As a leader in all things AI, Microsoft has spearheaded a curriculum created especially for you and your colleagues to help you build the knowledge, insights, and skills needed to make the most of AI technologies.
今年の Microsoft Build では、CEO の Satya Nadella が AI を取り巻く興奮を 1 つの単純な目標に戻しました。アンメット ユーザーのニーズにより良いサービスを提供します。彼は「なぜソフトウェアをビルドするのか」と尋ねた。そうすることで、AI ツールの技術的な能力ではなく、それらを適用する場所と誰のためにも価値があることを思い出させました。優れた製品は常に、常に人に関わるものであり、それが現在 Microsoft Azure チームに最も活気を与えています。Azure のお客様は既に、信じられないほどの方法で AI を導入し、Azure の信頼できるクラウド プラットフォームを支える Azure AI サービスからの最先端のイノベーションを使用して次世代のアプリ エクスペリエンスを構築しています。CARMax、H&R Block、および最近発表されたメルセデス・ベンツは、それぞれのビジネスを差別化するために Azure AI を活用し、困難な経済の中でも、イノベーションへの投資がいかに迅速に前進するかを証明しています。CarMax の調査ツールのような AI を利用したアプリが、4,500 台の車の種類のオンライン レビューを数秒で調査するのに役立つ場合や、好きなプレイヤーの動きの背後にある分析情報を提供する場合、私たち自身のニーズが本当に顕著なソフトウェア開発を刺激する方法を最初に確認します。それでも、AI に投資する準備ができている一部のお客様は、優れた製品を構築するために必要なツールの財務ケースを作成するのに役立つ必要があると言います。そのため、現在、Forrester Consulting が実施した新しい Total Economic Impact™ (TEI) の調査を共有しています。この調査では、3 年間の過程で Azure
Microsoft が IDC MarketScape: Worldwide General-Purpose Computer Vision AI Software Platform 2022 Vendor Assessment (ドキュメント #US49776422、2022 年 11 月) でリーダーに選出されたことをお知らせします。 IDC MarketScape ベンダー分析モデルは、特定の市場における ICT サプライヤーの競合的適応の概要を提供するように設計されています。この研究手法では、定性的と定量的の両方の条件に基づく厳密なスコア付け方法を採用しており、特定の市場における各ベンダーの位置付けを 1 つのグラフィックで示すことができます。機能スコアは、ベンダー製品、市場進出、ビジネス実行を短期で測定します。戦略スコアは、3 年から 5 年の期間における顧客の要件に応じたベンダー戦略の調整を測定します。ベンダー マーケット シェアは、アイコンのサイズで表されます。 ディープ ラーニングと AI 研究を基盤にした Azure Cognitive Services for Vision は、幅広いお客様のニーズに対応できるよう、柔軟性がありスケーラブルな設計となっています。Microsoft の Vision サービスは、画像およびビデオ解析、テキスト認識、顔認識、画像キャプション、モデルのカスタマイズなど、開発者がアプリケーションに簡単に組み込めるよう、ビルド済みおよびカスタム
世界が新しい働き方やつながりの維持に適応していく中、Microsoft は組織が目的を持って創作するのを支援するために、Azure AI ソリューションを提供することに全力を尽くしています。 すべての開発者が AI を使用してより多くのことを達成できるようにするというビジョンのもと、本日 Microsoft は、Azure Cognitive Services 内での以下のような機能拡張を発表します。 Text Analytics for health のプレビュー。 Form Recognizer の一般提供開始。 カスタム コマンドの一般提供開始。 新しいニューラル Text to Speech の音声。 医療、保険、持続可能な農業などの分野の企業は、ビジネスを変革するための AI アプリケーションの構築とデプロイに、Azure AI を選択しています。IDC1 によると、2022 年までに 75% の企業が AI ベースのソリューションを導入し、業務効率の向上とカスタマー エクスペリエンスの強化を実現する見込みです。 この需要の高まりに対応するため、本日の製品更新情報では、Azure Cognitive Services の既存の言語、ビジョン、音声機能の拡張をお知らせします。これにより開発者は、より豊富な分析情報を取得し、時間を削減してコストを減らし、顧客エンゲージメントを強化するためのミッションクリティカルな AI アプリを構築することができます。
ドキュメントからのテキストおよび構造情報の抽出は、ロボティック プロセス オートメーションやワークフロー自動化を可能にするコア テクノロジです。2019 年 5 月のプレビュー リリース以来、Azure Form Recognizer は数千名のお客様の関心を引き付け、ドキュメントからのテキスト、キー バリュー ペア、表の抽出によって、それらのお客様の業務プロセスを加速してきました。 このたび、マイクロソフトは Form Recognizer の新機能の提供開始についてお知らせします。 Azure Form Recognizer の更新内容 Form Recognizer の 3 月版リリースは大規模な更新であり、お客様からご要望のあった、以下をはじめとする新機能を多数含んでいます。 カスタマイズ: このサービスでは、ラベルを使用したトレーニングと、ラベルを使用しないトレーニングがサポートされるようになりました。これによってお客様にはさらに容易に、フォームから有益な情報を確実に抽出していただけるようになりました。API も長時間の実行を前提に再設計し、お客様の大規模なデータ セットへの対応を強化しました。キー バリュー ペアの自動検出と表の抽出も強化および改良されました。新しいラベリング ツールのサンプルの UX コンテナーは、データのラベル付けを効率化し、関心のある値を抽出していただくために役立ちます。 Form Recognizer のカスタマイズ: ラベルを使ったトレーニング、Form Recognizer のラベリング ツールのサンプル。 さらに、Form Recognizer のラベリング
