生成AIの急速な発展により、多くの企業がその導入を検討しています。しかし、適切なサービスの選択や導入プロセスは複雑で、悩みの種となることもしばしばです。その中でも、Azure OpenAI Serviceは有力な選択肢ですが、その特徴や他サービスとの違いが複雑で選びにくいという声も少なくありません。そこで今回は、Azure OpenAI Serviceの社内導入に関するチェックポイントを解説します。Azure OpenAI Serviceの社内導入を検討しているが、具体的な手順がわからないセキュリティやコンプライアンスへの懸念があるコストと効果のバランスが不透明1つでも当てはまったら、ぜひお問い合わせください。社内利用できるAzure OpenAI ServiceとはAzure OpenAI Serviceは、簡単にいうとMicrosoft Azureクラウドプラットフォーム上で提供される高度な生成AI機能群です。主に、OpenAIが開発した最先端の言語モデルを、企業のニーズに合わせて安全かつスケーラブルに利用できるよう設計されています。他のAIサービスと比較した際の特徴は、エンタープライズ向けに最適化されている点です。Amazon Web Services (AWS)のAmazon LexGoogle Cloud PlatformのDialogflowなどのチャットボットソリューションと比べ、Azure OpenAI Serviceは汎用性が高く、より複雑なタスクにも対応可能です。さらに、Azure OpenAI Serviceは、MicrosoftのAzureエコシステムと緊密に統合されています。このことから、既存のAzureサービスとの連携が簡単で、データの保護やコンプライアンスへの対応も優秀です。特徴Azure OpenAI Serviceの核となる提供モデルには、ChatGPT、DALL-E 2、Codexなどがあります。このモデルは、それぞれ特有の機能と用途を持っています。モデル説明用途ChatGPT自然言語処理に特化。人間のような対話を生成。カスタマーサポート、文書生成などDALL-E 2テキストから画像を生成。ビジュアル制作、製品デザインCodex自然言語からコードを生成。開発者の生産性向上、初心者サポートこのモデルの特筆すべき点は、その汎用性と柔軟性です。例えば、特定の業界や企業固有の知識でファインチューニングする、またはRAGと組み合わせることで、より専門的なタスクにも対応可能です。また、Azure OpenAI Serviceは、このモデルを安全に利用するためのセキュリティ機能も備えています。コンテンツフィルタリング、アクセス制御、監査ログなどの機能により、企業の機密情報や個人情報を保護しつつ、AIの力を最大限に活用できます。価格とライセンスAzure OpenAI Serviceの価格体系は、使用するモデルと処理量に基づいて設定されています。主に以下の2つの課金形態があります。課金方式従量課金制 (PAYG)プロビジョニング済みスループットユニット (PTU)説明実際に使用したリソースに対して課金一定量のリソースを事前確保適用例使用量変動が大きい場合、試験導入大規模利用、安定パフォーマンス料金（例）GPT-3.5-turboだと入力トークン $0.0015、出力トークン $0.002モデルとリソース量によるライセンスに関しては、Azure OpenAI Serviceの利用にはMicrosoftとの契約が必要です。また、一部のモデル（例：GPT-4）の利用には、追加の審査が行われることもあります。Azure OpenAI Serviceを紹介しましたが、同じようなサービスには、ChatGPT for Enterpriseがあることにもお気づきの方が多いはずです。では、その違いを見ていきましょう。Azure OpenAIとChatGPT for Enterpriseの主な違いAzure OpenAIとChatGPT for Enterpriseは、どちらも企業向けの高度な生成AI機能を提供するサービスですが、以下のような違いがあります。特徴Azure OpenAIChatGPT for EnterpriseサービスプロバイダMicrosoft社OpenAI社ホスティングAzureクラウドプラットフォーム上でホスティングOpenAI社が直接提供する見込み既存ITインフラとの統合Azureを利用する企業にとって統合が容易独立したサービスとして提供されているサービスの目的と機能広範な用途（テキスト生成、コード生成、画像生成など）主に対話型AIがメイン主な用途例多様な業務プロセスへのAI適用カスタマーサポート、社内ヘルプデスク、対話型マーケティングなどの相談次第価格体系従量課金制、プロビジョニング済みスループットユニット（PTU）オプションあり通常、契約ベースの固定料金制になる見込みライセンスAzureの利用規約に準拠独自のライセンス契約が必要サポート体制Azureの包括的なサポート体制の一部、他のAzureサービスとの連携サポートも充実OpenAI社による直接的なサポート、より専門的なカスタマイズサポートが期待できるこの違いを踏まえると、Azure OpenAIは、既存のAzure環境との統合や多様なAI機能の活用を重視する企業に適しています。