📜 要約
### 主題と目的の要約
今回の調査では、Microsoft AzureのOpen AI APIと通常のOpenAI APIの違いに焦点を当て、それぞれの特徴や機能、セキュリティ基準などを比較しました。主な目的は、両者の違いを明確にし、それぞれの利点や欠点を把握することです。
### 主要な内容と発見
- Azure OpenAI APIはAzureのセキュリティ基準に準拠し、機能も豊富であり、プロンプトインジェクション対策も行われている。
- 一方、通常のOpenAI APIはOpenAIのセキュリティポリシーに従っており、プロンプトインジェクション対策についての情報は不明。
- Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの違いについて、モデルや精度、レイテンシー、可用性、API認証、接続方法、データの学習や保持、料金体系、サポートなどが比較されている。
### 結果と結論のまとめ
Microsoft AzureのOpen AI APIと通常のOpenAI APIは、セキュリティ基準や機能、プロンプトインジェクション対策などで異なる特徴を持っています。Azure OpenAI APIはAzureのセキュリティ基準に準拠し、機能も豊富である一方、通常のOpenAI APIはOpenAIのセキュリティポリシーに従っており、プロンプトインジェクション対策についての情報は不明です。利用目的やセキュリティ要件に応じて、適切なAPIを選択することが重要です。
🔍 詳細
🏷 Microsoft AzureのOpen AI APIの特徴
#### Azure OpenAI APIとOpenAI APIの特徴の要約
Azure OpenAI APIとOpenAI APIは、セキュリティ基準、機能、プロンプトインジェクション対策などにおいて異なる特徴を持っています。Azure OpenAI APIはAzureのセキュリティ基準に準拠し、機能も豊富であり、プロンプトインジェクション対策も行われています。一方、OpenAI APIはOpenAIのセキュリティポリシーに準拠し、特にプロンプトインジェクション対策についての情報は不明です。
#### Azure OpenAI APIとOpenAI APIの特徴の考察
Azure OpenAI APIとOpenAI APIの比較から、ビジネスのニーズやセキュリティ要件に合わせて適切なAPIを選択することが重要です。Azure OpenAI APIはセキュリティ基準や機能の豊富さ、プロンプトインジェクション対策などが優れています。一方、OpenAI APIは最新モデルの提供速度や利用方法の簡便さが特徴です。選択の際には、安定性、セキュリティ、料金、サポート体制などを総合的に考慮し、最適なAPIを選定することが重要です。
#### [Azure OpenAI APIとOpenAI APIの特徴の詳細情報](https://book.st-hakky.com/data-science/azure-openai-api-vs-openai-api/)
- **セキュリティ基準への準拠**
- Azure OpenAI APIは、Azureのセキュリティ基準に準拠し、APIキーまたはAzure AD認証によるセキュリティを提供しています。さらに、Azure仮想ネットワークによる保護も提供され、データの安全性を高めています。
- OpenAI APIは、OpenAIのセキュリティポリシーに準拠し、APIキーによる認証を提供しています。
- **機能**
- Azure OpenAI APIは、自然言語処理や画像処理などさまざまな機能を提供しています。
- OpenAI APIも同様に、自然言語処理や画像処理などの機能を提供しています。さらに、Whisperという音声認識タスクに特化したモデルも利用可能です。
- **プロンプトインジェクション対策**
- Azure OpenAI APIは、ユーザーが提供するプロンプトと完了データを一時的に最大30日間保管し、不適切な使用や悪用のパターンを調査します。データは暗号化され、許可されたMicrosoftの従業員だけがアクセスできます。
- OpenAI APIには、プロンプトインジェクション対策についての具体的な情報は記載されていません。
🏷 通常のAPIとの比較
#### Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの違いの要約
Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの違いについて、モデルや精度、レイテンシー、可用性、API認証、接続方法、データの学習や保持、セキュリティ、料金体系、サポート、利用開始スピードなどのポイントが比較されています。
#### Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの違いの考察
Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの違いを考察すると、Azure OpenAI Serviceは安定したレイテンシーや高い可用性、セキュリティ面での優位性があります。一方、OpenAI APIは利用開始スピードが速く、新機能の提供が早いという特徴があります。企業のニーズやセキュリティ要件に応じて適切な選択を行うことが重要です。また、料金体系やサポート面も検討すべきポイントです。
#### Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの違いの詳細
#### [Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの違い](https://www.goatman.co.jp/media/azure-openai-service-openaiapi-comparison/)
- **モデル**: Azure OpenAI ServiceはMicrosoft Azure上でOpenAI社のAIモデルを利用可能。OpenAI APIは最新モデルを先行提供。
- **モデル精度**: GPT-3.5、GPT-4、DALL-EなどのAIモデルは両者で同じ。
- **レイテンシー**: Azure OpenAI Serviceが安定して優れている。
- **可用性**: Azure OpenAI Serviceが99.9%以上の稼働を保証。
- **API認証**: Azure OpenAI ServiceはAPI keyとMicrosoft Entra IDで認証可能。
- **接続方法**: Azure OpenAI Serviceはインターネット接続と閉域接続が可能。
- **データの学習**: ユーザー入力データは学習に利用されない。
- **データの保持**: 入出力データは30日間保存可能。
- **セキュリティ**: Azure OpenAI ServiceはMicrosoft Azureのセキュリティ基準に準拠。
- **料金体系**: 従量課金モデルで大差はない。
- **サポート**: Azure OpenAI Serviceは有償サポートがあり24時間テクニカルサポート。
- **利用開始スピード**: OpenAI APIが即日利用可能で、Azure OpenAI Serviceは事前申請が必要。
#### [Azure REST APIの活用方法](https://jpazasms.github.io/blog/AzureSubscriptionManagement/20181113a/)
- **Azure REST APIとは**: Azureの各サービスごとに用意されたREST APIで、アプリケーション構築に使用。
- **使用方法**: APIを呼び出して結果を加工し、独自のシステム構築に利用。
- **具体的な例**: Azureの課金に関するAPIである「Consumption」などがある。
- **試し方**: "Try It"を使用してAPIを試す方法やPowerShellを使用してAPIを呼び出す方法がある。
これらの情報を総合すると、Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの違いやAzure REST APIの活用方法について理解を深めることができます。
🏷 AIを活用した会話型インタラクション
#### Azure OpenAI ServiceのChatGPT APIと本家OpenAI版の違い
Azure OpenAI ServiceのChatGPT APIと本家OpenAI版の違いは、利用申請や利用規約、リージョン、価格、モデル名、Playground、Python APIなどに差異があります。AzureはFine-tuningにのみ利用者提供のトレーニングデータを使用し、リージョンはEast USとSouth Central USで利用可能です。
#### Azure OpenAI ServiceのChatGPT APIと本家OpenAI版の違いに関する考察
Azure OpenAI ServiceのChatGPT APIと本家OpenAI版の違いには、利用申請や利用規約、リージョン、価格、モデル名、Playground、Python APIなどが挙げられます。これらの違いは、Azureが利用者提供のトレーニングデータをFine-tuningにのみ使用し、リージョンはEast USとSouth Central USで利用可能である点が特徴的です。また、本家OpenAI版ではAPI Contentをサービスの開発や改善に使用しない方針がある一方、Azure OpenAI Serviceでは利用者提供のトレーニングデータをモデルのFine-tuningに活用しています。これらの違いを考慮すると、Azure OpenAI Serviceは利用者により柔軟な選択肢を提供しており、ニーズに合わせたAIモデルの活用が可能となっています。
