[PR] Azure OpenAIでAIツールを構築しよう！導入方法や料金まとめ（利用料6%OFF、お得情報あり）

AIの活用が叫ばれる昨今、「自社でもAIを取り入れたいけれど、何から始めれば良いのか…」とお悩みの方も多いのではないでしょうか。そんな方におすすめしたいのが、Microsoft Azure上でOpenAIの先進的なAIモデルを利用できる「Azure OpenAI Service」です。

本記事では、Azure OpenAI Serviceの概要から料金体系、導入方法、そしてAzure AI Foundryを使ったAIツールの構築例まで、初めての方にも分かりやすく解説していきます。

記事の最後では、Azure OpenAI Serviceの利用料が6%OFFになるご案内 も記載しています。ぜひ最後までご覧ください！

Azure OpenAI Serviceとは

OpenAIのAIモデルで構築ができるサービス

Azure OpenAI Serviceとは、Microsoftが提供するクラウドプラットフォーム「Microsoft Azure」上で、OpenAIが開発した強力なAIモデル（GPT-4をはじめとする大規模言語モデルやDALL-E 3などの画像生成モデルなど）を手軽に利用できるサービスです(※1,2)。

MicrosoftはOpenAIと連携し、日々、サービスを更新・充実させています。例えば2024年6月に一般提供が始まった「on your data」。こちらはユーザーが保有する独自のデータを学習させ、特定の業務や業界に最適化されたAIモデルを構築できる機能です。

これにより、自社製品に特化した高精度チャットボットの開発や、特定業界に特化した文章生成・要約を行うインテリジェントなアプリケーションを、より簡単に構築できるようになりました。

※以前は、AzureでAIを使用するには利用申請をして数日待つ必要がありましたが、2025年1月時点では最新モデルを除き、申請は不要となっています。

※2025年1月、日本リージョンにおいて、Azure OpenAI Serviceで自由に利用できるモデルはGPT-4までです。最新の推論モデルのGPT-o1を利用するには登録が必要であり、Microsoftの適格性条件に基づいてアクセスが許可されます。

Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い

OpenAIの技術を利用できるサービスとして、ChatGPTを思い浮かべる方も多いでしょう。どちらもOpenAIの技術をベースとしていますが、Azure OpenAI Serviceは、エンタープライズレベルのセキュリティ、コンプライアンス、スケーラビリティを備えている点が大きな特徴です。つまり、より安全に、より大規模に、AIの力をビジネスに活用できます。

Azure OpenAI Serviceならではの強み

Azure OpenAI Serviceならではの強みは、具体的に以下の点が挙げられます。

強固なデータセキュリティ
AIモデルの高度なカスタマイズ性
スケーラビリティの高さ

Azure OpenAI Serviceでは、顧客データはMicrosoftの厳格なセキュリティ基準の下で管理されているため、勝手にモデルのトレーニングに使用されることはありません。また、データは暗号化され、プライベートネットワーク経由でアクセスできるため、情報漏洩のリスクを最小限に抑えられます。これは、機密情報を扱う企業にとって大きなメリットです。

AIモデルのカスタマイズ性についてですが、後述するAzure AI Foundryを使えば、特定のタスクや業界に特化したモデルをファインチューニング（微調整）できます。ChatGPTでは、このような高度なカスタマイズは困難です。

最後に、スケーラビリティの高さについて。Azure OpenAI Serviceでは、Azureの堅牢なインフラストラクチャを活用し、アクセス集中時にも安定したパフォーマンスを維持できます。また、必要に応じてリソースを柔軟に拡張できるため、ビジネスの成長に合わせてAIの活用規模を拡大していくことが可能です。

Azure OpenAI構築で知っておきたい特殊な「料金システム」

Azure OpenAI Serviceの料金体系は、大きく分けて「従量課金制」と「プロビジョニングスループット(PTU)」の2種類があります。どちらのプランを選択するかは、利用モデル、利用量、必要なパフォーマンスなどによって変わってきます。

また、料金を理解する上で重要なのが「トークン」という単位です。トークンとは、AIモデルが処理するテキストの最小単位で、日本語の場合はひらがな・カタカナ・漢字１文字が約1～2トークンに相当します。料金は、このトークン数に基づいて計算されます。

1. 従量課金制

従量課金制は、利用したトークン数に応じて料金が発生する、一般的な課金方式です。入力（プロンプト）と出力（生成されたテキスト）のそれぞれに対して、トークン数に応じた料金が課金されます。

