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AIの開発の流れ5つを解説|おすすめのAIプラットフォームとは?

2020年06月02日

SE
AIを開発するには何から始めればいいでしょうか?

PM
まずはデータ収集を行い、データ処理や機械学習を行う必要があります。

AIは開発できる?


AIはAIプラットフォームを利用することで開発できます。AIの開発というと非常に難しそうですが、実際にはコーディングをしなくてもAI開発ができるツールが存在します。AI開発の流れが活発になるにつれ、簡単にAIの構築が可能なツールも増えてきています。ここではAI開発について解説していきますので、興味がある方はぜひ参考にしてみてください。

AIプラットフォームとは

AIプラットフォームとは機械学習のためのプラットフォームです。AIプラットフォームはAIの学習を効率的に進めるためのプラットフォームで、AIエンジニアをサポートするものです。また、最近はAI構築をサポートするだけでなく、トラブルを予測したり、不具合を検出したりするような機能を備えているAIプラットフォームもあります。

AIの開発の流れ5つ


続いては、AIの開発の流れについてご紹介します。AIを開発する場合には、実際にはどのような流れでプロジェクトを進行することになるのでしょうか。まずはデータ収集を行い、それを機械学習で利用できるよう処理するといったように、流れに従って開発を進めるとスムーズです。ここではAI開発の流れ5つをご紹介しますので、興味がある方はぜひ参考にしてみてください。

AIの開発の流れ1:データ収集

AI開発を行う場合、まずは機械学習用のデータ収集を行う必要があります。AI開発のためには学習用のデータを集める必要があります。データ収集にはいくつかの方法がありますが、インターネット上に公開されているデータを利用する、自社で蓄積したデータを使うといった方法があります。開発するAIに適したデータを集める必要があり、データの量によって精度にも差がでるため、データ収集は非常に重要な工程になります。

AIの開発の流れ2:データ処理

AI開発を行う場合、機械学習に使えるようにデータ処理を行う必要があります。集めたデータはそのまま学習に流用できるわけではありません。生のデータは入力ミスやノイズ、欠損などがあるため、使用できるようにデータクレンジングと呼ばれる作業が必要になります。仮に未処理のままのデータを学習に用いると、精度が悪い場合や間違ったモデルが構築されるといった可能性があります。

AIの開発の流れ3:機械学習

AI開発を行う場合、集めたデータを使って機械学習を行います。機械学習を行う場合、モデルを構築し学習を行います。モデルの構築ではどのようなアルゴリズムを利用して学習を行うのかを設定し、実際にモデルの学習を行います。学習が完了したら、テストデータによって学習の精度を確かめ評価を行います。精度が期待に満たない場合は、学習と評価を繰り返すことになります。

AIの開発の流れ4:運用

AI開発を行う場合、最後に運用を行います。機械学習によって高い精度の人工知能が完成したら、実際に成果物の運用を行います。運用を行ううちに期待したパフォーマンスが出せなかったり、新しい課題が出てきたりするため、その都度改善を行うことになります。このようなサイクルでAI開発は行われています。

AIの開発の流れ5:保守・改善

AIを開発して運用したらいったんは区切りとなりますが、導入後の保守も重要です。AIの開発段階ですべての問題が想定できるわけではなく、後から問題が発生するケースも多く見られます。後で問題が見つかったら、機械学習をやり直す再学習や、対象となるデータの見直しなどの改善が求められます。そのため、AI導入後も保守を行って状況を確認し、必要に応じて改善する必要があるのです。

おすすめのAIプラットフォーム4つ


AI開発におすすめのAIプラットフォームをご紹介します。AIプラットフォームにもさまざまな種類があり、中には初心者でも気軽にAI開発に挑戦できるものもあります。それぞれのプラットフォームの特徴を知って、自分に向いたものを探すことが重要です。ここではおすすめのAIプラットフォームを4つご紹介しますので、便利なAI開発プラットフォームを利用してAI開発を行いましょう。

おすすめのAIプラットフォーム1:AWS

AWSとは、Amazonが提供しているさまざまなクラウドコンピューティングサービスのことです。AWSはAmazon Web Servicesを略した言葉で、AWSでは提供されている100種類以上のサービスを利用できます。AWSはサーバーやストレージなどを提供してくれるため、パソコンがあればあとはパソコンの容量を気にすることなくAWSの中でAI開発が行えます。

クラウドならアマゾン ウェブ サービス【AWS公式】

おすすめのAIプラットフォーム2:Azure

AzureとはMicrosoftが提供しているさまざまなクラウドサービスの集まりです。Azureはビジネスの課題に対応するためのクラウドサービスです。さまざまなツールやフレームワークを利用して、Azureの中でアプリケーションを構築したり、管理したりすることができます。Azure AIを利用することにより、効率的なAI開発が実現できます。

Microsoft Azure:クラウド コンピューティング サービス

おすすめのAIプラットフォーム3:IBM Watson

IBM WatsonとはIBMが開発した質問応答システム・意思決定支援システムです。IBM Watsonはビジネスに活用できるシステムで、あらゆる業務やシーンでユーザーのサポートを行います。IBM Watsonを利用することで、AIを効率的に開発することが可能になります。

