この記事では、準備段階から公開までのAI(人工知能)の作り方をわかりやすく解説します。
AI（人工知能）の作り方がわからない
どこから学習していけばいいのかさっぱりわからない
などと、困ってしまうことはごく自然なことです。
人工知能（AI）の作り方は、現役のエンジニアでもきちんと学習をしていかないと理解することは難しいです。ましてや1からAI（人工知能）を作るとなると、さらに難度は上がります。
しかし、最近ではAI（人工知能）を利用できるサービスが続々誕生しています。
そこで今回は、初心者でもAI（人工知能）を理解して生活や仕事に利用するまでを詳しく解説します。
- AI（人工知能）を作るために必要な知識を学ぶ
- AI（人工知能）を利用できるサービスを活用する
- AI（人工知能）を生活や業務に取り入れる
私が初心者のときによく参考にしていた学習サイト・記事と一緒にご紹介します。5分で読めますのでAI（人工知能）の作り方を学びたい人は、ぜひ参考にしてみてください。
- AIとは人間の知的活動をコンピュータ上で実現したものを指す
- AI作りは「活用内容の決定→データ収集→モデル作成」の順で進める
- 手軽にAIを作りたい人は無料ツールの活用がおすすめ
まずはAI（人工知能）の基本を知る
まずは、AI（人工知能）を利用する前に前提となる必要な知識を学びましょう。下記にAIに関する用語をまとめたので、参考にしてください。
| AI（人工知能/Artificial Intelligence） | 人間の知的活動をコンピュータによって実現するもの。 |
| 機械学習（マシンラーニング） | データから自動的に短時間で正確な結果を得る仕組み。AI（人工知能）を実現する一つの手法。 |
| 人工ニューラルネットワーク（ANN） | 人間の脳神経系のニューロンを人工的にモデル化して組み合わせたもの。 |
| ディープラーニング | 人工ニューラルネットワークを利用し、コンピュータが自動で学習する仕組み。機械学習の手法の1つ。 |
なお、AI（人工知能）は既にチャットボットや競馬の予測システムなどで利用されています。
これらの「 AI（人工知能）とはなにか？」については、こちらの記事で詳しく解説しています。参考にしてみてください。
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AI（人工知能）を作るために必要なこと
AI（人工知能）を実現している機械学習やディープラーニングには、プログラムの知識のほかに次のような知識が必要になります。
| 機械学習 | データを分析するために必要な線形代数・確率・統計学・微分・積分の知識。 |
| ディープラーニング | 人間の脳をコンピューターで実現するニューラルネットワークという独自のアルゴリズムの知識。 |
また、線形代数などの数学の知識やニューラルネットワークを学ぶのも時間がかかります。
そこで、ここでは初心者がAI（人工知能）を作る4つのステップを紹介します。
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AI（人工知能）の基本的な作り方4つのステップ
AI（人工知能）を作るためには、基本的に次の4つのステップで進めていきます。
- AI（人工知能）の活用内容を決める
- 目的のデータを集める
- 機械学習モデルを作成する
- Webサービスに組み込む
しかし初心者がオリジナルのAI（人工知能）を作成するのは、難易度が高いといえます。そのため、AI（人工知能）のサービスを利用するのをおすすめします。
それでは、AI（人工知能）の作り方を1ステップずつ解説していきます。
【ステップ1】AI（人工知能）をどのように活用するか決めておく
まずは、AI（人工知能）をどのように活用するか決めることが重要です。
なぜなら、どのように活用するかイメージできた状態の方が、作成するモチベーションを高く維持できるからです。
もしAI（人工知能）の活用イメージが湧かない場合は、こちらの記事を参考にしてみてください。
【ステップ2】目的のデータを集める
次にAI（人工知能）に学習させたい目的のデータを集めましょう。AI（人工知能）は、生まれたての赤ちゃんのように何も知らない状態です。
まっさらな状態からいろいろなデータを読み込み、蓄積し、学習するのです。注意点として、集めるデータは明確で傾向を導きやすいものにしましょう。
人間でも、間違いや曖昧なデータばかり見ていると判断を誤る確率が高くなります。AI（人工知能）も同様に間違いや曖昧なデータが多いと、上手く分析ができません。
間違いや曖昧なデータが少ないデータを自前で準備するのは、難しいでしょう。無料で利用できるAPIやデータセットを利用することをおすすめします。
インターネットで「データセット 無料」と検索すると、たくさん見つかります。Googleや楽天などの企業から日本政府まで幅広い機関がデータセットを公開しています。
【ステップ3】機械学習モデルを作成する
