システム開発

データセットの活用は、人工知能の開発において非常に重要な項目です。しかし、データセットとは一体何なのか、実際その内容を正しく把握できていないという方も多くいるでしょう。

本記事では、「データセットって一体何なの？」「どんな活用事例があるか知りたい」「データセットってどうやって見つければいいの？」などの疑問を一挙に解決いたしますので、ぜひご覧ください。

AI・機械学習に元も重要なデータセットとは？

データセットとは、特定の目的や対象について集められたデータの集合です。ある一定の形に整えられており、人工知能に学習させる機械学習の際などに活用されることが多く、コンピューターが自動処理するために準備された標本データを指す場合がほとんどです。データセットは3つに分類され、それぞれに重要な役割があります。それぞれを詳しく見ていきましょう。

トレーニングセット

一番最初に用いるデータセットです。最も規模の大きなもので、機械学習アルゴリズムを与えることによって開発モデルのトレーニングを行い、基本モデルを構築します。この、トレーニングセットで得られた結果をもとに、次に進めます。

バリデーションセット

上記で説明したトレーニングセットの訓練を行った後、機械学習アルゴリズムの動きを制御するパラメーター「分類器のハイパーパラメーター」をチューニングをするために活用されるのがバリデーションセットです。その際、様々なハイパーパラメーターに対して同様の訓練を行い、バリデーションセットを使い特にパフォーマンスが優れているものを選択します。

テストセット

その名の通り、最終テスト時に使用する、モデルの制度を確認するためのデータセットですよく前述したバリデーションセットと混同されがちになりますが、パフォーマンスのテストの為だけに用いられるのがですとセットです。同じではありませんので注意しておきましょう。最後に改めて違ったデータで検証する事により、念入りに確認する事が出来ます。

データセットの見つけ方

現在、データセットは多種多様なものが存在しています。しかし、どんなデータセットでも使えばいいという訳ではありません。最も大切なのは、数多くある中から自社に合った最適なデータセットを正しく選別するという点です。そこで活用すべきなのが、データセットをまとめているサイトの存在です。ここでは、様々なデータセットをまとめている特に有名な代表的サイトを厳選して5つご紹介致します。

Kaggle

政府や企業などの組織と機械学習エンジニアやデータ分析をするデータサイエンティストを繋げるためのプラットフォームです。登録も無料なため活用しやすく、様々なデータセットをダウンロードできますが、英語のみに対応となっているため注意が必要です。

DATA GO JP

日本の政府が公開しているデータセットがまとめられたサイトです。国民一人一人の生活状況や企業活動などの公共データを公開しており、横断的な検索も可能となっています。営利目的の二次利用も認められているため、多くの企業が活用している代表的なデータセットのまとめサイトと言えます。

国立情報学研究所

NII（国立情報科学研究所）が公開しているデータセットです。研究者に向けて、大学や民間企業のデータを提供しています。無料の利用が可能ですが、NTCIR参加者、もしくは研究者の利用が原則として定められています。利用する際は申請をする必要があるので注意してください。

Google Dataset Search

Googleが提供しているデータセットの検索サービスです。Google Dataset Searchは2020年に提供がスタートしたばかりでまだ比較的新しいデータセットとなります。しかし、世界各国の研究所や行政がネット上で気軽に検索する事が出来るため、新しいながらもその利用者は非常に多く、Googleが提供しているという事もあり大きな安心感もあります。

楽天データセット

大手企業である楽天の技術研究所が提供しているデータセットです。公的の研究機関や大学に向けた公開を行っており、楽天に掲載されている商品のレビューやアノテーション付き文字画像など豊富なデータが提供されています。無料で利用できますが、使用するためには登録が必須となります。

データセットの活用事例

データセットは様々な活用事例があります。実際の例を正しく知ることで、データセットの効率的な活用方法を知ることが出来るでしょう。ここでは、3つのデータセットにおけるリアルな活用例をご紹介致します。

日本古典籍データセット

「日本語の歴史的典籍の国際共同研究ネットワーク構築計画」において、源氏物語や徒然草など、誰しも一度は聞いたことのある日本古典の名作を含むデジタル化された古典籍画像などを公開しています。日本古典籍データセットの活用例では、2018年、インフォコム株式会社から発売されたカレンダーでは、データセットの画像を利用したものが作成されました。

