AIプログラミング言語おすすめ5選！AIエンジニアを狙う方向けも紹介

人工知能（AI）とは？

総務省の定義によると、人工知能（AI）は以下のように説明されています。

「人工知能（AI：Artificial Intelligence：アーティフィシャル・インテリジェンス）」という言葉は、1956年に米国の計算機科学研究者ジョン・マッカーシーが初めて使った言葉です。最近AIは目覚ましい研究結果を出すようになってきていて、ブームとなっています。
「AI」に関する確立した定義はありませんが、人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念で理解されされています。
引用：人工知能(AI：エーアイ)のしくみ｜総務省

AIは、データや経験をもとに学習し、場合に応じて臨機応変に判断したり、論理的に考えて結果を推測するなど、これまで私たち人間が行っていた知的な行いができます。

また、人間には到底処理できないような膨大な量のデータを早く効率的に処理でき、学習や判断のスピードが速い、記憶力に優れている、指示通りの行動やルーティーンワークが得意など、私たちよりも優れている面もあります。

AIを私たちの日常に活用すれば、たとえば自動車の運転の自動化、掃除や洗濯など家事の自動化、セキュリティの自動検知、自動音声対応などが実現します。

このようにAIによって人間の行動の多くが自動化・効率されることによって、私たちの生活が便利に豊かになるだけでなく、少子高齢化に伴う労働力不足にも貢献するのです。
参考：AI（人工知能）とは？

AIプログラミングおすすめ言語5選

さまざまな可能性を秘めているAIに仕事として携わりたいと考える人もいることでしょう。最近ではAI副業も増えていますが、ここでは、AIエンジニアを目指す人におすすめのプログラミング言語を5つご紹介します。

Python

Python（パイソン） は、1991年にグイド・ヴァン・ロッサム氏によって開発された、近年最も人気のあるプログラミング言語の1つです。文法や構成が分かりやすく、ユーザー数が多いためコミュニティやライブラリ、支援ツールも充実していることから、プログラミング初心者が習得しやすい言語と言われています。

近年注目を集めるAI分野において、Pythonが特に強いと言われている理由は、AI実装に必要とされるライブラリやフレームワーク、AI学習のためのデータセットなどが充実しているからです。

PythonのAI実装に関する著名なライブラリとしては「pandas」「NumPy」「SciPy」「scikit-learn」などがあります。
参考：Pythonが学べるスクール

R言語

R言語（アールげんご） は、統計やデータ解析に特化したオープンソースのプログラミング言語です。

かつては「機械学習といえばR言語」と言われていましたが、現在はPythonにその座を明け渡した形です。しかし今でも一部の職種、たとえばデータサイエンティストやデータアナリストなどの現場では、ExcelやSQLと並んで必須の存在となっています。

R言語の特徴は、統計やデータ解析を短いコードで簡単に行えるところです。統計に特化したパッケージが充実しており、機械学習や深層学習（ディープラーニング）に必須となるニューラルネットワーク（※）が標準パッケージとして利用できます。
（※）人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）の学習メカニズムを模した機械学習の手法

もともと統計学の側面から開発された言語であり、現状データ把握を簡単に行えるR言語ですが、ビッグデータのような規模の大きいデータ処理はメモリ負荷がかかるため向きません。

また近年注目されているディープラーニングに関する機能が少なく、この点でPythonに大きく差をつけられたと言えるでしょう。

Julia

Julia（ジュリア）は、子ども向けプログラミング言語Scratchで知られるマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らによって開発され、2012年にオープンソース言語としてリリースされました。

日本ではあまり知られていない言語ですが、処理速度が速く、科学技術計算に特化していることから、機械学習や統計処理に優れています。

プログラミング言語としては比較的新しいものであり、ライブラリなどは少ないものの、「PyCall」を用いることによってPythonのモジュールや関数を呼び出せるため、幅広い機能を利用できます。

