Azure AI サービスとは
Azure AI サービスは、開発者と組織が、すぐに使用できる事前構築済みのカスタマイズ可能な API とモデルを使用して、インテリジェントで最先端の市場対応の責任あるアプリケーションを迅速に作成するのに役立ちます。 アプリケーションの例には、会話、検索、監視、翻訳、音声、ビジョン、意思決定のための自然言語処理が含まれます。
ヒント
Azure AI Studio で、Azure OpenAI、Content Safety、Speech、Vision などの Azure AI サービスをお試しください。 詳細については、「Azure AI Studio とは」をご覧ください。
ほとんどの Azure AI サービスは、REST API とクライアント ライブラリ SDK を通じて、一般的な開発言語で利用できます。 詳細については、各サービスのドキュメントを参照してください。
利用可能な Azure AI サービス
AI アプリケーションを構築するときは、次の Azure AI サービスを使用します。
| サービス | 説明 |
|---|---|
 Azure AI 検索 |
AI を利用したクラウド検索をモバイルおよび Web アプリで実現できます。 |
 Azure OpenAI |
さまざまな自然言語タスクを実行します。 |
 ボット サービス |
ボットを作成し、それらをチャネル間で接続します。 |
 コンテンツの安全性 |
望ましくないコンテンツを検出する AI サービス |
 Custom Vision |
画像認識をビジネス用にカスタマイズします。 |
 Document Intelligence |
ドキュメントをインテリジェントなデータ ドリブン ソリューションに変換します。 |
 Face |
画像内の人や感情を検出および識別します。 |
 イマーシブ リーダー |
ユーザーがテキストを読み、理解するのを支援します。 |
 Language |
業界をリードする自然言語理解機能を備えたアプリを構築します。 |
 Speech |
音声テキスト変換、テキスト読み上げ、翻訳、話者認識。 |
 Translator |
AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 以上の使用中の言語、危険にさらされている言語、消滅の危機に瀕している言語や方言を翻訳します。 |
 Video Indexer |
ご利用のビデオからアクションにつながる分析情報を抽出します。 |
 Vision |
画像と動画のコンテンツを分析します。 |
次の Azure AI サービスは提供終了を予定しています。 これらのサービスは既存のアプリケーションで引き続き使用できますが、新しい AI アプリケーションには使用されません。
| サービス | 説明 |
|---|---|
 Anomaly Detector (廃止) |
潜在的な問題を早期に特定します。 |
 Content Moderator (廃止) |
不快感を与える可能性がある、または望ましくないコンテンツを検出する。 |
 Language Understanding (廃止) |
アプリで自然な言語を理解します。 |
 Metrics Advisor (廃止) |
望ましくないコンテンツを検出する AI サービス |
 Personalizer (廃止) |
ユーザーごとに豊富でパーソナライズされたエクスペリエンスを作成します。 |
| QnA maker (廃止) |
情報を、よりナビゲートしやすい質問と回答に変換する。 |
価格レベルと請求
価格レベル (および請求される金額) は、認証情報を使用して送信するトランザクションの数に基づきます。 各価格レベルにより、以下が指定されます。
- 1 秒あたりに許可されるトランザクションの最大数 (TPS)。
- 価格レベル内で有効にされるサービス機能。
- 事前に定義された数のトランザクションのコスト。 この数を超えると、サービスの「価格の詳細」で指定されている追加料金が発生します。
Note
Azure AI サービスの多くには無料レベルがあり、これを使用してサービスを試すことができます。 無料レベルを使用するには、リソースの SKU として F0 を使用します。
開発オプション
モデルをカスタマイズおよび構成するために使用するツールは、Azure AI サービス を呼び出すために使用するツールとは異なります。 ほとんどの Azure AI サービス は、何もカスタマイズすることなく、そのままの状態で、データを送信し、分析情報を受信することができます。 次に例を示します。
- Azure AI Vision サービスに画像を送信して、単語や語句を検出したり、フレーム内の人の数を数えたりすることができます
- Speech サービスにオーディオ ファイルを送信して、文字起こしを行い、同時に音声をテキストに変換することができます
Azure にはさまざまな種類のユーザー向けに設計された幅広いツールが用意されており、その多くは Azure AI サービスで使用できます。 デザイナー駆動型ツールは最も使いやすく、簡単に設定して自動化できますが、カスタマイズに関しては制限がある場合があります。 REST API とクライアント ライブラリを使用すると、ユーザーが制御できる範囲や柔軟性は向上しますが、ソリューションを構築するにはより多くの労力、時間、専門知識が必要になります。 REST API とクライアント ライブラリを使用する場合は、C#、Java、Python、JavaScript、その他の一般的なプログラミング言語など、最新のプログラミング言語を使用すると作業が快適になると思われます。
Azure AI サービス を使用できるさまざまな方法を見ていきます。
クライアント ライブラリと REST API
