機械学習やAI開発でScalaとVB.NETのどちらを選ぶべき？関数型言語の強力さとレガシー資産活用の違いを分析

機械学習やAI開発のプロジェクトを立ち上げる際、言語選定は後々の開発効率や保守性を大きく左右する重要な意思決定です。
特に「Scala」と「VB.NET」という、性質の大きく異なる2つの言語を比較検討する場面では、単純な機能比較だけでは判断がつきにくいのが実情です。

Scalaは関数型プログラミングとオブジェクト指向を融合させた言語で、Apache SparkをはじめとするビッグデータやAI開発の基盤技術との親和性が高く、並行処理や不変性を重視した堅牢なコード設計が可能です。
一方でVB.NETは、.NET Framework上で長年培われてきたエンタープライズ資産との連携に強みを持ち、既存の業務システムやレガシーコードを活かしながらAI機能を段階的に組み込みたい場合に選択肢となり得ます。

この記事では、以下の観点からScalaとVB.NETを多角的に比較し、それぞれの言語がどのようなプロジェクトに適しているのかを論理的に整理していきます。

• 関数型言語としてのScalaが持つ強力な型システムと並行処理能力
• VB.NETが持つ既存資産との統合性および学習コストの低さ
• 機械学習ライブラリやフレームワークとのエコシステムの違い
• チーム構成やプロジェクト規模に応じた最適な選択基準

技術的な優劣だけでなく、開発チームのスキルセットやプロジェクトの背景まで踏まえた実践的な判断材料を提供することを目指します。

機械学習・AI開発における言語選定の重要性とは

機械学習やAI開発のプロジェクトにおいて、プログラミング言語の選定は単なる好みの問題ではなく、開発期間、保守性、そしてチームの生産性に直結する経営的な判断事項です。
特に近年はビッグデータ処理やモデルの並列学習など、計算資源を効率的に扱う必要性が高まっており、言語が持つ設計思想そのものがプロジェクトの成功確率を左右すると言っても過言ではありません。

本記事では、関数型言語として注目されるScalaと、エンタープライズ領域で長年の実績を持つVB.NETという、性質の異なる2つの言語を軸に比較検討を行います。

なぜプログラミング言語の選択がプロジェクトの成否を左右するのか

プログラミング言語の選択は、コードの可読性や保守コストだけでなく、利用できるライブラリのエコシステム、実行時のパフォーマンス、そしてチームメンバーの学習コストにまで波及します。
特に機械学習・AI開発の領域では、以下のような要素が言語選定の巧拙によって大きく変動します。

• モデルの学習・推論にかかる処理速度
• 大規模データを扱う際の並列処理のしやすさ
• 既存システムとの連携コスト
• 将来的な保守・拡張のしやすさ

例えば、静的型付け言語を選択すれば、コンパイル時に型エラーを検出できるため、実行時の不具合を未然に防ぎやすくなります。
一方で、開発スピードを優先する場合には、記述量の少なさや既存資産の再利用性が重視されることもあります。
このように、言語選定は単一の正解が存在するものではなく、プロジェクトの目的や制約条件に応じて論理的に判断すべき事項なのです。

ScalaとVB.NETが比較対象となる背景

ScalaとVB.NETは、一見するとまったく異なる文脈で語られる言語です。
Scalaは関数型プログラミングの思想を色濃く反映し、Apache Sparkなどのビッグデータ処理基盤との親和性から、AI開発の最前線で採用されるケースが増えています。

対してVB.NETは、Microsoftの.NETエコシステムに根差した言語であり、長年にわたって企業の業務システム開発を支えてきた実績があります。
VBAからの移行のしやすさや、既存の.NET資産との統合のしやすさから、レガシーシステムを抱える企業がAI機能を段階的に導入する際の選択肢として検討されることが少なくありません。

両者は開発思想もエコシステムも大きく異なるため、単純な性能比較だけでは本質的な違いを捉えることができません。
次章以降では、それぞれの言語が持つ技術的特性を掘り下げながら、機械学習・AI開発という文脈における適性を論理的に整理していきます。

Scalaとは何か?関数型言語としての特徴を解説

Scalaは「Scalable Language」の略称であり、その名の通り小規模なスクリプトから大規模な分散システムまで対応できるスケーラビリティを備えた言語です。
JVM(Java仮想マシン)上で動作するため、Javaとの相互運用性が高く、既存のJavaライブラリ資産をそのまま活用できる点も実務上の大きな利点となっています。

