Microsoft Foundry for AI

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注

詳細については、「 テキストと画像 」タブを参照してください。

Microsoft Foundry は、AI アプリケーションとエージェントを構築、デプロイ、管理するための、統合されたエンタープライズ レベルのサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) です。 モデル、エージェント オーケストレーション、監視、ガバナンス ツールを 1 つのプラットフォームに統合し、運用レベルのインフラストラクチャとセキュリティを提供します。

Foundry は、さまざまなモデルから選択し、それらの モデルを使用して エージェントを構築し、それらのエージェントを ツールに接続し、データ ソースの集中接続ポイントである Foundry IQ を使用して 知識 を統合する機能など、開発者向けの強力な機能を提供します。

モデル、ツール、エージェント、ツール、ナレッジのアイコンを含む Foundry 内の要素のスクリーンショット。

Models

Foundry では、統合 モデル カタログから直接、豊富なファースト パーティ、サード パーティ、オープンソースのオプションなど、何千ものモデルがサポートされています。 開発者は、Azure ホスティングされている OpenAI モデル、例えば最新の GPT-5 ファミリー (GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano、GPT-5-chat/5.2-chat) を、広範なマルチモーダルおよび推論能力と共に利用できます。また、Anthropic (Claude Opus 4.6/4.5 や Sonnet)、Mistral、Cohere、Meta LLaMA、DeepSeek、xAI の Grok、Black Forest Labs、および企業向けに管理された Hugging Face モデルなどのスペシャリスト モデルも使用可能です。

ユーザーは、大規模な基盤モデルから軽量のドメイン固有のバリアントまで、何千ものモデルを参照し、組み込みのランキングとプレイグラウンドを使用してそれらを評価し、Foundry で直接デプロイを管理できます。 完全なライフサイクルサポートにより、リージョンごとのデプロイ、カスタマイズ可能なデプロイの種類 (標準、プロビジョニング、バッチ)、バージョン管理、および責任ある AI とコンテンツの安全性によるガバナンス サポートが可能になります。

Agents

Microsoft Foundry の中核となるのは、開発者が Foundry プロジェクト内でインテリジェントでタスク指向のエージェントを直接構築できるエージェントファーストのアプローチです。 これらのエージェントは、プラットフォームの組み込みオーケストレーションを使用して、入力の推論、ツールの呼び出し、データの操作、ワークフローの自動化を行うことができます。 Foundry は、メッセージ スレッド、ツールの実行、安全制御、監視など、基になる調整を処理するため、開発者はエージェントの目標と機能の設計に集中できます。 チームは、低コードワークフローまたはコード優先ワークフローを使用して、ドキュメント、データセット、検索インデックス、外部システムへの接続 (Azure Functions や Microsoft Fabric などの統合など) などのプロジェクト リソースを操作するマルチエージェント システムを作成できます。

Tools

Foundry には、音声、ビジョン、言語、ドキュメント インテリジェンスなど、包括的な Azure サービススイートが用意されています。 これらの Foundry Tools は、簡単に実装できる方法で Web またはモバイル アプリケーションに組み込むことができる AI 機能を提供します。 個別に、または一緒に使用してアプリケーションに AI 機能を追加できる 12 を超えるさまざまなサービスがあります。 たとえば、Azure Vision を使用して画像を分析し、Azure Language を使用してテキストを要約したり、情報を分類したり、キー フレーズを抽出したり、Azure Speech を使用して音声をテキストに変換したり、テキストを音声に変換したりできます。

知識

Foundry IQ は、組織独自のデータを使用してエージェントに正確で根拠のある回答を提供する、アクセス許可に対応したマルチソースナレッジレイヤーを提供します。 これにより、Azure Blob Storage、SharePoint、OneLake、パブリック Web データなどの内部および外部のナレッジ ソースで構成される構成可能なナレッジ ベースを作成し、インデックス作成、ドキュメント チャンク、ベクター埋め込み、メタデータ抽出を自動的に処理できます。 エージェントがナレッジ ベースにクエリを実行すると、Foundry IQ はエージェント検索を使用して質問をサブクエリに分割し、複数のソースを並列で検索し、関連する引用に基づく情報を返しながら、ユーザーのアクセス許可と Microsoft Purview 秘密度ラベルを適用します。 これにより、エージェントは信頼できる最新のコンテンツから引き出し、ユーザーが表示する権限を持つ情報のみを返すことができます。これにより、エンタープライズ AI ワークフローの信頼性の高い知識基盤が提供されます。

AI ソリューションの資産は、プロジェクト内に編成されます。 各プロジェクトは Foundry リソース内に含まれており、モデル ホスティングと、アプリとエージェントが Azure で必要とするサービスを提供します。

Foundry リソースとプロジェクト

Foundry の使用を開始するには、Foundry リソースを作成する必要があります。 Foundry リソースでは、モデルホスティングと、アプリとエージェントに必要なサービスが提供されます。 Foundry リソースは、Azure portal、Foundry ポータル、またはスクリプトを使用してプログラムで作成できます。