また、株式会社ハースト婦人画報社から発刊されている「婦人画報」では、光琳画譜の仔犬を使用したステンシルが作成されました。戌年の年賀状に合わせて付録として付属され、3つの表情がそれぞれ優し気で非常に人気を集めた付録です。

SSDSE（教育用標準データセット）

独立行政法人統計センターが公開しており、統計教育やデータサイエンス演習などの統計データです。SSDSEは、日本統計協会の月刊誌「統計」において、授業に使える統計教材のデータとして活用されました。2019年から2020年まで、合計12回も掲載されています。SSDSEは地域別、都道府県別、都道府県県庁所在地別など、分類が様々で正しくされているため、授業の教材としての活用も可能となります。

日本政府の公共データセット

「推奨データセット」という政府が推奨するデータセットがあります。推奨データセットは様々な分野のものがあり、公衆トイレの一覧、介護サービス事業所一覧、無線LANアクセスポイント一覧など、多くのデータを閲覧する事が出来ます。

例えば介護サービス事業所一覧を参考に、ミルモというアプリが開発されました。これは福祉に関するデータを収集し、行政と連携をとることによって簡単に情報検索が出来るアプリです。また、消防水利施設一覧データセットの場合、火災が起きた際にその場所から近い水利を迅速に検索可能なアプリ「全国水利台帳」が開発されました。

データセット活用の注意点

豊富なデータを無料で活用することのできるデータセットですが、使用する際には注意すべき大切なポイントがあります。データセットを適切に正しく活用するためにも、この注意点に関してはしっかりと押さえておくようにしましょう。

適切なデータセットの選択

データセットは非常に豊富な種類があるため、その中から用途に合わせた目的のものを正しく選択する必要があります。この選択をしっかりと行わなければ、イメージした通りの機械学習アルゴリズムを実現させることは出来なくなってしまいます。また、機械学習の性能をより高めるためには、なるべく平均的なデータを選択するという事も大切になります。

使用しないデータの削除

様々なデータセットから適切なものを選ぶ際には、実際に使用するデータ分別は人の手で行う必要があります。検証の際、もしも解析しにくいデータが含まれていると、システムの精度が低くなってしまうという事があります。余計なデータが含まれることで精度低下を引き起こす原因を作ってしまいますので、使用しないデータはその都度必ず削除するようにして下さい。

著作権

人工知能の機械学習では、豊富な種類の画像データやテキストデータを扱います。そのため、データの著作権関連に関しては常にしっかりと気を配らなければいけません。特に商用利用の際には、この著作権に注意した上でデータの利用をしてください。データセットはそのほとんど商用利用に支障がないものではありますが、活用する際には著作権の確認は必ず行うように癖をつけておくと安心です。

完成後も検証や改善をする

完成したとしても、それで常にベストな状態であるという訳ではありません。完成したからと言ってそのまま放置せず、定期的に検証や改善をしていく事が肝心です。使用しないデータなどがあった場合はすぐに削除し、ベストな状態を保てるようにしておきましょう。

まとめ

データセット（data set）は、機械学習に最も重要なポイントです。莫大なデータを学習させることにより、人工知能はより精度を高めていく事が出来るでしょう。今後さらに開発需要が高まっていくであろうAI・人工知能において、こうしたデータセットは欠かせない要素となっています。まずはデータセットが何なのか、どのようなものがあるのかをよく理解し、本記事で紹介したような例を参考に、ぜひ色々なデータセットを効率よく活用していきましょう。

近年身近な存在となってきた人工知能（AI）。今後も日常生活を支えてくれる存在となるべく、日々様々な分野で研究が進められています。

本記事では、人工知能（AI）の作り方について、人工知能（AI）を開発するための方法をはじめ必要なスキル、人工知能を開発するための勉強方法等を徹底解説致します。

人工知能（AI）とは

人工知能（AI）の作り方の解説をする前に、人工知能（AI）について概要を押さえておく必要があります。人工知能（AI）とは、人間の知的行動の一部分をソフトウェアを利用して人工的に再現したものを言います。学習し、新たな事に対し順応していくことで、まるで人間のようにあらゆるタスクに柔軟に対応していくことが可能です。「AI」は、英語表記で「Artificial Intelligence」の頭文字を取ったものです。

