Azure Machine Learning パッケージを活用して「AI機能」を構築してみる(概要編)

Microsoft Cloud Solution Architect 阪本 真悟 本日、ご紹介する Azure Machine Learning Package は、”Azure AI Services” のひとつとしてエンタープライズ分野でも需要の高い「画像認識」「テキスト分析」「予測分析」の 3 つのシナリオを実現する際に、開発のお供としてご活用いただける便利なツールです。 便利なポイントは何か? 3 つのシナリオ毎にどんな機能を提供していて、何が出来るのか?などについて順番に説明していきたいと思います。


[Power BI] カスタム ビジュアルの作成方法 R + Plotly 編

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大塚 Power BI では組み込みのビジュアルを使用してデータの可視化を簡単に行えるのが一つの利点ですが、 「カスタム ビジュアル」 という機能で簡単にサードパーティ(Microsoft 製含む)のビジュアルや独自のビジュアルを作成、組み込むことが可能です。 この機能によりビジュアル「だけ」作成することはもちろん、R のプロット機能、または R + Plotly のプロット機能を使ったオリジナルの 「アナリティクス+ビジュアル」 を作成して使用することも可能になります。


Custom Vision Service の Object Detection を使ってみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高橋 健太 2018年5月7日に Azure Cognitive Services の Custom Vision Service に Object Detection(物体認識)の機能が追加されましたので、利用方法をご紹介します。(7/3 現在はまだプレビューです)


Azure Databricks を使ってみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大蔵 一功 今回は 2018 年 3 月に GA となった Azure Databricks をご紹介します。


新しい CUI ツール mssql-cli の使い方

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 SQL Server 2017 では Windows 以外に Linux や コンテナ への対応を行いましたので、マルチプラットフォームに対応したクライアント ツールの整備を急ピッチで行っております。 今回は SQL Server の新たな CUI ツール である mssql-cli についてご紹介いたします。 クライアントツールのプラットフォーム対応状況 mssql-cliとは CUI には 繰り返しの処理実行や正確性( GUI ツールでの押し間違いなど)、実行履歴を保持できる、少ないリソースで動作できる、などGUI にはない多くのメリットがあります。 SQL Server のCUIツールとしては 従来より sqlcmd がご利用いただけますが、Oracle や OSS DB 等他のDB製品をお使いになられている方々には、少し使い勝手が悪く感じられるところがあるかもしれません。また、SQL Server 2017 では、Linux や コンテナなどマルチプラットフォームに対応したこともあり、普段 Linux で CUI をお使いになっている方には、GUI…


Bing Custom Search を使ってみよう。

Cognitive Services
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 島本 丞   Bing Custom Search とは Bing Custom Search を利用すると、自社サイトのコンテンツ専用の検索サービスを、ブラウザーから簡単な設定をするだけで構築できます。主な特徴は以下のとおりです。 特定キーワードが入力された際に、先頭に表示するページが設定できます。 複数のサイトを検索対象にした場合、サイトごとに優先順位をつけられます。 広告が表示されることは有りません。 入力されたキーワードに関連する検索候補を取得する事ができます。


Azure Database Migration Service を使って SQL Server を Azure SQL Database に持っていこう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 岩淵 健 これまでプレビュー版としてのご提供でした Azure Database Migration Service (Azure DMS) が 2018/5/7 より GA としてリリースされました。Azure DMS をご利用いただくことでオンプレミスの SQL Server データベースを Azure SQL Database へスムーズに移行することができます。特に、他の移行ツールと比較して、大規模なデータベースの移行に適していますので是非ともご利用ください。


Microsoft Teams を使用したBotを作成する上での注意点

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大塚 Microsoft Teams(以下Teams) は企業やその他組織内外のコラボレーションを行う上で非常に強力なツールです。また、最近では AI 領域の市場活性化や「働き方改革」により、人とシステムのやりとりを自動化する ”ボット” の活用も進んできております。 Microsoft Teams 製品ページ 今回はこの Teams 上でボット(以下 Bot in Teams)を活用する方法と、その際の注意点をお伝えしたいと思います。


[Power BI Visual Tips] カスタム ビジュアルを使ってみよう

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   Power BI には様々な視覚化パーツが標準で用意されていますが、より豊かな表現を実現するために、標準にはない独自のパーツ(カスタム ビジュアル) を作成し、レポートに取り込んで利用することもできます。カスタム ビジュアルは TypeScript をベースに開発しますが、Microsoft を含め多くのパートナー企業様などが作成されたカスタム ビジュアルが数多く公開されており、一から開発を行わなくてもかなりの表現力を即座に手に入れることができます。今回はその利用方法とイチオシのカスタム ビジュアルを紹介します。


