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Azureが提供するAIサービス10選|AWSとの比較ポイントも紹介

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Azureが提供するAIサービス10選|AWSとの比較ポイントも紹介
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    Azureとは

    Azureとはマイクロソフト社が提供しているクラウドプラットフォームです。

    Azureはビジネス上の課題解決を支援するクラウドサービスとなっており、世界55拠点にサーバーが設置された巨大なネットワークです。

    ユーザーはAzureにある好きなツールやフレームワークを利用することができます。そしてアプリケーションを構築し、管理、デプロイすることができます。

    Azureが提供しているAIサービス10選

    Azureが提供しているAIサービスをご紹介します。

    マイクロソフトはAI分野への投資を進めていることもあり、AzureでもAIを活用したさまざまなサービスを提供しています。

    ここではAzureが提供しているAIサービス10選をご紹介しますので、Azureを利用する際の参考にしてみてはいかがでしょうか。

    AIサービス1:Bot Service

    Bot Serviceはボット開発向けに特化したAIサービスです。

    複数のチャネルで顧客対応が可能になるインテリジェントボットを開発するための統合環境を提供します。Bot Serviceであれば他のツールを用意する必要がなく、コーディングを用いなくてもチャットボットを開発することができます。

    チャットボットを利用することで、より多くの顧客にアクセスすることが可能になります。

    AIサービス2:Cognitive Search

    Cognitive Searchはクラウド検索に特化したAIサービスです。

    AI技術を活用したモバイルやWebアプリ開発のための大規模検索が可能なクラウド検索サービスです。最小限の投資で検索インデックスをスピーディにデプロイすることができ、保守運用を行う必要がありません。

    Azure AIの音声や視覚、言語サービスを利用して検索可能なコンテンツに変換することができます。

    AIサービス3:Machine Learning Studio

    Machine Learning StudioはGUI上で機械学習モデルの構築や学習ができるAIサービスです。

    ワークスペースを利用することで、コーディングしなくてもモジュールをドラッグ&ドロップで繋げていくだけでAI予測モデルを作成できるサービスです。そのため、プログラミングのスキルがない人でもスムーズに機械学習を行うことが可能です。

    AIサービス4:Cognitive Services

    Cognitive Servicesはアプリケーション作成を支援するAIサービスです。

    機械学習に関する専門的な知識がなくても、普段使用するプログラミング言語を利用することでさまざまなユースケースでAIをデプロイできるサービスとなっています。

    AIサービスとコグニティブAPIの組み合わせにより、インテリジェントなアプリケーション作成が可能になります。

    AIサービス5:Azure Databricks

    Azure Databricksはビッグ データ分析に特化したAIサービスです。

    データサイエンスとデータエンジニアリング向けにデータ分析開発されたサービスです。PythonやR、Scala、Java、SQLなどのプログラミング言語や、データサイエンスに適したTensorFlowやPyTorch、scikit-learnなどのフレームワークをサポートします。

    AIサービス6:Machine Learning Service

    Machine Learning Serviceは大規模な機械学習モデルを学習、構築できるAIサービスです。

    PaaSのサービスとなっているため、ユーザーは仮想マシンを用意しなくてもすぐに機械学習モデルを使った学習が可能となっています。

    また、「Automated ML」という機能を利用すると、自動でモデルの生成とハイパーパラメータの調整ができるため、複数の組み合わせを試せるのもポイントです。

    AIサービス7:ONNX

    ONNXは機械学習モデルの推論エンジンのフォーマットです。

    ONNXは「Open Neural Network Exchange」を略した言葉で、ディープラーニングのモデルをさまざまなフレームワークで利用するためのフォーマットとなっています。

    ONNXは、一般的に時間のかかる異なるフレームワークとハードウェアの組み合わせの最適化をサポートします。

    AIサービス8:Form Recognizer

    Form Recognizerはドキュメントから情報を抽出するAIサービスです。

    AIによってフォームドキュメントからテキストや構造などの情報を自動的に抽出するサービスです。自動的にデータ抽出が行えるため、人が手作業で行うよりも大幅な効率化が可能になり、作業も正確です。

    さらにForm Recognizerならセキュリティ機能についても充実しています。

    AIサービス9:Data Science Virtual Machine

    Data Science Virtual Machineは仮想マシンイメージのAIサービスです。

    データサイエンスに活用できるさまざまなツールがインストールされており、ディープラーニングモデルの学習を容易にするAzureの仮想マシンとして利用できます。

    IaaSのサービスとなっているため、ユーザーの好みでマシンやネットワーク構成、ソフトウェアの導入ができます。

    AIサービス10:Azure Search

    Azure Searchは全文検索エンジンのAIサービスです。

    AIを活用したフルマネージドな全文検索ができるPaaSサービスです。全文検索となっているため、カラムを指定せずにデータの検索が可能となっています。

    また、インデックスの元データにはAzureのデータベースサービスを利用することができます。

    Azureの競合!AWSとは?

    AWS(Amazon Web Service)とは、Amazonが提供しているクラウドコンピューティングサービスのことです。

    クラウドコンピューティングサービスとはインターネットを経由して提供される、サーバーやストレージ、データベースやソフトウェアなどのさまざまなサービスのことです。

    AWSは世界中のデータセンターから175以上のサービスを提供しており、日本にも多くのユーザーがいます

    AzureとAWSとの比較ポイント3選

    AzureとAWSとの比較ポイントをご紹介します。

    AzureもAWSも同じように、さまざまなサービスをクラウドで提供しており、日本でも多くの企業が利用しています。

    それでは、どのようなポイントを重視して比較すればよいのでしょうか。ここではAzureとAWSとの比較ポイント3選をご紹介しますので、クラウドサービスを選ぶ際の参考にしてみてください。

    比較ポイント1:Azureはシステム構築で共有がスムーズにできる

    Azureはマイクロソフト製品でのシステム構築に適しています。

    Azureはマイクロソフトのクラウドサービスとなっているため、マイクロソフト製品と共有ができ、作業もスムーズです。また、WindowsサーバーのライセンスでAzureに移行する場合は料金が割引になります。

    そのため、既存のマイクロソフトライセンスを利用する場合はAzureを利用するのがおすすめです。

    比較ポイント2:AWSは外部の製品との共有や連動に有利

    AWSは外部の幅広い製品との共有や連動をする場合、効率がいいです。

    AWSは幅広い方面のアプローチが可能で、1ライセンスだけで用途に合わせた利用ができます。そのため、マイクロソフト以外の製品など、Azureでは利用できない幅広い分野で使用する場合はAWSを利用するのがおすすめです。

    比較ポイント3:日本語サポートを重視するならAWS

    AWSもAzureもドキュメントは日本語に対応しています。

    AWSもAzureも日本語に対応しているため、主要ドキュメントであれば日本語版があると考えて問題ありません。また、どちらも日本語コンソールで各種サービスの設定などができます。

    しかし、より日本語サポートが充実しているのは導入実績も豊富なAWSとなっているため、日本語サポートを重視するならAWSがおすすめです。

    AzureにはさまざまなAIサービスがある

    Azureはビジネスのさまざまな問題を解決するクラウドサービスです。

    マイクロソフトでのシステム構築などを行う場合、特にAzureを利用するのがおすすめです。ぜひ、この記事でご紹介したAzureが提供しているAIサービスやAzureとAWSとの比較ポイントなどを参考に、Azureを利用してみてはいかがでしょうか。

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