【未経験者向け】PythonでのAI学習の難易度はどう?学習難易度を下げるコツも含めて解説
  • Pythonで作るAIってどれくらいのレベルの人が習得できる?
  • 初心者でもPythonでオリジナルのAIを作ることはできるの?
疑問に思う人

AIの構築といえばPythonが多いですがPythonでAIを構築するとなると最新の技術をつかったり数学的理解が必要であったりと考えると習得が難しそうで学習に躊躇してしまう気持ちもあると思います。

PythonによるAI構築の難易度は簡単ではありませんが、一方でそれは勉強の方針にもよって異なります。

この記事では、PythonによるAIの構築の難易度のほか学習の難易度を下げる方法についても解説していきます。

PythonのAI構築に対する考え方を変えてAI学習への不安を払しょくしてください!

AIの学習をするかどうかで迷っている方へのアドバイス
そもそもAIの学習をするのはなぜですか?
もしかしたらAI以外のことを学習した方がいいかもしれないし、そもそも学習する必要性がないかもしれません。
また、AIの学習方法も色々ありそれぞれにメリットデメリットがあります
当サイトでは実際にAIのスクールで学んだ筆者がAIの学習理由や学習方法などを提示していますが、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。
このステップを踏まないでいると、勉強した方がいいかで迷ってしまい時間を無駄にしてしまったり間違えた学習方法でお金を浪費してしまうことになります。

コツリン
実際に俺も学習をするまでに悩んでしまって時間を浪費したり、余計な教材を買ってお金を無駄にしてしまったんだ・・・。

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。

Pythonについて

AIの構築ではPythonがよく使われます。

Pythonとはプログラミング言語の一つで、最近ではAIの構築ができるといった理由などから人気の言語です。

簡単そうだからで選ばない

よくPythonはプログラミング言語の一つとして初心者でも習得しやすいと言われますが、他のプログラミング言語と難易度の比較を行うことは不可能です。

プログラミング言語にはそれぞれ文法といった作法がありますが、それが使いやすいか使いにくいかということは人によるところが大きいといえます。

また、プログラミング言語の特定の部分だけを取り出して簡単ですと言ってもほかの部分が逆に難しくなってしまうなど簡単に比較できるものではありません。

ひとエちゃん
やったことないとついつい比較しちゃうけど、実際はそんな単純なものでもないのよね・・・

プログラミング言語は難しそうだからできるだけ簡単そうな言語がいいと思うかもしれませんが、どの言語も特有の難しさがあります。

スポーツをする場合でも簡単そうだと思ってもそれぞれの競技にはその競技の難しさがあります。

簡単そうだからという理由でPythonを選んでしまっても、結局は壁にぶつかったときにほかの言語にしておけばよかったと思ってしまうことにもなり挫折につながるといえるでしょう。

コツリン
スポーツでも、簡単そうでやってみて意外と難しかったということはよくあることだ

Pythonを選ぶ理由

プログラミング言語は難易度で選ばないほうがいいですが、では何を基準に選べばいいのかというと自分のやりたいことができるかどうかです。

そのため、Pythonを学習したいと考えるのではなくAI開発をしたいからPythonを勉強するという順番の方が正しいことになります。

しかしながら、PythonにはAI開発以外にも勉強するメリットがあります。

ここではPythonの学習する理由を難易度という観点以外で見ていきます。

AI開発ができる

AIの構築という観点で見れば基本的にはPython一択になります。

何をもってAIとするかは議論の余地がありますが、現代においては機械学習と呼ばれる機能を有していることが一般的です。
▶︎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

PythonではAIの開発に必要な機能を多く有しています

コツリン
AI開発に関する環境が整っているということだ

もちろん、他の言語でもAIを開発すること自体は可能です。

しかしながら、プログラミングやAI・機械学習をやったことない人からすればまだまだ勉強しやすい環境が整っているとは言いづらい状態です。

AI開発に興味があるのであればPythonを勉強しましょう。

Pythonではほかのこともできる

Pythonは汎用的なプログラミング言語として開発されています。

そのため、ほかの言語に比べてできることが多い言語として有名です。

ほかのプログラミング言語は基本的に開発目標がある程度決まっていることが多いため、開発の目標に合わせた機能に特化していることが多いです。

基本的にAIの構築やWebアプリの開発などは違う技術を利用しますのでAIの技術を習得したからと言って簡単にほかの開発を学べるということにはなりませんが、ほかのプログラミング言語に比べてPythonはほかのことも勉強しやすいといえます。

