Microsoft Cloud Solution Architect
阪本 真悟
本日、ご紹介する Azure Machine Learning Package は、”Azure AI Services” のひとつとしてエンタープライズ分野でも需要の高い「画像認識」「テキスト分析」「予測分析」の 3 つのシナリオを実現する際に、開発のお供としてご活用いただける便利なツールです。 便利なポイントは何か？ 3 つのシナリオ毎にどんな機能を提供していて、何が出来るのか？などについて順番に説明していきたいと思います。
Azure AI Services 概要
その前に、まず弊社の ”Azure AI Services” 概要について紹介します。 
1 つ目、Azure Cognitive Services
Pre-Built AI（構築済AI） のソリューションとして位置付けています。先日のブログ記事で紹介した「Custom Vision Service」も Azure Cognitive Services の API です。汎用的に利用可能な、トレーニング済の高精度な認識・認知機能を API として提供しています。
2 つ目、Azure Bot Service
Conversational AI （会話AI）のソリューションとして位置付けています。Azure Cognitive Servicesは API なので C# や Java などプログラミング言語を使って呼び出すことは出来ますが、人が使うためには Bot Service が仲介役となって人とのインタフェースを担当する必要があります。様々なチャネルを使って自然なやり取りでサービスを提供することが可能です。
3つ目、Azure Machine Learning
Custom AI（カスタマイズ可能AI）のソリューションとして位置付けています。Cognitive Services も Bot Service もある程度のカスタマイズは可能なので誤解を招くかもしれませんが、Azure Machine Learning を使うとゼロから ユーザのニーズを満たす Machine Learning モデルを構築することが出来ます。構築した Machine Learning モデルは Azure Machine Learning Services に展開することも出来ますし、On-Premise の Docker コンテナ上に展開してクラウド接続のない環境で呼び出すことも出来ます。 そして本日ご紹介する Azure Machine Learning Package は、3 つ目の Azure Machine Learning ソリューションの一部として、AI 機能の構築を支援してくれる便利なツールなのです。
Azure Machine Learning Package 概要
機械学習のビジネス活用において、エンタープライズ分野でも需要の高い「画像認識」「テキスト分析」「予測分析」の3つのシナリオを実現するために活用可能な、Python 向け Package です。データエンリッチメント、パラメータチューニング、モデル評価と選択、デプロイなどの機能を関数として用意していますのでコーディングが楽になります。
Azure Machine Learning Package をお勧めする理由
他のツールと比較して便利なポイントは何でしょうか。需要の高い特定のシナリオ向けに、よく使われる機能が提供されており、またサンプルコードも Github 上で公開されています。 ユーザはまずサンプルコードを実行することにより全体の流れを把握することが出来ます。必要に応じてカスタマイズを加えながら、高品質なモデルを比較的容易に、さらに圧倒的に早く作成することが出来るはずです。他のフレームワークと比較してもシンプルな実装が可能です。 
Azure Machine Learning Package の 3 つのシナリオご紹介
「画像認識」「テキスト分析」「予測分析」の 3 シナリオについて、提供している機能をご紹介します。
1.AML Package for Vision（画像認識）の機能紹介
・Image Classification（画像分類）
・Object Detection（物体検出）
・Image Similarity（類似画像識別）
APIに含まれている機能
・Dataset Creation
・Data Augmentation
・Modeling and Training
・Model Evaluation
・Deployment
2.AML Package for Forecasting（予測分析）
・Financial Forecasting（財務予測）
・Demand Forecasting（需要予測）
API に含まれている機能
・Time Series Data Preparation
・Exploratory Report
・Featurization
・Modeling and Time Series Cross-Validation
・Model Evaluation and Selection
・Model Deployment
3.AML Package for Text Analytics
・Text Classification（テキスト分類）
・Custom Entity Extraction（カスタム エンティティ抽出）
・Word Embedding（単語の特徴ベクトル化）
API に含まれている機能
・Feature Engineering
・Text Preprocessing
次回、実践編では3つのシナリオの中で Computer Vision の Package を使って実際にカスタムモデルを構築してみます。