Azure OpenAI Serviceを完全ガイド！導入手順から料金までまるっと解説

「Azure OpenAI Serviceって何ができるの？使い方がよくわからない…」
そんな疑問や不安を抱えて検索している方も多いのではないでしょうか。
本記事では、Azure OpenAI Serviceの特徴やできること、導入手順までを初心者にもわかりやすく解説します。
AIに興味がある方、仕事で活用してみたい方、転職やスキルアップを目指す方にもおすすめの内容です。

Azure OpenAI Serviceとは？わかりやすく解説
Azure OpenAI Serviceを使ってできることは？
Azure OpenAI Serviceの構成要素（アーキテクチャ）
モニタリングと管理機能
Azure OpenAI Serviceを使うとき料金は発生する？
Azure OpenAI Serviceに似ているAzureサービスとの違い
Azure OpenAI Serviceをデプロイして使用する手順を解説
Azure OpenAI Serviceを使用する際の注意点
まとめ

Azure OpenAI Serviceとは？わかりやすく解説

最近よく耳にする「ChatGPT」や「AIによる自動文章生成」。これらの最新AI技術を、ビジネスでも手軽に使えるようにしてくれるのが 「Azure OpenAI Service」 です。

簡単に言うと、「Azure OpenAI Service」は、Microsoftが提供しているクラウドサービス（Azure）の中で、ChatGPTを開発した「OpenAI」の技術を使えるようにしてくれる仕組みです。

難しいAIを、もっと身近に

これまでAIを使うには、専門的な知識やプログラミングスキルが必要でした。でも、Azure OpenAI Serviceを使えば、高度なAI機能をかんたんに自分のアプリや仕事に取り入れることができます。

たとえば、「お客様対応のチャットボットを作りたい」「大量の文章を自動で要約したい」「自然な文章を自動で作成したい」といった場面で、Azure OpenAI Serviceが力を発揮します。

気軽になった一方で、セキュリティやプライバシー保護にも配慮されているので、企業や公的機関でも安心して使えるようになっています。

つまり、Azure OpenAI Serviceは、「安心・安全に最先端AIを使いたい」人のためのサービスなんです。

Azure OpenAI Serviceを使ってできることは？

Azure OpenAI Serviceは、単に「AIを使える」というだけではありません。
文章作成、画像生成、会話対応など、さまざまなビジネスシーンで実用的なソリューションを提供してくれるツールです。
ここでは、Azure OpenAI Serviceを活用することで具体的にどのようなことが可能になるのか、初心者にもわかりやすく紹介していきます。

1. チャットボットやFAQの自動化

もっともよく利用されているのが、カスタマーサポートの自動化です。
Azure OpenAI Serviceを使えば、自然な言葉でやり取りできるAIチャットボットを構築することが可能です。

たとえば、よくある質問（FAQ）への自動応答や、ユーザーの要望を的確に理解したうえで最適な回答を返す仕組みが、短期間で構築できます。
これにより、サポート担当者の負担を軽減し、24時間365日の対応体制を実現する企業も増えています。

2. 文章の自動生成・要約

Azure OpenAI ServiceのAIモデルは、自然な日本語を使った文章生成が得意です。
ニュース記事、商品説明文、レポート、メール文面など、さまざまな種類の文章を自動で作成できます。

また、長い文章や報告書を簡潔に要約することも可能です。
これにより、資料の読み込みにかかる時間を短縮し、業務の効率化にもつながります。

3. プログラムコードの生成や補助

プログラミングに不慣れな方でも、AIの力を借りてコードを書いたり修正したりすることができます。
Azure OpenAI Serviceに搭載されているモデルは、さまざまな言語のコードを理解しており、「こういう機能がほしい」と自然な言葉で伝えるだけで、適切なコードを生成してくれます。