次に機械学習モデルを作成します。モデルには次の種類があり、それぞれ得意分野や苦手分野があります。
- ロジスティック回帰
- 二分探索（binary search）
- ランダムフォレスト
- サポートベクターマシン（SVN）
- サポートベクターマシン(SVN) 非線形カーネル
- 多層パーセプトロン（MLP）
- k近傍法（K-NN）
- CNN
- RNN
- LSTM
目的に応じて、作成するモデルを使い分ける必要があります。
しかし、どのモデルを使うべきか判断が難しいので、初心者はAI（人工知能）が作れるサービスを利用するのがおすすめです。
AI（人工知能）が作れるサービスは、得意分野や苦手分野を紹介しています。そのため、作りたいAI（人工知能）にあったサービスを選べばモデルの使い分けを気にする必要はありません。おすすめのAI（人工知能）が作れるサービスは後ほど紹介します。
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【ステップ4】Webサービスに組み込む
最後に、作成したAI（人工知能）を公開するためにWebサービスに組み込みます。
Webサービスに組み込むには、次のような知識が必要です。
- HTMLなどの画面側のプログラム知識
- Pythonなどの画面から見えないプログラム知識
AI（人工知能）の知識に加えて、Webサービスに関する知識を身に付けるには時間と労力がいります。
とりあえずAI（人工知能）を作ってみたい方は、LINEなどのWebサービスに組み込まれているAI（人工知能）のサービスを利用するといいでしょう。
無料でAI（人工知能）が作れるWebサービス3選
ここでは、無料でAI（人工知能）が作れるサービスを紹介します。
なお、どのサービスもトライアル期間のみ無料で利用できるサービスですので、利用期間にご注意ください。
Watsonを利用したAI（人工知能）の作り方
IBMが提供するプラットフォーム「IBM Cloud」では、アプリケーションを構築・管理・実行することが可能です。
「IBM Cloud ライト・アカウント」ならクレジットカード不要で、30日間無料です。AIアシスタントやテキスト分析、画像分析などなど豊富なAI（人工知能）API/サービス「Watson」を利用できます。
以下のURLにWatsonの活用方法を紹介する動画が掲載されています。WatsonでAI（人工知能）を作ってみたいと思った方はご参考にしてください。
(デモ動画) IBM i のデータ活用 – IBM Watson Analytics 連携編
LINEを利用したAI（人工知能）のチャットボットの作り方
LINEと言えば国内のユーザーだけでも8,600万人を超える巨大なサービスですが、社内で培ってきた最新技術を取り入れたAI（人工知能）の開発サービスが「LINE BRAIN」です。
企業向けにサービス展開し、3ヶ月間無料で利用できます。
LINE BRAINでは、誰でもAI（人工知能）のサービスを作れるようにさまざまな機能を提供しています。代表的な機能には次の機能があります。
- チャットボット
- 言語解析
- 音声認識
- 音声合成
- 文字認識（OCR）
- 画像認識
- 動画解析
上記機能を自由に組み合わせて活用できるのも特徴です。
今回は、LINEで簡単にチャットボットを作る方法を紹介します。チャットボットとは、「対話（chat）」する「ロボット（bot）」の略です。
LINE公式アカウントを作成する
まずは、「LINEビジネスアカウントのログイン画面」にアクセスし、LINEアカウントでログインします。ログインすると、「LINE公式アカウントを作成」ボタンが表示されますので、クリックします。
LINE公式アカウントの作成画面で適宜入力し、「確認」ボタンをクリックします。入力内容の確認をし、「完了」ボタンをクリックします。
管理画面「LINE Official Account Managerへ」ボタンをクリックします。情報利用に関する同意について画面が表示されますので、「同意」ボタンをクリックします。
応対設定を設定する
右上の設定をクリックし、左のメニューから「応答設定」をクリックします。応答モードを「Bot」から「チャット」に変更します。
あいさつメッセージを設定する
「あいさつメッセージ設定」ボタンをクリックし、友だち追加されたときの自動送信メッセージをお好みで変更します。
メッセージ入力欄を変更した後、「変更を保存」ボタンをクリックします。
応答メッセージを設定する
左のメニューの「応答メッセージ」をクリックします。応答メッセージでは、ユーザーから特定のキーワードが送られた場合に返信できる機能です。
新しく返信する条件を設定したい場合は、「作成」ボタンをクリックします。作成画面で返信するスケジュールやキーワードなどの条件とメッセージを入力し、「保存」ボタンをクリックします。
チャットボットの情報を確認する
最後に左のメニューから「友だちを増やす」をクリックし、友だち追加用のURLやQRコードを確認しましょう。
