これまで機械学習には、高度な知識が必要とされてきたため、導入のハードルが高いと感じていた企業も少なくないでしょう。Azure Machine Learningを活用すれば、専門的な知識がないユーザーでも、素早い学習モデルの構築・展開が可能です。Azure Machine Learningの特徴やメリットを解説します。
Azure Machine Learningとは
Microsoft社が提供するAzure Machine Learningは、ノーコーディングで機械学習システムを構築できるクラウドサービスです。マウスを使って簡単に操作できるGUIが採用されているため、専門的な知識を有していない現場ユーザーでもAI開発に取り組めます。
そもそも機械学習とは、人が経験を通してさまざまな対象を認識するのと同様に、コンピューターが大量のデータから反復学習することで、特定のパターンやルールを抽出する技術を指します。これまでは、ある人物の顔をコンピューターに認識させる場合、エンジニアのプログラミングにより、判断に至るまでの手順すべてを記述して目標に導く必要がありました。
膨大なデータを素早く処理しなければならない機械学習の導入には、環境を整備するために手間もコストもかかります。しかし、Azure Machine Learningを導入すれば、機械学習モデルの構築・運用に必要な環境がクラウド上で提供されるため、素早く開発に取り掛かれるのです。
あらかじめサンプルのモデルも用意されているので、詳しい知識のないユーザーでも数値予測モデルや分類モデルが簡単に実行でき、スムーズに独自のAIが作成できますAzure Machine Learningを導入して、簡単な操作で迅速に学習モデルを構築・運用できれば、初心者でも使いながらスキルを高めていけるでしょう。
また、AIを開発する際には、コンピューターが学習しやすいようにさまざまなデータの前処理をしなくてはなりません。データの欠損やエラー値、好ましくないデータの削除など、従来エンジニアはデータの前処理に多くの時間を費やしてきました。Azure Machine Learningでは、これらの前処理がドラッグ＆ドロップの簡単な操作で実行できるため、大幅な効率化が見込めます。
近年では、マーケティングでも機械学習を取り入れるなど、活用の幅は広がりをみせています。顧客の反応を予測して最適化したプランを提案するなど、ビジネスの継続と発展のためにも機会学習に必要性を感じる業界が増えているようです。
Azure Applied AI ServicesやAzure Cognitive Servicesとの違い
Microsoft社が提供するAIサービスには、Azure Machine Learningのほかに、Azure Applied AI ServicesやAzure Cognitive Servicesなどがあります。それぞれの特徴とAzure Machine Learningと異なる点についても学んでおきましょう。
Azure Applied AI Services
Azure Applied AI Servicesは、一般的なビジネスプロセス向けに開発されたサービスであり、特定のシナリオに従った処理に適しています。AI ソリューションを数日で迅速にデプロイできるため、時間の削減に大きく貢献します。
収集したデータを加工して数値化した際の異常を監視したり、ドキュメント内の情報を抽出したりするほか、文字起こししたデータを分析して顧客満足度の向上を実現に導くなど、重要な作業で効果を発揮するサービスです。
従来、自社の状況に適したシステムを開発する際には、高度な知識と多くのリソースを投じる必要がありました。Azure Applied AI Servicesを活用すれば、エンジニア不足に課題を抱えている企業であってもスムーズに導入できるでしょう。
Azure Cognitive Services
Azure Cognitive Servicesの特徴は、既に学習済みのAIモデルを利用できる点です。本来AIの作成には、データをどのように処理するかを選択してAIに学習させ、妥当な判断が下せているかをチェックしたうえで必要に応じた修正を加える必要があります。しかし、Azure Cognitive Servicesを活用すれば、それらの工程が省略され、開発者は必要な機能を追加するだけでAIの機能を利用できるのです。
利用できるAIパーツは、検索や推定・予測、文意の理解、音声のテキスト書き起こし、画像や動画のコンテンツ分析など、人間の認知機能を模した機能が搭載されています。また、視覚情報から感情を分析することも可能です。AIの知識がないユーザーでも速やかにソリューションを構築できる点が大きな魅力といえるでしょう。