特に開発現場では、エンジニアの生産性を大きく高めるツールとして注目されています。

4. 画像の自動生成

テキストから画像を生成できる「DALL·E」モデルを使えば、広告素材やアイデアスケッチのような画像を即座に作成することが可能です。

たとえば「青空の下で本を読む子ども」と入力するだけで、そのイメージをもとにした画像が自動で生成されます。
これにより、デザイン業務の初期段階やプレゼン資料のビジュアル強化にも役立てることができます。

5. 音声の文字起こし

会議の録音音声や動画のセリフを、自動でテキストに変換する機能も利用できます。
これは「Whisper」という音声認識モデルを使うことで実現しており、多言語にも対応しているため、グローバルな業務環境にも適応可能です。

議事録作成や字幕作成の手間を大きく減らすことができ、業務の効率化に直結する使い方のひとつです。

6. 高度な検索やデータ整理

Azure OpenAI Serviceには、「Embeddings」という技術も含まれており、意味の近い情報同士を結びつけることができます。
これを活用すれば、社内ドキュメントの検索精度を向上させたり、FAQの回答をより正確に導き出したりすることが可能です。

単純なキーワード検索では見つからなかった情報も、AIが文脈を理解して的確に拾い上げてくれる点が特長です。

アイデア次第で活用方法は無限大

Azure OpenAI Serviceは、文章・画像・音声・検索など多方面での活用が可能であり、業種や職種を問わず導入の可能性があります。
定型業務の自動化や業務スピードの向上だけでなく、新たな価値を生み出すイノベーションの土台としても注目されています。

「難しそう」と感じるかもしれませんが、実際には身近な業務の中で手軽に使えるユースケースが多く存在します。まずは小さな業務から、Azure OpenAI Serviceの導入を検討してみましょう。

Azure OpenAI Serviceの構成要素（アーキテクチャ）

「Azure OpenAI Serviceって、どうやって動いているの？」
「仕組みが知りたいけど、難しそう…」
そんな方のために、Azure OpenAI Serviceの構成要素をわかりやすく解説していきます。

Azure OpenAI Serviceがどんな仕組みで動いているのか、詳しく見ていきましょう。

OpenAIのAIモデル

まず中心になるのが、OpenAIが開発した「AIモデル」です。
これには有名な GPT-4 や GPT-3.5、画像生成の DALL·E、音声を文字に変える Whisper などが含まれています。

これらのAIモデルが、まさにAzure OpenAI Serviceの“頭脳”にあたります。大量の文章や画像、音声データを学習しており、自然な対話やコンテンツ作成をこなせるのが特徴です。

Azureのクラウド基盤（インフラ）

AIモデルは単体では動きません。そこで必要なのが、Microsoftが提供するクラウドサービス「Azure」です。
Azureは、AIを動かすための計算能力や大量のデータの保存場所を提供してくれる存在です。

たとえば、重たい処理をこなすAIモデルも、Azureの強力なサーバー上で動いてくれるおかげで、私たちはパソコンやスマホからも容易に使うことができます。

API

3つ目の構成要素は、「API（エーピーアイ）」と呼ばれる仕組みです。
聞き慣れない言葉かもしれませんが、これはアプリケーションやシステムとAIをつなぐ「橋渡し」のような役割を果たすものです。わかりやすく言えば、異なるソフト同士を連携させるための“接続口”のような存在です。

たとえば、企業が自社のチャットボットにAzure OpenAI ServiceのAI機能を組み込みたい場合、このAPIを通じてAIとアプリを連携させることができます。
このように、APIの仕組みを活用することで、高度なAI機能を自社のサービスにスムーズに組み込める環境が整います。

モニタリングと管理機能

AIを活用する際には、「どのくらい使ったのか」「どれだけのコストが発生しているのか」といった利用状況を正確に把握することが重要です。
Azure OpenAI Serviceには、こうした情報をリアルタイムで把握できるモニタリング機能や、各種設定を管理できる機能が標準で備わっています。

