Azure AI – 組織による AI 導入がスピードアップ


執筆者: Eric Boyd (Corporate Vice President, Azure AI)

このポストは、2018 12 4 日に投稿されたAzure AI – accelerating the pace of AI adoption for organizations の翻訳です。

 

AI は、世界を変える大きなイノベーションの波を起こす原動力となっています。Azure AI を導入することで、組織においては簡単に次のことを実現できます。

  • 機械学習を活用して、ビジネス プロセスを最適化する予測モデルを構築する
  • 高度な画像認識、音声認識、言語機能を利用してアプリケーションを構築し、パーソナライズされた魅力的なエクスペリエンスを提供する
  • ナレッジ マイニングにより、巨大なファイル リポジトリに埋もれたインサイトを掘り起こす

9 月に開催された Microsoft Ignite (英語) に続き、Microsoft Connect(); では、AI を手軽に利用してビジネスを変革させる画期的な機能の数々を発表しました。

Azure Machine Learning サービスの一般提供

本日マイクロソフトは、Azure Machine Learning サービスの一般提供 (英語) を開始しました。これは、インテリジェント クラウドからインテリジェント エッジにいたるあらゆる場所で機械学習モデルをすばやく簡単に作成、トレーニング、展開できるサービスです。また、自動化された機械学習などの機能により、適切なアルゴリズムと機械学習のパイプラインをすばやく特定し、スピーディにモデルを開発できます。これにより、数日かかっていた開発期間が数時間に大幅に短縮されます。また、ハイパーパラメーターのチューニングにより、パラメーターを調整してモデルの精度を向上させることもできます。

モデルが完成したら、統合 (CI/CD) ツールを使用してクラウドとエッジ (IoT デバイスを含む) に簡単に展開し、管理できます。開発者は、Visual Studio CodeVisual StudioPyCharmAzure Databricks ノートブック、Jupyter ノートブックなど、お好みの Python 開発環境を使用できます。TAL をはじめとするお客様は、既に Azure Machine Learning サービスを利用してビジネスを変革しています。

TAL のイノベーション ゼネラル マネージャー Dan Taylor 氏は次のように語っています。「TAL は、生命保険業界が直面している大変革の先駆者となるため、データと機械学習によって生み出される新たな可能性をすべて活用したいと考えています。Azure Machine Learning のおかげで、そのためのツールを開発し、すばやく市場に投入することができました」。

詳細についてはブログ記事「Azure Machine Learning サービスの一般提供 (英語)」をご覧ください。

ONNX ランタイムをオープン ソースとして公開

マイクロソフトは、すべての組織で AI をより簡単に利用できるようにすることを目指しています。このたび、Open Neural Network Exchange (ONNX、英語) ランタイムをオープン ソースとして公開します。ONNX は、機械学習モデルを表現するためのオープン フォーマットです。これを利用すると、データ サイエンティストや開発者が、PyTorchTensorFlowscikit-learn など、最適なフレームワークやツールを使用できるようになります。ONNX ランタイムは、ONNX 仕様を完全にサポートした初の推論エンジンで、平均の 2 倍のパフォーマンスを発揮します。QualcommIntelNVIDIA などの業界屈指のハードウェア企業も積極的に自社のカスタム アクセラレータを ONNX ランタイムに組み込もうとしています。詳細については、ブログ記事「ONNX ランタイムをオープン ソースとして公開 (英語)」をご覧ください。

Qualcomm Technologies のシニア ディレクター Gary Brotman 氏は、次のように述べています。「ONNX ランタイムの導入は、複数デバイス カテゴリ間のフレームワークの相互運用性、標準化、パフォーマンス最適化を進めるための重要なステップとなります。Snapdragon モバイル プラットフォームで ONNX ランタイムがサポートされれば、開発者は大喜びでしょう」。

Azure Cognitive Services コンテナー (プレビュー) Language Understanding が利用可能に

先日、Azure Cognitive Services コンテナーのプレビューを発表しました。これにより、クラウドとエッジ (IoT デバイスを含む) 間でのインテリジェント アプリケーションの構築が可能になりました。さらに今回、プレビューの一部として Language Understanding を利用できるようになりました。Language Understanding のコンテナー サポート (英語) により、高度なデータ サイエンス スキルがなくても、オブジェクト検出、画像認識、言語の理解といったコグニティブ機能をすばやく簡単にアプリに追加できるようになります。Cognitive Services コンテナーでは、堅牢なクラウド機能とエッジの局所性の両方を活用するように最適化されたアプリケーション アーキテクチャを構築できます。

Azure Cognitive Services コンテナーは、オンプレミスまたはオフプレミスを問わず、一貫したパフォーマンスで AI ソリューションを進化させるさまざまな機能を備えています。また、ワークロードの増加に応じたスケールアップやエッジへのスケールアウトも可能です」と、Intel のソフトウェアおよびサービス担当副社長、Andy Vargas 氏は述べています。

カスタム翻訳機能の一般提供

今回はさらに、Cognitive Services のカスタム翻訳機能もリリースします。カスタム翻訳を利用すると、カスタマイズされたニューラル機械翻訳 (NMT) システムを構築できます。これにより、既存のアプリケーション、ワークフロー、Web サイトへのシームレスな統合が可能になります。現在は、Translator Text Cognitive Service をベースとして毎日何十億件もの翻訳を支援しており、36 を超える言語をサポートしています。

2018 年 12 6 日に開催される DevIntersection AI に関する基調講演で、今回ご紹介した機能についてお話しします。マイクロソフトは、Azure AI に最適な環境にするための取り組みを続けながら、多くの組織がビジネス変革を実現することを期待しています。可能性は無限に広がります。ぜひ今すぐお試しください。

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