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！

Azure AIは、Microsoft Azureで提供される、生成AI、機械学習、画像・音声認識、文書解析、検索などのAI関連サービスを広く扱うプラットフォームです。用途に応じてサービスを組み合わせ、業務に必要なAI機能を開発・導入できます。

AIアプリケーションやAIエージェントの開発・運用を支えるMicrosoft Foundryをはじめ、独自モデルの開発に利用するAzure Machine Learning、検索機能を提供するAzure AI Searchなどがあり、自社の目的に合ったサービスを選ぶことが重要です。

本記事では、Azure AIの概要とMicrosoft Foundryとの関係、代表的なサービスの用途、料金の考え方、導入のメリット・注意点、利用開始までの手順を解説します。

Azure AIとは?

Azure AIは、Microsoft Azureで提供されるAI関連サービスを広く扱うプラットフォームです。本記事では、生成AI、AIエージェント、機械学習、画像・音声認識、文書解析、検索などに利用するサービス群として紹介しています。

その中で、AIアプリケーションやエージェントの開発・運用を支える統合基盤がMicrosoft Foundryです。モデルの選定、データやツールとの連携、評価・監視などを組み合わせて利用できます。

AzureでAIシステムを構築する際は、Microsoft Foundryに加え、Azure Machine LearningやAzure AI Searchなども含め、開発したいシステムの用途に応じて必要なサービスを選択します。

参照：Microsoft Azure｜Azure AI アプリとエージェント

Azure AIの料金体系

AzureのAI関連サービスは、利用するサービスやモデル、処理量、確保する計算リソースなどによって料金が異なります。

例えば、生成AIモデルは入出力トークン数、音声認識は処理時間、文書解析はページ数などに応じて課金されます。また、検索サービスや仮想マシンなどでは、確保する容量や稼働時間に応じた費用が発生します。

一部のサービスには無料枠がありますが、対象や利用上限、期間などの条件はサービスごとに異なります。導入時は、AI機能の利用料に加え、ストレージやネットワークなども含めて見積もることが重要です。

全体の料金の仕組みや、公式料金計算ツールを使った見積もり方法は、以下の記事で解説しています。

関連記事：「Microsoft Azureの料金の仕組みは？費用を抑える方法・絶対必須の見積もり計算ツールの使い方を解説！」

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

Azure AIで何ができる？目的別のサービス選び

AzureのAI関連サービスは、実現したい業務から候補を絞ると選びやすくなります。文章生成、文書のデータ化、社内検索、需要予測など、目的によって必要なサービスは異なります。

以下に、代表的な用途とサービスの候補を整理します。

一つのサービスだけで業務全体を実現できるとは限りません。

例えば、問い合わせ対応では、音声の文字起こし、社内情報の検索、回答生成を組み合わせる場合があります。まずは対象業務を絞り、必要な機能とデータを整理してから構成を検討しましょう。

Azure AIが提供する代表的サービス

Azure AIは、AIに関するあらゆるサービスを提供しています。ここでは、以下の主要なサービスを解説します。

Microsoft Foundry（旧：Azure AI Foundry）

Microsoft Foundryは、AIアプリケーションやAIエージェントの構築・評価・運用を支援する統合基盤です。以下などを組み合わせて利用できます。

• Foundry Models：複数プロバイダーのモデルを扱う
• Foundry Agent Service：エージェントを構築・運用する
• Foundry Tools：音声・文書解析などの機能を提供する
• Azure OpenAI in Foundry Models：OpenAIモデルを提供する

生成AIやAIエージェントの開発基盤を検討する際は、Microsoft Foundryを中心に必要な機能を確認すると、サービス間の関係を整理しやすくなります。

関連記事：「Microsoft Foundryとは？AIアプリ・エージェント開発の主要機能・導入方法・注意点を解説」

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsは、OpenAIのモデルをAzure上で利用できるサービスです。文章生成や要約、画像理解、埋め込み、画像・音声生成など、モデルに応じた機能をAPIから利用できます。

Microsoft Foundryポータルでモデルを確認・テストし、SDKやREST APIを通じて業務アプリケーションへ組み込めます。利用できるモデルや機能、デプロイ方式はリージョンなどによって異なります。

関連記事：「Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsとは？料金・モデル・OpenAI APIとの違い、使い方を解説」

