Azure Machine Learning(ML)とは？使い方や料金、Notebookを解説

Azure Machine Learning（Azure ML）は、機械学習モデルの開発・学習・デプロイ・運用を一貫して管理できるクラウドサービスです。MLOps、AutoML、モデル管理、推論エンドポイントまでを統合的に提供します。

本記事では、Azure MLの特徴、生成AIへの活用、料金体系、使い方、メリット、セキュリティ、学習リソースを整理します。

Azureの基本知識や料金体系、利用方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています。
➡️Microsoft Azureとは？できることや各種サービスを徹底解説

Azure Machine Learningとは

Azure Machine Learningは、機械学習（ML）プロジェクトのライフサイクルを効率的に進めるためのクラウドサービス です。

機械学習ライフサイクル

MLのプロフェッショナルやデータサイエンティスト、エンジニアが、モデルのトレーニングやデプロイメント、管理を容易に行えるよう支援します。
Azure Machine Learningを利用することで、日常のワークフローを合理化し、機械学習のオペレーション（MLOps）を効果的に遂行できます。

---

Azure Machine Learningの特徴

Azure Machine Learningの主な特徴は、機械学習のライフサイクル全体を促進する包括的なツールとサービスのスイートです。
主な特徴および機能は以下の通りです。

モデル開発

Azure Machine Learningは、機械学習モデルを構築およびトレーニングするための豊富なツールセットを提供します。
ユーザーは、さまざまなアルゴリズムやフレームワークから選択して、特定のニーズに合わせたモデルを開発できます。

スケーラビリティ

Azure Machine Learningは、大規模な機械学習ワークロードを処理できるように設計されています。
膨大な量のデータでモデルを効率的にトレーニングするためのスケーラブルなインフラストラクチャとリソースを提供します。

デプロイ

モデルがトレーニングされると、Azure Machine Learningを使用してそれらを運用環境に簡単にデプロイできます。
ユーザーはモデルをWebサービスまたはコンテナとしてデプロイできるため、アプリケーションやワークフローにシームレスに統合できます。

監視と管理

Azure Machine Learningには、モデルのパフォーマンスを監視し、デプロイされたモデルを管理するための機能が含まれています。
ユーザーは、モデルの精度を追跡し、ドリフトを検出し、バージョン管理を管理して、長期にわたってモデルの有効性を確保できます。

コラボレーション

Azure Machine Learningは、データサイエンティスト、開発者、その他の関係者が機械学習プロジェクトで共同作業できるコラボレーション環境を提供します。

バージョン管理、実験の共有、チーム間のコラボレーションをサポートします。

公式仕様は以下のドキュメントで継続的に更新されています。
➡️What is Azure Machine Learning? - Microsoft Learn

---

Azure Machine Learningにおける生成AI

Azure Machine Learning for Generative AIは、生成AIアプリケーションの設計、開発、デプロイを簡素化するためのツールとサービスのセットです。このプラットフォームは、以下の４つの主要な特徴によって構成されます。

モデルカタログ

1. AI ワークフロー オーケストレーション
   大規模な言語モデルを使ったアプリケーションの開発プロセスを簡単にするためのプロンプトフロー管理ツールです。
   これにより、開発者はプロンプトの設計、評価、そして改善を効率的に行うことができます。

Machine Learningにおける生成AI (参考:Microsoft)

2. マネージド エンド ツー エンド プラットフォーム
   MLOps（機械学習運用）機能を備えたプラットフォームで、生成AIモデルのライフサイクル全体を管理します。
   セキュリティやモデルのバイアス軽減など、企業向けの機能も充実しています。
   
   

3. 柔軟なツールとフレームワーク
   PyTorchやTensorFlowといった人気のある機械学習フレームワークに対応しており、開発者は好みのツールで効率的にモデルを構築できます。
   ONNX RuntimeやDeepSpeedとの互換性もあり、トレーニングや推論のパフォーマンスを最適化できます。
   
   

4. 世界一流クラスのパフォーマンス
   専用のAIインフラストラクチャを利用して、最新のNVIDIA GPUや高速なInfiniBandネットワークを最大限に活用します。
   この高度なインフラにより、大規模なトレーニングタスクや複雑なモデルの推論が高速に行えます。