これにより、管理者は利用状況や費用の推移を可視化し、運用効率を高めながら無駄なコストを削減する判断が可能となります。特に大規模な環境でAIを導入する企業にとっては、この「見える化」は欠かせない要素といえるでしょう。

Azure OpenAI Serviceで利用可能なモデルは？

Azure OpenAI Serviceでは、文章生成や会話、画像生成、音声認識など、さまざまなAI技術を実現する高度なAIモデルが利用できます。これらのモデルはすべて、OpenAI社が開発した最先端の技術に基づいており、それをMicrosoftのクラウドサービス「Azure」上で、安全かつ柔軟に活用できるようにしたものです。

ここでは、Azure OpenAI Serviceで現在利用可能な主なモデルについて、用途や特徴とあわせて紹介していきます。

GPTシリーズ（文章生成・会話AI）

もっとも代表的なのが、「GPT」と呼ばれるシリーズのモデルです。
このモデルは、質問への回答、文章の要約、メールの自動作成、プログラムのコード生成など、人間のような自然な文章を作成できるAIとして知られています。

現在Azure OpenAI Serviceでは、以下のようなGPTモデルが利用可能です。

GPT-3.5 Turbo：高速かつコスト効率に優れたモデル。日常的な業務サポートやチャットボットなどに適しています。
GPT-4：より高い精度と理解力を備えたモデル。複雑な文章生成や意思決定支援など、より高度なタスクに対応可能です。
GPT-4 Turbo：GPT-4の改良版で、応答速度とコストのバランスに優れています。ビジネスユースでも非常に人気があります。

これらのモデルは、ユーザーの指示に応じて柔軟に応答するため、カスタマーサポートやレポート作成の自動化など、幅広い業務に活用されています。

DALL·E（画像生成）

テキストから画像を自動で生成するAIモデル「DALL·E」も、Azure OpenAI Serviceで利用可能です。
たとえば「青空の下でランニングする猫」といったような言葉から、まるでイラストレーターが描いたような画像を自動生成することができます。

この技術は、広告やコンテンツ制作、プロトタイピングなど、ビジュアル表現が求められる分野で大きな注目を集めています。

Whisper（音声認識）

音声をテキストに変換するAIモデル「Whisper（ウィスパー）」も利用可能です。
このモデルは、音声ファイルを読み取り、自動的に文字起こしを行うことができるため、議事録作成や字幕生成、音声コマンドの認識などに活用されています。

複数の言語に対応しており、外国語の音声をテキスト化する用途にも適しています。

Embeddings（意味の理解と検索）

もうひとつ注目したいのが、「Embeddings（エンベディング）」というモデルです。
これは単語や文章の意味を数学的に表現し、「似た意味の文章を見つける」「質問と答えを関連付ける」といった用途で使われます。

たとえば社内ドキュメント検索の精度を高めたり、FAQの自動応答をより的確にするなど、情報の関連付けを支援する機能として活躍しています。

今後も進化し続けるモデル群

Azure OpenAI Serviceでは、上記のようなモデルが継続的にアップデートされており、常に最新のAI技術を取り入れた形で利用できることも大きな魅力です。
また、用途に応じて異なるモデルを柔軟に選べるため、企業ごとのニーズに合ったAI活用が可能となっています。

Azure OpenAI Serviceを使うとき料金は発生する？

Azure OpenAI Serviceを利用する際、多くの方がまず気になるのが「使うたびに料金が発生するのか？」という点ではないでしょうか。結論から言えば、Azure OpenAI Serviceは基本的に有料のサービスです。

ただし、従量課金制であるため、使った分だけ課金される仕組みとなっており、明確な料金体系に基づいて運用することが可能です。

利用ごとに課金される「従量課金制」

Azure OpenAI Serviceでは、使用するAIモデル（例：GPT-4、GPT-3.5など）に応じて、処理された「トークン数」に基づいて料金が発生します。
トークンとは、AIがテキストを読み取って処理する際の単位で、たとえば英語で「ChatGPT is amazing」という文章はおよそ5トークンに該当します。日本語でも、1文あたり数トークンから十数トークン程度が使われることが一般的です。

