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Azure AI Studio とは?

Azure AI Studio は、開発者が安全かつセキュリティで保護された、責任ある方法で AI を使用してイノベーションを推進し、未来を形成できるように支援する、信頼できるプラットフォームです。 包括的なプラットフォームによって、エンタープライズ チャット、コンテンツ生成、データ分析などをサポートするための、運用環境に対応したコパイロットの開発が加速されます。 開発者は、自身のユース ケースのための最先端の API とモデルを調査したり、コラボレーションと責任ある AI ツール、セーフガード、ベスト プラクティスを使用してソリューションを構築してテストしたり、Web サイト、アプリケーション、その他の運用環境で使用する AI イノベーションをデプロイしたり、運用環境での継続的な監視とガバナンスを使用してソリューションを管理したりできます。

Azure AI Studio のホーム ページのスクリーンショット。

AI Studio は、開発者が次のことを行えるように設計されています。

  • エンタープライズ レベルのプラットフォーム上で生成型 AI アプリケーションを構築します。
  • スタジオから直接、Visual Studio Code (Web) を経由してコードファーストでプロジェクトを操作できます。
  • AI Studio は、あらゆる能力と優先順位を持つ開発者が AI を使用してイノベーションを推進し、未来を形成できるように支援する、信頼できる包括的なプラットフォームです。
  • 責任ある AI プラクティスに根付いた最先端の AI ツールと ML モデルを使用して、シームレスに探索、構築、テスト、デプロイを行います。
  • 1 つのチームとして一緒に構築します。 AI Studio ハブは、エンタープライズ レベルのセキュリティと、共有ファイルや事前トレーニング済みモデル、データ、コンピューティングへの接続を備えたコラボレーション環境を提供します。
  • お使いの方法を整理します。 AI Studio プロジェクトは状態を保存するのに役立つため、最初のアイデアから、最初のプロトタイプ、その後の最初の運用環境デプロイまでの反復処理が可能になります。 また、この体験に沿って他のユーザーを気軽に共同作業に招待できます。

AI Studio を使用すると、モデルの応答を評価し、プロンプト アプリケーションのコンポーネントをプロンプト フローと調整してパフォーマンスを向上させることができます。 このプラットフォームは、概念実証から本格的な生産へとスムーズに変換できるスケーラビリティを備えています。 継続的な監視と絞り込みが、長期的な成功をサポートします。

API とモデルの選択

ユース ケースに最適な AI サービスとモデルを識別します。

  • Azure AI サービス
  • Azure OpenAI Service
  • モデル カタログ: マネージド コンピューティングとサーバーレス API
  • モデル ベンチマーク: パフォーマンスと主なパラメーターでモデルを比較する

業界最高水準の API を使用してインテリジェント アプリを構築します。 すぐに使用できるカスタマイズ可能な API とモデルを使用して、マルチモーダルな多言語 AI を開発します。

ユース ケースのためのモデルを発見します。 最新かつ最先端の基礎およびオープン モデルから選択します。 パフォーマンスと主なパラメーターでモデルをベンチマークし、ユース ケースに適したものをデプロイします。

サーバーレス モデルをデプロイします。 GPU をプロビジョニングすることなく、すぐに使用可能な API を使用してすばやく開始できます。

完全な AI ツールチェーン

開発ライフサイクルをサポートし、アプリを差別化する包括的な共同作業ツールにアクセスします。

  • Azure AI Search
  • 微調整
  • プロンプト フロー
  • オープン フレームワーク
  • トレースとデバッグ
  • 評価

セキュリティで保護されたデータに基づいてモデルを構築します。 保護されたデータを使用して、高度な微調整と、文脈に関連する取得拡張生成でモデルをカスタマイズします。

AI ワークフローを調整してデバッグします。 対話型のビジュアルなコードファースト ワークフローを使用して、使いやすいプロンプト調整、トレース、デバッグによってアプリ開発を効率化します。

モデルとアプリの評価を効率化します。 手動評価と自動評価を使用して、アプリのパフォーマンスを体系的に測定して改善します。

責任ある AI ツールとプラクティス

アプリケーションを設計して保護します。

  • 責任ある AI の原則
  • Azure AI コンテンツの安全性

責任を持ってアプリを設計します。 リスクの管理、正確性の向上、プライバシーの保護、透明性の強化、コンプライアンスの簡素化に役立つテクノロジ、テンプレート、ベスト プラクティスを使用して、自信を持ってアプリを構築します。

構成可能なフィルターとコントロールを使用してアプリを保護します。 コンテンツを検出してフィルター処理し、個人を特定できる情報 (PII) を保護し、プロンプト攻撃からアプリケーションを保護します。

