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Azure AI Search の使い方概要

Posted on February 1, 2025 |

ハンズオン風に整理してみた最初にまとめ Azure AI Search あらゆるデータに対して強力な検索機能を組み込むフルマネージド型検索サービス。 AI エンリッチメントや高度な検索機能（後述）を組み込み、Azure Portal から管理・運用できる。 1. Azure AI Search とは？ Microsoft Azure のフルマネージド型検索サービスで、構造化データや非構造化データに対して高度な検索機能を提供します。全文検索: 高速な検索インデックスを利用 AI エンリッチメント: OCR、画像認識、自然言語処理を活用統合 API: REST API や SDK を通じて簡単に利用可能セキュリティ: Azure Active Directory (Azure AD) との統合 2. Azure AI Search のセットアップ (1) Azure AI Search サービスの作成 Azure Portal にログイン「検索サービス」を検索し、「Azure AI Search」を選択「作成」をクリックし、以下の情報を入力: サービス名: 任意の名前サブスクリプション: 使用する Azure サブスクリプションリソースグループ: 既存または新規作成価格レベル: Free（無料）または Standard（本番環境向け）「確認および作成」をクリックしてデプロイ (2) インデックスの作成 Azure AI Search のリソース画面を開く「データのインポート」 → 「データソースを作成」データソースを選択（例: Azure Blob Storage, Cosmos DB など）「インデックスを作成」し、検索可能なフィールドを設定「インデクサーを作成」してデータの取り込みを自動化 3. [Read More]

大学生におすすめのAzureクラウドサービス

Posted on January 31, 2025 |

大学生におすすめのAzureクラウドサービス 1. はじめに本記事では、大学生が学習や生活に活用できる Microsoft Azure のクラウドサービスを紹介します。レポート作成、プログラミング学習、データ分析、チームコラボレーションなどに役立つサービスをピックアップし、それぞれの特徴や活用方法を解説します。 2. おすすめのAzureクラウドサービス (1) Azure for Students 特徴: 大学生向けに無料で提供される Azure クレジット ($100) と一部の無料サービス。活用方法: クラウド開発、AI・データ分析、Webアプリの作成などの学習。公式情報: Azure for Students (2) Azure Machine Learning 特徴: AI・機械学習のモデル構築、トレーニング、デプロイが可能。活用方法: 機械学習の演習、データサイエンスのプロジェクト。公式情報: Azure Machine Learning (3) Azure DevOps 特徴: 開発プロジェクトの管理、CI/CDパイプラインの構築。活用方法: ソフトウェア開発のチームプロジェクト管理、コード共有。公式情報: Azure DevOps (4) Azure Virtual Machines (VM) 特徴: 仮想マシンをクラウド上で動作可能。活用方法: 開発環境の構築、OSやソフトウェアのテスト。公式情報: Azure Virtual Machines (5) Azure Cognitive Services 特徴: AIを活用した画像認識、音声認識、翻訳などの機能を提供。活用方法: 自然言語処理（NLP）、画像認識技術の学習。公式情報: Azure Cognitive Services (6) Azure Blob Storage 特徴: クラウド上にファイルを保存し、どこからでもアクセス可能。活用方法: 大容量データの保存、バックアップ管理。公式情報: Azure Blob Storage (7) Power BI 特徴: データの可視化・分析を行うBIツール。活用方法: 統計分析やデータサイエンスの研究、プロジェクトデータの分析。公式情報: Power BI 3. [Read More]

