MS_AzureAIServices - NetDevInfraWGinOSSConsortium/NetDevInfraWiki GitHub Wiki

AzureのAI系サービス

概要

Azure の AI 系サービス

補足（最新化 / 名称の再編）: 本ページ執筆後、Azure の AI サービスは
**Azure AI サービス（Azure AI services）**という名称に統合された。

原文の名称 現在の名称
Azure Cognitive Services Azure AI サービス（Azure AI Vision / Speech / Language など）
Azure OpenAI Service Azure OpenAI（Azure AI Foundry に統合）
Azure Applied AI Services 各サービスに分解・吸収（AI Document Intelligence 等）
Azure Machine Learning Azure Machine Learning（変わらず）

さらに、開発・運用の入口として Azure AI Foundry（旧 Azure AI Studio）が
用意され、モデルの選択・評価・デプロイを一元的に行えるようになっている。
ただし、本ページの分類の考え方（SaaS / PaaS / IaaS の三層）は
現在も有効である。

詳細

プロダクト

Azure Machine Learning

機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイが可能なプラットフォーム

Azure Databricks

分散処理基盤を活かした、機械学習モデル構築プラットフォーム。最近は推論環境も提供。

Azure Cognitive Services

視覚、音声、言語、意思決定のためのカスタマイズ可能な API

Azure OpenAI Service

OpenAI の機械学習モデルを Azure プラットフォーム上で利用できるようにするもの。

Azure Applied AI Services

特定のビジネス シナリオ向けの特殊な AI サービス

Azure AI インフラストラクチャ

高度で大規模な AI インフラストラクチャと革新的なトレーニング ツール

その他の分類

XaaS

補足（この三層が選定の軸）: 「AI を使う」と言っても、
どこまで自分でやるかで選ぶものがまったく変わる。

【SaaS】学習済みモデルを API で呼ぶだけ
   Cognitive Services / Azure OpenAI
   → 「画像から文字を読みたい」「文章を要約したい」
      ＝ 自分でモデルを作る必要がない

【PaaS】自分のデータでモデルを作る（基盤は借りる）
   Azure Machine Learning / Databricks
   → 「自社の需要予測モデルを作りたい」

【IaaS】GPU つき VM を借りて全部自分でやる
   DSVM / DLVM
   → 「特殊なフレームワークを使いたい」「完全に制御したい」

上から順に検討し、足りないときだけ下に降りるのが原則。
いきなり IaaS から始めると、環境構築だけで時間を使い果たす。

ML 系

ML（Machine Learning）＝マシン・ラーニング（機械学習）は、深層学習も含む、
構造化、非構造化データを学習させる系の Notebook 環境を提供する様なサービス。

資格

Azure AI 資格（AI-900）

Azure AI 資格（AI-102）

補足: AI-900（Azure AI Fundamentals）は
AI の基礎概念と Azure のサービス群を俯瞰する入門資格、
AI-102（Azure AI Engineer Associate）は
実際に AI ソリューションを実装する能力を問う実務資格である。
本ページの分類を理解しているかどうかが、そのまま AI-900 の範囲にあたる。

参考

Qiita

microsoft.com

Microsoft Azure

Microsoft Learn

Tech Briefing

人工知能（AI）

人工知能（AI）

Tags: 移行, クラウド, BI/AI, Azure

このWikiは「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム 開発基盤部会」によって運営されています。

⚠️ **GitHub.com Fallback** ⚠️