Azure SQL Database Read Scale-Out

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大林裕明 Azure SQL Database に Read Scale-Out の機能が追加されました。(4/17 現在はプレビューです) ■ Use read-only replicas to load balance read-only query workloads (preview) 英語 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-read-scale-out この機能が利用できるのは購入モデルが DTU の場合は Premium 、新しく追加された vCoreモデルでは Business Critical になります。 上記のサービス階層では、可用性の SLA を担保するため、AlwaysOn のレプリカを自動的にプロビジョニングしています。 このレプリカは通常使用されるデータベースと同じパフォーマンスレベルで準備されています。 Read Scale-Out 機能ではこのレプリカを Read Only(読み取り専用)の処理に使うことで、Read/Write のデータベースから負荷を分離することができます。 例えば、売上伝票の入力などのデータの追加/更新系の処理は通常のデータベースに接続し、帳票や分析処理など検索系の処理は読み取り専用レプリカに接続することで負荷の高い検索が行われても、売上伝票の入力には影響を与えないシステムが構築できます。 またレプリカ間では若干の遅延が生じる可能性がありますが、常にトランザクション的には一貫した状態にあります。 さらにお得なのは追加コストなしで使うことができることです。 では、早速使ってみましょう。 Read Scale-Out…


データベースの GDPR 準拠に向けて

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 前回 Azure SQL Database のセキュリティ新機能についてご紹介いたしましたが、今回も同様にセキュリティ・コンプライアンスに関する内容で、データベースのGDPR 対応に関する情報をお伝えいたします。 GDPR とは EU (欧州連合)において、個人情報保護に関する新しい法律「EU 一般データ保護規制 (GDPR)」が施行され、2018 年 5 月 25 日 より運用開始となる予定です。 GDPR が与える影響 GDPR は個人のプライバシー権利の強化やデータ保護義務の厳格化などに関する要件が盛り込まれており、EU 圏内に所属する組織だけでなく、EU と取引のある全ての組織が対象となり、法令に準拠していない組織に対して厳しい制裁措置が課せられます。 GDPR 準拠に向け4つのステップ GDPR に準拠するためには、個人データを扱うデータベースに対して安全対策を講じるとともに、適切に維持管理を行っていく必要があります。 マイクロソフトでは、GDPR 準拠のための 4 つのステップによる取り組みをご案内しており、Microsoft データ プラットフォーム においても、この 4 つのステップを進めていくために、役立つ様々な機能をご提供しております。 検出 ー 管理されている個人データとその保存場所を特定します。 ・クエリとカタログ ビューへのクエリを使用して、個人データを検索して特定できます。 ・SQL Server テーブルに格納された文字ベースのデータに対してフルテキスト クエリを使用できます。 ・拡張プロパティ機能を使用して、データ分類ラベルを作成し、それを個人の機密情報に適用して、データ分類をサポートします。…


[Power BI Visual Tips] 様々な条件指定方法とビジュアルの配置

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 今回は知っているとちょっと便利な Power BI の機能を紹介します。 レポートを作るとき、いくつかのビジュアルを配置していくわけですが、Power BI Desktop で作る場合も、Power BI サービスで作る場合も、最終的な位置を決定するのは最後にするのがオススメです。特に、Power BI サービスで見るのがメインとなる場合は、Desktop とは少しズレが発生する (特に文字の幅) ので、Power BI サービスで仕上げをします。 レポートをきれいに仕上げるのにポイントとなるのは、閲覧する人にとっての使いやすさに配慮することです。特にデータの絞り込みがポイントとなります。以前はページ (レポート下部のタブで切り替わるもの) をまたいで絞り込み条件を有効にするには「レポート レベル フィルター」を使う必要がありましたが、皆さまのフィードバックを受けて、2018年2月の更新でスライサーも複数ページに同期できるようになりました!使い方は下記のドキュメントに記載しているので、そちらをご覧ください。


Kubernetes クラスタで SQL Server コンテナを動かしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 Linux 版 SQL Server の Docker コンテナ対応によって 過去のブログ でもご紹介したように、高いポータビリティや柔軟性の恩恵を十分に得ることが出来るとお伝えしましたが、Docker コンテナの普及とともに、コンテナをクラスタ化した際の運用管理ツールの重要性も高まってきています。そこで今回 はコンテナの運用管理機能を提供する Kubernetes を Azure Container Service (AKS) の Managed Kubernetes クラスター環境で SQL Server を 以降 ステップバイステップで動かしてみたいと思います。 1. Azure Portal から Red Hat Enterprise 7.3 の仮想マシンを作成します。 今回 仮想マシンの OS として Red Hat Enterprise を使用していますが、SUSE などお好みの Linux を選択頂いても構いません。…