Microsoft Cloud の概要と学び方整理

Posted on January 30, 2025 |

Microsoft Cloud の概要と学び方 1. Microsoft Cloud とは？ Microsoft Cloud は、Microsoft が提供するクラウドサービスの総称で、主に以下のサービス群のことを指す。 Microsoft Azure: エンタープライズ向けクラウドプラットフォーム Microsoft 365: オフィスツールとクラウドストレージの統合 Dynamics 365: CRM や ERP などのビジネスアプリケーション Power Platform: ローコード開発ツール（Power Apps, Power Automate, Power BI） OneDrive & SharePoint: クラウドストレージとチームコラボレーション企業の IT インフラ、アプリケーション開発、データ分析、セキュリティ、コラボレーションなどを支える幅広い機能を提供している。（2025年1月現在） 2. Microsoft Cloud の学び方 Microsoft Cloud を学ぶには、以下の方法がおすすめ。必要に応じて、各分野の Microsoft MVP の方々の記事や動画コンテンツで最新のGA前もしくはGA直後の仕様・活用方法も辿ると最適。 (1) 公式ドキュメント & トレーニング Microsoft Learn: 無料の学習コンテンツとラボ環境 Azure Documentation: Azure の技術ドキュメント Microsoft 365 Documentation: Microsoft 365 の技術情報 (2) 資格取得 Microsoft は多くの認定資格を提供しており、学習の目標設定とする手もある。資格名概要 AZ-900 (Azure Fundamentals) Azure の基礎知識 AI-900 (Azure AI Fundamentals) Azure AI の基本 DP-900 (Azure Data Fundamentals) Azure のデータ基盤 MS-900 (Microsoft 365 Fundamentals) Microsoft 365 の基礎 PL-900 (Power Platform Fundamentals) Power Platform の基本 (3) 実践的なプロジェクトを作る学んだ知識を活用するために、実践形式で取り組めそうな課題例は下記などが良さそう。 [Read More]

Microsoft Cloud Storage と個人向け OneDrive の比較

Posted on January 29, 2025 |

Microsoft Cloud Storage と個人向け OneDrive の比較はじめに Microsoft は、企業向けおよび個人向けにさまざまなクラウドストレージサービスを提供しています。本ポストでは、Microsoft Cloud Storage（企業向けストレージ）と OneDrive（個人向けクラウドストレージ）を比較し、それぞれのメリットや費用感、制限事項などをざっくり解説し、学習メモを残します。 1. Microsoft Cloud Storage とは Microsoft Cloud Storage とは、Microsoft Azure を基盤としたクラウドストレージサービスであり、主に企業向けのデータ保存・管理用途に特化しています。主なサービス Microsoft には複数のクラウドストレージオプションがあります。 Azure Blob Storage（オブジェクトストレージ）←開発者的に一番馴染みがあるやつ。 Azure Files（クラウドファイル共有） Azure Data Lake Storage（ビッグデータ向け） SharePoint Online（チーム用ドキュメント管理）←一番の古株かな？特徴とメリット特徴内容大規模データ対応ペタバイトクラスのデータ保存が可能セキュリティエンタープライズ向けの暗号化、アクセス制御、監査ログ統合性 Azure、Microsoft 365、Power Platform とのシームレスな連携バックアップとDR Azure Site Recovery、Geo-Replication に対応コスト効率必要なストレージ容量やアクセス頻度に応じた料金設定料金例（2025年1月時点） Azure のストレージは従量課金制で、リージョンや使用量によって変動します。 Azure Blob Storage（Hot Tier）: 約 $0.018/GB/月 Azure Files: 約 $0. [Read More]

SecHack365の修了生イベントにて、直近の活動報告を行いました

Posted on December 15, 2024 |

活動内容

ICT人材育成のためのこれまでの研究活動報告と、クラウドサービスやOSSを用いた学習環境の実践と振り返り、研究のアイデアブラッシュアップを1−2時間の枠に合わせて内容を調整し、ポスター発表させていただきました。

具体的には、「思索から始める研究活動と技術コミュニティとの継続的関わりとその後。」という発表を参加者との会話を交えながら行いました。技術コミュニティにおける実践や交流が、思索と試行錯誤を繰り返したことで、現在のアウトプットにどうつながっているかを具体的な事例を交えて紹介しました。最終的に、諸活動や学会での活動がどのように自身の成長とキャリア構築に寄与したかを報告しました。このような定期的なアウトプットをアカデミア以外にも発信・議論を持ちかけることで、今後の若手や多くのエンジニア、その周囲に対し、大手各社のクラウドサービスの現状や教育目的の利活用のユースケース創出の促進へと繋がれればと思う次第です。

詳細は追加され次第、追記予定です。

IEEE Student Branch 九州大学アイデアコンペティションにて、1位を獲得しました。

Posted on October 1, 2024 |

活動内容

私は、2024年9月30日(月)、友人達とアイデアコンペティション「Empower, Engage, Evolve: Youth-Driven Entrepreneurial Solutions for a Better Tomorrow」に参加し、1位を獲得しました。

