第3次AIブームと呼ばれる昨今ですが、コンピューターの処理速度の向上やネットワーク技術の発達など、さまざまな周辺技術の進歩も相まって、いまやAIは単なるブームとはいえません。将棋や囲碁のAIが人間のプロ棋士に勝ったり、自動運転の実証実験が公道で行われるようになったりと、その活用は現実的なものになってきています。

また、一般的なユーザーは気づきにくいかもしれませんが、企業が顧客との接点としてWeb上で活用している自動応答サービスやチャットBOTなどのバックエンドでもAIが活用されるなど、AIは確実に人々の生活に浸透しはじめているのです。

そのAIをクラウド上で誰でも使えるようにMicrosoft Azureが提供しているサービスが「Azure Machine Learning」です。

Machine Learning（機械学習）とは、わかりやすくいえば、コンピューターのプログラムがトレーニングを繰り返すことによって、膨大なデータの中から一定の法則を見つけ出せるようになることです。文字通り「学習」です。

たとえば、何千・何万という犬の写真をプログラムに読み込ませると、犬の犬らしさをプログラムが把握します。そして学習後にいろいろな動物の写真をプログラムに読ませると、どれが犬なのかを判断できるようになります。

またよく知られている活用・研究の事例としては、がんに侵されている細胞の写真と正常な細胞の写真を学習させることによって、がんに侵されている細胞を判別したり、投薬や放射線治療などによってがんの治療効果が現れているかどうか判断するといったことがあります。

活用の用途にもよりますが、プログラムは人間と違って疲労による精度低下や勘違いがありません。定型的な処理を大量に実行しなければならないような案件は、得意分野だといえるでしょう。

このような特性のある機械学習を活用すれば、大量のデータから重要な情報を導き出せます。そのための環境として活用できるのが「Azure Machine Learning」です。大量のデータを扱うためには当然強力な計算能力が必要となりますが、「Azure Machine Learning」であれば、クラウドの力を活用することでリソースに悩むこともありません。

Azure Machine Learningは、ブラウザ上でオブジェクトをドラッグ＆ドロップするだけで利用できるのが特徴です。

●機械学習の専門家でなくともデプロイ可能

本来、機械学習を進めるためには、統計の専門知識を持った人間がアルゴリズムを作成し、さらに学習結果の分析をするなどの必要がありますが、Azure Machine Learningはその部分を簡略化し、使いやすくなっています。

たとえば「Azure Machine Learning Studio」を使えば、データの読み込みからデータの変換・予測分析ソリューションの構築やデプロイまで行えます。

また、データ分析の専門家でなくても「ML cheat sheet mini site (Machine Learning チート シート ミニ サイト)」を活用することでベターなアルゴリズムの選択が可能になります。

●データサイエンスのスキルがあれば、活用範囲はさらに広く

スキルのあるエンジニアであれば、RやPythonを使ってプログラミングすることも、もちろん可能。ドラッグ＆ドロップのインターフェースは開発時間の短縮に大いに貢献します。APIも公開されており、Azureの資源をうまく活用すれば、効率よく作業が進むでしょう。

データサイエンスのモデリングや開発・デプロイをするための環境構築も、分析業務の一つとしては決して無視できません。

Azureでは、データ分析や機械学習、AIの学習でよく使われる仮想マシンイメージがすでに準備されています。それが「データ サイエンスの Virtual Machines」です。このサービスには、WindowsやLinuxベースの仮想マシンが準備されており、RやPythonといった言語、Apache SparkやWekaといったツールも構成可能。テンプレート・サンプルも準備されているので、導入時間の短縮などに役立ちます。

さらに、「データ サイエンスの Virtual Machines」には、機械学習をさらに発展させた「ディープラーニング」のツールキットが揃っているエディションも用意されています。ディープラーニングといえば、2016年に囲碁のトップ棋士を打ち負かしたAlphaGoでも活用されて話題になった、第3次AIブームの立役者です。

このように、ドラッグ＆ドロップによるプログラミングや、開発が容易になる仮想マシンが準備されているのが、Azure Machine Learningです。開発者の敷居が低く、学習環境を作りやすいので、エンジニアの育成にもメリットが大きいものといえます。

「機械学習は知っているけれどAzureは詳しくない」という方でも取り組みやすい、クイックスタートなどのエディションも用意されています。

ぜひ、Azure Machine LearningでAI活用に取り組んでみてはいかがでしょうか。