ここまで見てきたように、ソフト開発でPythonを使うのはもはや常識といえる。しかし、適用領域は限定的というのが実情だ。以下では、ジンズとブリヂストンによる実際の活用事例から、Pythonの使いどころを取り上げる。

 前述の通り、Pythonの大きな特徴は「AIを使ったソフトの開発に向く」「データ分析で豊富なライブラリーを使える」の2つだ。ジンズとブリヂストンでは重視したポイントこそ異なるが、基本的にこれら2つの特徴を評価してPythonを採用した。

 ただPythonは実行速度が遅いし、急速に利用が拡大してから日が浅い。Pythonの採用企業は適材適所を見極め、最も威力を発揮する用途で使うようにしているのが一般的だ。

新型店舗をAIが支える

 「あなたの眼鏡の似合い度は84%です」―。眼鏡フレームが似合っているかどうかをAIが教えてくれる鏡が、JR上野駅構内に登場した(図4)。眼鏡販売大手のジンズが2019年1月にオープンした、「JINS BRAIN Lab.エキュート上野店」だ。この鏡の中核を成すシステムは、Pythonを使って開発している。

図4●JINS BRAIN Lab. エキュート上野店の店頭にある鏡
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ジンズのIT経営改革室ITガバナンス室の佐藤拓磨氏(左)と同MEME事業部デジタル事業部デジタルコミュニケーショングループの冨田翔太氏(右)
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 眼鏡フレームの似合い度は「JINS BRAIN」と呼ぶ、ジンズが独自開発したAIで判定する。2016年11月にリリースし、改良を続けている。もともとはオンラインショップで眼鏡フレームのリコメンド(お薦め)を提示するために開発した。

 同社のオンラインショップでは、顔写真に眼鏡フレームを重ね合わせる仮想的な試着サービスを提供している。このサービスを利用した際、JINS BRAINが似合い度を示してフレーム選びのヒントを提示する。

 JINS BRAINの開発にPythonを採用したのは、「画像から似合い度を推定するAIモデルを構築するのに、TensorFlowを使うため」(IT経営改革室ITガバナンス室の佐藤拓磨氏)だった。佐藤氏は「TensorFlowを使うと決めた時点で、必然的にPythonを採用することになった」と振り返る。

 TensorFlowを操作するプログラミング言語としてはPythonが最も実績があり、ノウハウも多い。また、TensorFlowは複数のプログラミング言語に対応するが、安定的な動作を約束しているのはPythonだけだ。

 Pythonの採用には、ためらいもあった。同社の消費者向けサービスはRubyで開発しており、Pythonの利用実績はなかった。加えて、JINS BRAINの開発を始めた2015年時点では、Pythonを利用するエンジニアが、今よりずっと少なかった。佐藤氏は「感覚的には今の10分の1くらい。システムを作れても、保守できないのではないかと不安だった」と打ち明ける。

 それでもJINS BRAINは、テクノロジー主導の挑戦的な取り組みという位置付け。経営層も「駄目ならばやめればいい」と後押しし、同社では前例がなかったPythonによる開発を決めた。Pythonの知名度が高まった現在はこうした不安が払拭され、AIを使うときはPythonで開発する方針で固まっているという。

 Pythonを利用する領域を拡大させており、AIとは関係がないスマホアプリのバックエンド処理の一部にも使うようになった。一方で、ソフト開発にPythonを使うのは消費者向けシステムに限定している。高いサービスレベルや長期の保守が必要になる、社内向け業務システムで利用する計画は今のところない。

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