マシンラーニングのベスト言語は何か？(10月 2026)

マシンラーニング（ML）の分野で新しく始めたり、スキルを更新しようとしている場合、どの言語を使用するか疑問に思うかもしれません。マシンラーニング言語を選択することは難しいと感じるかもしれません。なぜなら、優れた選択肢が多すぎるからです。

現在、700以上のプログラミング言語が広く使用されており、それぞれに長所と短所があります。マシンラーニングエンジニアとしてキャリアを始めたばかりの場合、時間の経過とともに、解決しようとしているビジネス上の問題に最適なプログラミング言語は何であるかを発見することになります。

マシンラーニング言語のベストを探る前に、概念を理解しましょう。

マシンラーニングとは何か？

詳細に説明しないまでも、マシンラーニングは、コンピューターシステムにデータに基づいて自動的に学習し、予測を行う能力を提供する人工知能のサブセットです。これらの予測は、特定のユースケースによって大きく異なります。

マシンラーニングの分野では、マシンラーニングの専門家は、問題を解決するために必要なすべての手順を書く必要はありません。コンピューターはデータ内のパターンを分析することで「学習」できるからです。モデルはその後、新しいデータにパターンを一般化できます。

マシンラーニングについてさらに読むには、私は「マシンラーニングとは何か」という記事を見てみることをお勧めします。

最も人気のあるマシンラーニング言語：Python

さまざまなマシンラーニング言語に触れる前に、実際には「最も優れた」言語というものは存在しないことを認識することが重要です。各言語には独自の長所、短所、特定の機能があります。これは、作成しようとしているものや背景によって大きく異なります。

言及すると、最も人気のあるマシンラーニング言語は、間違いなくPythonです。データサイエンティストとマシンラーニング開発者の約57%がPythonを使用し、33%が開発のために優先しています。

Pythonのフレームワークは、過去数年で大幅に進化し、ディープラーニングでの機能が向上しました。TensorFlowなどのトップレベルのライブラリがリリースされています。

世界中の820万人以上の開発者がPythonを使用しています。データ分析、データサイエンス、マシンラーニング、AIの分野で人気の理由があります。幅広いライブラリエコシステムにより、マシンラーニングの実践者がデータにアクセス、操作、変換、処理できるようになります。また、プラットフォームの独立性、複雑さの低減、読みやすさも提供します。

組み込みのライブラリとパッケージは、基本的なコードを提供するため、マシンラーニングエンジニアはゼロから書き始める必要はありません。マシンラーニングでは、継続的なデータ処理が必要です。Pythonの組み込みライブラリとパッケージは、ほぼすべてのタスクを支援します。これにより、複雑なマシンラーニングアプリケーションで開発時間が短縮され、生産性が向上します。

Google (GOOGL ) 、Instagram、Facebook (META ) 、Dropbox (DBX ) 、Netflix 、Walt Disney (DIS ) 、YouTube、Uber、Amazon (AMZN ) などの世界的大手テクノロジー企業は、Pythonをプログラミング言語として優先しています。

Pythonが明らかに最も人気のある言語である一方で、他の言語も考慮する必要があります。上位5言語はPython、R、C/C++、Java、JavaScriptです。Pythonに次ぐ2位は通常C/C++です。Javaは近いですが、PythonとRは人気の点で競合していません。データサイエンティストを対象とした調査では、Rは使用率に対する優先度の比率が低いことが多く、5つの言語の中で最も低いことがあります。JavaScriptはリストの下位に配置されることが多いです。

トップ5言語ほど人気ではないものの、Julia、Scala、Ruby、MATLAB、Octave、SASなどの言語もマシンラーニングの実践者によって使用されており、考慮すべきものです。

アプリケーションに基づいて選択する

マシンラーニングのベスト言語を選択する際に最も重要な要素は、作業するプロジェクトの種類または特定のアプリケーションを考慮することです。

感情分析に取り組む場合、PythonまたはRが最良の選択肢となる可能性があります。一方、ネットワークセキュリティや不正検出などの分野は、Javaがより適しています。理由の1つは、これらのアルゴリズムが大規模な組織で使用されることが多く、これらの組織では内部開発チームでJavaが優先されることが多いからです。

自然言語処理（NLP）や感情分析などのエンタープライズに焦点を当てていない分野では、Pythonはアルゴリズムの構築に役立つ特殊なライブラリのコレクションが豊富であるため、より迅速で簡単なソリューションを提供します。

C/C++の場合、言語はゲームやロボットのロコモーションにおける人工知能で使用されることがよくあります。言語は、高度に洗練されたAIライブラリの結果として、高い制御性、パフォーマンス、効率性を提供します。

Rは、バイオエンジニアリングやバイオインフォマティクスの分野で存在感を示し始めており、学術分野の内外で生物統計学に長年にわたって使用されてきました。しかし、新しいデータサイエンスやマシンラーニングの開発者について話す場合、JavaScriptが優先されることがよくあります。

言語はスキルに次ぐ

マシンラーニングの世界に入り、使用する言語を選択する際に、学ぶ言語は基本的なマシンラーニングの概念をマスターすることよりも二次的なものであることを認識することが重要です。つまり、基本的なデータ分析スキルを身に付ける必要があります。

統計、ディープラーニング、システムプロセス、設計の基本的な知識がなければ、正しいモデルを選択したり、複雑なマシンラーニングの問題を解決したりすることは非常に難しいでしょう。

データ分析やマシンラーニングの初心者の場合、Pythonがリストのトップに来るべきです。前述したように、Pythonは構文が簡単で、他の言語よりも学びやすいです。しかし、すでに経験豊富なプログラマーで、特定の言語で数年間の経験がある場合、すでに知っている言語に従う方が良いかもしれません。

言語を選択しやすくなる基本的なマシンラーニングスキルがあります。ソフトウェアエンジニアリングスキル、データサイエンススキル、ディープラーニングスキル、動的計画法、オーディオおよびビデオ処理スキルなどがあります。

専門分野がデータサイエンスと密接に関係している場合は、Pythonを優先するのが良いでしょう。最も人気のあるマシンラーニング言語は、データサイエンスと密接に統合されているため、データサイエンティストの第一の選択肢となっています。しかし、専門分野がデータ分析と統計に重点を置いている場合は、Rはあなたに最適です。

フロントエンド開発者は、既にJavaScriptの経験があることが多いため、マシンラーニングにその使用を拡張することが容易です。コンピューターハードウェアと電子工学のエンジニアは、C/C++を他の言語よりも優先し、JavaScript、Java、Rは避けることが多いです。

人気の低い言語であるJavaは、エンタープライズアプリケーションに優れた効率性があるため、デスクトップアプリケーションのフロントエンド開発者によって優先されます。大企業で働いている場合、会社がJavaの学習を指示する可能性もあります。マシンラーニングの旅を始める初心者が自分でJavaを選択することは、一般的ではありません。

この記事からわかるように、マシンラーニングのベスト言語を選択するには多くの要素があります。単純に1つが「最も優れた」ものであるということではありません。経験、専門分野、アプリケーションによって異なります。しかし、Python、C++、Java、Rなどの人気のある言語は、常に最初に考慮されるべきです。