Pythonとは
Pythonとは、世界中で幅広く使われているプログラミング言語のひとつです。特徴は「シンプルで読みやすい文法」にあり、初心者でも直感的にコードを書けるのが魅力です。
たとえば、文字を表示するだけなら「print」と1行書くだけで実行できます。また、Pythonは、
- AIやデータ分析
- Web開発
- アプリ開発
- 機械学習など
さまざまな分野で活用されています。特にAI分野では、豊富なライブラリが整っており、「TensorFlow」や「PyTorch」などのフレームワークを使うことで、複雑なAIモデルも少ないコード量で作成できます。
AI開発にPythonが選ばれる理由
AI開発で初心者から上級者までPythonを選ぶには理由があります。ここでは4つの理由を解説します。
- コードがシンプルで読みやすい
- AIライブラリが圧倒的に豊富
- 他の言語やツールとの連携がしやすい
- データ分析からAI実装まで一気通貫でできる
コードがシンプルで読みやすい
Pythonは「人間が読んで理解しやすい」ことを第一に設計されたプログラミング言語です。他の言語に比べて文法がシンプルで、余計な記号や構文が少なく、まるで英語の文章を書くような感覚でコードを記述できます。
また、C++やJavaなどでは数行必要な処理も、Pythonでは1行で完結します。このシンプルさのおかげで、初心者でもプログラミングの構文に苦戦することなく、AIの仕組みやデータの扱い方といった本質部分に集中できるのです。
また、コードが見やすいことでチーム開発にも向いており、他人が書いたプログラムを理解したり修正したりする際の手間も最小限に抑えられます。
AIライブラリが圧倒的に豊富
AI開発では、「データの前処理」「機械学習モデルの構築」「モデルの学習」「結果の分析」など、多くの工程があります。Pythonはサポートするライブラリが充実しており、一から複雑なアルゴリズムを書く必要がないのが特徴です。
世界中の企業や研究者がPython用に開発したAIライブラリを無料で利用できるため、誰でも高度なAI技術を短時間で再現できます。
| ライブラリ名 | 概要 | 特徴・おすすめポイント |
|---|---|---|
| scikit-learn | 機械学習の基礎ライブラリ | 分類・回帰・クラスタリングなど基本的なモデルを簡単に実装可能。初学者に最適。 |
| NumPy/Pandas | 数値計算・データ処理ライブラリ | データ分析や前処理に欠かせないツール。Excel感覚でデータを扱える。 |
| TensorFlow | Googleが開発した機械学習ライブラリ | 高速でスケーラブルな処理が可能。クラウド連携も容易で、業務用AI開発にも最適。 |
| PyTorch | Metaが開発したフレームワーク | コードが直感的で扱いやすく、研究から実装までスムーズ。ディープラーニング分野で圧倒的な人気。 |
| Matplotlib/ Seaborn | グラフ描画・可視化ライブラリ | データの傾向をグラフで直感的に把握でき、AIモデルの結果分析にも便利。 |
AI開発の初心者であれば、まずはscikit-learnやPandasから始めるのがおすすめです。操作がわかりやすく、AIモデルの基礎を体感しやすいため、基礎を固めてからTensorFlowやPyTorchなど本格的なフレームワークへ進むと良いでしょう。
他の言語やツールとの連携がしやすい
Pythonは「単体で完結できる」だけでなく、他のツールや言語との連携もしやすいのが特徴です。
たとえば、C言語やJavaで作られたシステムの一部にAIを組み込むこともできますし、R言語やSQLと連携してデータ解析を自動化することも可能です。また、
- AWS
- Google Cloud
- Azure
といったクラウド環境との親和性も高く、AIを使ったクラウドアプリや自動化システムを簡単に構築できます。
Pythonで作ったAIモデルをWebアプリに変換して公開することもできます。柔軟性の高さが、AIエンジニアだけでなく、ビジネス現場や研究開発の分野でもPythonが選ばれる理由となっています。
データ分析からAI実装まで一気通貫でできる
AI開発では「データの収集・整理」から「モデルの学習・評価」そして「アプリへの実装」まで、複数の工程が必要です。
多くの言語では、別々のツールで行う必要がありますが、Pythonならすべてを1つの環境で完結できるのが強みです。