Foundry Agent Service

Foundry Agent Serviceは、Microsoft Foundry上でAIエージェントを構築・実行・運用するためのマネージドサービスです。

モデル、社内データ、外部ツールを組み合わせ、問い合わせ対応や業務システムと連携した処理に活用できます。設定を中心に構築するPrompt agentsと、独自コードを実行するHosted agentsを用途に応じて選択します。

実行基盤の管理負担を抑えられる一方、エージェントに与える権限、操作範囲、回答や処理結果の評価は、業務要件に合わせて設計する必要があります。

関連記事：「Microsoft Foundry Agent Serviceとは？構成要素・活用メリット・始め方を解説」

Azure Speech in Foundry Tools

Azure Speechは、音声認識、音声合成、音声翻訳などを提供するサービスです。音声認識機能のSpeech to Textでは、リアルタイムの音声や録音ファイルをテキストへ変換できます。

通話の文字起こし、議事録作成に向けた音声のテキスト化、字幕生成、音声対話システムなどに活用できます。対応言語や利用できる機能は、処理方式やリージョンによって異なります。

認識精度は録音品質、雑音、専門用語などの影響を受けるため、実際の利用環境に近い音声で評価することが重要です。

関連記事：「Microsoft Azure AI 音声(Azure Speech to Text)とは？音声の即時テキスト化のメリット・活用事例徹底解説！」

Azure Document Intelligence in Foundry Tools

Azure Document Intelligence（旧：Azure AI Document Intelligence／Form Recognizer）は、PDFや画像などの文書から、文字、表、文書構造、選択マーク、項目と値などを抽出するサービスです。

請求書やレシートなどに対応する事前構築済みモデルのほか、自社の帳票に合わせたカスタムモデルも利用できます。抽出した情報を業務システムへ渡すことで、入力や転記の負担を軽減できます。

文書の種類、画質、レイアウトによって抽出精度は異なります。必要な項目が正しく取得できるかを確認し、誤りがある場合の修正フローも設計します。

Azure Vision in Foundry Tools

Azure Vision（旧：Azure AI Vision）は、画像の内容解析や文字認識などに利用するサービス群です。画像に含まれる情報を抽出し、画像の整理や検索、文字データの取得などに活用できます。

ただし、2026年9月時点でImage Analysis 4.0は非推奨となっており、2028年9月25日に提供終了が予定されています。新規開発では、画像理解に対応するFoundry Modelsや、文書解析向けのDocument Intelligenceなども含めて選定してください。

製造現場の不良品検知など、業務固有の判定を行う場合は、汎用的な画像解析機能だけで要件を満たせるとは限りません。対象に合ったモデルの学習・調整や評価が必要です。

関連記事：「Azure AI Visionとは？料金・機能・メリット・使い方・注意点を徹底紹介！」

Azure AI Search

Azure AI Searchは、自社の文書やデータを検索するためのインデックスと検索機能を提供するマネージドサービスです。

キーワード検索、ベクトル検索、両者を組み合わせたハイブリッド検索などを利用でき、社内検索やRAGシステムの情報取得に活用できます。Foundry IQの検索・インデックス基盤としても使われます。

検索品質を高めるには、取り込むデータ、文書の分割方法、検索対象の項目、アクセス権限などを適切に設定する必要があります。

関連記事：「Azure AI Search（旧Azure Cognitive Search）とは？高性能なAI検索機能や活用方法を解説！」

Azure Machine Learning

Azure Machine Learningは、機械学習モデルの学習、実験管理、デプロイ、運用・再学習を支援するサービスです。

Pythonなどによるコード開発に加え、AutoMLや、データ・処理部品を組み合わせるデザイナーも利用できます。需要予測や異常検知など、自社データを使ってモデルを開発・運用したい場合に適しています。

Microsoft Foundryと扱う領域が重なる部分もありますが、Azure Machine Learningでは、独自モデルの学習や実験、機械学習の運用工程を管理する用途が中心になります。

関連記事：「Azure Machine Learningとは？何ができる？機械学習開発の料金形態や機能を解説！」

Azure AI Bot Service

Azure AI Bot Serviceは、ボットとMicrosoft TeamsやWebチャットなどの会話チャネルを接続するためのサービスです。利用者がメッセージを送受信する接点を提供し、ボットの処理やAI機能と組み合わせて利用します。