IBM Watson(ワトソン)-Japan

おすすめのAIプラットフォーム4:Google Cloud Platform

Google Cloud Platformとはクラウド上でGoogleが提供しているサービス群の総称です。Google Cloud Platformは利用者のインフラ環境をクラウド化できるシステムで、最初から基本的な構成要素が用意されていることで素早いAI開発が可能になります。

Google Cloud Platform

AI開発で使われる言語7つ


続いて、AI開発に用いられる言語をご紹介します。プログラミング言語にはさまざまな種類があり、それぞれに得意不得意があります。AI開発の際には、AI開発に適した言語を利用する必要があります。ここではAI開発で使われる代表的な言語を7つご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

AI開発の言語1:Python

PythonはAI開発に役立つライブラリが用意されている言語です。Pythonの特徴として少ないコードで簡潔に書けるため、コーディングの負担が少ないという点があります。そのため、PythonでAI開発を行う人は多いです。また、AI開発が効率化できるさまざまなライブラリもあるため、AI開発初心者でも使いやすいでしょう。

AI開発の言語2:JavaScript

JavaScriptはブラウザで動かせる言語です。JavaScriptはWebアプリケーションの開発に適した言語ですが、AI開発でも活用されています。JavaScriptでは、機械学習をWebブラウザから利用するためのライブラリが公開されており、学習済みモデルもブラウザで利用できます。

AI開発の言語3:C++

C++はC言語の拡張したオブジェクト指向の言語です。C++はC言語と互換性があるため、AI開発でも組み合わせて利用されることが多いです。C言語の特徴として処理速度やハードウェアリソースの有効活用があり、速度も速いため、人工知能の開発に適しています。

AI開発の言語4:R

Rは統計解析に特化した言語です。Rはデータ分析や統計解析などのデータサイエンスの分野で活用される言語で、統計や解析においては他の言語と比較して非常に優秀です。データ解析や統計やAIの分野では必須となるため、AI開発においてR言語は非常に役立つ言語だと言えるでしょう。

AI開発の言語5:Java

Javaは非常に汎用性の高い言語です。世界でもっとも利用されているJavaの魅力は、OSに依存しない汎用性です。Javaで開発したものはさまざまなデバイスで利用できるため、AI開発の分野でもJavaは利用されています。ただし、Javaは仮想マシンがあることでさまざまなデバイスで動作する仕組みになっているため、仮想マシンのためのリソースも必要とするというデメリットもあります。

AI開発の言語6:Julia

Juliaはオープンソースの計算向けの言語です。機械学習や統計、データ分析などで使われることが多い言語で、処理速度がとても速く、高いレベルで高パフォーマンスな技術計算ができる魅力があります。ライブラリが整っているとは言い難い点がデメリットですが、今後の発展に期待が持てます。

AI開発の言語7:Haskell

Haskellは関数型の言語で抽象化を得意としています。バグが起きにくく安全にシステム運営ができることから、取り入れられる場面も増えています。ただし、開発者が少なくライブラリもあまり充実していない、学習コストが高いなどのデメリットもあります。初心者向けではありませんが、保守性や信頼性の高いシステム作りに役立つ言語です。

AI開発を学ぶ方法3つ


AI開発を学ぶ方法は、主に3つあります。生活スタイルなどによって合う方法は違うので、自分に合った学び方を見つけてAI学習を進めましょう。

AI開発を学ぶ方法1:オンラインサービスの活用

AI開発を学ぶ方法の1つ目は、オンラインサービスを活用することです。オンラインサービスを活用すれば、自宅にいながら必要なスキルを身につけられます。一人で学習を進めるのではなく、チャットサポートが受けられたりマンツーマンメンタリングが受けられたりするので、わからないことは聞きながら進められるメリットがあります。課題も用意されるので、何から取り組めばいいのかわかりやすく便利です。

AI開発を学ぶ方法2:スクールに通う

AI開発を学ぶには、スクールに通う方法もあります。スクールのメリットは、教えてくれる人がいることです。学習に行き詰まった時に方向性を教えてもらえたりアドバイスがもらえたりするので、立ち止まらずに学習を進められます。さらに体系的に学習できるカリキュラムも整っているので、全体をイメージしながら学習に取り組むことが可能です。スクールによってはグループ学習ができるので、情報をシェアすることで学習効率が高まるメリットもあります。

AI開発を学ぶ方法3:本で学ぶ

AI開発は、本で学ぶことも可能です。初心者向けのものから実践的な知識が身につけられるものまで幅広い種類の本があるので、自分が必要だと思うものを選んで学べるメリットがあります。自宅で自分のペースで進められるので、じっくり取り組みたい場合におすすめです。

SE
プラットフォームや開発言語を揃えることがAI開発にとって重要なのですね。

PM
そうですね。確かに簡単な開発ではありませんが、効率的な開発は可能となります。

AI開発プラットフォームを導入しよう


AI開発はハードルが高いように思えますが、AIプラットフォームやAI開発に適した言語を利用すれば、効率的に開発を行うことができます。ぜひこの記事でご紹介したAI開発プラットフォームを利用して、AIの開発にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。


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