Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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1. サービス概要

Azure AI Services は、開発者がインテリジェントなアプリケーションを構築するために使用できる、クラウドベースの人工知能 (AI) サービス群です。 API、SDK、およびサービスを通じて、機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョンなどの様々な AI 機能をアプリケーションに統合できます。

主なユースケースには、画像認識、音声認識、テキスト分析、予測分析、意思決定の自動化などがあります。

2. 主な特徴と機能

2.1 主要なサービスカテゴリ

Azure AI Services は、大きく以下のカテゴリに分類されます。

• Vision: 画像分析、顔認識、物体検出などの機能を提供します。(例: Computer Vision, Face, Custom Vision)
• Speech: 音声認識、音声合成、音声翻訳などの機能を提供します。(例: Speech to Text, Text to Speech, Speech Translation)
• Language: テキスト分析、感情分析、キーフレーズ抽出、言語検出などの機能を提供します。(例: Text Analytics, Language Understanding (LUIS), Translator)
• Decision: コンテンツモデレーション、異常検出、パーソナライズなどの機能を提供します。(例: Content Moderator, Anomaly Detector, Personalizer)
• OpenAI: 大規模言語モデルを活用した自然言語処理機能を提供します。(例: Azure OpenAI Service)

2.2 カスタマイズと拡張性

多くAzure AI Services は、事前にトレーニングされたモデルを利用できるだけでなく、独自のデータでモデルをトレーニングして、特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。 Custom Vision や Language Understanding (LUIS) など、モデルをトレーニングするためのツールも提供されています。

2.3 統合と連携

Azure AI Services は、Azure Functions、Azure Logic Apps、Power Platform などの他の Azure サービスと容易に統合できます。 これにより、AI 機能を組み込んだ自動化されたワークフローやアプリケーションを迅速に構築できます。

2.4 セキュリティとコンプライアンス

Azure AI Services は、Azure のセキュリティとコンプライアンスの基準を満たしています。 データ暗号化、アクセス制御、監査などの機能を提供し、機密データの保護を支援します。

3. アーキテクチャおよび技術要素

1. クライアントアプリケーションが Azure AI Services の API を呼び出します。
2. API は、要求された AI 処理を実行し、結果をクライアントアプリケーションに返します。
3. 必要に応じて、クライアントアプリケーションは、モデルをトレーニングするためにデータを Azure AI Services に送信します。
4. Azure AI Services は、Azure のグローバルなインフラストラクチャ上で実行され、高い可用性とスケーラビリティを提供します。

4. セキュリティと認証・認可

• Azure Active Directory (Azure AD): Azure AD を使用して、Azure AI Services へのアクセスを認証および認可します。
• Role-Based Access Control (RBAC): RBAC を使用して、ユーザーおよびグループに Azure AI Services のリソースへのアクセス許可を付与します。
• Network Security Groups (NSG): NSG を使用して、Azure AI Services へのネットワークアクセスを制御します。
• データ暗号化: 保存時および転送中のデータを暗号化します。
• Azure Key Vault: API キーや接続文字列などの機密情報を安全に保管します。

5. 料金形態

Azure AI Services は、主に以下の要素に基づく従量課金モデルです:

• トランザクション数: API の呼び出し回数に応じて料金が発生します。
• 処理時間: 音声認識や動画分析など、処理に時間がかかるサービスでは、処理時間に応じて料金が発生します。
• データ量: トレーニングデータやストレージの使用量に応じて料金が発生する場合があります。
• ティア: サービスによっては、無料、Standard、Premium などのティアがあり、ティアによって料金や利用できる機能が異なります。

6. よくあるアーキテクチャ・設計パターン

• インテリジェントなチャットボット: Language Understanding (LUIS) と Azure Bot Service を使用して、自然言語で対話できるチャットボットを構築します。
• 画像認識アプリケーション: Computer Vision を使用して、画像内のオブジェクト、顔、テキストを認識するアプリケーションを構築します。
• 感情分析ダッシュボード: Text Analytics を使用して、顧客のフィードバックやソーシャルメディアの投稿から感情を分析し、ダッシュボードに表示します。
• リアルタイム音声翻訳: Speech Translation を使用して、異なる言語を話す人々の間でリアルタイムに音声翻訳を行います。

7. 設定・デプロイ手順（ハンズオン例）

1. Azure Portal で Azure AI Services のリソースを作成します。
2. API キーまたは接続文字列を取得します。
3. SDK または REST API を使用して、アプリケーションから Azure AI Services の API を呼び出します。
4. 必要に応じて、Azure AI Services のポータルでモデルをトレーニングおよびデプロイします。

8. 試験で問われやすいポイント

8.1 サービス選択

• Q: 画像内のオブジェクトを検出するには？
  A: Computer Vision の Object Detection 機能を使用します。
• Q: 音声をテキストに変換するには？
  A: Speech to Text を使用します。
• Q: テキストの感情を分析するには？
  A: Text Analytics の Sentiment Analysis 機能を使用します。
• Q: 異なる言語間でテキストを翻訳するには？
  A: Translator を使用します。

8.2 カスタマイズとトレーニング

• Q: 特定のオブジェクトを認識するためのカスタムモデルをトレーニングするには？
  A: Custom Vision を使用して、独自のデータでモデルをトレーニングします。
• Q: 自然言語理解 (NLU) モデルを構築するには？
  A: Language Understanding (LUIS) を使用して、意図とエンティティを定義し、モデルをトレーニングします。

8.3 セキュリティと認証

• Q: Azure AI Services へのアクセスを認証するには？
  A: Azure Active Directory (Azure AD) を使用します。
• Q: API キーを安全に保管するには？
  A: Azure Key Vault を使用します。

8.4 料金

• Q: Azure AI Services の料金はどのように計算されますか？
  A: 主にトランザクション数、処理時間、データ量、ティアによって計算されます。

8.5 その他

• 各 Azure AI Services の機能とユースケースを理解しておく。
• Custom Vision や LUIS などのカスタムモデルのトレーニング方法を理解しておく。
• Azure Active Directory (Azure AD) を使用した認証と認可の方法を理解しておく。