ちなみに人工知能・AIはその定義は大変広く、大きく分けると２つの人工知能（AI）に大別されます。「特化型AI」と「汎用型AI」です。皆さんが利用されたり、ご存じのAIサービスの多くは「特化型AI」と呼ばれるものでSF映画などで登場する人工知能・AIは「汎用型AI」と呼ばれます。では具体的な人工知能（AI）の開発についてをご紹介します。

人工知能（AI）を開発する流れ

専門的な人工知能（AI）を開発するための手順を解説する前に、簡単な流れについて概要を解説致します。

人工知能（AI）の内容の決定

まず大前提として、人工知能（AI）を何の分野でどのように活用するのかといった内容を決定することが大切です。詳細な内容が決定しなければ、次からのデータの収集等に進むことができません。ある程度着地地点についてきちんと決定しておきましょう。

目的のデータの収集

次に、人工学習（AI）に学習させるべき目的のデータ収集を行いましょう。人工知能（AI）は、初期の状態では何も知らないまっさらな状態であるため、明瞭でありわかりやすいデータを収集することが大切です。

機械学習モデルの作成

データを収集したら、機械学習モデルの作成を行います。この工程は人工知能（AI）を開発する上で最も重要であると言っても過言ではありません。時には膨大な時間がかかってしまうこともありますが、学習データは人工知能（AI）の完成精度に深く関わる部分ですので手を抜かないことが大切です。

機械学習モデルとは

機械学習モデルとは、データ解析を行う手段の一つで、ある特定の種類のパターンを認識できるようにトレーニングされたファイルのことを言います。

Webサービスへ組み込む

開発した人工知能（AI）を公開するためにWebサービスに組み込みを行います。Webサービスに組み込みを行う際には、後述するようなプログラミングスキルが必要となります。

人工知能（AI）を開発する具体的な方法

人工知能（AI）を開発する流れは前述した通りですが、ここではさらに深く掘り下げて解説致します。人工知能（AI）を開発するための方法としては、次の2つのパターンが存在します。

• 無料ツール及びサービスの利用
• API及びフレームワークを利用

無料ツール及びサービスの利用

人工知能（AI）を開発するための無料ツールやWebサービスは数多く存在しています。具体的なツール及びサービスについては後述しますが、開発する人工知能（AI）に合わせてツールやサービスを上手に活用しましょう。

API及びフレームワークを利用

これは特にWeb開発及びITエンジニアとしての経験を持つ方におすすめの方法となりますが、「API」及び「フレームワーク」を活用することで、機械学習を手軽に利用することかつ人工知能（AI）の作成が容易となります。APIを使用した開発ツールの具体的な例としては、「チャットボット」や「音声UI」等の自然言語処理に関して無料サービスを提供している「Wit.ai」が挙げられます。

また、フレームワークを使用した開発の例としては、後述する「Python」のフレームワークが挙げられ、「PyTorch」と「TensoeFlow/Keras」が利用されることが多いです。

人工知能開発に必要なプログラミングスキル

人工知能開発に必要となるプログラミングスキルとしては、様々なものがありますが、代表的な2つをご紹介します。

• Python
• SQL

Python

Pythonは、機械学習を実装するためのプログラミング言語として最も人気があると言っても過言ではない言語の一つです。その理由としては、プログラミング言語としての信頼性が高く、文法がシンプルであり、機械学習に使用するライブラリやフレームワークがとても充実しているということ等が挙げられます。

人工知能（AI）に限らず、InstagramやYouTube等の有名なサービスがPythonによって開発されていることからもその信頼性が高いことがわかります。

SQL

SQLとは、データベースを操作するための言語であり、データベースにデータを挿入及び検索する際に利用します。SQLの強みとしては、国際標準化されているところにあり、あらゆるデータベースで利用できるということです。そのため、人工知能（AI）に学習させる前段階としてデータを構造化させ、抽出及び加工する際に活用されます。

開発した人工知能（AI）開発を公開するためのスキル

せっかく有能な人工知能（AI）を開発したとしても、公開しなければ活用されることはなく、とても勿体ないことになってしまいますので、人工知能（AI）を公開するためのスキルも身に付けておく必要があります。主に必要となるスキルは次の2つです。

• フロントエンド（front-end）
• バックエンド (back-end)

