Azure AI Foundry Local：ローカル環境でのAI開発を徹底解説
Azure AI Foundry Localは、AzureのAI開発機能をローカル環境に展開し、オフラインでのAIモデル開発、デプロイ、管理を可能にする強力なツールスイートです。クラウドの利点を活かしつつ、ローカル環境ならではの柔軟性やセキュリティ要件への対応力を高めたい企業にとって、Azure AI Foundry Localは非常に魅力的なソリューションと言えるでしょう。
本記事では、Azure AI Foundry Localの概要から、具体的な機能、構築方法、活用事例、そしてクラウド版との比較まで、網羅的に解説していきます。ローカル環境でのAI開発を検討している方にとって、Azure AI Foundry Localの理解を深め、導入を検討する上での貴重な情報源となることを目指します。
1. Azure AI Foundry Localとは？
Azure AI Foundry Localは、Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Kubernetes Service (AKS) などの主要なAzure AIサービスを、オンプレミス環境やエッジ環境で利用できるようにするソリューションです。クラウド接続が不安定な環境や、データセキュリティ、コンプライアンス上の理由からクラウドにデータをアップロードできない場合でも、Azureの強力なAIツールを利用できます。
従来のAI開発では、クラウド環境にデータをアップロードし、モデルをトレーニング、デプロイする必要がありました。しかし、Azure AI Foundry Localを利用することで、ローカル環境でデータの収集、前処理、モデルのトレーニング、デプロイ、監視までの一連のAI開発ライフサイクルを完結させることができます。
主なメリット:
- データ主権とセキュリティの確保: データをローカル環境に保持できるため、企業のセキュリティポリシーや規制要件を遵守しやすくなります。
- オフラインでのAI開発: インターネット接続が不安定な環境でも、AIモデルの開発や推論を実行できます。
- 低レイテンシ: ローカル環境で推論を実行することで、クラウドへのアクセスによる遅延を排除し、リアルタイムな応答性を実現できます。
- カスタマイズ性: 独自のハードウェアやソフトウェア環境に合わせて、Azure AI Foundry Localを柔軟に構成できます。
- クラウドとの連携: 必要に応じてクラウドと連携し、ハイブリッドなAI開発環境を構築できます。
2. Azure AI Foundry Localの構成要素
Azure AI Foundry Localは、以下の主要な構成要素で構成されています。
- Azure Arc: Azure Arcは、Azureのリソース管理機能をオンプレミス環境や他のクラウド環境に拡張するサービスです。Azure Arcを利用することで、ローカル環境にあるサーバー、Kubernetesクラスタ、アプリケーションをAzureから一元的に管理できます。
- Azure Kubernetes Service (AKS) on Azure Stack HCI: AKS on Azure Stack HCIは、Azure Kubernetes ServiceをAzure Stack HCI上で実行できるようにするサービスです。Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化するためのオープンソースプラットフォームです。AKS on Azure Stack HCIを利用することで、ローカル環境でコンテナ化されたAIモデルを効率的に管理できます。
- Azure Machine Learning: Azure Machine Learningは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、管理を支援するクラウドベースのプラットフォームです。Azure Machine Learningをローカル環境に展開することで、オンプレミスで機械学習モデルの開発が可能になります。
- Azure Cognitive Services: Azure Cognitive Servicesは、画像認識、音声認識、自然言語処理などのAI機能をAPIとして提供するサービスです。Azure Cognitive Servicesをローカル環境に展開することで、オフライン環境でもAI機能を活用できます。
- Azure IoT Edge: Azure IoT Edgeは、クラウドインテリジェンスをエッジデバイスに展開するためのプラットフォームです。Azure IoT Edgeを利用することで、エッジデバイス上でAIモデルを実行し、リアルタイムな推論を実現できます。
これらの構成要素を組み合わせることで、ローカル環境でAzureの強力なAI機能を最大限に活用することができます。
3. Azure AI Foundry Localの構築方法
Azure AI Foundry Localの構築には、いくつかのステップが必要です。
ステップ1：環境の準備
- ハードウェア要件: Azure AI Foundry Localを動作させるための十分なハードウェアリソース（CPU、メモリ、ストレージ）が必要です。具体的な要件は、利用するAzureサービスやワークロードによって異なりますが、一般的には高性能なサーバーが必要です。
- Azure Stack HCIのデプロイ: Azure Stack HCIは、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI）ソリューションであり、仮想化されたワークロードを実行するための基盤となります。Azure Stack HCIをデプロイするには、Windows Admin CenterやPowerShellを利用します。
- ネットワーク構成: ローカルネットワークを適切に構成し、Azure Arcへの接続を確立する必要があります。
ステップ2：Azure Arcの接続
- Azure Arcにサーバーを接続: Azure Arcを利用して、ローカル環境にあるサーバーをAzureに接続します。これにより、Azure Portalからサーバーを管理できるようになります。
- Azure ArcにKubernetesクラスタを接続: AKS on Azure Stack HCIで作成したKubernetesクラスタをAzure Arcに接続します。
ステップ3：Azure Machine Learningのデプロイ