たとえば、Pandasでデータを整え、scikit-learnでモデルを作り、Matplotlibで結果を可視化し、Flaskでアプリ化するといった一連の流れをすべてPythonで実現できます。
つまり、Pythonさえ使いこなせば「データ分析からAI導入・運用」までワンストップで進められるということです。
PythonでAI開発を始める際に必要な知識・スキル
PythonでAI開発を始める際には以下4つの知識・スキルが必要です。4つとも覚えておきましょう。
- AIの基礎知識
- Pythonの基本文法と構文
- データ分析・前処理スキル
- 数学の基礎知識
AIの基礎知識
AIの基礎知識とは、AI開発の中心となる「機械学習」と「ディープラーニング」で、前者は、過去のデータからパターンを学習して将来を予測する技術で、売上予測やスパム判定などに活用されます。後者はニューラルネットワークを使って複雑なデータを高精度に処理します。
近年では、AIが自ら文章や画像を生成する生成AIが急速に発展し、その基盤としてLLMや、外部データを参照して回答を補強するRAGなどの技術が注目を集めています。仕組みを理解することで、AIを「作る」だけでなく、実際の業務やサービスで「活用する」視点が身につきます。
| 技術名 | 概要 | 活用例・特徴 |
|---|---|---|
| 生成AI | テキスト・画像・音声などを自動生成するAI技術 | ChatGPTや画像生成AIなど。企画・ライティング・クリエイティブ分野で活用 |
| LLM | 大量の文章データを学習し、文脈を理解して自然なテキストを生成するAIモデル | ChatGPTやClaudeなどの基盤技術。質問応答や自動要約、コード生成などに活用 |
| RAG | AIが外部データを検索・参照しながら回答を生成する仕組み | 社内チャットボットやFAQシステムに利用され、最新情報を反映した精度の高い回答が可能 |
このように、AIの基本構造を理解した上で生成AIやRAGのような最新技術に触れておくことで、AIを自社業務に応用する際の具体的なイメージを持ちやすくなります。
RAGの精度向上施策については、以下の記事で成功事例も交えて詳しく解説していますのであわせてご覧ください。
参照記事：RAGの精度向上施策・事例紹介 成功事例からRAGの具体的活用方法を学ぶ
Pythonの基本文法と構文
AIの開発では、データの前処理・モデルの学習・検証といった工程を何度も繰り返す必要があります。Pythonの文法を理解していれば、反復作業を自動で実行するスクリプトを書けるため、手作業では難しい規模の実験や検証もスムーズに進められるようになります。
具体的には、
- 変数やリストの扱い方
- 条件分岐
- ループ処理
- 関数の定義
などが基本のスキルです。これらを習得すると、AIライブラリを使う際にも理解が深まり、柔軟にコードを組み合わせられます。
また、Pythonは実際に動作を確認しながら学べる「インタラクティブ環境」が充実しており、Jupyter NotebookやGoogle Colabを使えば、Webブラウザ上で気軽にコードを実行して結果を確認できます。
データ分析・前処理スキル
AIの性能を左右するのは「どんなデータを学習させるか」です。どれだけ優れたAIモデルを使っても、データの質が悪ければ正確な結果は出ません。そのため、AI開発では「データ分析」と「前処理」のスキルが必須なのです。
前処理とは、AIが学習しやすいようにデータを整える作業のことです。たとえば、
- 欠損値を補完
- 不要なノイズを取り除く
- 数値を正規化する
といった工程です。これにより、モデルの精度が向上します。また、データ分析のスキルを身につけておくと、「どんな特徴量が予測に影響しているのか」や「どの指標で精度を判断するのか」といった視点を持つことができます。
Pythonでは「Pandas」「NumPy」「Matplotlib」などのライブラリを使って、データの可視化や統計分析も簡単に行えるため、初心者でも実践的に学べます。
データ分析に必要なスキルについては以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
参照記事：データ分析に必要な14のスキルを紹介！効率的な学び方も解説
数学の基礎知識
AI開発は数学の基礎知識が必要で、線形代数・確率・統計・微分積分といった数学の基礎がAI開発の根幹を支えています。
