Learningの導入を検討しているけれど、内容や操作が分からない方もいるでしょう。Learningは、Microsoft社が提供している機械学習サービスで自動機械学習にも対応しています。方法・メリット・競合サービスとの比較などを紹介します。Learningについて学び、運営に役立ててください。マシンラーニング)とは、Microsoft社が提供している機械学習のツールです。クラウド上でおこなうためサーバーも不要で、どのようなサービスにも活用がしやすく、すぐに使用できるのが特徴です。サンプルデータがあるためサンプルの用意をしなくても使えます。独自のデータを用意してモデルを作ることもできるので、簡単なものから難しいものまで幅広くモデル構築ができます。アルゴリズムが用意されているため、難しい作業が不要なのも大きなポイントです。教師あり学習、教師なし学習のどちらにも対応していますので、より自由に設計が可能です。さまざまな業種で活用されており、たとえば迷惑メールのフィルターやECサイトで表示される個別のおすすめ・売上需要の予測などで使用されています。エンジニアにはワークフローの自動化ができるツールが備わっていたり、アプリ開発ではモデルをアプリケーションに統合させるツールなども備わっているため、幅広い活躍ができる機械学習ツールです。1-1.自動機械学習とは?自動機械学習とは、モデル設計や構築を自動でおこなえる機械学習のことです。自動機械学習が開発される前は、データサイエンスの専門家がモデルを設計・構築しており莫大な時間を要していました。自動機械学習を使えば、専門家がいなくても短時間かつローコストで機械学習を導入できるようになったのです。予測モデルの作成だけでなく機械学習モデルの検証をし、サービスに利用可能な状態まで作り上げてくれます。学習は、目標値まで学習の成果を達成すると停止してくれるので、プログラミングの知識がなくても安心して機械学習を利用できます。Learning以外にも機械学習系のサービスを展開しています。サービスごとに使用できる用途や強みが異なりますので、貴社にあったサービスを導入しましょう。Azureで展開している主なサービスを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。Servicesに分けられます。BingやMicrosoft365などの製品でも使用されている、最先端のAIを簡単に使用可能です。Serviceは、カスタマイズすればサイト内やアプリでも利用できるため幅広い業種で活用されています。Servicesは、セキュリティなどに使用できるのはもちろんのこと、仕事を円滑に進ませるための役割としても最適です。AIといってもそれぞれ役割が異なりますので、ここではサービス概要を解説します。Serviceは、BOTを簡単に作れるIDE(統合開発環境)です。Azureのサービスと組み合わせて音声を認識できるチャットボットも作れます。日本語や英語だけでなく、さまざまな言語の使用も可能なうえ、普段使っているLINEやAlexa・Slack・Facebookなど多様な他社チャネルと接続でき、使用用途も広がります。通常BOTを作成するには、コーディングが必要なため設定が不安な方もいるでしょう。BOTを作成できます。日々、データを収集し自動的にアップデートしてくれるので、より最新の回答をできる仕組みになっているのもポイントです。他にも会話や言語を理解させれば、BOTを利用した人の会話から全体的な意図を読み取れます。重要な箇所を抽出し、正しい回答に結びつけられるのです。Servicesは、人の視覚や音声・言語・決定などの認知機能をAIで分析ができるサービスです。学習済みのAIを使用するので、機械学習への深い理解がなくてもすぐに使えるのが魅力的なポイントです。女性か男性かを判断するのはもちろん、表情の読み取りなども可能です。音声を聞き取って文字起こしをしたり、文字を読み取って音声に切り替えたりといった作業を素早く実行できます。Miningとは、人工知能(AI)を活用した検索機能サービスのことです。大きな特徴として、どのようなデータであっても抽出が可能なことが挙げられるでしょう。テキストはもちろん、画像であっても抽出できます。具体的な使い方としては、必要なデータを検索すると関連するデータのみを抽出します。ほとんどの企業は、膨大なデータを保管しています。そのデータを必要なときにすぐに抽出するのは至難の業です。検索しても検索キーワードが入っているデータを全て抽出してしまったり、画像などのデータであればうまく抽出できなかったりするでしょう。Miningを使えば、埋もれたデータをすぐに探し出し、関連度順や新しい順にしてくれます。その膨大な情報から学習し、より関連性が高い情報を抽出してくれるようになっていきます。ファイル検索に割いていた時間をほかの時間として使えるだけではありません。今まで使いきれていなかったデータを探し出して、企業にとってプラスになりそうな内容を分析してくれるのです。Searchは、アプリの中に検索機能を取り込めるサービスです。