythonを用いた機械学習の活用事例5選
Pythonを用いた機械学習の活用事例を、以下の5つ紹介します。
- 自動車の自動運転
- データ分析や解析
- スパムメールの分類
- 顔認証システム
- アプリケーション開発
活用事例を確認して、Pythonの活用方法を具体的にイメージしましょう。
自動車の自動運転
Pythonを利用した機械学習は、自動車の自動運転技術に活用されています。自動車の自動運転は、人命に関わる重要なものであるため、正確さと安全性が必要不可欠です。仮想空間で繰り返し行ったシミュレーション結果をもとに開発が進められ、自動運転技術は生み出されています。
例えば、シミュレーションで事故を起こした場合に、ペナルティを与えて学習させる作業を繰り返し、自動運転技術の精度を高めています。Pythonを利用した機械学習は、自動運転の実現に欠かせません。人が自動車の運転の際に行う「認知」「判断」「制御」をコンピューターが担い、実行する自動運転の開発が、現在も進んでいます。
データ分析や解析
Pythonは、企業が収集するビッグデータの分析や解析にも活用されているプログラミング言語です。膨大なデータ群であるビッグデータを分析・解析するには、作業の効率化が必要不可欠です。Pythonを活用したデータ分析と解析は、大手企業のマーケティングや物流戦略において役立っています。
スパムメールの分類
Pythonは、メールサービスにおけるスパムメールの判別・分類でも活用されているプログラミング言語です。Pythonを利用した機械学習で、典型的なスパムメールの特徴・パターンを学習させて、一般的なメールとスパムメールを分類しています。例えば、Google が開発したGmailでは、「一般的なメール・SNSなどからの通知・広告」というメールを自動的に分類する機能が利用可能です。
顔認証システム
セキュリティ機能として利用される「顔認証システム」には、Pythonを活用した機械学習が使用されています。顔認証システムは、オフィスや介護施設、医療施設などでも導入されており、広く活用されている技術です。セキュリティ面だけではなく、非接触による衛生面の向上にも役立っています。
顔認証システムには、例えば、部屋に入る際の本人認証、スマートフォンに搭載されたロック解除機能、監視カメラを使った容疑者追跡ツールなどがあります。Pythonの画像認識ライブラリを活用すれば、顔認証システムの構築が可能です。
アプリケーション開発
Pythonは、InstagramやYoutube、Dropboxといったアプリ開発にも利用されています。Pythonには、アプリ開発に便利なライブラリが豊富に揃っているため、開発スピードや品質の向上に大きく貢献しています。Pythonによってアプリ開発のスピードが高まれば、人件費をはじめとしたコストの削減が可能です。
PythonでAI開発を行うための入門手順【5STEP】
Pythonは、初心者向けの教材が豊富で、はじめてでも機械学習のプログラミングを習得しやすい特徴があります。PythonでAI開発を行うための入門手順は、以下の5つです。
- 学習環境を構築してコードを学ぶ
- 基本を中心に練習をする
- 同時並行で数学を学ぶ
- ライブラリの活用方法を学ぶ
- データを集めてAIに学習させる
手順を確認して、Pythonを活用したAI開発をする際の参考にしてください。
学習環境を構築してコードを学ぶ
最初にPythonをインストールして、機械学習の環境を整備しましょう。プログラミングをした経験がない場合は、無料教材や学習サイトを活用して、プログラミングの基礎を学ぶ方法がおすすめです。学習サイトには、ゲームや動画でわかりやすく効率的に学べるものもあります。プログラミングの基礎処理である条件分岐（※1）や関数、繰り返し処理（※2）からマスターしましょう。
※1. 条件分岐：プログラム上で「もし〇〇であれば、〇〇にする」のような関係が成立するよう処理を行うこと
※2. 繰り返し処理：プログラムに同様の動作を何度もさせる仕組みのこと
基本を中心に練習をする
Pythonの基礎を身につけた後は、インターネット上にある練習問題に挑戦しましょう。STEP1で身につけた内容を実際にアウトプットすれば、知識が定着し、より効率的に学習できます。Google が開発・提供している「 Google Colaboratory 」では、無償でPythonを学習可能です。
Google Colaboratoryでは、企業向けColabEnterpriseが、Google Cloud の一種として利用できるようになります。（2023年9月時点の情報）
同時並行で数学を学ぶ
機械学習では、数学の理論をベースとしたアルゴリズム（問題を解決する計算方法）を使ってデータを処理するため、AI開発をする際には、線形代数や微分積分、統計確率をはじめとした数学の知識が必要です。例えば、微分積分の知識は、AIのデータ処理における誤差を抑えるために欠かせません。Pythonの学習を進めながら、数学の基礎知識も身につけましょう。
ライブラリの活用方法を学ぶ
Pythonと数学の基本的な知識を身につけた後は、ライブラリの活用方法を学習しましょう。Pythonには、目的によって利用できる関数や便利な機能が揃ったライブラリが豊富にあります。ライブラリを十分に活用できれば、データ分析や機械学習の効率化に役立つ機能を手軽に利用可能です。
ライブラリを活用する際は、AI開発用ライブラリからコードを呼び出す作業が基本です。ライブラリを活用するには、AI開発用ライブラリを正確に把握する必要があります。
データを集めてAIに学習させる
最後に、AIに学習させるためのデータを収集します。例えば、AIを商品の売り上げ予測に活用する場合は、学習データとして売上データをできるだけ多く収集します。データを収集した後は、AIが学習しやすいようにデータの整理が必要です。ほかのツールを活用しながら、AIに与える学習データを効率よく整理しましょう。また、AI開発には多くの手法があるため、自社の目的に合った選択が大切です。
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活用事例や手順を把握してPythonでのAI開発を進めよう
Python（パイソン）は、機械学習の実装に多く活用されているプログラミング言語です。AIを正常に機能させる技術の1つとして、機械学習があり、Pythonはコンピュータへ指示を出すプログラミング言語として使用されます。Pythonが、AI開発をはじめとした機械学習に多く活用される理由は、以下の3つです。
- 文法がわかりやすい
- ライブラリが豊富で活用しやすい
- 導入実績や事例が豊富にある
Pythonは、多くの企業や団体のAI開発に活用されており、導入実績と事例の多さから、高い信頼を得ているプログラミング言語です。プログラミング初心者の方がPythonを学ぶ場合は、Pythonのインストール後、コードや数学の基本的な知識を身につけて、アウトプットしながら練習を重ねましょう。
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