前回の（1）はこちらから。

今回のシステム構成

今回は，HTTPリクエストで指定された画像URLから人物の顔を認識し，性別と年齢の判定結果をJSONで返すシステムを作ります。

ここからは，Azureのアカウントを取得している前提で説明します。Azureのアカウントをお持ちではない場合，無料アカウントを取得しておいてください。

システム構成は図3となります。AzureではFunctionsやFace APIなどの各サービスをシステムに組み込むとき，それらを指してリソースと呼びます。たとえばリソースとしてのFunctionsを指す場合，Functionsリソースと呼びます。Functions，Face APIについては次項以降で説明します。

また，Azureでは複数のリソースを内包したプロジェクト単位の入れ物として，リソースグループがあります。リソースどうしはリソースグループを越えて相互にアクセスできます（図4）⁠。

Functions─⁠─ プログラム実行部分を担当

今回Functionsは，HTTPリクエストを受け関数を実行し，HTTPレスポンスを返す部分を担当します。クエリパラメータにimageという名前で画像URLが渡されることを期待します。

関数で利用されるPerlスクリプトでは，後述するFace APIに対して画像URLを引き渡し，顔認識の結果を受け取ります。そして受け取ったデータを整形し，クライアントへのレスポンスとして出力します。

Face API ─⁠─ 顔認識を担当

Face APIは，Azure Cognitive Servicesで提供されるAPIの一つです。Azure Cognitive Serviceは，AI（Artificial Intelligence，人工知能）やデータサイエンスの恩恵を受けたアプリケーション向けに用意されたサービス群です。Face APIは次のことができます。

• 画像から人物の顔に関する情報（年齢，性別，表情，座標，幅や高さなど）を抽出する
• 2つの人物画像から，同一人物であるか否かを判断する
• あらかじめ学習した人物を，画像から特定する

今回は簡単な例として，画像から人物の顔を認識し，年齢と性別を抽出する役割を担当します。

Azure CLI環境の準備

Azureの操作手段は，Azure Portalでブラウザから操作する方法と，Azure CLI v2（執筆時点ではv2.0.52）でターミナルから操作する方法があります。

どちらで操作しても同じ結果となりますが，AzurePortalは日々改善されており，ある日を境にレイアウトなどが変わる可能性があります。そこで本稿では，Azure CLI v2の利用を強く推奨します（注1）⁠。

Azure CLIを利用するもう一つの大きなメリットは，リソース構成管理の自動化です。Azure CLIを使ったbashスクリプトを用意しておくと，スクリプトを起動するだけで毎回同じ構成を再現できます。Azure CLIをAnsible経由で利用することもできます。

注1）

Web上ではまだAzure CLI v1の情報を目にしますので，よく確認してください。

Azure CLI v2のインストール

公式ドキュメントのインストール方法に沿って，Azure CLI v2をインストールします。

Windowsの場合，MSI形式のインストーラにしたがってインストールを進めてください。

macOSの場合，先にHomebrewをインストールしてから，次のコマンドでAzure CLIをインストールしてください。

$ brew update && brew install azure-cli

インストールが完了すると，ターミナルからazコマンドが利用可能となります。

$ az
      /\
     /  \    _____  _ _   ___ _
    / /\ \  |_  / | | | \' __/ _\
   / ____ \  / /| |_| | | |  __/
  /_/    \_\/ ___|\__,_|_|  \___|


Welcome to the cool new Azure CLI!
（省略）
    vmss              : Manage groupings of virtual machin
es in an Azure Virtual Machine Scale Set
                       (VMSS).
   webapp             : Manage web apps.

英語版のみとなりますが，Azure CLIのコマンドリファレンスが公開されています。詳細な使い方はこちらを確認してください。