AIシステム開発に必要なスキル｜TypeScript×Pythonのハイブリッド構成を解説

AIシステム、実際どうやって作られているのか

ChatGPTが話題になってから、「AIを使ったサービスを作りたい」という人が増えた。でも、実際にAIシステムを開発しようとすると、何から手をつけていいかわからない。

「Pythonを勉強すればいいんでしょ？」

半分正解で、半分不正解。確かにPythonはAI開発の中心的な言語だけど、それだけでは実用的なAIシステムは作れない。

この記事では、実際のAIシステム開発で使われている技術スタックを紹介する。「へー、こういう技術が必要なのか」というイメージを掴んでもらえれば嬉しい。

AIシステムの構成要素を分解してみる

たとえば、ChatGPTのようなAIチャットサービスを想像してほしい。ユーザーが質問を入力して、AIが回答を返す。シンプルに見えるけど、裏側では複数の技術が連携して動いている。

ざっくり分けると3つの層がある

「全部Pythonでいいじゃん」と思うかもしれない。確かにPythonでフロントエンドも書けなくはない。でも、実務ではそうしない理由がある。

なぜフロントエンドはTypeScriptなのか

フロントエンド（ユーザーが触る画面）は、TypeScriptで書くのが今の主流だ。

理由1：型があると安全

TypeScriptはJavaScriptに「型」を追加した言語。変数や関数の引数に型を指定できるから、バグを事前に防げる。

たとえば、「この変数には文字列しか入らない」と宣言しておけば、間違って数値を入れようとしたときにエラーが出る。これがJavaScriptだと、実行するまでエラーに気づかない。

AIシステムは複雑になりがちだから、型があるとバグの温床を減らせる。

理由2：ReactやNext.jsとの相性

Webアプリのフロントエンドを作るとき、ReactやNext.jsを使うことが多い。これらはTypeScriptとの相性が抜群で、開発効率が上がる。

チャットUIみたいなリアルタイム性が求められる画面も、Reactなら比較的簡単に作れる。

理由3：チーム開発で助かる

一人で開発するなら好きな言語でいい。でも、チームで開発するなら、型があった方がコードの意図が伝わりやすい。「この関数は何を受け取って、何を返すのか」が明確になる。

なぜバックエンド・AI層はPythonなのか

一方、バックエンドやAI/ML層はPythonが圧倒的に強い。

理由1：AI系ライブラリが豊富

PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn、LangChain、Hugging Face Transformers。AI開発で使うライブラリは、ほとんどがPython製だ。

特にLLM（大規模言語モデル）を使った開発では、LangChainというフレームワークがデファクトスタンダードになりつつある。これもPython。

理由2：学習コストが低い

Pythonは文法がシンプルで、読みやすい。プログラミング初心者でも比較的入りやすい言語だ。

AI開発では、アルゴリズムやモデルの理解に頭を使いたい。言語の文法で悩んでいる場合じゃない。そういう意味でも、Pythonは合理的な選択。

理由3：FastAPIが優秀

PythonでAPIサーバーを作るなら、FastAPIというフレームワークが便利。非同期処理に対応していて、パフォーマンスも良い。自動でAPIドキュメントを生成してくれる機能もある。

AIの推論結果をAPI経由でフロントエンドに返す、という構成が簡単に作れる。

ハイブリッド構成の実際

じゃあ、実際のAIシステム開発ではどういう構成になるのか。典型的な例を紹介する。

構成例：AIチャットアプリ

フロントエンドとバックエンドは、APIを通じてやり取りする。フロントエンドはTypeScriptで、バックエンド以降はPythonで、という分業体制だ。

なぜ分けるのか

「全部Pythonで統一した方がシンプルじゃない？」という疑問はもっとも。でも、分ける理由がある。

• 適材適所：フロントエンドはTypeScript/Reactが得意。AI処理はPythonが得意。それぞれの強みを活かす
• スケーラビリティ：フロントエンドとバックエンドを分けておくと、負荷に応じて別々にスケールできる
• チーム分業：フロントエンド担当とバックエンド/AI担当で分業しやすい

実際に必要なスキルセット

じゃあ、AIシステム開発をやりたい人は、何を学べばいいのか。優先度順に整理してみる。

必須スキル

あると強いスキル

• 機械学習の基礎：教師あり学習、教師なし学習の概念。実装できなくても、仕組みを理解していると応用が利く
• データベース：PostgreSQL、MongoDB。ベクトルDBならPinecone、Weaviateなど
• クラウド：AWS、GCP、Azure。デプロイや運用で必要になる
• Docker：コンテナ化。環境構築や本番デプロイで使う

学習ロードマップの例

「何から始めればいいかわからない」という人向けに、学習の順番を示しておく。

Phase 1：Python基礎（1〜2ヶ月）

まずはPythonの基礎を固める。変数、条件分岐、ループ、関数、クラス。ここを飛ばすと後で詰む。

Phase 2：LLM活用（1ヶ月）

OpenAI APIやClaude APIを使って、簡単なAIアプリを作ってみる。プロンプトエンジニアリングの基礎も学ぶ。

Phase 3：API開発（1ヶ月）

FastAPIでREST APIを作る。AI機能をAPIとして公開できるようになる。

Phase 4：フロントエンド（1〜2ヶ月）

TypeScriptとReactを学ぶ。簡単なチャットUIを作って、Phase 3で作ったAPIと繋げる。

Phase 5：応用（継続）

LangChain、RAG、ベクトルDB、デプロイ。実践的なプロジェクトを通じて学ぶ。

独学で全部やるのは正直しんどい

ここまで読んで、「学ぶこと多すぎない？」と思った人もいるだろう。

正直、その通りだ。

Python、FastAPI、LangChain、TypeScript、React。それぞれ単体で学ぶのも大変なのに、全部を組み合わせてシステムとして動かすとなると、ハードルが一気に上がる。

独学だと、こんな壁にぶつかりやすい。

• 技術同士の繋げ方がわからない
• エラーが出たとき、どこが原因かわからない
• 「動いたけど、これが正しいやり方なのか？」と不安になる
• 最新の技術動向についていけない

体系的に学べる環境があると違う

もし本気でAIシステム開発を学びたいなら、体系的なカリキュラムがあるスクールを検討するのも手だ。

たとえば、品川に拠点を置く「YUA（ユア）」というAIスクールでは、この記事で紹介したような技術スタックを体系的に学べる。

YUAで学べる内容

• Python基礎から応用まで
• 機械学習、深層学習
• ChatGPT、Claude、GeminiなどLLMの活用
• LangChain、RAGの実装
• API開発、システム構築

150時間分の教材が月額9,800円で学び放題。24時間チャットサポートと週1〜2回のメンタリングがあるから、詰まったときも相談できる。

独学で何ヶ月も試行錯誤するより、プロに教わった方が効率がいいこともある。特に「何がわからないかわからない」状態のときは、質問できる相手がいるだけで全然違う。

まとめ：AIシステム開発は複合スキルが求められる

AIシステム開発は、単一の技術では完結しない。フロントエンドのTypeScript/React、バックエンドのPython/FastAPI、AI層のLangChain。これらを組み合わせて、初めて実用的なシステムになる。

「全部学ぶのは大変そう」と感じるのは正常な反応だ。実際、大変だから。

でも、一つずつ積み上げていけば、必ず作れるようになる。大事なのは、正しい順番で、正しい方法で学ぶこと。

独学で頑張るもよし、スクールを活用するもよし。自分に合ったやり方で、一歩ずつ進んでいこう。