フロントエンド（front-end）

開発した人工知能（AI）を、Webサービスの中で公開しようと考えた場合には、ユーザーの目に触れる部分で必要となるフロントエンド技術が必要です。フロントエンド技術としては「HTML」「CSS」「JavaScript」等のプログラミングスキルが求められます。

バックエンド (back-end)

フロントエンドに対して、ユーザーの目に触れない部分であるバックエンド技術も必要となります。バックエンド技術としては「Java」や「C ++」といったようなコンパイラ言語あるいは「PHP」や「Ruby」といったインタプリタ言語等のプログラミングスキルが求められます。

人工知能（AI）を開発するためのツール

人工知能（AI）を開発するために活用できるツールには、様々なものが存在しますが、ここでは特に主要な15個のツールについて解説致します。

• Neural Network Console
• Cloud AutoML Vision
• IBM SPSS Modeler
• Azure Machine Learning Studio（classic）
• Deep Analyzer
• DataRobot
• MatrixFlow
• Google Colaboratory
• Scikit Learn
• Theano
• CNTK
• ONNX
• OpenNN
• H20: Open Source AI Platform
• Google ML Kit

Neural Network Console

Neural Network Consoleは、Sonyが提供するツールであり、コーディングが不要でありながらも精度の高い人工知能（AI）開発を実現することが可能です。具体的には、ドラッグ＆ドロップで簡単に編集することができ、軽量なニュートラルネットワーク構造を自動探索してくれ、さらにボタンひとつで高速な機械学習を実行することが可能です。

メールアドレス等の簡単な登録をするだけでクラウド上で人工知能（AI）を開発することができるため、ハードルも低く、とても便利なツールとなっています。

Cloud AutoML Vision

Cloud AutoML Visionは、Googleが提供する機械学習の知識が0であったとしても、任意の画像を利用して簡単に機械学習モデルを開発することができるツールです。学習用の画像は自分で用意する必要がありますが、「データセット」の画像を転用することも可能です。

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modelerは、ビジネスにおいて専門知識を活用し、予測モデルを作成すること等が可能な一連のデータ・マイニング・ツールのことです。プログラミングは必要なく、ドラッグ＆ドロップの簡単操作だけで良いことから人工知能（AI）開発の知識がない方でも直感的に操作することが可能です。およそ100万件程度のデータであればPC1台準備するだけで処理が可能となっているため、スモールスタートを切りたい方にもおすすめです。

Azure Machine Learning Studio（classic）

Azure Machine Learning Studio（classic）は、Microsoft Azureが提供する機械学習サービスであり、ブラウザ上で、あらゆる機械学習モデルの作成が可能です。モジュールと称される部品を配置し、モジュールの入力及び出力をドラッグ＆ドロップの直感的な操作で接続し機械学習モデルを構築します。

大きな特徴としては、Python等に代表されるプログラミング言語を使用せずとも人工知能（AI）開発を行うことが可能というGUIベースの人工知能（AI）開発ツールであり、サンプルモデルも多数搭載されているため、非常に汎用性が高いものと言えます。

Deep Analyzer

Deep Analyzerは、人工知能（AI）の専門的な知識がなくても、手軽に人工知能（AI）開発及び訓練、検証が可能な深層学習ソフトウェアです。プログラミングが不要であり、オーグメンテーション及びハイパーパラメーター調整等の専門的なプロセスを自動化することで、マウス操作だけでの人工知能（AI）開発を実現しました。

代表的な6つのアルゴリズム（画像分類、画像生成、ペア画像生成、物体検出、音源分類、異常検知）があらかじめ搭載されているのも嬉しいポイントです。

DataRobot

DataRobotは、人工知能（AI）開発における機械学習を自動化するプラットフォームです。データプレパレーションをはじめ、モデリングやモデルデプロイ、予測実行に至るまでのデータサイエンスプロセスを自動化することで、生産性を大きく向上させることが期待できます。

具体的には、小売業であれば売上予測及び物流の最適化、マーケティングでは顧客分析や広告費の最適化、製品開発であれば需要供給予測及び不良品の発生予測等、各分野毎に業務を効率化することが可能です。