検索できるデータは、WordやExcel、PDFだけでなくドキュメント内の画像データさえも取り込みが可能です。Searchは通常の検索方法とは異なり、インデックス検索を採用しています。取り入れた情報を学習しインデックスを作り上げるので、あいまいな検索であっても関連するコンテンツを素早く検索できます。データは、暗号化保管されているのでセキュリティ対策も安心です。Learningは簡単な操作で使えるだけではなく、他にもメリットがあります。Learningのメリットを3つに分けて解説しますので、ぜひ参考にしてください。Learningは、自動機械学習が組み込まれているため正確なモデルをすぐに作成が可能です。通常モデル作成をする過程として、データ収集・アルゴリズムの選定・前処理・モデルトレーニング・モデル評価と数多くの工程があります。自動機械学習が組み込まれているため、この工程を自動でおこなうことが可能です。Learningを採用すれば人的リソースだけでなくコストパフォーマンスも上がるでしょう。Learningの自動機械学習はより精度が高く、テキストはもちろん画像や表形式も自動学習してくれるといったメリットもあります。いえば、プログラミングの知識が必要でアルゴリズムなど難しいイメージをお持ちの方が多いでしょう。Learningであればプログラミングの知識がなくても、ドラッグ&ドロップに対応したGUIが搭載されているため安心して操作が可能です。コーディングの経験がない方でも簡単に使えるよう、エントリポイントも準備されています。GUI上でユニットを変更すれば、テスト結果を可視化してくれる機能があります。操作に慣れていない方でも分かりやすい画面仕様になっているのもメリットのひとつです。3-3.MLOpsを活用し大規模な運用を実現可能MLOpsとは、機械学習と運用を掛け合わせた造語です。機械学習のモデル構築から運用・環境の構築・迅速なデプロイを可能にしており、MLOpsを活用すればより円滑に大規模な運用を実現可能にできます。MLOpsをよりスムーズにする環境が整っているため、運用後も監視をおこないデータドリフトを見つけ再トレーニングをしてくれます。機械学習をしておわりではなく、実装してからも機械学習のパフォーマンスが向上するのも大きなメリットでしょう。Learningの使い方を紹介します。Learningを使用できます。ワークスペースの作成からデプロイされたサービスのテストまで順を追って紹介しますので、参考にしてください。始めに、ワークスペースを作成します。Learningを検索し、ダッシュボードに入ります。左上の作成と出てくるのでクリックして、以下の必要事項を記入してください。入力し終わったら【確認と作成】をクリックしましょう。数分待てばワークスペースが完成します。Learningスタジオに入れます。続いて、コンピューティングクラスターを作成します。ワークスペース内左側にあるコンピューティングをクリックし、コンピューティングクラスターを選びます。設定画面では、以下の順で設定をしていってください。仮想マシンサイズ:すべてのオプションを選択し、利用するサイズを選ぶ最小ノード数と最大ノード数:最小は0にし、最大ノードはジョブが多いときの最大ノード数を入力スケールダウンする前のアイドル時間:120秒(設定した時間アイドル時間が続くノード数が最小までスケールダウンする)上記項目を選択し、作成すれば数分で完成します。今回解説した設定方法は、選んだ仮想マシンのサイズによっては同じように出ない場合もあります。出てこなくても、近いものを選ぶようにしましょう。どの仮想マシンサイズを選んでも、最小ノード数は初めは0にしておきます。最小ノード数を1以上にすると、利用しなくてもそこで課金されますので十分注意してください。次にデータセットを作成します。ワークスペース内のデータをクリック、Webファイルから選択し以下の設定をおこないます。詳細の確認:作成後にデータセットをプロファイリングはしない入力が終われば、データセットの作成が完了です。4-4.自動機械学習の実験を実行データセットが完了したら、自動機械学習の実験を実行しましょう。Learningには、教師あり機械学習モデルがサポートされています。自動機械学習を使えば教師あり機械学習モデルをトレーニングできるのでやってみましょう。ワークスペースにて、自動機械学習のページを開き以下の設定を行います。上記入力が終わると自動で実験が実行されます。画面が実行中に変わったら、モデルタブを表示し評価を待ちましょう。場合によっては10分程度かかるときもあります。実験が終われば、最適なモデルを確認できます。実行後、説明タブを開くと最良モデルのアルゴリズム名が表示されます。細かく表示されるのでチェックしましょう。細かく確認する場合はメトリック値をクリックすれば詳細画面に移りますので、最適モデルになっているかを確認してください。4-6.サービスとしてデプロイ最適モデルの作成が完了したら、サービスとしてデプロイしましょう。自動機械学習のページを開き、詳細タブの最良モデルの概要に表示されているアルゴリズム名を選択します。