Microsoft Foundry（旧：Azure AI 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

Microsoft Foundry（旧：Azure AI Foundry）は、単なるAI開発ツール群を超え、AIエージェントと生成AIアプリケーションのファクトリーとしての役割を担うフルスタックAIプラットフォームへと進化しています。

本記事では、Microsoft 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。

Azure AI Foundryは、現在「Microsoft Foundry」へ名称変更・統合されています。

関連記事：「AI開発に欠かせないプラットフォームを徹底解説」

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

AI開発会社をご自分で選びたい場合はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

Microsoft Foundryとは？

Microsoft Foundryは、Microsoftが提供するフルスタックの生成AIプラットフォームであり、AIアプリやエージェントの「設計・構築・運用」を一貫して支援する最新の統合基盤です。

従来のAzure AI Studio／Azure AI Foundryは、現在Microsoft Foundryへ統合され、モデル、エージェント、ツール、評価・監視などを一元的に扱える環境へ再編されています。

Microsoftは、Visual Studio Code、GitHub、Azureを組み合わせた「AIネイティブ開発体験」の提供を掲げており、Foundryはその中心に位置付けられています。

開発者は、RAGやマルチモーダルAI、マルチエージェントシステムなど高度なAI技術を活用したアプリケーションを、迅速かつ安全に構築できます。

さらに、クラウドだけでなくローカル（Foundry Local）やエッジ環境にも対応し、製造現場やオフライン環境でもAIを活用できる柔軟性も特徴です。企業はFoundryを通じて、コスト効率の高い導入、継続的な監視、責任あるAI運用までを包括的に実現可能です。

参考：Azure AI Foundry: Your AI App and agent factory

Microsoft Foundryに含まれる主要サービス

関連記事：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！

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

Microsoft Foundryでできること・機能

主要な機能は以下のとおりです。

モデルカタログ

Microsoft Foundryには「Foundry Models」が含まれており、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。

その中核機能の一つが、モデルの選定と活用に特化した「Microsoft Foundry Models」です。

Microsoft Foundry Modelsでは、OpenAI、Microsoft、Meta、Mistral AI、Cohere、DeepSeekなどが提供する多数の基盤モデルを探索・評価・カスタマイズ・デプロイできます。

例えば、OpenAI、Microsoft、Meta、Mistral AI、Cohere、DeepSeekなどが提供するモデルを用途に応じて選択できます。利用可能なモデルは随時更新されるため、導入時にはMicrosoft Foundryの最新モデルカタログを確認することが重要です。

参考：モデルカタログ

AIエージェントの設計・展開・連携を支援する「Agent Service」

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が統合されており、エンタープライズ向けの本格導入が可能です。

Microsoft 365や外部API、MCPサーバー、各種業務システムなどと連携でき、AIエージェントを既存業務へ組み込むことが可能です。

さらに、複数のエージェントが連携し、タスクを分担・連携して複雑な業務を処理するマルチエージェントオーケストレーション機能にも対応し、サプライチェーンや財務承認など、現実のビジネスプロセスに即した柔軟な自動化が実現できます。

また、外部ツールやデータソースとの接続ではModel Context Protocol（MCP）などの標準仕様を利用でき、エージェント間の連携ではAgent-to-Agent（A2A）などのプロトコルも活用できます。

Observability機能

開発中から本番運用までのエージェント動作を可視化する「Foundry Observability」機能が提供されています。

エージェントごとのレイテンシ、トークン消費量、応答内容、ツール使用履歴などをトレースログとして取得でき、開発の最適化や異常検知に役立ちます。

また、GitHubやAzure DevOpsとの連携によりCI/CDパイプライン内でのテストやガードレール設定も可能となり、継続的な品質保証が行えます。

Foundry Localによるエッジ・オフライン対応

「Foundry Local」は、クラウド接続なしでもWindowsやMac上でAIモデル・エージェントを実行できるランタイム環境です。

工場現場や電波の届かない地域でのAI利用を可能にし、データのローカル保持や帯域コストの削減にも貢献します。

また、Azure Arcを活用した環境と組み合わせることで、オンプレミスや分散環境に配置したAIワークロードを統合的に管理する構成も可能です。

責任あるAIとセキュリティ対策

Microsoft Foundryでは、Agent Evaluatorsによりエージェントのユーザー意図逸脱やツール誤使用を自動検出し、AI Red Teaming Agentが脆弱性やバイアスの事前検出を行います。

また、「Spotlighting」機能により、プロンプトインジェクション対策が強化され、敏感な情報（PIIなど）の漏洩を防止する強力なガードレールもあります。

Microsoft Defender for Cloudによるセキュリティイベント監視や、Credo AI、Saidot、Purviewとの統合によるモデル評価・規制遵守の可視化も可能です。

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。Microsoft FoundryのFoundry Toolsを活用することで、音声、翻訳、言語処理、Document IntelligenceなどのAI機能を短時間でアプリケーションへ組み込めます。

ビジュアル開発ツール

Microsoft Foundryには、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。Microsoft Foundryは、単なる開発環境を超え、AIが開発の各工程をリードするAI駆動開発のハブとして進化しています。

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

Microsoft Foundryで開発した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、複数の環境で運用する構成にも対応しており、用途に応じた柔軟なデプロイが可能です。

