Azure AI Visionとは？料金・機能・メリット・使い方・注意点を徹底紹介！

製造ラインでの見落とされた欠陥、店舗での在庫管理の非効率、膨大な書類からの手作業によるデータ入力。これらはすべて、企業の収益性と生産性を静かに蝕む「見えないコスト」です。もし、AIによる画像認識で人間の目を超えた精度と速さで、これらの課題を解決できるとしたらどうでしょうか？

この記事では、Microsoft社の「Azure AI Vision」の多彩な機能から具体的な料金、多様な業界での活用例、そして導入方法と注意点までを網羅的に解説します。

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Azure AI Visionとは？

Microsoft社が提供するAzure AI Visionは、OCR（光学文字認識）や物体検出、画像分類、顔認識、空間分析など、多様な画像処理機能に対応するクラウドベースのAIサービスです。

Azure AI Visionは、従来Azure Cognitive Servicesの一部として提供されていた画像と動画の分析に特化したAIサービスでした。2024年、MicrosoftはAIサービス全体の包括的なブランドとして「Azure AI Services」を発表し、現在はAzure AI Servicesの一サービスとして提供されています。

画像認識・分析に必要なAPI群は、REST APIや各種SDK（Python、C#など）を通じて簡単に利用できます。また、大規模データへの対応力や堅牢なセキュリティ機能を備えているため、ビジネス用途での活用が可能です。

専門的な機械学習の知識がなくても、最先端のコンピュータビジョン機能を自社のアプリケーションやシステムに容易に組み込めます。

料金

Azure AI Visionは主に従量課金制を採用しており、初期費用なしで導入できます。利用した機能のトランザクション数（API呼び出し回数や処理した画像の枚数など）に応じて料金が発生します。

また、無料枠も用意されており、検証段階やスモールスタートにも適しています。

画像解析や空間分析など各機能ごとに料金が設定されており、使用頻度や用途に応じてコストを最適化しやすい点が特徴です。

以下が、料金の目安です。

機能	料金の目安
画像解析	無料 (F0)：毎月5,000件 標準 S1：0件～100万件の場合、1,000件の取引あたり約145円
ビデオ検索	標準 S1：約7.2円 / 分
空間分析	標準 S1：約1.6円 / 時間

参考：Azure AI Vision pricing｜Microsoft

料金は為替やプラン、地域によって変動します。詳細は公式ページをご確認ください。

関連記事：「Microsoft Azureの料金の仕組みは？費用を抑える方法・絶対必須の見積もり計算ツールの使い方」

Azure AI Visionの活用例

Azure AI Visionは、業界を問わず多様な業務で実用化が進んでいます。以下が、代表的な応用例です。

業種	業務	活用方法
小売業	セルフレジの商品読み取り	レジスタッフが撮影した商品画像からバーコードなしで品目を特定
	在庫管理の最適化	店内に設置したカメラで棚の陳列状況をリアルタイムで分析し、在庫が少なくなった商品を自動で発注
製造業	不良品検出	ラインカメラで撮影した製品画像をリアルタイムに解析し、欠陥を自動検知
	安全管理	作業員の危険エリアへの侵入や、ヘルメットの未着用を検知して警告
金融機関	紙書類のデジタル化	勤務証明書や請求書を OCR でテキスト化し、RPA と連携してバックオフィス処理を自動化
医療・ヘルスケア	医療文書のデジタル化	手書きのカルテや処方箋をOCRでテキストデータ化
	画像診断支援	レントゲン写真やCTスキャン画像から、異常の可能性のある箇所をハイライト表示し、医師の診断を補助
公共・社会インフラ	交通量調査	道路のカメラ映像から車種や交通量を分析
	インフラ点検	ドローンで撮影した橋梁や送電線の画像から、ひび割れや錆などの劣化箇所を自動検出

Azure AI Visionは業務プロセスの効率化に直結するソリューションとして、あらゆる業界で活用可能です。

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Azure AI Visionの機能

Azure AI Visionは、さまざまな画像・映像認識機能を統合的に提供するAIサービスです。以下では、主な機能を紹介します。

AI-OCR

Azure AI VisionのOCR（光学文字認識）では、画像から抽出したテキストを構造化文字列として返すAIアルゴリズムを活用し、画像やスキャン済みPDF、TIFFファイルから印刷された文字や手書き文字を抽出します。

具体的には、ラベル・ポスター・書籍・記事・レポートなど、幅広い画像やドキュメントのOCRに対応しています。日本語だけでなく、英語や中国語など多言語に対応しており、言語が混在していても問題なく読み取ることが可能です。

上記画像はクレジットカード情報を与えた場合の例です。ほんの数秒で正確に読み取れました。

Azure AI VisionのOCRは、特に帳票処理やアーカイブのデジタル化に便利です。

画像解析

Azure AI Visionの画像分析機能では画像の内容を解析し、構造化データとして出力できます。画像内に含まれる物体、人物、ブランドロゴなどを高精度に識別します。

