Azure Machine Learningをご利用になられた方は、モデルを作成し、画面上で試すところまではクリックとドラッグ操作だけでも構築できるので、お試しになられたかと思います。

ただ、その後のWeb APIを作成したあと、それが利用できるアプリをプログラミングして･･･と試すには一気にハードルが上がってしまいます。

そこで今回は、プログラミングを一切せずに、簡単にAzure Machine Learningの専用のウェブサイトを5分で作成する方法をご紹介します。

まず、Microsoft Azure Machine Learning Studio https://studio.azureml.net/ へアクセスし、Web Serviceを作成します。

画面下部にある、「Deploy Web Service」をクリックします。


この画面に切り替わります。

「API key」の下に表示されている、長い文字列をコピーし、メモ帳などに貼り付けてください。後ほど必要になります。貼り付けたら、「REQUEST/RESPONSE」をクリックします。


「Request URI」の下にある、アドレスもコピーし、メモ帳などに貼り付けてください。こちらも後ほど使用します。


次に、Azure Machine Learningのモデルを利用するWebサイトを作成します。

Azure Portalから、「新規」＞「Web + モバイル」を選択します。


検索画面では、「azure ml」と検索します。

すると、「Azure ML Request-Response Service Web App」が候補として表示されます。クリックします。


「作成」をクリックします。


アプリ名、サブスクリプション、リソースグループを設定します。App Service Planはご自身で利用されるだけなら、「Free」プランでも問題ありません。


デプロイ完了を待ちます。


デプロイが完了したら、次は構築したサイトへアクセスします。


直接URLを入力してアクセスするか、以下のようにAzure Portalで表示されているURLをクリックしてアクセスします。


初めてサイトへアクセスすると、初期設定の画面が表示されます。

ここでは、Azure Machine Learning Studioからあらかじめメモ帳にコピーした、Web APIのアドレスとAPIキーを入力します。


ウェブサイトのタイトルと説明を設定します。

「Alias」は画面に表示させたい項目名を指定します。

値を指定する項目では、最低値と最高値を設定できます。


各項目を記入したら、「Save Changes」をクリックし、設定を保存します。


無事設定が保存されると以下のように「Success!」と表示されます。

「Go to Home Page」をクリックすると、ユーザー用の画面に移ります。

再度設定したい場合は、アドレス＋settings.aspxで設定画面へアクセス可能です。


それでは実際に試してみます。

各項目を入力し、「Submit」をクリックします。


クリックすると予測結果の「Scored Label」が表示されました。

結果として表示したい項目を制限する場合は、Webサイト側ではなく、Azure Machine Learning Studioで、あらかじめ「Select Columns」モジュールを使って、出力する項目数を制限してください。