AIの活用が進む今、ビジネスで成果を出すためには、機械学習の導入や運用の仕組みがますます重要になっています。しかし「開発や管理が難しそう」「現場にAIを根付かせるにはどうすればいいのか」といった悩みも多いのではないでしょうか。
この記事では、Microsoft Azureが提供する「Azure Machine Learning（AML）」について、サービスの基本から導入のポイント、他社サービスとの違いまでわかりやすくまとめました。AIを本格的にビジネスへ取り入れたい方や、現場でのAI活用に課題を感じている方は、ぜひ参考にしてください。
目次
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Azure Machine Learningとは
AIの活用は、もはや多くの企業にとって不可欠となっていますが、その導入や運用には専門知識やガバナンス面の課題が伴います。Azure Machine Learningは、Microsoft Azureが提供するクラウドベースの機械学習プラットフォームです。データ準備からモデル構築、トレーニング、デプロイ、さらにMLOps・LLMOps（大規模言語モデル運用）まで、一つの環境で一貫して進められる点が大きな強みとなっています。
このサービスは、AIの研究開発を行うデータサイエンティストだけでなく、IT管理者や現場の担当者まで幅広いユーザーに使いやすい設計となっています。ガバナンスやセキュリティの確保、共同作業の効率化など、エンタープライズ向けの要件にも柔軟に対応可能です。
●どんなサービスか？
Azure Machine Learningは、クラウド上で機械学習の開発・運用を効率化するための統合基盤です。PyTorchやTensorFlow、scikit-learnなど業界標準のオープンソースフレームワークに対応しているため、既存のスキルや資産を活かしながらAIプロジェクトを推進できます。
初心者向けには、プログラミング不要で使えるドラッグ＆ドロップ型の「デザイナー」や、データを投入するだけで最適なモデルを自動作成できる「自動機械学習（AutoML）」が用意されています。一方、専門的な開発者やデータサイエンティスト向けには、Jupyter NotebookやVisual Studio Codeといった開発ツールを活用し、Python SDKやCLIから高度な制御も可能です。
プロジェクト単位で「ワークスペース」を作成し、データ・コード・モデル・環境などの資産を一元管理します。バージョン管理や共同作業、再現性やガバナンスにも配慮した設計が特徴です。
参考：Microsoft Learn「デザイナー (v2) とは – Azure Machine Learning（2025年9月9日）」
参考：Microsoft Learn「Python で AutoML を設定する (v2) – Azure Machine Learning（2025年8月29日）」
●誰に向けたサービスなの？
Azure Machine Learningは、AI活用を目指すあらゆる組織やチームに向けたサービスです。主な対象は以下の通りです。
- データサイエンティスト・機械学習エンジニア
高性能なGPUクラスターやスケーラブルなコンピュートを活用し、大規模なモデル開発・実験・運用自動化が行えます。バージョン管理や再現性の確保も容易です。 - アプリケーション開発者
トレーニング済みモデルはREST APIとして、数クリックでデプロイ可能。複雑なインフラ管理を意識せず、アプリにAIを組み込めます。 - 情報システム部門・IT管理者
企業のセキュリティポリシーやコンプライアンスに対応。役割ベースのアクセス制御やネットワーク分離、監査ログ機能も標準装備です。 - DX推進担当者やビジネスリーダー
ノーコードツールにより、現場の担当者が主体となってAI活用のPoCを推進できます。 - 業務部門の担当者
現場の知識を持つ担当者が、ノーコード開発でAIプロトタイプを作成することも可能です。
このように、役割や専門性を問わず、チーム全体でAIプロジェクトを推進するための共通基盤となります。
Azure Machine Learningの特徴
Azure Machine Learningの主な特徴は次の通りです。
●ノーコードのデザイナーからPython SDK/CLIまで対応
ユーザーのスキルレベルやプロジェクトの段階に合わせて、最適な開発環境を選べます。
●MLOps/LLMOps機能でPoCから本番運用まで一元管理
実験・トレーニング・デプロイ・監視・再学習まで、機械学習のライフサイクル全体を自動化し運用負担を軽減します。
●エンタープライズセキュリティ対応
RBAC（役割ベースアクセス制御）、Key Vault（機密情報管理）、Private Link（ネットワーク分離）など、企業向けの厳格な要件に標準対応しています。
●Microsoft Fabric・Synapse・SQL Database・Power BIなどとのシームレス連携
データ分析や可視化までを一つのエコシステム内で完結可能です。ただし、Power BI DataflowsからAzure Machine Learningを直接呼び出す機能は2025年9月15日をもって終了予定です。今後はAPI経由など別経路での連携を検討する必要があります。