たとえば、ニューラルネットワークでは「重み」を微調整するために微分が使われ、機械学習のモデル評価では「確率・統計」が必須です。数学の知識があると、
- なぜこのモデルがこの結果を出したのか
- どのパラメータを調整すれば良くなるのか
といったAIの判断根拠を説明できる力が身につきます。これにより、開発者としての説得力が高まり、チーム内での技術共有や顧客への説明にも役立ちます。
もし自社にAI開発を実装できるスキルや技術がまだ整っていない場合は、専門家に相談するのも一つの方法です。「自社にAI開発に関するノウハウを持つ人材がいない」「今すぐにAI開発を実施したい」という方はリベルクラフトへご相談ください。
リベルクラフトでは、企業ごとの課題に合わせたAI開発〜導入支援を一気通貫で支援します。以下のリンクから無料で相談できますので、お気軽にお問い合わせください。
⇨リベルクラフトへの無料相談はこちら
Pythonを用いたAI開発の6ステップ
ここからはPythonを用いたAI開発の方法を以下の6ステップで解説します。
- Pythonをインストールする
- 開発環境を整える
- 必要なライブラリをインストールする
- 学習用データを準備する
- データを分析・整形する
- AIモデルを作成・学習させる
1.Pythonをインストールする
PythonでAI開発をする際には、まずPythonをインストールしなければいけません。Pythonの公式サイトに遷移すると、以下の画面が表示されます。
画面真ん中の「ダウンロード」を選択すると、「Windows」や「Mac」など使用するOSによってダウンロードするファイルが異なります。
自身が使用しているOSを選択して、ダウンロードをクリック。さまざまなバージョンが表示されますが、最新版をダウンロードしましょう。
2.開発環境を整える
次に開発環境を構築します。開発環境と難しい言葉で言っていますが、いわゆるエディタ（コードを書くためのツール）を指します。Pythonのコードは「メモ帳」に似た画面で書きますが、エディタを使うことで色分けや自動補完が働き、作業がやりやすくなります。
おすすめは、初心者にも扱いやすい以下の2つです。
| VS Code | Microsoftが提供する無料のエディタで、世界中の開発者が利用。日本語対応で、Python用の拡張機能を入れればエラー箇所の表示やコード補助も対応 |
| Google Colab | Googleが提供するブラウザ上の無料サービスで、インストール不要。Googleアカウントさえあればすぐに使える |
| Jupyter Notebook | Pythonなどのコードを「書く」「実行する」「結果を確認する」を1つの画面でできる |
まずはGoogle Colabのサイトに遷移し、画面左下にある「ノートブックを新規作成」をクリックします。
以下の画面にコードを書いて「Shift + Enter」を押すだけで実行できます。
Colabは自動でPythonや主要なライブラリが使える状態になっているため、「インストールが不安」という人にもおすすめです。
VS Codeを使う場合は、自分のパソコンで環境を構築していく練習になります。どちらを選んでも構いませんが、最初はColabで慣れてから、徐々にVS Codeに移行する流れがスムーズです。
3.必要なライブラリをインストールする
AI開発では、Python本体だけでなく「AI専用のツール（ライブラリ）」も必要です。コマンドを1行ずつ実行するだけでOKです。
以下をコピーして、ターミナル（またはColabのセル）に貼り付けてください。
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow
今回はMacbookのターミナルでコードを実行します。Macのターミナルを開くには「command +スペースキー」をクリックします。以下の画面が表示されるので、上記のコードを入力。
次に下記のコードを入力して、エラーが出なければ成功です。
import numpy, pandas, sklearn
4.学習用データを準備する
AIは「データを見て学ぶ」ため、大量のデータが必要です。とはいえ、「まだデータの準備ができていない」「まずは練習用データを使用したい」という方は無料で手に入るデータで十分です。
おすすめのデータサイトは以下のとおりです。
- Kaggle
- Google Dataset Search
上記のサイトからデータを取得して、準備します。Google ColabやJupyter Notebookを開き、以下のコードを実行してみましょう。
