Microsoft Foundryとは？料金と使い方をわかりやすく解説

AIを業務に取り入れたいけれど、開発の進め方や必要な環境がわからず迷っていませんか。

Microsoft Foundryは、AIアプリやエージェントの開発から本番運用までを1か所で行えるプラットフォームです。

1,900を超えるモデルから用途に合うものを選べて、自前の高価な設備も必要ありません。

試作から運用まで同じ環境で進められるため、開発のスピードを上げやすくなります。

この記事では、Microsoft Foundryの機能や使い方、料金体系までをわかりやすく解説します。

Microsoft Foundryとは？

Microsoft Foundryは、マイクロソフトが提供するAI開発の統合プラットフォームです。

もともとはAzure AI Foundryという名前で展開されていたサービスで、企業向けのAI開発基盤として進化を続けています。

生成AIを使ったアプリや、自律的に作業をこなすAIエージェントを、1つの環境で作って運用できます。

最大の特徴は、1,900以上のAIモデルの中から目的に合ったものを選んで使える点です。

モデルの選択から動作テスト、社内データとの連携、本番環境への展開、運用後の監視までを一貫して扱えます。

高性能なGPUなどの設備を自分でそろえる必要がなく、クラウド上の環境を使ってすぐに開発を始められるのも強みです。

専門のインフラを持たない企業でも、本格的なAI活用に踏み出しやすい仕組みが整っています。

Microsoft Foundryでできること

Microsoft Foundryは、AI開発に必要な機能をまとめて備えています。

モデルを選ぶところから、社内データを使った回答の精度向上、運用後の管理まで幅広く対応します。

単なるモデルの置き場ではなく、開発から運用までを支える土台といえる存在です。

ここでは、Foundryで具体的に何ができるのかを4つの観点から紹介します。

独自Copilotやエージェントの構築

Microsoft Foundryでは、自社専用のCopilotやAIエージェントを作れます。

Copilotとは、業務を手助けしてくれるAIアシスタントのことです。

エージェントは、与えた指示に沿って複数の作業を自分で考えながら進めるAIを指します。

たとえば、問い合わせ内容を読み取って回答を返したり、必要な情報を社内システムから集めたりといった処理を任せられるのが特徴です。

あらかじめ用意された仕組みを使えるため、ゼロからプログラムを組まなくても開発を進められます。

自社の業務や扱うデータに合わせて、独自の動きをするAIを用意できるのが大きな魅力です。

1,900以上から選べるモデルカタログ

Foundryの強みの1つが、1,900を超えるモデルがそろったモデルカタログです。

OpenAIのGPTシリーズをはじめ、MetaやMistralなど、さまざまな企業が開発したモデルを同じ場所から利用できます。

文章の生成に強いモデルや、推論が得意なモデル、画像も扱えるモデルなど、種類は豊富にそろっているのも特徴です。

特定の業界向けに調整されたモデルも用意されており、目的に合わせて細かく選べます。

1つのサービスを契約しただけでは試せないような幅広いモデルを、まとめて比較できるのが利点です。

新しいモデルも次々と追加されるため、常に最新の技術を試しやすい環境といえるでしょう。

RAGを支えるFoundry IQ

Foundry IQは、AIの回答に社内の情報を反映させるための仕組みです。

一般的なAIは、学習した範囲の知識しか答えられず、社内の最新資料には対応できません。

そこで役立つのが、外部のデータを参照しながら回答を作るRAGと呼ばれる手法です。

Foundry IQを使うと、自社のマニュアルや文書をAIに参照させ、根拠を示しながら答えさせられます。

回答には引用元が添えられるため、情報の正しさを確認しやすくなる点も実務で役立ちます。

社内文書にもとづいた正確な回答を返したい場面で、力を発揮する機能です。

本番運用を支える監視とガバナンス

AIは作って終わりではなく、運用を始めてからの管理も欠かせません。