たとえば、以下のような料金が設定されています（モデルや時期により変動あり）：

GPT-3.5 Turbo：1,000トークンあたり約0.002ドル～0.004ドル
GPT-4：より高精度なモデルで、料金もやや高めに設定されています

つまり、どのモデルを、どのくらいのボリュームで使用したかによってコストが決まるということになります。

無料枠や試用の有無について

初めてAzureを利用するユーザーには、一定の無料クレジット（例：200ドル相当）が付与される場合があります。ただし、これには利用期限や対象サービスの制限があるため、Azure OpenAI Serviceに必ず適用されるとは限りません。事前に公式サイトで条件を確認しておくことをおすすめします。

また、商用利用を希望する場合は、事前の申請が必要になるケースもあるため、早めの準備が安心です。

料金が発生するタイミングと注意点

Azure OpenAI Serviceでは、以下のような操作に対して料金が発生します：

モデルにテキストを送信して処理させたとき（プロンプト入力）
モデルが返答や出力を生成したとき（レスポンス出力）
一部のモデルでは、モデル自体のデプロイにかかるコスト

つまり、単にリソースを作成しただけでは料金は発生しませんが、実際にAPIを呼び出したり、データを送受信した段階で課金が始まる仕組みです。

Azure OpenAI Serviceに似ているAzureサービスとの違い

Azure OpenAI Serviceは、自然な文章生成やチャットボット開発など、生成AIを使ったソリューションに非常に適したサービスですが、Microsoft Azureには他にもAI関連のサービスが複数あり、「何がどう違うのか分かりにくい」と感じる方も少なくありません。

ここでは、特に混同されやすい「Azure AI Foundry」や「Azure Machine Learning」など、関連サービスとの違いをわかりやすく整理していきます。

Azure AI Foundryとの違い

Azure AI Foundry（アジュール・エーアイ・ファウンドリー）は、2024年に発表された比較的新しいサービスです。このサービスは、企業が独自のAIモデルを開発・ファインチューニング・デプロイするための包括的な環境を提供します。

項目	Azure OpenAI Service	Azure AI Foundry
提供されるAIモデル	OpenAIのGPT、DALL·E、Whisperなど	オープンソースモデルや企業独自のカスタムモデル
主な用途	生成AIの活用（テキスト生成・チャットなど）	AIモデルの選定・評価・学習・運用までの全体支援
特徴	APIを通じて高性能なAIをすぐに使える	AI開発のライフサイクルを一元管理できる統合環境
技術レベルの必要性	比較的低い（ノーコード/ローコードでも可能）	中〜上級者向け（MLやデータエンジニアリングの知識）

Azure OpenAI Serviceは「すでに用意されたAIをすぐに使いたい」人向け、
一方でAzure AI Foundryは「AIそのものを設計・開発・管理したい」企業向けのサービスといえます。

Azure Machine Learningとの違い

Azure Machine Learning（Azure ML）は、名前の通り、機械学習モデルの開発・トレーニング・デプロイを支援するプラットフォームです。データサイエンティストやエンジニアが、独自に構築したモデルを実験・評価しながら本番運用にまでつなげるために使用されます。

項目	Azure OpenAI Service	Azure Machine Learning
モデルの利用	OpenAI提供の事前学習済みモデルを利用	独自に構築・学習させたモデルを使用
学習フェーズの有無	基本的に不要（ファインチューニングは可能）	必須。データを用意して学習プロセスを構築
コーディングの必要性	低め（API経由で簡単に使える）	高め（Python、MLフレームワークの知識が必要）
主な対象者	ビジネスユーザー、開発者	データサイエンティスト、研究者、MLエンジニア

