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皆さまこんにちは、SB C&Sの八釼です。
過去に掲載したこの記事において、AzureにはAIに関連するサービスが数多く存在すること(AOAIはその一つに過ぎない)、そしてAOAIと一緒に使われやすいサービスの例の一つとしてAzure AI Language(Languageサービス)に少しだけ触れました。

完全に独断と偏見になりますが、(最近の傾向だと) AOAIとSearchに次いでユーザーが関わることになる確率が高いのがLanguageと考えています。ですが、このサービスは意外に知名度がないと感じています。

そこで今回はAzure AI Languageについてざっくりと紹介します。というのも非常に多機能であり少しだけ複雑な事情もあり、このサービスを活用したくとも何が何だか分からないという状況に陥りやすいからです。ゆえに、まずは大枠を知り機能の整理をすることが非常に重要です。

• 目次
• 1.Azure AI Language (Languageサービス)とは？
• 2.Languageサービスは多機能
• 3.昔から知っている人は注意
• 4.視覚や体験を通じて学ぼう
• 4.最後に

Azure AI Language (Languageサービス)とは？

最も単純に表すと『高度な自然言語理解機能を備えたアプリケーションを構築できるサービス』です。少々変な話ではありますがあえてAOAIを引き合いに出して説明しますと、OpenAI社の(基本的には生成AI)モデルに対してAPIを通じてアクセスして機能を利用するのがAOAIですが、Languageの場合にはMicrosoft社が事前に機械学習をした自然言語理解機能を備えたモデルをAPI経由で利用するということになります。自然言語処理 (NLP)という面では共通していますが、独自のデジタルコンテンツを作成する機能があるわけではありません。

もう少しだけ詳しく表すと、テキスト理解と分析の機能を含んでいるサービスであり、加えて音声またはテキストベースのコマンドを理解できる会話言語モデルのトレーニング、インテリジェントアプリケーションの構築を含んでいます。

Languageサービスは多機能

非常にざっくりとどのようなサービスかはご紹介しましたが、では具体的にどのようなことが実現できるのか、どのような機能を有しているかについてです。

以下の公式ドキュメントから執筆時点の情報を抜粋しますと、14個もあります。
公式ドキュメント | Azure AI Language とは?

1. 1.名前付きエンティティの認識 (NER)
2. 2.個人を特定できる情報 (PII) と健康に関する情報 (PHI) の検出
3. 3.言語検出
4. 4.感情分析とオピニオン マイニング
5. 5.概要
6. 6.キー フレーズの抽出
7. 7.エンティティ リンク設定
8. 8.Text Analytics for Health
9. 9.カスタム テキスト分類
10. 10.カスタム固有表現認識 (カスタム NER)
11. 11.会話言語理解
12. 12.オーケストレーション ワークフロー
13. 13.質問応答
14. 14.Custom text analytics for health

単純にテキストを理解でき分析できるというサービスではないことがわかりますね。個人情報の検出ができたり、Wikipediaへのリンクを取得したりなんてこともできます。

AOAIリファレンスアーキテクチャの「1章 - コールセンター向けAIアシスタント」でも感情分析の機能が活用されています。
Microsoft Base コンテンツ ポータル | Azure OpenAI Service

このようなNLPの機能はGPTのような言語モデルには備わっていません。GPTがあれば何でもできるわけではない、むしろ単体では大した価値を提供できるわけではないということが分かるかと思います。少し話がそれて恐縮ですが、AOAIのモデルはこのような別のAIモデルやプログラムと連携させることではじめて大きな価値を生み、またそのようなアプリケーションを開発するための重要なパーツの一つにすぎないということなのです。

少し話はそれましたが、正直たくさんの機能があって覚えるのは大変ですし、どの機能を用いるとユーザーのやりたいことが実現できるのか判断が難しいと思います。そのため逆にやりたいことから機能を抽出してください。使用すべき言語サービス機能を確認すると「最適なソリューション」列にどの機能が該当するか記載されています。

昔から知っている人は注意

ここまで当たり前ですがLanguageサービスについての現状の情報を元に紹介してきましたが、過去の情報についても重要になるので触れます。

というのも、前述した公式ドキュメントのページに以下の記載があります。AzureにおけるAI関連のサービス(Machine Learningは含まない)が「Azure AI サービス」としてまとめられることになり、中身の分類が変わり色々と名称変更なども行われました。Languageサービスに関してはいくつかのサービスが統合されました。そう遠くない昔(2023年11月)。

• この言語サービスは、これまで利用できた Azure AI サービス (Text Analytics、QnA Maker、LUIS) を統合したものです。

最も注意すべき人としては、これ以前は使用していたが最近はめっきり関わっていないという人です。まずこの事実を知る必要がありますし、後継となるサービスが存在しMicrosoft社もそれへの移行を推奨しています。
公式ドキュメント | Azure AI Language への移行

利用可能な Azure AI サービスを見ても、(廃止)と表示されていますね。

もちろん昔から知っている人でなくとも、Azure portalで表示されますし廃止対象のサービスというだけで今しばらくは使用できますので(新しいリソースは作成できなくなっています)、把握しておくことに越したことはありません。

視覚や体験を通じて学ぼう

これだけ多くの機能をある程度だったとしても覚えるのは大変ですし、何より割に合いません。そこでLanguage Studioの存在を覚えておきましょう。

今回は細かいことは割愛しますが、以下の画像のように分類された状態でそこに含まれる機能が確認できます。イメージイラストがあり簡潔な説明が書いてあるので、全体像を把握する場合には頭に入ってきやすいと考えます。公式ドキュメントのテキストを読んでいるだけではいまいちイメージしづらくピンとこない場合が多いと思います。

また、コードを記述することなく実際にLanguageサービスのそれぞれの機能を試すことができますので、学習や検証など色々とおすすめです。

＜情報の抽出＞

＜テキストの分類＞

＜質問と会話の言語を理解する＞

＜テキストの要約＞

＜テキストの翻訳＞

最後に

今回は特に有用性が高いということもあり多機能なLanguageサービスの概要をご紹介しましたが、他のAzure AI サービスも同様に多機能であったり非常に奥が深いものが存在します。興味はあるものの中々理解できないサービスや部分も多いかと思いますが、導入に当たって疑問やお困りごとがある場合にはぜひとも法人でのAzure導入前の相談窓口であるAzure相談センターまでお気軽にお問い合わせいただけますと幸いです。弊社ではユーザー様のご状況やご要望を踏まえて最適な形でのAzureの導入のご支援を提供しております。