機械学習・AI開発の文脈では、後述するApache Sparkとの親和性の高さから、データエンジニアリングやビッグデータ処理の基盤言語として広く採用されています。

関数型プログラミングとオブジェクト指向の融合

Scalaの最大の特徴は、関数型プログラミングとオブジェクト指向プログラミングという、2つの異なるパラダイムを一つの言語の中で自然に融合させている点にあります。

関数型プログラミングでは、関数を第一級オブジェクトとして扱い、副作用を極力排除した不変(イミュータブル)なデータ構造を基本とします。
これにより、並列処理を行う際にデータ競合が発生しにくく、予測可能な挙動を実現しやすくなります。

// 不変なリストに対してmapを適用する例
val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5)
val squared = numbers.map(n => n * n)
println(squared)  // List(1, 4, 9, 16, 25)

上記のように、元のリストを変更せず新しいリストを生成するというスタイルは、機械学習パイプラインにおけるデータ変換処理と非常に相性が良い設計思想です。

静的型付けによる堅牢性と型推論

Scalaは静的型付け言語でありながら、強力な型推論の仕組みを備えているため、明示的な型宣言を省略しても多くの場合コンパイラが型を正しく推論してくれます。
これにより、静的型付けの安全性を保ちながら、動的型付け言語に近い記述の簡潔さを両立させています。

コンパイル時に型の不整合を検出できるため、機械学習モデルへの入力データの形式ミスや、パイプライン処理における型の取り違えといった不具合を、実行前の段階で洗い出せる点は大きな強みです。
特にチーム開発においては、型定義そのものがドキュメントとしての役割を果たし、コードレビューの効率化にも寄与します。

Apache Sparkとの親和性

Scalaが機械学習・AI開発の領域で存在感を示している最大の理由は、分散処理フレームワークであるApache SparkがScalaで実装されている点にあります。
SparkはScala、Java、Python、Rといった複数の言語向けAPIを提供していますが、Scala APIが最もネイティブに近く、パフォーマンス面でも優位性を持つケースが多く見られます。

大規模なデータセットに対する前処理や特徴量エンジニアリングをSpark上で実行する際、Scalaを用いることで以下のようなメリットが得られます。

• Sparkの内部実装と同じ言語であるため、追加のオーバーヘッドが少ない
• 型安全性を保ったままデータフレーム操作が可能
• 関数型スタイルによる宣言的なデータ変換パイプラインの記述

このように、Scalaは単なる汎用プログラミング言語としてだけでなく、ビッグデータ処理基盤と一体化した存在として、AI開発の現場で選ばれる理由を持っているのです。

VB.NETとは何か?.NETエコシステムとレガシー資産の強み

VB.NETは、Microsoftが提供する.NETプラットフォーム上で動作するオブジェクト指向プログラミング言語です。
BASIC言語の流れを汲む平易な構文を持ちながら、.NET Frameworkおよび.NET(旧称.NET Core)が提供する強力なクラスライブラリ群を活用できる点が特徴です。

C#と共通の中間言語(CIL)にコンパイルされるため、実行時のパフォーマンスはC#とほぼ同等であり、言語仕様の違いは主に構文レベルにとどまります。
機械学習・AI開発という文脈においては、最先端の研究用途よりも、既存の業務システムへAI機能を組み込む場面での活用が想定される言語です。

.NET Frameworkとの統合性

VB.NETの最大の強みは、.NET Frameworkおよび.NETエコシステム全体との高い統合性にあります。
ML.NETというMicrosoft公式の機械学習フレームワークを利用すれば、VB.NETからでも回帰分析や分類、クラスタリングといった基本的な機械学習タスクを実装することが可能です。

' ML.NETを用いた予測処理の呼び出しイメージ
Dim mlContext As New MLContext()
Dim model = mlContext.Model.Load("model.zip", modelInputSchema)
Dim predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine(Of InputData, OutputData)(model)
Dim result = predictionEngine.Predict(inputData)

このように、既存の.NETアプリケーションの中に機械学習の推論処理を組み込む際、言語やランタイムを切り替える必要がなく、シームレスに統合できる点は実務上大きな利点となります。

エンタープライズ開発における採用実績

VB.NETは2000年代初頭から現在に至るまで、金融機関や製造業、公共機関といった大規模なエンタープライズシステムの開発現場で採用され続けてきた実績があります。
特に業務ロジックが複雑化した基幹システムの多くは、長年の改修を経てVB.NETによって構築・保守されているケースが少なくありません。

