Azure OpenAIとは

Azure OpenAIの概要

Azure OpenAIは、Microsoft Azure上で実行されるオープンソースの人工知能（AI）プラットフォームで、OpenAIとMicrosoftの共同開発によって生み出されました。
Azure OpenAIは、企業や開発者がAIアプリケーションを簡単かつ迅速に構築、トレーニング、デプロイすることを可能にするクラウドベースのサービスです。

AzureではCognitive Servicesファミリに分類されています。

Azure OpenAIには、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、深層学習（DL）、強化学習（RL）などのAIモデルやツールが含まれており、さまざまなタスクを実行することができます。Azure OpenAIは、プログラマーやデータサイエンティストがモデルをトレーニングするための強力なツール、ハイパフォーマンスコンピューティングのためのGPUやFPGAなどのリソース、セキュリティとコンプライアンスの高度な機能を提供しています。

Azure OpenAIは、AI技術を活用してビジネスプロセスの改善や新しいビジネスモデルの創造、社会的課題の解決など、多岐にわたる分野で活躍することができます。

Azure Open AIの特徴とメリット

Azure OpenAIの特徴とメリットには以下のようなものがあります。

 

①クラウドベースのサービス

Azure OpenAIは、Microsoft Azure上で実行されるクラウドベースのサービスであるため、ユーザーは専用のハードウェアやソフトウェアを購入する必要がありません。また、オンデマンドで必要なリソースを追加できるため、柔軟なスケーリングが可能です。

 

②多様なAIモデルとツール

Azure OpenAIには、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、深層学習（DL）、強化学習（RL）などのAIモデルやツールが含まれており、多様なタスクに対応することができます。

 

③GPUやFPGAなどの高性能リソース

Azure OpenAIは、高性能なGPUやFPGAなどのリソースを提供するため、大規模なデータセットを処理することができます。

 

④セキュリティとコンプライアンスの高度な機能

Azure OpenAIは、セキュリティとコンプライアンスの高度な機能を提供しているため、ユーザーは安心して機密性の高いデータを取り扱うことができます。

 

⑤ユーザーフレンドリーな開発環境

Azure OpenAIは、ユーザーフレンドリーな開発環境を提供しているため、プログラマーやデータサイエンティストが簡単にAIモデルを構築、トレーニング、デプロイすることができます。

 

⑥モデルのデプロイメントの容易さ

Azure OpenAIは、モデルのデプロイメントが簡単に行えるため、迅速にAIアプリケーションをリリースすることができます。

以上のように、Azure OpenAIは、高度なAIモデルやツール、高性能なリソース、セキュリティとコンプライアンスの高度な機能、ユーザーフレンドリーな開発環境、モデルのデプロイメントの容易さなど、多くの特徴やメリットを持っています。

Azure OpenAIのデメリット

①費用

Azure OpenAIを使用する場合、必要なリソースに応じて費用が発生します。大規模なデータセットを処理する場合や、高性能なリソースを使用する場合は、費用が高くなる可能性があります。

 

②技術的な知識の必要性

Azure OpenAIを使用するためには、プログラミングやAI技術に関する十分な知識が必要です。初心者やビジネスユーザーには、使用が難しい場合があります。

 

③パフォーマンスの問題

Azure OpenAIは、クラウドベースのサービスであるため、ユーザーのインターネット接続速度やAzureのサーバーのパフォーマンスによっては、処理速度が低下する可能性があります。

④データセキュリティの問題

Azure OpenAIは、クラウドベースのサービスであるため、データセキュリティの問題が発生する可能性があります。特に、機密性の高いデータを取り扱う場合には、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。

以上のように、Azure OpenAIには、費用や技術的な知識の必要性、パフォーマンスの問題、データセキュリティの問題などのデメリットがあります。ただし、これらの問題に対しては、適切な対策を講じることで解決できる場合があります。

 

⑤たまに間違える

前回のブログでご紹介しましたが、AIの回答は絶対ではありません。多少間違えた結果を返すこともあります。
それを理解したうえで活用したりアプリケーション開発を行う必要があります。

Azure OpenAIの始め方

今回はリソースの作成までの手順を紹介していきます。
※2023年2月22日時点では、Azure OpenAIの利用は申請・承認が必要となります。

 

①Azureアカウントの作成

Azureを使用するには、まずAzureアカウントを作成する必要があります。アカウントを作成するには、Azureのウェブサイトにアクセスし、アカウント情報を入力します。
詳細な手順は割愛します。

②リソースの作成

Azureのポータルにログインし、Azure OpenAIを選択します。


Azure OpenAIの作成画面にて以下の入力します
・サブスクリプション
・リソースグループ　（その場で新規作成も可能）
・リージョン(2023年2月22日時点では "East US" 、"South Central US" 、"West Europe"から選択可能)
・名前（任意の名前を入力）
・価格レベル：(2023年2月22日時点では "Standard S0"のみ選択可能)



価格レベルについては、Azure OpenAI のサイトには以下の画像のように表記されていますが、実際は異なるようです。
この辺りは判明次第、追ってお知らせできればと考えております。



続いてタグを入力します。
Azureでは、リソースにタグを付けることができます。
Azureのタグを使用することで、リソースの分類、検索、請求書の分析、アクセス制御の設定などが容易になります。
使用しない場合は未入力でも進むことができます。


「検証に成功しました」と表示され、作成する内容を確認できます。
「作成」をクリックしデプロイします。




これでリソース作成が完了しました。
早速「リソースに移動」をクリックしてみましょう。



リソースに移動してきました。
これから先（キー管理や連携システムの構築）が重要ですが、今回はここまでの紹介とさせていただきます。

  

まとめ

いかがだったでしょうか？
リソースの作成までは非常に簡単ですが、システムとして社内で活用するには、追加の作業が必要であり非エンジニアの方には難しいと思います。

次回は「モデルの展開と料金プランについて」解説していきたいと思います。
この辺りまでは非エンジニアの方でも十分対応可能ですので、ぜひご覧ください。

私たちQESはOpenAIおよびAzure OpenAI を全社展開し活用しながら理解を深め、お客様のAI活用を支援していきます。
（ちなみに本ブログの前段部分の多くはAIの出力した情報をもとに作成しています）

特にMicrosoft、AWSといったクラウドに関する技術力には自信を持っており、
近い将来、OpenAIに関する技術もお客様へ提供していく予定で準備を進めております。

Azure OpenAIはAzureでは「Cognitive Services」の一部に分類されています。
QESでは過去にCognitive関連のブログも投稿しておりますので、ご興味がある方はご覧になってください。

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