2分で読める生成AIのいま vol.36 - Microsoft Azureを使ったAI活用2。Azureでできること#1:AIの「目」と「耳」が業務を変える！

前回はAzureとはなにか？Azureを使ったAIの特徴について解説話をしました。

今回からはAzure AIが現場でどう活躍しているのか？ 具体的な事例を見ていきましょう。

あまりにも内容が膨大なので、Vol.36-38の3回に分けてお届けします！

今回も医療田さんと機械屋さんの会話でどうぞ。

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## 1. Azureの「目」と「耳」が現場で活躍？

医療田：

ねえ機械屋さん。Azureが「AIを安心して使えるクラウド」ってのはわかったけどさ。

実際、どんな風に使われてるの？

機械屋：

AzureをベースにしたAIのサービスは、広く知られている”ChatGPT”のようなAIチャットボットサービスだけではなく、とても多彩なんですよ。

現実の仕事現場では「商品を見る（検品）」とか「人の声を聞く（接客）」といった動作が必要ですよね？

そこで役立つのが、Azureが提供する**「目（画像認識）」や「耳（音声認識）」**のAIなんです。

医療田：

？どういうこと？

## 2. Uberのドライバー本人確認（Real-Time ID Check）

機械屋：

まずは「目」、つまり画像認識のAIを活用した事例をご紹介しましょう。

例えば、[Uber](https://news.microsoft.com/transform/uber-uses-microsoft-face-api-security/)さんの事例が有名ですね。 医療田さん、Uber（ウーバー）って、日本ではタクシー配車アプリとして有名ですが、、

医療田：

あ、わたし毎年なんやかんやで海外行ってるけど、その時に大体、Uber使ってるよ。海外のUberでは一般の人がドライバーやってるんだよね。

あらかじめ料金わかるし、ドライバーさんも評価システムがあるから悪いことできないし、そういう意味で、海外ではタクシーより安心だよな、って思って使ってる。

機械屋：

そうでしたか、それなら話は早い。

あのサービス、ドライバーさんって、登録すれば誰でもなれる自由な働き方ですけど、、逆に「本当に登録した本人なのかな？」って心配になりません？

医療田：

あー、確かに。。

免許証見せて登録した人と、実際に運転してる人が違ったら怖いね。 毎回誰かがチェックするわけにもいかないし…

機械屋：

そこで、Azureの「画像分析機能」が使われているんです。 ドライバーさんがアプリで仕事を開始するときに、自撮り（セルフィー）を求められます。

医療田：

自撮り？ それをどうするの？

機械屋：

その場での自撮り写真と、事前に登録された顔写真が同一人物かどうかを、Azureの顔認識技術（**Azure AI Face**）が瞬時に判定するんです。 これがその名も「Real-Time ID Check」。

医療田：

へえー！ 人間が見比べるんじゃなくて、AIがやるのか。 それなら一瞬で終わるし、ズルもできなさそうだね。

機械屋：

そうなんです。

何万人ものドライバーさんが同時にアクセスしても、AIなら一瞬で「本人ヨシ！」って確認できる。 「セキュリティチェック」という重要だけど大変な作業を、AIが肩代わりしてくれている良い例ですね。

【根拠記事】

Microsoft News 公式事例： https://news.microsoft.com/transform/uber-uses-microsoft-face-api-security/

Uber Engineering Blog： https://www.uber.com/blog/real-time-id-check/

また、**Azure AI Vision**というサービスもあります。

こっちはもっと幅広くて、画像全体についての機能を備えています。

医療田：

例えば？

機械屋：

画像に写っている文字を読んだり（OCR）、何が写っているか（「犬」とか「車」とか）を特定したり。

医療田：

なるほど、画像認識機能だね。

機械屋：

そうです！

あとは、**Azure AI Document Intelligence** や **Azure AI Content Understanding** などといった、ドキュメントの読み込みに特化したものもありますよ。

医療田：

へえ、、「目」だけでも、いろんなサービスが用意されているんだね！

## 3. AI医療スクライブ（Healow / Sunoh.ai）

機械屋：

次は「耳」、つまり音声認識のAIを活用した事例です。

最近の注目事例だと、医療ITの[Healow (Sunoh.ai)](https://www.eclinicalworks.com/products-services/sunoh)というサービスがあります。