これらの機能により、Microsoft 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。

関連記事：「AI駆動開発ツール10選徹底比較！タイプ・社内リソース・ビジネス課題から選ぶ方法をわかりやすく解説」

Microsoft Foundry導入の流れ

Microsoft Foundryを導入する際は、利用目的や対象業務を明確にしたうえで、モデルの選定、評価、デプロイ、運用まで段階的に進めることが重要です。

以下では、代表的な導入の流れを6つのステップで解説します。

1.Azureアカウントの作成と初期設定

まず、AzureポータルからAzureアカウントを作成します。Azure無料アカウントでは、条件に応じて一定額の無料クレジットが提供される場合があります。最新の提供条件はMicrosoft Azure公式サイトで確認してください。

その後、Microsoft Foundryで必要なプロジェクトやAzureリソースを作成し、開発に必要な権限、ネットワーク、ストレージなどの環境を準備します。

企業で利用する場合は、開発を始める前にアクセス権限やデータの取り扱いルール、利用できるモデルなどを整理しておくことも重要です。

2.プロジェクトの作成と利用目的の整理

Microsoft Foundryでプロジェクトを作成し、どのようなAIアプリケーションやAIエージェントを開発するのかを明確にします。

例えば、以下のような利用目的が考えられます。

• 社内文書を参照する生成AIチャットボット
• 問い合わせ対応を自動化するAIエージェント
• 文章の生成・要約・分類を行う業務支援システム
• 画像や文書を解析するマルチモーダルAI

利用目的を明確にしたうえで、必要なデータ、外部システムとの連携、セキュリティ要件、評価指標などを整理します。

3.モデルの選択と必要に応じたカスタマイズ

Microsoft Foundry Modelsから、用途に適した基盤モデルを選択します。

Microsoft Foundryでは、OpenAI、Microsoft、Meta、Mistral AI、Cohere、DeepSeekなど、複数のプロバイダーが提供するモデルを比較・評価できます。

モデルを選ぶ際は、以下のような観点を確認します。

• 回答精度や推論性能
• 入力・出力できるデータの種類
• コンテキスト長
• 応答速度
• 利用料金
• 利用可能なリージョン
• ファインチューニングなどのカスタマイズ対応

必要に応じて、RAGによる自社データの参照や、対応モデルのファインチューニングなどを行い、業務要件に合わせて調整します。

4.テストと評価

モデルやAIアプリケーションを構築したら、本番導入前にテストと評価を行います。

生成AIの場合は、単純な正解率だけでなく、回答の正確性、関連性、安全性、応答速度、コストなど、複数の観点から評価することが重要です。

AIエージェントを利用する場合は、回答内容だけでなく、ツールの選択や実行結果、タスクの完遂率なども確認します。

また、実際の業務で想定される質問や入力データを用いたテストケースを準備し、期待する品質を満たしているか検証します。

5.本番環境へのデプロイとシステム連携

テストで必要な品質を確認できたら、本番環境へデプロイします。

Microsoft Foundryで利用するモデルやAI機能はAPIを通じて既存のWebサービス、業務システム、社内アプリケーションなどへ組み込むことができます。

また、AIエージェントを利用する場合は、Microsoft 365、外部API、MCPサーバー、社内データベースなど必要なツールやデータソースと連携させます。

本番導入時には、IAMやアクセス権限、ネットワーク、機密情報の取り扱い、ログ管理などのセキュリティ設定についても確認する必要があります。

6.監視と継続的な改善

AIアプリケーションはデプロイして終わりではなく、運用開始後も継続的に監視・改善することが重要です。

Microsoft FoundryのObservability機能やAzure Monitor、Application Insightsなどを活用し、以下のような項目を確認します。

• 応答内容や回答品質
• レイテンシ
• トークン消費量や利用コスト
• エラーの発生状況
• ツールやAPIの利用状況
• ユーザーからのフィードバック

運用データをもとに、モデルやプロンプト、RAGで参照するデータ、エージェントのツール構成などを継続的に見直します。

また、利用可能なモデルやMicrosoft Foundryの機能は随時更新されるため、新しいモデルや機能への切り替えも含めて定期的に構成を見直すことが重要です。

詳細な導入方法は、Microsoft公式ドキュメントをご確認ください。

これらのステップを通じて、企業はMicrosoft Foundryを活用したAIアプリケーションやAIエージェントを、検証から本番運用まで段階的に導入できます。

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

Microsoft Foundry導入のメリットと注意点

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。ここでは、導入のメリットについて詳しく解説します。

高度なAIモデルを簡単に利用できる利便性

Microsoft Foundryでは、多数の事前学習済み基盤モデルをモデルカタログから探索・利用できます。

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、OpenAIが提供するGPTシリーズや画像生成モデルなども活用できるため、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

Microsoft 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。

Microsoft Foundry導入の注意点

導入成功するためには、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、注意点について詳しく解説します。

コストや運用に関する考慮事項

Microsoft 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。

例えば、Microsoft 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

Microsoft 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、Microsoft Foundryの利点を最大限に活用できます。

Microsoft Foundryについてよくある質問まとめ

まとめ

Microsoft 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、Microsoft 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。