●データ・モデル・環境のバージョン管理が可能
すべての資産（データ・モデル・コード・環境など）をレジストリで一元管理し、バージョン管理・再現性・監査性を担保します。
これらの特徴が組み合わさることで、信頼性・拡張性・セキュリティの高いAIプロジェクトを実現できる点が大きな価値です。
Azure Machine Learningの基本機能
以下に、Azure Machine Learningの主要な機能をご紹介します。
●データ準備と管理
機械学習のプロジェクトを成功させるには、データの品質と管理体制が不可欠です。Azure Machine Learningでは、Azure Blob StorageやData Lakeと連携し、「データストア」と「データセット」（v2では“データ資産”）としてデータを一元管理できます。
さらに、データラベリング支援や、どのデータ・モデル・コード・環境がどの実験で使われたかを自動で追跡する「資産のバージョン管理・ラン追跡」機能も備えています。これにより、データの変更履歴や実験の再現性、監査性の確保も容易です。
●モデル構築とトレーニング
モデル開発のフェーズでは、以下のような機能を活用できます。
- AutoMLによる自動化
データを投入するだけで、前処理・アルゴリズム選定・ハイパーパラメータ調整を自動化します。専門知識が少なくても高精度なモデルを作成できます。 - 分散学習・GPU対応クラスター
大規模データやディープラーニングにも対応した強力な計算資源を用意。単一ノードから大規模な分散学習まで柔軟に選択できます。 - 既存コードやJupyter Notebookとの統合
Jupyter NotebookやPython SDK経由で、既存の開発資産やスクリプトをそのまま活用可能です。
これらの機能によって、迅速なプロトタイプ開発から本格運用まで段階的に高度化していくことができます。
●デプロイと推論
学習済みモデルは、アプリケーションやシステムで実際に活用するためにデプロイします。
- マネージドオンラインエンドポイント
リアルタイムでの予測が必要な場面に対応。A/Bテストや安全な段階的ロールアウト管理も簡単に行えます。 - バッチエンドポイント
一度に大量データを推論したい場合に活躍。たとえば売上予測や大量文書の分類などの大規模処理に適しています。 - Azure Kubernetes Service（AKS）やAzure Arc対応
より高度な運用やハイブリッドクラウド環境にも柔軟に対応可能。
※KubernetesクラスターへのデプロイにはAzure Machine Learning拡張の導入が必要です。
このようなエンドポイント設計により、アプリ側のコード修正を最小限に抑えつつ、本番環境のモデル更新も安全に進められます。
●MLOps/LLMOps
運用フェーズでは、MLOps（機械学習運用自動化）とLLMOps（大規模言語モデル運用）を支える機能が揃っています。
- CI/CD自動化
GitHub ActionsやAzure DevOpsなどと連携し、モデルのトレーニングから本番デプロイまで自動パイプラインを構築できます。 - バージョン管理とロールバック
データ、モデル、環境などの資産バージョン管理は標準機能。トラブル時には過去状態へのロールバックも簡単です。 - 生成AI時代への対応
LLM（大規模言語モデル）向けのPrompt flowやモデルカタログ、評価監視ツールも提供されています。
これらにより、品質・スピード・信頼性を両立したAI運用体制が実現します。
Azure Machine Learningのメリット
このセクションでは、Azure Machine Learningを導入することで得られる具体的なメリットについて詳しく解説します。
●迅速なモデル開発
AutoMLやノーコードデザイナー、サンプルコードを活用すれば、専門知識がなくても短期間でAIモデルを構築できます。現場の担当者でもアイデアの検証サイクルを早められるため、AIの現場導入が加速します。
●MLOps/LLMOpsで運用自動化
モデル開発から本番運用までのライフサイクルをパイプラインで自動化し、運用の手間や人的コストを削減できます。少人数でも多くのAIプロジェクトを安定して管理できるのが強みです。
●クラウド型でコスト最適化
高価なサーバーやGPUを自社購入する必要はありません。必要な分だけ従量課金、長期運用には予約プランやSavings Planを活用することでコストも抑えられます。
| 料金プラン | 特徴・適用例 |
|---|---|
| 従量課金制 | 使った分だけ課金。実験や短期利用向け |
| 予約プラン（Reservations） | 1年・3年の長期利用を予約。従量課金に比べて最大72%のコスト削減 |
| Savings Plan | 1年・3年の利用で最大65%のコスト削減 |
| 無料トライアル | 新規ユーザー向け。$200分クレジット（30日間）と12か月の一部サービス無料枠 |
参考：Microsoft Azure「無料の Azure サービスを検討する | Microsoft Azure」
