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

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsは、Microsoftの生成AI開発・運用プラットフォーム「Microsoft Foundry（旧：Azure AI Foundry）」上で、OpenAIの各種モデルを利用できるサービスです。

Microsoft Foundryは、Google Cloudの「Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）」やAWSの「Amazon Bedrock」に近いと言えます。いずれも複数の基盤モデルを選定・評価・利用し、AIアプリケーションやAIエージェントの開発・運用につなげるためのクラウドプラットフォームです。

Microsoftは、従来個別に管理されていたAzure OpenAI Service、AI開発プロジェクト、エージェント、ツールなどをMicrosoft Foundryへ統合しています。単にGPTをAPIから利用できるだけでなく、モデル選定からアクセス制御、ネットワーク、評価、監視、AIエージェント開発までをAzure上で一貫して管理できるようになっています。

本記事では、Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsの概要、従来のAzure OpenAIとの関係、利用できるモデルや料金、企業が導入するメリット、利用手順、実際に使ってみた結果を解説します。

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsとは？

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsは、Microsoft Foundry内のモデルカタログから、Azure OpenAIのモデル群をデプロイ・運用できる仕組みです。これにより、GPTシリーズなどのOpenAIモデルを、Foundryのプロジェクト管理・モデルルーティング・プレイグラウンド環境と連携して活用できます。

Microsoft Foundry Modelsでは、GPTシリーズをはじめ、MetaのLlamaシリーズ、Mistral AIのMistralシリーズ、MicrosoftのPhiシリーズなど、多様なAIモデルを探索・評価・利用できます。

Foundryでは、Azure OpenAIモデルと他社モデルを同一環境で探索・評価できます。自社のユースケースに応じて、精度、応答速度、コスト、コンテキスト長などを比較しながら、適切なモデルを選定できます。

また、プロジェクト単位でアクセス権やクォータ制限を設定できるため、エンタープライズ環境でも安全かつ効率的に生成AIを導入できます。

従来のAzure OpenAI ServiceとMicrosoft Foundryの関係

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsは、従来のAzure OpenAI Serviceとは別のOpenAIモデル提供サービスではありません。Azure OpenAIのモデル群を、Microsoft Foundryの統合された開発・運用環境から利用できる現在の提供形態です。

Microsoftは、従来個別に管理されていたAzure OpenAI Service、Foundryハブ、Azure AIサービスなどを、プロジェクトを持つ単一のFoundryリソースへ統合しています。既存のAzure OpenAIリソースについても、エンドポイントやAPIキーなどを維持したままFoundryリソースへアップグレードできます。

参照：Microsoft Foundryとは

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Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsで使用可能なモデル・料金

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsでは、OpenAIの最新GPTシリーズをはじめ、用途や性能、コストの異なる複数のモデルを利用できます。

2026年9月時点では、「GPT-5.6 Sol」「GPT-5.6 Terra」「GPT-5.6 Luna」が提供されています。このほか、GPT-5.5、GPT-5.4シリーズ、「gpt-chat-latest（プレビュー）」、コーディング、画像生成、動画生成、音声・リアルタイム処理向けのモデルなども利用できます。

以下は、Microsoftが公開している主要モデルの料金例です。料金は100万トークンあたりの米ドル表記です。

利用できるモデル、リージョン、クォータ、料金は随時変更されます。また、Azureではモデルごとに提供終了時期が設定されるため、企業が長期間運用するシステムでは、ベンチマーク上の性能だけでなく、提供地域、処理速度、料金、退役時期、後継モデルへの移行負担まで含めた選定が必要です。

また、最上位モデルをすべての処理に利用するのではなく、業務の難易度や処理件数に応じて使い分けることで、必要な精度を維持しながら運用コストを抑えられます。

参考：Azureが販売するFoundryモデル｜Azure OpenAI Serviceの料金

旧モデルの利用には注意が必要

Azure OpenAIでは、モデル名だけでなくバージョンごとに提供期間や退役日が設定されています。同じGPTシリーズでも、利用しているバージョンやリージョンによって提供状況が異なります。

業務システムへ組み込む場合は、モデルの精度だけでなく、提供終了日と後継モデルへの移行方法をあらかじめ確認することが重要です。モデルを変更すると、回答内容、出力形式、処理速度、料金が変わる可能性があるため、本番環境へ反映する前に評価用データを使った回帰テストも必要になります。

参考：モデルの提供終了スケジュール

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsでできること

以下は、Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsを使用してできることを3つご紹介します。

モデルの探索とデプロイ

FoundryのモデルカタログからAIモデルを探索・選択し、用途に応じてデプロイして利用できます。また、一部のモデルではInstant accessにより、事前に個別デプロイせずにプレイグラウンドやAPIから試すこともできます。

サンプルコードも用意されており、APIなどを介して簡単に利用することができます。

Microsoft Foundry Agent Serviceを用いたエージェントの作成

Microsoft Foundryには、AIエージェントを設計・展開・運用できるMicrosoft Foundry Agent Serviceが統合されています。

Microsoft Foundry Agent Serviceでは、モデル、ツール、社内ナレッジ、認証などを組み合わせてAIエージェントを構築できます。2026年時点では、Responses APIやMicrosoft Agent Frameworkを中心に、エージェントの設計・実行・評価・監視を行える環境が整備されています。

Azure OpenAIのモデルを単体で呼び出すだけでなく、社内データの検索、外部システムの操作、複数工程の実行までを担うAIエージェントへ発展させられる点が、Microsoft Foundryを利用する大きな意義とも言えます。

ただし、AIエージェントに業務システムの操作権限を与える場合は、利用者の認証だけでなく、実行できる操作の範囲、重要操作に対する人の承認、実行ログの保存なども設計することが重要です。

プレイグラウンドによるテスト

Foundryプレイグラウンドでは、Webブラウザ上でプロンプトやパラメータを変更しながら、モデルの応答を確認できます。チャット、画像、音声、動画、AIエージェントなど、モデルや機能に対応したプレイグラウンドが用意されています。

プログラムを実装する前に複数のモデルやプロンプトを比較できるため、業務要件に合うモデルの絞り込みやプロトタイプ開発に役立ちます。ただし、本番導入時の精度や処理速度、料金を判断するには、実際の業務データに近い評価用データを使った検証が必要です。

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企業が利用する6つのメリット

企業が利用する主なメリットは以下の通りです。

• 企業向けのデータ保護方針
• Azureのコンプライアンス基盤を利用できる
• Microsoft Entra IDとAzure RBACによるアクセス管理
• Azureの監視・ログ管理機能と連携できる
• AzureのSLAと運用基盤を利用できる
• 既存のAzure環境へ組み込みやすい

特に、すでにAzureを全社的なクラウド基盤として利用している企業では、認証、ネットワーク、権限、監視などの既存ルールに生成AIを組み込みやすい点が大きなメリットです。一方、Azureをほとんど利用していない企業では、Foundry固有のリソース管理や権限設計が新たな運用負担になる可能性があります。

それぞれの詳細を解説します。

ChatGPTを商用利用する場合の注意点をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

企業向けのデータ保護方針

Azure OpenAIへ送信したプロンプトや生成結果はOpenAIから利用できず、OpenAIまたはMicrosoftの基盤モデルを学習・改善するためにも使用されません。

ただし、データが処理される地域は、Global、Data Zone、Regionalなどのデプロイ方式によって異なります。また、Responses APIの保存機能、Files、ベクトルストアなど、一部の機能ではデータが保存されます。

企業が機密情報や個人情報を扱う場合は、「学習に使われない」という点だけで判断せず、処理地域、保存の有無、保存期間、削除方法まで確認する必要があります。

参考：Foundryモデルのデータ、プライバシー、セキュリティ

Azureのコンプライアンス基盤を利用できる

Azureは、GDPRやHIPAAをはじめ、各国・業界の規制に対応するための認証やコンプライアンスプログラムを提供しています。企業はAzureの既存の管理・監査基盤を活用しながら、生成AIシステムを構築できます。

ただし、Azure OpenAIを利用するだけで、自社のシステムが法規制へ自動的に適合するわけではありません。利用するモデルやリージョン、保存するデータ、アクセス権、ログ、業務上の利用目的を含め、自社の要件に沿った確認が必要です。

Microsoft Entra IDとAzure RBACによるアクセス管理

Microsoft Entra IDによるユーザー・アプリケーションの認証と、Azure RBACによる権限管理に対応しています。利用者やシステムごとに必要な権限を割り当てることで、APIキーを複数人で共有せずにアクセスを管理できます。

すでにMicrosoft Entra IDを社内の認証基盤として利用している企業では、既存のユーザー管理や退職者対応の仕組みに生成AIを組み込みやすい点がメリットです。

参照：Microsoft Entra ID 公式サイト

Azureの監視・ログ管理機能と連携できる

Azure Monitor、Azure Activity Log、診断設定などを利用して、リソースの操作履歴やメトリック、ログを収集できます。Microsoft Sentinelなどと連携すれば、異常の検知やセキュリティ監視にも活用できます。

ただし、必要なログがすべて自動的に保存・監視されるわけではありません。企業で利用する場合は、取得するログ、保存期間、閲覧権限、アラートの条件をあらかじめ設計する必要があります。

参照：Azure Monitor 公式サイト

AzureのSLAと運用基盤を利用できる

一般提供されているAzure直接販売のFoundryモデルには、対象サービスのAzureサービスレベルアグリーメントとMicrosoftのサポートが適用されます。

ただし、適用されるSLAやサービスクレジットの条件は、モデル、デプロイ方式、契約内容などによって異なります。本番システムではSLAだけに依存せず、再試行、代替モデル、複数リージョンなどを含む障害対策を設計することが重要です。

参照：Azureの信頼性

既存のAzure環境へ組み込みやすい

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsはマネージドサービスとして提供されるため、企業が基盤モデルの学習環境や推論サーバーを自社で構築・管理する必要はありません。

また、Microsoft Entra ID、Private Endpoint、Azure Monitor、Azure Policyなど、既存のAzureサービスと連携できます。すでにAzureを利用している企業では、新しい認証・ネットワーク・監視基盤を個別に用意せず、既存のクラウド運用へ生成AIを組み込みやすい点がメリットです。

一方、業務データとの連携、権限設計、出力精度の評価、障害対策などは企業側で設計する必要があります。

OpenAI APIとの違いとは？

Azure OpenAIとOpenAI APIは、どちらもOpenAIのモデルをAPI経由で利用できるサービスです。

大きな違いは、Azure OpenAIがMicrosoft Azureのクラウド基盤やMicrosoft Entra ID、Azure RBAC、ネットワーク制御などと統合して利用できるのに対し、OpenAI APIはOpenAIが直接提供するAPIプラットフォームとして利用する点です。

Azure OpenAIは、Microsoft Azureのクラウド基盤と統合できる点が大きな特徴です。

Microsoft Entra IDによる認証やAzure RBACによるアクセス制御、Private Endpointによるネットワーク分離など、既存のAzure環境と一体的にAIシステムを管理できます。

一方、OpenAI APIも企業向け機能が拡充されており、APIの入力・出力はデフォルトではモデル学習に使用されません。また、対象顧客向けにはデータレジデンシー、Zero Data Retention、IP Allowlist、mTLS、監査ログ、優先サポートなどが提供されています。

そのため、「Azure OpenAIの方が安全でOpenAI APIは企業利用に向かない」という単純な違いではありません。既存のクラウド環境、必要なモデル、データ処理地域、認証・ネットワーク要件、運用体制などを踏まえて選択することが重要です。

関連記事：「OpenAI APIとは？」

参考：Azureが販売するFoundryモデル｜OpenAI APIのモデル一覧

旧機能「Azure OpenAI On Your Data」と現在のRAG構築方法

Azure OpenAI On Your Dataは、自社データをRAGで参照させるための機能として提供されてきました。

しかし、2026年10月14日に廃止予定です。Microsoftは、新規の自社データ活用・RAG構築では、Microsoft Foundry Agent ServiceとFoundry IQへの移行を推奨しています。

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsの始め方（編集部でテスト）

利用には、有効なAzureサブスクリプションとMicrosoft Foundryプロジェクトが必要です。

無料試用版を含むAzureアカウントからFoundryプロジェクトを作成できる場合もありますが、モデル、デプロイ方式、Marketplaceの契約条件によっては、有効な支払い方法を設定したサブスクリプションが必要です。

また、利用するモデルによってはクォータ申請が必要になるため、本番導入を予定している場合は早めに提供リージョンと利用上限を確認しておく必要があります。

以下でAzure OpenAIのモデルをデプロイし、使ってみるところ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

Microsoft Foundryポータルの「Discover」から「Model catalog」を開き、利用したいモデルを選択します。モデルごとに利用可能なリージョンやデプロイ方式、料金などを確認できます。

モデルの選択

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

デプロイ名や設定を入力して「デプロイ」を選択します。

Azure OpenAIモデルを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 OpenAIモデルをローカルで使用

デプロイしたモデルはFoundryポータルの「Build」内から確認でき、エンドポイント情報やサンプルコードを利用してアプリケーションからAPI経由で呼び出すことができます。

まず、以下のコマンドを入力し、依存関係をインストールします。

pip install openai

ローカル実行ファイル作成

次に、Pythonファイルを作成し、「3. 基本的なコード サンプルを実行する」で用意されているコードを貼り付けます。

なお、API経由で利用する場合は、エンドポイントや認証情報などの設定が必要です。APIキーを利用する方法に加え、Microsoft Entra IDによる認証にも対応しています。

実行

実際に実行してみると以下のように出力されました。デフォルトでは、パリ旅行で観光すべきものを聞くプロンプトになっているため、それに対する丁寧な返事が返ってきています。

Fantastic choice. Paris is full of world-class sights and great neighborhoods. Here’s a starter guide to help you decide what to priority.

Top must-see highlights (for a first-time visitor)
- Eiffel Tower: book a timed ticket if you want to go up. The view from Trocadéro is stunning, and a sunset moment here is magical.
- Louvre Museum: home to the Mona Lisa and thousands of other masterpieces. Pick a few sections to avoid overwhelm.
- Musée d'Orsay: superb collection of Impressionist and post-Impressionist art in a beautiful former railway station.
- Île de la Cité: Sainte-Chapelle’s stained glass is spectacular; you can also see (and photograph) the exterior of Notre-Dame.
- Montmartre and Sacré-Cœur: bohemian vibes, narrow streets, and sweeping city views from the basilica steps.
- Le Marais: great for strolling, shops, and food; don’t miss Place des Vosges and excellent falafel.
- Latin Quarter and Saint-Germain-des-Prés: historic cafes, churches, and lovely streets.
- Luxembourg Gardens: perfect for a break, people-watching, and a pleasant stroll.
- Arc de Triomphe and the Champs-Élysées: iconic boulevard walk, especially at night when it’s lit up.
- Centre Pompidou or Musée Picasso: for a different art vibe (modern/contemporary or Picasso’s works).
- Seine river cruise: a relaxing way to see many sights from the water, especially around sunset.

Nice add-ons if you have more time
- Versailles Palace and Gardens: a grand day trip, about 40 minutes by train.
- Giverny (Monet’s garden): a lovely day trip if you love gardens and Impressionist paintings.
- Rodin Museum or Musée de l’Orangerie: smaller, focused collections.
- Canal Saint-Martin and the Bastille area: chic, less touristy strolls and great cafés.

Sample itineraries (catch a sense of pacing)
- 3 days (classic highlights)
  - Day 1: Louvre in the morning, Tuileries stroll, Orsay in the afternoon, sunset on the Seine or near the Louvre.
  - Day 2: Montmartre and Sacré-Cœur in the morning, Le Marais in the afternoon (Place des Vosges, falafel, boutiques).
  - Day 3: Eiffel Tower early, stroll along the Seine to the Champs-Élysées, Arc de Triomphe at sunset.
- 4 days (more relaxed)
  - Day 1: Île de la Cité (Sainte-Chapelle, exterior Notre-Dame), Louvre, Tuileries.
  - Day 2: Montmartre + Sacré-Cœur, evening in Saint-Germain-des-Prés.
  - Day 3: Orsay, a Seine cruise, night near the Eiffel Tower.
  - Day 4: Le Marais, Centre Pompidou or Picasso Museum, and a relaxed dinner in the Latin Quarter.

Tips to make the most of your visit
- Transport: buy a carnet of Metro tickets or a weekly Navigo pass if you’re staying 4–5 days; the Metro is the fastest way around.
- Tickets: for popular sights (Eiffel Tower, Louvre, Musée d’Orsay), book timed-entry in advance to skip long lines.
- Museums: the Paris Museum Pass can be worthwhile if you’re hitting many museums, but calculate based on your plan.
- Food: try a traditional croissant or pain au chocolat for breakfast, a baguette sandwich for lunch, and a cheese or pastry stop in the afternoon; enjoy a classic Parisian bistro dinner in the Marais or St-Germain.
- Walking: wear comfortable shoes; many of Paris’s best moments happen on walkable streets and bridges.
- Safety: keep an eye on belongings in crowded areas and on the metro.

Seasonal considerations
- Spring (April–June) and fall (Sept–Nov) are ideal for moderate weather and smaller crowds.
- Summer (July–Aug) can be hot and busy; crowds around major sights peak then.
- Winter (Dec–Feb) is chilly but magical with holiday lights and markets.

What would you like to tailor?
- How many days do you have?
- What are your interests (art, history, food, fashion, neighborhoods, photography)?
- Any must-see or must-do requests (e.g., a day trip to Versailles or Monet’s garden)?
- Any accessibility needs or pace preferences?

Tell me your travel dates, length of stay, and interests, and I’ll tailor a day-by-day plan with tickets, times, and neighborhood routes.

また、紹介した使用方法の他にも、エージェントを作成するなど、様々な使い方があります。実際に試してみてはいかがでしょうか。

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Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsについてよくある質問まとめ

まとめ

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsは、OpenAIの各種モデルをMicrosoft Foundryの統合された開発・運用環境から利用できるサービスです。

Foundryポータルによるモデルの探索や検証だけでなく、API・SDKを使ったアプリケーション開発、Microsoft Foundry Agent ServiceによるAIエージェント構築、Microsoft Entra IDやAzure RBACを使ったアクセス管理にも対応しています。

特に、すでにAzureを全社基盤として利用している企業にとっては、既存の認証、ネットワーク、監視、ガバナンスへ生成AIを組み込みやすい点が大きな強みです。また、既存のAzure OpenAIリソースは、エンドポイントやAPIキーなどを維持したままFoundryリソースへアップグレードできるため、段階的な移行も検討できます。

一方、利用できるモデル、リージョン、料金、データ処理地域、退役時期は、モデルやデプロイ方式によって異なります。企業が導入する際は、モデルの性能だけでなく、既存のAzure環境との親和性、運用コスト、データ管理、障害対策、将来のモデル移行まで含めて判断することが重要です。