Azureで提供されるAIサービスの全体像・主なサービス9つを解説

Azureは、クラウドで利用できるAI（人工知能）のサービスを拡充させています。

第3次AIブームとして2000年代の初頭頃から多様な取り組みが活発になり、ビジネスやデータサイエンスの分野で、実用化が進められるようになりました。技術動向の変化に応じて、Azureもまた最先端のAIサービスの追加やアップデートを積極的に行っています。

本記事では、AI開発に集中するための環境構築・検証を行ってくれるサービスや、各サービスについて学ぶための試験について紹介します。

Azureの概要やメリットについては、下記の記事で解説しています。ぜひ本記事と併せてご覧ください。
Microsoft Azureとは｜何ができる？入門内容からわかりやすく解説

Azureで提供されるAIサービスの全体像

まずAzureのAIサービスを対象者、メリット、サービスの種類から整理します。

Azureで提供されるAIサービスの対象者

AIサービスを利用したビジネスやデータサイエンスのシステム開発には、さまざまな人材が関わります。経済産業省が課題解決型AI人材育成の「AI Quest」で提示したように、AIサービスに関わる人材には、技術理解をビジネスに翻訳するような能力が求められます。広義ではあらゆる開発者がAIを理解して、実際のソリューションに活用できることが理想といえるでしょう。

したがって、AIに特化したデータサイエンティスト、AIエンジニア、機械学習（ML）エンジニアなど専門的な職種の人材とともに、アプリケーション開発者全般、そしてAIを採用したビジネスを拡大する役割の営業部門やマーケティング部門を巻き込む必要があります。

このうちAzureが展開するAIサービスは、データサイエンティストや機械学習エンジニアに先端的な環境を提供します。さらにGUIによる直感的な操作を実現しているため、専門外の開発者も対象としています。

データサイエンティストには、オープンソースによる人気の高いフレームワークと連携することによって、高度な数学や統計処理にも応えられる環境を提供します。機械学習エンジニアに対してはDevOpsの環境を整備し、実験とトレーニングを繰り返して機械学習の精度を上げるAzure Machine Learningのサービスがあります。

AIのプロフェッショナルを対象としつつ、一般的な開発者も、これまでの延長線上で直感的にアプリケーションにAIサービスを追加できることが特長です。

Azureで提供されるAIサービスを利用するメリット

MicrosoftではSAPなど外部のソリューションに対して、社内で実証した後でサービスを提供しています。AzureのAIサービスも社内で実証済みです。Microsoftの社内で蓄積されたノウハウおよび最適化された技術で、サービスを使用できます。

また、Azureの強みであるエンタープライズビジネス向けのインフラストラクチャーや、世界に拡がるリージョンの利用、幅広いコンプライアンスに対応した堅牢なセキュリティを利用できます。このようなAIを搭載したシステムに対する理解、機密性の確保、統合された管理機能によって、信頼性の高いAIサービスの導入を実現します。
ガートナーでは2020年2月に「Magic Quadrant」のレポートで、マイクロソフトをAIサービスのリーディングカンパニーのひとつとして位置づけました。

Microsoftの強みとして、まずトレーニングが必要な機械学習とともに、学習済みのサービスを提供していることが評価されました。この優位性によって、市場で最も包括的なAIサービスのひとつとしています。その他の強みとしては、導入の選択肢がAzureだけでなく他のクラウドやオンプレミスなど幅広いこと、自然言語サービスにおいて最大級ともいえる多言語を採用していることが挙げられます。

Azureで提供される主なサービス9選・一覧

ここからは、Azureの代表的な9つのサービスについて紹介していきます。

Azure Cognitive Services

Azure Cognitive Servicesは、ビジネスの実用面における認知（コグニティブ）に特化したAIサービスです。ガートナーが評価している通り、学習済みのAIサービスを提供しているところに特長があります。以下のような、広範囲のサービスが用意されています。

言語処理関連のAIサービス

テキストの読み上げや翻訳機能のImmersive Reader、アプリケーションやボット、IoTなどに自然言語処理を組み込むLanguage Understanding、FAQ機能のQnA Maker、テキストからキーフレーズなどを抽出するText Analytics、70種以上の言語でリアルタイムの翻訳を行うTranslatorがあります。

音声処理関連のAIサービス

音声を検索可能なテキストに書き起こすSpeech to Text、逆にテキストから滑らかな発音の音声を生成するText to Speech、音声をリアルタイムで翻訳するSpeech Translation、音声から話者を認識するSpeaker Recognition（プレビュー版）が音声処理関連のAIサービスです。

画像・動画処理関連のAIサービス

画像と動画を分析するAIサービスのComputer Visionは、製造業や小売業など特定の導入ケースに合わせてカスタマイズされています。人間の顔や表情を検出するFace、ドキュメントのフォームを認識してテキストや構造などを抽出するForm Recognizer、OCRの手書き文字やデジタルインクを読み取るInk Recognizer（プレビュー版）、映像をインデックス化するVideo Indexerのように、ビジュアル関連のさまざまな用途にわたってAIサービスを拡充しています。

