Azure AI Translator は、アプリケーションやワークフローに多言語機能を追加できる、クラウドベースのニューラル機械翻訳 (NMT) サービスです。 このサービスは、即時翻訳とバッチ処理の両方をサポートし、幅広いビジネス ニーズに適しています。
Azure AI Translator またはマルチサービス リソースが既にある場合 (単独で使用するか、Language Studio を使用するかに関係なく)、NMT デプロイ用の Azure AI Foundry ポータル内で既存の Translator リソースを引き続き使用できます。 詳細については、Azure AI Foundry ポータルで Azure AI サービスを使用する方法に関するページを参照してください。
既定では、Azure AI Translator はニューラル機械翻訳 (NMT) テクノロジを利用します。 最新のプレビュー リリースでは、必要に応じて、標準の NMT 翻訳か、GPT-4o-mini または GPT-4o の 2 種類の大規模言語モデル (LLM) デプロイの 1 つを選択できるようになりました。 ただし、 LLM モデルを使用するには、Azure AI Foundry リソースが必要です。
次の表は、Azure AI エコシステム内の Translator のリソース ソリューションの概要を示しています。
| AI サービス | Scope | 活用事例 |
|---|---|---|
| Azure AI Foundry リソース | このリソースの種類は、Azure AI Foundry で生成 AI アプリケーションとエージェントを構築、デプロイ、および管理するために推奨されるリソースです。 | Azure AI Foundry リソースは、複数の AI モデルのオーケストレーション、カスタム AI エージェント開発、高度な AI アプリケーション ライフサイクル管理を必要とするシナリオに適しています。 |
| Azure AI Services リソース | このマルチサービス リソースは、翻訳、言語理解、音声認識、コンピューター ビジョンなどのタスク用に API を介してアクセスできる事前構築済みのすぐに使用できる AI モデルを提供します。 | Azure AI Services リソースを使用すると、テキスト翻訳、音声文字起こし、画像認識などの高度な機能をアプリケーションに統合できます。 事前構築済みの AI 機能を使用して、Azure AI Foundry ポータル内でモデルを強化することもできます。 |
| Azure AI Translator Services リソース | Azure AI Translator リソースは、クラウドベースのニューラル機械翻訳機能へのアクセスと、Custom Translator を使用してカスタマイズされた翻訳モデルを作成する機能を提供します。 | Azure AI Translator は運用環境に対応しており、翻訳のニーズに基づいてシームレスにスケールアップまたはスケールダウンでき、複数の言語にわたる少量のテキストまたはドキュメントに対応できます。 |
手順 1: リソースを作成する
Azure AI Foundry リソースは、生成型 AI アプリケーションとエージェントを作成、デプロイ、および管理するための主要なツールです。 このリソースを使用すると、エージェント サービスにアクセスしたり、サーバーレス環境でホストされているモデルを使用したり、評価を実行したり、Azure OpenAI サービスに接続したりできます。
翻訳に LLM モデルを使用する予定の場合は、 Azure AI Foundry リソースを使用する必要があります。
AI Foundry リソースを作成および管理する方法については、最初の AI Foundry リソースの作成に関するページを参照してください
![Translator リソースの [キーとエンドポイント] ページを示す Azure portal のスクリーンショット。キーとエンドポイントが強調表示されます。](../media/keys-and-endpoint-resource.png)
手順 2: Azure AI Foundry のリソースを構成する
このセットアップを完了することは、環境を Azure AI Foundry と完全に統合するために不可欠です。 このセットアップは 1 回だけ実行する必要があります。その後、AI を利用した高度な質問に回答する機能にシームレスにアクセスできます。
さらに、Azure portal 内で適切なロールとアクセス許可を割り当てる方法も示します。 これらの手順は、Azure AI Translator を迅速かつ効果的に開始するのに役立ちます。
[前提条件]
環境を設定する前に、次のものが必要です。
- アクティブな Azure サブスクリプション。 持っていない場合は、無料で作成できます。
- 必要なアクセス許可。 アカウントとプロジェクトを確立しているユーザーが、サブスクリプション レベルで Azure AI アカウント所有者ロールとして割り当てられていることを確認します。 または、サブスクリプション スコープで 共同作成者 ロールまたは Cognitive Services 共同作成者 ロールを持つことも、この要件を満たします。 詳細については、「ロールベースのアクセス制御 (RBAC)」を参照してください。
- Azure AI Foundry マルチサービス リソースまたは Azure AI Translator リソース。
注
AI Foundry で Azure AI Foundry リソースを使用することを強くお勧めします。ただし、Azure AI Translator リソースを使用して、次の手順に従うこともできます。
Azure AI Foundry は、さまざまなモデルとツールを使用して AI ソリューションを構築、管理、デプロイするための統合プラットフォームを提供します。 この統合により、特徴にアクセスして、ジェネレーティブ AI を使用してトレーニング データを拡張できます。 新機能が継続的に追加され、Azure AI Foundry がスケーラブルな Translator ソリューションに推奨される選択肢となります。
Azure portal に移動します。
Azure AI Foundry リソースに移動します ( [すべてのリソース ] を選択して、Azure AI Foundry または Azure AI Translator リソースを見つけます)。
次に、左側のパネルで [アクセス制御 (IAM)] を選択し、[ ロールの割り当ての追加] を選択します。
Cognitive Services ユーザー ロールを検索して選択します。 [次へ] を選択します。
[メンバー] タブに移動し、[マネージド ID] を選択します。
[ メンバーの選択] を選択し、右側のパネルで Azure AI Foundry リソース (このプロジェクトで使用しているリソース) を検索して選択し、[選択] を 選択します。
最後に、[ 確認と割り当て ] を選択して選択内容を確認します。
これで、リソースが正しく設定されました。 微調整タスクの設定を続行し、Azure AI Translator プロジェクトのカスタマイズを続けます。
手順 3 (省略可能): リソースをクリーンアップする
Azure AI リソースをクリーンアップして削除する場合は、リソースまたはリソース グループを削除できます。
Warnung
リソース グループを削除すると、そのグループに含まれるすべてのリソースも削除されます。
リソースを削除するには:
- Azure portal で リソース グループ を検索して選択し、リソース グループを選択します。
- 隣接するチェック ボックスをオンにして、削除するリソースを選択します。
- 右端近くの上部メニューから [ 削除] を選択します。
- [リソースの削除] ダイアログ ボックスに「delete」と入力します。
- を選択して、を削除します。
リソース グループを削除するには:
- Azure portal でリソース グループに移動します。
- 上部のメニュー バーから [ リソース グループの削除] を選択します。
- リソース グループ名を入力し、[削除] を選択して、削除要求を確認 します。
次のステップ
Azure AI Translator の機能の詳細については、以下をご覧ください。