データ・AIのスキル

Microsoft FoundryのAIアプリをPythonで実装するスキル。エージェントの作成・版管理、応答の評価、接続先やデータセットの管理を扱います。

• 問い合わせ対応エージェントの作成と版管理
• コード実行とファイル検索の追加
• 応答の流暢さと指示への適合の評価

PDFや請求書、レシートから文字・表・項目を抽出するJavaの実装を支援するスキル。Azure AI Document Intelligenceで独自帳票のモデル作成や文書分類も扱います。

• PDFから文字と表を抽出したいとき
• 請求書やレシートの項目読み取り
• 独自帳票向けの抽出モデル作成

画像の説明文やタグの生成、文字の読み取り、物体・人物の検出をPythonで実装するスキルです。Azure AI Visionを使い、サムネイル向けの切り抜き範囲も取得します。

• 画像の説明文や内容タグの生成
• OCRで画像内の文字を抽出
• 物体や人物の検出と位置の取得

PythonでAzure AIとリアルタイムに音声をやり取りするアプリの実装を支援。音声の送受信、文字起こし、発話区間の検出、割り込み対応、関数呼び出しを扱います。

• 音声で応答するアシスタントを作りたいとき
• 音声会話に文字起こしを加えたいとき
• 割り込み時にAIの発話を止めたいとき

Javaアプリに画像の説明文生成、文字の読み取り、物体や人物の検出を組み込みます。Azure AI Visionでタグ付けやサムネイル用の切り抜き領域の取得も支援します。

• Javaアプリに画像説明を付けたいとき
• 書類画像から文字を抽出したいとき
• 物体や人物の位置を検出したいとき

Azureの機械学習環境をPythonで管理し、データやモデルの登録、計算資源の作成、学習ジョブの実行から複数工程のパイプライン構築までを支援するスキル。

• 学習データとモデルの版管理
• 学習用の計算クラスターを作りたいとき
• 学習ジョブの実行とログ確認

会話文から利用者の意図や人名などの情報を読み取る処理を、AzureのPython SDKで実装します。認証や入力データの組み立て、例外処理も扱います。

• 会話文の意図を分類したいとき
• 依頼文から人名などを抽出したいとき
• Pythonアプリへの言語理解の追加

Javaで時系列データの異常や傾向の変化を検出する機能を実装します。単一の指標から相互に関連する複数の指標まで、AzureのSDKで分析やモデル管理を支援します。

• 過去の時系列データから異常を探したいとき
• 最新の測定値が異常か確認したいとき
• データの傾向の変化を検出したいとき

リアルタイムに音声で対話する.NETアプリの開発を支援します。Azure AIとの双方向通信、発話の区切り検出、音声・テキスト応答や関数呼び出しの実装を扱います。

• .NETで音声アシスタントを作りたいとき
• チャットボットに音声応答を付けたいとき
• 音声会話と外部サービスを連携したいとき

ログ分析やデータ探索に使うKQLの作成・修正・レビューを支援し、型変換や結合、日時処理のつまずきを確認しながら、処理量と結果件数を抑えたクエリに整えるスキル。

• KQLでログを集計したいとき
• 結合や型のエラーを直したいとき
• メモリを使いすぎるクエリの見直し

既存のKQL・IRQLクエリ結果をKusto Explorerで関係図にするため、項目とつながりの対応付けや、同じ属性の集約、情報追加を組み立てるスキル。

• 認証クエリ結果の関係を図にしたいとき
• メールの送受信関係の可視化
• 同じ属性を持つ項目の集約

表形式のデータをKustoで関係のグラフに変え、経路やつながりを調べるクエリを作成します。最短経路の探索、接続された集団の抽出、保存モデルや表への出力も扱うスキル。

• 認証ログの利用者と端末の関係調査
• 重要な資産への最短経路を探したいとき
• ネットワークの接続集団を抽出したいとき

.NETでAzure AI Document Intelligenceを使い、請求書や領収書の文字・表・項目抽出から、独自の解析モデルと文書分類器の作成まで支援するスキル。

