AI時代に学ぶべき言語は？ PHP、Python、TypeScriptの「本当の」使い分けを解説

2025年10月10日JavaScript,PHP,キャリア,個人開発,機械学習

こんばんは！IT業界で働くアライグマです！

先日、私がX（旧Twitter）で下記のポストをしたところ、普段は全く反応がないのにいくつもの「いいね」をいただき、反響がありました。

【悲報】ﾍﾟﾁﾊﾟｰのワイ、職場での「AIとPHPは相性が悪い」の方針で他言語を強制的に学ぶ事態に陥る

— IT業界で働くアライグマ (@it_araiguma) July 11, 2025

この反応の大きさは、私と同じように、多くのPHPエンジニアが「自分たちの言語は、このAI時代に生き残れるのだろうか？」という、漠然とした、しかし深刻な不安を抱えていることの、何よりの証拠なのだと感じています。

本当に、AIとPHPは相性が悪いのでしょうか？そして、もしそうだとしたら、私たちはこれから、どの言語と、どのように付き合っていけばいいのでしょうか？

今日は、この根深い問いに対して、Web開発の現場を知るPjM兼エンジニアとして、私の現時点での全ての思考を、徹底的に言語化してみたいと思います。

なぜ「AIとPHPは相性が悪い」という言説が生まれるのか？

まず、この言説がなぜこれほどまでに広まっているのか、その背景を冷静に、そして公平に分析してみましょう。これには、いくつかの歴史的・技術的な理由が確かに存在します。

理由1：AI・機械学習エコシステムの圧倒的な差

これは、最も決定的で、誰もが認めざるを得ない事実です。AI、特に機械学習やデータサイエンスの分野では、Pythonがデファクトスタンダード（事実上の標準）としての地位を、長年にわたって築き上げてきました。

• Python: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Pandasといった、AI・機械学習のための巨大なライブラリ群が存在し、世界中の研究者や開発者が、日々そのエコシステムを拡大させています。AIに関する最新の論文が発表されれば、その実装コードは、まず間違いなくPythonで公開されます。
• PHP: Webアプリケーションを構築するためのフレームワーク（Laravel, Symfonyなど）は世界トップクラスに充実していますが、AI・機械学習の分野では、残念ながらPythonに匹敵するライブラリやコミュニティは存在しません。

このエコシステムの差が、「AI開発 = Python」という強力なイメージを作り上げ、「PHPはAI開発には向いていない」という言説の最大の根拠となっています。

理由2：型システムと、AIの「解釈しやすさ」

次に、言語の「型」の歴史が関係します。

• PHPの歴史: PHPは、Webの黎明期から存在する、非常に柔軟な動的型付け言語として発展してきました。もちろん、近年のPHP（特にPHP 7以降）では、型宣言が導入され、非常に堅牢なコードが書けるようになっています。しかし、世の中には、まだ古いスタイルのPHPで書かれたコード資産も多く存在します。
• AIと静的型付け: 一方、TypeScriptや、近年のPython（型ヒント）のような静的型付け、あるいは型ヒントが充実した言語は、AIにとって「コードの意図を解釈しやすい」という側面があります。関数の引数や戻り値の「型」が明記されていることで、AIはコードの構造をより正確に理解し、精度の高いコード補完や、的確なリファクタリングの提案がしやすくなるのです。

この「AIによるコード解釈のしやすさ」という観点で、静的型付け言語に比べて、PHPが不利に見えてしまうことがある、というのも事実です。

理由3：トレンドとコミュニティの規模

身も蓋もない話ですが、「今、何が流行っているか」というトレンドも、言語の印象を大きく左右します。現在、AI関連の話題で最も頻繁に登場するのは、間違いなくPythonです。これにより、学習リソース、技術記事、コミュニティの規模でPHPは劣勢となり、「AIをやるなら、まずはPythonから」という空気が醸成されています。

反論：「Web開発」の現場では、話が全く別である

さて、ここまでは「AIとPHPは相性が悪い」と言われる理由を、客観的に分析してきました。しかし、PjMとして、そしてLaravelを愛する一人のWebエンジニアとして、私はここで明確に反論したいと思います。