例えば、あなたが長い文章の要約を依頼した場合、元の長い文章(入力)と、要約された文章(出力)の両方のトークン数が課金対象となります。

料金は、リージョンや為替レートによって変動する可能性があります。最新の情報は、公式ページをご確認ください。

2. プロビジョニングスループット(PTU)

プロビジョニングスループットは、あらかじめ処理能力（PTU：Provisioned Throughput Unit）を確保することで、安定したパフォーマンスと予測可能なコストを実現する料金プランです。月額料金制となり、大量のリクエストを処理する場合や、レイテンシを最小限に抑えたい場合に適しています。

どちらのプランを選ぶべきか？

従量課金制	少ない利用量、または利用量が月によって大きく変動する場合に適しています。
プロビジョニングスループット(PTU)	大量のトークンを安定して処理する必要があり、かつコストを予測可能にしたい場合に適しています。

Azure OpenAI Serviceの料金体系は、モデル、コンテキストサイズ、トークン数、リージョンなど、様々な要素によって変わるため、複雑に感じられるかもしれません。

正確な料金を把握するためには、Azure料金計算ツールの利用をお勧めします。このツールを使えば、利用モデル、トークン数、リージョンなどの情報を入力するだけで、簡単に見積もりを取得できます。

Azure AI Foundry（旧Azure OpenAI Studio）で、AIサービスを構築する

Microsoftでは、ユーザーがAIを活用して上記のようなサービスを構築できるよう、開発用のプラットフォーム「Azure AI Foundry」を提供しています。

Azure AI Foundryの主な機能

Playground	Webブラウザ上で、モデルとの対話を気軽に試せる機能です。プロンプト（指示文）を入力するだけで、モデルから様々な応答を得ることができます。
モデルのデプロイ	Azure OpenAI Serviceにおけるデプロイとは、学習済みAIモデルをアプリケーションから利用できるようにするため、エンドポイント（API）を作成するプロセスを指します。
モデルの微調整 (ファインチューニング)	独自のデータセットを用いてモデルをトレーニングし、特定のタスクやドメインに最適化する機能です。
クォータの管理	トークンの利用上限を管理し、設定した数値に迫れば通知してくれる機能です。過剰なコスト発生を防げます。

Azure AI Foundryを活用すれば、プログラミングの知識が少ない方でも、GUIベースで簡単にAIモデルを操作し、様々なアプリケーションの開発にチャレンジできます。例えば、日々大量に届く顧客からの問い合わせメールを、自動的に分類し、要約し、さらには返信文のドラフトまで作成する、といったことが可能です。

他にも以下のような事が可能で、Azure AI Foundryでできることは多岐に渡ります。

自社データと連携し、機密情報を保護しながら高度な分析を行う
企業固有のナレッジを学習させ、専門性の高いFAQシステムを構築する
既存の社内システムと連携し、業務プロセスを自動化する
Azureのスケーラビリティの高さを活かし、大量アクセスにも耐えうる安定したAIサービスを運用する

上記の活用事例から分かるように、Azure AI Foundryは、あらゆる業界、あらゆるビジネスシーンにおいて、業務効率化や生産性向上、イノベーションの創出に寄与する可能性を秘めています。

具体的にどのように活用してサービスが構築できるかは、下記の記事をご参照ください。

プログラミング知識不要！Azureを使ったRAG構築入門

Azure OpenAI Serviceを導入し、構築に挑戦しよう

それでは、実際に Azure OpenAI Service を導入する手順を見ていきましょう。ここでは、Azure の基本的な知識を持つ方を前提として、具体的な操作手順を説明します。

Azure OpenAI Service を利用開始するには、大きく分けて以下のステップが必要です。

Azure サブスクリプションの準備
Azure OpenAI Service リソースの作成
モデルのデプロイ
API キーとエンドポイントの確認
アプリケーションから API を呼び出す

①Azure サブスクリプションの準備

Azure OpenAI Service は、Microsoft Azure のクラウドプラットフォーム上で提供されるサービスです。そのため、利用するためには Azure サブスクリプションが必要となります。

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合

まず、Azure の公式サイトにアクセスし、無料アカウントを作成してください。無料アカウントでは、一定期間または一定量のサービスを無料で試用することができます。試用期間終了後も継続して利用する場合は、従量課金制などの有料サブスクリプションにアップグレードする必要があります。

Azure サブスクリプションをお持ちの場合

既存のサブスクリプションで Azure OpenAI Service を利用できます。ただし、利用料金が発生するため、事前に料金体系を確認し、予算を確保しておくことをお勧めします。

②Azure OpenAI Service リソースの作成

Azure サブスクリプションの準備ができたら、次に Azure OpenAI Service のリソースを作成します。リソースとは、Azure 上でサービスを利用するための、いわば「インスタンス」のようなものです。

