- 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・・・
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。
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。
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
目次
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
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。
- 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。
（事前準備）機械学習により過去のデータを分析
- 新しいデータを入力
- 入力結果を過去のデータ分析と照らし合わせて判断
- 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。
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。
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。
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。
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。
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)
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)
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
＼未経験でもAIを簡単に習得！／
アイデミー
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／