C++

C++（シープラスプラス）は、同じくプログラミング言語である「C言語」を拡張した汎用オブジェクト指向言語です。

C++はおもに大規模システム開発やアプリ開発、組込みソフトウェア開発などで利用されます。機械学習やディープラーニングに特化した機能があるわけではありませんが、処理速度が速く安定していることから、PythonやR言語では実装できない複雑なコーディングが可能です。

また後述のディープラーニングのフレームワークはPythonで記述されていますが、実は重要な処理部分にはC++が採用されています。このことからも、C++が安定性に優れていることが分かります。

JavaScript

JavaScript（ジャバスクリプト）は、HTML/CSSとともに使用されるWebプログラミング言語です。WebサイトやWebアプリのほか、モバイルアプリやデスクトップアプリ、ゲームなど幅広いシーンで利用されています。

JavaScriptはAIや機械学習に特化しているわけではありませんが、機械学習ライブラリを利用することで簡単に導入が可能です。習得難易度が比較的低いJavaScriptにAI機能を実装できれば、プログラミング初心者も身構えることなく機械学習について学べるというメリットがあります。
参考：JavaScriptが学べるスクール

AIプログラミング言語でできること

ここでは、AIプログラミング言語でできることについて詳しく見ていきましょう。

自然言語処理・文章生成

自然言語処理とは、言葉や文字を認識し、理解する技術のことです。

この技術を使えば、コンピュータが人間の言葉を理解し、適切な反応を返すことが可能になります。具体例としては、以下のようなサービスが挙げられるでしょう。

• iPhoneの「Siri」
• Googleアシスタント
• Amazonの「アレクサ」
• AIチャットロボットの「りんな」
• ChatGPT

これらのサービスは、ユーザーの音声やテキスト入力を解析し、適切な回答を提供することで高い利便性を実現しています。

また現在ベータ版が無料公開されている「AI Programmer」は、日本語の指示によって簡単にコード生成できるようにする革新的なツールです。プログラミングの知識が少ない人でもプログラミングができることから、エンジニアの人材不足を解消する有益な手段として注目されています。

このように自然言語処理と文章生成の技術は、情報の効率的な取得と生成を可能にし、私たちの生活を豊かにする大きな可能性を秘めていまるのです。
参考：プロンプトエンジニアになるには
参考：プロンプトエンジニアリングが学べるスクールおすすめ！生成AIを学ぼう！

画像認識・自動生成

画像認識とは、画像上の人物、物体、文字などを分類・認識する技術です。

この技術を活用することにより、映像から人物を割り出したり、顔の識別をして似た顔を検索したり、OCR（光学文字認識）を使って画像から文字を抽出することなどが可能になります。

具体例としては、以下のようなものが挙げられます。

• 防犯カメラ映像の自動検出システム
• レントゲン画像からの病状判定システム
• 自動運転車
• 農業分野の作物管理
• オンラインコンテンツのモデレーション

画像認識技術は、ここ10年ほどの短い期間だけで、高い認識能力を持つさまざまな技術が登場しています。今後さらなるAIの進化により、これらの技術はますます高度化し、その応用範囲は広がり続けるでしょう。

このように画像認識と自動生成の技術はさまざまな分野で重要な役割を果たしており、今後も私たちの生活をより便利で安全なものに変えていくと期待されています。

異常検知

異常検知とは、データから誤ったデータを検出する技術です。

現在私たちの生活において実にさまざまな用途で利用されており、具体的には以下のようなシーンが挙げられます。

• 工場のラインにおける不良品の検査
• 社内システムへの不正アクセスの検出
• 情報セキュリティ分野での不正アクセスやサイバー攻撃のリアルタイム検出
• 健康モニタリング
• ネットワークパフォーマンス監視

AIの異常検知システムは、人間の能力を超えることも多く、熟練の職人以上に高い検知精度を持つことがあるものです。未知の不良検知にも対応できることから、新たに発生する問題があっても人間以上に柔軟に対処できると考えられています。