Azure ポータルにサインイン: Azure アカウントで Azure ポータル（https://portal.azure.com）にサインインします。
「リソースの作成」を選択: 左上のメニューから「リソースの作成」を選択します。

「Azure OpenAI」を検索: 検索バーに「Azure OpenAI」と入力し、検索結果から「Azure OpenAI」を選択します。
「作成」をクリック: Azure OpenAI のサービス詳細ページが表示されますので、「作成」をクリックします。

リソース作成フォームの入力: 以下の項目を入力し、リソース作成の設定を行います。
- サブスクリプション: 利用する Azure サブスクリプションを選択します。
- リソースグループ: リソースを配置するリソースグループを選択します。リソースグループとは、関連するリソースをまとめて管理するためのグループです。新しいリソースグループを作成することもできます。
- リージョン: リソースを配置するリージョンを選択します。利用者に近いリージョンを選択することで、レイテンシを低減できます。日本国内で利用する場合は、「Japan East」（東日本）または「Japan West」（西日本）を選択します。
- 名前: Azure OpenAI リソースの名前を入力します。この名前は、Azure 内でリソースを識別するために使用されます。
- 価格レベル: 利用する価格レベルを選択します。前述の「従量課金制(Standard)」または「プロビジョニングスループット(PTU)」から選択します。
「確認および作成」をクリック: 入力内容を確認し、「確認および作成」をクリックします。
「作成」をクリック: 確認画面で設定内容に問題がなければ、「作成」をクリックします。
数分でリソースの作成が完了します。作成が完了すると、通知が表示されます。

③モデルのデプロイ

リソースが作成できたら、次に利用したいモデルをデプロイします。デプロイとは、モデルをアプリケーションから呼び出し可能な状態にすることです。

Azure AI Foundry portal に移動: Azure OpenAIのポータル画面から先ほど作成したリソースをクリックして概要ページを開いた後、「Explore Azure AI Foundry portal」（Azure AI Foundry を探索する）などのリンクをクリックし、Azure AI Foundry portal に移動します。

Azure AI Foundry portal内の左側メニューにある「モデルカタログ」から適切なモデル（例: GPT-4）を選択した後、デプロイをクリックします。

デプロイには数分かかる場合があります。デプロイが完了すると、デプロイメントの一覧に表示されます。

④API キーとエンドポイントの確認

モデルをデプロイしたら、アプリケーションから API を呼び出すために必要な API キーとエンドポイントを確認します。

Azure AI Foundry でリソースに移動する。Azure AI Foundry の左側のメニューで、 「モデル＋エンドポイント」を選択し、先ほど作成したデプロイ名をクリックします。

キーとエンドポイントの確認: ページ内に、API キー（KEY 1 と KEY 2 の 2 つが表示されます）とエンドポイントが表示されます。これらの情報は、API を呼び出す際に必要となるため、安全な場所に保管しておいてください。
- キー: API へのアクセスを認証するためのキーです。
- エンドポイント: API の接続先 URL です。

⑤アプリケーションから API を呼び出す

API キーとエンドポイントが確認できたら、アプリケーションから API を呼び出して、Azure OpenAI Service の機能を利用することができます。

下記の記事では実際にAzure AI FoundryでRAG(情報を検索し回答を生成するシステム)を構築する手順について説明しています。ここまでの基本の流れを押さえたら、ぜひAIを活用したシステムの構築にチャレンジしてみてください。

・ プログラミング知識不要！Azureを使ったRAG構築入門

まとめ

Azure OpenAI Serviceの特徴や、料金体系、導入方法、そしてAzure AI Foundryを活用したAIツール構築の可能性について解説しました。

Azure OpenAI Serviceは、強力なAIモデルを手軽に利用できるだけでなく、エンタープライズレベルのセキュリティとスケーラビリティを備えていることが大きな強みです。

まずはAzureの無料アカウントを作成し、Azure AI FoundryのPlaygroundでAIに触れてみてください。ChatGPTで出力しているだけでは味わえない「AI開発の可能性」を味わえるはずです。

また、無料のアカウントでは使用できるAPIのリクエスト数やトークン数に制限があり、基本的な機能は利用可能ですが、高度な機能やカスタマイズ性は制限されています。より多くのリクエストやトークンを使用でき独自のデータを使ったモデルのファインチューニングや、特定のニーズに合わせたカスタマイズを行いたい方は、Azure OpenAI Serviceの利用料が6％割引になる請求代行サービスの利用がおすすめです。

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