Azure AIとは

Azure AIとは、企業が、AIを、自社のアプリやシステムに組み込むための、Microsoftのクラウドサービス群。
ChatGPTのようなAIそのものではなく、「AIを作ったり、利用したりするためのサービスの集合」。Azure AIは完成品ではなく、AIを作るための部品。

例えば、あなたが会社で「請求書を自動で読み取るシステム」を作りたいとします。

そのとき、

などの機能を、Azure AIから利用できます。

コンピュータビジョンとは
手書きの文字を認識。画像や映像のデータを視覚的に解釈する手法のこと

異常検知とは
不正なクレジットカードの支払いを識別

自然言語処理（NLP）とは
文字で書かれた単語や文章や会話の内容を理解すること。ソーシャルメディア投稿の感情を予測。

例）
文章の意味を理解したり、内容がポジティブかネガティブかを判断する。また、音声録音の文字起こしや翻訳などを行う

機械学習（予測）とは
商品の販売個数を予測

ナレッジマイニングとは
組織内に分散している情報を抽出・分析するプロセスのこと

出力に至るまでのプロセスが違う

従来のチャットボット→応答させる内容を、全て学習しておく必要がある
生成AI→事前学習された大量のデータから、回答となるコンテンツを毎回作成

性別や人種、出身地などにより結果が左右されることなく全ての人を公平に扱うべきという考え方。データが偏る「バイアス」により、公平性が損なわれることはあってはならない。

安全かつ確実に実行されるよう、さらには、生命や財産に関わるようなことは特に信頼性と安全性に気を付けること。リリース前のテスト、リリース後の監視などのオペレーションは必要であり、予期しない状況も動作させる。予測を提供しないというオペレーションが必要とされる場合もある。警告や予測の提供の停止も必要。

個人情報やプライバシーに関わるデータの取り扱いに注意。

消費者に、データの収集、使用、および保存いかんする情報を提供する

個人情報は、同意を得た範囲で利活用する

個人情報の提供者が、データの収集、使用および保存方法についてコントロールできるようにするSHOEISHA「Microsoft AzureAI Fundamentals(AI-900)」

RBAC・・・必要なユーザーのみがデータにアクセスできるように設定する

特定の人々を置いてけぼりにしないこと。障害者や高齢者に配慮すること。

例）
音声入力でのサポート
画像データに、スクリーンリーダーで読むことが可能な「alt属性」の設定
車椅子でも通行可能なルートに限定

ユーザーにおすすめ商品を提示した際、「なぜその商品がおすすめなのか」について理由を言えること。

XAI・・・Explainable AI。AIの挙動を人間が追跡しやすくする手法のこと

アカウンタビリティ

AIプログラムの開発者は利用者は、AIの結果の説明責任を負う。組織としてどのような責任を取るのか、金銭的な補償や再発防止の取り組みまでを含む。ガバナンスも必要。

説明責任の要件として、影響評価のレビュー・用途や利害関係、地理的領域に関するデータの定義と文書化、導入後の管理運用等。
法務チームの設置やリスクガバナンス委員会の設置。
意思決定プロセスの記録とレビュー。

Microsoft AzureAI Fundamentals①