IT初心者でもPythonを使ったAI技術が習得できる理由

プログラミング初心者だけどPythonと呼ばれるプログラミング言語でAIのスキルを習得できるかどうかで不安ではないですか？

確かに、AIといえばITの中でも先端的な技術にも関わらずプログラミングの初心者がいきなり習得するということは難しいように感じてしまいます。

しかしながら、プログラミング初心者でもPythonを使ったAI技術の習得は可能です。

この記事では、プログラミング技術やAI技術の習得の際に失敗する理由を明らかにし、その対応方法を見ることでプログラミング初心者でもPythonを使ってAIの技術を習得することは可能ということを解説します。

初心者だからAIの技術を習得できないという思い込みを断ち切り、AI技術の習得に向けてまずは一歩を踏み出してみましょう！

Pythonを使ったAI開発の具体的な勉強内容

AIの開発という目的を実現するために次の項目を勉強することが一般的です。

• AIを実現するための技術としての機械学習（目標）
• 機械学習をPC上に実装するための手段としてのPython（手段）

AI実現のために必要な機械学習

AIの学習では一般的に機械学習という項目を学習することになります。

AIとは人間の知能をパソコン上で実現しようとする試みであり、実現の手法としてエキスパートシステムや機械学習と呼ばれる手法などがあります。

最近では技術の進歩や精度の高さなどから機械学習と呼ばれる手法を利用しAIを実現するということが一般的です。

機械学習とは過去のデータをパソコンに分析し特徴を見つけ出し、その特徴をアルゴリズムに落とし込む作業になります。
▶︎関連記事：機械学習ってなに？|機械学習の意味から使いみちまで解説

作成されたアルゴリズムを利用することの一例として、新たなデータに対してその特徴を適用しデータがどういったデータなのかということを人間の代わりに判断することができます。

例えば、画像の写っている人間の顔を機械学習することでどの顔が誰なのかという特徴をアルゴリズムとして作成します。
作成されたアルゴリズムを新たな画像に適用することで写っている人物が誰なのかを判断することができます。

パソコンに指示を出すためのPython

プログラミングとはパソコンに対してどのように計算を行うのか、何を画面に表示させるのかといった人間がパソコンを動かすための指示書です。

プログラミングと言ってもプログラミング言語にはいろいろなものがあり、目的によって使えるプログラミング言語が違い、AI開発の場合ではPythonと呼ばれるプログラミング言語を使うことが一般的です。
▶︎関連記事：【未経験者向け】なぜAIの開発ではPythonをつかうのか|学習の観点で考えるAI開発でPythonを使う理由

Python以外でも機械学習を実現することは可能ですが、Pythonでは機械学習を実現するための機能がパッケージとして無料で提供されているほか、サンプルデータなども多く用意されているので、プログラミング初心者でAIの技術を習得しようとする場合にはPythonで勉強することがいちばんの近道です。

初心者でもPythonは習得可能 

初心者でもAI学習としてプログラミング言語の一つであるPythonは次の理由から習得可能です。

ここからはプログラミング技術習得の際の挫折理由をみていき挫折理由に対してどのように対応すればいいのかということと初心者がPythonを習得することが可能な理由についてもう少し見ていきます。

AIの構築という目的がある

プログラミング学習で挫折する理由の多くは実際に何をしたいのかという目標や目的がないままプログラミング学習を始めてしまうことですが、AIの構築という目的がすでにあるためPythonの習得は可能になります。

プログラミングというとプログラミング技術の習得を目標や目的としてしまいますが、実際にはプログラミングは手段でしかありません。

また、プログラミングといってもいろいろな技術がありその技術の全てを網羅することは不可能です。

つまり自分がやりたい目標に合わせてプログラミングを学習しないと、プログラミングの何を勉強すればいいのかということが分からなくなってしまい挫折してしまいます。

例えば英語の勉強を想像してください。

単純に英語を勉強したいと思っても英語を使って何をしたいのかによって勉強の方法も変わってきます。

受験対策として勉強するということと英語圏でも生活できるように勉強することでは勉強の仕方や覚えるべき単語などが変わると言えるでしょう。

• アメリカで生活する（目的）ために日常英語を習得する（目標）ために英会話スクールに行く（手段）
• 大学合格（目的）のために受験の英語で高得点を取る（目標）ために予備校に行く（手段）

プログラミング学習において大事なことは「自分が何をしたいのかという目標」を設定し「目標を実現するための手段としてプログラミングを勉強する」というように考えることです。

