2026年に導入すべき主要なAIフレームワーク

Artificial Intelligence February 17, 2025 Laiba Siddiqui

AI(人工知能)は日を追うごとに私たちの生活に溶け込み、働き方、楽しみ方、世界とのつながり方を変えています。AIの可能性を最大限に引き出すためには、その基盤となっているAIフレームワークについて理解する必要があります。

AIフレームワークとはどのようなもので、AIの開発に欠かせないものなのでしょうか？

人間の認知機能を再現できる複雑なニューラルネットワークであれ、予測分析のために作られたシンプルな機械学習モデルであれ、AIフレームワークはすべてのテクノロジーの基礎を形作っています。

この記事では、現在普及しているAIフレームワークについて説明します。また、今日の重要なトピックであるAIに特化したリスク管理フレームワークについても詳しく見ていきます。

AIフレームワークの役割

学習、適応、進化が可能で、高度かつインテリジェントなAIシステムを構築する際の基礎となるのがAIフレームワークです。AIフレームワークは、AIアルゴリズムの開発と実装をシンプルにする一連のライブラリであると定義できます。

AIフレームワークに用意されている事前構築済みの機能やライブラリを活用することで、複雑なアルゴリズムの構築と実装が効率化されます。開発者は、基盤となるシステムをゼロから構築する代わりに、特定のタスクに適したAIモデルをカスタマイズすることができます。

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AIフレームワークを活用すれば、開発プロセスを標準化できます。つまり、どのAIプロジェクトでも、使用するツールや手順を統一することができます。ツールや手順を統一することで、さまざまなプラットフォームやアプリケーションにAI機能を統合できます。

たとえば、TensorFlowには開発時間を短縮する大規模なライブラリが用意されています。このフレームワークがさまざまな業種で広く採用されているのはこのためです。

主要なAIフレームワーク

AIフレームワークを選定する際は、パフォーマンス、コミュニティサポート、柔軟性、学びやすさなどの要素を考慮して、プロジェクトの要件とスキルレベルに合致したフレームワークを選ぶようにしてください。ここでは、オープンソースとベンダー固有の両方のフレームワークをいくつか紹介します。

オープンソースのAIフレームワークは、柔軟性、適応性、コスト効率に優れています。開発者は、多様なアルゴリズムを試し、さまざまなデータタイプに対応し、他のテクノロジーとスムーズに統合できます。

オープンソースの主要なAIフレームワークは以下のとおりです。

TensorFlow

GoogleのBrainチームによって開発されたTensorFlowは、機械学習モデルを構築でき、言語の翻訳や顔認識などのタスクに有効です。これは、複雑な理論的概念から実用的なアプリケーションや重要な機能を生み出す装置のようなものと考えることができます。

インタラクティブに操作できるTensorFlowのユーザーインターフェイス(UI)は、複数のプラットフォームで使用できるため、モデル開発の各要素を視覚的に確認しながら開発を進められます。こうした機能により、機械学習アルゴリズムの複雑性が緩和されます。

さらに、TensorFlowはCPUやGPUに対して高い適応性および互換性があるため、さまざまなコンピューティング環境でモデルの学習と開発を容易に実行できます。こうした柔軟性を生み出している要素として、そのモジュール性と運用性が挙げられます。ユーザーは、さまざまなプロジェクト要件を満たすようにライブラリをカスタマイズできます。

PyTorch

Meta AIが開発したユーザーフレンドリーなPyTorchでは、効率的なモデル開発において重要なプロトタイプを迅速に作成できます。これを実現するために、ボイラープレートコードを最小限に抑え、モデル構築プロセスが合理化されています。

汎用性と迅速なパフォーマンスに定評があるPyTorchでは動的計算グラフがサポートされており、モデルの開発中に柔軟に調整できます。また、自動微分によりコードのテストとデバッグをリアルタイムで実行できるため、ディープニューラルネットワークの構築とトレーニングを効率的に行えます。

Keras

Kerasは、Pythonで記述された高度なニューラルネットワークライブラリです。直感的に使えるよう設計されているため、理解しやすく簡単に使用できます。Kerasライブラリの構造は非常にわかりやすく、一般的にはKerasの機能を強化するためにTensorFlowと組み合わせて使用されます。Kerasではデバッグ機能によって洗練された管理しやすいコードを維持できるため、コードベースの複雑さが軽減され、メンテナンスしやすくなります。

また、さまざまなニューラルネットワークモデルをサポートしており、すぐに導入できるレイヤー、活性化関数、最適化手法を網羅した包括的なライブラリを備えています。こうした高度な機能を持つKerasは、適応性と柔軟性が高いだけでなく、ニューラルネットワークにおける高度な研究にも適した優れたツールです。

ベンダー固有のAIフレームワーク

オープンソースのほかに、高度な機能と能力を備えた ベンダー固有のAIフレームワーク もあります。その一部を紹介します。

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)は、本番環境での大規模導入を念頭に置いたフレームワークであり、順伝播型深層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークなどの主要なモデルタイプをサポートしています。このフレームワークはオープンソースライセンスのもとで公開されています。
H2O.aiはオープンソースの機械学習プラットフォームです。データ分析や予測モデリングなど、さまざまな用途向けにアルゴリズムを提供しており、拡張性と使いやすさに定評があります。
MxNetは、Amazonも開発に参加しているオープンソースのディープラーニングフレームワークであり、本番環境での大規模導入を想定しています。

上に挙げたオープンソースとベンダー固有のフレームワークを活用することで、データサイエンティスト、開発者、研究者は、AIモデルを構築、トレーニング、検証、導入することができます。最先端の研究や効率的な生産ソリューションなど、具体的なニーズに応じて適切なAIフレームワークを選定することができます。