【2024】JavaプログラミングでAI開発！初心者向けステップアップガイド

PythonがAI開発の主流とされる一方で、JavaにもAI向けの優れたライブラリやフレームワークが揃っており、特にセキュリティが重要な大規模システムや大規模データ処理に適しています。

この記事では、Javaプログラミングの基礎知識からAI開発に活用できるフレームワーク、学習を効率的に進めるためのポイントまでをまとめて解説します。

これからJavaでAI開発を始めたい方、エンジニアとしてステップアップを目指す方は、ぜひ参考にしてください。

この記事の概要目次

1.JavaプログラミングでAI開発はできる？
2.JavaプログラミングによるAI開発の事例
3.Javaプログラミングの基礎を押さえよう
4.JavaプログラミングのAI開発に使われるフレームワーク
5.Javaプログラミング学習を効率的に進めるためのポイント
6.Javaプログラミングまとめ

JavaプログラミングでAI開発はできる？

AI開発といえばPythonが主流ですが、実はJavaもAI開発に活用できることをご存じでしょうか。

Javaは、長年にわたって多くの企業や大規模システムで用いられてきたプログラミング言語です。堅牢性と安全性が高く、パフォーマンスにも優れているJavaは、その信頼性と保守性の高さから、特に企業・官公庁などで利用される大規模情報システムやWebアプリケーションの分野で重要な役割を果たしています。

Pythonほど知られていませんが、Javaにはディープラーニングに対応したDeepLearning4Jや、データ分析に使えるApache Mahoutなどのライブラリが揃っており、Pythonに劣らないパフォーマンスを発揮します。特に大規模なシステムやリアルタイム処理を必要とするプロジェクトでは、Javaのスレッド処理や分散システムとの連携が役立つでしょう。

また、Javaの知識はAI開発に限らず、幅広い業務システムやモバイルアプリの開発にも生かせるため、エンジニアとしてのスキルを強化するうえで非常に強い武器になります。AIスキルだけでなく他分野でも応用可能なスキルを身につけたい人は、Javaプログラミングを始めてみましょう。

AIスキルについては以下の記事で詳しく紹介していますので、併せて参考にしてください。

【2024】AIのスキルを身につけておくべき理由とは？証明できる資格や企業が行うべき対策

JavaプログラミングによるAI開発の事例

JavaプログラミングによるAI開発の事例として、例えば以下のようなシステムが挙げられます。

金融機関でのリスク管理システム
カスタマーサポート向けのチャットボット
医療データの診断支援システム
Eコマースでの推薦システム
生産ラインの異常検知システム
交通データ解析による渋滞予測システム
テレコム業界での顧客離脱予測システム

金融機関や医療データのようなセキュリティが重要となるシステムでは、Javaの堅牢性と高いセキュリティ性が重要な意味を持ちます。またJavaのマルチスレッド処理を活用すれば、膨大な量のデータを効率的に処理できたり、リアルタイムでのモニタリングやデータ蓄積、モデルの改善などに役立つのです。

このようにJavaプログラミングによるAI開発は、高いスケーラビリティや堅牢なセキュリティが求められるプロジェクトで広く行われています。

Javaプログラミングの基礎を押さえよう

ここでは、Javaプログラミングで必要となる基本的な文法（変数、制御構造、クラス、メソッド）について解説します。AIプログラミングにも応用できる知識ばかりなので、しっかりとマスターしておきましょう。

なお、Javaプログラミングの環境構築についてはこちらの記事を参照してください。

Java入門！できることと基本的な書き方を解説

変数とデータ型

Javaプログラミングにおける「変数」とは、プログラム中でデータを保存するための名前付きの「入れ物」です。変数はプログラムの処理に応じて値を保持し、表示や演算に使用されます。

変数には以下のようなデータ型を指定し、格納するデータの種類を決定します。

整数型（int, long, short, byte）
浮動小数点型（float, double）
文字型（char）
論理型（boolean）
文字列型（String）

次のコードは「int型の数値」と「String型の文字列」を格納する変数を定義しています。

public class VariableExample {
　　public static void main(String[] args) {
　　　int age = 25; // int型の変数
　　　String name = “Alice”; // String型の変数
　　　System.out.println(“Name: ” + name);
　　　System.out.println(“Age: ” + age);
　}
}

制御構造（if文、for文）

Javaプログラミングにおける制御構造は、プログラムの実行順序を制御するための構文です。代表的なものにif文とfor文があります。

if文は、条件式がtrueの場合に特定の処理を行うための構文です。以下のコードは、ユーザーの年齢が18歳以上の場合のみアクセスを許可する処理を示しています。

int age = 20;
if (age >= 18) {
　System.out.println(“Access granted”);
} else {
　System.out.println(“Access denied”);
}

for文は、特定の回数だけ繰り返し処理を行う際に使用する構文です。以下のコードは、1から5までの数字を表示する処理を示しています。

for (int i = 1; i <= 5; i++) {
　System.out.println(“Number: ” + i);
}

クラスとオブジェクト

Javaプログラミングの「クラス」と「オブジェクト」は、Javaのプログラム設計における基盤となる考え方です。クラスは「設計図」のようなもので、オブジェクトはその設計図から生成された実体を指します。データとその操作を1つの単位（オブジェクト）としてまとめることで、複雑なプログラムを効率的に構築できるのです。

クラスは属性（フィールド）と動作（メソッド）を持つ構造をしています。以下の例では、特定のオブジェクトの型を定義しています。

public class Car {
　String color; // 属性（フィールド）
　int speed;void drive() { // 動作（メソッド）
　　　System.out.println(“The ” + color + ” car is driving at ” + speed + ” km/h.”);
　}
}

クラスを定義するだけでは何も起こりませんが、外部からオブジェクトを生成することで、そのクラスを実体として動かせるようになります。以下の例では、「Car」クラスのオブジェクトを生成し、属性を設定して動作を呼び出しています。

public class Main {
　public static void main(String[] args) {
　　　Car myCar = new Car(); // オブジェクトの生成
　　　myCar.color = “Red”;
　　　myCar.speed = 100;
　　　myCar.drive();
　}
}

出力結果
The Red car is driving at 100 km/h.