MatrixFlow

MatrixFlowは、プログラミング言語及び人工知能（AI）の専門的な知識がなくてもノンプログラミングで人工知能（AI）によるデータ分析及び画像認識、数値予測等を行うことが可能な機械学習のプラットフォームです。日本で開発されたプラットフォームであるため、日本語用のアルゴリズムを利用して、精度の高い自然言語処理モデルの構築が可能です。

Google Colaboratory

Google Colaboratoryは、その名の通り、Googleが提供している機械学習の教育及び研究用の無料サービスです。Google Colaboratoryを使用すると、迅速にプログラミング言語Python及び機械学習、深層学習等の環境を整備することが可能です。PythonをWebブラウザ上で実行可能なJupyter Notebookを提供している上、GPUも無料で実行できます。

Scikit Learn

Scikit Learnは、プログラミング言語Pythonを使用した機械学習のライブラリのことです。オープンソースかつ無料で利用することができる上、数多くの機械学習アルゴリズムが実装されており、どのアルゴリズムであっても似たようなコーディングで利用することができるという特徴があります。

さらにサンプルのデータセットも搭載されているため、インストール後すぐに機械学習を試すことができます。

Theano

Theanoは、プログラミング言語Pythonの数値計算ライブラリでありながら、ディープラーニングの応用を強く意識して設計されています。多次元配列を効率的に使用するための数式の定義及び最適化、評価が可能となっています。あくまでディープラーニングを実装したライブラリではないので注意が必要です。コンピュータ代数システム及び最適化コンパイラの機能を搭載しています。

CNTK

CNTKは、英語表記で「Microsoft Cognitive Toolkit」の略称であり、Microsoftが提供しているオープンソースの統合ディープラーニングツールキットのことです。ただし、消極的開発段階に突入していることから、後述するONNXの利用が推奨されています。

CNTKは、複数のプログラミング言語に対応しており、クラウド上で簡易的に使用できることから、ニューラルネットワーク開発及び機械学習、コグにティブコンピューティング等の人工知能（AI）プロジェクトに活用することが可能です。

ONNX

ONNXは、英語表記で「Open Neural Network eXchange」の略称であり、ディープラーニングのモデルを様々なフレームワーク間で交換するためのフォーマットのことを言います。具体的には、PytorchやKeras等に代表される機械学習のフレームワークからエクスポートすることが可能であり、ONNX Runtimeをはじめ、TensorRT、ailiaSDK等のSDKを用いて推論ができるようになるのが大きな特徴です。

OpenNN

OpenNNは、英語表記で「open-source neural networks」の頭文字を取ったもので、人工知能（AI）開発における機械学習のためのオープンソースのニューラルネットワークライブラリのことです。これまで、マーケティングやヘルスケア等数多くのアプリケーション開発に貢献しています。

H20: Open Source AI Platform

H20: Open Source AI Platformでは、人工知能（AI）開発におけるディープラーニングをコーディングなしで行うことができます。様々なビジネス上の問題を解決するだけでなく、新たなアイデアを発見及び活用し、クライアントに信頼される結果を提供しています。正確かつ迅速で、透明性の高いモデルやアプリケーションの構築が可能です。

Google ML Kit

Google ML Kitは、機械学習及びモデル構築可能なものであり、Googleが持っている機械学習の専門知識を、パワフルかつ使いやすいパッケージとしてモバイルアプリ開発者向けに提供しています。各デバイス上で問題なく動作するように最適化されたソリューションで、iOS及びAndroidの魅力的なアプリケーション開発を行うことが可能です。

人工知能（AI）を開発することができるAPI

人工知能（AI）を開発することができるAPIの中でもおすすめのものを3つピックアップしましたので、ご紹介致します。

• Wit.ai
• Watoson API
• A3RT

Wit.ai

Wit.aiとは、音声及び文章を送ることにより動かすことが可能なアプリケーション及びデバイスを簡単に開発するためのオープンソースのプラットフォームのことです。プログラミング言語は「Node.js」「Ruby」「Python」「C言語」「Rust」「JavaScript」となっており、さらにiOS及びAndroidどちらにも対応していることから汎用性が高いと言えます。

FacebookまたはGitHubアカウントがあれば、連携しながらWit.aiのアカウントを作成することが可能です。さらにほぼブラウザ上で操作することになるため、エンジニアでなくても扱うことができるとされています。

