組織が安全な再開の評価を行い、現実での予想外の変化を乗り越え続けるうえで、迅速かつ誠実な方法で対応するための分析情報を得ることが非常に重要です。あらゆるスキル レベルの開発者とデータ サイエンティストが、これらの課題に対処するために、Microsoft Azure AI の強力かつ責任あるツールを利用して考案をしています。

安全な運用

今日の環境で組織による安全な運用を支援するために、Azure Cognitive Services の Computer Vision に新しい空間分析機能が導入されます。高度な AI モデルによって、複数のカメラから分析情報を集約して、部屋にいる人の数をカウントしたり、個人間の距離を測定したり、待機時間や滞在時間を監視したりします。組織は、このテクノロジを適用して、安全かつ最適な方法で空間を使用できるようになりました。たとえば、ニューヨーク市にある最大手の不動産会社の 1 つである RXR では、RxWell アプリに空間分析を埋め込んで、居住者の安全性と健康を確かなものにしています。

"RxWell の開発に関して言えば、弊社の包括的なデータ、分析、セキュリティのニーズを満たす機能とインフラストラクチャを備えた企業が Microsoft 以外になかっただけです。パートナーシップのおかげで、COVID-19 やそれ以外の "新たな異常" を安全に切り抜けるために必要なツールが、RxWell プログラムによってお客様に提供されます。" - RXR Realty、会長兼 CEO、Scott Rechler 氏

RXR の顧客事例に関する詳細はこちらでご覧になれます。

アジリティと回復性の実現

ビジネスに関する適時の分析情報を得るためには、組織は先を見越してメトリックを監視し、問題が発生したときにすばやく診断する必要があります。お客様がこれを行う場合には、リアルタイムの監視、自動調整の AI モデル、アラート、根本原因の分析の強力な組み合わせが備わった、新しい Azure Cognitive Services である Metrics Advisor が役立ちます。これにより、組織は問題が重大になる前に修正することができます。機械学習に関する専門知識は不要です。NOS 電気通信などのお客様は、Metrics Advisor を使用してアジリティを向上させて、カスタマー サービスを改善することができました。 

"Metrics Advisor は、ネットワーク デバイスの潜在的な障害を事前に把握するのに役立つので、即座に対応できます。これにより、お客様からの電話のボトルネックが減り、顧客満足度が向上します。" - NOS 電気通信会社 (ポルトガル)、製品開発部門ディレクター、João Ferreira 氏

データ サイエンスの専門知識がなくても、お客様がカスタム機械学習モデルを構築できるように、Azure Machine Learning のコード不要の自動機械学習とドラッグ アンド ドロップ デザイナーが一般提供になりました。これらの機能により、市民データ サイエンティストや開発者が機械学習ソリューションを構築できます。

"Azure Machine Learning デザイナーを使用することで、機械学習の分析情報に基づいて構築された有益なツールをすぐにリリースできました。これは、列車の乗車率を予測するので、COVID-19 との闘いにおいてソーシャル ディスタンシングを推進できます。" - DSB、AI および高度な分析部門部長、Steffen Pedersen 氏 

また、より低いコストで付加価値を提供することで、機械学習をより利用しやすくしています。Azure Machine Learning のお客様は、Basic エディションで Enterprise エディションのすべての機能を追加料金なしで利用できるようになったため、機械学習をよりコスト効率よく導入したりスケーリングしたりできます。Azure Machine Learning の更新情報に関する詳細をご覧ください。

AI の責任ある適用

組織や世界がかつてないほどテクノロジに依存しているため、AI の安全かつ責任ある使用が不可欠です。個人のプライバシー、透明性、信頼性を確保するために、安全な使用のための責任ある AI の慣行とガイドラインが、空間分析などの Azure AI のサービスに取り込まれています。また、Azure Machine Learning の責任ある ML の機能とツールキットの迅速な導入も行われました。

最近の例としては、Azure と Fairlearn ツールキットを使用して公正な機械学習モデルを構築している、優れた医療技術企業である Philips があります。医療モデルは、各病院が症状とタスクを記録する方法に応じて偏りが出る場合があります。Fairlearn ツールキットを使用することで、Philips は重要な公平性メトリックの評価を行って、異なる患者グループに対するモデルの不正確さを明らかにすることができました。モデルの全体的な公平性を改善し、偏りを軽減することによって、患者の福利と治療に関する貴重な分析情報を病院に提供することができました。

これらのイノベーションにより、すべての開発者とデータ サイエンティストは、Azure AI の力を責任を持って利用して、組織の前進に役立てることができます。最新情報について詳しくは、以下のリソースをご確認ください。

• Azure AI に関する詳細をご覧ください。
• Azure Cognitive Services に含まれている、Metrics Advisor と空間分析に関する詳細をご覧ください。
• Azure Machine Learning に関する詳細をご覧ください。 

---

Azure。目的を持って創造する。