メソッドの使い方と再利用性

Javaプログラミングにおける「メソッド」とは、特定の処理を1つのまとまった単位として定義するもので、再利用性を高めるための重要な機能です。メソッドに処理をまとめることで、プログラム内で何度も使いたい処理を簡潔に呼び出せるようになります。

「再利用性」という概念は、特にAI開発で重要です。AIプロジェクトでは、データの前処理やモデル評価など多くの処理が複数のモデルやプロジェクトで共通しているため、再利用性の高いメソッドとして実装しておくと効率的に開発を進められます。

以下の例は、加算処理を行うコードです。

public class Calculator {
　int add(int a, int b) {
　return a + b;
　}
}

public class Main {
　public static void main(String[] args) {
　　　Calculator calc = new Calculator();
　　　System.out.println(calc.add(5, 3)); // 出力: 8
　　　System.out.println(calc.add(10, 7)); // 出力: 17
　}
}

JavaプログラミングのAI開発に使われるフレームワーク

Javaを使ったAI開発では、フレームワークを利用するのが一般的です。これらのフレームワークは、機械学習モデルの構築やデータの前処理、大規模データの分析などを効率化するために開発されており、企業向けシステムやデータ量が多いプロジェクトにおいても、Java特有の強みを活かせるようになっています。

Javaで利用できる代表的なAIフレームワークとして、以下のようなものが挙げられます。

名前	概要
DeepLearning4J (DL4J)	Java向けのディープラーニングフレームワーク。分散トレーニングや並列処理に対応し、大規模データセットの処理に適しています。
Weka	データマイニング向けツールで、データの前処理や視覚化、機械学習アルゴリズムを豊富に備えています。
Apache Mahout	HadoopやSparkとの連携により、大規模データに対するクラスタリングやレコメンドシステムの構築に適したライブラリです。
Java-ML	軽量な機械学習ライブラリで、基本的なクラスタリングや分類アルゴリズムをシンプルに実装できます。
ND4J (NDArray for Java)	DeepLearning4Jと併用される数値計算ライブラリで、PythonのNumPyと似た操作ができ、テンソル計算に強みを持ちます。

Javaプログラミング学習を効率的に進めるためのポイント

初心者がJavaプログラミング学習を行う際に、どのようなことを意識するべきなのでしょうか。ここでは、Javaプログラミング学習を効率的に進めるためのポイントについて解説します。

コードを読むだけでなく、自分で書いてみる

実際にコードを書いてみると、思いがけないエラーや課題に直面し、より深い理解が得られます。プログラムの仕組みを理解するためにサンプルコードを読むことは役立ちますが、実際に自分で書くことで初めて、「このコードがなぜ動くのか」「どのような処理が行われているのか」を実感でき、単にコードの表面をなぞるだけでは得られない発見や学びが生まれるのです。

またエラーやバグが発生した場合、その修正を通じて論理的思考力や問題解決力も鍛えられます。

このため、最初は短いコードから始め、試行錯誤を繰り返しながら進め、徐々にコードを書くことに慣れることが大切です。このプロセスを意識することで、実践的なスキルが確実に向上していくでしょう。

毎日少しずつでもコーディングを習慣化する

一般的に、プログラミングは、1回にたくさん学ぶよりも、日常的に少しずつ進めるほうが長期的に効果が高いと言われています。そのためJavaプログラミングの上達には、毎日少しずつでもコードに触れる習慣を身に付けることが効果的です。

習慣化の際には、達成が難しいような大きすぎる目標を立てず、小さな達成を積み重ねることを心がけましょう。最初は「毎日10行のコードを書く」「1つのエラーを解決する」など、無理のない範囲から始め、焦らず着実に続けることが大切です。

わからないことがあれば積極的に調べる

プログラミングでは、理解できない概念やエラーに直面することが頻繁にありますが、疑問が出たときにすぐ調べる習慣をつけることで、知識が身につきやすくなり、問題解決力も向上します。

Javaプログラミングに関する情報は、インターネット上に豊富にあります。公式ドキュメントやQ&Aサイト（Stack Overflowなど）には、多くのプログラマーが質問と回答を投稿しているため、同じような疑問に対する解決策を見つけやすいでしょう。またエラーが発生した場合には、エラーメッセージをコピーして検索すると、原因や解決策が詳しく解説されたページが見つかりやすくなります。

有料のオンライン講座やスクールも利用しよう

Javaプログラミングを独学している中で、つまずきやすいポイントや理解が難しい部分が出てきた場合、有料のオンライン講座やプログラミングスクールの活用もおすすめです。エラーの解決方法や実践的なスキルがわからなくなったときには、体系的なカリキュラムや専門の講師からの指導を受けることで、独学では漏れがちな基礎から応用までを効率的にカバーできます。

オンライン講座は自分のペースで進められるため、時間が限られている方にも向いています。プログラミング学習での行き詰まりを感じている人には、短期間でのスキル向上につながる選択肢として検討してみましょう。