こうした背景から、VB.NETは以下のような特性を持つプロジェクトとの相性が良いと言えます。

• 既存の基幹システムへAI機能を段階的に追加したい
• システム全体を一から刷新するリスクを避けたい
• 保守担当者のスキルセットがVB.NET中心である

新規性よりも安定性と継続性を重視する現場において、VB.NETは依然として合理的な選択肢であり続けています。

VBAからの移行のしやすさ

Excel VBAなどでマクロ開発の経験を持つエンジニアにとって、VB.NETへの移行は比較的スムーズに行えるという特徴があります。
両者は構文の系統が近く、変数宣言や条件分岐、ループ処理といった基本的な文法に共通点が多いためです。

業務部門でVBAによる自動化ツールを内製してきた企業が、その資産や人材のスキルを活かしながら本格的なアプリケーション開発やAI機能の実装へとステップアップする際、VB.NETは学習コストを抑えつつ移行できる現実的な選択肢となります。
関数型言語であるScalaのように新たなパラダイムを一から学ぶ必要がない点は、既存人材を活用したい企業にとって見逃せないメリットです。

機械学習・AI開発におけるScalaのメリットとデメリット

これまで解説してきたScalaの言語仕様を踏まえたうえで、機械学習・AI開発という具体的な文脈における利点と課題を整理していきます。
技術選定においては、理想的な特性だけでなく、導入に伴うコストや制約も同時に評価する必要があります。

並列処理・並行処理性能の高さ

Scalaは並列処理・並行処理を安全かつ効率的に記述できる言語設計を備えています。
Akkaに代表されるアクターモデルベースのライブラリを活用すれば、複数のプロセスやスレッド間でのメッセージパッシングを通じて、状態の共有によるデータ競合を避けながら並行処理を実装できます。

機械学習・AI開発においては、大量のデータを分散処理したり、複数のモデルを並行して学習・推論させたりする場面が多く存在します。
Scalaの不変なデータ構造と組み合わせることで、以下のようなメリットが得られます。

• スレッドセーフなコードを自然に記述しやすい
• CPUコア数の増加に応じたスケーラビリティを確保しやすい
• 分散システムにおける障害耐性を設計に組み込みやすい

こうした特性は、単一マシンでの処理にとどまらず、クラスタ環境での大規模な学習ジョブを扱う際に特に効果を発揮します。

機械学習ライブラリとのエコシステム

Scalaの機械学習・AI開発における強みは、Apache Sparkの機械学習ライブラリであるMLlibとの連携にあります。
MLlibを用いることで、回帰、分類、クラスタリング、協調フィルタリングといった主要なアルゴリズムを、分散処理基盤の上でそのまま実行できます。

一方で、PythonのTensorFlowやPyTorch、scikit-learnといったエコシステムと比較すると、Scala単体で完結する機械学習ライブラリの選択肢は限られているのが実情です。
深層学習の最新研究や事前学習済みモデルの多くはPython向けに提供されるため、Scalaを主軸に据える場合でも、Python連携やモデルサービングの部分でPythonエコシステムに依存せざるを得ない場面が出てきます。

用途	主なScala向け選択肢	備考
分散データ処理	Spark MLlib	ビッグデータとの親和性が高い
深層学習	DeepLearning4j	Python系ほど活発ではない
モデルサービング	Sparkの推論API	別途Pythonとの連携も検討される

学習コストの高さという課題

Scalaを機械学習・AI開発に採用する際の最大の障壁は、言語自体の学習コストの高さにあります。
関数型プログラミングの概念、すなわち高階関数、モナド、パターンマッチングといった抽象的な概念を理解する必要があり、オブジェクト指向言語のみに慣れたエンジニアにとっては習得までに一定の時間を要します。

また、型システムが強力である反面、複雑な型パズルに陥りやすいという指摘もあり、チーム全体のスキルレベルが揃っていない場合、コードの可読性がかえって低下するリスクも存在します。
導入を検討する際は、こうした学習コストを踏まえたうえで、チームの技術力とプロジェクトの期間的余裕を総合的に判断することが重要です。

機械学習・AI開発におけるVB.NETのメリットとデメリット

続いて、VB.NETを機械学習・AI開発の文脈で採用する場合のメリットとデメリットを整理します。
Scalaとは対照的な特性を持つ言語であるため、比較を通じてそれぞれの立ち位置がより明確になるはずです。