意思決定関連のAIサービス

経営の意思決定に関連する売上や販売の予測などの他、異常検知やカスタマイズの分野です。Anomaly Detectorは問題を検出し、Metrics Advisor（プレビュー版）はパフォーマンスを監視します。Content Moderatorはテキストなどから不快感のあるコンテンツを検出し、Personalizerはユーザーに最適なカスタマイズを行うAIサービスです。

Azure Cognitive Search

Azure Cognitive Search は、AI サービスを組み込んだクラウド検索サービスです。BingやOfficeで使われていた自然言語処理に加えて、音声や映像など非構造化データに対して高速なインデックス化を行い、検索可能にします。

Azure Machine Learning

機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、さまざまな処理と保存の自動化、分析結果を追跡、総合的な管理環境を提供します。Azure Machine Learningの特長は、GUIによる直感的な操作ができることです。SDKを使用してPythonもしくはR言語のコードを記述して処理を行うことも可能ですが、Azure Machine LearningデザイナーもしくはAzure Machine Learning Studio（classic）による直感的な操作を備えています。

Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning StudioはAzure Machine Learningを実行するインターフェースのうち、GUIによる直感的な操作ができるプラットフォームツールです。SDKのように開発環境へのインストール作業も不要で、スタジオに統合されているJupyter Notebook にコーディングして、ジョブ実行が可能です。

また実行メトリックをグラフやヒートマップなどへの視覚化もできます。開発環境で行っていた作業をAzureのGUI上で行えるため、従来エンジニアが行ってきた環境構築の負担を減らし、開発に集中できるサービスです。

Azure Machine Learning デザイナー

Azure Machine LearningデザイナーはAzure Machine Learningにおいて、コーディングをすることなく機械学習のワークフローを作成できるサービスです。Azure Machine Learning Studioはコーディングを行う開発者向けに負担を軽減するサービスでしたが、Azure Machine Learningデザイナーはコーディングすら不要となります。データセットと処理内容をドラッグ&ドロップでフローチャートをつくるだけで使えるサービスです。

Azure Databricks

Apache Sparkベースで分析を行うための分散処理ソリューションで、Databricksの環境をAzure上に自動的にセットアップします。Azureに最適化され、ソリューションを組み合わせて多様なアーキテクチャを構成できます。大企業でビッグデータの分析を行うときに信頼性の高い処理を確保し、共同作業のできる環境を構築します。

Data Science Virtual Machines（DSVM）

DSVMはデータサイエンス、AIの機械学習を目的としてプロビジョニングされたクラウド上の仮想マシンです。以下2つの仮想マシン用テンプレートがあります。

• Data Science Virtual Machine - Windows 2019
• Data Science Virtual Machine - Ubuntu 20.04

Windows、またはLinux（Ubuntu）の仮想マシンにAzure Machine Learning SDKおよびCLIのような頻度の高いツールを事前にインストールされた状態でデプロイできます。どちらか使い慣れているOSのテンプレートを選択してください。こちらを使えば実運用に向けたセットアップの負荷を軽減できます。

ONNX

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、さまざまなフレームワーク（TensorFlowなど）のモデルをONNX形式に変換できるサービスです。従来はフレームワークと実行環境の組み合わせごとに、最適な構築をする必要がありました。ONNX形式に変換することで組み合わせを気にすることなく、さまざまなプラットフォームやデバイスで実行できます。

Azure Machine LearningでONNXモデルの実行や管理を行えるので、任意のフレームワークにて実装したモデルをAzureに移すことでONNXへの変換、モデル実行、管理、監視をワンストップで行うことも可能です。

Azure Bot Service

Azure Bot Serviceはボット開発用の統合環境です。SDKを用いてのコーディングもしくはGUIによるコーディングなしのボット開発ができます。またCognitive Servicesとの連携も可能です。Cognitive Servicesによる学習済みモデルを使用できるので、Microsoft TeamsやWebページにセットしたボットの質問対応を高品質化させることも容易になります。

Azure Form Recognizer

Azure Form Recognizerはドキュメントの情報を正確に取り出せるAIサービスです。領収証、レシート、カードなどドキュメントの内容を学習させておくことで、読み込ませた際に必要な情報を抽出できます。それだけでなく、経理や分析、また別のサービスと組み合わせることで契約の自動化などにも使えるので、人が行う作業を大幅に効率化できます。

Azure Cognitive Search

Azure Cognitive Search （旧称 Azure Search）はAI機能が組み込まれた全文検索サービスです。Google検索エンジンのように、ユーザーが入力したキーワードに対して、関連するテキストやコンテンツの検索結果を表示できます。AIによって画像内に書かれている文字の解析や、文章のあいまい検索、文字入力のオートコンプリートなどの機能も備わっています。

Azure AIの「できること・使い方」を学ぶ・Azure認定資格

AzureのAIサービスを紹介してきましたが、より詳しく知りたいと思った方はAzureの認定資格試験に挑戦してみてはいかがでしょうか。Azureは初心者向けに以下3つの試験が用意されています。

AzureのAIサービスについて学びたいのであれば、AI-900を受験してみましょう。Microsoftの公式ページに用意されているラーニングパスで試験内容について学習できます。

まとめ

AIサービスは開発環境の準備、開発、試験とさまざまなプロセスが必要になりますが、AzureのAIサービスを用いることで開発に注力できます。Azureの豊富なリソースから、より便利なAIサービスが登場することに期待しましょう。