「誰もがAIを開発できる時代」にどう備える？：AI時代のプログラミング言語10選【第5回】

AI開発の民主化が進み、“誰もがAIシステムを開発できる時代”の到来が近づきつつある。こうした時代の企業に求められることとは。

[Stephen J. Bigelow，TechTarget]

　従来、人工知能（AI）システムの開発に携われるのは、専門的な知識を持つエンジニアやデータサイエンティストに限られていた。しかし近年、AI技術を取り巻く技術の進化により、“誰もがAIを開発できる時代”が到来しつつある。このような時代に企業はどう備えるべきなのか。

「誰もがAIを開発できる時代」にどう備える？

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連載：AI時代のプログラミング言語10選

• 第1回：いまさら聞けない「どのプログラミング言語を使うか」が大切なのはなぜ？
• 第2回：「どのプログラミング言語を使うか」を決める“7つの観点”とは
• 第3回：AI開発で選ばれる「定番のプログラミング言語」はこれだ
• 第4回：AI開発に使えるプログラミング言語は「Python」だけじゃない？

開発に関する話題

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　今後数年にわたり、人工知能（AI）アプリケーション開発におけるプログラミングは、他の技術、とりわけAI技術が進歩に貢献してきた技術によってより便利になると考えられる。どのプログラミング言語を選ぶかを問わず、ローコード（最低限のソースコードを記述）およびノーコード（ソースコードを記述しない）ツールを活用することで、非プログラマーも開発に参加できるようになる。

　例えば、AI機能を組み込んだ分析ツールの開発を開発チームに依頼する代わりに、ビジネスチームがローコード／ノーコードツールを活用して機械学習モデルを構築、トレーニングし、自律的に分析を実行できるようになる可能性もある。

　同様に、AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」やAnthropicの「Claude」といったAIチャットbotは、精緻に設計されたプロンプト（情報を生成するための指示や質問文）に応じてソースコードを書いてくれる。こうした機能により、エンドユーザーはAI技術をはじめとする開発プロジェクト向けのアルゴリズムやモジュールを迅速に開発できる。実際、開発者は生成AIツールを活用して機械学習モデルのソースコードを改善したり強化したりすることができるが、依然として人による検証は不可欠だ。

　急速に進化するAI分野で優位性を確保するためには、イノベーションや探求心の土壌を育む環境作りが重要だ。従業員はさまざまなプログラミング言語について継続的に学習し、新しい技術を比較的小規模かつ重要性の低いモジュールで試すことが推奨される。先見の明のあるビジネスリーダーは、こうした学習の支援が未来の成功につながると理解しているだろう。

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