既存システムとの統合しやすさ

VB.NETの最大のメリットは、既存の.NET資産や業務システムとの統合が容易な点にあります。
すでにVB.NETで構築された基幹システムがある場合、新たに別言語のランタイムやAPI連携基盤を構築することなく、同一ソリューション内に機械学習の推論処理を組み込むことができます。

具体的には、以下のようなケースで統合のしやすさが強みとなります。

• 既存のデータベース接続やビジネスロジックをそのまま再利用できる
• 社内システムの認証基盤やUIフレームワークと自然に連携できる
• 開発・運用チームが新たな言語やインフラを学習する必要がない

このように、ゼロからシステムを構築するのではなく、既存の資産を土台としてAI機能を段階的に付加していきたい場合、VB.NETは合理的な選択肢となります。

機械学習関連ライブラリの少なさ

一方で、VB.NETを機械学習・AI開発に採用する際の大きな課題が、利用可能なライブラリの少なさです。
前章で触れたML.NETは基本的な機械学習タスクをカバーしていますが、PythonのTensorFlowやPyTorchが持つような、最新の深層学習モデルや研究成果への即応性という点では見劣りします。

項目	VB.NET(ML.NET)	Python系ライブラリ
対応アルゴリズム	回帰・分類など基本的なもの中心	深層学習まで幅広く対応
コミュニティの活発さ	限定的	非常に活発
学習済みモデルの入手性	少ない	豊富

このため、高度な自然言語処理や画像認識などを実装する場合、VB.NET単体で完結させることは難しく、Pythonで学習したモデルをONNX形式などに変換して読み込む、といった間接的なアプローチが必要になるケースが多く見られます。

パフォーマンス面での制約

VB.NETは.NETランタイム上で動作するため、実行速度自体はC#と同等であり、一般的な業務アプリケーションとしては十分な性能を発揮します。
しかし、機械学習における大規模な行列演算や並列分散処理という観点では、Scalaが持つようなビッグデータ処理基盤との一体化した強みを持ち合わせていません。

大量のデータを扱う学習処理を伴う場合、VB.NET単体で対応しようとすると処理時間がボトルネックになりやすく、結果的に専用の計算基盤やPythonベースの処理系へ処理を委譲する設計が必要になることも少なくありません。
したがって、VB.NETを選ぶ際は、扱うデータ規模や求められる処理速度を事前に見極めておくことが重要です。

ScalaとVB.NETのコード比較で見る違い

ここまで両言語の特性を個別に見てきましたが、実際のコードを比較することで、設計思想の違いがより具体的に見えてきます。
本章では、型システムと例外処理、そして並列処理の記述方法という2つの観点から、両言語のコードを比較していきます。

型システムと例外処理の違い

Scalaは、例外を用いたエラーハンドリングに加えて、Option型やEither型といった代数的データ型を用いることで、エラーの可能性を型システムの中に明示的に組み込むことができます。
これにより、値が存在しない可能性や失敗の可能性を、コンパイル時に呼び出し元へ強制的に意識させることが可能です。

// Option型を用いてnullを排除したエラーハンドリング
def parseInput(value: String): Option[Int] = {
  value.toIntOption
}

parseInput("123") match {
  case Some(v) => println(s"変換成功: $v")
  case None    => println("変換に失敗しました")
}

一方、VB.NETは伝統的な例外処理の仕組みであるTry...Catch構文を用いてエラーを扱います。
null許容型やNullable型を活用することで一定の安全性は確保できますが、Scalaのように型システムそのものに失敗の可能性を組み込む設計にはなっていません。

' Try-Catchを用いた例外処理
Try
    Dim value As Integer = Integer.Parse(inputText)
    Console.WriteLine("変換成功: " & value)
Catch ex As FormatException
    Console.WriteLine("変換に失敗しました")
End Try

両者を比較すると、Scalaは「失敗しうる処理」を型として表現し、コンパイラによるチェックを受けられる点が特徴的です。
対してVB.NETは、実行時に例外が発生するまでエラーの有無を検知できないという違いがあります。

並列処理の記述方法の違い

並列処理の記述方法にも、両言語の設計思想の違いが色濃く表れます。
Scalaでは、標準ライブラリのFutureを用いることで、非同期処理を簡潔に記述できます。

import scala.concurrent.Future
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global

val futureResult: Future[Int] = Future {
  // 重い計算処理を想定
  (1 to 1000000).sum
}

futureResult.foreach(result => println(s"計算結果: $result"))