印刷されたフォームからのデータ抽出は、今では実証済みのテクノロジとなっています。Form Recognizer では、W2 納税証明書、石油・ガス掘削井戸報告書、完了報告書、請求書、発注書などのドキュメントからキーと値のペア、テーブル、テキストを抽出します。ただし、実際のビジネスでは、多くの場合、日常的なニーズに対応するさまざまなドキュメントを利用しており、これらは必ずしもきれいに印刷されているわけではありません。 Microsoft は、手書きおよび混合モード (印刷と手書き) のサポートの追加を発表しました。今後は、手書きフォームと混合モードのフォームの処理が新しい標準となります。 Form Recognizer を使用した手書きおよび混合モードのコンテンツからのデータの抽出 抽出技術の制約によってこれまでアクセスできなかったデータ セット全体を使用できるようになりました。Form Recognizer の手書きおよび混合モード機能はプレビューで利用できます。この機能により、次のようなフォームに記入された手書きのテキストから構造化データを抽出できます。 医療フォーム: 初診患者情報、医師の診断書。 財務フォーム: 口座開設フォーム、クレジット カード申込書。 保険: 請求フォーム、責任フォーム。 製造フォーム: 梱包票、テスト フォーム、品質フォーム。 その他 光学式文字認識 (OCR) と機械学習における Microsoft の幅広い経験をフォーム分析に生かして、Microsoft のエキスパートは印刷されたフォームの範囲を超えた最先端のソリューションを作成しました。サービスの背後にある OCR テクノロジでは、手書きと印刷の両方がサポートされています。Form Recognizer のスコープの拡大により、新しいデータ ソースを利用できるようになるため、未知の領域を活用できます。新たに利用可能なデータから有益なビジネス情報を抽出することで、常に競合他社の先を行くことができます。 Form Recognizer を初めて使用する場合も、組織に既に組み込まれている場合も、新しいビジネス アプリケーションを作成できるようになります。 使用可能なデータセットを拡張する: 機械で印刷されたフォームからのみデータを抽出する場合は、データ セット全体を混合モード フォームと過去の手書きフォームに拡張します。
Azure AI ポートフォリオに新しく追加された Form Recognizer では、高度な機械学習を応用して、ドキュメントからテキスト、キーと値のペア、テーブルを正確に抽出できます。ほんの数個のサンプルを使用することで、オンプレミスとクラウドの両方で、指定されたドキュメントに対する解釈をカスタマイズすることができます。 新しい事前構築済み領収書機能の概要 Form Recognizer では、フォームなどのビジネス ドキュメントに潜在する情報を企業が利用しやすくすることに重点を置いています。そして次は、ビジネスで最も一般的ともいえるドキュメント、領収書を "簡単に" 処理できるようにします。 Form Recognizer の新しい事前構築済み領収書 API では、取引の日時、マーチャント情報、税額、合計など、領収書の重要な情報が特定および抽出されます。トレーニングは不要です。 経費報告の効率化 事業経費の報告は、プロセスに関わる全員にとって面倒な仕事になることがあります。経費報告書に手作業で入力する、それを承認する、といった作業は従業員と管理者のどちらにとっても大きな時間の無駄です。生産性が経費報告として失われるだけでなく、経費報告の監査に関する問題もあります。領収書からマーチャントおよび取引情報が自動抽出されるソリューションにより、経費報告および監査の手作業を大幅に減らすことができます。 モバイル カメラが普及し、最近の経費報告書に含まれる領収書画像は色あせている、しわになっている、または照明条件がベストとは言えない環境で撮影されていることが少なくありません。既存の領収書ソリューションは、スキャンした高品質のイメージを対象としていることが多く、このような実際の領収書を処理できるほど堅牢ではありません。 事前構築済み機能を使用して経費報告プロセスを強化する Form Recognizer によって経費報告に関する一般的な問題点が軽減され、本当の価値がビジネスにもたらされるほか、開発者は領収書 API を使用して領収書からマーチャントおよび取引情報を抽出し、従業員の新しいエクスペリエンスを解放できます。また、既成の領収書モデルはトレーニングなしですぐに使用できるため、導入までの時間も短縮されます。 従業員については、Form Recognizer が採用されている経費アプリケーションで、領収書から抽出された重要な情報を経費報告書に取り込むことができます。これにより経費や出張管理のための時間を節約し、自分の本来の仕事に集中できます。領収書から抽出された重要なデータを検証に使用すれば、社内の財務部門などの中核的なチームによる経費監査にも役立ちます。このサービスで使用されている光学式文字認識 (OCR) テクノロジにより、スマートフォンのカメラなど、さまざまな条件で取り込まれた領収書の処理が可能になり、トランザクション ドキュメントを手作業で検索し読み取る監査担当者の作業が削減されます。 顧客: Microsoft の社内財務処理 Form Recognizer の事前構築済み領収書機能は、Microsoft の社内経費報告ツール MSExpense に既に導入されており、監査担当者による潜在的な異常の特定に役立っています。領収書は、抽出されたデータに基づいて、潜在的な異常のリスク レベル (低、中、高)
Today, data isn’t the barrier to innovation, usable data is. Real-world information is messy and carries valuable knowledge in ways that are not readily usable and require extensive time, resources, and data science expertise to process.
