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Azure AI

ほとんどすべての開発者とシナリオに適した人工知能の生産性

AI 入門

高い柔軟性を備えた Azure プラットフォームと幅広いポートフォリオから成る AI 生産性ツールを使いながら、必要なデータがインテリジェント クラウド、オンプレミス、インテリジェント エッジに存在する次世代のスマート アプリケーションを構築することができます。

ボット ツールを備えた Conversational AI や Cognitive Services など既製の API から、Azure Machine Learning による、あらゆるシナリオに対応したカスタム モデルの構築まで、柔軟性と信頼性に優れた包括的な AI サービスがあれば、できることの幅が広がります。また、Azure AI プラットフォームには、場所を選ばず大規模に AI ワークロードを実行できるエンタープライズ レベルの AI インフラストラクチャが備わっています。開発者やデータ サイエンティスト向けに作成された最新の AI ツールを使用すれば、AI ソリューションを簡単に、そして最大限の生産性で作成できます。

Microsoft Connect();

12月 4, 2018

Microsoft Connect(); のハイライト (技術基調講演からデモとコーディング セッションまで) をご覧ください。

Azure AI を選ぶ理由

生産性が高く強力な AI ツール

革新的な既製の AI から、カスタマイズ可能な ML、ディープ ラーニングに関連したサービスやツールまで、Microsoft は幅広いプランを用意しています。革新的な AI アプリケーションの作成にぜひご利用ください。

どこにでも自在に AI を導入

データと AI は Microsoft が用意します。開発者は、必要なデータがもとから (つまりインテリジェント クラウド、オンプレミス、インテリジェント エッジに) 存在する次世代のアプリケーションを今あるスキルで構築することができます。モデルのデプロイにはコンテナーが利用されているため、クラウドであれ、サーバーであれ、デバイスであれ、Docker コンテナーが動作するところであればどこででも、AI は実行することができます。

オープンで柔軟なプラットフォーム

オープンなプラットフォームにより、実際のシナリオとスキルに適したテクノロジとディープ ラーニング フレームワークを簡単に選ぶことができます。Cognitive Services は、あらゆる言語で書かれたアプリで実行することができ、またカスタム モデルは、Tensorflow、MXNet、Chainer、CNTK をはじめとする最新のフレームワークを使って構築することができます。

数十年にわたる AI への投資がもたらす恩恵

Microsoft Research から、Bing、Office、Windows、Xbox など AI 駆動型の各種製品まで、Microsoft は、数十年にもわたって AI を使用してきました。だからこそ、お客様がアプリケーションの中でそのまま使える検証済みの既製の AI モデルが、Microsoft には豊富にあるのです。

エンタープライズ グレードの AI

Microsoft はセキュリティとプライバシーについて明確な要件を確立し、これらの要件を満たすことにおいて業界をリードしています。Azure は、ISO 27001、HIPAA、FedRAMP、SOC など国際的な業界固有のコンプライアンス基準を幅広く満たしています。サード パーティによる厳正な監査により、Azure はこれらの基準に定められている厳密なセキュリティ管理要件を満たしていることが証明されています。

ハイパースケールの革新的なハードウェア

GPU の最先端テクノロジから FPGA で高速化された AI モデルやネットワークまで、Microsoft は AI に最適化し、全世界 50 のリージョンを対象に最高水準のスケールでモデルを構築して実行できる機能と柔軟性を開発者に提供しています。

Azure の AI により、お客様はすばらしい成果を挙げています

GrayMeta
Uber
Schneider Electric
Dixons Carphone
American Eagle
BT
Progressive
JABIL
NBA
Carnival Maritime
Snow Leopard Trust
Accenture

AI プロセス

AI をアプリケーションに組み込むには 3 つの主要な手順がありますが、Azure AI では、要件や能力に応じて、実際のニーズに合った柔軟なツールを提供しています。そのまま使え、ある程度のカスタマイズにも対応したエンタープライズ レベルのテクノロジが必要であれば、Cognitive Services のような、Microsoft の既製のツールをお選びください。 一方、Azure Machine Learning など、独自データの持ち込みに対応したツールを選べば、より深いレベルで制御したりカスタマイズしたりすることができます。

