世界中で利用されている国産プログラム言語「Ruby」が、機械学習や人工知能（AI）開発の盛り上がりを前に正念場を迎えている。米Googleなどを後ろ盾に「Python」が同分野でソフトを充実させる一方で、Rubyの存在感は薄い。5月19日に開かれた「DataScience.rb ワークショップ 〜ここまでできる Rubyでデータサイエンス〜」で、Ruby開発者達は危機感をあらわにした。
「Rubyはデータサイエンスの分野で“歯抜けの状態”だ」。生物学関連のソフトウェア開発に携わる西田孝三氏は、Rubyの現状をこう評する。西田氏は芦田恵大氏、三軒家佑將氏と共同で、2016年10月から2017年2月までの2016年度Ruby Association開発助成プロジェクトの下、Rubyのデータ処理ライブラリの整備に取り組んだ。
特に不足しているのが、データの前処理に関わるソフトウエアだ。「前処理はデータサイエンスで9割の時間を費やす工程。しかし根本的な解決はできなかった」（西田氏）。Rubyの数値演算ライブラリ「daru」の改良を進めたものの、「daruが備える機能が少なく、多様なシナリオがあるデータサイエンスの現場では実用に耐えない」（同氏）。
比較対象となるのは、データサイエンスの分野でスタンダードの座にある「Pandas」だ。PythonのスクリプトをC/C＋＋でコンパイルして実行する「Cython」を利用でき、処理速度も高速だ。このPandasと同等の機能をdaruに追加するには「構造が複雑で実装コストが高すぎる」（三軒家氏）という。西田氏と共に登壇した三軒屋氏のデモでは、Pandasであれば約0.3秒で終わる処理が、daruでは約5秒かかった。「手軽に試せるところまで持って行けた」（西田氏）として一定の目的は果たしたとするものの、Pythonとの差が縮まったとは言いがたい。
PythonのライブラリをRubyで利用
Rubyの数値演算ライブラリの整備が困難なら、Pythonを利用すればよい。そう考えるのは自然な流れだ。Rubyを習得できる開発者であれば、Pythonを学ぶのはそれほど難しいことではない。しかし当然、Ruby開発者の減少を招き、Rubyの知識やソフトウエア資産を生かせない。