Foundry リソースは、プラットフォーム機能を提供する Azure リソース です。 Foundry リソースは、次へのアクセスを提供します。

  • モデル (Microsoft、パートナー、OpenAI 互換)
  • Foundry のエージェント サービス
  • デプロイ ガバナンス
  • 監視と可観測性
  • セキュリティの境界
  • クォータと運用制御

Foundry プロジェクトは、AI アプリ、エージェント、評価を構築するそのリソース内のワークスペースです。 Foundry プロジェクトを使ってビルドや管理ができます。

  • Agents
  • 評価
  • ファイルとデータセット
  • ベクトル インデックス
  • フロー (AI ロジック)
  • 接続
  • プロジェクト固有の設定

1 つのチームまたは部門に対して 1 つの Foundry リソースがあり、その中に多くの Foundry プロジェクトがあり、それぞれが個別の AI ユース ケースに重点を置いている場合があります。

Foundry ポータル

Foundry ポータルには、AI ソリューションを開発、テスト、運用するための最新の Web ベースのインターフェイスが用意されています。 ここでは、モデル、エージェント、その他の資産を操作する際に多くの時間を費やします。

Foundry メイン ページのスクリーンショット。

注

Foundry ポータルには、 クラシック ユーザー インターフェイス (UI) と 新しい ユーザー インターフェイスがあります。 この 2 つでは、ユーザーに少し異なるエクスペリエンスが提供されます。 シンプルさと強力で安全なツールを組み合わせたシームレスなエクスペリエンスを実現する 新しい ポータルを選択して、マルチエージェント アプリケーションを構築、管理、拡張します。 Foundry プロジェクトのみがここに表示されます。他のすべてのリソースの種類には クラシック を使用します。 ユーザーは、必要に応じてクラシック インターフェイスと新しいインターフェイスを切り替えることができます。

新しい Foundry ポータルでは、モデルとツールの検出、エージェントの構築、それらのエージェントの操作の管理などを行うことができます。 いつでも、 Ask AI エージェント ヘルパーに関するヘルプを取得できます。 Ask AI エクスペリエンスでは、特殊なサブエージェントを使用して質問に回答し、Microsoft Foundry 全体のタスクを支援します。 ドキュメントの説明、モデル カタログ機能の説明、問題のトラブルシューティング、モデルのデプロイ、クォータ、操作の管理を行うことができます。 また、モデルの比較と分析、監視ダッシュボードの解釈、言語モデルとエージェントのエンドツーエンドの評価ワークフローもサポートします。

エージェント ヘルパーが開いている Foundry Docs ページのスクリーンショット。

アプリケーション開発に Foundry ポータルを使用する

Azure でアプリケーションを構築する場合、Foundry は開発用の強力で汎用性の高いプラットフォームを提供します。 アプリケーションの一般的な名前 (AI 機能がある場合とない場合があります) は 、クライアント アプリケーションです。 クライアント アプリケーションとは、ユーザーがデバイス (電話、ノート PC、ブラウザーなど) で操作し、サーバーに要求を送信して結果を表示するプログラムです。

Foundry ポータルを使用して AI アプリケーションを開発する場合は、次のワークフローを検討してください。

  1. Azure サブスクリプションを使用して Foundry ポータルにサインインし、Foundry プロジェクトを作成します。
  2. Foundry で、モデル カタログからモデルを選択してデプロイします。 選択したモデルのスクリーンショット。
  3. Foundry で、プレイグラウンドでモデルを試します。 Playground を使用すると、プロンプトの記述、モデルの応答のテスト、パラメーターの構成を行うことができます。 Foundry プレイグラウンドでのモデルのスクリーンショット。
  4. 独自のクライアント アプリケーションで構成済みのモデルを使用します。

AI クライアント アプリケーションは、モデル、データ、およびアプリケーション ロジックを利用して、結果を処理して返します。 アプリ ロジックは、要求をモデルに送信し、応答を受け取り、結果を処理して変換するコードまたはワークフローです。 プロセス全体は、 クライアントとサーバーの 対話と呼ばれます。 クライアント/サーバー システムは、ユーザーが AI システムと対話する方法、要求の処理方法、結果の配信方法の基礎を提供します。

クライアントの責任:

  1. UI または CLI を表示する
  2. ユーザー入力 (テキスト、音声、画像) を収集する
  3. 入力をプロンプトまたは API 要求に書式設定する
  4. サーバーに要求を送信する (モデル エンドポイント)
  5. 返された出力を表示する

クライアントは、 サーバーまたは バックエンドによってホストされる結果のモデルを要求します。 Foundry では、サーバーは モデルのデプロイです。

サーバーの責任:

  1. プロンプトを受信する
  2. モデルで推論を実行する
  3. システム命令、安全性、コンテキストなどを適用する
  4. 生成された出力 (テキスト、画像、オーディオ、構造化 JSON など) を返します。

次に、クライアントが Foundry モデルに接続する方法と Foundry エンドポイントの使用方法を見てみましょう。