従来のBot Framework SDKは、2025年12月31日でサポート対応が終了しています。新規開発では、Microsoft 365 Agents SDKやMicrosoft Copilot Studioなど、用途に合う現在の開発手段を確認してください。

既存システムを継続利用する場合も、Azure AI Bot Serviceと、アプリケーションで使用しているSDK・開発ツールのサポート状況は分けて確認する必要があります。

関連記事：「Azure AI Bot Serviceとは？単なるAIチャットボット構築ツールと言えない特徴・活用メリット・注意点を徹底解説！」

文章解析・翻訳：Azure Language／Azure Translator

Azure LanguageとAzure Translatorは、文章の分析や翻訳をアプリケーションに組み込むためのサービスです。いずれもFoundry Toolsに含まれ、API経由で利用できます。

Azure Languageでは、文章に含まれる人名・組織名などの情報抽出、感情分析、個人情報の検出などを行えます。例えば、問い合わせ内容の分析や、文書に含まれる個人情報の特定に活用できます。

Azure Translatorは、テキストや文書の翻訳に対応しています。海外拠点との情報共有や、多言語での問い合わせ対応などに役立ちます。

文章から情報を取り出す場合はLanguage、異なる言語へ翻訳する場合はTranslatorと、目的に応じて使い分けます。

参照：Microsoft｜Azure Languageの概要
参照：Microsoft｜Azure Translatorの概要

複数形式のデータ解析：Azure Content Understanding

Azure Content Understandingは、文書・画像・音声・動画を解析し、業務で必要な情報を構造化して取り出すサービスです。Foundry Toolsに含まれ、抽出したい項目を定義することで、形式の異なるデータを後続の業務処理に活用しやすくできます。

例えば、文書から契約に関する情報を抽出したり、通話音声から問い合わせ内容を整理したり、動画から必要な場面の情報を取り出したりする用途が考えられます。

Document Intelligenceが文書の文字・表・項目の抽出を中心に扱うのに対し、Content Understandingは音声や動画も含む複数の形式を対象に、内容の意味を踏まえた情報抽出を行える点が特徴です。文書解析では用途が重なるため、必要な抽出項目や精度、費用を比較して選定します。

参照：Microsoft｜Azure Content Understandingの概要

Azure AIを利用する3つのメリット

Azure AIを活用することで、以下のようなメリットを受けられます。

• 高度なセキュリティ
• 料金は利用した分のみ
• 幅広いAIサービスが利用可能

それぞれについて解説します。

高度なセキュリティ

Azure AIを提供するMicrosoftは、全てのサービスに多層防御を施しており、高度なセキュリティ体制が取られています。「侵入・拡大・漏洩」の3つを防止する対策が取られており、セキュリティに関するISO 27001、HIPAA、FedRAMPなど多くのグローバル認証を受けています。

また、世界中に大規模なデータセンターを有しており、日本にも東日本と西日本に2ヵ所設置されています。これらは物理的にも厳重なセキュリティ体制が取られており、データには簡単にアクセスできないようになっています。

料金は利用した分のみ

Azure AIでは従量課金制で支払うことができます。そのため、少量しか利用しない方は、その分だけの支払いをするだけでサービスを利用できます。つまり、利用したリソース（計算、ストレージ、APIコールなど）の量に応じて課金されるため、少量の利用であれば、コストを最小限に抑えられます。

例えば、Azure Machine Learningの場合、ワークスペース、コンピューティング、ストレージ、APIコールなどに対して、秒単位または1,000件単位の料金が設定されています。1時間あたりわずか数円から利用できるため、機械学習の実験や検証を低コストで行えます。

また、Azure AIは無料で利用できるサービスが多くあります。制限はありますが、機械学習やデータベースの利用などは無料で利用できるため、デジタル技術にかかる費用を抑えて活用できるでしょう。

関連記事：「Azureのサブスクリプションとは？種類ごとの特徴・リソース管理方法・活用法をわかりやすく解説！」

幅広いAIサービスが利用可能

Azure AIでは、生成AIから識別系AIまで幅広い種類のAIを活用できます。

あらゆるAIサービスを網羅しているため、他のAI開発のプラットフォームを使う必要がありません。これにより、データの一元化や進捗の確認などが容易にできるようになります。