データの準備

各種ソースに接続してデータを取り込む

構築とトレーニング

モデルを作成し、データを使ってトレーニングする

デプロイ

モデルをデプロイし、パフォーマンスを追跡する

AI サービス

高度なサービスで AI ソリューションの開発期間を短縮します。対象のシナリオにお好きな手法を適用して、最大限の生産性と信頼性を実現します。

既製

VisionSpeechLanguageKnowledgeSearch 用の高品質で RESTful なインテリジェント API を、たった数行のコードで導入できます。データ サイエンスのエキスパートでなくても、ユーザーと自然言語で意思疎通したり、関連性の高いコンテンツを画像内から識別したり、ユーザーを声で認識したりするなど、インテリジェントでエンゲージメントに優れ、発見可能なシステムを実現することができます。)

既製のサービスをそのまま使用するか、独自に用意したデータ (このデータを使って、特定のニーズを満たすアルゴリズムの構築とトレーニングが自動的に行われます) を使ってそれらをカスタマイズし、対象のアプリケーションで実行しましょう。これらのサービスを利用すれば、ユーザーの発話形式に合ったカスタム音声モデルを構築したり、画像を細かく調べて自分にとって意味のある特定の内容を識別したり、実際のユーザーに合わせてカスタマイズされた検索エクスペリエンスを作成したりすることができます。

詳細はこちら

データの準備 構築とトレーニング デプロイ
ビルトイン済みまたはデータ持ち込み ビルトイン済み アプリケーションに追加
GrayMeta

"Because the Cognitive Services APIs harness the power of machine learning, we were able to bring advanced intelligence into our product without the need to have a team of data scientists on hand"

Aaron Edell, Chief Product Owner, GrayMeta

カスタム

Azure Machine Learning service は、スケールを問わず、必要なタイミングで、よりよい意思決定を可能にします。Azure Machine Learning service は、データ サイエンティストや開発者のためのフル マネージドのクラウド サービスです。最良の結果を得るために、データの準備、独自モデルの構築とトレーニングを簡単に行えるようになっており、必要なときにいつでも、そしてエンタープライズ レベルのセキュリティでデータが保護されているという確信の下で、それらを実行できます。

ご自分のデスクトップ上で手軽にプロトタイプを作り、仮想マシン上で簡単にスケールアップしたり、Spark クラスターを使ってスケールアウトしたりできます。モデルのパフォーマンスを先見的に管理し、最適なモデルを特定し、データに基づく分析情報を使って昇格させることができます。場所を問わずにご使用のモデルをデプロイしたり、管理したりできます。Docker コンテナーを使って、クラウド、オンプレミス、またはエッジで、モデルを短時間で運用環境にデプロイできます。パフォーマンスに最も優れたモデルを運用環境に昇格させ、必要に応じていつでも再トレーニングできます。

データの準備 構築とトレーニング デプロイ
独自のデータを使用し、ローカルまたはクラウドに準備 視覚、テキスト、予測に関する問題は、Python ベースのツールキットを使用するか、Azure Machine Learning パッケージを使って迅速に解決 アプリケーションまたはサービスに追加
Schneider Electric

"Traditionally, machine learning is something that has only run in the cloud, but for many IoT scenarios that isn’t good enough… Now we have the flexibility to run it in the cloud or at the edge—wherever we need it to be."

Matt Boujonnier: Analytics Application Architect, Schneider Electric

詳しい説明

会話型

Web サイト、アプリ、Cortana、Microsoft Teams、Skype、Slack、Facebook Messenger などで自然なやりとりができるインテリジェント ボットを構築、接続、デプロイ、管理できます。必要なものがすべて揃ったボット構築環境は、C#、JavaScript、Python、Java ですぐに使い始めることができます。

詳細はこちら

Progressive

"By using Microsoft Azure Bot Service and Cognitive Services … we’ve been able to continue our own Progressive journey of digital innovation and do it in an agile, fast, and cost-effective way."