大規模なエンタープライズ レベルの運用

環境にまたがる継続的な監視とガバナンスを使用して、AI イノベーションを Azure のマネージド インフラストラクチャにデプロイします。

  • コラボレーション ハブ
  • LLMOps
  • 監視と可観測性
  • IT ガバナンス
  • セキュリティとプライバシー
  • RBAC
  • Microsoft Copilot 著作権コミットメント

運用への展開。 Web サイト、アプリケーション、その他の運用環境で使用する AI をスケーリングします。

ワークフローを運用化して監視します。 運用環境での AI の安全性、品質、トークン消費量を継続的に監視します。 タイムリーな問題の解決のためにワークフローとアラートを自動化します。

開発者の俊敏性とエンタープライズ ガバナンスを大規模に可能にします。 プロジェクト作成とリソース管理を組織全体にわたって簡素化し、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスに対するエンタープライズ制御を実現します。

ホーム ページ

[ホーム] ページに移動してハブやプロジェクトを作成またはアクセスしたり、モデル カタログを探索したり、AI サービスの試用エクスペリエンスにアクセスしたり、ドキュメントを詳細に調査したりできます。

開始するためのリンクを備えた Azure AI Studio のホーム ページのスクリーンショット。

モデルカタログ

モデル カタログは、プロジェクトで使用できるモデルのコレクションです。 コレクション、推論タスク (概要作成やチャット入力候補など)、ライセンスその他でモデルをフィルター処理できます。

AI Studio のホーム ページ上のモデル カタログのスクリーンショット。

モデル ベンチマーク

正確性、一貫性、流暢さ、類似性に関する評価されたメトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。 業界で使用できるモデルとデータセットにまたがるベンチマークを比較して、そのうちのどれが自社のビジネス シナリオに適合するかを評価します。

モデル ベンチマーク ツールは、特定のタスクでのさまざまなモデルのパフォーマンスを比較するのに役立ちます。 タスク (質問応答やテキスト生成など) を選択し、そのタスクでのさまざまなモデルのパフォーマンスを確認できます。 また、特定のモデルまたはモデル コレクションでフィルター処理して、それらを互いに比較して確認することもできます。

AI Studio の [モデル ベンチマーク] ページのスクリーンショット。

プロンプト カタログ

プロンプト エンジニアリングは、ユーザーが出力に対してより高いコントロール、カスタマイズ、および影響を与えるのを可能にするため、生成型 AI モデルを操作する上で重要な側面です。 プロンプトを巧みに設計することで、ユーザーは生成型 AI モデルの機能を利用して目的のコンテンツを生成し、特定の要件に対処し、さまざまなアプリケーション ドメインに対応できます。

プロンプト カタログは、テキストや画像の生成などの一般的なユース ケースのためのプロンプトのコレクションです。 モダリティ (チャット、入力候補、画像、ビデオなど)、業界 (小売や教育など)、タスク (概要作成やチャット入力候補など) でプロンプトをフィルター処理できます。

AI Studio のホーム ページ上のモデル カタログのスクリーンショット。

サンプル プロンプトを選択して、それがどのようにプロジェクトの開始点として機能するかを確認します。 次に、それをシナリオ向けにカスタマイズし、アプリへの統合の前にそのパフォーマンスを評価します。

AI サービス

[AI サービス] ページから、さまざまな Azure AI サービスとモデルの試用エクスペリエンスに移動できます。 たとえば、Speech、Language、Vision、Document Intelligence、Content Safety などを試すことができます。 Azure AI サービスの詳細については、「Azure AI サービスとは」および AI サービスの試用に関するページを参照してください。

[AI サービス] ホーム ページのスクリーンショット。

Note

[AI サービス] ページには一覧表示されませんが、Azure OpenAI Service も Azure AI サービスです。 Azure OpenAI モデルには、モデル カタログ、プレイグラウンド、デプロイや AI Studio のその他の場所からアクセスできます。

管理

[ホーム] ページの左側のナビゲーション ウィンドウから、[管理] の下にある次のページにアクセスできます。

[すべてのハブ]: これは、新しいハブを作成できる AI Studio 内の場所の 1 つです。 Azure AI Studio でアクセスできるすべてのハブの一覧を表示できます。 また、名前、リージョン、またはリソース グループでハブをフィルター処理することもできます。 ハブの詳細については、プロジェクトの AI Studio ハブを参照してください。

[リソースとキー]: Azure AI Studio でアクセスできる Azure AI サービス (Azure OpenAI を含む) のリソースとキーに関する情報を提供します。 各 Azure リソースの名前、それが属しているサブスクリプション、それが存在するリージョン、価格レベル、エンドポイント URL、そのリソースにアクセスするために必要なキーを確認できます。

