Azure 【Azure OpenAI②】リソース作成からモデルデプロイ・API/SDK呼び出しまで（最初のリクエスト）
Azure OpenAI が何者か分かったら、次は実際に動かす番です。ここでの手順はシンプルで、大きく「リソースを作る → モデルをデプロイする → 呼び出す」の3ステップ。この記事を読み終えると、curl や Python から GPT ...
AI・機械学習
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Azure 【Azure OpenAI①】Azure OpenAIとは？本家OpenAIとの違い・利用できるモデル・リージョンをやさしく解説
ChatGPT で使われている GPT を、業務システムに組み込みたい——そう考えたとき、選択肢は2つあります。本家 OpenAI の API を直接叩くか、Azure OpenAI Service を経由するか。同じ GPT でも、この2...
Azure 【Azure AI入門⑥】Azure AI Foundryの運用｜クォータ・監視・コスト最適化・本番デプロイ
いよいよ最終回です。モデルを選び、エージェント・RAG を作り、評価と安全性まで固めました。残るは「本番で安定して回し続ける」ための運用です。生成 AI は、放っておくと429（レート制限）で止まる・コストが青天井になる・どこが遅いか分から...
Azure 【Azure AI入門⑤】Azure AI Foundryの評価と責任あるAI｜品質の定量化とコンテンツフィルター
エージェントや RAG で「動くもの」ができると、つい本番に出したくなります。ですが、生成 AI で一番怖いのは「なんとなく動いているように見えて、実は間違った答えや危険な出力を返している」状態です。それを防ぐのが、応答を数字で採点する評価...
Azure 【Azure AI入門④】Azure AI FoundryのエージェントとRAG｜Agent Serviceと自社データ連携
ここまでで、モデルを呼んで応答を得るところまで来ました。でも、単発のチャットだけでは「賢いオウム」で止まってしまいます。実務で本当に欲しいのは、自分で必要なツールを使って作業を進める「エージェント」と、自社のデータに基づいて正確に答える「R...
Azure 【Azure AI入門③】Azure AI Foundryのモデルカタログとデプロイ｜サーバーレスAPIとSDK呼び出し
土台（リソース・認証・ネットワーク）が固まったら、いよいよ本題です。Azure AI Foundry の一番おいしい部分は、1900 を超えるモデルの中から用途に合ったものを選び、数クリックでデプロイして、アプリから呼び出せることにあります...
Azure 【Azure AI入門②】Azure AI Foundryのリソース・認証・閉域｜プロジェクト構成とPrivate Endpointで安全な土台を作る
Azure AI Foundry を「触ってみる」だけなら、ポータルでプロジェクトを作ってプレイグラウンドで遊べば十分です。ですが、チームや会社で本番運用するとなると、話は一気に変わります。「誰がアクセスできるのか（権限）」「APIキーをど...
Azure Codex / Claude Codeをチームで安全に使う｜Azure APIM + AI Foundryでレート制限（トークン上限）を設計する
「チームでCodexやClaude Codeを使い始めたら、ある日突然AIが応答しなくなった。調べたら、誰か1人が巨大なコードベースをまるごと投げていて、共有しているAzureのAIリソースが上限に張り付いていた——」。こんな“事故”は、A...
Azure 【Azure AI入門①】Azure AI Foundry / Azure OpenAIとは？用語を整理して全体像をつかむ
Azure AI Foundry・Azure OpenAI Service・旧Azure AI Studioの関係を初心者向けに整理。名前が変わっただけで中身は同じ系譜という全体像を、比較表と図で分かりやすく解説します。
Azure Azure AI Content Safetyとは？危険なコンテンツを自動検出してくれる仕組みと導入メリットを解説
Microsoftの「Azure AI Content Safety」の基礎から活用方法までを解説します。読者は、危険なコンテンツの自動検出やモデレーションの仕組みを理解し、Azure AI Content Safetyを使った安全なシステム設計の第一歩を踏み出せます。