Azure AIがデータ科学と機械学習プラットフォームでリーダーに!ガートナーのマジック・クアドラント2024年版で高評価

Microsoftは、ガートナーが2024年6月17日に発表したデータ科学と機械学習プラットフォームに関するマジック・クアドラントにおいて、「リーダー」に位置付けられました。Azure AIは、データ科学と機械学習の革新を加速させる強力で柔軟なエンドツーエンドのプラットフォームとして評価されています。
私が特に興味深いと感じたのは、Azure AIが、大規模言語モデルの運用(LLMOps)を含む、機械学習の運用(MLOps)を重視している点です。
従来の機械学習では、モデルの開発とデプロイが中心でしたが、運用フェーズにおけるモデルの監視や再学習、精度や安全性の担保なども重要になっています。Azure AIは、MLOpsとLLMOpsのためのツールや機能を提供することで、この課題解決を目指している点が素晴らしいと感じました。
例えば、Azure Machine LearningのPrompt Flowは、生成AIアプリケーションの開発サイクル全体を効率化するLLMOps機能を提供します。開発者は、Prompt Flowを使って、モデル、プロンプト、API、Pythonコード、ベクトルデータベース検索やコンテンツフィルタリングのためのツールで構成される実行可能なフローをオーケストレーションできます。
また、Responsible AIへの取り組みも注目すべき点です。Azure Machine Learningは、データサイエンティストや開発者が、ResponsibleAIを実践するためのツールを提供しています。例えば、Responsible AIダッシュボードを使用すると、機械学習ライフサイクル全体を通して、公平性、正確性、説明責任について、従来の機械学習モデルを評価、デバッグできます。
さらに、Azure AIはエンタープライズレベルのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスにも対応しています。IT管理者は、Azure Machine Learningを使用して、ユーザーアカウントまたはグループ別にリソースと操作へのアクセスを制限したり、送受信ネットワーク通信を制御したり、転送中および保存中のデータを暗号化したり、脆弱性をスキャンしたり、Azure Policyを通じて構成ポリシーを一元管理および監査したりできます。
Azure AIは、企業がAIと機械学習を安全かつ大規模に運用するための包括的なプラットフォームを提供しており、今後の発展にますます期待が高まります。