Foundryには、AIの動作状況を見守る監視の仕組みが備わっています。

応答の速さやエラーの発生、利用量などを確認でき、問題があれば早めに気づける仕組みです。

あわせて、誰がどのモデルを使えるかを定めるガバナンスの機能も用意されています。

有害な出力を検知するAzure AI Content Safetyとの連携も用意されており、生成結果の安全性を運用面からチェックできる仕組みです。

不適切な利用を防いだり、社内ルールに沿った使い方を保ったりするのに役立ちます。

安心して長く使い続けられる体制づくりを後押ししてくれるのが、この機能の価値です。

Microsoft Foundryの使い方

ここからは、Microsoft Foundryを実際に使う流れを見ていきましょう。

基本は、環境を整えてからプロジェクトを作り、モデルを選んで動かしていく手順になります。

専門的な準備は少なく、画面の案内に沿って進めれば最初のAIを動かせる手軽さです。

ここでは、アカウントの準備から最初のエージェント作成までを5つのステップで説明します。

Azureアカウントを準備する

Microsoft Foundryを使うには、まずAzureのアカウントが必要です。

Azureは、マイクロソフトが提供するクラウドサービスの総称で、Foundryもその中で動きます。

公式サイトからサインアップし、案内に沿って必要な情報を登録しましょう。

初めて利用する場合は、一定額の無料クレジットが付くお試し枠が用意されています。

この枠を使えば、費用をかけずに基本的な機能を試せるため、まずは登録から始めてみてください。

会社で使う場合は、組織のアカウントや契約形態について管理担当者に確認しておくと安心です。

Foundryポータルでプロジェクトを作成する

アカウントの準備ができたら、Foundryの管理画面となるポータルにアクセスします。

ポータルは、開発に必要な作業を1か所でまとめて行えるWebの操作画面です。

最初に、作業の単位となるプロジェクトを新しく作成しましょう。

プロジェクトを分けておくと、用途やチームごとに設定やデータを整理しやすくなります。

名前や利用する地域などの基本情報を入力すれば、数クリックで土台ができあがります。

ここが今後の開発の拠点となるため、わかりやすい名前をつけておくのがおすすめです。

Azureのリソースグループと紐づけて管理されるため、既存のAzure環境と合わせて権限やコストを一元管理しやすくなります。

用途に合うモデルを選んでデプロイする

プロジェクトを作ったら、使いたいAIモデルを選んでデプロイします。

デプロイとは、選んだモデルを実際に呼び出して使える状態にする作業を指します。

モデルカタログには1,900以上の選択肢があるため、目的に合うものを絞り込みましょう。

文章を作りたいのか、データを分析したいのかなど、やりたいことを基準に選ぶと迷いにくくなります。

各モデルには性能や費用の目安が示されており、比べながら選べる仕組みです。

デプロイが終われば、そのモデルをアプリやエージェントから呼び出して使えるようになります。

プレイグラウンドで動作を試す

デプロイしたモデルは、プレイグラウンドという機能ですぐに試せます。

プレイグラウンドは、プログラムを書かずにAIとのやり取りを確認できるお試し画面です。

入力欄に質問や指示を打ち込むと、その場でAIの返答が表示されます。

指示の出し方を変えながら、どう答えが変わるかを手軽に確かめられるのが便利な点です。

本格的に組み込む前に、ここでモデルの実力や相性を見極めておくと失敗を減らせます。

応答の長さや口調といった生成パラメータも画面上で調整でき、狙った出力に近づけながら検証できます。

思った通りの反応が得られるまで、何度でも気軽に試してみてください。

最初のAIエージェントを作る

動作を確認できたら、いよいよ最初のAIエージェントを作ってみましょう。

Foundryには、エージェントを組み立てるための専用の機能が用意されています。

どんな役割を持たせるか、どのモデルを使うか、どんなデータを参照させるかを設定していきます。