Matt White: Marketing Manager, Personal Lines Acquisition Experience - Progressive Insurance

データ サイエンス VM

DSVM は、データ分析、機械学習、AI でよく使用される一般的なツールを使用して事前インストール、構成、テストされた Azure 仮想マシン イメージです。オンデマンドでエラスティックな容量を備えることで、大規模なプロジェクトに対応します。すべての Azure ハードウェアで、垂直方向にも水平方向にもスケーリングすることが可能です。使用した時に使用した分だけお支払いいただきます。GPU クラスター向けに事前構成済みのディープ ラーニング ツールを使って、GPU によるディープ ラーニングをすぐにご利用いただけます。

PyImageSearch

"If you're in the market for a deep learning cloud-based GPU instance, I would encourage you to try out Microsoft's DSVM… I would recommend it to anyone interested in a cloud-based deep learning solution."

Adrian Rosebrock, PyImageSearch

オープンで包括的なプラットフォーム

AI ツール

AI のコーディングと管理のための生産性の高い包括的ツールにより、チームを強化します。

AI 用 Visual Studio Code ツール

ディープ ラーニングおよび AI ソリューションをビルド、テスト、展開します。

Azure Machine Learning パッケージ

高精度のモデルをすばやく構築してデプロイする Python の拡張機能です。

Machine Learning Studio

予測分析ソリューションを簡単に構築、デプロイ、管理できます。

Azure IoT Edge 用 AI ツールキット

既成モデルを使用して、IoT デバイス上でローカルで実行できるディープ ラーニング モデルや AI をデプロイします。

MMLSpark

Apache Spark 向けの高いスケーラビリティを備えたディープ ラーニング ツールです。

AI フレームワーク

包括的なサポートを備えたプラットフォーム上で一般的なディープ ラーニング フレームワークを利用して、大量のデータセットでインテリジェンスを活用します。

TensorFlow

ハイパフォーマンスの数値計算に使用されるオープンソースのソフトウェア ライブラリです。

Onnx

ディープ ラーニング モデルを表すオープン フォーマットです。

Azure Cognitive Toolkit

音声認識に最適化されたディープ ラーニング アルゴリズムをトレーニングするための、オープンソースで無料提供されている商用グレードのツールキットです。

Caffe2

モジュール式でスケーラブルな軽量のディープ ラーニング フレームワークです。

Pytorch

GPU を重視した科学計算フレームワークです。

MxNet

柔軟性に優れた効率的なディープ ラーニング用ライブラリです。

scikit-learn

データ マイニングとデータ分析のためのシンプルで効率的なツールです。

Chainer

ニューラル ネットワークのための、強力で柔軟性が高く、直感的なフレームワークです。

ML.NET

Machine Learning モデルの構築に使用する .NET ベースのソリューションです。

AI 関連のインフラストラクチャ

実質的に無制限のスケールと統合 AI サービスを備えた AI インフラストラクチャを活用できます。

Azure Databricks

Azure に最適化された高パフォーマンスの分析でデータ サイエンスを有効化することで、イノベーションを促進します。

Azure Kubernetes Service (AKS)

Kubernetes、DC/OS、または Docker Swarm を使用して、コンテナーをスケーリングしたり、調整したりします。

Azure Cosmos DB

グローバル分散型マルチモデル データベース サービスと AI を統合します。

Azure SQL Database

業界最高レベルの SQL DB で R、Python、ネイティブ Machine Learning を使用します。

Azure Batch AI

ディープ ラーニングの柔軟な無限のスケールアウトを体験できます。大規模な超並列 GPU に対応した AI 開発を実行できます。

Azure Data Lake Storage

データ変換や AI をペタバイト規模で実行します。

Data Science Virtual Machines

データ調査、モデリング、および開発アクティビティ用の一般的なツールを備えた、摩擦のないデータ サイエンス環境を使用します。

Apache Spark for Azure HDInsight

Apache Spark をクラウドで活用し、ミッション クリティカルなデプロイを実現します。

IoT Edge

クラウド インテリジェンスをエッジ デバイスにまで拡張し、先進のモデルを直接エッジで実行しましょう。

Azure AI で構築される代表的なシナリオ

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