2026/02/04
近年のAI技術の進化により、製造業をはじめとするさまざまな業界でAIの導入が進んでいます。それに伴い、AI開発を行うエンジニアの需要も高まっています。AI開発ではPythonというプログラミング言語が多く採用されており、転職やキャリアアップを目指して学習を始める方にとって注目の言語です。本記事では、Pythonを活用したAI開発に興味のある方に向けて、AIやPythonの概要といった基本的なところから、AI開発におけるPythonの活用例、AI開発におすすめのライブラリ、PythonでAIを作る際のフローまでをご紹介します。
「AI（人工知能）」は「Artificial Intelligence」の略称で、日本語で訳すと「人工知能」という意味です。一般的に、人間の知能を模倣し、学習・推論・認識などの知的な処理を行う技術の総称です。与えたデータのパターンやルールなどを学習し、処理を自動で実行するため、単純作業の自動化や複雑なタスクを効率的にこなしたいときに役立ちます。
Python（パイソン）とは、シンプルなコードで読み書きしやすいように設計されたプログラミング言語です。オランダ人プログラマーのグイド・ヴァンロッサム氏が開発し、1991年に登場しました。PythonはAI開発のライブラリが充実しているため、複雑なAIモデルであっても、コードの量を抑えての作成が可能です。そのほかにも、IoTや後述する「画像認識」、「需要予測」といったデータ分析や統計処理など、さまざまな場面で採用されています。
また、Pythonはそのシンプルさから初心者でも学びやすいプログラミング言語といわれています。近年は無料で使える学習サイトが増えており、内容も充実しています。ループ処理などの基礎的な知識から学びたい場合にも、コストを抑えた学習が可能です。
PythonがAI開発で選ばれる主な理由には、以下の4つがあります。
Pythonはほかのプログラミング言語に比べて記号が少なく、構文がシンプルなため、可読性が高いです。例えば、開発チームでメンバーが書いたコードを修正する際、コードの理解にかかる時間を最小限に抑えられるため、多くのAI開発の場面で選ばれています。
Pythonには、数値計算や機械学習など専門的な内容に特化したライブラリが豊富にそろっています。特に、AI開発におけるライブラリが充実しており、多くの開発で採用されています。
Javaなどの他言語で作られたシステムへのAIの組み込みや、AWSやGoogle Cloudといったクラウド環境に自動化システムの構築ができるなど、ほかのツールと連携がしやすく、柔軟性が高い点も選ばれる理由の一つです。
公式サイトからパッケージをダウンロードすれば誰でも導入でき、ライセンス費用もかかりません。また、公式ドキュメントやサンプルコードもWebサイト上で豊富に公開されています。学習コストを抑えて気軽に始められるため、多くのシステム開発で選ばれています。
さまざまなAIシステムの開発で採用されているPythonですが、ここではPythonを使用して開発できるAIシステムの具体的な例をいくつかご紹介します。
コンピューターが画像に含まれる特定の対象を認識するシステムを「画像認識システム」といいます。Pythonでは、画像処理のライブラリであるOpenCVなどの活用により、画像認識を行うAIシステムの開発が可能です。例えば不良品を検査する際、対象が画像内に存在しているかの認識や、対象の位置、個数の検出などの従来は人の目で行っていた処理をAIが担うことで、検査を効率化できます。
AIによる需要予測では、時間の経過に伴って変化するデータの流れを学習させることで、特定の条件におけるデータの予測が可能となります。例えば、実店舗における過去の販売実績や気象データから、最適な商品の発注数を予測するといった活用例が挙げられます。Pythonでは、「Pandas」や「Facebook Prophet」といった時系列解析のライブラリやツールを利用すると、比較的簡単に需要予測システムを開発できます。
PythonにはspaCy、Transformersといった自然言語の処理に特化したライブラリもあります。これらのライブラリを使って自然言語の解析やテキスト情報の変換・処理を行うと、「翻訳」や「AIとの対話」を実現できます。実際に開発されているものとしては、チャットボットや翻訳サービスなどの自然言語処理システムがあります。このほかにも、カスタマーサポートの自動化やスパムの検出といった幅広い分野で活用されています。
Pythonは、さまざまな用途に合わせたライブラリが豊富に提供されています。そのため、目的に沿ったライブラリを活用することで、比較的簡単にAI開発ができます。ここでは、AI開発におすすめのPythonライブラリを6つご紹介します。
「Scikit-Learn（サイキットラーン）」は、機械学習を行う際によく利用されるライブラリです。オープンソースのため無料で利用でき、回帰、分類、クラスタリング、次元削減、データの前処理、モデル評価など、機械学習における基本的な機能がそろっています。また、後述する「NumPy」や「Matplotlib」と連携しやすく、機械学習のワークフロー全体のスムーズな実装に役立ちます。
「NumPy（ナンパイ）」は、数値計算に必要な機能がまとめられたライブラリです。高速かつ効率的な実行が可能で、行列の掛け算や関数計算に役立ちます。PythonはC言語やJavaと比べるとループ処理が遅くなりますが、NumPyは内部がC言語で実装されているため、高速な処理が可能です。
