.net column

.NET開発者のためのブログメディア

AI開発の流れとは|AIプラットフォーム3つと言語5つをご紹介

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4つ

続いては、AIの開発の流れについてご紹介します。AI開発を行う場合、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。ここではAIの開発の流れ4つをご紹介しますので、AI開発に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。

AI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。

おすすめのAIプラットフォーム3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。ここではおすすめのAIプラットフォーム3つをご紹介しますので、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。

AI開発プラットフォーム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】

AI開発プラットフォーム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

AI開発プラットフォーム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

AI開発で使われる言語5つ

続いては、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ますが、それぞれ得意不得意があります。AI開発の際には、AI開発に適した言語が利用されます。ここではAI開発で使われる代表的な言語をご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

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。

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。


.NET分野でのキャリアアップをお考えの方は、現在募集中の求人情報をご覧ください。

求人一覧

また、直接のエントリーも受け付けております。

エントリー(応募フォーム)