例えば、画像の各オブジェクトにラベルを付与する機能では、上記画像のような出力を得られます。

具体的には、以下のような画像処理が可能です。

• 画像検索：写真の中の特定シーンを検索
• 画像内のオブジェクトを説明する文章の生成
• 画像全体を説明する文章の生成
• 各オブジェクトにラベリング、画像の各オブジェクトに複数のラベル候補を割り当て
• サムネイル作成：大きな画像の一部を切り抜き、サムネイル化

画像の各オブジェクトにラベルを付与する機能は、AIモデルの詳細かつ正確なアノテーションに活用できます。

顔認識

Azure AI Visionの顔認識機能では、画像・映像内の人物の顔の特徴やポーズ、フェイスマスクなどを検出・分析できます。また、1人だけでなく、複数の顔にも対応可能です。

例えば、上記画像のような出力を得られます。

具体的には、以下のような顔認識の処理が可能です。

• 顔検出：目や口、鼻の位置、表情推定などを抽出
• 生体検出：カメラ前の顔が本物かどうかを検知
• 写真IDの照合：写真付きの身分証明書を本人の顔と照合
• ポートレート加工：美肌処理などの機能を使用してポートレート画像を強化

顔認識機能は、入退室管理や顔認証システムにおいて広く活用可能です。

空間分析

Azure AI Visionの空間分析機能では、動画空間内の動きや物体の関係を解析できます。Microsoftの自然言語処理とコンピュータービジョンを組み合わせることで、動画の要点を要約して特定のシーンを素早く検索できる仕組みとなっています。

具体的な機能は、以下のとおりです。

• 物体の追跡：人物や物が写るタイミングを提示
• 動画の要約生成：長時間の映像から重要シーンを自動抽出

例えば、製造現場の動画を与えて、動画内の段ボール箱が写る瞬間を特定してもらうと上記画像のような出力を得られます。

動画内の特定のオブジェクトを検出する際に役立ちます。このように、空間分析機能は映像内の人やロボット、物体の動きを効率的に把握でき、監視・管理に役立つデータを効率良く抽出できます。

店舗や工場などに設置されたカメラ映像をリアルタイムで分析し、人の動きや滞在時間、混雑状況などを把握します。顧客行動の分析や、作業員の安全確保に活用できます。

カスタムビジョン

自社で用意した画像データを用いて、特定の物体を認識する独自のAIモデルを容易に構築できます。製造業における不良品の検出など、専門的なニーズに対応します。

Custom Visionは、Azure Machine Learning (Azure ML) と連携させることで本格的なMLOpsパイプラインを構築できます。Custom Visionでトレーニングしたモデルを、Azure MLのモデルレジストリで一元的にバージョン管理可能です。

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Azure AI Visionを導入するメリット

Azure AI Visionには、業務効率化やシステム開発を支援する多くのメリットがあります。ここでは、代表的な利点を5つの観点から紹介します。

簡単に物体検出やテキスト抽出ができる

Azure AI Visionでは公式サイト上で各機能がアプリとして提供されており、専門的なAIの知識がなくてもドラッグアンドドロップで利用可能です。例えば、自社の製品画像をアップロードするだけで、不良箇所の検出や文字情報の抽出といった処理が即座に実行できます。

また、MicrosoftはAzure AI Visionの導入・活用を支援するために、サンプルコード付きのチュートリアルや操作方法ガイド、クイックスタート用のドキュメントなども公開しています。

これらを参考にすることで、REST APIやPython・C#・Javaを通じた各機能の典型的な使い方や、実装方法を段階的に学べます。

そのため、初めてAIサービスを扱う開発者でも簡単に組み込め、PoCから本番運用まで短期間での展開が可能です。

自社でAIモデルをゼロから開発する必要がなく、トレーニング済みの高性能なAI機能をAPI経由ですぐに利用できます。開発期間とコストを大幅に削減できます。

セキュリティ性が高い

Microsoft Azureのインフラ上に構築されているAzure AI Visionは、エンタープライズレベルのセキュリティを標準で備えています。具体的なセキュリティ機能は、以下のとおりです。

• 多層防御：ネットワーク・OS・アプリケーションなどあらゆる層にセキュリティが施されており、進化するサイバー脅威からワークロードを保護
• ゼロトラストモデル：ネットワークのセグメント化やトラフィック暗号化を適用
• エンドツーエンドのセキュリティ機能：サイバー脅威を迅速に軽減
• 専門家によるサポート：セキュリティの専門家のガイダンスを活用

また、画像・映像データは処理後に自動的に削除されるほか、AIモデルの学習にも使用されないため、プライバシーや知的財産を扱う業務でも安心して活用できます。

カスタマイズモデルを使える

Azure AI Visionでは、「カスタムビジョン機能」を利用し、独自の画像分類・物体検出モデルを構築することも可能です。

カスタムビジョンとは、数枚の画像で画像分類とオブジェクト検出モデルを学習できる機能です。Azure AI Visionの既存サービスでは識別が困難な独自データでも、高精度な処理を実現できます。

カスタムビジョンを使用する際は、まずラベルを付与した特徴を含む画像と含まない画像を用意します。その後、AIモデルを学習させ、分類・検出の精度を確認しながら再学習を繰り返すことで、モデルの精度を向上させていきます。