import pandas as pd
データを読み込む（例：data.csv）
df = pd.read_csv(“data.csv”)
内容を確認
print(df.head()) # 先頭5行を表示
print(df.info()) # データの概要を表示
こうすることで、AIが学ぶ材料となるデータの「形」や「欠けている部分」がすぐにわかります。
データの中身を理解しておくことで、次のステップ「分析・整形」でどんな作業が必要なのかが明確になります。
5.データを分析・整形する
次に、取り出したデータがキレイかどうか確認します。AIが読みやすい形に整える作業を 前処理 といいます。データを分析・整形する理由が必要な理由としては、データが整理されていないままだと、AIが正しく学習できず、間違った結果を出してしまうからです。
たとえば、数字が抜けていたり、文字の表記がバラバラだったりすると、AIはそれをうまく理解できません。人間で言えば、「途中が消えている文章を読んでテストを受けるようなもの」です。
そのため、前処理では次のような作業を行います。
- 欠けているデータを埋める
- 重複データを削除する
- 文字データを数値に変換する
- 値のスケールをそろえる
Pythonでは「Pandas」というライブラリを使えば、簡単に行えます。以下のコードを入力してデータを綺麗にしましょう。
import pandas as pd
#欠けているデータを確認
print(df.isnull().sum())
#平均値で欠けている箇所を埋める
df = df.fillna(df.mean())
#重複データを削除
df = df.drop_duplicates()
こうしてデータを整えることで、AIが正しく学びやすい状態になります。きれいなデータほど、AIの予測精度は上がるため、必ず実施しましょう。
また、ライブラリなど使用してデータを整形するのが難しい方は、ChatGPTなどを使用するのもおすすめです。以下の記事では、データの整形方法についてわかりやすく解説していますので、あわせてご覧ください。
参照記事：生成AIを用いてデータ分析を効率化！やり方や注意点・活用事例も紹介
6.AIモデルを作成・学習させる
データを整えたら、いよいよAIモデルを作成して“学習”させるステップです。AIの学習とは、「過去のデータをもとに、未来を予測できるようにする」ということ。たとえば、「売上データを学習して来月の売上を予測する」や「花の画像を見せて種類を判定する」といった仕組みを作れます。
Pythonでは、たった数行のコードでAIモデルを作ることができます。以下は、ランダムフォレストという機械学習モデルを使った簡単な例です。
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
学習データとテストデータを分ける
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42 )
モデルを作成
model = RandomForestClassifier()
学習（AIにデータを覚えさせる）
model.fit(X_train, y_train)
正解率（精度）を確認
score = model.score(X_test, y_test)
print(“正解率：”, score)
これを実行すると、「正解率：〇〇％」と表示されます。この数字が高いほど、AIが正確に予測できているということです。
さらにPythonを用いることで、分類や予測にとどまらず、生成AIやLLM、RAGといった最新のAI技術も扱えるようになっています。
たとえば、文章や画像を自動で生成する「生成AI」は、diffusersなどのライブラリを使って構築でき、ChatGPTのようなLLMはtransformersを利用することで自然な文章生成や会話システムの開発が可能です。
また、RAGは社内文書やデータベースを検索し、その情報をもとに最適な回答を生成する仕組みで、情報の正確性を高められます。
実際にRAGを活用してAIの精度を大幅に向上させた事例については、以下の記事で詳しく解説しています。
参照記事：RAGの精度向上施策・事例紹介 成功事例からRAGの具体的活用方法を学ぶ
また、PythonにおけるAI開発の方法を解説しましたが、以下の記事ではよりわかりやすくAI開発について解説していますので、あわせてご覧ください。
