AI（人工知能）開発とプログラミング言語｜おすすめ開発言語やプログラムの作り方、習得方法を解説

LLMの特徴から「ChatGPT」を思い浮かべる方もいると思います。これはLLMを応用して、対話機能に特化したAIまたはOpenAI社が提供するサービスのことです。LLMはあらゆる言語タスクへ対応するのに対し、ChatGPTはユーザーとの自然な対話と適切な応答を最適化されているものと覚えておきましょう。

機械学習とLLM

LLMは機械学習の1種です。イメージとしては以下のようになります。

機械学習

　└深層学習（ディープラーニング）

　　└生成AI

　　　└LLM

機械学習には分野や使用される手法によってさまざまな種類があり、LLMもそのうちの1つという扱いです。

機械学習の1つであるため、LLMでは機械学習の学習方法の1つである「教師あり学習」という手法を用いることが一般的です。教師あり学習とは入力データと正解データのペアを与えて学習させます。

LLMではテキストデータとそのテキストデータの概要や翻訳などの正解データを与えることで学習を行わせることになるのです。

2.AI・機械学習でおすすめのプログラミング言語ランキング

AI・機械学習のプログラミング言語選定基準

実際に学習を行い使用する言語を選ぶにあたっては以下のような要素が大切になります。

言語の需要
習得難易度
開発コミュニティや教材の量
対応のフレームワーク

それぞれ詳しく見ていきましょう。

言語の需要

一般企業でもフリーランスでも言語の需要はイコールで「案件数」につながるため重要な要素です。

フリーランスの場合は特にAIでの案件以外にもWebシステムやツールの開発なども並行して受注することも考えられるため、AIの案件数と一般的な開発での需要の両方を確認する必要が出てきます。

そのため、「AI案件が多い言語であるか」「AI案件以外にも受注可能な言語であるか」などの下調べをしっかりと行って、選ぶことがおすすめです。

マイナーな言語を選んでしまうと「AI案件受注が出来ない」「AI以外の案件数が少なく、単価も低い」といった事態に陥る可能性もあるため慎重に選びましょう。

習得難易度

使用するプログラミング言語の習得難易度も重要な要素になります。

前述にもあるようにAIや機械学習の開発を行う場合にはプログラミングのスキルや知識以外にも数学や統計学などを使用したデータ分析の知識も必要です。

例えば、機械学習で使用される基礎的な物には「微分」「線形代数」「確率統計」などがあります。機械学習のデータ分析ではそういった知識を用いた計算でデータ分析に使用される関数に対して最適なパラメータを算出することが必要です。

そのため、プログラミングと数学や統計学の学習を並行して実施することはとても困難になります。しかし、AI技術では数学や統計学の知識を減らすことはできないため、プログラミング言語の習得難易度を下げることが重要です。

具体的には文法のシンプルさや環境構築の楽さなどがある初心者向けのものが良いでしょう。

開発コミュニティや教材の量

学習でも開発でも参考となる情報が豊富であることは大切です。

マイナーな言語はもちろん、習得難易度が高い言語では開発コミュニティの人数や勉強会の回数、参考資料などが少なく、エラーやトラブルが発生した際に解消方法がすぐに判明しないことがあります。

そのため、開発に使用するプログラミング言語はメジャーなものを使用することで楽に開発や学習を進められるようにしましょう。

対応のフレームワーク

現在、AI開発に使用可能なフレームワークは複数あり、それぞれで使用できるプログラミング言語が違い、選ぶ際には1つの指針となります。

例えば、「TensorFlow」を使用したい場合、対応する言語はPython、C言語、Java、Go言語、C++などの複数から選択が可能です。一方で「Pytorch」の場合では対応する言語はPythonとC++のみになります。

このように使用を検討しているフレームワークやAIの学習をしていく中で推奨のフレームワークなどがある場合はそちらから選定することも考えると良いでしょう。

【第5位】JavaScript

第5位はWebシステムとの親和性の高い「JavaScript」です。

Webサービスやアプリにおいて、Webサイト内の要素に設定された変数の操作や画面操作による関数の実装、画面の変更処理などを行うことができるプログラミング言語になります。

Web開発向けのイメージですが、WebブラウザからAIを活用できるようにする「Keras.js」「deeplearn.js」「TensorFlow.js」などのライブラリが公開されており、学習済みのモデルをWebから使用したい場合に便利です。これらを使うことで、簡単に機械学習の動作確認ができるようになります。

Web開発の知識を持っていれば、ライブラリの学習のみで済みますし、JavaScriptを使ったAI開発は利点も多いです。また、既存のWebシステムとの組み合わせもしやすいので、WebシステムでAI技術を活用するのに最適といえるでしょう。

【第4位】C++

第4位は高速処理が特徴の「C++」です。

C言語にオブジェクト指向を追加したもので、効率の良いプログラミングが可能とされています。オブジェクト指向とは、「各処理を部品として扱い、それぞれの部品（処理）を組み合わせることで1つのプログラムを作る考え方や仕組み」のことです。