支えるAIインフラ

総じて、Azure Machine Learning for Generative AIは、生成AIを活用したアプリケーション開発を加速するための強力なプラットフォームを提供しています。

【関連記事】
➡️Azure OpenAI Serviceとは？その機能や料金、活用方法を解説

---

Azure Machine Learningの料金体系

Azure MLは制御プレーン（ワークスペース/管理機能）自体は無料で、計算資源・ストレージ・ネットワークの使用量に応じて課金されます。実務では、常時稼働のコンピュートをどれだけ持つかがコストを左右します。

料金体系の構成要素

料金は大きく分けて「計算（CPU/GPU）」「保存」「推論運用」の3つで構成されます。

• 計算（コンピュート インスタンス/クラスター）
  学習や推論の実行時間に応じて課金されます。VMサイズが大きいほど単価が上がるため、停止スケジュールやオートスケール設計が重要です。
  
  
• 保存（ストレージ/成果物）
  データセット、モデル成果物、ログなどの保存容量に応じて課金されます。長期保管の設計で差が出やすい領域です。
  
  
• 推論（マネージド エンドポイント）
  本番推論は常時起動になりやすく、固定費化しやすい領域です。負荷変動がある場合はスケール設計が重要になります。

価格例（2026年2月時点：Japan Eastリージョン想定）

以下は開発・検証で使われやすいCPU系VM（D2 v3）の代表的な単価例です。実際の費用はVMサイズと稼働時間で決まるため、月間稼働時間を先に決めて見積もるとブレが小さくなります。

項目	単位あたりの価格	補足
コンピュート（D2 v3）	$0.129 / 時間	2 vCPU、8 GiB（従量課金の例）

※価格は2026年2月時点、リージョン：Japan East、通貨：USDの参考値です。

24時間稼働のコンピュートは固定費になりやすいため、検証環境は停止運用を前提にし、本番は必要性能を満たす最小構成から段階的に拡張するのが安全です。

詳細はAzure公式の価格ページ（Azure Machine Learning の価格 | Microsoft Azure）で確認してください。

---

Azure Machine Learningの使い方

Azure Machine Learningのデータの取り扱いから前処理、ラベル付け、データセットの管理について詳しく説明します。

最新の操作画面はAzure Machine Learning studio（ml.azure.com）を中心に提供されています。

データの準備と管理

• ワークスペースを作成
  Azure Machine Learningでワークスペースを作成する手順は、まずAzureアカウントの資格情報を使用してAzure Machine Learningスタジオにサインインすることから始めます。

【関連記事】
➡️Azureを開始する方法解説記事

ログイン後、「ワークスペースの作成」オプションを見つけて選択します。

次に、新しいワークスペースを構成するための具体的な詳細を指定する必要があります。これらの詳細には、ワークスペースの一意な名前（リソースグループ全体で異なる必要があります）、ワークスペースに関連付けるAzureサブスクリプション、既存のリソースグループを使用するか新しいリソースグループを作成するかの選択が含まれます。

さらに、ユーザーとデータリソースに最も近いAzureリージョンを選択する必要があります。このリージョンは、ワークスペースと関連リソースが物理的にデプロイされる場所を決定します。

Machine Learning studioの立ち上げ

必要な情報をすべて入力したら、「作成」ボタンをクリックしてワークスペースの作成プロセスを開始します。このプロセスにより、ワークスペースに必要なリソースが自動的に生成されます。

Machine Learning studio立ち上げ完了画面

モデル開発とトレーニング

Azure Machine Learningで新しいノートブックを作成する方法は、[サンプル] セクションから既存のノートブックを複製することが可能です。

Notebookのサンプル

新しいノートブックを最初から作成する場合は、次の手順に従います。

1. Azure Machine Learningの[ノートブック]セクションに移動します。
2. 「ファイル」をクリックしてファイルリストに戻ります。
3. 「+」ボタンをクリックして新しいファイルを追加します。
4. 表示されるオプションから「新しいファイルの作成」を選択します。

