Microsoft Foundry Modelsとは？利用可能モデル・できること・実画面付きの使い方まで徹底解説！

Microsoft Foundry Models（旧：Azure AI Foundry Models）は、生成AIプラットフォーム「Microsoft Foundry」上で11,000以上のAIモデルを利用できる仕組みです。

Microsoft Foundryと連携し、AIエージェント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。

Microsoft Foundry Modelsとは？

Foundry Modelsは、Microsoft Foundry上で複数プロバイダーのAIモデルを探索・比較・評価し、用途に応じてデプロイ・利用できるサービスです。Microsoft、OpenAI、DeepSeek、Mistral、xAI、Cohere、Metaなどのモデルを扱います。

テキスト生成、画像・音声処理、埋め込みなど、目的に応じたモデルを選択できます。マルチモーダルモデルやSLM（小規模言語モデル）なども含まれ、性能だけでなく、入出力形式、応答速度、料金、提供リージョンなどを比較して選定できる点が特徴です。

ベンチマークで候補を絞り、プレイグラウンドで実際の業務に近い入力を試すことで、自社の要件に合うかを評価できます。選定したモデルは、APIを通じてAIアプリケーションやエージェントに組み込めます。

Foundry Models 公式サイト

Microsoft FoundryやAzure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsとの関係

Microsoft Foundryは、生成AIアプリケーションやAIエージェントの開発・運用全体を支援する統合基盤です。モデルの利用に加え、ツールやデータとの連携、評価・監視、アクセス管理などの機能を提供します。

その中で、複数プロバイダーのモデルを探索・比較・評価・デプロイする役割を担うのがFoundry Modelsです。

さらに、Foundry Models内でGPTシリーズなどのOpenAIモデルを提供するサービスが「Azure OpenAI in Foundry Models」です。

Microsoft Foundry全体の機能や、Azure OpenAIの対応モデル・料金・利用方法については、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：「Microsoft Foundryとは？AIアプリ・エージェント開発でできることを徹底解説」
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」

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Foundry Modelsで使用可能なモデル

2026年9月時点、Foundry Modelsでは、OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta、DeepSeek、Mistral AI、Cohere、Black Forest Labsなど、複数プロバイダーのモデルを利用できます。

テキスト生成や推論に加え、画像生成、文書解析、埋め込みなど、用途に応じたモデルが提供されています。公開された重みを利用できるモデルもありますが、商用利用や改変・再配布の条件はモデルごとのライセンスによって異なります。

以下は、2026年9月時点で公式資料に掲載されている代表的なモデルには以下のようなものがあります。

モデルの提供状況と、個々の機能への対応状況は分けて確認する必要があります。例えば、Foundry Modelsで利用できるモデルでも、Foundry Agent Serviceのすべての構築方式やツールに対応するとは限りません。

また、ClaudeにはAzure上で稼働する提供方式とAnthropicのインフラ上で稼働する提供方式があり、対応モデルや提供条件が異なります。導入時には、モデル名だけでなく、データの処理場所や利用条件、退役予定も確認してください。

参照：Microsoft｜Azureが販売するFoundryモデル一覧

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Foundry Modelsでできること

以下に、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

Foundry Modelsでは、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）が可能です。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

Foundry Modelsでは、選択したモデルをアプリケーションやAIエージェントから利用できます。ただし、利用できる提供・デプロイ方式はモデルによって異なるため、料金、必要な処理量、データの処理地域などを確認して選ぶことが重要です。

提供方式には、推論基盤の管理をサービス側に任せるServerless APIと、計算リソースを指定してモデルを実行するマネージドコンピューティングがあります。

Serverless APIでは、対応モデルに応じて、トークン量に基づく従量課金のStandard、処理能力をあらかじめ確保するProvisioned、大量のリクエストを非同期で処理するBatchなどを選択できます。

モデルのテスト

Microsoft 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、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。

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Microsoft 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。

Microsoft 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Microsoft 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。

モデルカタログを開く

上記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。

モデルを探す

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。

モデルを比較

上記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。

選択時には、例えば以下の点を確認しましょう。

• 対応状況：利用するモデル・バージョンが、希望する方式やリージョンに対応しているか
• データの処理地域：推論時の処理場所が、自社のデータ管理要件を満たすか
• 性能と利用上限：必要な応答速度や処理量に対応でき、十分なクォータや容量を確保できるか
• 料金と運用負担：利用量や稼働時間に対する費用、計算リソースの管理範囲が適切か

デプロイ

比較し選択したモデル（今回の場合はgpt-5-nanoを選択しました）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。

リソースを指定してデプロイ

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。

Microsoft Foundry Modelsについてよくある質問まとめ

まとめ

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、Microsoft 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。