AI技術の習得に関するプログラミング学習では自動的に目標が設定されているほか、実際に何をしたいのかという目的を設定するための環境もそろっています。

ただ英語を勉強しようと思い文法や英単語を覚えていくだけでは自分に必要なものが何かわからずいつか限界が来てしまい挫折につながります。

エラーなどを調べられる環境にある

プログラミング学習で失敗する理由としてエラーへの対応方法がわからないということがありますが、Pythonを含めたPythonで発生するエラーの大半はインターネットで調べることで解決可能です。

よくプログラミングでエラーが発生すると自分にはセンスがないと思うかもしれませんが、どんな凄腕のプログラマーでも勉強の初めの時はエラーと何度も対峙していたはずです。

こういったエラーに何回も向き合い対処することでプログラマーとしての知識を身につけていくということになります。

ただ、多くの人がエラーで挫折する理由として調べ方がわからないということがあります。

プログラミングのエラーではほんの些細なことでもエラーが発生するほか、エラーの内容が英語で表記されるためエラーの中身が理解できないということがあります。

そこで、エラーが発生したときはまずは落ち着いてエラーの中身を読んでみましょう。

例えば次のエラーの場合はinvalid syntaxとなっています。
これは文法の記述ミスがあるということになります。

エラーは英語で表示されますので英語がわからない場合はGoogle翻訳を使ってみたり、英語の文章をそのまま検索してみましょう。 

それでもわからなかったらエラーの文章をそのまま検索してみましょう。

するといろいろなサイトで解決方法が出てきます。 

ここからわかるように、多くの人がプログラミングでエラーに遭遇しそれを解決しようと努力しています。 

こういったエラーの対応を身につけることでプログラミング技術を身につけることになります。

プログラミング言語間の難しいか簡単かは比較できない

よくPythonは習得が簡単な言語ということを目にしますが、一般的なプログラミング言語の学習でどの言語が習得しやすいかということはあまり関係ないと言えます。

プログラミング言語というのは誰でもわかりやすいように作れるように作られた人工の言語であり、プログラミングの記述自体はどの言語もそこまで難しいものではありません。

また、プログラミング言語間でも記述の仕方が変わりますが、その記述の仕方が勉強しやすいと感じるかどうかは人はそれぞれです。

実際に条件分岐と呼ばれるプログラミングの基本的な文法をPythonとC#、Javaで比べてみましょう。

条件武器とは条件に合致した場合としなかった場合で処理を変更する技術ですが、それぞれの言語では次のようになります。 

· Python 
num = 100
if num == 100:
    print("numは１００です")
else:
    print("numは１００ではありません")

· C# 
int num;
    num = 100;
    if (num == 100)
         { 
        　System.Console.WriteLine("numは１００です");
        }
     else
         {
        　System.Console.WriteLine("numは１００ではありません");
        }

・Java
int num = 100;
        if (num  == 100)
        {
            System.out.println("numは１００です");
        }
        else
        {
            System.out.println("numは１００ではありません");
        }

確かに記述量などは違うかもしれませんがどれも内容を読めばある程度想像がつく内容になっていることがわかります。

つまり、プログラミング初心者の人がプログラミングの難易度で選ぶことはやってみないとわからないということであり、自分に取ってわかりやすいかどうかというのはすべてのプログラミング言語を学習してみることでようやくわかることです。 

もちろんそんなことは現実的ではないので、プログラミングの難易度で選ぶということは実質的に不可能ということが言えます。 

Pythonは初心者が避けるべきプログラミング言語 ではない

プログラミング言語の習得難易度を比較するということは不可能ですが、習得が難しいプログラミング言語としてCという言語があります。 

Cという言語は他のプログラミング言語に比べてPCの動作原理を理解しより細かいところまで操作できます。

そのため、Cを習得するにはCだけでなくパソコンの動作原理なども理解しないといけないため、ほかのプログラミング言語に比べて習得難易度が難しといえます。 

Cでもすべて自力でAIの構築をするということは可能かもしれませんがそれは、AIやプログラミングを大学などで専門的に勉強してきた人がチャレンジする内容であって、IT初心者の人だと挫折します。