VB.NETでも、.NETのTask並びにAsync/Await構文を用いることで、同様に非同期処理を記述できます。

' Async/Awaitを用いた非同期処理
Async Function CalculateSumAsync() As Task(Of Integer)
    Return Await Task.Run(Function()
                               Dim sum As Integer = 0
                               For i As Integer = 1 To 1000000
                                   sum += i
                               Next
                               Return sum
                           End Function)
End Function

両言語とも非同期処理自体は実装可能ですが、Scalaは不変なデータ構造と組み合わせることで、複数のスレッドが同一のデータを書き換えるリスクを設計レベルで排除しやすいという特徴があります。
VB.NETの場合は、可変な変数への同時アクセスを開発者自身が意識的に制御する必要があり、ロックや排他制御の実装漏れによる不具合が発生しやすい点には注意が必要です。

プロジェクト規模・チーム構成別の選択基準

ここまで技術的な特性を比較してきましたが、実際の言語選定においては、プロジェクトの性質やチームの状況といった現場の文脈を踏まえた判断が不可欠です。
本章では、具体的なプロジェクトパターン別に、ScalaとVB.NETどちらが適しているのかを整理していきます。

新規AI開発プロジェクトに向いているケース

ゼロベースで機械学習・AI開発プロジェクトを立ち上げる場合、扱うデータ量や求められる処理性能によって適した言語は変わってきます。
特に以下のような条件に当てはまる場合は、Scalaが有力な選択肢となります。

• 大規模なデータセットをバッチ処理または分散処理で扱う必要がある
• Apache Sparkなどのビッグデータ基盤をすでに利用している、または導入予定である
• 高い並行処理性能を要求されるリアルタイム性の高いシステムを構築したい
• チームに関数型プログラミングの素養を持つエンジニアが在籍している

これらの条件を満たすプロジェクトでは、Scalaの型安全性と並列処理性能を活かすことで、堅牢かつスケーラブルなシステムを構築しやすくなります。

レガシーシステム刷新プロジェクトに向いているケース

一方で、既存の業務システムを段階的に刷新しながらAI機能を組み込んでいくプロジェクトでは、VB.NETが現実的な選択肢となる場面が多く見られます。
以下のような状況が当てはまる場合、VB.NETの採用を検討する価値があります。

• 既存システムがVB.NETまたはVBAで構築されている
• システム全体の刷新ではなく、段階的な機能追加を優先したい
• 保守運用チームが.NETエコシステムに精通している
• 機械学習の適用範囲が限定的で、ML.NET程度の機能で要件を満たせる

このようなプロジェクトでは、無理に新しい言語基盤へ移行するよりも、既存資産を活かしながら着実にAI機能を組み込んでいくアプローチのほうが、開発リスクと運用コストの両面で合理的だと言えます。

チームのスキルセットから考える選定基準

技術的な適性だけでなく、実際にプロジェクトを推進するチームのスキルセットも、言語選定において軽視できない要素です。
以下の表は、チームの特性ごとにどちらの言語が適しているかを簡易的に整理したものです。

チームの特性	適した言語	理由
関数型プログラミングの経験者が多い	Scala	学習コストを抑えつつ強みを活かせる
.NET・VBA経験者が中心	VB.NET	既存スキルをそのまま活用できる
ビッグデータ処理基盤の運用経験がある	Scala	Sparkとの連携で真価を発揮できる
業務システム開発の経験が豊富	VB.NET	既存資産との統合を得意とする

どれほど技術的に優れた言語であっても、それを扱うチームの習熟度が伴わなければ、開発効率や品質は担保できません。
プロジェクトの技術要件とチームの現状のスキルセットを冷静に照らし合わせることが、失敗しない言語選定の第一歩となります。

ScalaとVB.NETどちらを選ぶべきか?判断フローチャート

これまでの比較を踏まえ、本章では実際の意思決定プロセスに落とし込めるよう、判断の流れを整理していきます。
技術的な優劣ではなく、プロジェクトの前提条件に応じた論理的な選択を行うことが重要です。

