近年、AI開発分野においてPythonが注目を集めています。Pythonはライブラリやフレームワークが豊富なため、AI開発に適した言語です。
しかし、Pythonを学び始めたばかりの方々にとって、どのようにしてAI開発を始めれば良いのか具体的なイメージが湧かないこともあるでしょう。
今回は、Pythonを用いたAI開発の基本的な知識や手順、そして実際の活用例をわかりやすく解説します。PythonでのAI開発に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。
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PythonでAI（人工知能）をつくるために必要な前提知識
PythonでAIを開発するには幅広い知識が必要です。ここでは、AIをつくるために最低限学ぶべき項目について詳しく解説します。
AI（人工知能）の基礎知識
AIを開発するには、「そもそもAIとは何か」ということを理解する必要があります。AIに決まった定義はありませんが、主に人間の知能を模倣したコンピューターシステムと理解されています。
また、機械学習やディープラーニングの技術や、ニューラルネットワークの仕組みなど、関連する基礎知識を習得しておくと、よりAIの分野について理解が深まります。
Pythonの基礎文法
PythonでAIを開発するには、入出力やループ処理、条件分岐などの基礎文法を習得することが重要です。関数の使い方も理解しておく必要があります。これらの基礎力があれば、スムーズに開発を進められるでしょう。
Pythonの基礎文法は、Progateなどの学習サイトを活用すると効率的に学べます。文法自体はシンプルなので、適した教材を選べば無理なく身に付けられるはずです。
AI開発に活用できるライブラリやフレームワーク
Pythonには、AI開発に役立つ多彩なライブラリやフレームワークが用意されています。ライブラリやフレームワークは、プログラムを開発する際に必要な機能をまとめたものです。活用することで、初心者でも比較的容易にAI開発に取り組むことが可能です。
下記に、ライブラリの例を紹介します。
Scikit-Learn
Scikit-Learnは、Pythonで機械学習を実現するためのライブラリです。回帰、分類、クラスタリング、次元削減、データの前処理、モデルの評価と選択という6つの主要な機能を提供しています。
下記に紹介するNumPyやMatplotlibとの連携も容易で、機械学習のワークフロー全体をスムーズに実装できる点が魅力です。
NumPy
NumPyは、AI開発に欠かせない数値計算を高速かつ効率的に実行できるPythonライブラリです。大量のデータ処理や多次元計算、関数計算などに力を発揮します。
オープンソースで提供されており、使いやすさやパフォーマンスの高さが特徴です。
Pandas
Pandasは、データ解析をサポートするPythonライブラリです。データフレームを使ったデータの検索、結合、欠損値の補完などの操作が可能です。
C言語とPythonで実装されているため、Pythonのみの場合と比べて高速な処理を実現できます。
Matplotlib
matplotlibは、データ分析の結果をわかりやすく可視化するためのPythonライブラリです。リストなどのデータから、折れ線グラフ、円グラフ、3Dグラフなどを簡単に生成できます。
AIの予測精度の評価や、画像解析、数値解析、シミュレーションの可視化に広く利用されています。
TensorFlow
TensorFlowは、機械学習のなかでもディープラーニングに特化したPythonライブラリです。AI開発において重要な役割を果たしますが、比較的上級者向けといえます。
Pythonの文法だけでなく大学レベルの数学知識も必要とされるため、初心者には扱いが難しい場合もあるでしょう。
Keras
KerasはTensorFlowと同じく、ディープラーニングに特化したPythonライブラリです。TensorFlowと比べてより直感的に開発できるのが特徴で、画像の分類、補正、類似検出、物体検出などを短いコードで実装可能です。
KerasはTensorFlow上で動作するため、初心者にもおすすめといえるでしょう。
数学の知識
AIの開発には、微分積分、線形代数、統計確率などの数学の知識が必要とされます。これらの概念を深く理解することで、より高度なAIシステムを構築できるようになるでしょう。
数学の学習には書籍による地道な勉強が効果的ですが、数学が苦手な方はYoutubeの解説動画を活用するのもおすすめです。