- Azure Machine Learning拡張機能のインストール: Azure Arcに接続されたKubernetesクラスタに、Azure Machine Learning拡張機能をインストールします。
- Azure Machine Learningコンピュートターゲットの作成: ローカル環境にあるコンピュートリソース（CPU、GPU）を、Azure Machine Learningのコンピュートターゲットとして登録します。
ステップ4：Azure Cognitive Servicesのデプロイ
- Azure Cognitive Servicesコンテナーのデプロイ: Azure Cognitive Servicesのコンテナーイメージをダウンロードし、AKS on Azure Stack HCIにデプロイします。
- APIキーの構成: Azure Cognitive ServicesのAPIキーを取得し、アプリケーションに組み込みます。
ステップ5：AIモデルの開発とデプロイ
- Azure Machine Learning SDKまたはCLIを利用して、AIモデルを開発します。
- 開発したモデルをローカル環境にあるコンピュートターゲットでトレーニングします。
- トレーニング済みのモデルをコンテナ化し、AKS on Azure Stack HCIにデプロイします。
- Azure Cognitive ServicesのAPIを利用して、ローカル環境でAI機能を活用します。
これらのステップを完了することで、ローカル環境でAzure AI Foundry Localを利用できるようになります。構築プロセスは複雑になる可能性がありますが、Azureのドキュメントやコミュニティフォーラムを活用することで、スムーズに構築を進めることができます。
4. Azure AI Foundry Localの活用事例
Azure AI Foundry Localは、さまざまな業界やユースケースで活用できます。
- 製造業: 工場内のエッジデバイスでAIモデルを実行し、リアルタイムな品質検査や異常検知を実現します。これにより、生産効率の向上や不良品の削減に貢献できます。
- 医療: 患者の医療データをローカル環境に保持し、AIモデルを用いて診断支援や治療計画の最適化を行います。これにより、データセキュリティを確保しつつ、高品質な医療サービスを提供できます。
- 小売業: 店舗内のカメラ映像をAIで分析し、顧客の行動パターンや購買傾向を把握します。これにより、店舗運営の効率化や顧客体験の向上に貢献できます。
- 金融業: 金融取引データをローカル環境で分析し、不正行為の検知やリスク管理を行います。これにより、データセキュリティを確保しつつ、金融システムの安定性を維持できます。
- 公共機関: 機密性の高いデータをローカル環境に保持し、AIモデルを用いて政策立案や公共サービスの改善を行います。これにより、国民のプライバシーを保護しつつ、より良い社会を実現できます。
これらの事例は、Azure AI Foundry Localがさまざまな業界で革新的なソリューションを提供できる可能性を示しています。
5. Azure AI Foundry Localとクラウド版Azure AIの比較
Azure AI Foundry Localとクラウド版Azure AIには、それぞれメリットとデメリットがあります。
| 特徴 | Azure AI Foundry Local | クラウド版Azure AI |
|---|---|---|
| データ主権 | データをローカル環境に保持 | データをクラウドにアップロード |
| セキュリティ | 企業のセキュリティポリシーや規制要件に準拠しやすい | Azureのセキュリティ機能を利用 |
| オフライン | インターネット接続が不要 | インターネット接続が必要 |
| レイテンシ | 低レイテンシ | 高レイテンシになる可能性あり |
| カスタマイズ性 | 独自のハードウェアやソフトウェア環境に合わせて構成可能 | 環境構築は不要だが、カスタマイズ性は低い |
| スケーラビリティ | ハードウェアリソースに依存 | 無限に近いスケーラビリティ |
| コスト | 初期投資が必要 | 従量課金制 |
| 管理 | インフラストラクチャの管理が必要 | Azureがインフラストラクチャを管理 |
| ユースケース | データ主権やセキュリティが重要な場合、オフライン環境での利用、低レイテンシが求められる場合 | スケーラビリティが重要な場合、初期投資を抑えたい場合 |
| 適した企業 | 大企業、規制の厳しい業界、オンプレミス環境を重視する企業 | スタートアップ、中小企業、クラウドファースト戦略を採用する企業 |
どちらを選択するかは、企業のニーズや要件によって異なります。
ハイブリッドAIの実現:
Azure AI Foundry Localとクラウド版Azure AIを組み合わせることで、ハイブリッドなAI開発環境を構築できます。
- データの探索と前処理: クラウド版Azure AIで大量のデータを分析し、AIモデルの構築に必要な特徴量を抽出します。
- モデルのトレーニング: ローカル環境にある強力なコンピュートリソースでAIモデルをトレーニングします。
- モデルのデプロイ: トレーニング済みのモデルをローカル環境にデプロイし、リアルタイムな推論を行います。
- モデルの監視と再トレーニング: クラウド版Azure AIでモデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて再トレーニングを行います。
ハイブリッドAIアプローチは、クラウドの利点とローカル環境の利点を両立させ、最適なAIソリューションを実現します。
6. まとめ
Azure AI Foundry Localは、ローカル環境でAzureのAI機能を活用するための強力なソリューションです。データ主権、セキュリティ、オフラインでの利用、低レイテンシなどのメリットがあり、さまざまな業界やユースケースで革新的なソリューションを提供できます。
Azure AI Foundry Localの構築は複雑になる可能性がありますが、Azureのドキュメントやコミュニティフォーラムを活用することで、スムーズに構築を進めることができます。
企業は、自社のニーズや要件を十分に検討し、Azure AI Foundry Localとクラウド版Azure AIのどちらが最適か、あるいはハイブリッドAIアプローチが最適かを判断する必要があります。
Azure AI Foundry Localは、AI技術の民主化を加速させ、より多くの企業がAIを活用できるようになる可能性を秘めています。本記事が、Azure AI Foundry Localの理解を深め、導入を検討する上での一助となれば幸いです。