Watson API

Watson APIは、IBMが提供する人工知能（AI）のAPIです。アルゴリズム及びルール等に関してはIBMが独自に研究し開発、さらに日々アップデートが行われるため、ユーザー側は人工知能（AI）の技術者が不在であっても、精度の高い人工知能（AI）を開発することが可能です。さらにオンプレミス及びマルチクラウドどちらの環境でも使用することが可能となっています。

A3RT

A3RTは、英語表記で「ANALYTICS&ARTIFICIAL INTELLIGENCE API VIA RECRUIT TECHNOLOGIES」を略したものであり、RECRUITが提供する人工知能（AI）の分野の機械学習ソリューション活用のハードルを低くし、スピーディでありながら低コストで導入することができるよう設立されたAPI群のことです。

大きな特徴としては、人工知能（AI）に興味を持ちながらも、関連サービスを開発する技術がないような企業及び個人においてもA3RTのAPIを組み込むことで、文章の自動生成及び画像判定等を代表する人工知能（AI）サービスを利用できるという点が挙げられます。

RECRUITが提供していることもあり、RECRUITを代表する「カーセンサー」をはじめ「ゼクシィ縁結び」「ホットペッパービューティ」といった様々なサービスに活用されてきた実績があるため、信頼性が高いAPIとなっています。

人工知能（AI）を開発することができるフレームワーク

APIに限らずフレームワークを活用することでも人工知能（AI）を開発することが可能です。ここでは人工知能（AI）開発におすすめのフレームワークをご紹介致します。

• Pytorch
• TensorFlow/Keras
• MXnet
• Chainer

PyTorch

PyTorchとは、Facebookが開発を主導したPythonのオープンソース機械学習に特化したフレームワークのことです。シンプルなコードでコーディングがしやすいことから人気が高くなっています。「Define by Run」というアプローチ方法であることから、自由度が高い設計がされています。使用可能なプログラミング言語は「Python」「C ++」「CUDA」です。

TensorFlow/Keras

TensorFlow/Kerasとは、ディープラーニングモデルを構築しトレーニングを行うためのTensorFlowの高レベルなAPIのことです。主に高速のプロトタイプングをはじめ、最先端の研究等にしようされることが多くなっています。シンプルで一貫したインターフェースがあることから、ユーザーに対して親切な設計となっており、もともと用意されている構成要素の接続のみで制約がなく作成することが可能です。使用可能なプログラミング言語は「C ++」「CUDA」「Python」となっています。

MXnet

MXnetとは、ワシントン大学及びカーネギーホール大学によって開発された深層学習フレームワークのことです。あらゆる深層学習モデルをサポートしていることから、高い人気を誇ります。使用可能なプログラミング言語は「Python」「Scala」「R」「Julia」「Perl」「C ++」であり、非常に多くの言語に対応しているため、活用しやすいフレームワークとなっています。

Chainer

Chainerとは、Preferred Networksが開発した、ディープラーニングに向いているフレームワークのことです。ニュートラルネットワークを使用した学習を行うための機能がオープンソースで提供されており、日本企業が開発したことから日本語のソースも多く、日本国内での利用が多くなっています。シンプルなコーディングでディープラーニングのモデルを構築することができる特徴を持つため、初心者にも易しいと言われています。使用できる言語は「Python」です。

人工知能（AI）を開発するための勉強方法

人工知能（AI）を開発するための勉強方法としては、次の3つが挙げられます。

• プログラミングスクール
• 学習サイト
• 書籍

プログラミングスクール

金銭面に余裕がある場合、最も効率的に学ぶことができるであろう方法としては、プログラミングスクールに通うということが挙げられます。専門的な知識を持つ講師から学びつつ、疑問点があればすぐに質問することができる環境が整っているため、初心者でも安心です。様々なプログラミングスクールが存在しますが、ここでは2校をピックアップしてご紹介致します。

AIジョブカレ

AIジョブカレは、人工知能（AI）活用に必要なプログラミングを中心に、データの前処理及びアルゴリズム、パラメーターチューニング等を現役のAIエンジニア及びデータサイエンティストから学ぶことができる人工知能（AI）技術専門のプログラミングスクールです。