複数のAIプラットフォームを組み合わせる必要がないため、シームレスなデータ連携が可能。また、統一された管理画面から、プロジェクト全体の進捗を把握できるのも大きなメリットです。

また、学習済みのサービスも提供しているため、特別な素材を扱わない限り、トレーニング不要でモデルを利用できます。例えば、Computer Vision APIを使えば、数行のコードを書くだけで、画像内のオブジェクトや文字を検出できます。データ収集やトレーニングには専門知識や労力が必要になるため、これらなしでも開発できる環境は大きなメリットです。

関連記事：「生成AIとは？相談事例、種類や使い方、メリット、企業での活用方法まで徹底解説！」

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

Azure AIを利用する注意点

Azure AIでは低コストで充実したサービスを利用できますが、注意点もあります。

• 利用するサービスによっては専門知識が必要
• 通信環境に依存

それぞれについて解説します。

利用するサービスによっては専門知識が必要

Azure AIには自動化が進んでいるツールが多くあるため、専門知識がなくても比較的開発しやすいプラットフォームではありますが、利用するサービスによっては専門知識が必要になります。

例えば、Azure Machine Learningは、ドラッグアンドドロップ操作で機械学習モデルを構築できるデザイナー機能を備えています。コーディング不要でモデル開発ができるため、敷居は低いと言えます。しかし、精度の高いモデルを構築するには、機械学習の基礎知識は不可欠です。

データの前処理方法や、モデルの評価指標の意味を理解していないと、デザイナーを使いこなすことはできません。

また、Foundry Toolsや生成AIモデルを利用する場合も、入力データや業務の内容を理解し、適切な評価基準を設定する必要があります。例えば、文書解析では必要な項目の抽出精度、社内検索では回答の根拠やアクセス権限を確認します。

AIシステムを活用する際は、専門知識を持った人材がいないと有効なモデルを開発できず、効率をなかなか上げられないといった場合があります。社内にAI人材がいない場合は、AI専門業者への相談などを検討してみてください。

通信環境とサービス障害への対策が必要

クラウド上のAIモデルやAPIを利用する場合は、ネットワークの遅延や切断、サービス障害によって処理が遅れたり、利用できなくなったりする可能性があります。

適用されるSLAや可用性の条件は、利用するサービス、プラン、構成によって異なります。再試行、タイムアウト、代替処理、必要に応じた複数リージョンの利用などを設計します。

工場設備の制御など低遅延が重要な用途では、エッジ環境でのAI処理も選択肢になります。ローカル実行に対応するモデルや機能を選び、クラウドとの役割分担を検討します。

関連記事：「エッジAIとは？メリット・クラウドとの使い分け・相談事例や活用事例を徹底解説」

Azure AIの導入手順

ここでは、Azure AIの導入手順を解説します。

Microsoftアカウントの発行

Microsoftのサービスを利用するには、Microsoftアカウントが必要です。まだ登録していない方は、MicrosoftのアカウントをMicrosoftアカウントページから登録しましょう。アカウントページの「サインイン」をクリックすると以下の案内が表示されるので「作成」からアカウントを作成しましょう。

Azureアカウントの発行

次に、Azureの公式HPにアクセスし、「無料で始める」からAzure アカウントを作成します。画面の指示に従い、アカウントを作成しましょう。

管理用ポータルサイトへサインイン

アカウントを発行できたら、Microsoft Azure portalの右上にある「サインイン」からサインインすることで、サービスが利用できるようになります。

関連記事：「Microsoft Azure Portalとは？特徴やメリット、使い方を徹底解説！」

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

Azure AIについてよくある質問まとめ

まとめ

Azure AIは、Microsoft Azureで提供されるAI関連サービスを広く扱うプラットフォームです。Microsoft Foundryを中心とした生成AI・エージェント開発に加え、音声認識、文書解析、検索、独自モデルの学習など、用途に応じたサービスを選択できます。

導入時は、必要な機能や精度だけでなく、料金、データの取り扱い、アクセス権限、提供リージョン、サポート状況を確認することが重要です。

まずは対象業務を絞って検証し、品質と費用を確認しながら、業務システムへの組み込みと運用体制の整備を進めましょう。