【AI-900】Azure AI Studioシリーズ：各AIサービスの概要と活用方法

AzureのAI関連のサービスですが、用途や対象分野が異なり、それぞれのStudio(モデルの開発や運用を行うためのGUIツール)。以下の文章でそれぞれのStudioに関連するサービスにについて詳しく説明します。

概要:
Azure Machine Learning Studioは、機械学習モデルの作成、トレーニング、デプロイを簡単に行えるクラウドベースの環境です。ノーコード/ローコードのUIを提供し、ドラッグ＆ドロップでモデルを構築できるため、初心者でも使いやすいです。

主な機能:
- 自動機械学習 (AutoML)
- ノーコードの機械学習モデル作成
- Jupyter Notebookを使ったカスタムモデル開発
- MLOps (CI/CDによる機械学習の運用管理)

概要:
Azure Computer Visionを活用した画像・動画処理のためのサービスです。画像認識、顔認識、OCR（光学文字認識）などの機能を提供します。

主な機能:
- 画像内のオブジェクトやシーンの認識
- 手書きや印刷されたテキストの抽出 (OCR)
- 画像のメタデータ分析（色情報、ラベル付けなど）
- 顔検出と感情分析

概要:
自然言語処理（NLP）のためのサービスで、テキストの理解や生成、翻訳、感情分析などを行います。

主な機能:
- テキストの要約
- キーフレーズ抽出
- 言語の自動判別
- 感情分析（ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル）
- カスタム言語モデルの作成

概要:
音声処理に特化したサービスで、音声認識（Speech-to-Text）、音声合成（Text-to-Speech）、翻訳、話者識別などを提供します。

主な機能:
- 音声のテキスト変換 (STT: Speech-to-Text)
- テキストの音声変換 (TTS: Text-to-Speech)
- 音声翻訳
- 話者識別（特定の人物の音声を識別）

概要:
ドキュメントやフォーム、請求書などのデータを自動で解析し、構造化データに変換するサービスです。

主な機能:
- PDFや画像からのデータ抽出（OCRを利用）
- 請求書や領収書の自動処理
- カスタムデータモデルの作成

概要:
MicrosoftがOpenAIと提携して提供する、GPT-4やDALL·Eなどの高度なAIモデルを利用できるプラットフォームです。

主な機能:
- GPTモデルを使った自然言語生成（チャットボット、文章生成など）
- 画像生成 (DALL·E)
- コード生成（Codexなど）
- AIアプリケーションの開発

概要:
AzureのAIサービスを統合して利用できる開発者向けプラットフォームで、上記の各種AIサービスを一元的に管理・活用できます。

主な機能:
- 機械学習、コンピュータービジョン、NLP、音声認識などの統合環境
- ローコード/ノーコードでの開発
- API管理とデプロイの簡素化
- カスタムAIソリューションの構築

サービス名	用途
Machine Learning Studio	機械学習モデルの開発とデプロイ
Vision Studio	画像・動画の分析
Language Studio	自然言語処理（NLP）
Speech Studio	音声認識・合成
Document Intelligence Studio	文書・フォームの解析
Azure OpenAI Studio	OpenAIの大規模AIモデル（GPT-4, DALL·Eなど）
Azure AI Studio	AIサービスの統合開発環境

Azure AIの試験（AI-900）では、各サービスの特徴やユースケースを理解することが重要です。