たとえば、社内の問い合わせに答える担当として、参照する文書を指定するといった作り込みが可能です。

画面の案内に沿って項目を埋めていけば、プログラミングの知識が浅くても形にできます。

完成したエージェントはテストを重ねて調整し、少しずつ実用的な精度へ近づけていきましょう。

Microsoft Foundryの活用事例

Microsoft Foundryは、さまざまな業務でAIを役立てる場面に対応できます。

社内の効率化から顧客対応、開発支援まで、活用できる範囲は広がっているのが現状です。

自社のデータや業務に合わせて組み込めるため、現場の課題に沿った使い方ができます。

ここでは、Foundryがどのように使われているのか、代表的な5つの事例を紹介します。

社内ナレッジ検索への活用

多くの企業で進んでいるのが、社内の情報を探しやすくするための活用です。

マニュアルや議事録、過去の資料が増えるほど、必要な情報を見つけ出すのは大変になります。

Foundry IQを使えば、社内の文書をもとに質問へ答えてくれる検索の仕組みを作れるのも強みです。

社員が知りたいことを言葉で尋ねるだけで、関連する資料の内容を引用しながら回答が返ります。

情報を探す時間が短くなり、本来の業務に集中しやすくなるのが導入の効果です。

回答の根拠も示されるため、内容の正しさを確かめながら使える点も安心につながります。

カスタマーサポートの自動化

顧客からの問い合わせ対応にも、Microsoft Foundryが役立ちます。

よくある質問への回答をAIエージェントに任せれば、担当者の負担を軽くできるのも利点です。

24時間いつでも一次対応ができるようになり、顧客を待たせる時間を減らせます。

製品マニュアルやFAQをAIに参照させておけば、自社のサービスに沿った正確な案内が可能です。

複雑な相談だけを人が引き継ぐ形にすれば、サポート全体の効率を高められます。

対応品質を保ちながら人手不足を補えるため、問い合わせの多い企業ほど効果を感じやすいでしょう。

コーディング支援への活用

ソフトウェア開発の現場でも、Foundryのモデルを使った支援が広がっています。

プログラムのコードを書く作業をAIが手伝い、開発の速度を上げてくれるのが強みです。

書きたい処理を言葉で伝えると、もとになるコードを提案してくれる使い方ができます。

書いたコードの誤りを見つけたり、改善点を助言したりといったチェックにも対応できるのが便利な点です。

新人エンジニアの学習を支えたり、ベテランの単純作業を減らしたりする効果も見込めます。

自社の開発ルールに合わせた支援ツールを組み込めば、チーム全体の生産性を底上げできます。

資料作成・要約への活用

日々の資料づくりや文章の要約にも、Foundryは力を発揮します。

長い会議の議事録や報告書を読み込ませれば、要点だけを短くまとめてくれるのが便利です。

要点の抜き出しを任せれば、内容を把握するまでの時間を大きく減らせます。

提案書やメールの下書きを作らせて、たたき台として使うことも可能です。

社内データと連携させれば、自社の数字や事例を反映した資料づくりも任せられます。

海外拠点とのやり取りが多い企業では、複数言語の文書を横断して要約させる使い方もできます。

情報を整理する手間が減り、考える作業や確認に時間を回しやすくなるのが利点です。

マルチモーダルアプリの開発

文章だけでなく、画像や音声を扱うアプリの開発にもFoundryは対応しています。

複数の種類のデータをまとめて扱う仕組みは、マルチモーダルと呼ばれるものです。

たとえば、写真を読み取って内容を説明したり、音声を文字に書き起こしたりするアプリを作れます。

画像とテキストを組み合わせて、商品の説明文を自動で生成するといった使い方も可能です。

マルチモーダルに対応したモデルがカタログにそろっているため、用途に応じて選べます。

表現の幅が広がり、これまで難しかったアイデアも形にしやすくなるのが魅力です。

Microsoft Foundryを使う3つのメリット

ここまで機能や事例を見てきましたが、Foundryを使う利点を改めて整理しておきましょう。

他のAIサービスと比べたときに、Foundryならではの強みがはっきりしてきます。

