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責任ある AI を Azure で

責任ある AI ソリューションの開発、使用、管理を Azure AI で。

責任ある AI ソリューションを Azure Machine Learning で構築

機械学習の開発ライフサイクル全体に責任ある AI を一貫して適用し、公平さ、説明可能性、優れたパフォーマンスを備えた、顧客の信頼を獲得できるアプリケーションを構築できます。責任ある AI ダッシュボードでは、責任ある AI の機能を集約的に扱うことができ、業務フローの中で奥深い調査を効率よく行えます。また、モデルの監視機能は実稼働環境でのパフォーマンス最適化に役立ちます。責任ある AI スコアカード (プレビュー) を使用して、責任ある AI メトリックを対象ビジネス ユーザー向けのコンテキストに落とし込み、効率的な AI ガバナンス、コンプライアンス、コラボレーションを実現できます。

責任ある開発方法で、公平性と説明可能性を実現

責任ある AI ダッシュボードから、お客様の機械学習モデル (テーブル、画像、テキスト モデル) を最先端のアルゴリズムですばやく評価できます。再現可能な自動化されたワークフローを使用して、統計モデリング、探索的データ分析、エラー分析、反事実分析、原因分析を実行し、モデルの公平性、解釈可能性、パフォーマンスを評価できます。この一連の作業をすべて、エンドツーエンドの機械学習プラットフォーム内で実行可能です。

責任ある AI の実稼働環境での利用を強化

反事実を活用して、特定の結果を得るために必要な事柄を把握し、原因分析に基づき、現実を先取りした新しいポリシーを適用して変化をもたらすことができます。さらに、モデル監視によって実稼働環境でのモデル パフォーマンスを追跡し、最適化できます。推論データの収集作業をシンプル化し、データ ドリフト、特徴属性ドリフト、データ品質上の問題をアラートで即座に把握して、モデル パフォーマンスの向上と業績向上を継続的に追求できます。

透明性とアカウンタビリティを実現するガバナンス

機械学習資産の保護とガバナンスを、エンタープライズ対応のプライバシー制御とセキュリティ制御、60 あまりのコンプライアンス認定、機械学習運用 (MLOps) で実現できます。データ系列を簡単に追跡して理解し、Microsoft Purview 用のコネクタを使って、メタデータ ストレージの効率化、根本原因分析の迅速化を実現できます。お使いの機械学習モデルについての責任ある AI スコアカード (プレビュー) をエクスポートすることにより、責任ある AI メトリックをビジネス利害関係者のコンテキストに位置付けて説明し、能動的なコラボレーションを促進できます。

責任あるソリューション構築で、信頼できる成果を提供

責任ある AI を運用化し、信頼できる結果を提供できます。モデルの公平性、信頼性、説明可能性を評価する

データ主導の意思決定をリアルタイムで、確信を持って行えます。実稼働環境の AI モデル パフォーマンスを監視して最適化

機械学習資産の保護、透明性およびアカウンタビリティの確保、さまざまな利害関係者グループに横断的に対応できるコンプライアンスを実現

関連製品

Azure Machine Learning

企業向け仕様のサービスを、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクル全体で利用できます。

Azure AI サービス

API と AI サービスで、アプリにコグニティブ機能を追加できます。

書籍『Designing Distributed Systems (分散システムの設計)』のカバー

責任ある AI によるビジネス価値の追求についてのウェビナー

オンデマンドで視聴:責任ある AI によるビジネス価値の追求

Azure を利用した機械学習のスキルを構築する

30 日間の学習コースの中で、Azure による機械学習の詳細を学び、実践的なチュートリアルに参加できます。これを終えると、Azure Data Scientist Associate 認定資格を受ける準備ができていることになります。

会議室でノート PC の前に座って話している人物。

いろいろなお客様が、責任ある AI を実際に活用しています

"Azure Machine Learning と責任ある AI ダッシュボードには、私たちが結果を理解、改善、説明して患者へのサービスを向上するために必要なツールが揃っています。"
Dr.Justin Green 氏 (リーダーシップ & マネジメント フェロー、Health Education England North & Orthopedic Surgical Registrar)
患者と一緒に座り、タブレットで患者の健康データを確認している医師

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"Azure Machine Learning によってモデルの解釈可能性が得られるため、私たちは、当社の機械学習モデルから有意義で公平な結果が生成されていることを強く確信できます。"
Daniel Engberg 氏 (データ アナリティクスおよび AI 部門責任者、スカンジナビア航空 (SAS))
スカンジナビア航空の飛行機の前に立っているフライト アテンダント
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