Azure Managed Service Column ＜Azure運用コラム＞Azure AI Foundryとは？その機能や活用方法を解説

生成AIの活用を推進するMicrosoftの統合プラットフォーム

AI アプリケーションの開発には、モデルやツールの選定から開発・運用までの環境整備が求められ、これらは決して容易な作業ではありません。 Azure AI Foundry はそのような問題を解決する統合プラットフォームです。

本記事では Azure AI Foundry の機能やメリット、他クラウドサービスとの比較を通じてその特性を解説します。

1. Azure AI Foundryとは？

Azure AI Foundry は、 AI アプリケーションの設計から運用までを支援する統合プラットフォームです。多数の AI 機能とツールにより、エンタープライズ向けのアプリケーションを安全かつ柔軟に開発・展開できます。

開発プラットフォームであった Azure AI Studio に運用機能が統合され、2024 年 11 月に Azure AI Foundry へと進化を遂げました。

Azure AI Foundryの管理構成

開発作業をプロジェクトやハブという単位で整理し、 Management Center で一元管理することで効率的な開発を支援する仕組みとなっています。

以下にそれぞれの構成要素を解説します。

＜Azure AI Foundry アーキテクチャ＞

図版出典：Microsoft公式サイト

Azure AI Foundryの料金体系

Azure AI Foundry 自体は無料で利用可能です。 Azure OpenAI Service やモデルカタログなど Azure AI Foundry から利用するサービスは、それぞれの料金体系に基づいて課金されます。

例えばモデルを利用する場合、推論で使用されるトークンの数と、ファインチューニングに使用されるデータ量に基づいて料金が計算されます。

※参考：Azure AI Foundry の価格

2. Azure AI Foundryの主な機能とメリット

Azure AI Foundry の主な機能と、そのメリットを解説します。

1,800以上のAIモデルが利用可能「Azure AI Model Catalog」

豊富な AI モデルから目的に合ったものを検索・カスタマイズでき、開発作業を効率化できます。

テスト環境であるプレイグラウンドですぐに試せるので、目的のモデルを素早く確実に見つけられます。一部のモデルではホスト型ファインチューニング機能を用いることで、トレーニングデータを提供するだけでファインチューニングを実施できます。

AIエージェントの効率的な開発を支援「Azure AI Foundry Agent Service」

複雑な業務フローの自動化などを行える AI エージェントを開発するプラットフォームです。最新のモデルやツールを複数活用して自動化を支援するため、開発時間や人件費を削減できます。

柔軟なAI開発を実現する開発者向けツールキット「Azure AI Foundry SDK」

AI アプリケーションをコードベースで効率的に開発できるよう設計された包括的なツールキットです。Python 及び C# のライブラリを提供しており、 GitHub ・ Visual Studio ・ Copilot Studio などの主要な開発環境でも利用可能です。

様々なAzureサービスとの連携

Azure AI Foundry を 他の Azure サービスと連携することで活用の幅がさらに広がります。

Azure AI Search

高度な検索機能を提供する Azure AI Search との連携により検索拡張生成（ RAG ）を実現できます。RAG とは、生成 AI が独自データや最新情報の検索結果に基づいた回答を可能とする仕組みです。

Copilot Studio

独自の AI アシスタントをローコードで開発できる Copilot Studio を Azure AI Foundry と連携すると、モデルカタログへのアクセスや運用管理が容易になります。

Microsoft Fabric

データ分析の統合基盤である Microsoft Fabric との連携により、構造化・非構造化を含む多様なデータを活用した AI エージェントを構築し、データに基づく高度な意思決定を実現できます。

3. Azure AI Foundryの開発モデルケース

Azure AI Foundry にて各種 Azure サービスを利用することで、以下のような業務効率化を実現する機能を開発できます。

カスタマーサポートのAI化

顧客情報を活用した RAG ベースのチャットボットにより、 Web 上で顧客からの自然言語の質問に対し、履歴や FAQ に基づいた適切な回答を提供します。

＜利用サービス＞ ＜カスタマーサポートのAI化＞

社内ナレッジの検索・活用

トピックモデリング・キーフレーズ抽出・音声テキスト変換などを用いて社内に蓄積された膨大なデータを分析します。さらに分析結果を基に、チャット経由でユーザーの質問にリアルタイムで回答することで、雑多なデータから関係性やパターンを発見し、実用的な知見の導出を支援します。

＜利用サービス＞

コーディング支援・開発アシスト

例えば、レガシーコードのモダナイズ時、分析・変換・テストを AI で合理化し、変換の正確性を確保しつつ、システム最新化の時間と労力を削減できます。モダナイズにより最新技術との互換性も保たれ、企業の競争力を維持できます。

＜利用サービス＞

資料のドラフト作成やサマリー作成

企業内の情報から重要点を抽出し、 GPT-4 などのモデルを使ってコンプライアンスに配慮した資料を自動生成できます。会議内容の分析や、参加者の発言をリアルタイムに要約することも可能です。

＜利用サービス＞

4. Amazon Bedrock、Google Vertex AIとの比較

Azure AI Foundry と同じく AI アプリケーションの開発を支援する統合プラットフォームとして Amazon Bedrock と Google Vertex AI があります。

それぞれを以下の表にて比較します。

Azure AI Foundryの優位性

OpenAI 、 Meta 、 Mistral などの最新モデルやツールが豊富に揃っており、統合的に活用できます。 Azure の各種サービスとの連携が容易で高い柔軟性と機能性を持っています。Microsoft 365 と連携すれば、企業内の既存資産もスムーズに活用可能です。エンタープライズ用途に適したスケーラビリティや、企業の厳格なセキュリティ要件に対応できます。

5. まとめ

ここまで、 Azure AI Foundry の機能やメリット、 AI ソリューション開発のモデルケース、他サービスとの比較を紹介しました。

AI アプリケーションの設計から運用までを支援する Azure AI Foundry は、類似の他サービスと比較して多くの優れた点を持っています。導入により生成 AI 活用の大きな力となるでしょう。

導入にあたっては、Azure サービスについて様々なノウハウと実績を持つプロフェッショナルの支援を受けることもお勧めです。

Microsoft Azureを利用したシステムの設計・構築を代行します。お客様のご要件を実現する構成をご提案・実装いたします。

Tag： Azure AI Foundry

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