Azure Machine Learning

「Azure Machine Learning（アジュール マシン ラーニング）」は、日本マイクロソフト株式会社が提供する、機械学習（ML）ライフサイクル全体のサポートを目指すエンタープライズレベルのクラウド機械学習サービスです。データ準備からモデルの構築、トレーニング、プロンプトエンジニアリング、そして評価、デプロイ、監視にいたるまで、一連のワークフローを1つのスタジオ画面で統合管理をサポートする設計となっています。追加の基本料金なしで利用でき、料金は実際に使用したCPUやGPUなどのコンピューティングリソース分のみ発生する合理的な課金体系を採用しているのが特徴です。高い稼働率を目指すSLA（サービスレベル合意）を設定しており、安定したインフラストラクチャのもとでビジネスクリティカルなモデル開発の大規模な構築・運用を後押しする仕様です。

■Apache Sparkによるデータ準備と一貫した機能ストア
Microsoft Fabric内のApache Sparkクラスターとスムーズに相互運用し、大規模なデータをスピーディーに処理・準備しやすい環境を整えています。また、複数のワークスペース間で特徴量の検出や再利用をサポートする「機能ストア」を備えているのが強みです。これにより、データ分析プロセスの重複低減を図り、モデルの出荷にかかる時間の削減をサポートします。

■ノーコード自動開発から多様な基盤モデルをカバーするモデルカタログ
分類や回帰、高精度なモデルの構築をサポートする「自動ML（自動化された機械学習）」を搭載しています。さらに、独自の「モデルカタログ」を提供しており、Microsoft、OpenAI、Hugging Face、Meta、Cohereなどの基盤モデルの発見、微調整（ファインチューニング）、デプロイをサポートする仕様です。

■プロンプトフローによる言語モデル開発とMLOpsの効率化
言語モデルを活用した生成AIアプリケーション開発の効率化をサポートする「プロンプトフロー」を搭載しています。プロンプトの設計、構築、評価、デプロイにいたるワークフローを視覚的に進めやすいのが特徴です。また、CI/CDパイプラインを活用した機械学習運用（MLOps）に対応し、モデル管理の共同作業やワークフローの効率化を後押しします。

■安全システムを組み込んだ責任あるAIとセキュリティ
開発したAIモデルの公平性、偏見、危害を評価・軽減する「責任あるAI」のダッシュボードやスコアカードなどの安全システムを標準で備えています。セキュリティ面においても、マイクロソフトのセキュリティイニシアティブに携わる3万4000人のフルタイムエンジニアと、1万5000人のセキュリティパートナーによる、安全性を考慮したクラウドインフラストラクチャを提供しているのが強みです。世界各地で多数のコンプライアンス認定を取得しており、データガバナンスとコンプライアンスに対応したAI開発をサポートします。