●ノーコードで扱える
ドラッグ＆ドロップで機械学習パイプラインを構築できるため、プログラミング経験がなくてもAIプロジェクトに参加しやすいのが魅力です。
●高いセキュリティとガバナンス
RBAC、Key Vault、VNet、Private Linkなど、金融や医療分野の厳しい業界要件にも対応可能です。データやモデルのアクセス管理・監査ログも一元管理できます。
料金体系
Azure Machine Learning自体の利用は無料です。課金対象は仮想マシンやGPUなどのコンピューティングリソース、ストレージなど。従量課金制に加えて、長期利用には1年・3年の予約プラン（Reservations）やSavings Planも選択可能。初めての方には無料トライアル枠（$200相当のクレジットと12か月の一部サービス無料）が提供されています。
参考：Microsoft Azure「無料の Azure サービスを検討する | Microsoft Azure」
競合サービスとの違い
本セクションでは、Azure Machine Learningが提供する独自の価値と、他の主要サービスとの違いを明確にしていきます。
●Amazon SageMakerとの違い
Amazon SageMakerはAWSサービス群と密に連携しやすく、S3やIAM、CloudWatchなどAWS基盤に最適化されています。Azure Machine LearningはAzure Active Directory（RBAC）、Key Vault、Power BI、Synapse Analyticsなどマイクロソフトのクラウドサービス群と高い親和性を持ち、統合管理やID制御、エンタープライズ連携のしやすさで強みがあります。
●Google Vertex AIとの違い
Google Vertex AIはBigQueryやDataflowなどGoogle Cloud Platformのサービス連携に特化しています。Azure Machine LearningはMicrosoft FabricやPower BI、Synapseとの連携のほか、きめ細かなセキュリティ・ガバナンス機能が特徴です。Microsoftエコシステムでの全社的なデータ・AI活用を目指す場合に特に有利です。
導入手順
Azure Machine Learningを効果的に活用するための導入手順を詳しく解説します。以下のステップに従って、スムーズな導入と運用を実現しましょう。
●無料トライアルを開始する
まずAzureアカウントを作成し、無料クレジットや無料枠を利用してサービスを試すことができます。コストを気にせずAzure Machine Learningのさまざまな機能を体験可能です。
●ワークスペースを作成する
Azureポータルから数ステップでワークスペースを作成可能。この際、必要なストレージやコンテナレジストリ、Key Vaultなども自動で関連付けられます。
●初回プロジェクトを実行する
ワークスペース作成後、コンピュートリソースをセットアップし、Jupyter Notebookやデザイナー機能で実験・学習を始めます。完成したモデルはマネージドエンドポイントですぐにAPI公開もでき、即座に実運用が可能です。
Azure Machine Learningを導入すべき人とは
Azure Machine Learningは、次のような方やチームにおすすめです。
- Microsoft Azureをすでに活用している情報システム部門やIT管理者
既存のAzure環境やID管理、セキュリティ基盤との親和性を重視する組織に最適です。 - データサイエンティスト・機械学習エンジニア
専門的な開発環境や自動化機能、高度なガバナンスを求める方に適しています。 - 生成AIや大規模言語モデルを現場業務に取り入れたいDX推進担当者
Prompt flowやモデルカタログなど最新の生成AI開発ツールを活用し、迅速かつ安全に業務へ適用できます。 - PoCから本番運用までMLプロジェクトを一元管理したいチーム
AI導入を単なる実験で終わらせず、継続的な価値創出につなげたい場合に力を発揮します。
Azure Machine Learning導入をお考えの企業様へ
Azure Machine Learningは、AIの導入から運用までを幅広く支える柔軟性と高いセキュリティを備えたクラウドサービスです。ノーコードで始めたい方から本格的に開発を進めたい方まで、組織や担当者のレベルやニーズに応じて、幅広く活用できるのが大きな特長です。
これから自社でAIの活用を検討する方は、まずはAzureの無料トライアルを試してみることをおすすめします。AI関連サービスは日々アップデートが盛んに行われ、サービスの種類も増え続けています。サービスによって相性の良い使い方やリスクもありますので、選定の際は様々な観点から判断して導入しましょう。AIや機械学習の活用を成功させるためには、自社に合ったパートナー選びが非常に重要です。最適な専門事業者を見つけるには、「発注ナビ」のご利用をぜひご検討ください。
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