また、C++は「コンパイラ言語」と呼ばれ、作成したソースコードをコンピュータが理解しやすいように変換してから実行する形式のため、最高水準の処理速度を誇っています。そのため、大規模なプロジェクトでの活用実績も多く、C言語のコード利用やPythonのライブラリ作成などでも使用されている優秀なプログラミング言語です。

その一方でメモリ管理や文法の難しさなどによる習得難易度の高さが欠点です。習得できれば、Webや組み込み系などAI以外の分野でも活躍ができますが、初心者にはおすすめできません。

AIを1からプログラミングしたい人にとっては良い言語にはなるため、挑戦してみるのも良いでしょう。

【第3位】Julia

第3位は新進気鋭の数値計算向けプログラミング言語「Julia」です。

Juliaは他よりも新しい言語であり、「C言語レベルの処理速度」「数式がなじみやすい文法」「Pythonレベルの汎用性」を併せ持つ言語とされています。また、PythonやC言語などのコードを呼び出すことができ、他のシステムや言語との組み合わせも期待できる言語です。

優秀で期待が持てる言語ではあるものの、新しい言語であるためにライブラリ数や案件数では他の言語よりかなり劣っております。

例として、「フリーランスボード」で検索した場合、2025年5月時点での他言語との案件数の差は以下の通りです。

Julia：15件
JavaScript：23,956件
C++：4,978件
R言語：61件
Python：21,451件

AI開発における将来性はかなり高いですが、PythonやR言語を学んでから、Juliaを勉強し始めるのがおすすめになります。

【第2位】R言語

第2位は統計解析向けのプログラミング言語である「R言語」です。

R言語はデータ解析や統計学をもとにしたライブラリを豊富に持っていることが特徴になります。ライブラリを使いこなすことで学問分野や業界を問わず、「時系列分析」「機械学習」「データマイニング」など、さまざまなデータ解析や分析結果の視覚化にも対応可能です。

一方、元々が学術や研究向けに開発されたプログラミング言語であるためか、「用途が統計分析に偏る」「高速動作が苦手」「数学や統計学の専門知識が必要」などのデメリットがあげられます。

AIやデータ分析に特化するシステム構築では非常に頼りになりますが、他の分野での活躍は期待できないため、注意しておきましょう。

【第1位】Python

第1位はAI・機械学習の分野で最もシェアを獲得してるプログラミング言語である「Python」です。

Pythonは文法のシンプルさやライブラリの豊富さ、マルチプラットフォームへの対応などの特徴を持ち、AI以外にもWebやゲームなどの他の分野でも使用されています。

Pythonは1行ずつ実行する「スクリプト言語」のため、コンパイラ言語に比べて処理速度は遅いです。

しかし、それらの欠点はC++やC言語で開発されたライブラリによって補うことができます。また「Tensorflow」「Chainer」「Pytorch」などAI開発に適しているフレームワークやライブラリが豊富であることも特徴です。

Pythonは豊富なサードパーティライブラリがPyPI（Python Package Index）という場所で管理されており、個人や企業が公開することもできます。

もし、どのプログラミング言語を学習するかで迷っているようなら、Pythonから学習してみるのも良いでしょう。

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3.AIプログラムの作り方

AIプログラム作成の4ステップ

ここではAIのプログラム作成に関する基本的な4ステップについて紹介していきます。

ステップ1：活用目的の決定

最初は「AIの活用により解決したい問題や課題の明確化」です。

例えば、「特定の要素（人物や物体）が写っているものといないものの分類」「業務における定型作業の代替」などの仕様や設計を決めていきます

仕様や設計を決めて、目的を明確化することで開発の指針も明確となり、必要となる要素が見えてくるようになります。

フリーランスの場合は顧客、企業の場合は開発チーム内ですでに問題点や課題が判明しており、研究・開発の指針が決まっていることも多いため、基本的にはそれに従いましょう。

ステップ2：データの収集

次に行うのが学習とテストデータの収集です。たとえ、プログラムができたとしても、チェックする方法がないのでは意味がありません。そのため、プログラム作成より先に行っておくことがおすすめです。

この時、データが少なくなったり、曖昧なデータが多かったり、偏りのあるデータだったりするとプログラムの評価をすることが困難になります。人間が少ない知識や偏った知識ではより正確な分析や判断をすることができないのと同じです。

こういったときには無料のAPIやデータセットをインターネットで検索するなどして、活用するのも良いでしょう。Googleや楽天などの企業から国の機関まで複数の機関が提供してくれています。

ステップ3：プログラム作成

ここでやっと、プログラミング開始です。仕様や設計に基づいて、プログラミング言語を使用した実装作業に入ります。

ここでは選定した言語とフレームワークやライブラリを用いて、作成するAIの機能を構築していきます。

この作業はAIの用途や選定した言語によって作業が大きく変わることになるでしょう。

ステップ4：テスト環境の組み込み

プログラムの作成が終わったら、テストサーバーなどにデプロイ（展開）して、用意したデータを利用した学習を行い、問題なければテストデータを使用して実際の運用に関するテストを行います。