構築したカスタムモデルは、自社アプリケーションに組み込むことで、特定の物体を識別する画像認識機能として実運用に活用できます。

Microsoftエコシステム内とのシームレスな連携

Azure AI Visionは、他の関連サービスとシームレスな連携が可能です。特に、以下のAzureサービスとは相性が良く、連携により高機能な業務自動化を実現できます。

• Azure AI Document Intelligence（Form Recognizer）：文書内のキーバリュー抽出やテーブル構造の把握に特化し、OCR後の文書解析を効率化
• Azure AI Video Indexer：映像ファイルの内容（話者、感情、場面変化など）を自動でタグ付けし、要約を生成
• Azure AI Content Safety：アップロードされた画像やテキストから不適切な表現を検出し、コンプライアンス対応を支援

例えば、以下のような流れで処理を行う複合アプリも容易に構築可能です。

1. Azure AI Visionでテキストを取得
2. Azure AI Language（Text Analytics）に渡して感情分析
3. 感情分析のの結果を Azure Translatorで多言語展開
4. Immersive Readerで音声読み上げする

このように、エコシステム全体での統合活用により、単なる画像認識にとどまらない高度なAI活用が可能になります。

責任あるAI (Responsible AI)への取り組み

AIの公平性、透明性、説明責任は、今や企業にとって不可欠な要素です。Microsoftは、顔認識APIの利用に厳格な申請プロセスを設けるなど、倫理的課題に真摯に向き合っています。

Fairlearnツールキットなどの関連ツールも提供しており、企業のAIガバナンス構築を技術的にサポートします。

Azure AI Visionの使い方

Azure AI Visionは、公式のクイックスタートガイドを参考にすることで初心者でも簡単に利用を開始できます。まずはMicrosoft Azureの公式サイトで無料アカウントを作成します。

以下は、基本的な導入手順です。

1. Azureポータルにサインインし、「AI Vision」のリソースを作成します。
2. APIキーとエンドポイントの取得
   認証情報としてプログラム内で使用します。
3. PythonやC#環境でAzureのモジュールをインストール
   利用したいプログラミング言語（Python, C#, Javaなど）のSDKをインストールするか、直接REST APIを呼び出して、分析したい画像データと共にエンドポイントへリクエストを送信します。
4. OCRやタグ付け、オブジェクト検出など用途に応じた分析結果の取得と活用
   AI Visionは、分析結果をJSON形式で返します。

実装例もMicrosoftの公式リファレンスに多数掲載されているため、実用化までのハードルは低く、PoCや業務への導入も短期間で可能です。

Azure AI Visionを使用する際の注意点

Azure AI Visionは高機能かつ柔軟な画像認識サービスですが、効果的に運用するにはいくつかの注意点があります。以下では、Azure AI Visionを使用する際の注意点を紹介します。

コスト管理

Azure AI Visionは従量課金制で、各機能ごとに課金単位が異なります。

無計画な利用はコストの膨張を招く恐れがあるため、以下のような管理が必要です。

• トランザクション数のモニタリング：月内にどの機能を何回使ったかを把握する
• 機能別利用頻度の可視化：用途ごとに実行数を分類し、コスト影響を分析
• 無料枠の確認：開発・検証段階では無料枠を活用し、コストを最小限に抑える

意図しない大量のリクエストが送られるとコストが膨大になる可能性があります。特に、無料枠を活用する際は利用量や予算上限に応じたアラートを設定し、無駄な出費を未然に防ぎましょう。

入力データ品質

AIにとってデータは生命線です。不鮮明な画像や、誤ったラベル付けがされたデータからは精度の低いAIモデルしか生まれません。

ピンボケや低解像度、不適切な照明下の画像では、期待通りの結果が得られない場合があります。

多様な条件下（異なる角度、照明、背景など）で撮影された、質の高いデータを一貫した基準で準備することが不可欠です。

モデルの精度劣化（モデルドリフト）

特にCustom Visionで構築したモデルは、ビジネス環境や分析対象の変化によって時間とともに精度が劣化する可能性があります。ですから「一度作ったら終わり」ではなく、定期的にパフォーマンスを評価しなければなりません。

必要な時には新しいデータで再学習させるなど、継続的な運用（MLOps）の視点を持つことが長期的な価値を維持するために重要です。

Azure AI Visionについてよくある質問まとめ

まとめ

Azure AI Visionは、Microsoftが提供するクラウドベースの画像・映像解析サービスです。OCR（文字認識）や物体検出、画像分類、空間分析など多彩な機能を提供し、視覚情報を活用した業務の効率化に役立ちます。

また、クラウドサービス上での利用のほか、REST APIやSDKを通じて簡単に実装できる点が特徴です。

一方で、Custom Visionによる独自モデルの精度向上や、既存の基幹システムとのセキュアな連携、大規模運用におけるコストの最適化などポテンシャルを最大限に引き出すには、専門的な知識や開発ノウハウが求められる場面も少なくありません。

もし、自社の特定の課題に対して最適な活用法を具体的に検討したい、あるいは導入計画を進める上で技術的な支援が必要だと感じられた場合はAIの専門家にご相談ください。

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