AI開発におすすめのプログラミング言語10選。初心者が習得できる学習4ステップも紹介

AI開発に用いるプログラミング言語とは

AI開発に用いるプログラミング言語とは、コンピュータに命令を与えるための「言葉」であり、AIを動かすためのシステムやアルゴリズムもこれらの言語で実装されます。

例えば、AI開発の用いられる代表的な言語には、PythonやR言語などが挙げられます。これらの言語は機械学習用のライブラリやフレームワークが豊富で、複雑なAIモデルの作成を比較的簡単に行える特徴があります。

また、AI分野では処理の高速化も重要となるため、C++やC言語のように低レベルで高速な処理が可能な言語がAIのコア部分で使われることもあります。

AI開発のプログラミング言語を扱う前に知っておくべきこと

AI開発に適した言語を選ぶ前に、土台となる知識を押さえておきましょう。言語の学習に入る前に基本を理解しておくことで、後の習得がスムーズになります。

• AIが動く仕組みを理解しておく
• プログラミング言語の学習は約9割が挫折

AIが動く仕組みを理解しておく

AIを活用して課題を解決するには、プログラミング言語以前に「AIがどのように動くか」の基本を理解しておく必要があります。

具体的には、

• AIを実現する機械学習の仕組み
• データの扱い方
• モデルが学習・推論する一連の流れ

といった基礎概念です。

例えば、AI開発ではまず課題解決に必要なデータを集め、そのデータを用いてアルゴリズムを学習させます。モデルが訓練されたら、それを使って新たなデータに対して予測や分類（推論）を行います。

この一連のプロセスや、モデル内部で何が起きているのかを知っておけば、どの言語で実装するにせよ理解が深まり、適切な言語やライブラリの選択もしやすくなるでしょう

プログラミング言語の学習は約9割が挫折

プログラミング言語の学習を進める前に、覚えておきたいのが独学の場合、約9割の人が挫折をしているということ。以下の画像は実際にPRTIMESが公表している「プログラミング学習者の約9割が挫折を経験　挫折時に「気軽に聞ける環境があればよかった」人が6割に」によるものです。

出典：PRTIMES

実際、挫折を感じた人の約6割は「分からないことを気軽に聞ける環境があればよかった」と回答しています。独学ではモチベーションの維持や理解の壁に直面しやすく、AI開発のように概念が複雑な分野では一人で進めるのが難しいのが現実です。

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AI開発に適したプログラミング言語の選び方

AI開発に使う言語を選ぶ際は、なんとなく人気だからという理由で選ぶのではなく、自分の目的や開発内容に合った言語を選択しましょう。以下では、言語選びで重視したい観点を3つ紹介します。

• フレームワーク・ライブラリが充実しているか
• プログラミング言語ごとの得意分野で選ぶ
• 普及率が高く習得しやすい言語を選ぶ

フレームワーク・ライブラリが充実しているか

まず注目したいのが、その言語にAI開発向けのフレームワークやライブラリがどれだけ揃っているかです。AI開発では機械学習やデータ分析の機能を一から実装するのは大変なので、あらかじめ公開されているライブラリを活用するのが一般的です。

例えばPythonであれば、

• 機械学習ライブラリのScikit-Learn
• ディープラーニング向けのTensorFlow・PyTorch
• データ分析用のNumPy・Pandasなど

数多くのライブラリが無料で利用できます。環境が整っている言語を選ぶことで、開発効率を高めることができます。

フレームワーク・ライブラリが充実している言語ほど、少ないコードで高度なAI機能を実装できる可能性が高いです。

プログラミング言語ごとの得意分野で選ぶ

プログラミング言語にはそれぞれ得意分野があります。AI開発と一口に言っても、やりたいことによって適した言語は異なります。

例えば、膨大なデータの解析や機械学習モデルの構築がメインであれば、先述のとおり豊富なデータ分析ライブラリを持つPythonが候補に。実際、多くのデータサイエンティストがPythonを使っており、AI分野では事実上の標準言語です。

また、統計解析が中心ならR言語を選ぶのも良いでしょう。Rは統計計算やグラフ描画に強く、データ分析に特化した環境が整っています。

このように、自分の開発したいAIシステムの用途に合わせて、それぞれの言語が得意とする分野から選ぶ方法がおすすめです。

普及率が高く習得しやすい言語を選ぶ

最後に考慮したいのは、その言語がどの程度普及しているかという点です。普及率が高い言語は、情報量が多く学習環境も整っているため初心者でも習得しやすくなります。

PRTIMESが公表している業務で使用する頻度が高いプログラミング言語は「Java」や「JavaScript」などが挙げられます。

出典：PRTIMES

利用者の少ないマイナー言語だと日本語の情報がほとんどなく、初心者にはハードルが高いことも。目的によってはあえてニッチな言語を選ぶ場合もありますが、最初の1つを選ぶなら定番で実績のある言語をおすすめします。

