APIによる分析の高度化～Azure Synapse AnalyticsでのCognitive Services～

2022年8月6日に行われた「2nd Microsoft Data Analytics Day(Online)」で利用した資料です。
https://sqlserver.connpass.com/event/251013/

Transcript

1. APIによる分析の高度化 ～Azure Synapse Analyticsで のCognitive Services～
2. 本セッションについて 1. 対象者 ◦ Azure Synapse Analytics、Azure Cognitive Services に 興味がある方 ◦ AIを利用して業務を効率化したい方 2. ゴール ◦ 以下サービス概要を把握すること ∙ Azure Synapse Analytics ∙ Azure Cognitive Services ◦ APIサービスの全体像を掴むこと 2
3. アジェンダ 1. サービス概要 ◦ Azure Synapse Analytics ◦ Azure Cognitive Services 2. デモ ◦ Azure Synapse Analyticsからの呼び出し 3. Q&A 3
4. 4 こんなご希望やお悩みはありませんか？ AIを利用して 業務を効率化したい AIの知識がないのでどのように 活用できるのか分からない AIサービスを開発できる人材が いない 分析を高度化したい
5. 5 Azure Synapse Analytics + Azure Cognitive Services で解決できるかもしれません！！
6. サービス概要：Azure Synapse Analytics 6 構造化データ 非構造化データ 蓄積 Power BI Azure Data Lake Storage Gen2 Azure Machine Learning Azure Cognitive Services ◎ クラウド スケールの分析基盤の一般的な構成 Data Factory Azure Databricks 以前の Azure SQL DW データ統合 ビックデータ分析 データウェアハウス (DWH)
7. サービス概要：Azure Synapse Analytics 7 ◎ Azure Synapse Analytics によるモダンな分析基盤 構造化データ 非構造化データ 蓄積 Power BI Azure Data Lake Storage Gen2 Azure Machine Learning Azure Cognitive Services Azure Synapse Analytics
8. サービス概要：Azure Synapse Analytics ◎ Azure Synapse Analytics によるモダンな分析基盤 8 ユーザーエクスペリエンス Azure Synapse Studio 統合 管理 監視 セキュリティ 分析ランタイム SQL Spark 構造化データ 非構造化データ 蓄積 Power BI Azure Machine Learning Azure Cognitive Services Azure Data Lake Storage Gen2
9. サービス概要：Azure Cognitive Services ◎ Azure Cognitive Services カスタム可能な事前学習済みのREST APIです。 9 視覚 Computer Vision Custom Vision Face API 音声 Speech to Text Text to Speech Speech Translation Speaker Recognition 言語 エンティティの認識 評判分析 質問の回答 Language Understanding 決定 Anomaly Detector Content Moderator Personalizer Metrics Advisor Open AI (制限付きアクセス パブリックプレビュー)
10. サービス概要：Azure Cognitive Services ◎ REST APIとは RESTの4原則に沿ったシンプルな設計原則に準拠するAPIのことです。 RESTとは、REpresentational State Transferの頭文字をとったもので、 「RESTの原則に則って構築されたWebサービスをHTTPで呼び出すインター フェース」を意味します。 ◎ RESTの4原則とは 2000年にコンピューター科学者のロイ・フィールディング氏が提唱した原則です。 1. 統一インターフェース： GET・POST・PUT・DELETEなどあらかじめ定義された方法でやり取りされること。 2. アドレス可能性：全ての情報が一意のURIを持っていること。 3. 接続性：情報にハイパーリンクを含めることが出来ること。 4. ステートレス性：サーバーにセッション情報は残らないため、各リクエストに処理に 必要な情報を含める必要があること。 10
11. サービス概要：Azure Cognitive Services ◎ REST APIの利用方法 1. Azure Cognitive Services のリソースを作成する。 2. APIキーとエンドポイントを取得する。 3. リクエストを送信する。 4. 結果を取得する。 11 ①リソース作成 ②APIキーとエンドポイントを取得 ③リクエストを送信 ④結果を取得
12. サービス概要：Azure Cognitive Services ◎ Anomaly Detector Azure Cognitive Services の1つです。 時系列データを利用してデータの異常性を自動的に検出できます。 12 時系列データの入力 最適なモデルの選択と推論 異常か正常かを判定 出典：Anomaly Detector - 異常検出システム | Microsoft Azure • 異常
13. デモ ◎ Azure Synapse Analytics からの呼び出し 13 データ Azure Data Lake Storage Gen2 Azure Synapse Analytics Azure Cognitive Services データ読み込み・加工 REST API呼び出し
14. 前提 ◎ Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントを作成する。 ◎ Azure Synapse Analytics ワークスペースを作成する。 ◎ Azure Synapse Analytics ワークスペースにSpark プールを作成する。 ◎ 使用する Data Lake Storage Gen2 ファイル システムに「Storage Blob データ共同作成者」 権限を付与する。 ◎ Azure Key Vault を作成する。 ◎ Cognitive Services リソース (Anomaly Detector など)を作成する。 ◎ Cognitive Services リソースの認証キーをAzure Key Vault に格納する。 ◎ Azure Synapse Analytics ワークスペースでAzure Key Vault リンクサービスを作成する。 ◎ Azure Synapse Analytics ワークスペースでAzure Cognitive Services リンクサービスを作成 する。 参照：クイック スタート: Azure Synapse Analytics における Cognitive Services の前提条件 - Azure Synapse Analytics | Microsoft Docs 14
15. 参照 ◎ Azure Synapse Analytics の概要 - Learn | Microsoft Docs ◎ (70) Tech Briefing: Azure Data Services Overview - Analytics 編 – YouTube ◎ (70) Tech Brieifing: Azure Synapse Analytics 概要 ( 前編: Synapse SQL ) – YouTube ◎ (70) Tech Brieifing: Azure Synapse Analytics 概要 ( 後編: Synapse Pipeline and Spark ) - YouTube ◎ (70) Tech Briefing: Anomaly Detector API 概要 - YouTube ◎ チュートリアル:Cognitive Services を使用した異常検出 - Azure Synapse Analytics | Microsoft Docs ◎ Anomaly Detector API - チュートリアル、クイックスタート、API リファレンス - Azure Cognitive Services | Microsoft Docs 15
16. 参照 ◎ Cognitive Services APIs Reference (microsoft.com) ◎ CognitiveServices - Overview | SynapseML (microsoft.github.io) 16 出典 ◎ オープンデータ｜厚生労働省 (mhlw.go.jp)