#### Azure OpenAI Serviceの概要
Azure OpenAI Serviceは、マイクロソフトの Azure クラウドプラットフォームで OpenAI の AI 技術を利用できるサービスです。開発者は Azure のインフラストラクチャを活用して、OpenAI の AI モデルにアクセスし、アプリケーションやサービスを構築できます。テキスト生成、質問応答、文章要約、翻訳、情感分析など、多くの NLP タスクを実現できます。Azure OpenAI Serviceは、簡単な API によって AI 機能をアプリケーションに統合できるように設計されています。
詳細は以下のリンクからご確認いただけます:
[Omnia LINK詳細資料](https://www.bewith.net/gemba-driven/download/entry-126.html)
#### Omnia LINKが音声認識エンジンをGCPからAzureに変更した理由
Omnia LINKは、音声認識を搭載したクラウド型IP-PBXとして、元々Google Cloud Platform(GCP)のSpeech to TextのAPIを採用していました。しかし、GCPのAPIには辞書登録の機能が不十分であり、専門用語や固有名詞の認識に課題がありました。そのため、Omnia LINKは新たな音声認識エンジンを検討する中で、MicrosoftのAzureのAPIが高い評価を受け、GCPとAzureの音声認識APIを両方搭載することにしました。
AzureのAPIは、辞書登録の機能が優れており、専門用語や固有名詞の認識精度が高いことが特徴です。また、周囲の雑音に強い点も評価されています。実際に行われたGCPとAzureの音声認識3番勝負では、Azureが高い認識率を示しました。特に、専門用語や固有名詞の認識において、Azureが優れた結果を残しました。
Omnia LINKは、業務ごとにGCPとAzureの音声認識エンジンを切り替えることが可能であり、それぞれの特性を活かした音声認識を実現しています。この切り替えにより、実用性の高い音声認識を提供し、コンタクトセンターでのAI活用や後処理の削減などに貢献しています。
詳細は以下のリンクからご確認いただけます:
[Azure OpenAI Serviceを使ってみた〜閉域接続方法〜](https://www.softbank.jp/biz/blog/cloud-technology/articles/202306/azure-openai-private-network/)
🖍 考察
### 結果の確認
Azure OpenAI APIとOpenAI APIの比較から、Azure OpenAI APIはセキュリティ基準や機能の豊富さ、プロンプトインジェクション対策などが優れている一方、OpenAI APIは最新モデルの提供速度や利用方法の簡便さが特徴とされています。選択の際には、安定性、セキュリティ、料金、サポート体制などを総合的に考慮し、最適なAPIを選定することが重要です。
### 重要性と影響の分析
得られた結果と「Microsoft AzureのOpen AI APIの使い方は普通のAPIとどう違うの?」の問題を考えると、Azure OpenAI APIはセキュリティや機能の面で優れているため、セキュリティ要件が厳しい企業やプロジェクトに適しています。一方、OpenAI APIは最新モデルの提供速度が速く、利用方法が簡便なため、迅速な開発や実験に適しています。両者を比較することで、ビジネスのニーズやセキュリティ要件に合わせて適切なAPIを選択することが重要であることが明らかになります。
### ネクストステップの提案
今後の意思決定に活かすために、Azure OpenAI APIとOpenAI APIの選択基準を明確にし、ビジネスのニーズやセキュリティ要件に合わせて適切なAPIを選定するためのガイドラインを策定することが重要です。また、両APIの利点を活かすために、両者を組み合わせて利用することで、より効果的なAIモデルの活用が可能となるかもしれません。
### 課題と疑問点
考察から生じた疑問点や未解決の課題としては、Azure OpenAI APIとOpenAI APIの料金体系やサポート体制の比較が挙げられます。これらの要素もAPI選定の重要なポイントとなるため、より詳細な比較や検討が必要です。次の行動計画としては、各APIの料金体系やサポート体制を詳細に調査し、適切なAPI選定のための情報収集を行うことが重要です。
### 今後の調査の方向性
今回の調査における限界点を踏まえて、今後さらに調査すべき新しい調査のテーマのタイトルを複数リストアップします。
- AIモデルのセキュリティ比較
- API利用者の満足度調査
- AIモデルの実装方法比較
- クラウドサービスのセキュリティ比較
- ビジネスニーズに合わせたAIモデル選定の最適化
📚 参考文献
参考文献の詳細は、ブラウザでページを表示してご確認ください。