AI開発におすすめのプログラミング言語10選

ここからは実際にAI開発で使用されている言語を10個紹介します。どの言語が自分に適しているかを表と概要で確認しましょう。

言語名	AI開発での主な特徴・用途	習得難易度
Python	豊富なライブラリでデータ分析からモデル構築まで対応。文法がシンプルで、初心者にも学びやすい。	易しい
R言語	AI用途では統計モデルや可視化に活用。高速処理や汎用開発は不得意	やや難しい
Julia	JITコンパイル技術でPythonより高速。科学技術計算や大規模データ処理に適し、Python/Rのライブラリとも連携可能	普通
Java	汎用性が高く、大規模システム向けにも使われる言語。OSに依存しない動作が可能。	普通
JavaScript	ブラウザ上で動くAIを実装可能。環境構築が容易で、フロントエンドでの機械学習にも利用	易しい
Haskell	厳密なプログラムが書けバグが生じにくい。数学的性質が強く習得難易度は高いが、正確なAIモデル記述がしやすい	難しい
C++	組込みからゲームまで幅広く使われ、AIのコアな部分でも採用。メモリ管理など難易度は高いが、リアルタイム処理に必須	難しい
Matlab	数値解析・行列計算に特化した言語/環境。AI開発向けのツールボックスも提供されている	普通
Rust	C/C++に代わるシステムプログラミング言語として注目。概念が独特で学習コスト高め	難しい
C言語	機械語へのコンパイルで実行速度が速い。OSやハードウェア制御に利用され、AIライブラリ実装の土台にもなることがある	難しい

Python

出典：Python

Pythonは、AI開発で人気のあるプログラミング言語の一つです。最大の特徴は、機械学習や深層学習に必要なライブラリが豊富に揃っている点です。

代表的なものには、

• 機械学習全般に使える「scikit-learn」
• ディープラーニングに特化した「TensorFlow」や「PyTorch」
• データ処理に強い「NumPy」「Pandas」
• 大規模言語モデル（LLM）に特化した「LangChain」

などがあります。これらを活用すれば、複雑な数式やデータ処理もシンプルなコードで実装でき、短期間で高度なAIモデルを作ることが可能です。

また、Pythonの文法はとても簡潔で読みやすく、インデントによって構造を表現する独特のスタイルが採用されています。慣れると直感的で理解しやすく、初心者でも扱いやすいのが特徴です。

Pythonを用いたAI開発の方法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：Pythonを用いたAI開発の6ステップ。開発を進める上で必要なスキルとコツも解説

R言語

出典：R Development Core Team

R言語は、統計解析やデータ分析に特化したプログラミング言語です。もともと研究や学術の現場で多く使われており、統計モデルの構築やグラフによるデータ可視化などを得意としています。R言語は、

• 回帰分析
• 時系列解析
• ヒストグラムや散布図の作成など

統計処理に必要な機能が一通り揃っているのが特徴です。

AI開発でも、Rには機械学習や深層学習のためのライブラリがあり、Pythonと同様にAIモデルを構築できます。ただし、処理速度はあまり速くなく、大規模データやリアルタイム性を求める場面には向きません。また、Webアプリなどの汎用的な開発には不向きです。

Julia

出典：Julia

Juliaは、比較的新しい言語で、科学技術計算や数値解析を得意とします。特徴は処理の速さで、JITコンパイル技術によってスクリプト言語でありながらC言語並みの実行速度を実現。大量の数値計算を扱うAI開発や機械学習にも適しています。

Juliaは「使いやすさ」と「高性能」を両立させることを目指して作られており、PythonやRで書かれたコードをJuliaで書き直すと、処理速度が向上することも。また、JuliaからPythonやRのライブラリを直接呼び出すことも可能で、既存の開発を活かしながら導入できます。

コミュニティやライブラリはまだ発展途上ですが、近年は急速に拡大しています。

Java

出典：Java

Javaは、オブジェクト指向型の汎用言語です。一見AI開発とは無関係に見えますが、高い安定性と汎用性から、AIシステムの開発にも活用されています。

Javaで書かれたプログラムはJVM上で動作するため、WindowsやMac、Linuxといった異なるOSでも同じコードが実行できます。「一度書けばどこでも動く」という特性は、AIを組み込んだシステム開発に便利です。

また、大規模システム開発に強く、既存の業務システムにAI機能を追加する場合にもよく使われます。機械学習用フレームワークなどもあり、Javaでもディープラーニングモデルを扱えます。