モデルタブでデプロイを選択したら、以下の内容を設定するだけで完了です。Webサービスの配置:名前・説明・コンピューターの種類・認証を有効にする上記を入力するとデプロイが開始されますが、完了を確認するには、モデル概要の中にあるデプロイ状態を見ます。成功となれば完了ですので、時間はかかりますが待ちましょう。4-7.デプロイされたサービスをテストデプロイができれば、あとはテストを実行するだけです。エンドポイントのページでテストをしたい名前のリアルタイムエンドポイントを選択します。入力データ画面で、以下のテンプレートJSONを貼り付けます。1.0}貼り付け終わったら、テストを押せば完了です。Learningの料金は、基本無料です。Azureサービスを利用した分だけです。料金体系は5種類あり、どの程度の性能が欲しいかによって価格体系を決めていきます。Learningをどのように利用していくのか、メインにするものを検討しないと、リソース不足に陥ったりコストがかかったりします。この章では、料金体系ごとに概要を解説しますので導入の検討に役立ててください。5-1.汎用テストと開発のみ等、中小データベースに最適な汎用プランです。バランスのとれたCPU対メモリ比が特徴で、比較的負荷の少ない処理向けのプランといえるでしょう。インスタンスは豊富にそろえてあり、一番低価格でvCPU1/メモリ3.5GiBで1カ月あたり74.46ドル。ハイスペックの場合は、vCPU64/メモリ256GiBで1カ月あたり3,410.56ドルと価格にもスペックにも幅があります。5-2.コンピューティングの最適化コンピューティングの最適化は、メモリに対してCPUが高いプランです。トラフィックが中程度のWebサーバーに向いており、アプリケーションのサーバーやセキュリティの高いサーバーを作りたい企業に向いています。価格はvCPU2/メモリ4GiBで1カ月あたり78.11ドル〜vCPU72/メモリ144GiBで1カ月あたり2,811.96ドルで、7種類から選べます。5-3.メモリの最適化メモリの最適化は、コンピューティングの最適化とは逆にCPUに対してメモリの比率が高いプランです。大きいメモリサイズを要求するものや、キャッシュを使用する処理が大きいサーバーに向いています。価格はD-seriesシリーズのvCPU1/メモリ3.5GiBが最安で80.30ドル/1カ月。大きいサイズでは、MシリーズのvCPU128/メモリ3,800GiBで28,249.54ドル/1カ月となります。5-4.GPUGPUプランは、単一だけでなく複数のGPUが使用できます。おもな利用用途としては、負荷が大きい動画編集やレンダリング・ディープラーニングで使用するトレーニングとNDなどが挙げられます。v3シリーズのvCPU4/メモリ28GiB/GPU1×T4で518.30ドル/1カ月。大きいサイズのNCsv3シリーズではvCPU24/メモリ448GiB/GPU4×V100で13,471.42ドル/1カ月です。5-5.ハイパフォーマンスコンピューティング料金設定の中でも一番高スペックなプランであるハイパフォーマンスコンピューティングは、高速なCPUを使用しているので、より大きなサーバーや負荷の高い処理を多くする場合に適しています。プラン最安でも、Hシリーズの8コア/メモリ56GiBで835.85ドル/1カ月。シリーズで120コア/456GiBで1カ月あたり3,810.60ドルです。SageMakerという機械学習サービスがあります。同じ機械学習でも、どのように違うのか比較していきましょう。Learningはどの項目もできますが、機械学習の設定などは知識ゼロでは難しい点があります。いえ、操作は簡略化されているので、プログラミングはできないけれど知識は多少あるという方なら使いこなせるでしょう。Officeなどを利用していると取り入れやすいといった点もポイントです。AIのいちばんの特徴は、プログラミングが不要な点です。知識がほぼなくとも直感的に操作が可能なのは大きなメリットでしょう。知識がある方にとっては細かな調整をしにくいなどのデメリットも出てきますので、使う方のレベルが高ければ向いていない可能性もあります。SageMakerですが、プログラミングができる方でないとなかなか操作が難しいでしょう。一方で、機械学習ツールは数多く展開され無料のものも多いので幅広く展開したい場合はおすすめです。Azureは、AWSに続いて2番目の占有率です。そのため、さまざまな業種で導入され活用されています。いえ、どのように導入されているのか分からない方もいるでしょう。Azure導入事例を2つ紹介します。事例を読んで、実際貴社で導入した場合のイメージを膨らましてください。ML(人工知能/機械学習)を活用し認知症ケアの支援に取り組んでいます。Learningに学習させ、誰もが介護のノウハウを実践できるスキルが上昇するシステムを構築中です。介護の質を上げることで、入居者さまの日々の生活の質をあげ幸せな時間を過ごしてもらえます。そのために、日々の入居者さまの睡眠や食事などの記録をしており、学習させたノウハウと組み合わせ、より適切に対処をできるようになってきました。