[クォータ]: クォータ セクションには、コンピューティングと Azure OpenAI モデル デプロイのための仮想マシンのクォータの使用量と制限に関する情報が表示されます。 クォータの詳細については、Azure AI Studio のクォータと制限に関するページを参照してください。

ハブ ビュー

ハブは、ユーザー (または管理者) によって、エンタープライズ構成、統一されたデータ ストーリー、組み込みのガバナンスのために使用されます。 開発者の複雑さを軽減するための一元化されたバックエンド インフラストラクチャがあります。 ハブと依存関係の詳細については、AI Studio のアーキテクチャに関するページを参照してください。

ハブを作成したら (そこにプロジェクトがあるかどうかにかかわらず)、ハブの詳細を表示したり、設定を管理したり、リソースにアクセスしたりできます。 [ホーム] ページの左側のナビゲーション ウィンドウで、[すべてのハブ] を選択してから、ハブを選択してその詳細を表示します。

[ハブの概要] ページの左側のナビゲーション ウィンドウから、[ホーム] ページからアクセスできるのと同じモデル カタログ、モデル ベンチマーク、プロンプト カタログ、AI サービスのページにアクセスできます。 また、次のページにアクセスすることもできます。

  • [すべてのプロジェクト]: これは、新しいプロジェクトを作成できる AI Studio 内の場所の 1 つです。 ハブでアクセスできるすべてのプロジェクトの一覧を表示できます。 また、プロジェクト名、ハブ名、またはリージョンでプロジェクトをフィルター処理することもできます。 プロジェクトの作成の詳細については、「プロジェクトの作成」を参照してください。
  • [プレイグラウンド]: これは、生成 AI モデルのデータやプロンプトを試してみることができる場所です。 使用可能なプレイグラウンドには、チャットやアシスタントなどが含まれます。
  • [共有リソース]: これは、ハブ内の共有リソースを表示および管理できる場所です。 共有リソースには、デプロイ接続コンピューティング インスタンスユーザー、ポリシー、コンテンツ フィルターが含まれます。

プロジェクト ビュー

プロジェクトは、作業を整理したり、リソースを管理したり、他のユーザーと共同作業したりするために使用します。 プロジェクトは、データ、モデル、コード、その他のリソースのコンテナーです。 プロジェクトの作成の詳細については、AI Studio プロジェクトの作成に関するページを参照してください。

プロジェクトには、次の方法でアクセスできます。

  • [ホーム] ページに移動し、最新のプロジェクトの一覧からプロジェクトを選択します。
  • [ホーム] ページの左側のナビゲーション ウィンドウで、[すべてのハブ] を選択してからハブを選択します。 その後、ハブ内のプロジェクトの一覧からプロジェクトを選択できます。

プロジェクトの左側のナビゲーション ウィンドウから、[ホーム] ページからアクセスできるのと同じモデル カタログ、モデル ベンチマーク、プロンプト カタログのページにアクセスできます。

AI Studio プロジェクトの概要ページのスクリーンショット。

また、次のページにアクセスすることもできます。

  • [プロジェクト プレイグラウンド]: これは、生成 AI モデルのデータやプロンプトを試してみることができる場所です。 使用可能なプレイグラウンドには、チャット、入力候補、アシスタント、画像が含まれます。
  • [ツール]: これは、プロンプト フロー、トレース、評価、微調整のためのツールにアクセスできる場所です。 また、このページから Visual Studio Code (Web) エクスペリエンスにアクセスすることもできます。
  • [コンポーネント]: これは、プロジェクト内のコンポーネントを表示および管理できる場所です。 コンポーネントには、データ、インデックス、デプロイ、コンテンツ フィルターが含まれます。

価格と課金

Azure AI Studio は、API とモデル、完全な AI ツールチェーン、責任ある AI とエンタープライズ グレードの大規模な製品など、顧客がプラットフォームでアクセスして使用する個々の製品を通じて収益化されます。 各製品には、独自の課金モデルと価格が設定されています。

プラットフォームは自由に使用して探索できます。 価格設定はデプロイ レベルで行われます。 AI Studio の価格について詳しくは、AI Studio の価格に関するページを参照してください。

AI Studio を使用すると、基になるサービスに関連したコストも発生します。詳細については、「Azure AI サービスのコストの計画と管理」を参照してください。

利用可能なリージョン

AI Studio は、Azure AI サービスが使用可能なほとんどのリージョンで使用できます。 詳細については、AI Studio のリージョンのサポートを参照してください。

利用方法

AI Studio (モデル カタログを含む) はサインインなしで探索できます。

ただし、すべての機能を使用するには、いくつかの要件があります。

  • Azure アカウントが必要です。
  • また、https://aka.ms/oai/access のフォームに入力して、Azure OpenAI Service へのアクセスを申請する必要があります。 サブスクリプションが追加されると、フォローアップ メールが届きます。

次のステップ