Azure Machine Learningを導入するメリット
さまざまな用途で活用できるAzure Machine Learningは、直感的な操作で簡単に学習モデルを作成できる操作性の高さがポイントです。モジュールと呼ばれる各パーツをドラッグ＆ドロップの操作でつなげていけば、学習モデルが構築できるため、開発期間の大幅な短縮が見込めます。
豊富なプログラミング言語に対応しているため、必要に応じたカスタムを加える際には、開発者が使いやすいプログラミング言語を使用できます。Azure Machine Learning用のアルゴリズムチートシートを用いれば、最適なアルゴリズムが選択できるようになっているため、初心者でも積極的に開発に取り組めるでしょう。
さらに、他のAzure サービスとの連携性にも優れているため、利便性の高さにも定評があります。従量課金制が採用されているため、スモールスタートで機械学習を開始できる点も、機械学習を初めて取り入れる企業にとっては大きな利点です。また、Azure Machine Learningで提供される、MLOps機能を使用すれば、学習モデルの迅速な開発と実働環境への素早いデプロイが実現します。
MLOpsとは、機械学習の開発者と運用者が学習モデルの実装から運用までをスムーズに進めていくため、統制した体制を構築して管理とデプロイを自動化する手法のことです。Azure Machine Learningを活用すれば、ワークフローの簡素化も実現しやすくなるでしょう。
Azure Machine Learningの活用方法
さまざまな分野で導入されているAzure Machine Learningですが、具体的にどのようなことができるのでしょうか。ここでは、Azure Machine Learningの活用方法をいくつか紹介します。
画像認識・分析
Azure Machine Learningの画像認識技術では、画像の分類や物体の検出、セグメンテーションなどを実行できます。製造業の生産ラインにおいて、組み立ての最終段階で検査官となる従業員が製品をチェックして不具合を発見すれば、結果的に非効率となってしまうでしょう。
AIの画像認識機能を用いれば、撮影した画像の仕分けや分類が可能になるため、製造業における生産ラインの不具合検出も効率よく実行できます。AIが合格・不合格を判定できるようにそれぞれの画像をセットし、必要なポイントでAIが判定を下すようにしておけば、検証工程における作業効率化だけでなく、製造工程全体の質と生産性の向上が期待できます。
すでに医療の分野では、病気の早期発見を目的として画像診断にAzure Machine Learningを活用しているといった事例もあります。
異常検知や事件・事故予防
リアルタイムなデータ分析により、クレジットカードの不正利用などの異常を検知することも可能です。通常、人が行うと困難で時間を要する分析でも、AIの機能を用いれば素早く答えを導き出せます。
産業界においては、機械設備の不具合を検出する活用方法に注目が高まっています。画像や音、振動のデータから異常を素早く検出したり、現状を分析して故障予測を把握できたりすれば、品質の向上も効率よく目指せるはずです。
また、身近な例として、迷惑メールの検出でもAIの機能は用いられています。コンピューターに迷惑メールの判断基準を学習させることで、その特徴をAIが学習してパターンを抽出し、メールの分類を行っているのです。
分析結果をもとにした予測・推測
Azure Machine Learningでは、予測を行うことも可能です。たとえば、将来販売する製品・サービスの価格を予測する場合、Azure Machine Learningに用意されている複数のサンプルから製品・サービスの特徴に合うデータを活用し、どのような機能を持った商品がどれほどの価格で販売できるかといった回帰分析により価格を予測できます。
ECサイトのおすすめ機能なども同様です。顧客が検索あるいは購入した商品データをAIが学習し、その情報を基に関連商品のデータを抽出して提示しているのです。他にも、消費電力にどれほどの負荷がかかるのかを予測するなどの活用方法もあります。
まとめ
Azure Machine Learningは、初心者でも機械学習に取り組みやすい機能が充実しています。エンジニアの負担軽減にもつながるため、今後の人手不足にも大きく貢献してくれるでしょう。機械学習を効率よく取り入れたいと考えているのなら、Azure Machine Learningを活用してみてはいかがでしょうか。