どんなメリットがあるのかを知れば、自社に合うかどうかを判断する材料になるはずです。

ここでは、とくに大きな3つのメリットを取り上げて説明します。

自前GPUなしでAI開発を始められる

Foundryを使う大きな利点は、高価な設備をそろえなくてもAI開発を始められることです。

AIモデルを動かすには、本来は高性能なGPUと呼ばれる装置が欠かせません。

こうした設備を自社で用意すると、多額の費用と管理の手間がかかってしまいます。

Foundryなら、必要な計算資源をクラウド上で借りる形で使えるため、設備投資なしで開発に取りかかれます。

使った分だけ支払う仕組みなので、小さく試してから規模を広げることも可能です。

初期費用の負担を抑えながらAI活用を始めたい企業にとって、心強い選択肢になります。

用途に合わせて使うモデルを選べる

Foundryのもう1つの強みは、目的に合わせて使うモデルを自由に選べることです。

AIモデルにはそれぞれ得意分野があり、文章作成に向くものや、分析に向くものなどさまざまです。

1つのサービスに縛られず、1,900以上の選択肢から条件に合うモデルを比べて決められます。

費用を抑えたい場合は軽量なモデルを、精度を重視したい場合は高性能なモデルをといった選び分けが可能です。

状況に応じて使うモデルを切り替えられるため、無駄なコストを抑えやすくなります。

1つの環境で複数のモデルを試せることが、開発の自由度を高めてくれます。

試作から本番運用まで1つの環境で完結できる

開発の入り口から実際の運用までを、同じ環境で進められるのも見逃せない利点です。

ふつうは、試作と本番で別々のツールを使い、データの移し替えや設定のやり直しが発生しがちです。

Foundryなら、モデルの検証から組み込み、運用後の監視までを1か所で扱えます。

環境を行き来する手間が減り、開発から運用へとスムーズに移れるのが強みです。

途中でツールを乗り換える必要がないため、トラブルや手戻りも起きにくくなります。

小さく試したアイデアを、そのまま本格的なサービスへ育てていける土台が整っています。

Microsoft Foundryの料金体系

Microsoft Foundryは、プラットフォーム自体を無料で使い始められます。

費用が発生するのは、実際にモデルを動かしたり機能を利用したりした分だけです。

料金の考え方は、大きく分けて2つの方式があります。

1つは従量課金で、AIが処理した文章の量（トークン）に応じて費用がかかる仕組みです。

使った分だけ支払うため、試作や小さな検証から始めたい場合に向いています。

もう1つは、あらかじめ処理能力を確保しておく予約型の方式です。

利用量が多い本番運用では、費用を見通しやすく、安定した応答速度を保てる利点があります。

新しくAzureに登録する場合は、一定額の無料クレジットが付くお試し枠も用意されています。

モデルごとに料金は異なり、変動もあるため、契約前に公式の料金ページで最新の金額を確認してください。

Microsoft Foundryと他社AIサービスの違い

Microsoft Foundryと似たサービスは、ほかの大手クラウド企業も提供しています。

よく比較されるのが、AmazonのBedrockと、GoogleのVertex AIです。

どれも複数のモデルを扱える点は共通しますが、強みや使い勝手には違いがあります。

ここでは、この2つのサービスとFoundryがどう異なるのかを整理して解説します。

Amazon Bedrockとの違い

Amazon Bedrockは、AmazonのクラウドであるAWS上で複数のAIモデルを使えるサービスです。

さまざまな企業のモデルを呼び出せる点は、Foundryとよく似ています。

違いが出やすいのは、普段使っているクラウド基盤との相性です。

Microsoftの製品やAzureを業務で使っている企業なら、Foundryのほうがデータや権限の連携を進めやすくなります。

一方で、すでにAWSを中心に運用している場合は、Bedrockのほうがなじみやすいといえます。

どちらを選ぶかは、自社が使っているクラウド環境を基準に考えるとわかりやすいでしょう。

