AzureのAIサービスは、多くの分野で革新的なソリューションを提供し、さまざまなアプリケーションの開発を可能にします。
ここでは、それぞれのAIサービスがどんな役割を果たし、どのように活用できるか、具体的な例を交えて解説します。
ほとんどのAPIはお試しであれば無料枠の範囲で使えるものばかりですので、便利に使っていきましょう。
1. Azure AI Studio
役割：AIモデルの開発からデプロイまでを一元管理するプラットフォーム。
初心者から上級者まで利用できるユーザーフレンドリーなツールです。
活用例：データサイエンティストが、ドラッグ＆ドロップのUIを使ってAIモデルを作成し、アプリケーションに簡単に統合できます。
例えば、オンライン教育プラットフォームで、学生の進捗状況を自動分析するAIシステムを構築可能です。
2. Azure Machine Learning
役割：機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、モニタリングを提供するプラットフォーム。
大規模データに対応し、継続的な学習が可能です。
活用例：金融機関での信用スコアの予測、顧客の購買行動予測、または医療診断アプリで患者のリスク要因を特定するAIソリューションの構築が可能です。
3. AI Search
役割：Webサイトやアプリケーションに高度な検索機能を組み込むためのサービス。
検索結果のパーソナライズや自然言語処理（NLP）を活用できます。
活用例：ECサイトで商品検索を最適化し、ユーザーが探している商品をより簡単に見つけることができます。
また、企業内ナレッジベースに検索機能を追加して、社員が必要な情報に迅速にアクセスできるようにします。
4. Azure AI Services
役割：Azureが提供するさまざまなAI機能をパッケージ化して提供する総合サービス。
機械学習、コンピュータビジョン、音声認識など多岐にわたるAI機能を簡単に統合できます。
活用例：多言語対応のカスタマーサービスアプリや、AIを使った商品推薦システムを構築し、ユーザー体験を向上させることができます。
5. Azure AI Services Multi-Service Account
役割：複数のAzure AIサービスを一つのアカウントで統合して利用することができ、効率的な管理が可能です。
活用例：例えば、音声認識、翻訳、そして機械学習モデルを統合して、国際的な企業向けに多言語対応の自動音声通訳アプリを開発できます。
6. Azure AI Video Indexer
役割：ビデオコンテンツの解析・インデックス化を自動で行い、メタデータを生成するサービス。音声文字起こしやシーン分類、顔認識などをサポートします。
活用例：ニュースやメディア企業向けに、ビデオライブラリを自動整理し、特定のシーンや人物を検索するシステムを構築できます。
例えば、動画学習プラットフォームで、授業の内容を自動で検索しやすくすることが可能です。
7. Anomaly Detector
役割：時系列データの中から異常なパターンを自動で検出するサービス。
リアルタイムでの監視が可能です。
活用例：金融業界での不正取引検出や、製造業の設備異常検知に活用できます。
例えば、機械のセンサーを監視して、異常が発生した際に自動でアラートを送るシステムを構築できます。
8. Bot Service
役割：インテリジェントなチャットボットを構築するためのサービス。
自然言語処理（NLP）を活用してユーザーとの会話を自動化します。
活用例：カスタマーサポートのチャットボットや、FAQボットなどの自動応答システムの構築が可能です。
例えば、ショッピングサイトで、24時間対応のチャットボットを導入し、顧客の質問に自動で答えることができます。
9. Computer Vision
役割：画像やビデオの内容を解析し、顔認識、物体検出、テキスト抽出などを行うサービス。
活用例：監視カメラシステムで、顔認証を使用してアクセス管理を行ったり、工場の品質管理システムで不良品を自動検出することが可能です。
10. Content Moderator
役割：画像、ビデオ、テキストの中から不適切なコンテンツを検出し、モデレーションを自動化するサービス。
活用例：SNSや動画共有プラットフォームで、不適切なコンテンツを自動でフィルタリングし、安全な環境を提供することが可能です。
11. Custom Vision
役割：自分専用の画像認識モデルをトレーニングし、物体認識や分類を行うことができるサービス。
活用例：農業分野で、病気にかかった植物の葉を写真で検出するアプリや、製造業で不良品を検出するカスタム画像認識システムの構築が可能です。
12. Document Intelligence (Formerly Form Recognizer)
役割：ドキュメントからデータを自動的に抽出し、構造化データとして処理するAIサービス。
活用例：請求書や契約書の自動処理システムを作成し、書類の手入力作業を削減できます。
例えば、財務部門で受領する請求書をスキャンし、支払い期日や金額などの情報を自動抽出し、会計システムに入力することが可能です。
13. Face API
役割：顔認識や顔検出、感情解析を行うサービス。
活用例：セキュリティ分野での顔認証システムや、店舗での顧客の表情解析によるマーケティング分析などに活用できます。
例えば、店舗の顧客の顔を認識し、リピート客向けに特別なサービスを提供することが可能です。
14. Immersive Reader
役割：テキストの読みやすさを向上させるために、フォーマットや読み上げ機能を提供するサービス。
活用例：教育プラットフォームで、テキストを視覚障がい者向けに音声で読み上げたり、学習者がフォーカスできるようにテキストを整理するツールを提供できます。
15. Language
役割：自然言語処理（NLP）を利用してテキストの理解、感情分析、意図の認識を行うサービス。
活用例：カスタマーサポートで、メールやチャットの内容を自動で分類し、最適な対応を提案するシステムを構築できます。
16. Metrics Advisor
役割：異常検知やKPIのモニタリングを行い、ビジネスのパフォーマンスをリアルタイムで把握するサービス。
活用例：オンラインストアで、売上やトラフィックデータの異常をリアルタイムで検出し、問題が発生した場合に即座に対応するシステムを作成できます。
17. Azure OpenAI
役割：Azure上でOpenAIのGPTモデルを利用し、自然言語処理や生成AIの活用を提供するサービス。
活用例：ブログの自動生成、コードの自動補完、カスタマーサポートの自動応答など、生成AIを利用した幅広いアプリケーションを構築できます。
18. Personalizer
役割：強化学習を使い、ユーザーの好みに応じてコンテンツをパーソナライズするサービス。
活用例：ストリーミングサービスで、ユーザーが好むコンテンツを自動で推薦するシステムや、ECサイトでユーザーに合わせた商品推薦システムを構築できます。
19. 音声サービス
役割：音声認識や音声合成を行うサービスで、音声入力をテキストに変換したり、逆にテキストを音声で読み上げることができます。
活用例：カスタマーサポートの音声自動応答システムや、音声アシスタントアプリの開発が可能です。
例えば、電話対応の自動化で、顧客の質問に音声で答えるシステムを構築できます。
20. 翻訳
役割：リアルタイムで多言語間の翻訳を行うサービス。
活用例：国際会議でのリアルタイム翻訳アプリや、多言語対応のチャットボットを作成することが可能です。
例えば、観光業で、外国語を話す顧客に対して自動で案内を翻訳するシステムが構築できます。
21. Intelligent Recommendations アカウント
役割：ユーザーの行動データに基づき、パーソナライズされた推薦システムを構築するサービス。
活用例：ECサイトで顧客の過去の購入履歴をもとに商品を推薦したり、ストリーミングサービスで視聴履歴に基づくコンテンツ推薦を行うことが可能です。
22. Azure Synapse Analytics
役割：ビッグデータ解析とデータウェアハウスを統合したサービス。AIモデルのデータ処理もサポートしています。 活用例：大規模なデータセットを扱う企業で、ビジネスインテリジェンスのためのダッシュボードや、複雑なデータ分析に基づく意思決定システムを構築できます。