投稿者 global-ai-media 
生成AIやLLM（大規模言語モデル）の活用が進む中、AI開発＝Pythonという常識が問い直されつつあります。実運用に耐えうるシステム構築において、LLMが得意とする言語の特性や、オープンソースコードの「質」がなぜ重要なのか。日本企業の既存システムや開発体制との適合性を踏まえ、ポストPython時代の技術戦略を解説します。
AIモデルの開発と「システムへの組み込み」の乖離
現在、AIモデルのトレーニングや実験的なスクリプト作成において、Pythonが圧倒的なシェアを持っていることは疑いようがありません。豊富なライブラリ（PyTorch, TensorFlow, Pandasなど）と簡潔な文法により、データサイエンティストにとっての共通言語となっています。
しかし、The New Stackの記事「Beyond Python: Why LLMs Need More Stable, Open Source Code」が示唆するように、AIを実際のビジネスアプリケーションや大規模システムに組み込む段階（プロダクション環境）において、Pythonが常に最適解であるとは限りません。実行速度、並行処理性能、型安全性（Type Safety）、そして既存のエンタープライズシステムとの親和性を考慮すると、Java、Go、Rust、あるいはフロントエンドと親和性の高いTypeScriptなどが選ばれるケースが増えています。
ここで重要になるのが、「LLM自身がどの言語のコード生成を得意としているか」という視点です。
LLMのコード生成能力は「学習データの量と質」に依存する
LLMは魔法の杖ではなく、学習したデータに基づいて確率的に次に来るトークン（言葉やコード）を予測する仕組みです。つまり、GitHubなどのオープンソースコミュニティに「良質で安定的かつ大量のコード」が存在する言語ほど、LLMは高品質なコードを書くことができます。
PythonやJavaScript/TypeScriptは学習データが膨大であるため、LLMはこれらを流暢に書きこなします。一方で、マイナーな言語や、オープンソースでの公開事例が少ない社内独自のフレームワーク、あるいは極端に古いバージョンの言語仕様については、LLMの生成精度は著しく低下し、いわゆる「ハルシネーション（もっともらしい嘘のコード）」を含むリスクが高まります。
日本企業が今後AIアシスタントを活用して開発効率を上げようとする場合、「自社が採用している技術スタックが、LLMにとって理解しやすい（学習データが豊富な）ものか」という観点が、技術選定の新たな評価軸となります。
型安全性と「読めるコード」の重要性
元記事でも触れられている通り、LLMにコードを書かせる時代だからこそ、人間にとっての可読性と、コンパイラによる検証可能性が重要になります。
Pythonのような動的型付け言語は柔軟ですが、LLMが微妙に誤った型の変数を生成した場合、実行するまでエラーに気づかないことがあります。対して、Java、Go、Rust、TypeScriptのような静的型付け言語であれば、LLMが生成したコードに論理的な矛盾があればコンパイルエラーとして即座に検知できます。
日本のエンタープライズ開発現場では、厳格な品質保証が求められます。「AIが書いたコード」をブラックボックスにせず、エンジニアがレビューし、かつコンパイラが安全性を担保できる言語環境を整えることは、AIガバナンスの観点からも有効なアプローチです。
日本企業のAI活用への示唆
1. 「AI活用前提」の技術選定へのシフト
新規プロダクトやシステムリプレースを検討する際、単にエンジニアの採用しやすさだけでなく、「CopilotなどのAI支援ツールが最大限能力を発揮できる言語か」を考慮する必要があります。世界的にオープンソース資産が豊富な言語（Go, TypeScript, Rust, モダンなJavaなど）を選ぶことは、開発効率と品質の両面でメリットがあります。
2. レガシーシステムとAIの距離感
日本には多くのレガシーシステム（古いJava、VB.net、COBOLなど）が残存しています。これらをAIで保守・移行しようとする場合、学習データ不足による生成精度の限界を認識する必要があります。AIにすべてを任せるのではなく、AIが得意なモダン言語へ「翻訳」させるモダナイゼーション・プロジェクトとして進めるなど、段階的なアプローチが推奨されます。
3. 社内コードの資産化とセキュリティ
LLMは「オープンなコード」から学びます。日本企業は伝統的にコードを秘匿する傾向がありますが、汎用的なライブラリやツールに関しては、OSS（オープンソースソフトウェア）としてコミュニティに還元することも検討に値します。長期的にはそれがAIの学習データとなり、自社が利用するAIツールの精度向上という形で返ってくるからです。ただし、業務ロジックや機密情報の取り扱いには、ローカルLLMの活用やRAG（検索拡張生成）による社内ナレッジの参照など、厳格なセキュリティ設計が不可欠です。