新しく作成されたノートブック

これにより、空のノートブックが開き、コードまたはコンテンツの追加を開始できます。
ノートブックを作成したら、コードの作成と実行だけでなく、作業を文書化するためにマークダウンセルを追加することもできます。

また、チュートリアルからコードスニペットをコピーして貼り付けることも、独自のコードをノートブックに直接書き込むこともできます。
「Jupyter Notebookと同様の使い方」といったイメージです、

モデルのデプロイと推論

Azure Machine Learning でモデルをデプロイするには、まず、トレーニングされたモデルをAzureクラウドワークスペースに登録し、簡単に編成とバージョン管理を行います。

モデルカタログのモデルも利用できます。

モデルカタログ

モデルは名前とバージョンで識別され、メタデータタグを使用してより適切に整理できます。次に、モデルをDockerイメージにパッケージ化します。

これは通常、デプロイメント中に自動的に行われますが、イメージを手動で指定することもできます。

最初にモデルをローカル開発環境にデプロイします。

モデルデプロイ例

特に自身のモデルの場合にはデバッグとトラブルシューティングを行うことをお勧めします。
オプションで、モデルをONNX形式に変換して、パフォーマンスを向上させることができます。

モデルの確認画面

デプロイメントには、クラウドまたはローカルのエンドポイントとしてモデルをデプロイすることが含まれます。

これには、モデル、リクエストと応答を処理するためのエントリスクリプト、依存関係を記述する環境、およびその他の必要なアセットを提供する必要があります。

---

Azure Machine Learningを利用するメリット

• MLをサービスとして活用する
  Azure MLは従量課金制のサービスとして提供されるため、組織は高価なハードウェアや複雑なソフトウェアに投資する必要がなくなります。
  この柔軟な価格モデルにより、組織は必要なサービスのみを購入できるため、コストが削減され、MLアプリケーションの即時展開が可能になります。
  
  

• MLOpsのメリット
  Azure MLはMLOps機能を提供し、MLイノベーションの迅速な開発、テスト、デプロイを促進します。
  組織は、Azure DevOpsやGitHub Actionsなどのツールを使用してMLパイプラインのスケジュール、管理、自動化を行うことで、モデルの開発からデプロイ、管理に至るMLライフサイクルを合理化できます。

【関連記事】
➡️Azure DevOpsとは？その概要や使い方、料金体系をわかりやすく解説

• 最善のアルゴリズムでMLを高速化する
  Azure MLは、回帰、クラスタリング、予測アルゴリズムなど、Microsoft Researchによって開発されたさまざまな貴重なアルゴリズムへのアクセスを提供します。
  これらのアルゴリズムはドラッグアンドドロップインターフェイスを使用して簡単に構成できるため、ユーザーはデータサイエンスの深い専門知識がなくてもMLアプリケーションを構築できます。

豆知識

回帰は、以前の出力を入力として利用して新しいデータポイントを一つずつ生成する一方、GANでは二つのニューラルネットワーク—「生成ネットワーク」と「判別ネットワーク」—が対抗することで、本物と見分けがつかないほどリアルなデータを生成します。生成ネットワークが本物そっくりのデータを生成する役割を持ち、一方の判別ネットワークがそのデータが本物か偽物かを見極めます。この一連のプロセスを繰り返すことにより、生成ネットワークはより精度の高いデータの生成を学んでいきます。

• クラウドベースのサービスによるリモート作業のサポート
  Azure MLを使用すると、いつでも、どこからでも、あらゆるデバイスからビジネスデータにアクセスできるため、組織はリモート作業を簡素化し、柔軟な取り決めを促進できます。
  MLを活用したソリューションは、インタラクティブなデータ視覚化を関係者に提供し、リモートでのコラボレーションと意思決定を促進します。
  
  

• 準拠した安全なMLアプリ
  Azure MLを使用すると、組織はカスタム機械学習ロール、ロールベースのアクセス、仮想ネットワーク、プライベートリンクなどの機能を備えた安全なMLアプリケーションを構築できます。
  また、ポリシー、クォータ、監査証跡、コスト管理などのガバナンス管理機能も提供し、コンプライアンスを合理化し、セキュリティを強化します。