「Pandas（パンダス）」は、データの解析で利用されるライブラリです。ExcelやGoogleスプレッドシートのように、データの検索や加工、集計などの操作を幅広くサポートします。C言語とPythonで構成されており、Pythonのみの場合と比べて高速に処理を実行できます。
「Matplotlib（マットプロットリブ）」は、データ分析の結果から、折れ線グラフや棒グラフ、円グラフなどを生成するライブラリです。記述もシンプルで使いやすく、主に数値解析やシミュレーションの可視化、AIの精度の評価などで利用されています。
「TensorFlow（テンソルフロー）」は、Google社の主導で開発された機械学習のライブラリで、「ディープラーニング」に特化しています。このほか、画像認識や異常検知などでも利用されます。扱うにはPythonの文法だけでなく、大学レベルの数学の知識が必要なため、上級者向けのライブラリといえます。
「Keras（ケラス）」はTensorFlowと同様、ディープラーニングに特化したライブラリです。「読みやすく簡潔な実装が可能」を重視した設計のため、TensorFlowと比べてより直感的な開発が可能です。主な特徴に、画像の認識や音声の認識、物体検出などを短いコードで実装できる点が挙げられます。個人ユーザーも多い一方、Netflix社など有名な企業のサービスにも利用されています。現在は前述した「TensorFlow」に統合されています。
Pythonは豊富なライブラリを活用することで、比較的簡単にAI開発を実現できます。しかし、実際のAI開発ではデータの収集やモデルの構築が必要です。ここでは、Pythonのインストールから実装するまでの流れを解説します。
PythonでAI開発を行うにはまず、Pythonをインストールします。公式サイトへ遷移後、「Downloads」にマウスカーソルを合わせ、WindowsやMacなど、使用するOSに合わせたファイルを選択します。いくつかバージョンが表示されますが、最新のバージョンをダウンロードします。Macの場合、あらかじめPythonがインストールされているケースがあるため、ダウンロードする前に一度確認してみるのがおすすめです。その後、インストーラーに従ってセットアップを行います。
次に、AIの概要を設計します。どのような用途・目的で利用するかを決めることで、必要な機能を選定できます。具体的には、文字認識や画像認識、予測といった機能が挙げられます。AIの活用で何を実現したいかを事前に明確にしておくことで、工程が進むにつれて発生するブレをなくし、導入効果の向上につながります。
方向性を定めたあとは、適切なライブラリやフレームワークを選定し、インストールします。またこのとき、AIに対して「教師あり学習」や「教師なし学習」といった適切な機械学習の方法も選択し、AIの大枠を作成します。
続いて、AIに学習させるためのデータを収集します。機械学習では、膨大な量のデータが必要です。データが多いほどAIの精度が向上するため、異なるシステムやアプリケーション間でデータを共有するAPI連携を企業内システムで行ったり、IoTデバイスを活用したりして大量のデータを集めます。
AIが目的としていることに対して不適切な学習データを与えると、期待する出力結果が得られません。そのため、表記ブレなどをよく確認し、整形したデータを使用した学習が重要です。データを集めるのが難しい場合は、Google社やAmazon社などの大手企業が無料で公開しているデータセットの活用も、手段の一つです。
先ほど収集したデータを用い、モデルに学習させていきます。これにより、過去のデータを基にした未来の予測や、画像内の対象を識別するパターン認識などが可能となります。学習には機械学習やディープラーニングを、モデルの作成にはTensorFlowやscikit-learnなどのライブラリを活用します。
まずはシンプルなモデルから始め、学習を進めるなかで結果を基に改良し、精度の向上を続けることによってより最適化されたモデルを構築できます。モデル構築の主なフェーズでは、解決したい課題を明確にし、収集したデータに適したモデルを選びます。次に、そのモデルに学習用データを入力し、パラメータを最適化します。その後、AIの評価指標を計算し、場合によってはデータやモデルの変更を試みながら最適な組み合わせを見つけます。
学習済みモデルの構築が完了したら、システムにAIを組み込みます。近年では、学習済みモデルをWeb上に配置し、API接続で利用する方法も増えています。Pythonのライブラリの活用によってWeb APIなどのアプリケーションを作成し、サービスとしてのAIモデルの提供も可能です。
また、AI実装後の保守・運用のフェーズでは、モデルの性能の維持・向上が求められます。定期的なモニタリングやパフォーマンスの最適化など、継続的な学習と改善の繰り返しにより、期待された結果を得やすくするためです。
Pythonはシンプルなコードを記述できるプログラミング言語で、AI開発における専門的なライブラリが豊富にそろっています。Webサイト上に関連する多くの有用な情報があるため、初心者でも学習しやすい言語といえます。AI技術は今後も発展し、市場の拡大も予測されています。それに伴い、Pythonエンジニアの需要もますます高まると考えられます。
Pythonに慣れていない場合は、専門的な知識を習得する前に、学習サイトなどを活用して基礎的な部分から学び始めるのがおすすめです。本記事がPythonを使ってAI開発をする方の一助になれば幸いです。
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