初学者コースをはじめとし中級コースなどレベルに応じて学びたい講座を選択することができるため、学習したい部分だけに絞って学ぶということも可能となっています。

Winスクール

Winスクールの人工知能（AI）に関わる講座「Python&データ分析コース」「Python&AI Programing」「Python&AI Programing Data Analysis」等では、人工知能（AI）開発の構築部分で利用頻度の高い「Python」の基本から、人工知能（AI）のプログラミングについて、個人レッスンによる実習で学習することが可能です。自分が学びたいことに注力することが可能であるため、深く学び転職等に生かしたい時にも役立ちます。

学習サイト

人工知能（AI）を学習する場合には、学習サイトを閲覧し、活用することでも学ぶことが可能です。ここでは人工知能（AI）を学ぶためにおすすめな学習サイトを4サイトご紹介致します。

KIKAGAKU

KIKAGAKUは、株式会社キカガクが無料公開しているオンライン学習サイトです。誰も挫折することなく、最短距離で最先端の知識を身につけることができるように作られています。大きく2つのコンテンツ（理論パート、実装パート）に分類することができ、理論パートで人工知能（AI）の仕組みを理解してから、実装パートで人工知能（AI）に使用可能な技術の習得を目指すことが可能となっています。

AI Academy

AI Academyは、学習者それぞれに適したカリキュラムを用いてPython及び人工知能（AI）を実践的に学ぶことができる学習サイトです。大きな特徴としては、自分が開発したいと思うものを実際に開発しながら学ぶことができるというだけでなく、中級レベルになると、自分で開発したデータ分析及び人工知能（AI）に特化したコンテンツの販売を行うことが可能となっているところです。

AI Academyには、450種類以上ものオリジナルテキストが用意されており、さらにクイズを解きながら、短期間で効率よく自分の目標を達成することが可能となっています。

Aidemy

Aidemyは、人工知能（AI）スキルをスムーズに身につけることができる学習サイトです。会員登録するだけで、人工知能（AI）開発に必要とされる数学及びPythonの入門講座を無料で受講することが可能です。この入門講座は、初心者でもとっかかりやすく図解及びイラスト、さらには動画を積極的に取り入れており、挫折することなく学習を継続することが可能となっています。

学習を始めてから3ヶ月でAI人材となれるように、24時間体制のチャットサポートやコードレビューといった様々なサポートが充実しており、ユーザー数は10万人を超えています。

AVILEN AI Trend

AVILEN AI Trendは、人工知能（AI）やディープラーニング等の理論及び応用について、最先端のAIトレンドについて誰もが理解することができるよう、わかりやすく提供している学習サイトです。

書籍

人工知能（AI）を学習するために、書籍を揃えて学習するという方法も存在します。ここでは人工知能（AI）に関する初歩的な学習が可能な書籍4冊をピックアップします。

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

人工知能（AI）プログラミングに必要とされる高校数学及び大学数学を基礎からそう復習することが可能な一冊。数学が苦手な方にもおすすめです。実際にPythonのコードを動かすことで理解を深めることも可能です。

図解これだけは知っておきたいAI（人工知能）ビジネス入門

人工知能（AI）について、初心者及びおさらいしたい人に最適の一冊。丁寧な解説で、人工知能（AI）のウソとホントをはっきり理解することができ、人工知能（AI）に関する用語と常識を網羅することが可能となっています。

図解即戦力 機械学習＆ディープラーニングの仕組みと技術がこれ1冊しっかりわかる教科書

機械学習及びディープラーニングについて主に図解形式で解説している1冊。人工知能（AI）に関する機械学習及びディープラーニングの基本及び関連技術をはじめ、仕組みや開発に関する基礎知識を一通り学ぶことが可能な入門書となっています。

エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、著者の自社Webサイトのブログである「AI技術をぱっと理解する（基礎編）」を加えつつも加筆及び修正を施したAI入門書となっています。今から人工知能（AI）を学習するというエンジニア及び過去に挫折してしまったエンジニアにおすすめの一冊です。

まとめ

人工知能（AI）の作り方について、本記事では、人工知能（AI）を開発するための方法をはじめ必要なスキル、人工知能を開発するための勉強方法について等を徹底解説致しました。

人工知能（AI）の分野は、まだまだ発展途上中であるため、プログラミング初心者であっても今から人工知能（AI）について習得することで、あらゆる分野でその技術を生かすことが可能となるはずです。プログラミングを学ぶのであれば人工知能（AI）に特化した技術を身に付けてみてはいかがでしょうか。