PythonのAIを業務に入れる理由は?導入のメリットと注意点を解説
  • AIを業務に入れることでどんないいことがあるの?
  • AIといえばPythonだけど他のプログラミング言語で業務に導入はできないの?
疑問に思う人

AIといえばPythonですが、業務にAIを導入する場合はPythonのAIの方が良い理由というのはあるのかということを考えると理由があるのかわからないと思います。

確かに、AI自体の開発は他のプログラミング言語でも可能ですが、業務に導入するという意味ではPythonによるAIの方がいいといえます。

一番の理由は、PythonによるAIの開発は個人での開発が容易なため自社の業務にマッチしたAIの構築が行いやすいからです。

ここではPythonのAIを業務に導入するメリットや注意点などを解説していきます。

この記事を読んで、PythonのAIをうまく業務に生かしてください!

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とは

Pythonとはプログラミング言語の一つでほかの言語に比べて非常に汎用的な言語として知られています。

そのため他の言語に比べてできることが多く、AIに以外にも次のようなことができます。

Pythonでできること
  • Webアプリ開発
  • Webスクレイピング
  • ゲーム開発 etc...

また、最近ではAI需要の高まりやできることの多さなどから人気も高く、求人情報も多い言語となります。

そのためPythonでAIなど特定のジャンルを勉強した後にやりたいことが出てきても比較的すぐに習得できると言えます。

AIとは

AI自体は人や企業によって考え方が変わりますが、現代においては機械学習と呼ばれる手法でできることを指すことが多いです。
▶︎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

機械学習とは過去のデータを人間が指定した手法で学習させることで法則を探し出す作業のことを言います。

探し出した法則を計算アルゴリズムとして、未知のデータにこのアルゴリズムを適用することで未知のデータが過去のデータと比べてどのようなデータなのかということを予測判断してくれることになります。

機械学習は過去のデータを分析し特徴を見つけ出すことで未知のデータの予測を行うためのアルゴリズムを作り、アルゴリズムから入力結果に対する出力が得られる

なぜPythonのAIなのか

最近ではAIに関するプログラミングといえばPythonですが、AI自体はPython以外でも作れないことはないといえます。

ここでは、PythonとAIの関係などを見ていきます。

PythonのAIである理由

Pythonが使われる理由はPythonではAIを構築するためのライブラリと呼ばれるパッケージ機能が無料で豊富に公開されているためAIの構築がほかの言語に比べて容易に行えることがあります。

そのため、PythonでできるAIの技術は非常に多いと言えるほか、Pythonは汎用的な言語であるためほかの言語に比べてできることが多いです。

そのためAI搭載のソフトウェア構築の連携が容易であったり、AI作成のためのデータ収集が簡単などの理由でもAIの構築のための言語として使われています。

コツリン
AIの技術だけできてもその技術を他に活かすには同一言語内の方がいいからな

PythonはAIやAI以外のライブラリ(簡単にプログラミングが行えるパッケージシステム)が充実しているため、個人でも開発が行いやすいということもあります。

そのため、自社の業務や状況に合わせて独自のAIに関するソフトウェアを作りやすいということがあります。

Python以外のAIによるデメリット

技術力さえあればPython以外でAIのソフトウェアを構築することは可能です。

ここでは、Python以外でAIを構築する際のデメリットを見ていきます。

限定的なAIになる

Python以外の言語の場合はPythonに比べて限定的な機能しかないAIの機械学習のライブラリを使用します。

そのため、Pythonで作られるAIよりも応用範囲が少ないかできることがかなり限られてしまうということになります。

全部自力で作成しないといけない

Python以外でライブラリがなくてもAIに関する数学的理解を深めそれを自作することは可能です。

しかしながら、AIに関する論文を理解し0から機械学習を行えるライブラリに相当するものを自作しないといけないということになります。

AIを業務に組み入れるのであればどのように判断するデータを入力するのかといったことができるプログラミング言語などで構築しないといけないなど考えることが山のように増えてしまいます

コツリン
数学的理解を行い、プログラミングでその数学を実現しないといけないといけないということだ

スペックが足りない可能性

機械学習ではかなりの計算を行う必要があるため一般的なPCで使用されるCPUではなくGPUと呼ばれる特殊なCPUを使うことが多いです。

機械学習で使うGPUは非常に高価な製品ですが、GoogleではGoogleColabと呼ばれるサービスでGPUを制限の範囲内ではありますが無料で使用させてくれます

