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AI プラットフォームとは?

AI プラットフォームは、開発チームが AI ソリューションの設計、カスタマイズ、管理に使用するエンドツーエンドの統合環境であり、大規模な AI イノベーションの合理化に役立ちます。

AI プラットフォームとは何で、どのように機能しますか?

AI プラットフォームは、開発チームがインテリジェントなアプリやエージェントを効率的に設計、カスタマイズ、管理するために必要なほぼすべてのものを提供する統合テクノロジ環境です。ユーザーはモデル、エージェント、ツール、インフラストラクチャに安全にアクセスして、データ インジェストやモデルのトレーニングからデプロイと監視まで、単一の統合インターフェイスを使用して AI ライフサイクル全体をサポートできます。 AI プラットフォームでは、クラウド サービス、ローカル デバイス、またはハイブリッド環境を使用して AI アプリやエージェントをデプロイできます。
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重要なポイント

  • AI プラットフォームを使用すると、ユーザーは 1 つのインターフェイスから AI ソリューションを効率的かつ安全に設計、カスタマイズ、管理できます。
  • AI プラットフォームでは、ビジネス ニーズに応じて、クラウド サービス、ローカル デバイス、ハイブリッド環境を使用して AI アプリケーションやエージェントをデプロイできます。
  • AI プラットフォームは、データ、モデル、機械学習、ディープ ラーニング、予測分析、およびその他の AI 搭載の機能を統合します。
  • AI プラットフォームを採用する組織は、開発を効率化し、大規模なイノベーションを行い、コストを削減し、コンプライアンスを促進できます。 
  • ユース ケースは、クレジット カード詐欺の検出、病気の診断、パーソナライズされた小売サービスの提供など、業界によって様々です。
  • 注目すべきトレンドには、マルチモーダル AI、AI エージェント オーケストレーション、エッジ コンピューティングへの関心の高まりがあります。

AI アプリケーションやエージェントをデプロイする主な 3 つの方法は何ですか?

組織は、独自のオンプレミス インフラストラクチャまたはクラウド サービスを使用して AI プラットフォームを実行できます。 開発者は、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)サービスとしての AI (AIaaS)、およびサービスとしての AI モデル (MaaS) などのクラウド サービスにアクセスすることで、新しい AI アプリやエージェントの提供を加速できます。

また、AI プラットフォームを使用すると、AI アプリとエージェントを 3 つの主要な方法で柔軟にデプロイできます。それぞれに個別の利点とユース ケースがあります:

クラウド環境
クラウド環境を使用してデプロイされた AI アプリとエージェントは、他の環境よりも優れたスケーラビリティと俊敏性を提供します。 スタートアップ企業からグローバル企業まで、ハードウェアへの事前投資を行わずに革新的なソリューションを迅速に導入したいさまざまな組織に最適です。

オンプレミスおよびプライベート クラウド環境
組織独自のデータ センターを使用してデプロイされた AI アプリやエージェントは、お客様により優れた制御とデータ セキュリティを提供します。 これらは、医療、財務、その他の業界の組織で、データのプライバシーと規制に関する厳しい要件を持つ組織でよく使用されます。

ハイブリッド環境
ハイブリッド環境は、クラウドで提供されるオファリングの柔軟性とスケーラビリティと、機密データのオンプレミスの制御を組み合わせたものです。環境間でのワークロードの割り当てをサポートすることで、リソースを最適化しながら複雑なデータ ガバナンス要件を満たす必要がある組織に適しています。

