現在ChatGPTなどの登場により、AIが急激に進化しています。
昔とは違い、パソコンさえあればAIを扱えるため、仕事や趣味でAIを使いたいという人もいるでしょう。
そこで今回は、初心者でもできるAI（人工知能）の作り方を紹介します。
ポイントや勉強方法も解説するので、最後までご覧ください。
AI（人工知能）とは
AI（人工知能）は、コンピューターシステムが人間のように思考や学習を行い、複雑な問題を解決する能力を持つ技術領域のことです。
自然言語処理・画像認識・機械学習など多くの分野に利用できるため、特定のタスクに特化したアプリケーションを数多く生み出しています。
例えば、自動運転車やチャットボット、医療診断支援システムなど、AIは日常生活の多くの側面で既に活用されています。
また、AIはビッグデータの解析や高度な計算を行う能力も持っており、ビジネスや科学研究においても重宝されている存在です。
近年では、ディープラーニングと呼ばれるニューラルネットワークを用いた手法が進化を遂げ、より高度なタスクの遂行が可能になっています。
このように、AIは多様な用途で能力を発揮し、今後も人々の生活や社会に多大な影響を与えていくでしょう。
AI（人工知能）を作るために必要な知識
AI（人工知能）を作るために必要な知識は多岐にわたりますが、基本的にはプログラミングスキルと数学的な理解が不可欠です。
プログラミング言語としてはPythonが最も一般的で、そのライブラリやフレームワーク（TensorFlowやPyTorchなど）を使いこなせる能力も求められます。
これらのツールを使って、データを処理し、モデルを訓練することができます。
AIを扱うためには数学的な理解も必須で、線形代数・確率論・統計学・最適化など、AIの基盤となっている分野を学ぶ必要があります。
数学的な概念はアルゴリズムの背後にある理論を理解し、効率的なモデルを設計するために非常に重要な分野と言えるでしょう。
AIモデルが高い性能を発揮するために、データの前処理や特徴量エンジニアリングに関しての知識も必要になります。
また、データの質を高めるためのテクニックや、不均衡なデータセットに対処する方法なども知っておくと良いでしょう。
また、プログラミングなどの能力だけではなく、倫理的な側面も無視できません。
AIが持つ潜在的な偏見や、プライバシーに関する問題を理解し、それに対処する方法を知っておくことは、今後ますます重要になってくるでしょう。
このように、AIを作るためには多角的な知識とスキルが求められます。
AI（人工知能）の作り方
AIの作り方は、以下の通りです。
AI（人工知能）の利用方法を決める
AIを開発する際の最初のステップは、その利用方法を明確に決めることです。
AIが解決すべき問題は何か、どのような機能を持たせるべきかを事前に計画することで、後の開発プロセスがスムーズに進行できるようになります。
例えば、AIを使って顧客サービスを自動化する場合、具体的なタスクはチャットボットの作成やFAQの自動応答などになるでしょう。
この段階で目的を明確にしておくことが、効率的な開発と成功への第一歩となります。
使用するデータを集める
次に、AIの学習に必要なデータを集めましょう。
データはAIの「食料」とも言える重要な要素であり、その質と量がAIの性能に直接影響します。
例えば、画像認識AIを作成する場合、AIに学習させるための大量の画像データが必要です。
データの収集は時間と労力がかかる場合もありますが、このステップを丁寧に行うことで、後のモデルの精度が大きく向上します。
データをもとに機械学習モデルを作る
データが集まったら、次は機械学習モデルの作成を行いましょう。
このステップでは、集めたデータをもとにAIが「学ぶ」プロセスが行われます。
具体的には、データをトレーニングセットとテストセットに分け、トレーニングセットを用いてモデルを訓練します。
訓練が終わったら、テストセットでその性能を評価するというプロセスを何度も繰り返し、モデルの精度を高めていきましょう。
Webサービスに組み込む
最後に、作成したAIモデルを実際のサービスに組み込みます。
例えば、製品の推薦システムを作成した場合、そのAIモデルをオンラインショップのウェブサイトに組み込むことで、顧客に対してパーソナライズされた製品を提案可能です。
このステップでは、API（Application Programming Interface）を用いてモデルを実際のシステムと連携させる技術が一般的に用いられます。
初心者がAI（人工知能）を作るためのポイント
初心者がAIを作るためのポイントは、以下の通りです。
APIやツールを利用する
AI開発において、APIやツールの利用は非常に効率的な手段となります。
特に初心者がAIを作る際には、ゼロから全てをコーディングするのは時間も労力もかかるため、既存のAPIやツールを活用することで、短期間で成果を出すことが可能です。