医療田さん、診察中ってカルテ書くのに忙しくて、患者さんの顔をあまり見られないことありません？

医療田：

うっ…痛いところを突くね。

たしかに、たまの外来では、話を聞き逃さないように必死でタイピングしてるから、どうしてもパソコンに向かっちゃうんだよね。

患者さんには「ちゃんと話聞いてくれてるのかな」って思われてそうで、気にはなってるんだけど。

機械屋：

そこで登場するのが、**Azure AI Speech**と生成AIを組み合わせた「AI医療スクライブ（書記）」です。 診察中の会話をAIがずっと聞いていて、自動で文字に起こし、さらに要約してカルテの下書きまで作ってくれるんです。

医療田：

ええっ！？ 会話の内容を理解してまとめるの？ ただの録音じゃなくて？

機械屋：

はい。**Azure AI Speech**が正確に音声をテキスト化して、その内容をAI（**Azure OpenAI**）が「ここは症状」「ここは処方」って整理してくれるんです。 これによって、お医者さんはカルテ入力の手間から解放されて、患者さんの目を見てしっかり診察できるようになったそうです。

【根拠記事】

Microsoft 公式事例： https://www.microsoft.com/en/customers/story/24772-healow-azure

Sunoh.ai 公式サイト： https://sunoh.ai/how-sunoh-works/

医療田：

なるほど、、

AIが「耳」で聞いて、仕事を片付けてくれるなんて、すごい時代だね。

他にも「耳」を使った機能はあるの？

機械屋：

はい、「聞く（Speech to Text）」だけでなく、**「話す（Text to Speech）」**機能もありますよ。

例えば、コールセンターの自動応答で、AIが人間のように自然な声で案内したり。

医療田：

そうか。

最近、よくAI音声聞くようになったけど、文章をその場で考えてしゃべってくれるのか。

機械屋：

そうなんです。

具体的には、

1. **Azure AI Speech** サービスで声を「聞き」、

2. **Azure AI Language** サービスで内容を「理解」し、

3. 同じく **Azure AI Language**（の質問応答機能）で最適な答えを導き出して、

4. **Azure AI Speech** サービスで再び「喋って」返す。

また、

自社のWebサイトやFacebookなどの外部サービスとも、**Azure AI Bot Service** を使って作成した音声会話ボットを連結可能です。

医療田：

すごい！

## 4. もっと事例を知りたいときは？

医療田：

いやー！これは面白いね。

もっと、Azureのユースケースをたくさん確認したいなあ。

機械屋：

それなら、Microsoftの公式サイトに[導入事例](https://customers.microsoft.com/ja-jp/)がたくさん載っていますよ。

検索のコツとして、キーワード入力だけでなく「フィルタ」を組み合わせると、ご自身の興味（医療・生成AIなど）に一気に近づけます。

特に、検索窓の下にある 「ビジネスニーズ」で「人工知能 (Artificial Intelligence)」にチェックを入れる

と、AI関連の事例だけに絞れるのでオススメです。

医療田：

へえー！ 日本の企業の事例もあるの？

機械屋：

もちろんです！

今日紹介したような有名な企業から、中小企業のDX事例まで幅広く掲載されています。

「うちの業界だとどんな使い方があるのかな？」って探してみるだけでも面白いですよ。

## まとめ

機械屋：

今回のポイントをまとめましょうか：

- **画像・顔認識（Azure AI Vision / Azure AI Face）**：Uberの事例のように、AIが「目」となって本人確認などのチェック作業を代行し、業務のスピードと安全性を担保する。

- **音声・言語認識（Azure AI Speech / Azure AI Language）**：Healowの事例のように、AIが「耳」となって会話の記録や処理を引き受け、人間が「目の前の相手」に集中できるようにする。

医療田：

なるほどねえ。

AzureでAIが「目」や「口」を持つことで、人間は退屈から解放されて、もっと「ワクワク」する仕事ができるようになるかも。

機械屋：

その通りです。

でも、Azureにはさらに様々な機能があるんですよ。

次回Vol.37では、「大量の資料やデータから知見を掘り起こす「ナレッジマイニング（**Azure AI Search**）」」についてお話しします。お楽しみに！

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