文法はやや厳密でコード量も多いですが、その分安定性と堅牢性が高く、企業のシステムでは重宝されます。

JavaScript

出典：MDN Web Docs

JavaScriptは、Webサイトを動的にするための言語として広く使われていますが、最近ではAI分野でも活用が進んでいます。

「TensorFlow.js」や「Brain.js」といったライブラリを利用すれば、ブラウザ上でAIモデルを動かすことができます。たとえば、Webカメラの映像をリアルタイムに分析してブラウザに結果を表示するといったアプリも開発可能です。

環境構築が簡単で、ブラウザとエディタさえあればすぐに開発を始められる点も魅力。また、Web技術との相性が良く、既存のサイトにAI機能を組み込むことも容易です。大規模なAIモデルの学習には向きませんが、「Web上でAIを手軽に試したい」といった用途には最適です。

Haskell

出典：Haskell

Haskellは、他の言語とは異なる「関数型プログラミング」という考え方に基づいた言語です。数理的に厳密な構造を持ち、「副作用のない純粋関数」にこだわった設計が特徴です。簡単に言えば、バグが起きにくく、正確で信頼性の高いプログラムが書けるということ。

AI開発でも、強化学習や理論的なアルゴリズムの検証など、精度を重視する場面で活用が期待されています。ただし、考え方が他の言語と大きく異なり、学習難易度は高めです。変数の扱いやループ構造も独特のため、初心者には少し難しく感じるでしょう。

Haskellは上級者や研究者向けの言語ですが、プログラミングの原理を深く理解したい人や、数学的なアプローチに興味のある人には挑戦する価値があります。

C++

出典：isocpp

C++は、C言語にオブジェクト指向やテンプレート機能を追加して拡張されたプログラミング言語です。

• ゲームエンジン
• リアルタイム制御
• 画像処理など

処理速度が求められる分野で強みを発揮します。AI開発でもその性能が活かされており、大量データを扱う深層学習や、瞬時の応答が必要な推論処理などでC++は必要です。

実際に、代表的なAIフレームワークであるTensorFlowやPyTorchの内部はC++で実装されており、PythonでAIモデルを動かす裏側でもC++のコードが動いています。ただし、C++はメモリ管理やポインタなどを手動で扱う必要があり、初心者には難しい面もあります。

「AI×ロボティクス」や「AI×組込みシステム」などでは、C++は欠かせない言語です。

Matlab

出典：Matlab

Matlabは、数学・工学分野で広く使われてきた数値計算向けのソフトウェア兼プログラミング言語です。行列演算が得意で、大量の数値データを扱うシミュレーションや信号処理に強みがあります。

Matlabの特徴は、コードを実行しながら結果をすぐ確認できる対話型の開発環境です。AI開発向けには機械学習やディープラーニングのツールボックスがあり、GUIを使ってニューラルネットワークを設計・学習できるなど、専門知識がなくても扱いやすく設計されています。

ただし、Pythonのように自由に使えるわけではなく、Webアプリやスマホアプリ開発には不向きです。

その代わり、オープンソースの「Octave」を使えば、似た環境で無料利用も可能です。数学や物理の知識がある人には馴染みやすく、試作的なAIモデルをMatlabで構築し、本格開発をPythonやC++で行うケースも多いです。

Rust

出典：Rust

Rustは、近年注目を集めるシステムプログラミング言語で、「安全性」と「高速性」を両立するよう設計されています。Mozillaが中心となって開発した言語で、CやC++の後継的な位置づけとも言われています。

メモリ管理ミスなどのバグをコンパイル時に防ぐ仕組みを持ち、高速ながらも安定した開発が可能です。AI開発の世界でも徐々に利用が進んでおり、特にAIの推論エンジンや分散処理基盤など、大量データを安全かつ効率的に処理する部分で採用が増えています。

学習難易度は高く、独特の概念を理解する必要があります。C++経験者や中級者が次のステップとして学ぶのに向いており、将来的には「安全で高速なAI基盤を構築できる言語」として需要が高まるでしょう。

C言語

出典：isocpp

C言語は、基礎的なプログラミング言語です。ハードウェアに近い「低レベル言語」であり、コンピュータの動作を直接制御できる点が特徴です。OSや組込みソフトウェアの開発に多く使われ、AI分野でも表には出ませんが、内部処理の中核を担っています。

PythonなどのAIライブラリのコア部分はCやC++で書かれており、表面上Pythonを使っていても、実際には裏でC言語の高速処理が動いていることも珍しくありません。

また、C言語はIoT機器やロボット制御などの組込み分野でも広く利用されています。小型デバイス上でAIを動かす「エッジAI」の分野でも、C言語による軽量なモデル実装が進んでいます。