URLやQRコードを他の人に共有して、アクセスしてもらうとチャットボットと友だちになれます。
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Prediction Oneを利用したAI（人工知能）の予測サービスの作り方
SONYが提供する30日間無償の「Prediction One」は、データを分析して予測するためのソフトウェアであり、専門的な知識がなくても簡単に操作できます。
プログラミングをせずにデータ分析が可能なので、初心者でもスムーズに利用できるでしょう。
以下の動画では契約の予測を例にPrediction Oneの使い方は紹介しています。Prediction Oneを使って、データ予測をしてみたい方は、ぜひご参考にしてください。
【AIによる予測分析】Prediction One 使い方説明
プログラミングを利用したAI（人工知能）の作り方
今回は、PythonというAI（人工知能）分野でもっとも利用されるプログラミング言語を利用した作り方を解説します。
Pythonで作成するには、以下のステップで進めます。
- Pythonが利用できる環境を準備する
- Pythonの基礎を学ぶ
- 機械学習のライブラリを学ぶ
- 簡単な機械学習アルゴリズムを作成する
- Webサービスに組み込む
各ステップを詳しく解説します。
なお、Pythonについて詳しく知りたい方は、次の記事も合わせて参考にしてください。
Pythonが利用できる環境を準備する
まず、PCにPythonが利用できる環境を準備します。
Pythonは、Python本体と別に機械学習のライブラリが提供されています。機械学習に必要なライブラリを一つひとつインストールするのは、大変です。
そこで、Pythonと機械学習に必要なライブラリをまとめたAnacondaをインストールすることをおすすめします。Anacondaは、Pythonと機械学習に必要なライブラリを一緒にインストールできるツールです。
Anacondaをインストールするだけで、PythonでAI（人工知能）を作れる環境が準備できます。
Anacondaのインストール方法はこちらの記事で紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。
Pythonの基礎を学ぶ
次にPythonの基礎知識を学び、プログラミングができるようになりましょう。PythonでAI（人工知能）を作るには、Pythonの基礎知識が不可欠です。
独学の際は、学習サイトや本、Youtubeなどを活用しながらPythonの基礎を身につけると良いですね。なお、独学におけるPythonの勉強法はこちらの記事で紹介しているので、興味がある方はぜひ参考にしてください。
機械学習のライブラリを学ぶ
Pythonには、機械学習やディープラーニングなどのライブラリが豊富に提供されています。Pythonの基礎知識を身に付けたら、次は機械学習のライブラリを学びましょう。
よく利用されるライブラリをいくつか紹介します。
| ライブラリ名 | できること |
| NumPy | 数値計算 |
| SciPy | 科学技術計算 |
| matplotlib | グラフ描画 |
他のライブラリも知りたい方は、ぜひこちらの記事を参考にしてください。
機械学習のライブラリを、厳選して9つ紹介しています。
簡単な機械学習アルゴリズムを作成する
Pythonでは、機械学習アルゴリズムが作成できるライブラリを提供しています。簡単なアルゴリズムでも自分で作成することで、AI（人工知能）の理解がより深められます。
次のようなライブラリを利用して、簡単なアルゴリズムを作ってみましょう。
| ライブラリ名 | アルゴリズムの種類 |
| Pyevolve | 遺伝的アルゴリズム |
| Deap | 遺伝的アルゴリズム |
| scikit-learn | ロジスティック回帰 |
Webサービスに組み込む
最後に、作ったAI（人工知能）をほかの人にも公開できるようにWebサービスに組み込みます。
Webサービスへの組み込みは、Pythonのライブラリを利用してWeb APIなどのWebアプリケーションを作成して行います。
PythonでWebアプリケーションを作成する方法に興味がある方は、こちらの記事を参考にしてください。
AI（人工知能）を更に活用するプログラミングの勉強方法3選
最後に、AI（人工知能）を更に活用するプログラミングを勉強する方法を3つ紹介します。
AI（人工知能）を学ぶ方法は大きく分けて、次の2つ方法があります。
- 独学で学ぶ
- プログラミングスクールで学ぶ
どちらの方法でもAI（人工知能）をWebサービスに組み込むには、プログラミング言語の知識が不可欠です。
続いて、AI（人工知能）やプログラミング言語の学習方法を紹介します。
学習サイトで学ぶ
AI（人工知能）やプログラミング言語を学習するときは学習サイトを活用しましょう。