題目「自動配送型救助カー」

このコンペティションは、九州大学IEEE学生支部およびIEEE広島支部（HSF）若手プロフェッショナルが主催し、持続可能な開発目標（SDGs）達成に貢献するためのソリューションを推進することを目的としています。

今回の成果を通じ、若者が中心となり、社会問題の解決に向けた革新的なビジネスアイデアを提案し、未来の持続可能な社会に貢献することの重要性を再確認しました。

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2024年度のMicrosoft Learn Student Ambassadors活動を新体制にて行いました

Posted on September 30, 2024 |

活動内容

2024年9月29(日)に私が所属する「Microsoft Learn Student Ambassadors」にて、MS Tech Camp #25を実施しました。私は、企画運営として参加しました。

MS Tech Campとは、私が4年程前に当時の現役メンバーと共にシリーズ企画として始めたイベントとなります。題目「はじめての Microsoft Fabric」

その上で、長期的に本シリーズをより良くするための最適を模索するためにも、新規加入メンバーを軸とした、新体制にて活動方針やノウハウ継承を行い、実践を試みた事例となります。

引き続き、私個人としては、長期シリーズとしてMicrosoft技術や最新技術を社会課題と紐付けて課題解決により繋げていければと考えております。新体制での初イベントサムネイル

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日本全国のDXの場「日本全国 6都市 JAPAN DX Conference」那覇に参加しました

Posted on September 27, 2024 |

活動内容

私は、2024年9月17(火)にロジワールホテル那覇（沖縄県那覇市）で開催された「日本全国 6都市 JAPAN DX Conference」に参加しました。

ICTやクラウド技術、DXに必要なデータ基盤とそれらのクラウド利活用（AzureやAWS等によるデータ処理と生産性向上）、Microsoft365・生成AIに対する理解を深めました。社会課題とICT技術の実用段階・検証についても、今後とも知見とコミュニティ連携を深く進めていければと思います。

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日本デジタルゲーム学会2024年夏季研究発表大会にて発表を行いました

Posted on September 15, 2024 |

活動内容

私は、2024年9月6(金)-7(土)に東京工芸大学中野キャンパス（東京都中野区）で開催された夏季研究発表大会にて、LT発表枠として参加しました。

題目「ゲーム分野における人材育成向けショートコンテンツ調査と活用頻度の考察」

ICTやクラウド技術、具体的にはAzureやGitHub、AWS等をBingAIなどの生成AIによる技術学習に対して調査を進めました。その上で、ゲーム分野において、どういったコンテンツ量・長さが最適となりうるか、を今後の人材育成を踏まえた検討をさせていただき、調査と議論、考察を試みた事例となります。

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講義において、「PowerBIとExcelの連携を通じたデータ活用手法を紹介し、クラウド利活用の手引きを推進中」の経過報告。

Posted on August 30, 2024 |

活動内容

私の担当している講義「マーケティング概論」や「Webマーケティング論」において、PowerBIとExcelのデータ連携によるマーケティング分析の効率化を紹介することで、MOSの資格学習モチベーション向上やWeb全般の情報処理スキル向上・知識増強を行っています。

私の担当する講義では、マーケティングデータの活用法として、PowerBIにおけるCSVファイルのインポート方法や、Excel（環境に応じてGoogle系ツールも利活用。）とのリアルタイム連携に焦点を当てています。

具体的には、実際に、必要に応じてデータをExcelで整理し、PowerBIなどの可視化ツールにインポートし、ダッシュボードを作成する流れを大事にしています。

これにより、データドリブンな意思決定の重要性を体験・理解してもらえるようにしています。

また、2024年現在、Microsoft Learnにおいて、OneDriveを活用した自動更新の仕組み紹介を行う教材も増えてきています。

Azureの各種サービスの管理データを取得する手法と利活用についても、引き続き紹介・連携を進めていける講義を進めてまいります。

下記記事も踏まえ、マーケティング分析業務の効率化と精度向上に役立てる内容となっています。

コンマ区切り値 (CSV) ファイルからデータを取得する

チュートリアル:データをエクスポートし、管理する