AIを開発するには？必要なものや開発の流れとともに学習方法を解説
さまざまな業界でAIが活用され始めています。必要な知識やスキルを身につければ、ニーズにあわせたAIの開発が可能です。
この記事では、AIを開発したいと考えている人に向けて、AIの開発に必要なものや開発の流れなどを解説します。AIを開発するための勉強方法についても解説するため、ぜひ参考にしてください。
目次
そもそもAIとは？
そもそもAIとはどのようなものなのでしょうか。ここでは、AIの特徴についてまとめて解説します。
AIの定義
AIは、人間の知能を再現したコンピュータシステムです。学習、推論、判断などが可能であり、与えられたデータをもとにさまざまな分析を行います。
ただし、AIについては明確な定義があるわけではありません。研究者によっても、AIの定義には微妙な違いがあります。
AI技術の種類
AIにはたくさんの技術が利用されています。そのなかでも、特に代表的なのは機械学習と深層学習です。
機械学習の場合、AIに与えたデータを学習させて精度を高めていきます。あくまで一定のルールに従って学習を進めるため、適切に運用するには人間が適宜調整しなければなりません。一方、深層学習の場合、人間の脳のニューロンを真似て作られたネットワークを活用し、AIが自らデータを学習します。そのため、基本的にすべての判断をAIに任せられます。
AIとビッグデータの関係
AIでビッグデータを扱えば、AIの技術をさらに有効活用できます。
ビッグデータとは、量（Volume）、速度（Velocity）、多様性（Variety）の要素を満たしているデータのことです。そのままでは特別な意味をなさなくても、AIで分析すればパターンや特徴が明らかになります。
その結果、それまでは実現できなかったさまざまなことを実現できるようになる可能性があります。
AIの活用例
AIを利用すると、分類、予測、実行などができます。たとえば、消費者に関するさまざまなデータを適切に分類し、マーケティングに役立てられます。需要の予測も可能です。また、音声認識で人を識別したり、医療分野で画像認識による診断を行ったりできます。ゲーム攻略など、エンターテイメントの分野でもAIを活用できます。
AIを開発するために必要なもの
AIを開発するには何が必要なのでしょうか。ここでは、AIの開発に必要なものについて具体的に解説します。
開発環境
AIではビッグデータを扱うため、ビッグデータを保存するためのストレージが必要です。また、機械学習や深層学習を進めるためには、複雑な計算にも対応できる高い計算能力をもつコンピュータを用意しなければなりません。
ただし、必ずしもすべてを物理的なハードウェアとして用意する必要はありません。クラウドサービスを利用すれば開発環境の一部を補えるため、うまく組みあわせて活用しましょう。
フレームワーク
フレームワークとは、AIを開発するために必要な機能をまとめて提供しているアプリケーションのことです。フレームワークはライブラリと表現される場合もあります。フレームワークがあればAIの開発に必要な機能がひととおり揃うため、システムの構築をスムーズに開始できます。
AIの開発のために利用できるフレームワークとしては、Neural Network Console、TensorFlow、
Pandas、Numpy、などが代表的です。
プログラミング言語
AIを開発するためには、プログラミング言語も習得していると役立ちます。AIの開発にあたっては、PythonやC++などのプログラミング言語が一般的によく利用されています。
PythonはAIの開発ために必要な多くの機能を使用できる言語です。特に、機械学習の分野では圧倒的なシェアを誇っています。一方、C++はC言語にオブジェクト機能の概念を追加した拡張言語です。特に実行速度の速さやフットプリントのサイズなどから、エッジAIの分野で使われています。
ただし、開発したいAIの内容によっては、プログラミング言語の知識やスキルがなくてもある程度対応できる可能性があります。最近ではGUIベースのツールもあるため、有効活用してAIを開発しましょう。
AI開発の流れ1：構想
AIを開発する場合、まずは目的を達成するためにどのようなAIが必要なのか検討しましょう。AIはさまざまなことに対応できますが、決して万能な技術ではありません。そのため、目的によっては、AIを開発してもすべてに対応できない可能性もあります。
AIを導入するとどのようなメリットとデメリットがあるか確認し、実際に導入すべきかどうか考えましょう。抱えている課題を分析しつつ、AIで課題を解決できるかどうかよく検討する必要があります。
AI開発の流れ2：PoC
PoCとは「Proof of Concept」の略であり、日本語で表すと「構想の証明」という意味です。構想で検討した内容をもとに、求めているAIを実際に開発できるかどうか検証します。
AIの仮のモデルを作り、イメージどおりのAIを開発できるか確認しましょう。ここでは、さまざまなことをチェックする必要があります。たとえば、期待しているような精度を実現でき、高い費用対効果を見込める処理スピードを出せるかどうかは重要なポイントです。運用においてオペレーションがうまく回るどうかについても考慮する必要があります。
また、機械学習や深層学習のために必要なビッグデータをしっかり確保できるかどうかについても確認しましょう。
AI開発の流れ3：実装
PoCで作ったAIの仮のモデルをベースにし、実際にAIの開発を始めます。まずは、本番の環境でAIを運用するための要件を細かく定義しましょう。そのうえで、設計や開発を進めていきます。AIが完成したらテストを行い、動作やオペレーションに問題がないか確認します。
AI開発の流れ4：運用
AIをスムーズに運用するためには、環境を整備する必要があります。構築したシステムが安定的に稼働できるよう、保守業務にも力を入れましょう。
構想の際に設定した目標をどの程度達成できているか確認し、課題があれば改善を加える必要があります。PDCAサイクルを回し、よりよい環境でAIを利用できるようにしてください。
AIを開発するための学習方法
AIを開発するためには幅広い知識やスキルを身につける必要があります。ここでは、具体的な学習方法について解説します。
独学で勉強する
AIを開発するための知識やスキルは、独学でもある程度は習得可能です。たとえば、書籍やインターネットを活用すると、専門的な情報を幅広く吸収できます。初心者向けに解説されている場合も多いため、自分のレベルにあわせて学習できます。まずはAIの全体像を理解し、そのうえでAIの開発に必要なさまざまな内容を勉強しましょう。
勉強会に参加する
AIについて勉強している人のなかには、勉強会で情報交換をしている人も多いです。AIの勉強会は、有志や企業などにより開催されています。さまざまなところで勉強会が開催されているため、インターネットなどを通じて探してみましょう。
勉強会に参加すると新しい情報を得られるだけでなく、勉強に対するモチベーションもアップします。
スクールに通う
AIについて独学するのは難しいと感じる人は、専門のスクールに通うのもおすすめです。専門のスクールにはAIについて深い知識をもつ講師がおり、体系的に学習を進められます。
ただし、スクールに通う場合は受け身にならないように注意しましょう。AIに関する知識やスキルを身につけるには、能動的な学習が必要不可欠です。
オンラインサービスを活用する
最近は、オンラインでAIの開発方法を学べるサービスも増えています。なかには一部のレッスンを無料で受講できるサービスもあるため、気軽に試せます。自宅にいながら、深い知識をもつ講師から指導を受けられる点が魅力的です。効率的にAIについて学習したい人は、オンラインサービスの利用も検討しましょう。
まとめ
AIを開発すれば、さまざまな分野で活用できます。基本的には幅広い知識や技術が必要ですが、ツールを利用すると最低限のスキルさえあればAIの開発に着手できます。AIを開発するための学習方法は複数あるため、自分に適した方法を選びましょう。
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