Azure OpenAI Serviceは「すでに完成されたAIを利用する」ためのサービス、
Azure Machine Learningは「ゼロからAIモデルを作り上げる」ためのプラットフォームです。

その他の混同しやすいAzureサービス

Azure Cognitive Services

Azure Cognitive Servicesは、視覚、音声、翻訳、感情分析など、特定用途に特化したAI機能をAPI経由で提供するサービス群です。

たとえば、画像内の顔を検出したり、感情を分析したりする機能がワンパッケージで提供されており、非エンジニアでも扱いやすい点が魅力です。
Azure OpenAI Serviceとの大きな違いは、生成AI（文章を「作る」AI）ではなく、認識系AI（文章や画像を「理解する」AI）である点にあります。

Microsoft Copilot（統合されたAI機能）

Microsoft 365 CopilotやDynamics 365 Copilotなどに搭載されているAI機能も、Azure OpenAI Serviceとよく混同されますが、これらは既存の業務アプリにAIを組み込んだ「製品レベルのソリューション」です。
Azure OpenAI Serviceは、開発者が自社システムやアプリにAIを組み込むための基盤であり、Copilotはそれを応用した「完成品」に近い位置づけです。

Azure OpenAI Serviceをデプロイして使用する手順を解説

Azure OpenAI Serviceは、Microsoft Azure上で提供される生成AIサービスで、ChatGPTなどの強力なAIモデルを自社アプリやシステムに組み込むことができます。
ここでは、実際にAzure OpenAI Serviceを使い始めるための基本的な手順を、初心者の方にもわかりやすく解説します。

ステップ1：Azureアカウントを作成する

まず最初に、Microsoft Azureのアカウントを作成する必要があります。
すでにビジネス用のMicrosoftアカウントをお持ちの場合は、それを使ってサインインできます。まだアカウントを持っていない場合は、Azureの公式サイトから簡単に無料登録が可能です。

登録時にはクレジットカードの情報が必要ですが、初回ユーザーには無料クレジット（例：200ドル分）が付与される場合もあるため、試用目的でも安心して始められます。

ステップ2：Azure OpenAI Serviceの使用申請を行う

Azure OpenAI Serviceは、すぐに使えるわけではありません。
Microsoft側のポリシーに基づき、サービス利用のための申請・承認プロセスが必要です。

以下の手順で申請を進めます：

Azureポータルにログイン
「Azure OpenAI Service」ページを開く
利用申請フォームに必要事項を入力（主な利用目的など）
審査・承認を待つ（通常、数営業日〜1週間程度）

このステップは、サービスの悪用を防ぐための措置であり、ビジネス利用を前提としている場合は、正確かつ具体的な利用目的を記載することが重要です。

ステップ3：リソースを作成する（サービスの準備）

申請が承認されたら、次は実際にAzure上にAzure OpenAI Serviceのリソースを作成します。

Azureポータルで「+ リソースの作成」を選択
「Azure OpenAI」を検索して選択
必要項目を入力：
- サブスクリプション（課金プラン）
- リソースグループ（まとめる単位）
- 地域（リージョン）
- リソース名　など
作成ボタンを押すと、数分でリソースが用意されます

この操作はすべてブラウザ上で行え、特別なソフトウェアは不要です。

ステップ4：AIモデルをデプロイする

Azure OpenAI Serviceでは、事前に用意されたAIモデルを「デプロイ」することで、API経由で利用できるようになります。

作成したリソースに移動
「モデルのデプロイ」を選択
使用したいモデル（例：GPT-3.5、GPT-4）とバージョンを選ぶ
モデルにわかりやすい名前を設定
デプロイを実行

この設定を行うことで、自分専用のAIエンドポイントが作成され、APIで呼び出す準備が整います。

ステップ5：APIキーとエンドポイントを取得する

モデルをデプロイしたら、アプリやツールからAzure OpenAI Serviceを呼び出すために必要な情報を取得します。

エンドポイントURL：モデルにアクセスするためのアドレス
APIキー（キー1 / キー2）：セキュリティのための認証情報

これらの情報は、Azureポータルの「キーとエンドポイント」ページから確認可能です。
外部アプリケーションやPostmanなどのツールから、この情報を使ってAIを呼び出すことができます。