判断の流れは、大きく分けて以下のステップで進めるとよいでしょう。

1. 既存資産の有無を確認する:既存システムがVB.NETまたはVBAで構築されているかどうかを確認します。既存資産が存在し、それを活かしたい場合はVB.NETが優先候補となります
2. データ規模と処理性能の要件を確認する:大規模データの分散処理や高い並行処理性能が求められる場合は、Scalaが有力な候補となります
3. チームのスキルセットを確認する:関数型プログラミングの経験者が多いか、あるいは.NETエコシステムに精通した人材が中心かによって、習得コストの低い言語を選ぶことができます
4. 利用したい機械学習エコシステムを確認する:Apache Sparkとの連携が前提であればScala、ML.NET程度の機能で十分であればVB.NETという判断が可能です
5. 開発スケジュールと予算を確認する:新しい言語の習得期間を確保できるか、既存人材で開発を完結させる必要があるかを見極めます

このように、単一の指標だけで判断するのではなく、複数の観点を段階的に確認していくことで、プロジェクトの実情に即した合理的な選択が可能になります。

判断基準を整理したチェックリスト

最後に、これまで解説してきた判断基準を一覧化したチェックリストとして整理します。
以下の項目のうち、当てはまる数が多いほうの言語が、そのプロジェクトにとって適した選択肢である可能性が高いと言えます。

判断項目	Scalaが適するケース	VB.NETが適するケース
既存システムの基盤	JVM系またはゼロベース	VB.NETまたはVBA中心
データ規模	大規模・分散処理が前提	中小規模で十分
チームの経験	関数型プログラミング経験あり	.NETエコシステムに精通
機械学習基盤	Apache Sparkとの連携が前提	ML.NETで要件を満たせる
開発の目的	新規のAI基盤構築	既存システムへの機能追加

このチェックリストはあくまで一般的な傾向を示す指標であり、実際のプロジェクトでは複数の要素が複雑に絡み合うケースも少なくありません。
あくまで判断材料の一つとして活用し、最終的にはプロジェクトの目的や制約条件を総合的に考慮したうえで意思決定を行うことをおすすめします。

まとめ:機械学習・AI開発における最適な言語選択とは

本記事では、機械学習・AI開発という文脈において、ScalaとVB.NETという性質の異なる2つの言語を多角的に比較してきました。
両者はどちらも「優れた言語」でありながら、その強みを発揮する領域が明確に異なるという点が、今回の比較を通じて浮き彫りになったのではないでしょうか。

Scalaは、関数型プログラミングとオブジェクト指向を融合させた設計思想のもと、静的型付けによる堅牢性と、Apache Sparkとの高い親和性を武器に、大規模データの分散処理や高い並行処理性能を要求されるプロジェクトにおいて真価を発揮します。
特に新規にAI開発基盤を構築する場合や、ビッグデータ処理を前提としたシステムを設計する場合には、有力な選択肢となるでしょう。
一方で、関数型プログラミングという新しいパラダイムの習得コストは決して低くなく、チームのスキルセットによっては導入のハードルが高くなる点も見過ごせません。

対してVB.NETは、.NETエコシステムとの高い統合性を活かし、既存の業務システムやVBA資産を土台としながら、ML.NETなどを用いて段階的にAI機能を組み込んでいくアプローチに適しています。
新規性や最先端の研究成果への即応性という点ではScalaに劣るものの、既存資産を活かしながら開発リスクと学習コストを抑えられるという点は、レガシーシステムを抱える多くの企業にとって現実的かつ合理的な選択肢となります。

両言語の比較を通じて重要なのは、どちらか一方が絶対的に優れているという結論ではなく、プロジェクトの目的、扱うデータ規模、既存システムの状況、そしてチームのスキルセットという複数の要素を総合的に踏まえたうえで、論理的に選定を行うという姿勢そのものです。
技術選定は感覚や流行に左右されるべきものではなく、客観的な判断基準に基づいて行われるべきものだと、私は考えています。

以下に、これまでの内容を踏まえた最終的な判断の目安を整理します。

• 大規模データの分散処理や高い並行処理性能が求められる新規プロジェクトには、Scalaが適しています
• 既存の.NET資産やVBA資産を活かしながら段階的にAI機能を導入したいプロジェクトには、VB.NETが適しています
• チームのスキルセットが関数型プログラミングに偏っている場合は、学習コストの観点からScalaが有利に働きます
• チームのスキルセットが.NETエコシステムに偏っている場合は、VB.NETによる開発が効率的です

最終的な言語選定は、本記事で紹介した判断フローチャートやチェックリストを参考にしながら、プロジェクトの背景にある制約条件と将来的な拡張性を見据えて行うことをおすすめします。
技術的な流行に流されるのではなく、自社のプロジェクトにとって何が本当に合理的な選択なのかを見極める視点こそが、機械学習・AI開発を成功に導く鍵となるはずです。