• 請求書の取引先名・合計・明細の抽出
• 領収書の店舗名・合計・日付の読み取り
• PDFの文字と表のセル位置を取得したいとき

.NETアプリにAzure OpenAIの対話・画像生成・音声処理を組み込むため、認証設定から検索連携、応答形式の指定まで実装を支援するスキル。

• .NETアプリに対話機能を追加したいとき
• 検索結果に基づく回答を実装したいとき
• 画像生成や文字起こしを組み込みたいとき

家庭用カメラの動画から複数フレームを取り出し、映像を理解するAIの異常検知性能を７分野で評価して、精度指標やモデル比較をHTMLレポートにまとめるスキル。

• 家庭用カメラ向けのモデル比較
• 防犯や野生動物の動画を個別評価
• 動画10本で試しに評価したいとき

画像や動画の物体に枠や領域、ラベルを付け、AIの自動検出を人が修正しながら、独自の物体検出モデルの学習用データを作成・出力するスキルです。

• 独自の物体検出用データを作りたいとき
• AIが検出した枠を確認・修正したいとき
• SAM2で物体の領域に注釈を付けたいとき

Aegisのカメラ画像から人物や車などをリアルタイムに検出し、Intel GPUやNCS2、CPUに合わせて処理条件を調整できるスキル。

• カメラ画像から人物や車を検出したいとき
• Intel機器やCPUで物体検出
• 検出条件や処理速度の調整

画像などに付けたラベルや注釈をデータセット単位で管理するスキル。Aegis Annotation Studioで保存・読み込み・削除を扱い、COCO形式への書き出しやKaggleへのアップロードに対応します。

• 注釈付きデータセットの作成と整理
• フレームごとの注釈を保存・読み込み
• ラベル付きデータをCOCO形式で出力

WindowsのWSL2経由でGoogle Coral Edge TPUを使い、カメラ映像から人や車など80種類をリアルタイム検出。対象や処理頻度も調整できます。

• カメラ映像の人や車を検出したいとき
• 検出する物体の種類を絞りたいとき
• 処理頻度と解像度を調整したいとき

動画のフレーム上で対象をクリックし、Segment Anything 2で物体の領域を抽出。Annotation Studioでのラベル付けや動画内の追跡を支援するスキル。

• クリックで物体のマスクを作りたいとき
• 点や枠で選択範囲を調整したいとき
• 選んだ物体を動画内で追跡したいとき

macOSやLinuxでGoogle Coral Edge TPUを使い、カメラ映像から人や車など80種類をリアルタイム検出。対象や入力解像度も調整できます。

• カメラ映像の人や犬を検出したいとき
• 検出する物体の種類を絞りたいとき
• 処理頻度と解像度を調整したいとき

ライブカメラ映像から人物や車、動物などを検出し、位置・ラベル・信頼度を出力するスキル。検出対象や処理頻度、モデルサイズを用途と機器に合わせて調整できます。

• ライブ映像で人物や車を検出したいとき
• 検出する物体の種類を絞りたいとき
• 検出精度と処理負荷を調整したいとき

ライブカメラ映像を、物体の遠近を色で示す深度マップに変換するスキル。深度のみの表示や元映像への重ね合わせ、左右比較を選び、空間配置や活動の様子を確認できます。

• 深度のみの映像で活動を確認したいとき
• カメラ映像の空間配置を把握したいとき
• 元映像と推定した奥行きを比較

独自の正解ラベル付き画像データで YOLO26 を追加学習し、検出精度の検証、実行環境に合う形式への変換、使用中の検出モデルへの反映まで扱うスキル。

• 独自のラベル付き画像で検出器を学習したいとき
• 学習の進捗と検出精度を確認したいとき
• 実行環境に合うモデル形式へ変換したいとき