この記事で「AIを使うのにプログラミングの知識は必要か？」という質問に対する最も具体的な答えを見つけましょう！
AIは今や日常的な存在となりました。質問に答えるチャットボットから、注文に応じてアートを生成する画像作成ツールまで、多岐にわたります。日常的な用途の多く、例えば文章作成、アイデア出し、チャットボットとの対話、画像生成などでは、コードを書く必要はありません。現代のAIツールは使いやすいインターフェースやシンプルなプロンプト入力欄を備えています。
実際、一部の専門家は「今最もホットな新しいプログラミング言語は英語だ」と言っています。つまり、AIに対してまるで助手に指示を出すかのように、普通の言葉で話しかけるだけで良いのです。
実際には、ChatGPT、DALL・E、Bardなどのツールを今すぐ開いて、単に文字を入力するだけで有用な結果を得られます。教育プラットフォームでも「AIを使うのにコードを書く必要はありません」と強調されています。つまり、質問をしたり、タスクを普通の言葉で説明したりするだけで、プログラミングスキルなしにAIを活用できるのです。
フロントエンドでは、AI搭載のアプリやウェブサイトは一般ユーザー向けに設計されています。ChatGPTやその他の生成ツールは誰でもプロンプトを入力して結果を得られます。プログラミングは不要です。OpenAIの最近の「GPT Builder」機能も「コード不要」で、カスタムアシスタントにやってほしいことを説明し、必要に応じて知識ファイルをアップロードし、メニューからツールを選ぶだけです。
GoogleのTeachable MachineやMicrosoftのLobeのようなドラッグ＆ドロップやクリック操作のツールも、初心者がコードなしで簡単なAIモデルをトレーニングできるようにしています。
要するに、ノーコードAIプラットフォームの広大なエコシステムにより、非技術者でもポイント＆クリックや自然言語のプロンプト入力でAIを活用できます。あるAIガイドは、エンジンの仕組みを理解せずに車を運転するように、直感的なツールやプラットフォームでAIアプリを「操作できる」と述べています。
ノーコードAIプラットフォームとツール
かつては自分でAIアプリやボットを作るには複雑なアルゴリズムのプログラミングが必要でしたが、現在は多くのプラットフォームがその複雑さを抽象化しています。例えば、OpenAIのカスタムGPTインターフェースは、チャットボットの振る舞いや利用する知識を指示するだけで作成でき、「コードは不要」です。
他のサービスでは、視覚的なインターフェースやシンプルなフォームを使ってAIタスクを実行できます。チャットボットやデータ分析アプリ、自動化ワークフローをブロックをドラッグしたり、オプションを選択したり、自然言語のプロンプトを書くだけで設計可能です。ビジネス分野では、「AutoML」プラットフォームが予測モデルの複雑な数学処理を代行し、コーディング経験のないアナリストでもAI駆動のチャートや予測を作成できます。
- 使いやすいAIツール：ChatGPT（テキスト）、DALL・EやMidjourney（画像）、Canva（デザイン）など、多くはウェブサイトやアプリで動作し、入力やクリックだけでAIが出力を生成します。
- ドラッグ＆ドロップビルダー：GoogleのTeachable MachineやBubble、企業のAIダッシュボードなどは、視覚的にAI機能を組み立てられ、裏でコードを処理します。
- 自動機械学習（AutoML）：Google Cloud AutoMLなどのサービスはモデルのトレーニングやチューニングを自動化し、専門知識のあるユーザーがコーディングなしで予測モデルを作成できます。
これらの進展により、プログラミング経験が全くなくても誰でもAIを試せるようになりました。ある講師は「AIはプログラマーだけでなく、誰にでもアクセス可能だ」とまとめており、キュレーションされたノーコードコースや初心者向けツールのおかげです。
プログラミングスキルが役立つ場合
コードなしでもAIは十分に使えますが、プログラミングの知識があると高度な可能性が広がります。専門家は、特にPythonの基本的なコーディングができることが大きな拡張性をもたらすと指摘しています。例えば、株式取引のAIでは、初心者投資家はコード不要のAIスクリーナーやロボアドバイザーに頼れますが、プロのクオンツはPythonでアルゴリズムをカスタマイズすることが多いです。
同様に、開発者はコーディングを学ぶことで、複雑なアプリにAIを統合したり、大規模なプロセスを自動化したり、新しいモデルの微調整やトレーニングも可能になります。
以下のような場合は、プログラミングを学ぶことを検討すると良いでしょう：
- AIの挙動をカスタマイズしたい場合：パラメータの調整や特別なロジックの追加、標準ツールにない独自機能の作成が可能です。
- AIをアプリに統合したい場合：モバイル、ウェブ、エンタープライズ向けソフトウェアを開発する際、AIのAPIを呼び出したり、AIコンポーネントを組み込めます。
- モデルを一から構築・トレーニングしたい場合：データサイエンティストはPythonやRを使ってデータ収集、モデルのトレーニング、評価を行います。AutoMLでもデータパイプラインのスクリプトが必要なことがあります。
- モデルの最適化や微調整をしたい場合：高度なユーザーはコードを書いて特定タスクでのAI性能を向上させ、ファインチューニングやハイパーパラメータ調整を行います。
これらはカジュアルな利用には必須ではありませんが、AIベースの製品開発やモデルの深いカスタマイズを目指すなら、プログラミングは価値あるスキルです。あるトレーディングガイドは「AIツールの利用にプログラミングスキルは不要だが、上級トレーダーはPythonなどでアルゴリズムをカスタマイズすると有利」と述べています。
また、AI講師は「コードを書かずに強力なAIアプリを作れるが、プログラミングを学ぶことでより柔軟で強力な操作が可能になる」と指摘しています。
>>> 知りたい方はこちら： AIと共に働くために必要なスキル
まとめると、AIを始めるのにプログラミングの知識は必要ありません。今日の生成AIやノーコードプラットフォームは、誰でも普通の言葉やシンプルなインターフェースで実験、創作、自動化が可能です。
ある技術ライターは「AIはプログラマーだけでなく、誰にでもアクセス可能な転換点にある」と述べています。適切なツールがあれば、学生、マーケター、アーティストなど、どんなユーザーでも英語（または自分の言語）で質問するだけでAIを活用できます。
とはいえ、プログラミングスキルはAIプロジェクトを加速させる力になります。コーディングを学べば基本を超え、カスタムソフトウェアへの統合や専門モデルのトレーニング、結果の微調整が可能です。
要するに、AIは参入障壁を下げました。コーディング経験がなくても多くの恩恵を受けられますが、プログラミングを知ることで技術の真価を引き出せます。今日のAI「コパイロット」は、正しい質問をし、出力を理解することが新たな専門性であり、多くの場合、それはコードを書かずに実現できるのです。