Azureを活用し始めてから「有意義な話し合いができるようになった」「スタッフの観察力があがった」など良い方向に動いています。これから全店舗で活用し、皆が介護のノウハウを使い入居者さまの生活の質をあげていくだけでなく、モニタリング・アセスメント業務を支援につなげていけるよう育てていく予定です。セブン銀行セブン銀行では、商業施設や空港など全国に26,000台のATMを設置しています。設置場所により人流は異なり、現金の管理は非常に困難を極めているのが課題です。そこでAIを活用した機械学習を取り入れ入金差額予測をとることとなりました。Hack」を利用しました。Hackとは、導入アセスメントからデータ準備、モデル作成と評価までを無償支援してくれるサービスです。他の支援サービスと異なる点は、代わりにモデルを作成してくれるわけではなく、顧客主導で支援をしてくれます。そのため、担当の人材育成にも役に立ちました。Learningにて機械学習のモデルを実装します。Learningの自動機械学習機能を活用することで、さまざまな角度からモデルを試せたのも良い結果に繋がった理由のひとつでしょう。このプロジェクトの検証が終わったのが、プロジェクト開始から約半年。結果、37カ所ある現金センターのうち29カ所が、今まで使っていた予測精度を上回る結果となりました。Azureでは「DataHack」などの支援サービスがあるため、機械学習に一歩踏み出せなかった企業でも、実際にAIに触れて知識を深められます。Azureのデータ分析を含む機械学習は、最適なサービスと言えるでしょう。Learningの導入を検討されている場合は、NTT東日本にご相談ください。Learningを含んだクラウドサービスであるAWSの導入・運用サービスを提供しています。行い、セキュアなクラウド環境構築やIT業務効率化を可能とするトータルサポートサービスです。社内に専門部署がない場合、適切なサービスの設計方法に不安があったり、故障発生時の対応に困ったりする可能性があるでしょう。AWSを導入するにあたり、自社に合ったサービスの選定やトータルコストの算出にも知識が必要です。NTT東日本ではこれらのお悩みごとに対してしっかりとサポートいたします。NTT東日本を選ぶメリットとしては以下の3つが挙げられます。Learningはもちろん、併用することで企業活動をより良くするAWSサービスのご提案もさせていただきます。興味のある方は、ぜひ以下よりお問合せください。Learningの、機能や操作・料金・競合との比較などについて解説しました。Learningは、プログラミングができなくともドラッグ&ドロップで簡単に操作できる機械学習ツールです。他の機械学習と組み合わせることでサービス展開まで迅速に対応できるでしょう。MLOpsを活用し大規模な運用をしてみたいという企業は、ぜひ試してみてください。Inc.またはその関連会社の商標です。Corporationの米国及びその他の国における登録商標または商標です。商標または登録商標です。機械学習の活用などクラウド導入に興味のある方はお気軽に無料のオンライン相談窓口へご連絡ください。本記事では、本記事では、AWSでのデータ分析に必要な基盤やサービス、構築するメリットを解説します。本記事では、社内wikiについて、その導入メリットと注意点やツールの選び方、失敗しないためのポイントなどを解説します。本コラムでは、リモートアクセスVPNの仕組みや種類、拠点間VPNとの違い、メリット・注意点、向いているケース、構築に必要なものについてわかりやすく解説します。Cloud】どれが自社に最もマッチするの?情シス担当者の負荷を減らしてコストを軽減するクラウド化のポイントは?自社のクラウド導入を実現するまでの具体的な流れ・検討する順番は?初めての自社クラウド導入、わからないことが多く困ってしまいますよね。NTT東日本ではそんなあなたにクラウド導入に必要な情報を1冊の冊子にまとめました!クラウド化のポイントを知らずに導入を進めると、以下のような事になってしまうことも・・・システムインフラの維持にかかるトータルコストがあまり変わらない。情シス担当者の負担が減らない。セキュリティ性・速度など、クラウド期待する効果を十分に享受できない。最低限の4つのポイントを抑えておきたいところです。そもそも”クラウド化”とは?その本質的なメリット・デメリット自社にとって最適なクラウド環境構築のポイントコストを抑えるための具体的なコツ既存環境からスムーズにクラウド化を実現するためのロードマップなど、この1冊だけで自社のクラウド化のポイントが簡単に理解できます。導入サポートサービスも掲載しているので、ぜひダウンロードして読んでみてください。以下に当てはまる方はお気軽にご相談ください。環境や接続ネットワーク、クラウドサービスまでトータルにお客さまのお悩みや課題の解決をサポートします。無料相談してみる相談無料!プロが中立的にアドバイスいたしますクラウド・AWS・Azureでお困りの方はお気軽にご相談ください。