【入門】PythonでAIを始める方法（環境構築から簡単な機械学習まで）

はじめに

AIに興味があるけど、何から始めればいいのかわからない。そんな人向けに、Pythonを使ってAI開発を始める方法を詳しく解説します。

【本記事のゴール】

Pythonの環境構築ができる
必要なライブラリをインストールできる
簡単な機械学習モデルを実装できる

AIの世界は広大ですが、最初の一歩を踏み出すのはそれほど難しくありません。本記事では、Pythonを使ったAI開発の基本を、初心者向けに丁寧に説明します。

1. AI開発に必要なPython環境を準備しよう

1-1. Pythonのインストール

PythonはAI開発において最も一般的に使用されるプログラミング言語です。まずはPythonをインストールしましょう。

Windowsの場合

Pythonの公式サイトからインストーラーをダウンロード
インストール時に「Add Python to PATH」にチェックを入れる
インストール後、コマンドプロンプトを開いて以下を入力し、正しくインストールされたかを確認 python --version バージョンが表示されれば成功です。

Macの場合

ターミナルを開き、Homebrew（パッケージ管理ツール）がインストールされているか確認 brew --version インストールされていなければ、Homebrewの公式サイトの手順に従ってインストール
Pythonをインストール brew install python
python3 --version で正常にインストールされたかを確認

1-2. 必要なライブラリをインストール

PythonでAI開発を始めるためには、いくつかの必須ライブラリをインストールする必要があります。

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

各ライブラリの役割:

NumPy: 数値計算（行列演算など）
Pandas: データの操作・解析
Matplotlib: データの可視化
Scikit-learn: 機械学習モデルの構築と評価

これらをインストールすることで、データ処理からAIモデルの作成までスムーズに行えるようになります。

2. 初めての機械学習モデルを作ってみよう

2-1. 機械学習とは？

機械学習は、大きく分けて2種類の学習方法があります。

教師あり学習: 入力データと正解データを使って学習する（例: メールのスパム判定）
教師なし学習: 正解データなしでデータの特徴を学習する（例: クラスタリング）

今回は、教師あり学習のロジスティック回帰 を使って、簡単なAIモデルを作成します。

ロジスティック回帰とは？

分類問題に適した機械学習アルゴリズム で、データがあるクラス（カテゴリ）に属する確率を計算します。

例えば、「メールがスパムか否か」「画像が猫か犬か」を判定する際に使われます。

出力は 0 または 1（または複数のカテゴリ） となり、確率に基づいて分類されます。

2-2. データの準備

機械学習では、まずデータを準備することが重要です。ここではScikit-learnのload_iris()を使用し、有名なアイリスデータセットを取得します。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

dataset = load_iris()
df = pd.DataFrame(dataset.data, columns=dataset.feature_names)
print(df.head())

このコードを実行すると、アイリスの花の特徴データが表示されます。

2-3. 簡単な機械学習モデルの実装

ロジスティック回帰モデルを使って、アイリスの品種を予測してみましょう。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# データを教師あり学習の形式に変換
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset.data, dataset.target, test_size=0.2, random_state=42)

# モデルの構築と評価
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")

このコードを実行すると、モデルの精度（Accuracy）が表示されます。80〜90%程度の精度が出れば成功です。

3. まとめ & 次に学ぶべきこと

3-1. 今回学んだこと

✅ Pythonの環境を構築した
✅ 必要なライブラリをインストールした
✅ シンプルな機械学習モデルを実装した

これで、AI開発の第一歩を踏み出しました！

3-2. 次に学ぶべきこと

PythonでAIをもっと深く学ぶために、次のステップに進みましょう。

データの前処理（データクリーニング・特徴量エンジニアリング）
深層学習（ディープラーニング）（TensorFlow / PyTorch の導入）
ChatGPT API を活用したAIアプリ開発

興味がある分野から学び、PythonでAI開発をより深めていきましょう！