Azure OpenAIで始める生成AIの基礎 | BRK214H

📃 目次

1. 紹介
2. Azure OpenAIとは
3. 人工知能の進化
4. Azure OpenAIの特徴
5. Azure Machine Learningとは
6. Azure OpenAIの機能
   • 6.1 Azure OpenAIの主な機能
   • 6.2 Copilotsの開発
7. Azure Cognitive Searchとは
8. Azure Cognitive Searchの特徴
9. Azure Cognitive Searchの利点と欠点
10. 実際のビジネスケース
    • 10.1 クライアントのクレーム対応
    • 10.2 医療分野における適用例
11. Azure OpenAIとの連携
    • 11.1 プラグインの活用
    • 11.2 プラグインの管理
12. コンテンツフィルタリング機能
13. プロビジョニングスループットについて
14. おわりに

🖊️ 紹介

Azure OpenAIは、人工知能（AI）の最新の研究成果を生活やビジネスに応用するためのプラットフォームです。Azure OpenAIを活用することで、より高度なAIモデルを利用することができ、開発効率の向上やパフォーマンスの向上などのメリットを享受することができます。本記事では、Azure OpenAIについて紹介し、その利点や機能、実際のビジネスケースについて詳しく解説します。さらに、Azure Cognitive Searchとの連携やプラグインの活用方法についても触れます。

🖥️ Azure OpenAIとは

Azure OpenAIは、Azureの一部であり、最新の人工知能技術を利用するためのプラットフォームです。Azure OpenAIは、OpenAIの最新の研究成果を利用し、より洗練されたAIモデルを提供します。Azure OpenAIは、Azure Machine Learningと統合されており、大規模なAIプロジェクトを容易に開発、管理、スケーリングすることができます。

🚀 人工知能の進化

人工知能（AI）の研究は、2012年のAlexNet論文によって加速しました。特に、2017年のトランスフォーマーによるモデルの登場以降、AI技術の発展は目覚ましいものとなっています。最近のChatGPTのようなAIモデルは、非常に短期間で大きな注目を集め、私たちの日常生活に革新をもたらしています。これまでの歴史で、技術やイノベーションがこれほどまでに迅速に私たちの関心を集め、広く普及した例はありません。Azure OpenAIでは、このような革新を製品に取り込み、生産性スイートや検索エンジン、PowerBIやPowerAppsなどのローコード／ノーコードツールなどで利用できるようにしています。

🔍 Azure OpenAIの特徴

Azure OpenAIにはさまざまな特徴があります。まず、Azure OpenAIはOpenAIの最新の研究成果を利用しており、より進化したAIアプリケーションの開発が可能です。また、Azure Machine Learningとの統合により、大規模なAIプロジェクトの管理やスケーリングが容易になっています。さらに、Azure OpenAIはセキュリティにも配慮しており、エンタープライズレベルのセキュリティ基準に準拠しています。これにより、データがプライベートであり、漏洩や不正使用のリスクが最小限に抑えられます。

💻 Azure Machine Learningとは

Azure Machine Learningは、AzureのマススケールAIプラットフォームです。Azure Machine Learningを利用することで、大規模なデータセットや高度なAIモデルを簡単に扱うことができます。Azure Machine Learningは、さまざまなAIプロジェクトに対応しており、モデルのトレーニングからデプロイまでのフルライフサイクルをサポートします。

🛠️ Azure OpenAIの機能

Azure OpenAIにはさまざまな機能があります。以下では、主な機能とCopilotsの開発について紹介します。

6.1 Azure OpenAIの主な機能

Azure OpenAIには、以下のような主な機能があります。

• コード補完機能：開発者がコードを素早く書くための支援機能です。AIモデルが開発者の入力を解析し、適切なコードの補完を提案します。
• テキスト生成：AIモデルを使用して、文章を自動生成することができます。例えば、ブログ記事やメールのラフコピーを作成する際に役立ちます。
• 要約機能：AIモデルを使用して、長い文章や記事を要約することができます。重要な情報を抽出し、要点をまとめることができます。

6.2 Copilotsの開発

Copilotsは、AIモデルと開発者が協力して開発を進めるためのツールです。AIモデルが開発者の入力を解析し、適切なコードの補完や修正を提案します。これにより、開発者は高品質なコードを効率的に作成することができます。Copilotsは、ソフトウェア開発の生産性を向上させるために非常に役立つツールです。

🔎 Azure Cognitive Searchとは

Azure Cognitive Searchは、マイクロソフトが提供するクラウドベースの検索サービスです。このサービスを利用することで、データの効率的な検索や分析が可能になります。Azure Cognitive Searchは、自然言語処理や機械学習などの高度な技術を活用し、高度な検索エクスペリエンスを提供します。