一方、ChatGPT for Enterpriseは、対話型AIに特化した高度なカスタマイズや専門的サポートを求める企業向けと言えるでしょう。他に選択肢はないの？と考える方もいるはずです。Azure OpenAIとChatGPT for Enterpriseの違いを理解したところで、次は他の主要な競合サービスとの比較も見ていきましょう。関連記事：ChatGPTを企業利用する際の料金は？EnterpriseとAPIで費用対効果を比較Azure OpenAIと競合サービスの主な違いAzure OpenAI Serviceは、企業向け生成AI市場において選択肢の1つですが、他にも注目すべき競合サービスが存在します。Google Cloud AI、AWS AI、IBM Watsonなどの主要な競合サービスとAzure OpenAIを比較し、その違いをまとめました。特徴Azure OpenAIGoogle Cloud AIAWS AIIBM WatsonサービスプロバイダMicrosoft社Google社Amazon社IBM社ホスティングAzureクラウド上でホスティングGoogle Cloud Platform上でホスティングAmazon Web Services上でホスティングIBM Cloudでホスティング主なAIモデルと機能GPT、DALL-E、Codexなど、OpenAIモデルを企業向けに最適化、自然言語処理、画像生成、コード生成自然言語処理、音声認識、翻訳、画像認識、BERTモデルを活用した自然言語処理に強みAmazon Lexを中心とした自然言語処理、音声認識、機械学習モデルの構築・デプロイ自然言語処理、音声認識、画像認識、ビジネスプロセス最適化、データ分析価格体系使用量に基づく従量課金制、PTUオプションあり主に使用量に基づく従量課金制、一部月額固定料金プランあり使用量に基づく従量課金制、一部長期契約による割引あり無料あり、要お問い合わせ（$200の無料クレジット付き）サポートとサービスAzureの包括的なサポート体制、AIの倫理的利用に関するガイダンス提供Google Cloudのサポート体制、技術サポート、トレーニングプログラム提供AWSのサポートプランに応じた技術サポート、コンサルティングサービス技術サポート、AI導入のコンサルティングサービスなど特徴OpenAIの最先端モデルを企業向けに最適化、Microsoftの豊富なエンタープライズ経験を活かしたサポートGoogle独自のAI技術とクラウドインフラの統合AWSの幅広いクラウドサービスとの連携、スケーラビリティ幅広い機能とビジネス最適化に焦点を当てたソリューション主な項目をざっくりとまとめているため、詳細はそれぞれのサービスプロバイダの公式サイトも確認してください。この違いを踏まえると、Azure OpenAIは、特にMicrosoft製品を多用している企業や、高度な言語モデルを安全に利用したい企業に適していると言えるでしょう。そのほかには、以下のケースに向いています。Google Cloud AIはGeminiを筆頭に自然言語処理に特化したいAWS AIはAWSの他のサービスと緊密に連携したいIBM Watsonはより幅広いAI機能を求めたいとはいえ、この比較と選び方はあくまでも例です。社内利用のための最適なサービスを選択する際は、自社のITインフラ、必要なAI機能、予算、求めるサポートレベルなどを総合的に評価しなければ簡単に失敗します。何に、どのAIを選ぶのか、どうインフラを作るのかなど選択に迷った場合は、専門家のアドバイスを求めることをおすすめします。では、ココアまで触れた競合サービスとの比較を踏まえ、Azure OpenAI Serviceを社内利用で導入する具体的なメリットについて見ていきましょう。Azure OpenAI Serviceを社内利用で導入する4つのメリットAzure OpenAI Serviceを社内で導入することで、企業は以下の4つの主要なメリットを享受できます。このメリットは、いずれも企業の競争力強化と持続的成長に貢献します。