ステップ6：アプリケーションに組み込んで利用開始

準備が整ったら、実際に自社のシステムやアプリケーションにAzure OpenAI Serviceを組み込むことができます。
たとえば以下のような使い方が可能です。

チャットボットの回答エンジンとして使う
顧客対応の自動化
テキスト自動生成機能の追加
会話履歴の要約処理　など

開発には、PythonやJavaScript用のSDKが用意されており、APIの操作も比較的シンプルです。ノーコード・ローコードツールと連携すれば、非エンジニアでも活用の幅が広がります。

Azure OpenAI Serviceを使用する際の注意点

Azure OpenAI Serviceは、最先端のAI技術を手軽に活用できる非常に強力なサービスです。しかし、実際に運用する際には、いくつかの注意点や留意事項があります。これらをあらかじめ理解しておくことで、より安全かつ効果的にAzure OpenAI Serviceを活用できるようになります。

以下では、特に重要な注意点をわかりやすく整理してご紹介します。

生成内容の精査が必要

Azure OpenAI Serviceのモデルは非常に自然な文章を生成しますが、常に正確な情報を出力するとは限りません。事実誤認や不適切な表現が含まれる可能性もあるため、以下の対応が推奨されます。

人間によるレビュー・チェック体制を整える
重要な出力内容は検証プロセスを設ける
出力結果に対するガイドライン（フィルター）の設定

AIはあくまで支援ツールであり、「判断」や「責任」を持つのは人間であることを忘れずに運用することが大切です。

機密情報や個人情報の扱いに注意

Azure OpenAI Serviceはクラウド上で動作するため、扱うデータの内容にも十分な配慮が必要です。特に以下のような情報を送信する場合は、社内ポリシーや法令に従った取り扱いが求められます。

顧客の個人情報（氏名、メールアドレスなど）
医療・金融・法律など、機密性の高いデータ
社内限定の業務文書や設計情報

Microsoftはセキュリティやコンプライアンスに力を入れていますが、最終的な責任は利用者側にあるため、適切なデータ管理体制を構築しておく必要があります。

モデルやバージョンの違いに注意

Azure OpenAI Serviceでは、GPT-3.5やGPT-4など、複数のモデルが提供されていますが、モデルごとに性能・応答速度・料金などが異なります。

たとえば、GPT-4は高精度で多機能ですが、その分コストが高めで応答速度もやや遅い場合があります。一方で、GPT-3.5 Turboはコストパフォーマンスに優れており、日常的な処理には十分な性能を発揮します。

使用用途に応じて最適なモデルを選定することが、効率的かつ経済的な運用につながります。

6. 利用規約・制限事項の確認を忘れずに

Azure OpenAI Serviceには、利用者が守るべき利用規約や禁止事項が定められています。たとえば以下のような用途は禁止対象となっています。

差別的・暴力的・違法なコンテンツの生成
フェイクニュースや誤情報の大量拡散
プライバシーを侵害するような行為

これらに違反すると、サービスの停止やアカウント凍結のリスクもあるため、必ず事前に利用規約を確認し、適正な範囲で使用することが求められます。

まとめ

Azure OpenAI Serviceは、文章生成や自動応答など、実践的なAI活用を手軽に始められる強力なツールです。IT初心者でも基本的な使い方を理解すれば、業務の効率化や新しい価値創出に貢献できるスキルとなります。

AI技術への理解を深めることは、今後ますます需要が高まる分野でのキャリアアップや転職にも直結します。この機会に、Azure OpenAI Serviceを入り口に生成AIの世界に一歩踏み出し、将来の選択肢を広げてみてはいかがでしょうか。