【勘違いしてませんか】AIのプログラミングは簡単な理由
  • AIに興味があるけど習得できるか不安・・・
  • AIのプログラミングは普通のプログラミングより難しい?
  • AIに関するプログラミングなんて普通のプログラミングより難しそう・・・
疑問に思う人

プログラミング未経験の人だと、AIのプログラミングともなると普通のプログラミングよりも難しくて習得できないと考えてしまうかもしれません。

実際はAIに関するプログラミングは通常のプログラミング学習より簡単です。

ひとエちゃん
AIのプログラミングのほうが簡単なんて意外ね

この記事では、なぜAIに関するプログラミングが通常のプログラミングより簡単なのかということを解説していきます。

この記事を読むことで、プログラミング未経験の人はむしろAIのプログラミングを勉強した方がいい理由が理解できますよ。

この記事の結論

AIのプログラミングは一般的なプログラミングよりも使う機能が限定的

プログラミングで一番難しいのはプログラミングそのものではなく開発するときの思想だが、AIのプログラミングの場合はそれがない。

つまり、通常のプログラミングよりも習得がしやすい

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。

AIにおけるプログラミングとは

プログラミングとはPCに対する指示書となります。

プログラミングの言語もいろいろありますがプログラミング言語ごとに文法が違うほか、できることも変わってきます。

  • java・・・アプリケーションの動作を指示する
  • php・・・サーバーに指示しWebページを作成する
  • python・・・データの分析を行う計算の指示
コツリン
パソコンはプログラミングを通して動いているということだ

AIのソフトウェアやアプリの構築においてプログラミングは主に二つの使用方法があります。

AIにおけるプログラミングの役割
  • データ分析を行う手法としてのプログラミング
  • アプリを開発するためのプログラミング

データ分析を行う手法としてのプログラミング

AIとは定義があいまいな存在ですがAI搭載のソフトウェア一般的には次のように構造をしています。

現代におけるAI搭載のソフトウェアの主流の考え方

(事前準備)機械学習により過去のデータを分析

  1. 新しいデータを入力
  2. 入力結果を過去のデータ分析と照らし合わせて判断
  3. 判断内容をもとにプログラミングによって人間の代わりに作業を行う

この一連の作業内容を搭載したソフトウェアがAI搭載のソフトウェアと考えられる

AIのソフトウェアでは事前に過去のデータを機械学習と呼ばれる手法で学習させておきます。

過去のデータを分析して機械学習をおこない、アルゴリズムを作成する

機械学習では非常に膨大な量のデータを計算させる必要があるため、プログラミングを通してパソコンに計算させたほうが正確で速いデータ分析を行うことができます。

コツリン
データの分析という定型的な作業こそパソコンに行わせると効率的ということだな

アプリを開発するためのプログラミング

データの分析を行ったら、新たなデータを分析結果と照らし合わせて判断を行います。

この判断結果をソフトウェアの入力値としてソフトウェアに動作させます。

新規のデータを過去のデータを照合し、新規の入力値とする
ひとエちゃん
判断結果を入力値とする・・・?
コツリン
すこし意味が分かりづらいよな・・・
次の例で見てくれ

自動で会議内容のテキストデータを入力すると議事録を作成するソフトウェアがあったとします。
ソフトウェアの内部では次の作業が段階的に行われています。
1.事前準備で過去の会議内容から重要な部分がどこかを調べるために機械学習で分析
2.入力された会議のテキストデータを分析したデータと照らし合わせて重要な部分を判断
3.判断した結果をもとに議事録を作成
判断した結果というのはソフトウェアの議事録作成部分に対する入力値となります。

このように見てみるとソフトウェアの中でもデータを分析する部分と実際の作業内容の部分で作業内容が異なっているということが分かると思います。

ソフトウェアの部分もアプリケーション用のプログラミングを使用するということになります。

プログラミングは難しいという誤解

プログラミングはだれでも習得できる簡単な技術です。

しかしながら、プログラミングといえば一部の人にしかできない非常に高度な技術と考える人が多いかと思いますが、プログラミングにおける難しい部分というのはプログラミングではなくプログラミングを行うための開発手法となります。

コツリン
勉強する人で挫折する人はこの開発手法のところだ

ここでは、プログラミング自体は簡単であるということとプログラミングの難しい部分はどこなのかということを解説していきます。

プログラミングは簡単(実際にやってみよう)

プログラミングというと難しいイメージがあるかもしれませんが実際はものすごく簡単にできます。

実際にプログラミングを通して画面に文字を出力させるプログラミングを行ってみましょう。
次のサイトでAIで使われるプログラミング言語であるPythonを体験することができます。
プログラミング(Python)体験ページはこちら

数学の変数を使い、xに10を代入、yに3を代入したあと計算を行い、画面に出力するということを行ってみます。

次のコードを書いてみてください

x=10
y=3
print(x+y)

と書くことで出力できます。

変数を使い計算してみた場合の実行画面

またxの数字を変えて計算することもできます。

x=10
y=3
print(x+y)
x=5
print(x+y)
変数の値を変更した場合のプログラミング実行画面

また変数に文字を入れることも可能です。

x="人工知能"
y="の学習は楽しい"
print(x+y)
文字列を扱ったプログラミングの実行画面
ひとエちゃん
やってみると案外簡単ね
コツリン
実際のプログラミングはこれを積み重ねているだけだからな

