Azure の AI
この AI ガイダンスでは、Azure を使用して AI を組織に統合するための構造化されたアプローチを提供します。 このガイダンスは、あらゆる規模と業界の組織に関連しています。 生成 AI と非生成 AI 両方の導入ガイダンスをカバーしています。 AI 導入のためのロードマップであり、必要なリソースを見つけるための中心的なハブです。
図 1. Azure の AI 導入ガイダンスを使用する方法。
AI を採用する理由
AI の導入は、個人や組織の運用を最適化するための基盤となります。 効果的な AI 導入では、ガバナンス、セキュリティ、管理のベスト プラクティスを使用して、信頼できる AI ワークロードを構築します。 日常的なタスクを自動化し、創造的な分析情報を提供することで、個々の効率を向上させます。 AI は、適応的なユーザー エクスペリエンスからビジネス予測に至るまで、ビジネス プロセスを自動化します。 これらのユース ケースにより、企業と従業員は、最も重要な顧客と仕事に集中できます。 貴社には、組織に最適な方法で AI を採用する選択肢があります。 Microsoft には、さまざまなスキル セット、予算、データ ニーズに対応する AI サービスがあります。 貴社の目標に基づいて何が最適かを決めることができます。 このガイダンスは、そのような決定をナビゲートするのに役立ちます。
AI を採用する方法
AI の導入は順を追って進んでいくプロセスです。 このガイダンスでは、AI の導入を 6 つの手順に分けて説明します。 初めて AI を導入する場合は、6 つの手順をすべて完了させてください。 貴社における新たな AI ユース ケースを定義する際には、AI 戦略、AI 計画、AI-Ready の状態を見直します。 AI のガバナンス、AI の管理、セキュリティによる AI の保護は継続的なプロセスです。 AI ワークロードの安全性、コスト効率、信頼性を維持するためには、これらのプロセスを繰り返し行う必要があります。
- AI 戦略: ビジネスに適した AI テクノロジを選択し、責任ある AI 原則に基づいて AI を導入する方法に関するガイダンス。
- AI 計画: 必要な AI スキルを評価し、みつけるためのガイダンスと、運用環境に導入するユース ケースに優先順位を付ける方法。
- AI Ready: AI ワークロードとデータに対して、ガバナンスで管理され、セキュリティで保護された Azure 環境を確立するためのガイダンス。
- AI のガバナンス: コンプライアンスと責任ある AI の使用を保証するためのガードレールを確立することで、AI のワークロードとモデルを管理するプロセス。
- AI の管理: AI の展開、操作、モデル、データを時間の経過と共に管理し、ビジネス目標に沿った状態を維持するプロセス。
- セキュリティによる AI の保護: AI のセキュリティ リスクを評価し、セキュリティ制御を適用して AI のワークロードを保護するプロセス。
AI チェックリスト
AI チェックリストを、AI の導入と保守のロードマップとして使用します。 使用可能なチェックリストは 2 つあります。1 つはスタートアップ用、もう 1 つはエンタープライズ用です。 エンタープライズ チェックリストは、最も包括的なガイダンスを提供します。 これは、AI を大規模に導入するための準備に役立ちます。 AI 導入へのより迅速な道筋では、スタートアップ チェックリストを使用します。 組織の成長に合わせて、エンタープライズ チェックリストを参照し、拡大する AI ニーズをサポートしてください。
| AI 導入段階 | スタートアップ チェックリスト | エンタープライズ チェックリスト |
|---|---|---|
| AI 戦略 | ☐ AI テクノロジ戦略を定義する | ☐ AI のユース ケースを特定する ☐ AI テクノロジ戦略を定義する ☐ AI データ戦略を定義する ☐ 責任ある AI 戦略を定義する |
| AI 計画 | ☐ AI リソースにアクセスする ☐ 責任ある AI を実装する |
☐ AI スキルを評価する ☐ AI スキルを習得する ☐ AI リソースにアクセスする ☐ AI のユース ケースに優先順位を付ける ☐ AI の概念実証を作成する ☐ 責任ある AI を実装する ☐ デリバリー タイムラインを見積もる |
| AI-Ready | ☐ AI 環境を構築する ☐ アーキテクチャを選択する ☐ AI 設計領域を使用する |
☐ AI の信頼性を確立する ☐ AI ガバナンスを確立する ☐ AI ネットワークを確立する ☐ AI 基盤を確立する ☐ アーキテクチャを選択する ☐ AI 設計領域を使用する |
| AI のガバナンス | ☐ AI ガバナンス ポリシーを適用する | ☐ AI 組織のリスクを評価する ☐ AI ガバナンス ポリシーを文書化する ☐ AI ポリシーを実施する ☐ AI 組織のリスクを監視する |
| AI の管理 | ☐ AI モデルを管理する ☐ AI コストを管理する |
☐ AI 操作を管理する ☐ AI のデプロイを管理する ☐ AI エンドポイント共有を管理する ☐ AI モデルを管理する ☐ AI コストを管理する ☐ AI データを管理する ☐ AI のビジネス継続性を管理する |
| AI のセキュリティ保護 | ☐ AI のセキュリティ制御を実装する | ☐ AI のセキュリティ リスクを評価する ☐ AI のセキュリティ制御を実装する ☐ AI のセキュリティ制御を維持する |