参照記事：AI開発とは？必要なスキルや知識から開発の手順まで解説
Pythonを用いたAI開発におけるコツ
Pythonを用いたAI開発では以下3つのコツを留意しましょう。
- コードを書く前に「データの質」を整える
- フレームワークを活用する
- 評価基準は初めに決めておく
コードを書く前に「データの質」を整える
AIの精度を上げるために大切なのは、まず「良いデータ」を使うことです。どんなに優れたAIモデルでも、間違ったデータを学習させると正しい結果は出せません。そのため、コードを書く前に「データをきれいに整える」ことから始めましょう。
たとえば、
- 同じ内容なのに名前の表記がバラバラになっていないか
- 数字の単位がそろっているか
- 欠けているデータや重複がないか
を確認します。また、AIが学習するデータは、学習用・確認用・テスト用の3つに分けておくのがおすすめです。難しいことを考えるより、まずは間違いのないデータを集め、整えるという基本を意識することが、AI開発成功のポイントです。
フレームワークを活用する
学習済みモデルを「使える形」にするには、軽量なWebフレームワークでAPI化・管理するのがおすすめです。以下の表を参考に用途や規模に応じて選びましょう。
| フレームワーク | 用途のイメージ | 強み | 向いているケース |
|---|---|---|---|
| Django | フルスタックで管理画面や認証も一通り揃う | 設計が整っていて保守しやすい。ORMや管理サイトで業務アプリを素早く構築 | 予測APIに加えてダッシュボードやユーザー管理まで含む社内・商用システム |
| bottle | 単一ファイルでも動く最小構成のWeb | 依存が少なく超軽量。試作やPoCが速い | 小さな推論API、ハッカソン、学習用途 |
| Flask | 必要な拡張を足していく“マイクロ”設計 | 学習コストが低く、エコシステムが豊富 | シンプルな推論APIから中規模の運用まで柔軟に対応 |
| Tornado | 非同期I/Oが得意な高パフォーマンス基盤 | 多数同時接続、ストリーミング、WebSocketに強い | リアルタイム推論、ログ取込やイベント駆動のオンライン推論 |
それぞれのフレームワークには特徴があるため、「どのようにAIモデルを使いたいか」で選ぶのがポイントです。たとえば、社内システムにAIを組み込みたいなら、管理機能が整ったDjangoが便利です。小さく試したい場合は、軽量で扱いやすいbottleやFlaskを選ぶとよいでしょう。
評価基準は初めに決めておく
AIモデルを作る前に、「何をもって成功とするのか」を決めておくことが大切です。あとから基準を考えると、どの結果が良いのか分からなくなってしまいます。
まずは目的に合った指標を選びましょう。たとえば、
- 正しく分類できるかを重視する→「正解率」や「再現率」
- 予測のズレを少なくしたい→「平均誤差」
などを使います。目的に合わせてどの数値を見れば良いかを決めておくと、作業の方向性がぶれません。また、実際に使う場面では、AIの精度だけでなく「処理速度」や「コスト」なども大事です。
たとえば、少し精度が下がっても動作が速いほうが業務に向いているケースもあります。最初の段階で「どんな結果を目指すのか」をチームで話し合い、明確な基準を共有しておくと、開発後の評価や改善がスムーズに進みます。
AI開発・運用はリベルクラフトへ
AI開発をする上で、Pythonは初心者にも使いやすく実行しやすいのが特徴です。
また、開発をスムーズに進めるための3つのコツとして、
- データの質を整えること
- 用途に合ったフレームワークを選ぶこと
- 評価指標を最初に決めておくこと
の重要性も紹介しました。これらを意識することで、AIの精度や開発効率が向上します。
まずはGoogle Colabなどで小さなデータを使い、前処理とベースラインモデルの学習を試してみましょう。慣れてきたら、DjangoやFlaskを使ってAIモデルをWebアプリとして公開するステップに進むのもおすすめです。
また、「Pythonを使用した開発が難しい」という方はリベルクラフトへご相談ください。
リベルクラフトでは「作りたいAIはあるが、専門的な実装ノウハウがない」「社内にAI開発やデータ分析のプロが不在している」という方を対象に、開発〜導入支援まで一気通貫で支援します。
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