難しいのはプログラミングではない

プログラミングが難しい理由は仕事の変化に対応するための開発手法が複雑だからです。

コードの記述は小学生でもできるくらい簡単、開発手法は難しい

ソフトウェアは多くの人が参画するほか、将来に向けてアップデートされることを想定しておかないといけません。

そのため多くの人や時代をまたいでどのように構築されているのかを理解し再設計する必要があるため次のような技術が使われています。

  • オブジェクト指向
  • ドメイン駆動開発

プログラミングの少し難しい話になりますが、オブジェクト指向とはデータを呼び出す際にどのような形で呼び出すかをあらかじめ定義しておくデータになります。

例えば顧客に関するデータで次の情報を持っていたとします。

・姓:田中
・名:太郎
・年齢:20

この時プログラマーが顧客情報を取得したいと考えたとします。

プログラマーAは「名前は"田中太郎"、年齢は"20歳"で画面に表示しよう」
プログラマーBは「名前は"田中 太郎"、年齢は"20才"で画面に表示しよう」
となってしまうと同じソフトウェア内で表示がバラバラになってしまいます。

そこで、オブジェクト指向ではデータを取得する段階で「名前を取得させるときは"田中太郎"、年齢を取得させるときは"20才"」と指定することができます。

こうすることで、プログラマーごとにデータの使い方が変わるということもなくなり、時代をが変わってもこの指定した出力方法を確認するだけでデータの形が見えることになります。

プログラミングではこういったオブジェクト指向を多用しますがこれが非常に難解なものとなります。

コツリン
プログラミング学習で挫折する人は大体このオブジェクト指向だからな

繰り返しますがプログラミングは難しいものではありません。

難しいのはプログラミングを構築する手法といえます。

AIに関するプログラミングのほうが簡単な理由

AIという複雑な数学を駆使する学問でプログラミングを習得しようとすると次のように考えてしまうかもしれません。

AIのプログラミングのほうが難しいんじゃないの?

実際のところはAIのプログラミングのほうが簡単だったりします。

データ分析のプログラミングは使う機能が限定的

AIに関するプログラミングではプログラミングにおける一番複雑なオブジェクト指向などを使う必要がありません。

正確には使用するけど意識する必要がないということになります。

そのため、プログラミングの簡単な部分だけを利用するのでデータ分析のためのプログラミングの習得が容易になります。

ひとエちゃん
難しい部分を習わないでも習得できるなら簡単ね

一方で機械学習の計算式はこういった計算式はすでに決まっているため、Googleなどの企業がライブラリという形で無料公開をしています。

つまり、公開されたデータサイエンスの計算式を使うことでどのような結果が得られるのかさえ理解しておけばAIのプログラミングを構築することができるということになります。

電子レンジがなぜ食品を温めてくれるのかということを理解している人はどれくらいでしょうか。
大半の人は理由を知らないけど電子レンジを使えば食品を温めてくれると理解しています。
このように私たちは構造を知らないでも、使える技術というのは多数存在します。

また、数学で何をやっているのか理解できないことに不安があるかもしれませんがこちらについても問題ありません。

学生時代は数学といえば難しい存在と思う人も多いかもしれませんが、原因の一つは日常生活でどのように活用されているのかがわからないということが原因の一つです。

例えば√2といえば数学の中でも日常の中でどのように生かされる数字なのかわからない数字かと思います。
ところがこの√2は私達の生活の中で密接した数字になります。
その理由は、A4やB3といった用紙のサイズの縦横の比率が1:√2だからです。
こうやって考えてみると√という数字も身近に感じると思います。

AIの中でも数学は使われますが、必要な数学というのは限られています。

使用される数学がAIの中でどのように使われているのか、計算の結果がどういう意味を持つのかということを中心に理解を進めれば簡単にAIの中の数学はわかります。

アプリケーション部分のプログラミングは機能がまとまっている

AIのためのデータ分析はPythonという言語で行うことになりますが、このPythonで作れるアプリはWebで動作するアプリケーションのみです。

WebアプリケーションはDjangoやFlaskといったフレームワークと呼ばれるプログラミングの技術を利用します。

 フレームワークとは多くの人が共通して使う機能などを簡単に実装できるようにあらかじめパッケージ化された、プログラミングツールになります。

このフレームワークは論理構造が比較的簡単になっているのでプログラミング未経験の人でも学習しやすい項目となっています。

アプリケーションというと複雑なプログラミングが必要と考える人もいますが、実際は使う機能にそこまで差はありません。
また、大半のAIエンジニアはAIの開発に注力しているためソフトウェア部分については簡単にアプリケーションが構築できるフレームワークを使用するケースが大半です。
そのため、プログラマーの大半はフレームワークを利用しています。

こういった、技術の進歩を享受してAIの学習に専念していきましょう。

プログラミング未経験でもAIが学べるAI専門のプログラミングスクール

プログラミング未経験の人がAIを学べるプログラミングスクールはキカガクとアイデミーがあります。

AIのことを、わかりやすくかつ必要な情報のみに絞って勉強させてくれるAI専門のスクールでは無料相談会も行われています。

この相談会を通してAIの世界に少し触れてみませんか。

キカガク

キカガクの特徴は、AIに関する知識を必要最低限なことのみに絞って勉強させてくれるほか、実際にプログラミング未経験だった人が講師をしているAIスクールになります。

そのため、プログラミング未経験の人でも簡単にAIを習得することができます

コツリン
過去の実績として未経験の人が習得しているし安心だな

\未経験でもAIを簡単に習得!/

アイデミー

アイデミーもAIの専業スクールとなります。

特に3カ月でAIを学習できるのはアイデミーしかありません。

アイデミーでは講座が複数あり、自分がどのようなキャリアを選ぶかによって選ぶ講座が変わってきます。

AI習得後のキャリアにもよりますが、AI事業企画を目指すのであれば機械学習マスター講座がおすすめになります。

\未経験でも3カ月でAI人材/

おすすめAIスクール

キカガク

アイデミー

データミックス