例えば、自然言語処理や画像認識などの特定の機能を持つAPIを使用することで、その部分の開発時間を大幅に短縮できます。
これにより、初心者でも手軽にAIの基本的な機能を実装し、その後で独自の機能や改良を加えていけるでしょう。
シンプルな機能のAIから作成する
AI開発においても、基本的な原則は「小さく始めて、徐々に拡張する」です。
初心者がAIを作る際には、まずはシンプルな機能のプロトタイプから制作しましょう。
例えば、チャットボットを作る場合、最初は基本的な挨拶や簡単な質問に答える程度の機能からスタートし、その後で質問の種類を増やしたり、より高度な対話ができるように改良していくと良いでしょう。
このように段階的に機能を追加していくことで、開発過程が複雑化することなく、確実に製品のレベルを向上させられます。
AIに関する技術について勉強する
AIを作るためには、その背後にある技術についての理解が不可欠です。
特に、機械学習やデータサイエンス、自然言語処理など、AIに関連する多くの分野がありますので、これらの基本的な知識をしっかりと身につけることが重要です。
オンラインスクールや書籍、各ソフトのチュートリアルなど、様々な学習方法があるため、自分の興味や必要に応じて学習を進めていくと良いでしょう。
技術的な知識が豊富になればなるほど、より高度なAIを開発する際の選択肢が広がり、問題解決の幅も広がるため、持続的な学習が非常に有益です。
AI（人工知能）が作れるWebサービス7選
AIが作れるWebサービス7選は、以下の通りです。
IBM Waston
IBM Watsonは、IBMが開発したAIプラットフォームで、自然言語処理・機械学習・データ解析などの幅広いAI機能を提供しています。
プリセットされた多くのAPIとライブラリが用意されているため、初心者でも短期間でAIアプリケーションを開発することが可能です。
LINE
メッセージングアプリとして知られているLINEは、AI関連の技術も積極的に開発しています。
LINEのAIプラットフォームでは、チャットボットの作成や自然言語処理が可能で、これらは初心者でも比較的容易に取り組めるのが特徴です。
特に、LINEを日常的に使用している人にとっては、既に親しんでいるプラットフォーム上でAIを学べるという点が魅力といえるでしょう。
Google Colaboratory
Google Colaboratoryは、Googleが提供するクラウドベースのJupyterノートブック環境です。
無料で利用できる上に、GPUを使用した高度な計算もサポートしています。
Pythonを基本とした多くのAIライブラリが既にインストールされているため、初心者でも手軽にAIモデルの訓練やテストを行うことができるでしょう。
また、Google Driveとの連携もスムーズで、プロジェクトの共有や保存が容易なのも特徴です。
Prediction One
Prediction Oneは、シンクロフードが提供するAI開発プラットフォームです。
このプラットフォームは、データのアップロードからモデルの訓練、予測までを一貫して行えるのが特徴です。
プログラミングの知識が少ない初心者でも、GUIを通じてAIモデルを作成できるため、AI開発の敷居が低い初心者向けのサービスといえるでしょう。
Sony Neural Network Console
Sony Neural Network Consoleは、ソニーが提供するAI開発環境で、特に深層学習に焦点を当てているサービスです。
ドラッグアンドドロップの操作でニューラルネットワークを設計できるため、コーディングの経験が少ない人でも直感的にAIモデルを作成できます。
また、高度な最適化機能も備えているため、初心者から上級者まで幅広いユーザーに対応しているのも特徴の1つといえるでしょう。
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning Studioは、マイクロソフトが提供するクラウドベースのAI開発環境です。
このプラットフォームは、データの前処理から機械学習モデルの訓練とデプロイまで、一連の流れを視覚的に操作できます。
特に、多くのプリビルトアルゴリズムとテンプレートが用意されているため、初心者でも短期間でAIプロジェクトを立ち上げることができるでしょう。
Talk API
Talk APIは、リクルートが開発しているAIサービスで、自然言語処理を主な機能としています。
このAPIを使用すると、チャットボットや仮想アシスタントの開発が容易になります。
特に、日本語の自然言語処理に強く、日本市場向けのサービスを開発する際には非常に有用といえるでしょう。
プログラミングが初めての人でも、豊富なドキュメントとサンプルコードが提供されているため、AI開発の第一歩としておすすめです。