業務効率化新規事業創出顧客満足度向上コスト削減業務効率化Azure OpenAI Serviceの導入により、企業は業務プロセスを効率化できます。特に、データ分析やレポート作成などの時間のかかる作業において、その効果は顕著です。例えば、大量の非構造化データから洞察を抽出する作業を考えてみましょう。従来、この作業には膨大な時間と人的リソースが必要でした。しかし、Azure OpenAI Serviceの活用によって、AIがデータを高速で分析し、人間が理解しやすい形式でレポートを自動生成できたらどうでしょうか。財務データの分析や市場トレンドの把握、顧客フィードバックの分析などにおいて、AIが人間の何倍もの速度で作業を行います。結果として、従業員はより創造的で戦略的な業務に集中できるはずです。さらに、Azure OpenAI Serviceは、自然言語処理能力を活かして、会議の議事録作成や電子メールの下書き、プレゼンテーション資料の作成支援なども行えます。新規事業創出Azure OpenAI Serviceは、新規事業の創出や既存事業の拡大においても効率的なソリューションです。AIの高度な分析能力と創造性の活用によって、これまで見過ごされていた市場機会を発見したり、製品やサービスを開発したりできます。例えば、大量の市場データや消費者行動データをAIに分析させることで、潜在的なニーズや新たなトレンドを発見。この洞察を基に、企業は新しい製品コンセプトを生み出したり、既存製品の改良案を考案したりするのはお手のものです。また、Azure OpenAI Serviceのコード生成機能（Codex）の活用によって、新しいソフトウェア製品やアプリケーションの開発プロセスを加速させることも可能です。顧客満足度向上Azure OpenAI Serviceの導入は、顧客満足度の向上にも役立ちます。AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントの導入によって、24時間365日、即時の顧客対応はもうすでに多くの企業で取り組まれています。また、複雑な問い合わせに対しては、適切な人間のオペレーターに転送する判断も行えるようになりました。そのため、顧客1人ひとりに対してよりパーソナライズされたサービスを提供できます。また、Azure OpenAI Serviceの分析能力の活用によって、顧客フィードバックや行動データから有益な洞察を得ることもできるでしょう。コスト削減最後に、Azure OpenAI Serviceの導入は、長期的な視点で見ると大きなコスト削減効果をもたらします。主に、作業効率化による人件費の削減がメインです。前述の業務効率化のメリットで触れたように、AIが多くの定型業務や分析作業を代行することで、人間の従業員はより付加価値の高い業務に集中できます。つまり、同じ人数の従業員でより多くの成果を上げ、結果として人件費も減るわけです。さらに、Azure OpenAI Serviceは、Azureの他のサービスとシームレスに連携できるため、既存のITインフラを最大限に活用しながらAI機能を導入できます。新たなシステム導入に伴う追加コストも、最小限に抑えることができます。システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロードとはいえ、Azure OpenAI Serviceの導入はインストールして終わりというものではありません。次は具体的な導入に向けたチェックポイントを見ていきましょう。Azure OpenAIの社内利用のチェックポイントは4つAzure OpenAIを社内で利用する際には、以下の4つのチェックポイントを確認してください。導入に必要な環境導入の手順セキュリティとコンプライアンスコストと投資/費用対効果導入に必要な環境Azure OpenAI Serviceを効果的に導入するには、適切な環境整備が不可欠です。高速インターネット接続開発スキルを持った人材（外部ベンダー）モデルを学習させるためのデータ（検索用資料を含む）オンプレミス環境での導入の場合の専用ハードウェアインフラに加えて、メンバーをそろえることではじめて、Azure OpenAI Serviceの円滑な導入と効果的な活用が可能です。もちろん、すでにあるものも流用できるため、多くの企業はベンダーの選定やデータをそろえることに注力します。導入の手順Azure OpenAI Serviceの導入は、以下の手順で進めていきます。ステップ説明1. サブスクリプション加入Microsoft Azureに加入。既存アカウントも使用可。2. リソース作成Azureポータルでリソースを作成。リージョンや価格帯選択。3. モデルデプロイAIモデルをデプロイ。種類やバージョンを選択。