ひとエちゃん
よくAIのスクールではこのGoogleColabを使うのはこれが理由よ

GoogleColabは基本的にPythonでしか動かせません。

そのため、Python以外で機械学習を行おうとスペックの良いサーバーなどを用意する必要があり費用対効果が悪いなどのことも起きます。

AIを業務に組み入れるメリット

実際にAIを業務の中で導入することでどのようなメリットがあるでしょうか。

AIを業務に組み入れることで人間の代わりに予想や判断を行ってくれることになります。

従来のソフトウェアでは人間が入力した内容に対して文字通り機械的に処理をしてくれることしかできませんでした。

つまり、人間がパソコンにどのような作業をさせるのかを指示していたということになります。

AIの機械学習では判断部分を人間の代わりに行ってくれます

AI搭載のソフトウェアの構造

ここでは人間の代わりに判断をしてくれることによるメリットが何かということを見ていきます。

本当に大切な判断に集中できる

一般的な人は1日の中で35,000回の判断を下していますが、そのせいで脳が疲労してしまい本当に重要なことに対して正しい判断を行えなくなってしまいます

AIの導入によって人間でないと行えない業務の中でも大切な部分に集中することができると言えます。

客観的な分析が行える

AIでは過去のデータをもとに予測を行ってくれます。

このとき人間のバイアスがかかっていない判断をしてくれることになりますので、客観的な判断を行えることができます。

バイアスとは人間が無意識のうちに判断に影響を与えてしまう先入観のことです。
例えばハロー効果は全く関係のない異なるものの評価が影響し合うバイアスの一種です。
有名な例だと企業が宣伝で有名人を利用することで、「有名人が使うのならいい商品だ」と思わせる手法があります。

作業の効率化

AIでは人間の代わりに判断をしてくれますが、多くのデータにたいしてまとめて判断をさせることで多くの業務を処理することができます。

例えば、動物の写真が大量にあったとします。この写真を動物ごとにフォルダに仕分けるという業務があった場合のことを考えてみましょう。
従来であれば人間が1枚ずつ写真を確認しフォルダに仕分けていました。
従来のプログラミングなどでも特定の写真を特定のフォルダに移動させるということはできましたが、その写真に何が写っているのかという判断はできないため人が行っていました。
しかしながらAIを使うことで写真の内容を判断してくれるため、判断内容に従って自動で仕分けをしてくれることになります。

人間の代わりに判断を行ってくれるため色々な業務をパソコンにやらせることができる可能性を秘めているのがAIになります。

AIを業務に導入するための注意点

AIというと万能な印象がありますが、業務の中で活用していくにはいくつか気をつけないといけないことがあります。

ここではAIを業務に導入する際の注意点を見ていきます。

AIの限界を知る

AIというと万能な感じがしますが、現代のAIでは変な判断をすることも多々あります

そのため、AIの判断が完璧なモノではないということを認識しましょう。

AIを業務に組み入れるとしたら次のようなことに注意しておくことが大切です。

  • AIが判断を間違えた場合どうすればいいのかを考える
  • 判断を間違えても影響の少ないことに対して判断させる

よく完璧なAIを作ってくれという話がありますが、これはAIを知らない人の発言ということができます。

AIを業務に組み入れる場合はAIの判断は間違えることを前提に導入しておくことが重要です。

コツリン
AIだからと言ってなんでも任せてしまってはいけないということだ

AIが間違えていても業務の中では対処法として二つが考えられます。

  • AIの判断の後に人間が確認する
  • そもそも業務に著しく支障があることをAIに判断させない

AIの判断が業務フローの中でどのように影響するのかということを考えて適切に導入していきましょう。

AI構築のデータを知る

AIを作る際には大量の過去データが必要になります。

過去データをもとにAIの機械学習が行われますがそのデータの中身を決めるのは人間になります。

例えば、ワインのアルコール度数を予想するAIがあったとします。
ここで機械学習にあたえるデータとしては「赤ワインor白ワイン」「産地」「生産年代」があったとします。
これらのデータをもとに実際のアルコール度数との関係を学習させることは可能ですがこれだけでいいでしょうか?
ブドウの品種なども必要ではないでしょうか?

データを学習させるということは、人間がどのようなデータを与えるかを決めて方向性を指し示します

つまり、人間が与えるデータによってAIの精度や方向性が決まってしまいます。

そのため、AIを開発するとなればどういったデータが必要になるのかということを知らないと精度が悪いAIになってしまうなど予期せぬことが起きます。

業務にPythonのAIを導入するなら

最近ではDXという言葉も盛んになっていることから、AIを業務に導入することが増えてきました

特に業務フローというのは企業ごとに独自のモノになりやすい傾向にあるため、業務フロー改善を目的としたAIの場合、Pythonなどで自社開発することが望ましい部分もあると言えます。

AIのソフトウェアをベンダーに依頼する場合でも自社にAIのことを理解している人がいないとベンダー任せになってしまい思ったようなものが出来上がらないということになります。

コツリン
相手の仕事を知っているからこっちも適切なお願いができるということだ

とくにAIの構築ではデータの収集とどのようなデータが必要かということを理解していないとうまくいきません。

また、AIが実際にどのように動いているのかということを理解していないと業務の中に適切にAIを導入することができません

AIはあくまでも業務フローの中の一つということになります。
そのため業務とAIの両方を理解しておくことが重要になります。

つまり、AIを業務に導入する場合は少なくともAIの基本を知っている人材が必要ということになります。

当サイトではAIの勉強についていろいろと情報をまとめているほか勉強までのSTEPをまとめています。

AIの勉強と言ってもさまざまな方法があるので、自分に合った学習方法で学習してみてください。

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