Azure AI サービス のクライアント ライブラリと REST API を使用すると、サービスに直接アクセスできます。 これらのツールを使用すると、Azure AI サービス とそのベースライン モデルにプログラムでアクセスでき、多くの場合、モデルとソリューションをプログラムでカスタマイズできます。
- 対象ユーザー: 開発者とデータ科学者
- 利点: 任意の言語と環境からのサービスの呼び出しに関して、最大限の柔軟性が提供されます。
- UI: なし - コードのみ
- サブスクリプション: Azureアカウント + Azure AI サービスリソース
使用可能なクライアント ライブラリと REST API の詳細を確認したい場合は、Azure AI サービスの概要に関するページを使用してサービスを選択し、いずれかのクイックスタートの使用を開始してください。
継続的インテグレーションと継続的配置
Azure DevOps と GitHub Actions を使用して、デプロイを管理できます。 次のセクションでは、Speech および Language Understanding (LUIS) サービス用のカスタム モデルをトレーニングしてデプロイするための CI/CD 統合の 2 つの例を示します。
- 対象ユーザー: 開発者、データ科学者、データ エンジニア
- 利点:プログラムによってアプリケーションやモデルを継続的に調整、更新、デプロイできます。 データを使用して音声、視覚、言語、決定のモデルを定期的に改善および更新する場合、大きな利点があります。
- UI ツール: なし - コードのみ
- サブスクリプション: Azure アカウント + Azure AI サービス リソース + GitHub アカウント
DevOps と GitHub Actions を使用した継続的インテグレーションと継続的デリバリー
Language Understanding と音声サービスには、Azure DevOps と GitHub Actions を利用した継続的インテグレーション ソリューションと継続的配置ソリューションが用意されています。 これらのツールは、カスタム モデルのトレーニング、テスト、リリース管理を自動化するために使用されます。
オンプレミスのコンテナー
Azure AI サービス の多くは、オンプレミスでのアクセスと使用のためにコンテナーにデプロイできます。 これらのコンテナーを使用すると、コンプライアンス、セキュリティ、またはその他の運用上の理由でデータの近くで Azure AI サービスを使用することが柔軟に可能になります。 Azure AI コンテナーの完全な一覧については、「Azure AI サービス用のオンプレミス コンテナー」 を参照してください。
モデルのトレーニング
一部のサービスでは、自分のデータを取り込んでからモデルをトレーニングすることができます。 トレーニング済みのカスタム モデルにより、サービスのデータとアルゴリズムに自分のデータを加えてモデルを拡張できます。 出力はニーズに合ったものとなります。 自分のデータを取り込むときに、サービスに固有の方法でデータにタグを付ける必要がある場合があります。 たとえば、花を識別するようにモデルをトレーニングする場合は、花の画像のカタログを、各画像における花の位置と共に提供してモデルをトレーニングできます。
エコシステム内の Azure AI サービス
Azure と Azure AI サービスを使用すると、広大なエコシステムを利用できます。以下はその例です。
- Logic Apps や Power Automate のような自動化および統合ツール。
- Azure Functions や App Service のようなデプロイ オプション。
- セキュリティで保護されたアクセス用の Azure AI サービス Docker コンテナー。
- ビッグ データ シナリオ用の Apache Spark、Azure Databricks、Azure Synapse Analytics、Azure Kubernetes Service などのツール。
詳細については、「Azure AI サービスのエコシステム」を参照してください。
リージョン別の提供状況
Azure AI サービスの API は、Microsoft マネージド データ センターの拡大しているネットワーク上でホストされます。 Azure リージョン一覧で API ごとのリージョン別の提供状況がわかります。
まだサポートされていないリージョンを探しているのですか。 UserVoice フォーラムに機能要求を記入してご連絡ください。
言語のサポート
Azure AI サービスでは、さまざまなカルチャ言語がサービス レベルでサポートされています。 各 API で利用可能な言語は、サポート対象の言語一覧に関するページで検索できます。
セキュリティ
Azure AI サービスには、Microsoft Entra 資格情報を使った認証、有効なリソース キー、Azure 仮想ネットワークを含む多層型のセキュリティ モデルが用意されています。
認定資格とコンプライアンス
Azure AI サービスは、Cloud Security Alliance STAR Certification、FedRAMP Moderate、HIPAA BAA などの認証を受けています。
プライバシーやデータ管理については、トラスト センターを参照してください。
ヘルプとサポート
Azure AI サービスでは、インテリジェント アプリケーション作成のサポートについて、複数のオプションを提供しています。 Azure AI サービスには、独自の質問にも対応してもらえる、開発者の頼れるコミュニティがあります。 提供されているすべてのサポート オプションの一覧については、Azure AI サービスのサポート オプションとヘルプ オプションに関する記事を参照してください。