学習サイトを利用するメリットは、機械学習の基礎を初心者でも学びやすいようわかりやすくなっているところです。
おすすめの学習サイトは下記の4つです。それぞれの特徴をご紹介します。
侍テラコヤ
AIが学べる侍テラコヤの教材例
「AI/機械学習、データ分析の基礎知識を身につけよう」
AI・機械学習、データ分析の基礎知識を学びつつ、ニューラルネットワークやディープラーニングの仕組みを学習できます。
登録無料で40種類以上の教材が学べる侍テラコヤは、
- 現役エンジニアが応える回答率100％のQ&A掲示板
- 必要に応じて受けられる現役エンジニアとのオンラインレッスン
といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきた不明点を解決しながらAIの知識やスキルが習得可能です。
また「学習ログ」で勉強の進み具合やこれまでの学習時間を確認しながら、自分のペースで学習を進められます。
なお、侍テラコヤは入会金不要・いつでも退会OKに加え、利用から1ヵ月の間は「全額返金保証制度」が適用されるので「他の学習サイトを選べばよかった」と後悔する心配もありません。
コスパよく効率的にAIの知識やスキルを習得したい人は、ぜひ侍テラコヤをお試しください。
公式サイトで詳細を見るCoursera
Courseraは機械学習の定番サイトです。英語のサイトですが、動画は日本語字幕も用意されて無料で学べます。
機械学習を一から学ぶことができるので、知識に自信がない人でも基礎からしっかり学べるでしょう。実践のテストも用意されているので、理解度の確認に役立ちます。
公式サイトで詳細を見るChainer Tutorial
Chainer Tutorialは、Chainerというディープランニングフレームワークのオープンソースを使い方を紹介する無料サイトです。機械学習やディープラーニングの基礎について、図を使ってわかりやすく解説してくれています。
Chainerを使ってみたい方はもちろん、機械学習やディープラーニングの基礎を学びたい方にピッタリです。
公式サイトで詳細を見るKIKAGAKU（キカガク）
KIKAGAKUは株式会社キカガクが運営する動画学習プラットフォームで、一部無料でAI（人工知能）やPythonの基礎知識が学べます。
公式サイトで詳細を見る書籍で学ぶ
AIやプログラミングの勉強は、学習サイトと並行して書籍を活用するのがをおすすめです。
書籍のメリットは、体系的にPythonやAI（人工知能）を学べる点です。動画などでPythonやAI（人工知能）をイメージできた後に書籍を読むと、より理解が深まるでしょう。
PythonやAI（人工知能）を解説する書籍はたくさんありますが、そのなかでも特におすすめの3つの書籍を紹介します。
他の書籍にも興味がある方は、こちらの記事を参考にしてください。
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
AI（人工知能）をプログラミングで作るために、必要な高校数学・大学数学を基礎からわかりやすく解説してくれる本です。数学を復習したい方に、おすすめの一冊です。
いちばんやさしいPython機械学習の教本
Pythonで機械学習を行う際の、実践的な基礎を解説しています。
サンプルプログラムに機能を追加する形でデータ収集からPythonへの学習、データ予測など機械学習に必要な一連の知識を学べる本です。
Pythonを学びながら機械学習を作ってみたい方におすすめします。
独学プログラマーのためのAIアプリ開発がわかる本
機械学習の外部サービスを利用して、アプリケーションを開発する方法を紹介する本です。
Pythonで機械学習を作るのは自信がないけれど、Pythonで作ったアプリケーションに機械学習を組み込んでみたい方にピッタリの一冊です。
プログラミングスクールで本格的に学ぶ
先ほども述べたとおり、AI（人工知能）の学習方法としてはプログラミングスクールで学ぶ方法もあります。
- AI（人工知能）を作れるようになって、エンジニアへ転職したい
- 将来はAI（人工知能）を使って起業したい
などと考えている人は、独学ではなく本格的にプログラミングスクールで学ぶのおすすめです。
もちろん、独学でもAIに関する基礎的な部分なら学べますが、未経験から本格的にAI（人工知能）を作るのは簡単なことではありません。
事実、弊社の調査では
- 不明点を聞ける環境になかった
- エラーが解決できなかった
- モチベーションが続かなかった
などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。
調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES
また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では
- 確実にスキルを身につけられると思ったから
- 独学では不安がある
- 効率よく学べそう
などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。
調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES
加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。
上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。
いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とAIスキルの習得自体を諦めかねません。
仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、AIエンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。
そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。
| 料金 | 月分割4.098円~ |
| 実績 | ・累計指導実績4万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99% ・転職成功後の平均年収65万円UP ・転職成功後の離職率3% |
侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。
冒頭で述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問・相談できない状況でAI開発に必要なプログラミング言語を習得するのは非常に難易度が高いといえます。
しかし、侍エンジニアでは
- 現役エンジニア講師によるマンツーマンレッスン
- 現役エンジニアに質問できるオンラインでのQ&Aサービス
- 不安や悩み・勉強の進み具合を相談できる学習コーチ
といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99％」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。
また、侍エンジニアでは受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもAI開発に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。
最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。
なお、AIエンジニアやデータサイエンティストへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」や「AIアプリコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、データサイエンスやAIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。
※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ
学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してAIプログラミングを習得できますよ。
公式サイトで詳細を見るまとめ
今回は、初心者でもAI（人工知能）を理解して生活や仕事に利用するまでを詳しく紹介しました。
AI（人工知能）は、今となってはITの最前線に位置する技術です。ぜひしっかり基礎を学んで、AI（人工知能）プログラミングに挑戦してみましょう！
この記事のおさらい
①AI（人工知能）の活用内容を決める
②目的のデータを集める
③機械学習モデルを作成する
④Webサービスに組み込む
①Watsonを利用する
②LINEを利用する
③Prediction Oneをする
①学習サイトで学ぶ
②書籍で学ぶ
③プログラミングスクールで本格的に学ぶ
本記事の解説内容に関する補足事項
本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。
また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。
参考：SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました
記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。
この記事の監修者
株式会社SAMURAI
独学でプログラミング学習を始めるも挫折。プログラミングスクール「SAMURAI ENGINEER」を受講し、Web制作を学ぶ。副業でWeb制作を行いつつ、「初心者がプログラミングで挫折しないためのコンテンツ制作」をモットーにWebライターとして侍エンジニアブログ編集部に従事。