AI プラットフォームをデプロイするための実際のユース ケースの詳細

主なコンポーネント

AI プラットフォームで検討すべき点

次の重要なコンポーネントを構成する統合ツールチェーンを備えた AI プラットフォームを選択してください:
データ統合
さまざまなデータ ソースに接続し、構造化データと非構造化データの大規模なセットを取り込みます。 堅牢なデータ統合機能を備えた AI プラットフォームは、AI モデリング用に生データを自動的に準備し、クリーンで一貫性のある正確なデータを確保します。
組み込みの開発者ツール
さまざまな開発言語とフレームワークをサポートし、GitHub、Visual Studio、Microsoft Copilot Studio などの環境に組み込まれていて、開発者は好みのツールを使用して AI ソリューションを構築およびスケーリングできます。 また、実験、評価、デバッグ用のツールも備えています。
機械学習モデル
さまざまなソースおよびユースケース向けに、事前構築済みおよびカスタマイズ可能な機械学習モデルを提供します。例えば、自然言語処理 (NLP) などです。また、モデルのトレーニング、微調整、デプロイのためのツールも備えています。 人工知能と機械学習についての詳細情報 (AI 対 ML)。
AI エージェントのオーケストレーション
自律的に推論、意思決定、タスクの自動化、ユーザーまたはデータとの対話ができる AI エージェントをユーザーがを作成できるようにすることで、既存の運用プロセスとワークフローへの AI 統合を容易にします。 完全な AI プラットフォームは、本質的に AI エージェント プラットフォームとして機能する必要があります。
生成 AI と予測 AI
テキスト、画像、その他のコンテンツを作成するための高度な AI ツールと、実用的な分析情報を明らかにするための予測分析を提供します。 これらの機能では、大量の非構造化データを処理するためにディープ ラーニングを使用する、言語モデル (LLM) を実行するために大量のコンピューティング リソースが必要です。
ユーザー フレンドリなインターフェイスと API
使いやすいインターフェイスと API を使用して開発ワークフローを簡略化します。これにより、開発者も技術者以外のユーザーも、AI モデルを直感的に操作し、既存のソリューションに統合できます。
デプロイ ツール
小規模なプロトタイプからエンタープライズ レベルのアプリケーションまで、大規模な AI ソリューションの迅速なデプロイをサポートします。これは、組織が大規模なデータセットを処理したり、AI アプリをリアルタイムで実行したりする場合に特に重要です。
機能アイコン
監視ツール
モデルの精度や有効性の低下など、潜在的な問題について AI ソリューションをリアルタイムで監視することで、高いパフォーマンス レベルの維持に役立ちます。AI プラットフォームは、モデルの更新とバージョン管理も効率化する必要があります。
製品アイコン
エンタープライズレベルのセキュリティとコンプライアンス
プライバシー、コンテンツの安全性、規制コンプライアンスのための組み込みのセーフガードを備えています。これには、ハルシネーション、間接プロンプト インジェクション、およびデータ漏洩を検出するためのツールが含まれます。

AI プラットフォームの利点は何ですか?

組織がエンタープライズ AI プラットフォームを使用してイノベーションを起こし、より効果的に競争できる主な方法を次に示します:

価値実現までの時間を短縮する
AI プラットフォームを使用すると、チームは、事前構築済みのモデル、使いやすいツール、自動化されたワークフローを使用して、ソリューション設計からデプロイまで、新しい革新的なアイデアを迅速に取り入れることができます。 また、従来のソフトウェア ソリューションとは異なり、反復的なモデル開発を通じて継続的なイノベーションをサポートします。

スケーラビリティのサポート
クラウドまたはハイブリッド インフラストラクチャ上で実行されている AI プラットフォームでは、大量のデータ、変化するユーザーの需要、複雑なモデルをサポートするために、コンピューティング リソースとストレージ リソースをすばやくスケーリングできます。

相互運用性を通じてコストを節約する
開発ツールとインフラストラクチャ リソースは、既存の IT システム、API、およびサードパーティのサービスでスムーズに動作する単一のまとまりのあるプラットフォームに統合されています。

生産性の向上
Teams では、自動化されたワークフローを使用して機械学習やその他の AI モデルを設計、管理、監視できるため、価値の高い作業に費やす時間を増やすことができます。また、反復的な手動タスクを迅速かつ正確に実行できる AI エージェントを作成することもできます。

リスクを軽減し、コンプライアンスを促進する
強化されたデータと脅威に対する保護機能を備えた AI プラットフォームは、AI ソリューションがセキュリティのベスト プラクティスに従うようにするのに役立ちます。また、自動化を通じてデータ プライバシー規制へのコンプライアンスを合理化します。

チーム間の共同作業を促進する
データ サイエンティスト、データ エンジニア、その他のユーザーは、一元化された環境を通じて、相互に通信し、共有ワークフローにアクセスできます。

意思決定の強化
AI プラットフォームを使用すると、組織は、個人やチームが情報に基づいた意思決定を行うために必要なリアルタイムのデータと分析情報をより迅速に提供できます。

さまざまな業界における AI プラットフォーム

あらゆる規模や種類の組織が AI プラットフォームを採用しています。AI エージェント、アプリ、その他のソリューションをどのように活用しているかの実例を次に示します:

銀行および金融

  • アナリストの調査やその他の財務レポートやドキュメントから実用的な分析情報を生成することで財務計画とリスク管理を改善します。
  • 膨大な量のリアルタイム トランザクション データを分析して異常を検出し疑わしいトランザクションが発生したときに調査担当者に自動的に通知することで、クレジット カードの不正利用を検出します。
  • 潜在的な借り手がローンを債務不履行になる確率を算出し、信用リスクを予測します。
教育
  • 各学生の個々の学習ニーズに合ったレッスン、課題、評価を生成することで、差別化された学習をサポートします。
  • 出席者管理や学生へのリマインダーの送信などの日常的なタスクを自動化することで教師の生産性を向上します。
政府
  • しばしば命に関わる状況での意思決定を改善するリアルタイムの分析情報を応答者に提供することで、緊急対応を強化します。
  • 会話型 AI を使用して市民の問い合わせに回答し、適切なリソースに誘導することで、市民サービスを向上させます。
医療
  • コンピューター ビジョン テクノロジを使用して診断画像の読み取りを放射線科医に支援することで、疾患の発見を高速化します。
  • 患者のプロファイル、患者の治療、および健康目標とメトリックの分析に基づいて、パーソナライズされた健康とガイダンスを提供する AI 搭載のコーチで、患者の自己ケアをサポートします。
保険
  • 請求履歴やその他の関連データの分析に基づいて潜在的な顧客のリスク要因を特定することで、引き受け評価を効率化します。
  • 適切な調整チームに請求を自動的にルーティングし、画像認識テクノロジを使用して損害を解釈および分類し、保険請求処理を簡略化します。
製造
  • 生成型設計テクノロジを使用してコスト、素材、その他の考慮事項に基づいてさまざまな設計オプションを調べて、製品設計を加速します。
  • コンピューター ビジョン テクノロジを使用して組み立てライン上の製品コンポーネントを分析し、仕様を満たしているかどうかを判断することで品質管理を強化します。
  • センサーやその他のマシン データを分析して、機器の問題を積極的に検出します。
小売
  • 顧客の肌の写真を評価し、役に立つ製品を推奨する AI 搭載のサービスを提供することでカスタマー エクスペリエンスをパーソナライズします。
  • 在庫レベルと販売実績のリアルタイム分析に基づいてプロモーションや価格戦略を自動的に調整することで在庫管理を最適化します。

AI プラットフォームの今後の展望は?

新たなトレンド
AI テクノロジが成熟し、ユース ケースが成熟するにつれて、AI プラットフォームは新しい需要を満たすために進化し続けます。注目すべき主要なトレンドをいくつか次に示します:

  • マルチモーダル AI: モデルは、完全に対話型の仮想アシスタントなどのテキスト、画像、ビデオ、オーディオを処理して、より豊かな AI 搭載のエクスペリエンスを実現します。
  • AI エージェントのオーケストレーション: 複数の AI エージェントが連携して、1 つのエージェントが独自に実行できない複雑なプロセスを自動的に実行します。
  • Edge AI: 計算処理は、サーバーではなくデバイス上で直接行われることが多くなり、速度とデータのプライバシーとセキュリティが向上します。
  • AI の民主化: AI プラットフォームは、事前構築済みの AI モデルと直感的なツールで、高度な AI 機能へのユーザー アクセスを拡大し続けます。 
  • 持続可能な AI: 環境、社会、ガバナンスの目標の達成をサポートするために、組織は AI エネルギーの使用を最適化する新しい方法を見つけます。
  • 説明可能な AI (XAI): XAI ツールを使用すると、AI の意思決定をより透過的かつ明確にエンド ユーザーに提供できます。

まとめ
エンタープライズ AI プラットフォームは、組織がインテリジェントなアプリケーションとモデルをより迅速に、効率的に、かつ安全に構築、デプロイ、スケーリングするのに役立つ統合テクノロジ環境です。 クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境のいずれで運用する場合でも、事前構築済みのカスタム AI モデル、ユーザー フレンドリなツール、柔軟なインフラストラクチャ、必須のガバナンス フレームワークを開発者や他のチームに提供できます。

AI ライフサイクル全体をサポートすることで、包括的な AI プラットフォームは、AI 時代における競争上の優位性を強化するための鍵となります。

よくあるご質問

よくあるご質問

  • 人工知能 (AI) とは、学習、推論、問題解決などの人間の作業を再現できるコンピューター システムを指します。
  • AI プラットフォームは、AI アプリケーションとモデルの開発、デプロイ、管理に使用される統合環境であり、企業内での AI テクノロジの導入を合理化します。
  • AI プラットフォームを設定するには、ビジネス ニーズを満たすクラウド、オンプレミス、またはハイブリッド環境を選択します。 それぞれの環境には異なる利点があり、さまざまなユース ケースをサポートします。
  • AI プラットフォームの未来には、マルチモーダル AI ソリューションやマルチエージェント AI ソリューション、エッジ コンピューティング、説明可能な AI (XAI)、ローコード/コードなしの AI ツール、持続可能な運用などが含まれます。
  • はい。Microsoft Azure は、クラウド環境で AI ソリューションを構築およびスケーリングするための包括的な AI プラットフォームです。事前構築済みの機械学習モデル、ツール、インフラストラクチャ、ガバナンス フレームワークが提供されます。