4. モデル利用APIを通じてモデルを利用。PythonやJavaScriptでリクエスト。5. モニタリングと最適化使用状況をモニタリングし、設定を最適化。もちろん、この導入プロセスは、企業の規模やニーズによって異なります。例えば、大規模な企業では、プロトタイプ段階、PoCによるテスト、本格導入段階といった段階的なアプローチを取ることが一般的です。また、特定の業務プロセスに特化したAIモデルを構築する場合は、モデルのファインチューニングやRAGの導入、カスタムモデルの開発といった追加のステップも随時追加します。そのため、何をいつまでに、どのように行うのかをチェックし、綿密な計画を立てる必要があります。セキュリティとコンプライアンスAzure OpenAI Serviceの導入にあたっては、セキュリティとコンプライアンスの確保が極めて重要です。以下の点には、特に注意を払う必要があります。データの暗号化アクセス制御監査とログ管理コンプライアンス対応社内研修インシデント対応セキュリティとコンプライアンス対策は、Azure OpenAI Serviceの導入前に十分に検討し、必要な措置を講じます。すでにセキュリティ上の問題を抱え、実際に情報を漏えいしたということは起きています。軽視せず、徹底的にデータ保護とコンプライアンスの維持に力を加えることが肝要です。関連記事：生成AIのセキュリティリスクとは？代表例や対策、各社のデータ保護について解説コストと投資/費用対効果Azure OpenAI Serviceの導入を検討する際、コストと投資/費用対効果の分析は、中長期的な取り組みを求められることからもしっかりと行ってください。直接的なサービス利用コスト関連するインフラコスト人材コスト導入しなかった場合のコスト長期的な投資および費用対効果リスク軽減効果などは、全体のコスト計算にかかる費用の例です。具体的な例を挙げると、ある製造業の企業がAzure OpenAI Serviceを導入して予知保全システムを構築したケースで考えてみましょう。項目コスト/削減額初期投資100万ドル設備の突発的な故障減少80%減少ダウンタイムによる損失削減年間50万ドル削減保守コストの削減年間30万ドル削減この場合、初年度でほぼ投資回収ができ、2年目以降は年間80万ドルのコスト削減効果が得られることになります。Azure OpenAI Serviceの導入を検討する際は、単純なサービス利用コストだけでなく、総合的な観点からコストと費用対効果を分析しましょう。また、長期的な視点で投資効果を最大化するには、専門家のサポートが有効です。Azure OpenAIで社内の独自データは扱える？Azure OpenAI Serviceでは、独自データを「Azure OpenAI On Your Data」で扱うことが可能です。この機能により、企業は自社特有の情報や知識をAIモデルに組み込み、より精度の高い、カスタマイズされたAIソリューションを構築できます。具体的な使用例として、社内ナレッジベースの構築が挙げられます。企業の内部文書、マニュアル、FAQなどをAzure OpenAIに統合することで、従業員は自然言語で質問を投げかけ、即座に関連情報を得るわけです。では、こうしたAzure OpenAIの独自データの扱い方は本当に行われているのか、次は実際の成功事例を見ていきましょう。Azure OpenAIの社内利用における成功事例3選Azure OpenAI Serviceの社内利用の成功事例として、日本の大手企業3社を紹介します。株式会社デンソー株式会社メルカリ株式会社三井住友銀行まず、自動車部品メーカー大手の株式会社デンソーの事例を見てみましょう。株式会社デンソー株式会社デンソーは、Azure OpenAI Serviceを活用してロボット制御技術を開発し、製造現場の効率化と柔軟性向上を実現しました。デンソーが開発した「Generative-AI-Robot Technology」は、Azure OpenAI Serviceの生成AI機能を活用しています。この技術により、人間の自然な指示をAIが理解し、ロボットに適切な動作を指示することが可能になりました。プログラミングレス操作柔軟な対応力の確保人間との協働強化開発時間の短縮このアプローチは、多くの製造業企業にとって参考になる好例です。また、デンソーは、Azure OpenAIを活用したシステムの性能を継続的にモニタリングし、改善を重ねることで、常に最適なパフォーマンスを維持している点も優秀です。デンソーの事例に続き、フリマアプリで知られる株式会社メルカリのAzure OpenAI Service活用事例を見てみましょう。