プログラミングコードの生成

プログラミングコードの生成は、自然言語処理技術を活用して人間が書いた指示や要件をもとにプログラミングコードを自動生成する技術です。

コード生成AIは、HTML/CSSやJavaScript、Pythonなどのさまざまなプログラミングコードを生成する能力を持っています。有名なものとしては、GitHub CopilotやOpenAI Codexなどが挙げられます。大量のコードデータベースから学習し、ユーザーの入力に基づいて関連するコードを提案してくれるというものです。

プログラミングコードの生成でAIを活用すれば、エンジニアは今まで以上のコーディング速度でより複雑なコード実装ができるようになり、開発プロセスの効率化や新しいアイデアの創出も実現するでしょう。

AIプログラミング言語を勉強する方法

ここでは、AIプログラミング言語を勉強する具体的な方法についてもみていきましょう。

本・学習サイトを使って独学で勉強する

AIプログラミング言語を学ぶ方法はいくつかありますが、その1つは本や学習サイトを使って独学で勉強する方法です。近年のAIプログラミングのブームにより、現在では多くの参考書や学習サイトが提供されています。

独学で利用する本や参考書には、数学とプログラミングがセットになった本や特定分野のプログラミング強化本など、さまざまな種類のものがあります。複数分野のAIを知りたい人には、本を使った勉強がおすすめでしょう。

また独学で学習サイトを利用する場合には、基礎に特化したサイトや他の学習者と交流しながら学べるサイトなど、こちらもさまざまな種類や形式が提供されています。有料サイトだけでなく、無料サイトも増えており、スマホでも勉強できるため、仕事で忙しい社会人には学習サイトを活用した勉強がおすすめです。

独学による勉強であれば、自分のペースで自由に学習を進められるのがメリットです。一方で、一人での学習はモチベーションを維持するのが難しく、わからないことがあった際に質問できる環境がないというデメリットもあります。
参考：AI勉強

プログラミングスクールを利用する

AIプログラミング言語を学ぶ2つめの方法は、AIコースのあるプログラミングスクールを利用することです。

独学と比べるとスクールに通うための費用がかかってしまいますが、現役エンジニアなどのスペシャリストから直接指導を受けられるため、効率的に学習を進めることができるでしょう。また、メンターや講師に気軽に質問できる環境が整っているところが多く、モチベーションを低下させず挫折しにくいというメリットもあります。

AIプログラミング言語勉強におすすめのスクール6選

ここでは、AIプログラミング言語の勉強におすすめのスクールをご紹介します。
参考：AIエンジニアになるには

キカガク

キカガクは、6ヶ月で未経験からAIデータ分析人材に必要なスキル習得を目指すプログラミングスクール。転職業界最大手dodaと提携しているため、転職支援も充実しています。 データ分析を実務に活かしたい人、AIアプリケーションを作成したい人、資格を取ってキャリアアップしたい人におすすめです。

コースは「IT・ソフトウェア基礎コース」「画像処理特化コース」「自然言語処理特化コース」「Pythonアプリケーション開発コース」に分かれており、AI分野のニーズに応じたスキルを習得できます。また、話題のChatGPT講座を無料で受講できるようになっています。

データラーニングスクール

データラーニングスクールは、未経験からデータサイエンティストを目指せるオンライン完結のスクール。拡大するデータサイエンス市場を見込み、最先端スキルの習得と高報酬、自由な働き方を実現したい人におすすめです。

経験豊富な現役データサイエンティストによる個別メンタリングにより、AIプログラミングを初めとするデータサイエンスの技術だけでなく、ロジカルシンキングやゲーム理論、マーケティングなど、データ人材が活躍するために必要なスキルも合わせて習得できます。ポートフォリオなどの制作物に関する質問にも答えてくれるので、転職の際にも役立ちます。

さらに受講者には、データ分析に特化したオンラインコミュニティの永久参加権が提供されます。

Aidemy

Aidemyは、DX時代の新スキルとも言うべきAIを基礎から学べるPython特化型プログラミングスクールです。プログラミング未経験から3ヶ月で、AIが使いこなせる人材を目指します。