🔑 Azure Cognitive Searchの特徴

Azure Cognitive Searchには、以下のような特徴があります。

• 柔軟なデータ構造：Azure Cognitive Searchは、多様なデータソースからデータをインデックス化し、検索可能な形式に変換することができます。また、異なるデータ形式（テキスト、画像、音声など）を組み合わせて検索することも可能です。
• 自然言語処理機能：Azure Cognitive Searchは、自然言語処理の技術を使用して、検索クエリの意図を理解し、関連するドキュメントを返すことができます。これにより、ユーザーがより正確な検索結果を取得することができます。
• スケーラビリティ：Azure Cognitive Searchは、大量のデータを効率的に処理することができます。また、複数のユーザーが同時に検索を行っても、高速なレスポンスを提供することができます。

⭐️ Azure Cognitive Searchの利点と欠点

Azure Cognitive Searchの利点と欠点を以下にまとめます。

利点

• 柔軟なデータ構造：Azure Cognitive Searchは、さまざまなデータソースからのデータを簡単にインデックス化し、検索可能な形式に変換することができます。
• 自然言語処理機能：Azure Cognitive Searchは、自然言語処理の技術を使用して、ユーザーの意図を理解し、関連する情報を返すことができます。
• スケーラビリティ：Azure Cognitive Searchは、大量のデータを効率的に処理することができます。また、高速なレスポンスを提供するために、複数のユーザーが同時に検索を行っても問題ありません。

欠点

• 初期設定が複雑：Azure Cognitive Searchの設定は、初めて使用する人にとってはやや複雑な場合があります。特に、異なるデータソースからデータをインデックス化する場合は、設定に時間がかかることがあります。
• コストが高い：Azure Cognitive Searchは、大規模なデータセットを処理するための高度な機能を提供していますが、その分、利用料金も高くなる場合があります。

📈 実際のビジネスケース

Azure Cognitive Searchの実際のビジネスケースをいくつか紹介します。

10.1 クライアントのクレーム対応

ある企業では、製品に関するクレーム対応を改善するためにAzure Cognitive Searchを活用しています。顧客からのクレームの内容を自動的に分類し、関連する情報を抽出することで、より迅速かつ正確な対応を行うことができます。これにより、顧客満足度の向上や効率的な業務運営に貢献しています。

10.2 医療分野における適用例

医療分野では、Azure Cognitive Searchを活用してエレクトロニックヘルスレコード（EHR）への導入を進めています。医療情報を簡単に検索・分析できるようにすることで、医療従事者の業務効率を向上させ、患者への適切なケアを提供することができます。また、特定の疾患や症状に関する最新の研究結果を検索・提供することで、医療従事者の判断をサポートしています。

⚙️ Azure OpenAIとの連携

Azure OpenAIと連携することで、より高度なAIアプリケーション開発が可能になります。プラグインを活用することで、既存のAzureサービスとの連携や他の機能の拡張が容易になります。また、プラグインの管理機能を利用することで、組織内でのプラグインの利用制限や管理が行えます。

11.1 プラグインの活用

Azure OpenAIは、さまざまなプラグインを利用することができます。例えば、Bing Searchプラグインを活用することで、AIモデルに外部の情報を取得させることができます。また、Azure Translatorプラグインを活用することで、AIモデルに外部の翻訳サービスを利用させることができます。これにより、AIモデルの精度や多言語対応性を向上させることができます。

11.2 プラグインの管理

プラグインの管理機能を利用することで、組織内でのプラグインの利用制限や管理が容易になります。管理者は、組織のポリシーに応じてプラグインの有効化や無効化を行ったり、プラグインごとにアクセス権限を設定することができます。これにより、セキュリティやデータ管理の観点からプラグインの利用を制御することができます。

📜 コンテンツフィルタリング機能

Azure OpenAIでは、コンテンツフィルタリング機能を提供しています。これにより、不適切なコンテンツや有害な情報を自動的にフィルタリングすることができます。また、利用者はフィルタリングの感度を調整することができます。例えば、性的な内容や暴力的な内容を厳しくフィルタリングしたり、言葉遣いのタイプやレベルなどを選択することができます。

💪 プロビジョニングスループットについて

プロビジョニングスループットは、大規模なアプリケーションでのスループットを確保するための機能です。Azure OpenAIでは、大規模なプロダクションアプリケーションに対してプロビジョニングスループットの機能を提供しています。プロビジョニングスループットを使用することで、アプリケーションのパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。プロビジョニングスループットについては、お使いのアカウントチームにお問い合わせください。

📝 おわりに

本記事では、Azure OpenAIの特徴や機能、実際のビジネスケースについて解説しました。Azure OpenAIとAzure Cognitive Searchの連携やプラグインの活用についても触れました。Azure OpenAIの利点は、高度なAIモデルの活用やエンタープライズレベルのセキュリティを提供することです。Azure Cognitive Searchの特徴は、柔軟なデータ構造や自然言語処理機能などが挙げられます。これらの技術を組み合わせることで、より高度なAIアプリケーションを開発することができます。