コードが書けなくても使える機械学習プラットフォーム「Azure Machine Learning」は何がすごいのか

誰でも利用できる機械学習プラットフォーム「Azure Machine Learning」

竹内宏之氏（以下、竹内）：では、2つ目のカスタムAI「Azure Machine Learning」の紹介をさせてください。Azure Machine Learningは先ほどのCognitive Servicesとは違い、みなさんにデータを用意していただいて、そのデータを基にAIを作ることができるプラットフォームになります。簡単に特徴を4つご紹介します。

これは誰でも利用できる機械学習のプラットフォームです。PythonやRなどの機械学習でよく使われるプログラミング言語をあまり使えなくてもGUIで操作できる機能があったたり、細かなパラメータチューニングを自動で行う仕組みがあります。

効率的なモデル運用については、おそらくみなさんAIというと精度とか気になるかと思います。AIは一度作ったら終わりではなく、どんどんデータをアップデートしてその精度を保ち新たなデータに対応しなければなりません。

そういったAIのライフサイクルや運用を支援する機能があります。オープン・相互運用性の観点から、オープンソースのソフトウェアやテクノロジーが多く使われているのも特徴です。AzureではLinuxが使えたり、各種オープンソースのフレームワークを使ってAIを開発することが可能です。

Cognitive Servicesでもお話しましたように、セキュリティ・ガバナンスやコンプライアンスについて、エンタープライズのお客様が求めるセキュリティのニーズなども各種満たしていることも特徴です。

初級者から上級者まで、レベルに応じてAIを利用可能

では、誰もができる機械学習プラットフォームということで、大きく3つの特徴をご紹介します。

機械学習において、データを入れてAIを作っておしまいではなく、どれだけ精度を良くできるかチューニングする必要があります。Automated Machine Learningでは、そこを自動で試して一番精度の高いものをレポートしてくれる機能があります。これを使うことで、細かなチューニングに関するナレッジがなくても、ある程度精度の高いものを作ることができるというのが1つ目の特徴になります。

2つ目にMachine Learning Designerと書かせていただきましたが、モジュールをつなぎ合わせるような、昔で言うとOfficeのVisioみたいなイメージで、コンポーネントをつないであげることによってAIを作ることができます。

例えばデータをどう整形して、どういうアルゴリズムでAIを作るのかを設定するためには通常PythonやRなどでプログラミングが必要なのですが、モジュールの中に設定したり並べ替えてつなぎ合わせたりすることで初学者でもAIを作ることができる機能です。

これまでPythonで機械学習をやっているエンジニア向けにはコマンドベースにAzure Machine Learningを活用いただけるSDKを提供しております。初級者から中級者、上級者まで幅広く対応するツールを提供しています。誰でもレベルに応じたかたちで機械学習やAIを使っていただくことができるのが、Azure Machine Learningの特徴です。

実際に作ったモデルをどのように運用に乗せていくかという機能が搭載されております。

左側のMachine Learningは今お話させていただいてるデータからAIを作るプラットフォームのサービスなんですが、それ以外に我々のDevOpsの機能を司るAzure DevOpsという開発のライフサイクルを管理するサービスもあります。

それを組み合わせることによって、AIが作ったモデルの精度の管理であったり、作ったモデルが今どこに展開されていてどんな稼働状況なのかを管理・運用することができます。作っただけで終わりではなくて、その先の運用の中でAIをどう効率的に使うのか、または効率的にメンテナンスしていただくための機能を実装しています。

オープンなテクノロジーとの相互連携が可能に

もう1つ、オープン・相互運用性についてですが、我々マイクロソフトの開発ツールに関しては、先ほどもお話させていただいたようにSDKで提供しておりますので、Pythonが動く環境であればどこでも使っていただくことができます。我々はVisual Studioという開発ツールも出していますが、もちろんそういったVisual Studioでなくても、ユーザーが他のツールを使っている場合でもそれをそのまま使い続けながらAzure Machine Learningの新しい機能をお使いいただけます。

また、フレームワークに関しては最近だとTensorFlowやPyTorchが有名で、マイクロソフトもフレームワークを出しておりますが、各種フレームワークを何でも使っていただくことが可能です。なので、「フレームワークはどこどこのだからAzure使えない」というわけではなくて、今使っているフレームワークをそのままAzure上で使っていただくことができます。