株式会社メルカリ株式会社メルカリは、Azure OpenAI Serviceを活用して、ユーザー体験の向上と業務効率化を実現しました。実際に、以下の分野でAzure OpenAI Serviceを活用しています。AIアシスト機能商品情報の最適化カスタマーサポートの強化不適切な出品の検出メルカリの事例では、AIの導入によりユーザー満足度の向上とリピート率の増加の効果を得ています。また、カスタマーサポートの分野ではコストカットまで実現しています。メルカリの成功事例は、Azure OpenAIの社内利用がeコマース業界にも有効だと示した好例です。最後に、金融業界での活用例として、株式会社三井住友銀行のAzure OpenAI Service導入事例を見てみましょう。株式会社三井住友銀行株式会社三井住友銀行は、2023年7月に「SMBC-GAI」という従業員専用AIアシスタントツールを開発・導入しました。このツールは、Azure OpenAI Serviceを基盤として構築されており、業務効率化と従業員の生産性向上に成功しています。セキュリティを考慮して専用環境上でのみ動作するように設計した2秒に1回の頻度で利用され、業務効率が向上したこの2点は、実際の業務へ適切に組み込めている上に、高度なセキュリティも確保できることを体現したものと言えます。まず社内利用から始め、成功を確認した上でカスタマーサービスへの展開を検討するという慎重なアプローチがあったからこその賜物でしょう。そのほか、システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロードまとめAzure OpenAI Serviceは、企業の業務効率化を実現する効率的なソリューションです。他のAIサービスと比較して、Azure OpenAIは企業向けに最適化された機能、高度なセキュリティ、既存のMicrosoft製品との優れた統合性が優秀です。しかし、Azure OpenAI Serviceの効果的な導入には、適切な計画と専門知識が不可欠です。社内利用においては、以下のアクションポイントを考慮して進めてください。自社のニーズと目標を明確に定義するデータセキュリティとコンプライアンスの要件を慎重に評価する段階的な導入アプローチを検討する従業員のトレーニングと変更管理を計画する継続的なモニタリングと最適化の体制を整えるとはいえ、生成AIの種類や活用方法は多岐にわたり、自社のニーズに最適なソリューションを選択するのは簡単ではありません。NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスは、企業のニーズに合わせた最適なAIソリューションの提案と導入支援を提供しています。気になることがあれば、ぜひ相談してください。Azure OpenAIの社内利用に関するFAQAzure OpenAIで責任あるAIはサポートされていますか？はい、Azure OpenAI Serviceでは責任あるAIの使用をサポートしています。以下のようなコンテンツのフィルター処理と、不正使用の監視機能を継続的に適用することで成り立っています。不適切なコンテンツの生成防止セキュリティリスクの軽減コンプライアンスの確保ブランド保護ただし、責任あるAIの実践には、技術的な対策だけでなく、組織的な取り組みも重要です。例えば、AIの倫理的利用に関する社内ガイドラインの策定や、従業員への教育プログラムの実施なども必要となります。関連記事：AI倫理とは？重要視される理由とガイドラインの策定例を解説Azure AIの強みは何ですか？Azure AIの主な強みは、以下のとおりです。この強みにより、Azure AIは特に企業のAI導入において優位性を持っています。包括的なAIソリューションセキュリティとコンプライアンススケーラビリティ既存のMicrosoft製品との統合開発者フレンドリーコスト効率Azure AIで何ができますか？Azure AIの活用によって、企業は以下のような幅広い用途でAIを活用できます。カテゴリ用途自然言語処理チャットボット、テキスト分析、翻訳コンピュータビジョン画像認識、顔認識、OCR音声認識と合成音声テキスト変換、テキスト音声変換、話者認識機械学習予測分析、異常検知、レコメンデーション知識マイニング情報抽出、ナレッジベース構築ロボティクス自律ロボット、産業用ロボット制御この機能を組み合わせることで、企業は業務効率化、顧客体験の向上、新規事業の創出など、様々な分野でイノベーションを実現できます。関連記事：【事例5選】生成AIによる業務効率化のメリットと進め方・成功のポイントを詳しく解説システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロード