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。

関連記事：「Microsoft Foundryとは？」

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsとは？

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsは、GPTシリーズなどのOpenAIモデルを、Microsoft Azure上でデプロイ・利用できるサービスです。Foundryポータルでモデルを選択してプレイグラウンドで応答を確認し、APIやSDKを通じて業務アプリケーションへ組み込めます。

利用するモデルは、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て選定します。また、Microsoft Entra IDやAzure RBACによるアクセス管理、ネットワーク制御などと組み合わせ、企業の運用要件に合わせて利用できます。

Foundry Modelsが複数プロバイダーのモデルを扱うのに対し、Azure OpenAIは、その中でOpenAIモデルを提供する位置づけです。他社モデルを含めた選択肢や比較・評価の方法は、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：「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！」

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｜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10月時点では、最上位モデルの「GPT-6 Astra」、汎用的な業務やAIエージェントに適した「GPT-6.1 Sol」「GPT-6 Sol」、大量処理向けの「GPT-6 Luna」からなるGPT-6ファミリーが提供されています。

このほか、GPT-5.6ファミリー、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Global Standardにおける短いコンテキストの料金例です。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。

関連記事：「GPT-6とは？Astra・Sol・Lunaの違い、料金・使い方と実使用レビュー」
関連記事：「GPT-5.6とは？Sol/Terra/Lunaの違い、Fable5比較、できること、料金、使い方解説！」

参照：Azureが販売するFoundryモデル
参照：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

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsでは、OpenAIの各種モデルを利用し、文章の生成・分析、画像や音声の処理、業務データや外部ツールと連携したシステムを開発できます。利用できる機能はモデルによって異なるため、目的に合ったモデルを選択します。

文章の生成・要約・分類・情報抽出

GPTシリーズなどを利用して、文章の作成から、長文の要約、問い合わせの分類、必要な情報の抽出まで、幅広い言語処理をアプリケーションに組み込めます。

例えば、メールの返信案や報告書の作成、議事録の要約、問い合わせ内容の振り分け、契約書からの確認項目の抽出などに活用できます。対応モデルでは、指定した構造に沿って結果を出力させ、後続の業務処理へ渡すことも可能です。

ただし、出力内容が常に正しいとは限りません。重要な情報は原文との照合や担当者による確認を組み合わせて利用します。

画像の理解・生成や音声処理

画像入力に対応したGPTモデルでは、写真や図表の内容を説明したり、画像についての質問に回答したりすることができます。例えば、業務資料に含まれるグラフの読み取りや、製品画像の説明文作成などに活用できます。

また、画像生成や音声処理に対応したOpenAIモデルを利用すれば、画像の作成・編集、音声の文字起こし、テキストの読み上げ、リアルタイムの音声対話などをシステムに組み込めます。

すべての機能を1つのモデルで利用できるわけではありません。必要な入力・出力形式に加え、モデルごとの対応機能や提供リージョンを確認することが重要です。

自社データや外部ツールと連携した回答・業務処理

Azure OpenAIのモデルは、検索した社内文書をもとに回答を生成するRAGや、外部ツールを呼び出して業務を進めるAIエージェントにも活用できます。

RAGでは、Azure AI Searchなどで取得した情報をモデルへ渡し、社内規程や製品マニュアルに基づく回答を生成します。埋め込みモデルは、文書や質問をベクトル化し、関連する情報を検索するために利用できます。

また、ツール呼び出しに対応したモデルでは、利用者の依頼に応じて呼び出す機能や引数を出力できます。実際の検索・更新などは、アプリケーションやFoundry Agent Service側が権限を確認して実行します。例えば、在庫を照会して回答したり、問い合わせ内容を業務システムへ登録したりする構成が考えられます。

エージェントの具体的な構築方法や、ツール連携・実行権限の設計については、以下の記事で解説しています。

関連記事：「Foundry Agent Serviceとは？メリット・始め方を徹底紹介！」

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OpenAI APIとの違いとAzure OpenAIを選ぶメリット

Azure OpenAIとOpenAI APIは、どちらもOpenAIモデルをAPI経由で利用できるサービスです。主な違いは、モデルの提供元、利用できるモデル・機能、データの取り扱い、認証・ネットワーク、料金・サポートの条件にあります。

Azure OpenAIはMicrosoftがAzure上で提供し、OpenAI APIはOpenAIが直接提供します。以下の表で、企業が導入時に確認したい違いを整理します。

Azure OpenAIを選ぶ主なメリットは、OpenAIモデルの利用を既存のAzure環境や契約・運用体制に組み込みやすいことです。一方、OpenAI APIは、OpenAIが直接提供するモデルやAPI機能を利用したい場合に適しています。

入力・出力がデフォルトではモデル学習に使われない点は両サービスに共通します。必要なモデル・機能、データの処理・保存条件、費用、既存環境との適合性を踏まえて選択しましょう。

関連記事：「OpenAI APIとは？」

参照：Foundryモデルのデータ、プライバシー、セキュリティ
参照：OpenAIの企業向けプライバシー方針

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

Azure OpenAI On Your Dataは、自社データを検索・参照し、その内容に基づく回答を生成するRAG機能として提供されてきました。しかし、現在は非推奨となっており、2026年10月14日に廃止予定です。新しいモデルへの対応追加も終了しています。

Microsoftは、既存のOn Your Dataを利用したシステムについて、Foundry Agent ServiceとFoundry IQを組み合わせた構成への移行を推奨しています。Foundry IQで企業データを検索・参照し、その情報をもとにエージェントが回答する構成です。

すでに利用している場合は、接続先のデータソース、検索設定、アクセス権限、アプリケーションからの呼び出し方法を確認し、移行後の回答品質や動作を検証したうえで切り替えを進めましょう。

関連記事：「Foundry Agent Serviceとは？メリット・始め方・AutoGPTとAgentGPTとの違いを徹底紹介！」

参照：Azure OpenAI On Your Dataの廃止予定と推奨される移行先（Microsoft Learn）

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。