テストが完了したら、実環境のサービスやシステムにデプロイして基本は完了です。

対象のシステムに組み込んで終わりではなく、その後も継続的に性能評価を行い、想定外の動作が発見された際にはモデルに対して再度トレーニングやプログラムの修正を行うことで性能の向上を図りましょう。

プログラミングの支援と自動生成を行う「コード生成AI」

最近の生成AIには開発者の指示に基づいたプログラミングを行ってくれる「コード生成AI」を使用した効率化を図ることも可能です。

コード生成AIには大きく分けて「コード生成支援機能」「開発支援機能」があります。

それぞれの機能は以下の通りです。

【コード生成支援機能】

機能	概要
コードの補完	開発者が入力中のコード補完をリアルタイムで提案し、コード開発にかかるタイプ量を削減
コードの生成	プロンプトから自然言語処理で理解した文脈をもとにコードを生成する機能。コーディングの負担軽減
関数の提案	作成中のコードで開発者が必要とする関数を提案し、コーディングを効率化
API生成	対象のプログラムに必要なAPIの自動生成

【開発支援機能】

機能	概要
エラーチェック	構文エラーのチェック
バグ検出	コード内のバグを早期検出
レビュー支援	コードの説明やレビューを行い、品質向上を支援
テストコード生成	テストコードの自動生成によるテスト効率の向上
デバッグ支援	バグの特定と修正
リファクタリング支援	コードの品質向上につながるリファクタリングの支援
脆弱性検出	セキュリティリスクにつながるコードを検出し、脆弱性を改善
バージョン管理連携	Gitなどのバージョン管理システムとの連携による変更履歴管理とエラー対応の効率化

前述の通りAIプログラムには数学や統計学の知識も使用する必要が出てくるため、基本4ステップに「コード生成AI」などの活用による効率化も図ると良いでしょう。

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4.AIプログラミングの習得方法

AIプログラミングを習得するにあたっては、基礎と応用の2段階で学習を進めていくことがおすすめです。

基礎学習

まずはプログラミングについて学んでいくのが基礎学習になります。

方法としては以下の通りです。

プログラミングスクール
プログラミングスクールでは挫折なく、カリキュラムに沿って効率よく学ぶことができます。また、スクールによっては就職や転職、案件の獲得などを支援してくれるのもメリットです。
最近ではAIコースがあるスクールもあるため、1人で学習を進めるのが不安な場合におすすめの方法になります。
書籍・論文
独学で進めたい人向けの方法が書籍と論文を使用した学習です。
書籍は初心者から上級者向け、プログラミング中心やAIとプログラミングなどさまざまな種類があるため、自分に合った書籍や学習方法を探せる人には良いでしょう。
論文は専門家や研究者が書いているため、わからないことも多いかもしれませんが、多くを学ぶことができます。
自分のペースで勉強するのであれば、おすすめです。
オンライン講座や勉強会への参加
オンラインの講座や勉強会への参加では専門家に教わることができることがメリットになります。また、講座や勉強会ではカリキュラムが決められていないものも多いため、学習状況や自分のペースに合わせて参加することも可能です。
1人では不安だが、自分のペースや隙間時間で勉強を行いたい人などにおすすめの方法になります。

基礎学習が終わったら、実際にAI関連の知識を身に着けるための応用学習に進みましょう。

応用学習

応用学習ではAI関連の知識を学んでいきます。

具体的には以下の通りです。

数学や統計学の知識獲得
前述にもある通り、AIプログラムを行うにあたって、数学や統計学の知識は欠かせません。
これについても基礎学習と同じようにさまざまな方法を駆使して自分に合った学習を進めるのがおすすめです。
数学や統計学の知識なしではAIの仕組みを理解できないことも多いので重要な要素となります。
実務経験での学習
インターンや就職、転職などによって、実際の業務に触れられる環境を作るのもおすすめです。
実務を経験することで実際のプログラミング工程の理解やAIに関する知識を深めることが期待できます。
また、プログラムは実際に動かしてみないとわからないことも多いため、実務からは多くを得ることができるでしょう。

現状の自分の知識とスキルに合わせて、しっかりとAIプログラミングを習得することが大切です。

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5.まとめ

ここまでAIとプログラミング言語について紹介していきました。AI・機械学習のプログラムの選定は言語そのものの特徴以外にも需要やAIとの相性などもしっかり確認していくことが必要です。

また、実際にプログラムを行う際にもしっかりと知識とスキルを持った上でプログラミングを効率化するための方法を試してみることも大切になります。実際の案件獲得やAIを導入したサービスを構築したいなら、しっかりと学習を行ってから効率よく進められるようにしましょう。

本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。

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