---

Azure Machine Learningのセキュリティとコンプライアンス

Microsoftは、「責任あるAI」という方法論を掲げています。これは、安全、信頼できる、倫理的な方法でAIシステムを開発、評価、導入するためのアプローチです。

AIシステムは、それを開発および導入する担当者による多くの意思決定の産物です。 システムの目的から人々がAI システムと対話する方法に至るまで、責任あるAIは、これらの決定をより有益で公平な結果に向けて積極的に導くのに役立ちます。

公平性と包括性

Azure Machine Learningには、Responsible AIダッシュボードに公平性評価コンポーネントが含まれています。
このコンポーネントを使用すると、データサイエンティストや開発者は、性別、民族性、年齢などの特性によって定義される機密性の高いグループ全体でモデルの公平性を評価できます。

これにより、AIシステムがすべての人を公平に扱い、同様の立場にあるグループに異なる影響を与えることを回避できます。

信頼性と安全性

Responsible AIダッシュボードのエラー分析コンポーネントを使用すると、データサイエンティストや開発者は、モデルの失敗がどのように分布しているかを理解し、エラー率が高いコホートを特定できます。

これにより、AIシステムが確実に、安全に、一貫して動作し、予期せぬ状況に安全に対応し、有害な操作に耐えることが保証されます。

透明性

Azure Machine Learningは、Responsible AIダッシュボードにモデルの解釈可能性と反事実的なwhat-ifコンポーネントを提供します。
これらのコンポーネントを使用すると、データサイエンティストや開発者は、人間が理解できるモデル予測の説明を生成し、透明性と解釈可能性を促進できます。

関係者は、AIシステムが意思決定を行う方法と理由を理解し、潜在的な問題、排他的な慣行、または意図しない結果を特定できます。

プライバシーとセキュリティ

Azure Machine Learningを使用すると、管理者と開発者はプライバシー法に準拠した安全な構成を作成できます。ユーザーは、リソースへのアクセスを制限し、転送中および保存中のデータを暗号化し、脆弱性をスキャンし、構成ポリシーを適用および監査することができます。

Microsoftは、差分プライバシーやAIシステムに対するサイバー攻撃のシミュレーションなど、プライバシーとセキュリティの原則をさらに実装するために、SmartNoiseやCounterfitなどのオープンソースパッケージも提供しています。

---

Azure MLのサポートと学習リソース

Microsoft Learn

学習者はAzure MLの基本概念からMLOps、責任あるAIまでを体系的に学習できます。まずは公式の学習パスと製品ドキュメントを併用するのが効率的です。

• Azure Machine Learning ドキュメント - Microsoft Learn
• Azure Machine Learning のトレーニング - Microsoft Learn
• What's new in Azure Machine Learning? - Microsoft Learn

---

Azure MLに関するよくある質問

Azure Machine Learningとは？

Azure Machine Learningは、モデル開発・実験管理・デプロイ・監視までを一元管理できるマネージドMLOps基盤です。生成AI向けにはモデルカタログやプロンプトフロー、評価機能も提供されます。
➡️Azure Machine Learning の概要 - Microsoft Learn

Machine Learning Studioとは何ですか？

現在の運用ではAzure Machine Learning studio（ml.azure.com）が中心です。実験管理、ノートブック、コンピュート管理、エンドポイント運用をブラウザ上で実施できます。
➡️Use Azure Machine Learning studio - Microsoft Learn

Machine Learning APIサービスとは何ですか？

Azure MLでは、学習済みモデルをマネージドオンライン/バッチエンドポイントとして公開し、REST API経由でアプリケーションから利用できます。可用性・スケーリング・監視を含めて運用しやすい点が強みです。
➡️Deploy and score a machine learning model - Microsoft Learn

---

まとめ

この度は、Azureのサービスに関する情報をご紹介しました。Azureは、ビジネスやプロジェクトに組み込むことで、強力なツールとなります。豊富な機能やサポート体制を活用して、さまざまなニーズに応えることができます。

ぜひ、Azureを活用して、ビジネスやプロジェクトの成果を最大限に引き出してください。