AI開発の直接的なツールというよりは、プログラミング基礎を深く理解するために学ぶ価値がある言語です。

AI開発のプログラミング言語の学習ステップ

ここでは、初心者が挫折しにくく効率的にスキルを身につけられる 4つの学習ステップ を紹介します。順番に段階を踏むことで、無理なくAI開発に必要な知識・技能が習得できるでしょう。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データ処理・ライブラリの基礎を学ぶ
3. AI・機械学習の基礎を学ぶ
4. 応用モデルや実装へ挑戦する

1.プログラミングの基礎を学ぶ

まずはどの言語にも共通するプログラミングの基礎から始めましょう。具体的には、

• 変数・データ型
• 演算子
• 条件分岐（if文）
• 繰り返し処理（ループ）
• 関数の定義

といった基本的な文法事項です。これらはプログラミングの「文法」にあたる部分で、言語が違っても考え方は共通することが多いです。基礎文法を一通り押さえて簡単なコードを書けるようになると、プログラミング自体の感覚が掴めてきます。

初心者の方は、まず選んだ言語の入門書や公式チュートリアルでこの基礎部分を学習しましょう。短いコードで構わないので、自分で手を動かして書いてみることが大切です。

どの言語にも共通する基礎スキルを身につけておくと、後の応用学習がスムーズになるので、この段階をしっかり踏みましょう。

2.データ処理・ライブラリの基礎を学ぶ

基礎文法を習得したら、次はデータの扱い方に焦点を当てます。AI開発では何と言ってもデータが重要です。データを読み込んで前処理し、分析やモデル訓練にかけ、結果を出力するという一連の流れを習得しましょう。

• ファイルやデータベースからデータを読み込む方法
• データを加工・変換する方法
• 表やグラフで可視化する方法

などです。

選んだ言語に応じて、データ処理用のライブラリを使ってみると良いでしょう。例えばPythonなら「NumPy」や「Pandas」を使ってみるのがおすすめです。Pandasを使えばCSVファイルの読み書きやデータフレーム操作が簡単にできますし、Matplotlibでグラフ描画もできます。

この段階では「データから有用な情報を取り出す」ことに慣れるのが目標です。AIを動かす前提として、データを自在に操れる力を身につけましょう。なお、データ収集や前処理の具体的方法については以下の記事でも詳しく紹介していますので、本記事とあわせてご覧ください。

参照記事：データ収集の方法と分析への活用法を徹底解説（成果につなげるフレームワーク付き）

3.AI・機械学習の基礎を学ぶ

プログラミングとデータの基本が身についたら、AIの理論と実装に踏み込みます。まずは機械学習の基本概念から理解しましょう。以下は押さえておくべき概念です。

• 教師あり学習・教師なし学習とは
• 回帰問題と分類問題の違い
• 過学習とは何か

このステップの目的は、「AIらしいこと」が一通り自分の手でできるようになることです。簡単なもので構いませんので、自分でデータを用意してモデルを作り、何らかの予測や分類を実現してみましょう。

また近年では、従来の機械学習だけでなく、LLMを活用した分析や業務効率化も一般的になりつつあります。例えば、コード生成や簡単な前処理の自動化、プロトタイプ分析の補助など、LLMは学習段階でも便利です。また、社内データを検索しながら回答を生成できるRAGは、実務でのデータ活用に欠かせない技術へと広がっています。

RAGについての具体的な活用方法や事例は以下の記事で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

4. 応用モデルや実装へ挑戦する

基礎的な機械学習まで習得できたら、より高度なAI技術にも挑戦してみましょう。近年のAIブームを支えるディープラーニングや、その応用分野について学ぶ段階です。

具体的には以下のようなテーマが代表的です。

分野	概要	主な内容・ポイント
ディープラーニング	多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法	代表的なフレームワークとしてTensorFlowや PyTorch があり、使い方を学ぶことが重要
自然言語処理	人間の言葉（テキスト）を理解・処理するAI分野	Word2Vecなどの単語ベクトル表現や 大規模言語モデルの基礎概念も扱う
レコメンドエンジン	ユーザーの嗜好を学習し、関連するアイテムを自動で推薦するシステム	主な手法に協調フィルタリングや行列分解がある
数理最適化	組合せ最適化問題を効率的に解くための手法	遺伝的アルゴリズムや最適化ソルバー を活用する

このように、多くの応用領域がありますので興味のある分野を掘り下げてみてください。一つに絞る必要はなく、例えば画像認識もやりつつ文章生成AIにも触れてみる、という形で横断的に学んでも構いません。

応用段階では、大規模なデータセットや高性能なGPUが必要になることもあります。最初はクラウド上の無料サービスやGoogle Colabなどを活用してみると良いでしょう。

ここまで4ステップを解説しましたが、どのステップから学べばいいのか、どの教材を使えば効率的なのかを一人で判断するのは難しいもの。

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まずは文法や構文などの基本を理解し、データ処理やライブラリ操作に慣れたうえで、機械学習・深層学習へと段階的に進めることが大切です。

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