コツリン
そもそもAIのWebアプリ開発ができるのもPythonがAIとWebアプリの開発の両方ができることが理由だ

もちろん、Python自体はプログラミング言語ですから他の言語と共通している部分が多いです。

そのため、他の言語を勉強する際にも役立つことからPythonを習得しておくことはおすすめといえます。

AIの難易度

何をもってAIとするかということもありますが、現代では機械学習のことをAIと考えることが多いです。

そのためAIの習得の難しさは機械学習の習得の難しさということになりますがこの機械学習という観点で考えると習得はどれくらい難しいのでしょうか。

機械学習は主に二つのことを勉強します。

  • 機械学習の数学的理解
  • 機械学習のプログラミングの実装方法

ここではこの内容について確認していきます。

機械学習の数学的意味の理解

機械学習では過去のデータを分析しますがその際には統計的なアプローチを行うなど数学的な理解が必要になります。

そのため、数学が苦手な人は難しいと感じるかもしれませんが勉強の方針や対策を考えれば心配する必要はないと言えます。

コツリン
学校なんかで数学が苦手だったというのも大抵は理由が明確だからそこを意識すれば意外と簡単に理解できるぞ

中学や高校で数学が難しいと感じる人も多いと思いますがここには二つの理由があります。

  • 数学の式の意味を不必要に細かく考えてしまう
  • 実際に使う場面が想像できない

数学には公式というものがあります。

学校の授業ではこれらの中身も細かく教えてくれることが多いですが、実際はあまり中身を考えないで使い方だけを知れば大丈夫ということが言えます。

私たちの生活では多くのものに囲まれていますがどのような理屈で動いているのかということを理解していないでも使えるのと同じで、公式などを適用することで何ができるのかということの理解を行えば大丈夫です。

例えば家電なんかでもなぜ動いているのかということを理解していなくても使うことができます。
機械学習で使われる数学なんかも同じで、途中経過はよくわからなくても適用したらどのような結果になるのかということを理解していれば機械学習はできます。

特に機械学習ではプログラミングを行いますので途中の計算なども全てパソコンが実行してくれます。

AIの構築においても数学は利用しますが、数学の深い意味を考えるのではなく数学でできることや意味を理解すれば意外と簡単に数学のことを理解できるようになります。

ひとエちゃん
ついつい、数学の中身を理解しようと思っちゃうけどなんでこの数学を使うのかということがわかれば機械学習の数学はバッチリということね

また、学校の数学では抽象的な内容が多いため実生活でどのように役立つのかといったことが理解できないことも数学の理解を難しくしている原因になります。

実際に使う場面がないことを勉強してもなかなか想像がつかないため存在意義などを理解できず習得することは難しいですが、使う場面が分かれば勉強内容の意味がわかるようになり覚えられるようになっていったということは多くの人が経験していると思います。

特に数学は勉強しても実生活でどのように役立つのか想像がつきにくいところもあるのでよくわからないことも多いですが、実際は高度な数学も身近に存在していたりします。

例えば√2という数字がよくわからないということもありますが実はこの数字というのは私たちの身の回りでもよく利用されている数字になります。
それが紙の縦横比率です。
このように見てみると意外と√2って身近な数字と感じると思います。

AIの学習における数学では実際に機械学習で「どのように使うのか」「なんで使うのか」ということを理解すれば具体的なことがイメージしやすく理解もしやすいと言えます。

プログラミング部分

機械学習を行う際はプログラミングで実装することになります。

そのため、プログラミングの知識は必要ですが機械学習に関するプログラミングはソフトウェア開発と言ったプログラミングに比べて使い方が固定的なものが多いので学習しやすいといえます。