学習はテキスト・動画教材を用いて進める形式で、理解したらすぐに演習問題へ進みます。わからない所があれば気軽にチャットで質問でき、より詳しく解説が必要なケースではオンラインで講師に相談できるので安心です。

コースはAI活用の目的に応じて6講座に分かれており、「AIアプリ開発講座」「データ分析講座」「自然言語処理講座」「E資格対策講座」などの種類があります。

テックアイエス

テックアイエスは、現役エンジニアによるマンツーマン指導を受けながら転職・副業・フリーランスの実現を目指すプログラミングスクールです。

目的別に複数のコースが用意されていますが、AIプログラミングを学びたいのであれば、『データサイエンティストコース』がおすすめ。前提知識ゼロからデータサイエンスとプログラミングの両方のスキルを身に付けられるカリキュラムになっているため、AIに関しての専門性を高められるでしょう。
なおサポートを受けられる期間は、1年間です。前半の6ヶ月間は、HTMLやSQL、Python、統計、機械学習などデータサイエンスに関する基礎から応用までのスキルと知識を体系的に学びます。また後半の6ヶ月間は、就職・転職サポートを受けながら目指すキャリアを叶える活動に取り組むというもの。

学習から次のキャリアへの実現まで一貫したサポートを受けられるため、目指すキャリアが明確な人は、ぜひ受講を検討してみてはいかがでしょうか。

LINEヤフーテックアカデミー

LINEヤフーテックアカデミーは、Yahoo! JAPANやLINEを運営するLINEヤフーによるプログラミングスクール。受講実績3万人を超えるプログラミングスクール「テックアカデミー」を運営するキラメックスとタッグを組み、未経験から本気でエンジニア転職を目指す人を徹底的にサポートしてくれます。

「エンジニア転職保証コース」では、AIプログラミングやデータ分析のための機能が強化されつつある汎用プログラミング言語Javaをベースに、Spring BootやDockerなど、開発の現場で利用されているツールの使い方を学べます。
また実際にWebアプリケーションを開発し、ウェブ上にリリースまでを行うことで、現場レベルで役立つ幅広いスキルを習得できます。人材紹介サービス大手のdodaやcircusAGENTなどとも提携しており、数万を超える未経験者向け求人から最適な転職先を紹介してくれます。

サポート体制が充実しており、LINEヤフーの人材開発研修を受けた現役エンジニアによる手厚いフォローも魅力の一つ。パーソナルメンターとのメンタリングやチャットサポートだけでなく、オンライン自習室などのバーチャル空間も自由に利用できます。

さらに、LINEヤフーテックアカデミーは経済産業省の「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」に採択されています。
受講料の最大70%が補助され、面倒な手続きも全てリード・対応してくれるので、安心かつお得に受講することができます。

DMM WEBCAMP学習コース

DMM WEBCAMP学習コースは、動画配信事業やオンラインゲーム事業など、約40以上ものサービスを展開するDMMが運営するオンラインITスクールです。未経験から即戦力になれるような人材を育てるべく、DMM認定の現役エンジニア講師がトータルでサポート。カナダで開発・実践されてきたICEモデルに基づく独自のカリキュラムにより、短期間でのスキルアップが期待できます。

オンライン完結型のスクールで、24時間どこでも学習できるのも、嬉しいポイント。忙しい方でも、スキマ時間で効率よく学べます。無料で転職・副業サポートも受けられるため、スクール卒業後に転職や案件獲得を目指す方にもおすすめのスクールです。

さらに、生成AI技術を学習したい、という方には「生成AIエンジニアコース」がおすすめです。PythonやOpenAI APIなどを基礎から学ぶことができ、実践的な開発スキルを身につけることができます。

AIエンジニア転職におすすめのエージェント3選

続いて、AIエンジニア転職におすすめのエージェントを紹介します。

マイナビIT AGENT

マイナビIT AGENTは、豊富な求人数が魅力のIT職種特化型転職エージェントです。
2024年オリコン顧客満足度調査『転職エージェント部門』で満足度総合第1位に選ばれた実績を誇るだけあり、求職者に寄り添った支援に定評があります。利用者の口コミからも「丁寧にヒアリングをしてくれた」「希望に沿った案件を紹介してくれた」など、求職者視点のサポートを受けられている様子が伺えます。