それは、「AIに、何をさせるのか？」という、目的の解像度を上げた時に、景色は全く違って見える、ということです。

私たちの仕事は、「AI（機械学習モデル）をゼロから研究・開発すること」でしょうか？

おそらく、ほとんどのWebエンジニアの答えは「No」でしょう。

私たちの仕事は、「既存のWebサービス（Laravelなどで作られた）の開発を、AIに手伝わせ、生産性を上げること」です。

この文脈においては、話は全く異なります。CursorやGemini Code、あるいはGitHub Copilotといった最新のAIコーディングツールは、PHPのコードも、Laravelのフレームワークのお作法も、驚くほど深く理解しています。

実際に、私がLaravelプロジェクトでSanctumの認証機能を実装する際、AIは極めて自然で、質の高いコードを提案してくれました。モデルやコントローラーの雛形作成、テストコードの自動生成といったタスクにおいて、PHPだからといって、他の言語に比べて著しく生産性が落ちると感じたことはありません。

つまり、「AIモデルを作る」のと、「AIにアプリ開発を手伝わせる」のとでは、求められる言語の相性は全く違うのです。前者の世界ではPythonが王者ですが、後者の世界では、PHPも全く引けを取らない、強力なパートナーとなり得るのです。

それでも知っておきたい「AIと特に相性が良い」言語たち

とはいえ、「PHPだけで大丈夫」と思考停止するのも、エンジニアとして健全な姿勢とは言えません。これからの時代を生き抜くためには、自分の主軸言語に加え、他の選択肢を知っておくことが、あなたのキャリアを大きく広げてくれます。

ここでは、「AIとの協働」という観点で、特に注目すべき言語を2つ、その特徴と学ぶべき理由を深掘りします。

Python：AI時代の「ラテン語」

やはり、Pythonの存在は無視できません。AI時代の「世界共通語」、あるいは学術の世界で長く使われた「ラテン語」のような存在です。

• なぜ学ぶべきか？: もしあなたが、Webアプリ開発だけでなく、「機械学習の仕組みそのもの」や「データ分析」といった領域に少しでも足を踏み入れたいのであれば、Pythonの学習は必須です。Webアプリに簡単なレコメンド機能を実装したり、ユーザーの行動データを分析したりといったタスクでは、Pythonの豊富なライブラリが絶大な力を発揮します。
• PjMとしての視点: AI関連のプロジェクトで、データサイエンティストや機械学習エンジニアと円滑にコミュニケーションを取るためには、Pythonの基本的な文法や、主要なライブラリ（Pandas, NumPyなど）の名前を知っているだけでも、信頼関係が大きく変わってきます。

JavaScript / TypeScript：全てを繋ぐ「世界最大勢力」

Webの世界において、JavaScriptのエコシステムは他の追随を許しません。そして、その静的型付け版であるTypeScriptは、AIとの相性という点で、極めて優れた特性を持っています。

• なぜ学ぶべきか？: フロントエンド（Vue, React）、バックエンド（Node.js）、そしてブラウザ上でAIを動かすライブラリ（TensorFlow.jsなど）まで、全てをJavaScriptのエコシステムで完結させることが可能です。この「Full-Stack JavaScript」という考え方は、特に個人開発やスタートアップにおいて、開発の速度と効率を最大化します。
• TypeScriptの優位性: TypeScriptの静的型付けは、AIにとって最高の「道しるべ」です。AIは、コード内の変数や関数の「型」が分かることで、より正確な補完や、安全なリファクタリングを提供できます。これは、大規模で複雑なアプリケーションを開発する際の、品質と生産性を劇的に向上させます。あなたがPHPに型宣言をしっかり書くことを意識しているなら、TypeScriptの考え方は、非常にスムーズに受け入れられるでしょう。

まとめ：言語の「相性」よりも、あなたの「目的」が重要

「AIとPHPは相性が悪い」という言葉は、文脈を無視した、あまりにも乱暴な言説です。

• AIモデルを研究・開発したいなら、Yes。迷わずPythonを学ぶべきです。
• Webアプリケーション開発を、AIで効率化したいなら、No。あなたが愛するPHPとLaravelは、今でも最高のパートナーです。

大切なのは、世間のトレンドに流され、漠然とした不安を抱くことではありません。「自分は、AIを使って、何を成し遂げたいのか？」という、あなた自身の「目的」を明確にすることです。

その上で、自分の主軸言語を深く愛し、同時に、PythonやTypeScriptといった「AI時代の公用語」にも敬意を払い、その基礎を学んでおく。このバランス感覚こそが、これからのAI時代を生き抜くエンジニアにとって、最も重要なスキルセットなのではないかと、私は考えています。