また、Cognitive Servicesでもお話ししたように、Azureはいろんなコンプライアンス基準に準拠していたり、セキュリティ機能も存在しています。

1つ、左上のアクセスコントロールについてご紹介します。我々はAzure Active DirectoryというID管理、認証・認可のクラウドサービスも持っております。

例えば特定のユーザーにだけアクセスを許可しない、特定のユーザーはここまでしか使わせないという制限を行うことが可能です。GPUインスタンスのような稼働時間に対して高価なサービスは特定のユーザーにしか使えないようにするなど、アクセス権限を縛ることが可能です。

東京大学はAIをどのように使っているか？

こういった機能をさまざまなお客様に使っていただいていますが、すでに非常に多くのお客様がマイクロソフト上でAIの活用を進めています。

日本での事例を今から3つご紹介いたします。これらの組織がどのようにAIを活用しているのか、どんなAzureのサービスが使われているのかをご紹介します。

1つは東京大学さんです。

東京大学さんはどのようにAIを使っているかというと、入学希望者向けにオープンキャンパスをやっています。8年程前で1万人くらいの規模でやっていたのですが、だんだんと参加者が増えてきました。

それに比例して、学生さんや保護者からの問い合わせも増えていきました。これまでは問い合わせに対して人が対応していたのですが、それがなかなか難しくなってきたので、FAQのチャットボットを導入しました。

Azure Bot Frameworkという機能と、あとはLUIS、現在はLanguage Understandingという機能名に変わっていますが、自然言語を処理するAIを使って質問者が何を聞いているのかを分析して、それに対する的確な答えを返すというサービスを提供しております。

こうすることによって、よくある質問はボットで対応しつつ、より高度な、もしくは非常に困っている方には大学の職員が直接対応するようにして、多くの問い合わせに対処しつつ回答のクオリティを上げることができたという事例になります。

訪日外国人向けのQAサービスを展開

2つ目は、JTBさんとNAVITIMEさんの事例です。

最近は非常に多くの外国人観光客の方が日本にいらっしゃっていますが、そういった外国人観光客向けの観光支援アプリになっています。

何ができるかというと、外国から日本に初めていらっしゃる旅行者さんですと、もちろん日本の文化であったり、もしくは電車の乗り方1つを取っても非常に難しいと感じられています。そういった日本の文化やインフラの利用をサポートするチャットボットを作りました。これを使っていただくことによって日本のさまざまな魅力を発信できますし、外国人旅行者の満足度を上げることができるようになります。

最近、駅や空港ではスタッフやボランティアの方が対応していることもありますが、もちろん人の数には限りがありますので、よくある質問やインターネットで検索すればわかるような情報はそこに集約していろいろな人に使っていただくことによって、全体の満足度を上げることが可能になります。

また、各種サービスと連携して、ホテルの案内や観光名所をアピールすることで、広告利用でも使っていただけるようなサービスとしてご利用いただいています。こちらはAzure Bot FrameworkやQAを作るエンジンを作るサービスがCognitive Servicesでありますので、それを使っていただいてAzure上でサービスをホストしていただいている事例です。

監視カメラの映像をもとにお客さんのデータを分析

最後は、東京サマーランドさんの事例をご紹介させていただきます。これはどんな事例かと言いますと、サマーランドさんに来た方の年齢や性別と満足度を、カメラを使って分析するという取り組みです。

こちらはCognitive Servicesの画像分析の「Face」を使っているサービスです。サマーランドに来た方の年齢、性別、もしくは家族構成などをカメラから分析して、どんな方が来たのか、またはその方の表情を見てその満足度の調査に役立てています。

スライドの真ん中にオレンジ色のアイコンがありますが、アロバビューさんが使っているカメラのソリューションになっていまして、我々のCognitive Servicesにつなげて、カメラに写っている画像を使って分析するサービスを展開しておりまして、これをサマーランドさんが導入して使っている事例になります。

ですので、お客様と直接のコミュニケーションをしている事例ではありませんが、お客様がその施設やサービスに対してどんな反応をされているかを分析するための機能として、こちらのサービスを導入していただいております。