Azure AI Foundry Modelsとは？Azure AI Foundryとの違い・利用可能なモデル・できること・実画面付きの使い方まで徹底解説！

Azure AI Foundry Modelsは、生成AIプラットフォーム「Azure AI Foundry」上で、Microsoftとパートナー企業が提供する11,000以上のAIモデルを、探索から評価、デプロイまでワンストップで利用できる仕組みです。

Azure AI Foundryと連携し、アプリケーション開発者やデータサイエンティストが安全かつ迅速にAIを活用できる環境を提供します。

本記事では、Azure AI Foundry ModelsのAzure AI Foundryとの違い・利用可能なモデル・できること・実画面付きの使い方まで徹底的に解説します。

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Azure AI Foundry Modelsとは？

Azure AI Foundry Modelsは、Microsoft、OpenAI、DeepSeek、Mistral、xAI、Cohere、MetaなどのAIモデルを集約し、Azure AI Foundry上でこれらを探索・比較・デプロイできるサービスです。

11,000以上のモデルが提供されており、用途別にモデルを選び、ベンチマーク分析やデプロイ構成をシームレスに実施できます。インフラ管理不要でAIモデルをアプリに統合でき、モデル切り替えや性能比較を容易に行えます。

Azure AI Foundry Modelsの中でも特に、OpenAIのモデル群を活用する機能をAzure OpenAI in Foundry Modelsと呼んでいます。詳しくは、Azure OpenAI in Foundry Modelsの記事も是非ご参照ください。

異なるプロバイダーのモデルを並べて性能を比較し、用途に合ったものを選択した上でデプロイ。そのモデルを活用しながらAzure AI Foundryでエージェントを開発するといったことも可能です。

公式サイト

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Azure AI Foundryとの違い

Azure AI Foundryは、AI開発総合プラットフォームAzure AIの中でも特に生成AIに特化してした開発環境です。AIアプリケーション・エージェントの構築全体を支える開発基盤であり、モデル探索、RAG構築、ベクトル検索、デプロイ、運用、監視までをワンストップで提供します。

Azure AI Foundry Modelsは、Azure AI Foundryに含まれるサービスの一つで、モデルの探索・評価・デプロイなど、AIモデルに関連した部分に特化したサービスです。

つまり、Azure AI Foundryは生成AIを利用したアプリ・エージェント構築全体の基盤、Azure AI Foundry Modelsはモデル選定・活用に特化した位置づけです。

関連記事：Azure AIとは？価格・代表的サービス・メリット・注意点・導入手順を徹底解説！
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Azure AI Foundry Modelsで使用可能なモデル

利用可能な主要プロバイダーはAzure OpenAI、Meta、Mistral、DeepSeek、xAI、Cohere、HuggingFace、NVIDIA、Black Forest Labsなどが挙げられます。

利用可能なモデルの具体例を以下にまとめました。ここで挙げたモデルはごく一部なので、目的に沿ったモデルを選定しましょう。

OpenAIのモデルについては「Azure OpenAI in Foundry Modelsとは？Azure OpenAI Serviceとの違い・モデル・料金・できること・実画像付き利用手順まで徹底解説！」という記事にてさらに詳しく説明しているので、是非ご参照ください。

Azure AI Foundry Modelsでできること

以下に、Azure AI Foundry Modelsを使うことでできることを3つご紹介します。

用途に合わせたモデル選択

Azure AI Foundry Modelsでは、OpenAIモデル（GPT-5.1 / GPT-4o / Sora / Realtimeなど）、DeepSeek、Llama、Grok、Mistral、Black Forest Labsなど様々なプロバイダのモデルも一元的に比較・選択できます。

用途別のフィルタリング（推論・検索・画像生成・動画生成・音声処理・埋め込み・リアルタイム会話など）が可能で、性能、コンテキスト長、入出力形式、マルチモーダル対応の有無、利用可能リージョン、デプロイ方法などを確認しながら最適なモデルを選定できます。

さらに、上の画像のようにモデルランキングが指標別にあるため、簡単に優れたモデルを見つけられるほか、指定したモデルのベンチマークを一元的に比較することもできます。

モデルのデプロイ

選択したモデルは、ワンクリックでデプロイし、APIとしてすぐにアプリケーションやワークフローに統合できます。デプロイ方法は、Standard（グローバルルーティング）、Provisioned Managed（性能・スループット保証）、Batch、Serverless APIなどから利用ケースに応じて選択可能です。

また、画像・動画生成、検索、チャットアプリ、AIエージェントなどの実サービスに統合でき、Microsoft Fabric、Azure Machine Learning、Azure Functionsなどへの接続も容易です。

モデルのテスト

Azure AI Foundryでは、デプロイしたモデルをプレイグラウンドでテストし、実際のユースケースに対してどの程度の精度や応答品質が得られるかを評価できます。

つまり、Azure AI Foundry Modelsで選定したモデルの挙動をすぐに確認することができるということです。複数モデルの出力品質や思考過程を比較することで最適なモデルを検証できます。

Azure AI Foundry Modelsの始め方

前提として利用には、有効な支払い方法を持つAzureサブスクリプションとAzure AI Foundryプロジェクトが必要です。無料または試用版サブスクリプションでは利用できません。

以下でAzure AI Foundry Modelsに含まれるモデルを比較し、デプロイした上でプレイグラウンド上で使ってみるまでの手順を解説していきます。

Azure AI Foundryにサインイン・プロジェクトの作成と選択

まず、マイクロソフトアカウントでAzure AI Foundryにサインインします。サインインが完了し、上記のような画面になったらプロジェクトを作成または選択します。

作成する場合は、画面右上の「新規作成」から各種設定をおこないます。

モデルの比較・選択

上画像のようにプロジェクトの画面になったら、左メニューから「モデル カタログ」を開き、用途に合ったモデルを探していきます。今回はランキングからモデルを探していきます。「ランキングを参照する」をクリックしましょう。

上画像のように様々な指標について視覚的にモデルを比較することができます。

さらに詳しく比較したい場合は、下にスクロールしていくと、選択したモデルの性能をグラフで分かりやすく比較する機能も付いています。今回は、コストが最も低く性能も比較的高いgpt-5-nanoを例に取り、デプロイを行っていきたいと思います。

デプロイ

先ほど比較し選択したモデル（今回の場合はgpt-5-nano）をモデルカタログから選択します。見つからない場合は検索機能を活用しましょう。

上記のように選択したモデルの画面になったら、画面左上の「このモデルを使用」を選択します。リソースの指定が求められるので、リソースの選択あるいは必要に応じて作成します。

デプロイ名や設定を入力して「デプロイ」を選択します。

プレイグラウンドで使用

デプロイ完了後、「プレイグラウンドで開く」をクリックして動作を確認することができます。システムプロンプトやトークン数上限などのパラメータといった簡単な設定をすることができます。

Azure AI Foundry Modelsについてよくある質問まとめ

まとめ

Azure AI Foundry Modelsは、Microsoftおよびパートナー企業の最新モデルを11,000以上提供し、探索から評価、比較、デプロイまで一貫して行える仕組みです。異なるプロバイダーのモデルを横断的に比較をすることができるため、モデル選定が非常にやりやすいです。

また、Azure AI Foundryに含まれているため、選択しデプロイしたモデルを即座に活用しAIアプリケーションを構築できます。