AIの構築という目標に対して、まずはPythonなどで学習し理解してからCを勉強してみても遅くはないでしょう。

初心者でもAI技術の習得は可能の理由

AIの技術となると最新の技術で一般的には習得できないと思うかもしれません。

確かに、専門的に勉強しなければ大学の研究者のようにはなれないかもしれませんが、これからの社会で活躍できるレベルでの習得はIT初心者でも習得可能です。

AIの技術は簡単ではないですが、勉強のコツをうまく捉えることができれば思っていたよりも習得しやすいと言えます。

AIの計算式の結果の意味がわかれば良い

AIの技術では高度な数学が使われているため、数学が得意でないとAIは理解できないと思うかもしれませんがAIについては数学の計算よりも計算した結果がどういった意味を持っているのかが理解できれば大丈夫です。

もちろん、結果に対してなぜそうなるのかという理屈を理解しているということは重要ですが、最初のうちは公式を使ったら最終的にどのような結果が得られるのかということだけを理解していれば十分です。

使っているうちに、公式などの意味がわかるようになり改めて学習し直すことでなぜそうなるのかということも理解できるようになります。

考えてみれば私たちは身の回りの機械などがどのような理屈で動いているのかを理解しないでも使っています。

動作原理は知らないでも私たちは機械を利用し、利用したことで得られる恩恵を理解してその恩恵を享受しています。

例えば、電子レンジがどのような動作原理かを理解していませんが電子レンジの利用の仕方や電子レンジを利用したら食品が温まるということを理解して使っています。

AIの数学も同じことが言えます。

例えばAIの数学で利用される微分は非常に抽象的な印象がありますが実態は放物線のある点における接線の傾きを求めるための公式です。

もちろん、なぜ接線の傾きが分かるのかという理屈も知っていたほうがいいと言えますが、実際の利用場面でその理屈を考えているということはあまりありません。

AIに関する学習で躓いたら、理屈はいったん無視して計算した結果がどうなのかということを理解するように学習していきましょう。

学生時代の数学は関係ない

学生時代の数学の授業を思い返してください。

数学が難しいと感じたことの理由として使いみちがわからないということがあるのではないでしょうか。

数学では様々なことが抽象化されており、勉強した内容のイメージがわかないことも多く、それが原因で自分が勉強していることの意味が分からないということも数学を難しくしている原因です。

AIの勉強では数学を勉強しますが、勉強した内容はAIの構築という環境で実際に利用することになります。

そのため、数学の勉強の利用シーンがわかりやすくAIに関する数学の内容については習得できると言えます。

IT初心者がPythonとAIの技術を習得すべきおすすめの理由 

これからITのスキルを習得するのであれば以下の理由などからPythonとAIに関する技術を習得するほうがよいと言えます。

Pythonは汎用性が高い 

Pythonでは他のプログラミング言語に比べてできることが多いため、AIでPythonの記述の仕方を勉強しておけばAI以外のことをPythonで実現することができます。

通常、プログラミング言語ごとにできるということがある程度決まっていることが多いです。 

しかしながら、Pythonは汎用性が高い言語ということで他のプログラミング言語言語では真似できないような多くのことができる言語です。 

そのため、AIを勉強した後にPythonを使ってWebアプリを開発したり、ゲームを開発したりということができます。 

AI人材はこれから給与が高く需要が伸びる 

AIというとまだまだ身近ではないと感じる人もいるかもしれませんが、AIの技術はすでにいろいろなところで使われています。 

しかしながら、AIを理解した技術者が少ないということも事実です。 

そのため、企業が欲しがるAI人材に対して供給が追いついておらず、AIエンジニアは売り手市場であり、一般的なプログラマーよりも給与水準が高い傾向にあります。

職業	平均年収	派遣社員（時給）	アルバイト・パート （平均時給）
プログラマー	431万円	2,190円	1,096円
AIエンジニア	580万円	2,062円	ー
データサイエンティスト	697万円	2,606円	ー

学習方法

PythonでAIの技術を習得するには大きく分けてスクールでの学習と独学での学習があります。

	スクール	独学
メリット	モチベーションが維持しやすい 強力なメンターがいる 転職支援などが受けられる場合がある	費用が安く済む 自分のペースで学習できる
デメリット	費用が高い スクールのペースに合わせて学習しないといけない	モチベーションが維持しづらい メンターがいない

どんな勉強方法で勉強しようか迷ってしまうかもしれませんが、重要なことはAI学習までの正しい学習ステップを踏むことです。

このステップを踏むことで、自分にとっていちばんいい学習方法を知ることができます。。

このSTEP自体は完全無料でできます。

みなさんはAI学習をするかどうかで迷ったり、お金を浪費することのないように当サイトのAI学習までの正しいSTEPを参考にAI学習をするかどうか決めてみてください。