そんなマイナビIT AGENTに在籍するキャリアアドバイザーは、各業界・職種に精通しており、スキルに関する細かい話も可能です。AIに特化したエンジニアを目指す人も、マイナビIT AGENTであれば理想のキャリアを実現する求人や企業にきっと出会えるでしょう。
参考：マイナビITエージェントの評判

レバテックキャリア

レバテックキャリアは、高い内定率を実現してくれると評判のIT・Web業界に特化した転職エージェントです。
職務経歴書の添削や面接詳細情報の提供、模擬面接など、企業別に対策やアドバイスを提供してくれるため、他の求職者と比較して優位な転職活動を実現できるでしょう。

また、レバテックキャリアでは、キャリアアドバイザーが年間累計7,000回以上、企業に足を運び、頻繁に現場のプロジェクトマネージャーやメンバーに対してヒアリングを実施しています。募集背景や求める人材など、求人に関する詳細な情報を提供してくれるため、募集状況や求人要項を理解・納得した上で応募できる点も嬉しいポイント。

AIに関する案件も豊富に取り扱っているため、AIエンジニアを目指す人やAI開発スキルを有している人は、ぜひ利用を検討してみてはいかがでしょうか。
参考：レバテックキャリアの評判

ビジョン・キャリア

ビジョン・キャリアは、大手コンサルティングファームやITの上流工程など、ハイクラス転職支援に特化した転職エージェントです。
年収800円以上を叶えられる求人が全体の8割を占めており、利用者の年収アップ率は脅威の98％を誇ります。また、即日内定などスピード転職が可能な求人を取り扱っている点も特徴の1つ。今よりもワンランク上の収入・ポジションにスピード転職できる可能性も期待できるでしょう。

さらに、キャリアアドバイザーに関しては「アドバイスが的確」「誠実で頼りがいがある」といった口コミが見られることから、丁寧で安心感のある支援を受けられていることが分かります。
一方でハイクラス求人を中心に取り扱っているため、案件の紹介を受けるためには、一定のスキルや経験が求められます。利用にあたっては、それなりのスキルや経験が求められることを理解しておきましょう。

AIプログラミング用のフレームワークにも注目

一般的に、プログラミング開発の現場ではフレームワークが利用されます。

フレームワークとは、直訳すると「枠組み」のことです。フレームワークを利用することによって、開発に必要となる汎用的な機能やコードがライブラリ化され、プログラミングなどの作業負荷を軽減できるようになります。

AI開発の現場でよく利用されるディープラーニングフレームワークとして、「TensorFlow」「PyTorch」があります。

TensorFlow

TensorFlow（テンソルフロー）はGoogle社によって開発されたオープンソースフレームワークであり、ディープラーニングフレームワークのなかでもっとも知られた存在です。

主な対応言語として以下のものが挙げられます。

• Python
• JavaScript/Node.js
• C++
• Java
• Go

使用言語として推奨されているのはPythonですが、APIを利用することで幅広い言語による開発も可能になっています。

PyTorch

PyTorch（パイトーチ）は、Meta（旧Facebook）社の人工知能グループによって開発されたオープンソースフレームワークです。TensorFlowがビジネス分野において多く利用されるのに対し、PyTorchは研究分野で利用される傾向があります。

対応言語は以下になります。

• Python
• C++
• CUDA

TensorFlowもPyTorchも扱えるようになりたいなら、どちらでも開発できるPythonかC++がおすすめです。

AIプログラミングまとめ

機械学習、ディープラーニングといったAI分野は、社会やビジネスに大きな変革をもたらす存在として世界中から注目されています。PythonやR言語など、AIに特化したプログラミング言語を習得し、AIエンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアを築きましょう。
参考：AIエンジニア年収