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Azure AI についての業界アナリストの意見をご覧ください

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IDC

IDC MarketScape: 世界規模の汎用会話型 AI プラットフォーム 2021 ベンダー評価

Microsoft が 2021 IDC MarketScape のリーダー カテゴリに世界中の汎用の会話型 AI プラットフォームで配置された理由をお読みください。

"Microsoft provides a broad set of conversational AI services, including low-code/no-code tools and the ability to create voice-based assistants with custom voices. It offers capabilities in a wide variety of languages and provides a strong set of cloudbased, always-on services."

IDC MarketScape:
IDC MarketScape のグラフは、X 軸に戦略、Y 軸に機能を示し、会話 AI プラットフォームのリーダーであることを表す四象限の右上に Microsoft を表示しています。

IDC MarketScape ベンダー分析モデルは、特定の市場における ICT サプライヤーの競争力の概要を提供するように設計されています。この調査手法では、定性と定量的の両方の基準に基づく厳格なスコアリング手法を利用しており、その結果、特定の市場における各ベンダーの位置を 1 つのグラフィカルに示すことができます。機能スコアは、ベンダー製品、市場投入、ビジネスの実行を短期的に測定します。戦略スコアは、3 年から 5 年の期間におけるベンダー戦略と顧客要件の整合を測定します。ベンダーの市場シェアは、アイコンの大きさによって表されます。

GigaOm
ブルズアイ チャートは、フィーチャー プレイ、プラットフォーム プレイ、イノベーション、および成熟度の四象限を示し、Microsoft をリーダー センターの Fast Mover としてランク付けしています。

Azure Machine Learning の運用を評価するための GigaOm Radar (MLOps)

GigaOm が MLOps レーダーで Azure Machine Learning をリーダーとして位置づけた理由をご確認ください。そこには「データの準備からデプロイ、ドリフトの監視、説明可能性まで、ライフサイクル全体の ML サポート。ALM と DevOps に関する Microsoft の長い歴史、その Azure DevOps サービス、GitHub の所有権は、MLOps の主要な原則である運用のサポートと自動化に対する真の支持と共感を得ています。」という評価も含みます。

MLOps レポートを読む

GigaOm Radar for Automated Machine Learning (AutoML)

最新の GigaOm の AutoML に関するレーダーで Microsoft がリーダーとして取り上げられている理由をご確認ください。

GigaOm が Azure Machine Learning を "初心者向け" で "データ ラベル付け" のサポートがあると言っている特別な理由をご確認ください。このレポートでは、Azure が提供するカバレッジの柔軟性と包括的性も認めています。「Azure Machine Learning AutoML では自動特徴量化がサポートされていますが、カスタム特徴付け設定も使用できます。自然言語処理のための BERT と双方向 LSTM (BiLSTM) を使用したディープ ラーニングもサポートされています。」

AutoML レポートを読む
ブルズアイ チャートは、フィーチャー プレイ、プラットフォーム プレイ、イノベーション、および成熟度の四象限を示し、Microsoft をリーダー センターの Fast Mover としてランク付けしています。
Cloud MLOps のエンタープライズ対応性に関する GigaOm ベンチマーク レポート。GigaOm がスコアカードで Azure Machine Learning に対して Cloud MLOps のエンタープライズ対応性に最高の評価を与えた理由について説明します。

Cloud MLOps のエンタープライズ対応性に関する GigaOm ベンチマーク レポート

GigaOm がスコアカードで Azure Machine Learning に対して Cloud MLOps のエンタープライズ対応性に最高の評価を与えた理由について説明します。

GigaOm は、Azure Machine Learning について特に「ローカルで簡単に開始でき、必要に応じてスケーリングが簡単」と評しています。このレポートでは、Azure ML がガバナンスの点で異彩を放っていることも認め、「MLOps プラットフォームのガバナンス機能により、ユーザーはネットワークとデータ保護のポリシーを設定して、たとえば、パブリック IP を使用して、またはカスタマー マネージド キーを使用せずにワークスペースを作成できないようにすることができるはずです。これを実行できるのは Azure ML のみです。」と指摘しています。

「全体として、Azure ML はテストのセットアップ、モデルとデータの調整、セキュリティの設定が最も簡単であることが分かりました。」

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GARTNER および Magic Quadrant は、米国およびその他の国における Gartner, Inc. の登録商標またはサービスマークであり、本書では許可を得た上で使用しています。すべての著作権は Gartner に帰属します。このセクションのグラフィックは、Gartner, Inc. がより大きな調査文書の一部として発行したものであり、文書全体の文脈で評価されるべきものです。Gartner の文書は、Microsoft に請求すれば入手可能です。Gartner は、そのリサーチ出版物で描写されているいかなるベンダー、製品またはサービスも推奨するものではなく、また、テクノロジー・ユーザーに対して、最高の評価またはその他の指定を受けたベンダーのみを選択するよう助言するものでもありません。Gartner のリサーチ出版物は、Gartner のリサーチ組織の意見であり、事実の記述として解釈されるべきものではありません。Gartner は、本リサーチに関して、商品性または特定目的への適合性の保証を含め、明示または黙示を問わず一切の保証を行いません。

Gartner、Microsoft Azure ML のソリューション スコアカード、Daniel Cota および Su En Goh 著、2021 年 7 月 13 日 MarketScape のベンダー分析モデルは、特定の市場における ICT サプライヤーの競争力の概要を提示するように設計されています。この調査手法では、定性と定量的の両方の基準に基づく厳格なスコアリング手法を利用しており、その結果、特定の市場における各ベンダーの位置が 1 つのグラフィカルな図に示されます。機能スコアは、ベンダー製品、市場投入、ビジネスの実行を短期的に測定します。戦略スコアは、3 年から 5 年の期間におけるベンダー戦略と顧客要件の整合を測定します。ベンダーの市場シェアは、円のサイズで表されます。特定の市場に対するベンダーの前年比の増加率は、ベンダー名の横にプラス、ニュートラル、またはマイナスで示されます。

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ソース - Omdia デシジョン マトリックス: エンタープライズ機械学習開発プラットフォーム、2020 - 21。結果は Microsoft が保証するものではありません。これらの結果について信頼するかどうかは、サードパーティの責任において決定してください。研究ソリューション全体のライセンスのある再版物は、citations@omdia.com 経由で入手できます。

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