AI（人工知能）を作る際におすすめのプログラミング言語5選
AIを作る際におすすめのプログラミング言語5選は、以下の通りです。
Python
AI開発において最も一般的に使用されるプログラミング言語の一つがPythonです。
シンプルで読みやすい文法なのが特徴で、初心者でも短期間で基本的なプログラミングスキルを習得することができます。
さらに、Pythonは機械学習やデータ分析に特化した多数のライブラリ（TensorFlow、scikit-learn、Pandasなど）を備えているため、高度なAIアプリケーションを効率よく開発できるのも特徴の1つといえるでしょう。
JavaScript
JavaScriptは主にウェブ開発に使用される言語ですが、AIとの親和性も高くなっています。
特に、ブラウザ上で動作するAIアプリケーションを作成する際には、JavaScriptが非常に有用です。
TensorFlow.jsなどのライブラリを使用することで、ユーザーのブラウザ上でリアルタイムに機械学習モデルを実行することができます。
AIサービスの大半はアプリですが、ブラウザ上で動作可能にすることで、エンドユーザーにとってはインストール不要で手軽にAIの恩恵を受けられるという点が大きなメリットといえるでしょう。
C++
C++は、高度な計算処理が必要なAI開発においても重要なプログラミング言語です。
C++は実行速度が速く、リソースを効率的に使用することができるため、大規模なデータセットやリアルタイム処理が必要な場合には特に有用です。
TensorFlowやPyTorchといった一流の機械学習ライブラリも、内部的にはC++で実装されています。
そのため、AIのコアアルゴリズムを最適化する際には、C++の知識が非常に役立つでしょう。
R
R言語は、統計解析やデータビジュアライゼーションに特化したプログラミング言語であり、AIのサブセットであるデータ分析においては非常に強力です。
Rは豊富な統計関数と高度なグラフ作成機能を備えており、データの前処理から解析、可視化まで一貫して行うことができます。
特に、データ探索的なフェーズでのインサイト獲得や、結果のレポート作成においてはRが非常に有用といえるでしょう。
Julia
Juliaは新しいプログラミング言語でありながら、高いパフォーマンスと生産性を両立しているため、AIとデータサイエンスの分野で急速に人気を集めています。
PythonやRと同様の使いやすさを持ちつつ、C++に近い実行速度を持っているため、計算処理が重いAI開発においても非常に効率的です。
また、Juliaは多重ディスパッチというプログラミングパラダイムを採用しており、これによって高度な数学的モデリングが容易になっています。
AI（人工知能）作成に必要なプログラミング言語の勉強方法
AI作成に必要なプログラミング言語の勉強方法は、以下の通りです。
学習サイトを利用する
初めてプログラミング言語の勉強をするなら、学習サイトを使うのがおすすめです。
学習サイトは、初心者から上級者まで幅広いレベルに対応したコースやチュートリアルが用意されているため、自分のレベルに合わせて効率よく勉強できます。
特にAI（人工知能）に関連するプログラムを作成する際には、PythonやRなどの言語に特化したコースがたくさんあるため、自分に合った学習サービスを見つけられるでしょう。
無料で使えるサービスも多く、スマホやパソコンで気軽に学習できるため、独学を始める人は学習サイトでの勉強から始めるのがおすすめです。
書籍を読む
独学をするなら、学習サイトに加えて書籍で勉強するのがおすすめです。
書籍にはオンラインの情報にはない詳細な解説や、基礎から応用まで一貫した内容が整理されているため、しっかりとした基盤を築けるのが特徴です。
AIに関するプログラミング言語の書籍は数多く出版されており、自分の学習目的や興味に応じて最適な一冊を選ぶことができます。
ただ、テクノロジーは日々進化しているため、出版日や内容のアップデート状況に注意して購入しましょう。
プログラミングスクールに通う
プログラミングスクールは、継続的な学習と実践的なスキルの習得に最適な学習方法です。
専門家による指導が受けられるため、疑問点や課題に対するフィードバックが即座に得られるため、独学よりも効率よく学習できます。
また、実際にプログラミング制作をしたり、複数人でのプロジェクトを実施したりと、実践的なスキルを身に付けられるのも特徴です。
学習サイトや書籍での独学と比べると費用がかかりますが、モチベーション高く効率よく学習したい人は、プログラミングスクールに通うのがよいでしょう。
まとめ
この記事では、初心者でもできるAI（人工知能）の作り方を紹介しました。
AI技術が急成長している今、プログラミングを学習しておくことで、仕事や趣味の幅が広がります。
ぜひ、自分に合った学習方法を選んで、プログラミングスキルを身に付けてみてください。
