概要

『Azure Machine Learning ではじめる機械学習 / LLM 活用入門』(2025 年 4 月、技術評論社)は、Azure Machine Learning(Azure ML)を使った機械学習の 学習・推論・運用までエンドツーエンド を解説する実践書。永田祥平ほか 5 名共著(Microsoft Japan の Cloud Solution Architect)。Azure ML の基本から AutoML、MLflow と機械学習パイプライン、LLM の活用 (Azure OpenAI Service との連携) までを網羅。Azure 上での AI/ML 開発の現場本。

想定読者

• Microsoft 系クラウド(Azure)で機械学習基盤を構築したい AI/ML エンジニア
• 既存の Azure 環境がある企業で MLOps を整えたい立場の技術責任者
• Azure ML と Azure OpenAI Service を組み合わせて生成 AI システムを設計する人
• 大企業の SI / コンサルで Azure ML の提案・実装をするコンサルタント

こんな人には向いていない

• AWS や GCP 中心の組織で機械学習をする読者(本書は Azure 特化)
• 機械学習の基礎(scikit-learn / PyTorch)が未習得の初学者
• Azure 系の機械学習を使わないオンプレ中心の運用者

読了後にできるようになること

• Azure ML の主要コンポーネントを使い分けられる — Workspace / Compute / Datastore / Endpoint
• AutoML で機械学習モデルを自動構築できる — テーブルデータ / 画像 / NLP
• MLflow ベースの実験管理ができる — モデル / メトリクス / アーティファクト
• 機械学習パイプラインを設計できる — Data → Train → Validate → Deploy
• Azure OpenAI Service と組み合わせて LLM 活用ができる — RAG / ファインチューニング

本書のキー概念

• 第 1 章 Azure Machine Learning の全体像 — Workspace / Compute / Pipeline
• 第 2 章 環境セットアップ — Azure CLI / Python SDK の準備
• 第 3 章 データの管理 — Datastore / Data Asset / Snowflake 連携
• 第 4 章 AutoML — 自動機械学習による迅速なモデル構築
• 第 5 章 MLflow による実験管理 — メトリクス / アーティファクト / モデルレジストリ
• 第 6 章 機械学習パイプライン — 再現性ある ML ワークフロー
• 第 7 章 モデルデプロイと運用 — Online / Batch Endpoint
• 第 8 章 Azure OpenAI Service と LLM 活用 — RAG / ファインチューニング

なぜ「Azure ML の日本語決定版」として推奨できるのか

Azure ML を 1 冊で扱う和書は限定的で、本書は Microsoft の社内アーキテクト 5 名による共著 という信頼性で位置付けられる。2025 年 4 月刊行の最新刊で、Azure OpenAI Service との連携まで含むため、企業の生成 AI 導入プロジェクトで標準的に参照される。AWS SageMaker / GCP Vertex AI 派にとっても「Azure 側との比較」の参考書になる。

関連書籍

• 『AWS ではじめる生成 AI』 — AWS 側、本書と比較で読む
• 『Python 機械学習プログラミング PyTorch&scikit-learn 編』 — 機械学習基礎の補完
• 『Microsoft 365 Copilot 入門』 — Microsoft AI エコシステム全体

関連 Topic

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