[Power BI] 日付型のデータを用意する方法

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   以前の記事 [Power BI] DAX入門(2) カレンダーテーブルの作成 にてカレンダーテーブル (日付マスタ) の必要性とその作り方をご紹介しています。このカレンダーテーブルを使うには、分析対象のデータに結合するための列、すなわち日付型の列が必要です。 また、日付型のデータがあると、例えばこんなことができます。 カレンダーを使った日付指定 今日を基準とした相対的な日付指定 時系列予測   さらにカスタム ビジュアルを使えばこんな表現もできます。 Beyondsoft Calendar Calendar by Tallan 今回は、こんなに便利な日付型の列を作成する方法をクエリ エディターと DAX の2通りでご紹介します。ただし DAX は 1990 年 3 月 1 日以降の日付をサポートするため、それ以前のデータを含む場合はクエリ エディターを使用します。


Data Factory による SQL Server と Cosmos DB のデータ連携

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team     森本 信次   今回は、クラウドベースのデータ統合サービス Azure Data Factory (以降 ADF) を使って Azure IaaS 環境の SQL Server のデータを Cosmos DB へコピーする手順を、Step 1 ~ 6 に沿ってご紹介します。ADF を使えば、データの移動や変換をオーケストレート自動化を、データが存在する場所(クラウド、オンプレミス)、データ型やデータ ソース(SQL, NoSQL, Hadoop 等)を意識することなくデータ統合を簡単に実現できます。 データ統合のシナリオの全体感としては下図のようになります。 Step 1. Azure Data Factory (v2) を作成し、統合ランタイムを設定 まず始めに Azure Portal から ADF を作成し、統合ランタイムの設定を行います。今回使用する Azure Data Factory バージョン…


Azure SQL Database のスケール アウトを試してみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本 真悟 はじめに Azure SQL Database は柔軟性の高いデータベース サービスですので、必要に応じて垂直および水平方向の拡張が可能です。ビジネスが軌道に乗り、予想以上にデータベースへの負荷が高まった場合も容易に対応が可能です。拡張性の高さはクラウド環境の大きなメリットと言えます。 垂直方向の拡張とは、サイズの変更により個々のデータベースのパフォーマンス レベルを増減することを意味します。”スケールアップ” とも呼ばれます。 水平方向の拡張とは、容量または全体のパフォーマンスを調整するためにデータベースを追加または削除することを意味します。 “スケールアウト” とも呼ばれます。 今回は2つ目の水平方向の拡張を、 「シャード マップ マネージャー」と シャード マップを管理するための 「Elastic Database クライアント ライブラリ」を使用して試してみましょう。


Azure Functions と Cosmos DB によるサーバーレス・コンピューティング

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 Azure Functions とは? まず始めに簡単に Azure Functions について触れておきます。Azure Functions は 小さなプログラムコードを、「関数」(Function)として定義・実行することができます。アプリケーション全体や、プログラムを実行する仮想マシンなどの環境を意識しなくてもよいので、サーバレス・コンピューティングとも呼ばれていて、手軽に実行することができます。機能の詳細についてははこちらのドキュメントをご参照ください。


テクニカル ドキュメントが便利になりました

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   https://docs.microsoft.com は、開発者と IT プロフェッショナル向けの Microsoft テクニカル ドキュメント、API リファレンス、コード サンプル、クイックスタート、チュートリアルのホームです。今まで製品ごとにバラバラに提供していた情報をこちらに統合しています。まだ https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/ のリンクは変更されていませんが、Power BI のドキュメントもこちらで公開しています。他の製品でも同様ですが、今回は Power BI のドキュメントを使ってご紹介します。  


SQL Server 2017 自習書、関連技術資料の公開

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤 秀和 SQL Server 2017 関連の技術資料が公開されましたので、皆様にお知らせいたします。 今回公開されました技術資料は、”自習書シリーズ” と ”Oracle から SQL Server への移行ガイド” の2種類となります。   ◆ 自習書 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.1:SQL Server 2017 の新機能の概要 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.2:SQL Server 2017 on Linux SQL Server 2017 自習書シリーズ No.3:SQL Server 2017 Machine Learning Services こちらの資料は、いつも自習書シリーズを執筆頂いている SQL Quality さんに、今回もご対応頂きました。いつも通り丁寧な内容で読みやすく解説して下さっています。SQL…


[Power BI] Salesforce のデータ分析

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 Microsoft はかつてのように他社の製品・サービスを排除して Microsoft 帝国を築くのではなく、他社の製品・サービスと連携できるように開発をしており、それは Power BI においても例外ではありません。今回は Salesforce のデータを分析する方法についてご紹介します。分析方法は 3 種類あります。 コンテンツパック Power BI Desktop でインポート ソリューション テンプレート