Azure AI Foundryとは?生成AIアプリ開発統合ツールの特徴・活用法・注意点を徹底解説!
最終更新日:2025年01月16日
MicrosoftのAzure AI Foundryは、企業における生成AIアプリケーション開発を加速し、職場の効率化や安全性向上に貢献する強力なツールです。
本記事では、Azure AI Foundryの主要機能や特徴を紹介します。さらに、生成AIアプリケーションの開発方法や注意点を深掘り、企業が抱える課題解決にどう役立つかを解説します。
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目次
Azure AI Foundryとは?
Azure AI Foundryは、Microsoft社が提供する生成AIを中心としたAI開発プラットフォームであり、特に生成AIアプリケーションを効率よく構築・運用するための強力なツールです。
Microsoft社のCEO サティア・ナデラ氏は、Azure AI Foundryを「モデル、ツール、セキュリティー機能、監視機能など、すべてを最も人気のある開発者ツールに統合した単一のプラットフォーム」と表現しています。
このプラットフォームは、多くのAIアプリケーションを開発可能で、例えばRAG技術や多様なAIモデルの統合を通じて、AIアプリケーション開発を支援します。
尚、従来の生成AIアプリ開発ツールであった「Azure AI Studio」は「Azure AI Foundry portal」へと名称が変更され、Foundryの機能の一部として統合されました。
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Azure AI Foundryには、GPTモデルなどを利用可能な「Azure OpenAI Service」や、1800以上のAIモデルが揃う「Azure AI モデルカタログ」、RAGに必要なベクトル検索エンジン「Azure AI Search」、ユーザーの代わりにタスクを実行するAIエージェントを開発する「Azure AI Agent Service」、生成AIアプリの検証・評価を行う「Azure AI Content Safety」などの多彩なツールが統合されています。
さらに、Azure AI Foundry SDKは、Azure上でのAIアプリケーション開発を簡略化する包括的なツールチェーンを提供し、開発者がさまざまなモデルプロバイダーから人気のあるモデルにアクセスし、モデルやデータ、AIサービスを組み合わせてAI搭載のアプリケーションを構築することを可能にします。
主要機能の詳細
Azure AI Foundryの主要な機能は以下のとおりです。
モデルカタログ
Azure AI Foundryには「Azure AI モデルカタログ」が含まれており、数百種類のAIモデルを自由に選択・カスタマイズ可能。言語処理、画像認識、予測分析など、幅広い分野に対応しています。
例えば、Llama 3、Mixtral、Command、Phi-3など、様々なモデルへアクセス可能です。
参考:モデルカタログ
API統合
Microsoft提供のAPIを通じて、他のアプリケーションやサービスと簡単に連携。特に、Azure Cognitive Servicesを活用することで、高度なAI機能を短時間で実装できます。
責任あるAIツール
AIのバイアスを検出・修正するツールや、AIモデルの挙動を可視化するダッシュボードが利用可能。透明性と公平性を確保できます。
ビジュアル開発ツール
コードを書くことなくAIアプリケーションを開発できるドラッグ&ドロップ式のインターフェースも搭載されています。
初心者でも扱いやすいテンプレートやビジュアルツールが揃っており、開発期間を大幅に短縮できます。
リアルタイム監視とガバナンス
Azure AI Foundryは、AIモデルの動作をリアルタイムで監視し、異常が発生した際には即座にアラートを通知する仕組みを備えています。
これにより、システムの安定運用と迅速な問題対応が可能になります。
デプロイ支援機能
開発したAIモデルは、クラウド環境だけでなく、エッジデバイスにも安全かつ迅速にデプロイできます。
また、複数の環境で同時に運用することにも対応しており、柔軟なデプロイが可能です。
これらの機能により、Azure AI Foundryは、AIアプリケーションの効率的な開発と安全な運用を可能にします。
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Azure AI Foundry導入の流れ
Azure AI Foundryを導入するプロセスは、直感的で効率的な設計がされていますが、各ステップを正確に進めることが成功の鍵です。以下では、代表的な導入フローを具体的に説明します。
- Azureアカウントの作成と初期設定
最初に、Azureポータルにアクセスし、アカウントを作成します。無料アカウントの場合、30日間の試用期間と200ドル(約¥22,500)分のクレジットが提供されるため、導入前の試験運用が可能です。その後、Azure AI Foundryを有効化し、必要なリソース(例:仮想マシンやストレージアカウント)を作成します。
- プロジェクトの作成と初期設定
Azure AI Foundryで新規プロジェクトを作成し、プロジェクトの目的や目標を明確にします。具体的には、「顧客サポート用のチャットボット構築」といったプロジェクトタイプを選択し、関連するデータセットをアップロードします。
- モデルの選択とカスタマイズ
Azure AI Foundryには、Microsoft、OpenAI、Hugging Face、Metaなどが提供する多様な事前学習済みモデルが用意されています。これらの中から目的に適したモデルを選び、必要に応じて微調整を行います。必要に応じて、選択したモデルを自社特有のデータや要件に合わせて微調整(ファインチューニング)します。これにより、モデルの精度や適用性を向上させることが可能です。
- 結果の検証とデプロイ
トレーニング済みモデルをテスト環境で検証し、期待通りの結果が得られたら本番環境にデプロイします。この過程では、ユーザーインターフェースのカスタマイズも行います。
- テストと評価
モデルのトレーニング後は、Azure AI Foundry内のテスト機能を使用して性能を評価します。たとえば、テキスト生成モデルの場合、生成された回答の一貫性や正確性をチェックします。評価基準には、応答速度や精度など、プロジェクトの目標に合った指標を設定します。
- デプロイと運用
最終的に、トレーニング済みのモデルを本番環境にデプロイします。Azureでは、APIとして公開するオプションが用意されており、既存の業務システムとの統合がスムーズに行えます。運用後もAzure MonitorやApplication Insightsを利用して、モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて改善を行います。
詳細の導入方法は、公式サイトをご覧ください。
これらのステップを通じて、企業は迅速かつ効率的にAIソリューションを導入し、ビジネス成果を向上させることができます。
Azure AI Foundry導入のメリットと注意点
Azure AI Foundryを導入することで、企業は高度なAI技術を活用し、競争力を高めることができます。
しかし、成功するためには、導入時の注意点や課題を理解し、事前に適切な準備を行うことが重要です。
ここでは、導入のメリットと注意点について詳しく解説します。
メリット
Azure AI Foundryを活用するメリットを以下で説明します。
高度なAIモデルを簡単に利用できる利便性
Azure AI Foundryでは、事前学習済みのAIモデルが100種類以上用意されています。
これにより、企業は独自のAIモデルを一から構築する手間を省き、すぐに利用可能な状態でプロジェクトを始められます。
さらに、Azure OpenAI Serviceを通じて、最新の生成AIモデルであるChatGPTやDALL·Eも活用できるため、最先端のAI技術を迅速にビジネスに組み込むことができます。
例えば、カスタマーサポートの自動化や画像解析の業務において、数週間かかるプロセスが数日で完了する事例も報告されています。
コスト効率的なAI導入が可能
Azure AI Foundryは、クラウドベースのプラットフォームであるため、初期投資を抑えながらAI導入を進められます。
オンプレミスのシステムを構築する場合、数百万円以上の設備投資が必要になることもありますが、Azureのサブスクリプションモデルを利用することで、月額数万円から始めることができます。
また、モデル開発やトレーニングにかかる時間を短縮できるため、人件費や運用コストの削減も期待できます。
注意点
Azure AI Foundryを導入する際には、以下の課題と注意点に留意する必要があります。
コストや運用に関する考慮事項
Azure AI Foundryはサブスクリプションモデルで利用可能ですが、モデルの複雑さや使用量によってコストが変動します。
特に、生成AIモデルを頻繁に使用する場合、予想以上のコストが発生することがあるため、適切な予算管理が求められます。また、AIモデルのトレーニングや運用には計算資源を多く消費するため、クラウドリソースの最適化が重要です。
データプライバシーとセキュリティの確保
AIモデルのトレーニングには大量のデータが必要ですが、その中には個人情報や機密情報が含まれる場合があります。GDPRやCCPAといったプライバシー規制を遵守することはもちろん、データを安全に管理するためのセキュリティ対策が必須です。
たとえば、Azure AI Foundryではデータの暗号化機能が提供されていますが、社内のセキュリティポリシーと併せて運用することが求められます。
導入の初期準備とスキルギャップ
Azure AI Foundryは直感的な操作が可能ですが、プロジェクトの成功には最低限のAI知識やクラウドプラットフォームの理解が必要です。
そのため、導入前に担当者へのトレーニングを行い、内部のスキルギャップを埋めることが重要です。
また、外部の専門家を活用して導入をサポートしてもらうのも有効な方法です。
これらのポイントを考慮し、計画的に導入を進めることで、Azure AI Foundryの利点を最大限に活用できます。
まとめ
Azure AI Foundryは、ビジネス向けに設計された高度なAIプラットフォームで、迅速なプロトタイピングや業界特化型ソリューションの構築を可能にします。
高度なAIモデルを簡単に利用できる利便性やコスト効率の高さは、多くの企業にとって魅力的です。
一方で、導入時にはコスト管理やデータセキュリティへの配慮が欠かせません。例えば、モデル運用時のリソース消費を最適化することで、無駄な費用を抑えることが重要です。
ビジネスの成長を支える一助として、Azure AI Foundryの特性と注意点を理解し、適切に活用することが成功への鍵となります。
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