Microsoft の AI アプローチを学習する
AI は、すべての業界とすべてのビジネスを破壊しています。 ここ 10 年間で、AI により、あらゆる規模の企業がより良いビジネス成果を達成できるようになりました。 次の 3 つのトレンドのおかげで、既に主流企業で AI が利用されるようになっています。
- 膨大な量のデータにアクセスする。
- クラウドを通して圧倒的なコンピューティング能力を利用する。
- AI アルゴリズムにアクセスする。
しかし、現在、AI は大きなブレークスルーを経験しています。 新しい世代の LLM により、高品質の生成 AI に基づくものなど、数年前には不可能だった新しいユース ケースが可能になっています。 これらのテクノロジに基づいて、組織は AI を活用した変革の第 2 の波を経験するようになります。 ただし、企業が最新の AI を最大限に活用したいなら、それに簡単にアクセスできる方法が必要です。
Microsoft は AI の使用の民主化に取り組んでいます。 そのために、AI の専門知識のレベルに関係なく、すべてのユーザーが AI を利用できるようにするための、幅広いソリューションとサービスを設計しています。 必要な AI とコーディングの専門知識のレベルに基づき、4 つのアプローチがあります。
| Microsoft のアプローチ | 説明 |
|---|---|
Microsoft Copilot  |
Microsoft は日常的なアプリケーションに AI を埋め込んでいるので、ビジネス ユーザーはコーディングやデータ サイエンスの専門知識がなくても AI の恩恵を受けることができます。 このアプローチでは、AI はサービスとしてのソフトウェア (SaaS) として提供され、透過的になります。つまり、提供されるサービスに完全に統合されており、ユーザーが心配することはありません。 たとえば、Microsoft Copilot for Microsoft 365 では、Microsoft 365 Apps でタスクを実行する仮想アシスタントの形で、最新の生成 AI が組み込まれます。 |
Microsoft Power Platform  |
さまざまなアプリケーションの構築に役立つローコード製品のスイート。 これらの製品には AI のレイヤーがありますが、やはり透過的であり、直接操作しなくてもメリットを得られます。 |
Azure AI サービス  |
これらは、AI プロジェクトを提供したいが、データ サイエンスの専門知識がほとんどないユーザー向けのソリューションです。 トレーニング済み AI モデルが用意されており、再利用したりカスタマイズしたりすることができます。 |
Azure Machine Learning  |
すべての機械学習タスクはこのサービスから処理できます。 データ サイエンス チームが機械学習のベスト プラクティスを設定、自動化、有効化するのに役立ちます。 |
Microsoft は 厳格な責任ある AI の原則に従って、これらすべての製品とサービスを設計していることに注意してください。 AI の実装でも同じようにする必要があります。
このモジュールの残りの部分では、これらの各オプションについて説明します。 次に、最も抵抗なく使い始めることができる、日常的なアプリケーションに埋め込まれた、補助機能としての AI について説明します。