Microsoftが米国時間11月15日、「Ignite 2023」カンファレンスで「Azure AI Studio」のパブリックプレビューを発表した。同社はAzure AI Studioを、開発者が大規模環境で人工知能（AI）アプリケーションの構築や調査、テスト、展開を行えるエンドツーエンドのプラットフォームと表現している。
Azure AI Studioを発表する最高経営責任者（CEO）のSatya Nadella氏
提供：Sabrina Ortiz/ZDNET
筆者はAzure AI Studioを、エンタープライズレベルのAIアプリケーションやソリューションを構築するためのツールキットと考えるようにしている。木工職人の作業場に、多様なカテゴリーの作業を行うための多様な道具があるのと同様に、Azure AI Studioにもさまざまなツールがある。
Azure AI Studioに搭載された強力なツールの例
データ分析ツール：膨大なデータセットの把握やパターンの特定、洞察の獲得を望んでいる場合は、これらのツールが役に立つ可能性がある。
予測モデリングツール：過去のデータを入力することにより、これらのツールは将来の顧客需要の予測や市場動向の把握、将来のメンテナンス要件のようなニーズの予測を行うのに役立つ。
自然言語処理ツール：作成するソリューションに自然言語を理解する機能を持たせたい場合は、Azure AI Studioの自然言語ツールが威力を発揮するはずだ。
コンピュータービジョンツール：これらのツールを利用すれば、ソリューションに静止画像や一部の動画の内容を読み取る機能を持たせることができる。この種の技術は生産ラインで特に役立つが、ほかの多くの用途にも利用できる。
レコメンデーションエンジン：比較的多くの自社製品を購入している顧客に対して、より高額な商品や関連商品を提案しようとする場合、レコメンデーションエンジンが購入者の好みや行動を処理し、販売されている製品に関連付けることができる。
カスタムモデル構築ツール：機密情報、カテゴリーに特有の専門知識、独自の企業秘密に関する情報など、既存の大規模言語モデルには含まれないことも多いナレッジベースに基づくインテリジェントな処理を行う必要がある場合、Azure AI Studioが独自モデルの構築をサポートしてくれる。
この記事は海外Red Ventures発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