コツリン
やってみればわかるが目的によってプログラミングの手法は全く違うんだ

プログラミングというと抽象的なので想像つかないと思いますが、ソフトウェア開発などではプログラミングの部品を組み立てることで成り立ちます。

一方で利用するソフトウェアは仕事の影響で仕様の変更ということがよく起こります。

仕様の変更に対応するための部品の組み替えを行ったりする必要があるため構築手法というものがありますがこの構築手法がプログラミングを難しくしている要因の一つでもあります。

ひとエちゃん
10年前と同じ仕事をしているわけではないから常に仕事に合わせてソフトウェアも改修しないといけないし、それに対応して開発しているということね

しかしながら機械学習のプログラミングはアルゴリズムを作成する作業のことであり、ソフトウェアのような改修ということがないので構築手法などはあまり考えなくてよいということになります。

そのため、AIに関するプログラミングの部分の難易度は他のプログラミングに比べて低いということになります。

AI学習に向けた難易度に対する考え方

最後にAIの学習に向けて難易度という観点から見ていきたいと思います。

難しいからこそ価値がある

AI学習は学習の仕方にもよりますが、結局難しいものは難しいとしか言いようがありません。

しかしながら、だれでも習得できるような技術であれば習得しても意味のない技術です。

難しい部分があり特定の人しか習得していないから価値のある技術になるということです。

結局はやる気です

AI学習でしっかりとAIが習得できるかどうかは結局のところやる気ということができます。

文系の人でも習得している事例はありますし、頑張ればだれでも習得可能です。

また、どれだけ数学などが得意だったとしても多くの人が何かしらの壁にぶつかることになります。

コツリン
実際、俺が受講していた時もプログラミング経験者や理系の人も含めて全員がどこかしらでつまずいていたぞ

壁にぶつかってすぐに諦めるか諦めないで頑張ってAIの学習を継続していけるかどうかは結局のところその人のやる気次第ということが言えます。

AI学習の難易度が高いからといって学習を諦めてしまうのは勿体無いと言えます。

基本を知ってAIコンサルになるのもあり

多くの人が、AIを勉強したらAIのエンジニアといった技術のほうに進むことを考えてしまいますが、AIを勉強したからと言って必ずしもエンジニアになる必要はありません

AIに関するエンジニアになってしまうとそれこそ、もっと技術を学ばないといけないので難易度が難しくなっていきます。

一方でAIコンサル(AI事業企画)という仕事もあります。

AIというと万能な印象がありますが、実際は過去のデータを分析しているためどういったデータで分析させないといけないのかといったことやどこからデータを集めればいいのかといったことなどはAIを勉強した人でないと想像がつかないと言えます。

コツリン
仕事においても相手方の仕事の内容を理解していないと話がかみ合わないというのと同じだ

そのため、AIを理解した人材が導入のアシスタントをする必要なども今後は需要が大きくなるでしょう。

もちろん、AIの構築をしたことがなくてもAIのコンサルは可能ですが、実際にAIを構築してみたことがないと導入の際の注意点などがわからないと言えます。

AIを勉強したからと言ってエンジニアになるのではなく、実際の構築なども経験したコンサルとしてAIのことを知っておくこともこれからは重要になります。

AIを勉強したからといってAIエンジニアになるのではなく、学習内容を活かして他のの方面に進むということもキャリアの一つということになります。

最後に:AI学習に対して不安があるなら

PythonのAI構築というとなんだか難しそうな印象で難易度などが気になってしまうと思いますが、結局やったことないことに関して難易度がどれくらいかということはいくら考えてもわからないと思います。

なぜなら、難易度に対する捉え方というのは人によって違うからです。

問題の本質は自分がPythonによるAIの構築に対して習得できるかどうかということになります。

コツリン
AIやPythonが難しいかどうかよりも自分が習得のための情熱を持っていて、それを習得するまで頑張れるかということだ

とはいえ、これから学習しようとしている項目が実際に習得できるかどうかということを判断するのは難しいと言えます。

そこで、当サイトではAI学習に向けたSTEPを紹介しています。

このSTEPでは本当に学習するかどうかや自分に取って最適なAIの学習方法も提示しています。

このSTEPを踏むことで自分が本当にAIを勉強したほうがいいのかどうかということなどもわかります。

ぜひAI学習にむけて最初の一歩を踏み出してみてください。

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