Google Vertex AIとの違い

Google Vertex AIは、GoogleのクラウドでAIの開発や運用を行えるサービスです。

Googleが開発したGeminiなどのモデルを使いやすい点に強みがあります。

データ分析や機械学習の機能が充実しており、データ活用に力を入れたい企業に向いています。

Foundryは、OpenAIのモデルを含む幅広い選択肢と、Microsoft製品との連携のしやすさが持ち味です。

すでにWordやExcel、Teamsなどを使う職場なら、Foundryのほうが業務に溶け込ませやすいでしょう。

扱いたいモデルや、社内で使っているツールに合わせて選ぶと、後悔しにくくなります。

Microsoft Foundryのよくある質問

最後にMicrosoft Foundryについてよくある質問をまとめました。

気になる点を解消する参考にしてみてください。

Microsoft Foundryは無料で使えますか

プラットフォーム自体は無料で使い始められます。

料金が生じるのは、モデルを実際に動かしたときや、各機能を利用したときだけです。

新しくAzureに登録すると無料クレジットの付くお試し枠もあるため、まずはコストをかけずに基本動作を確かめられます。

本格運用に移る段階で、利用量に応じた費用を見込んでおきましょう。

プログラミングの知識は必要ですか

簡単な動作確認だけなら、プログラミングの知識がなくても始められます。

プレイグラウンドや画面の案内に沿って操作すれば、コードを書かずにAIを試せます。

ただし、アプリやエージェントを本格的に作り込む段階では、ある程度の開発知識があるとスムーズです。

社内に開発者がいる場合は、協力しながら進めるとよいでしょう。

Azure AI Foundryとは違うものですか

基本的には同じサービスを指します。

Microsoft Foundryは、もともとAzure AI Foundryという名前で提供されていたものです。

名称が変わっただけで、AI開発を支える機能や役割は引き継がれています。

古い記事や資料では旧名で書かれていることもあるため、同じものと考えておくと混乱を防げるでしょう。

どんな企業に向いていますか

自社のデータを使ってAIを活用したい企業や、複数のモデルを比べて選びたい企業に向いています。

とくに、普段からMicrosoftの製品やAzureを使っている職場なら、連携のしやすさを活かせるはずです。

自前の設備を持たずにAI開発を始めたい企業にも適した仕組みです。

小さく試してから規模を広げられるため、はじめての導入先としても候補になります。

セキュリティ面は安心ですか

Microsoft Foundryは、企業向けの基盤として権限管理や監視の仕組みが整っています。

誰がどのモデルを使えるかを細かく設定できる仕組みです。

社内データを学習に使わせない設定など、情報を守るための仕組みも用意されています。

実際に使う際は、自社のルールに沿った設定になっているかを確かめておくと安心です。

まとめ：Microsoft FoundryはAI開発を一気通貫で進められる

Microsoft Foundryは、AI開発の準備から実際の運用までを一つの環境でまかなえる統合プラットフォームです。

1,900を超えるモデルから用途に合うものを選べて、社内データと連携した精度の高い回答も実現できます。

自前の高価な設備がなくても始められ、試作から運用までを同じ環境でこなせるのが大きな強みです。

社内ナレッジ検索やカスタマーサポート、開発支援など、活用できる場面は幅広く広がっています。

料金はプラットフォーム自体が無料で、使った分だけ支払う仕組みのため、小さく試してから規模を広げられます。

一方で、本格的な作り込みには開発の知識が求められる場面もあるため、社内体制とあわせて検討しておきましょう。

BedrockやVertex AIといった他社サービスとも見比べながら、自社に合うかどうかを確かめてみてください。

まずは無料の範囲で実際に触れてみて、Microsoft Foundryの使い勝手を確かめることから始めてみましょう。