Pythonを利用したAI（人工頭脳）のつくり方
Pythonを使ってAIを構築するには、いくつかの手順を踏む必要があります。ここからは、Pythonを用いたAI開発の流れを詳しくみていきましょう。
Pythonをインストールする
PythonでAIを開発するには、まずPythonをインストールする必要があります。Pythonの公式サイトからダウンロードし、インストーラーの指示に従ってセットアップしましょう。
Macの場合は初めからPythonがインストールされていることが多いため、確認してみてください。
AIの概要を設計する
AIの開発に着手する前に、概要を設計することが重要です。
まず、用途や目的に応じて必要な機能（文字認識、画像認識、予測など）を明確にします。次に、その機能を実現するのに適したライブラリやフレームワークを選定し、AIの大枠を設計します。
教師あり学習、教師なし学習などの学習方法も決定しておきましょう。
ライブラリやフレームワークをインストールする
AIの概要設計が完了したら、次はライブラリやフレームワークのインストールです。目的に合ったものを選択しインストールを行います。
インストール後は正しく機能するか確認し、問題がなければ各機能を試してみましょう。
データを集める
AIに学習させるには、大量のデータが必要です。自分で十分なデータを収集するのは難しいかもしれませんが、無料で公開されているデータセットを活用するとスムーズです。
GoogleやAmazonなどの企業が公開しているデータセットを利用してみましょう。
どのような手法に使うか検討する
AIにどのように学習させるかを決める必要があります。k近傍法、クラスタリング、アンサンブル学習など、さまざまな手法が存在します。
目的に応じて最適なアプローチを選択することが重要です。
AIに学習させる
選択した手法に基づいて、いよいよAIにデータを学習させます。学習の前に、データの形式を整えておくとスムーズです。
学習を進めても目的の結果が得られない場合は、手法やデータの変更を試みながら最適な組み合わせを探っていきましょう。
Webサービスに組み込む
学習済みのAIモデルを構築した後は、ほかの方も利用できるようにWeb(ウェブ)サービスに組み込んでみましょう。Pythonのライブラリやフレームワークを活用してWeb APIなどのWebアプリケーションを作成し、AIモデルをサービスとして提供します。
PythonでつくれるAI（人工知能）の例
Pythonは、自然言語処理や画像処理、動画処理など、AIの幅広い分野で活用されています。では、具体的にどのようなシステムをPythonで構築できるのでしょうか。ここからは、Pythonを用いたAIの実例をいくつか紹介していきます。
顔認証システム
オフィスや介護施設、医療施設などで広く導入されている顔認証システムは、Pythonを活用した機械学習技術によって実現されています。
本人認証やスマートフォンのロック解除、容疑者追跡などに使われる技術です。セキュリティ面だけでなく衛生面の向上にも貢献しています。
Pythonの画像認識ライブラリを用いることで、顔認証システムの構築が可能です。
シフト自動作成ツール
Pythonを活用したシフト自動作成ツールは、効率的なシフト作成を可能にします。
労働基準法に準拠し社内規則やコンプライアンスに沿ったシフトを自動生成できるため、作業時間を大幅に短縮したうえで、ミスの防止にもつながります。
需要予測システム
Pythonを用いた需要予測AIは、在庫回転数の改善に役立ちます。特に卸売業では、日々の商品発注数の決定が重要な業務ですが、属人的で簡素な方法になりがちです。
AIによる需要予測を活用することで発注業務を自動化しつつ在庫数の精度を高められ、在庫回転数の最適化が可能になるでしょう。
スパムメールの分類機能
Pythonを用いた機械学習により、メールサービスにおけるスパムメールの判別・分類が可能になります。
典型的なスパムメールの特徴やパターンを学習させることで、一般的なメールとスパムメールを自動的に振り分けることが可能です。Gmailではこの技術を活用し、ユーザーの利便性向上に役立てています。
まとめ
PythonでAIを開発するために必要な知識や手順、具体的な活用例について解説しました。
今回の記事を読んで、AI開発までのハードルが高いと感じたら、NINJA CODEのPythonスクールもご検討ください。
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