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Pythonでできることとは?人工知能で強みを発揮!

Pythonでできること?

Pythonは現在注目度が高まっている言語ですが、なぜ注目度が上がっているのでしょうか。

その理由について解説していきます。またPythonにできることや注目度が高まっている理由と合わせて、Pythonを学習するメリット等についても解説します。

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Pythonでできることとは

まずPythonにできることを挙げていき、それぞれについて大まかに説明していきます。

Webアプリ開発

現在主流の言語の多くはWebアプリ開発をメインの用途としていますが、Pythonも例外ではありません。世に出回っているシステムのなかにも、多くのPythonシステムがあります。

具体的には、「Dropbox」「Instagram」「Pinterest」「Youtube」などが有名でしょう。

デスクトップアプリ開発

近年デスクトップアプリは減っていますが、Pythonで開発することが可能です。ちょっとした業務ツールを自分用に開発し、業務効率化を図っている人もいるかと思います。

組み込みアプリ開発

組み込み開発でもPythonが使用されることがあります。どちらかというとC言語やC++の方が多いのですが、特にラズベリーパイなどはPythonで開発されることも多いです。ラズベリーパイは仕事でなくても個人の趣味で気軽に扱えるので、そこからPythonを試してみるのも良いかと思います。

機械学習、データサイエンス

Pythonと言えば機械学習、データサイエンス、といったイメージをお持ちの方は多いかと思います。

実際はWebシステム開発に使われることの方が多いのですが、近年Pythonが注目されている理由は機械学習、データサイエンスの開発に使われるからです。

機械学習やデータサイエンスは言わずもがな今後伸びていくと考えられるので、Pythonも伸びると予測されます。

Pythonと相性の良い人工知能とは

Pythonで何ができるのかは上で大まかに解説しましたが、Pythonならではの強みはWebシステムでも業務アプリでもありません。

もちろんWebシステムでもPythonのシンプルで書きやすい構造は好まれており、その結果先程紹介したような有名サービスでPythonが使われています。

しかし、Pythonが今注目されているもっとも大きな理由は人工知能で、Pythonで何ができるかを深く知るためには人工知能の理解が欠かせません。そこで、初心者でもわかるように人工知能とは何かということを紹介します。

まず人工知能の定義ですが、明確な定義はありません。人間のように振る舞うシステムと言われたり、人間のように自ら学習するシステムと言われたりしていますが、どれが正解というわけではありません。明確な定義はないので、ざっくりと人間のように学習し、機能するシステムと考えておくと良いでしょう。

定義は曖昧ですが、現在注目されている人工知能技術は明確です。それが、「ビッグデータ」「ディープラーニング」などになります。これらは2010年頃から普及している技術ですが、すでに多くの企業で実用的に活用されています。

人工知能の大きな特徴とロボットとの違い

人工知能はロボットと表現されることがありますが、厳密にはロボットとは少し異なります。人間で言うと、人間そのものと脳の関係です。ロボットが人間なら、人工知能は脳です。つまり、人工知能はロボットなどに組み込まれるものです。

人工知能のソースコードもいろいろありますが、組み込み方もいろいろあります。たとえば家電に人工知能が組み込まれることがありますが、この場合通常の組み込みシステムのようにチップが入っています。

パソコン上で動く人工知能であれば、サーバーや端末のハードに保存されます。次に、人工知能は自ら考えるという特徴を持っています。システム的に何をやっているのかは人工知能によって異なりますが、少なくともデータベースにデータを蓄積し、そこから解析して出力します。

簡単な人工知能の例としては、いっとき流行っていたアキネーターなどがわかりやすいのではないでしょうか。ユーザーからの質問結果を集めて人物やキャラクターを当てるという人工知能ですが、これはデータベースにデータを蓄積し、分析することで出力しています。

アキネーターの場合データベースにデータは増えていますが、入力と出力のロジック自体は変化しません。つまり、データベースの情報を自動で増やして自動で分析するという点で人工知能です。

他には、お掃除ロボットなども人工知能の分類です。今一番注目度の高い高機能な人工知能はディープラーニングでしょう。ディープラーニングはデータベースに蓄積して分析対象を増やすだけではなく、分析手法そのものが変化していきます。

人間の思考に近づけるという意味合いで考えるとわかりやすいですが、人間は情報収集すれば考え方も変わっていきます。アキネーターのようなシステムではたしかに情報量が増えれば分析できるデータは増えるのですが、あくまでも分析の方法は同じです。

人間的な思考ではないため、より発展させて情報量に合わせて分析手法そのものに変化を加えるのがディープラーニングです。

Python一押しの理由はディープラーニング

前段階の説明が長めになりましたが、Pythonにできることでエンジニアの間でもっとも注目度が高いのはディープラーニングです。ディープラーニングは人工知能のなかでも高機能で今後発展が期待されている分野であり、その中心を担う言語はPythonです。

人工知能について長々と説明したのは、ディープラーニングについての理解を深め、それによってPythonの需要が高まっているということを紹介したかったからです。

Pythonで人工知能をプログラミングするには

Pythonの最大の強みは人工知能の実装に向いていることで、結果的に多くのエンジニアに注目されていると説明してきました。今後市場でも需要がより一層増え、なおかつ高単価の案件が増えると予想されます。

そこでPythonで人工知能を実装するスキルを身に付けたいのですが、難易度的には高いです。いきなり人工知能に関する技術を身に付けるのは困難なので、まずはPythonの基礎から身に付ける必要があります。

ただしなるべくなら最初から人工知能に結び付けやすい環境で開発した方が良いので、Anaconda等人工知能に強みのある環境を利用するのがおすすめです。Pythonの環境にはPycharmなどもありますが、人工知能開発ならAnacondaが現状最有力でしょう。

AnacondaでPythonの基礎から徐々に人工知能に関連するコーディングに結び付けていくと良いかと思います。

Pythonの人工知能で自動化される仕事

Pythonの人工知能は業務システムに積極的に活かされており、今後その傾向は強まると考えられます。その結果、「受付係」「レジ係」「建設作業員」「タクシー運転手」「配達員」「電車運転士」などの仕事は機械化されていくと考えられます。

そして、それらのシステムの主役になるのはPythonです。Pythonはこれからの時代を変えていく言語と言っても過言ではありません。逆にPythonの人工知能で自動化できない仕事としては、「介護士」「保育士」「弁護士」「会計士」などが挙げられます。

以上Pythonにできることを解説してきましたが、一番注目度が高いのは人工知能なので、エンジニアとしてはある程度把握しておきたい分野でしょう。余力があればぜひ技術習得して仕事に結び付けるべき分野でもあります。

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