Azure AI Foundryとは？できることや使い方、料金を徹底解説！

「AI開発を始めたいが、モデル選定からデプロイ・監視まで自社で全部やるのは現実的ではない」——Azure環境でAI活用を考える企業の多くが、この課題に直面しています。
Microsoft Foundry（旧Azure AI Foundry）は、1,900以上のモデルカタログとエージェント構築基盤を統合し、プロトタイプから本番運用までを1つのプラットフォームで完結させるサービスです。


本記事では、2026年3月時点の最新仕様をもとに、Microsoft Foundryの機能全体像、使い方、セキュリティ、導入事例、競合比較、料金体系を体系的に解説します。
既にAzure環境をお持ちの企業はもちろん、これからAI開発基盤を選定する企業にとっても判断材料になる内容です。

Microsoft Foundry（旧Azure AI Foundry）とは？

**Microsoft Foundry（旧Azure AI Foundry）**は、Microsoftが提供するエンタープライズAI開発の統合プラットフォームです。

エージェント・モデル・ツールを1つのリソースに統合し、開発者がインフラ管理ではなくアプリケーション構築に集中できるよう設計されています。

以前はAzure AI Studioとして提供されていましたが、機能統合と名称変更を経て現在の形に進化しました。GitHub、Visual Studio Code、Copilot Studioとも連携し、開発者が既存の環境でAIソリューションを効率的に構築できます。

Microsoft Foundryの本質は、AIの「選ぶ→作る→動かす→監視する」を1つの場所で完結させる統合基盤という点です。モデルの選定からプロトタイピング、評価、本番デプロイ、監視まで一貫したワークフローで進められます。

主要な統合サービスは以下のとおりです。

• Azure OpenAI Service
  OpenAIの言語モデルをエンタープライズグレードのセキュリティで利用できるAPIアクセスを提供します。
  
  

• Azure AI Search
  企業内の膨大なデータから必要な情報を検索し、RAG（検索拡張型生成）の基盤として機能します。
  
  

• Microsoft Foundry Agent Service
  AIエージェントの構築・デプロイ・スケーリングを管理するフルマネージドプラットフォームです。
  
  

• Azure AI Content Safety
  有害コンテンツの検出・フィルタリングにより、AIの安全な利用を支援します。
  
  

また、Microsoft Foundryのローカル利用については、以下の記事で詳しく解説しています。

【関連記事】
Windows AI Foundryとは？Build 2025で示されたMicrosoftの新しいAI開発基盤の全貌

---

Foundryの進化

Microsoft Foundryは複数のAzureサービスを段階的に統合してきました。以下の表で、旧名称と現在の対応関係を整理しています。

項目	旧	現在
ブランド	Azure AI Studio / Azure AI Foundry	Microsoft Foundry
AIサービス群	Azure AI Services	Foundry Tools
ポータル	Foundry（クラシック）	Foundry（新ポータル）
エージェントAPI	Assistants API（v0.5/v1）	Responses API（Agents v2）
リソースモデル	ハブ + Azure OpenAI + Azure AI Services	Foundryリソース（単一、プロジェクト付き）
SDK	複数パッケージ（azure-ai-inference等）	統合クライアント（azure-ai-projects 2.x）

この変更で実務上最も影響が大きいのは、SDKの統合です。従来は用途ごとに5つ以上のパッケージを使い分ける必要がありましたが、現在はazure-ai-projects 2.xとOpenAI()クライアントの2つに集約されています。既存コードの移行は必要ですが、新規開発のシンプルさは大幅に向上しました。

---

Microsoft Foundryの主な機能

Microsoft Foundryは、AI開発のライフサイクル全体を効率化する機能群を統合しています。ここでは、実際の開発現場で特に価値の高い主要機能を解説します。

Agent Service — AIエージェントの構築・運用基盤

Foundry Agent Serviceは、AIエージェントの構築・デプロイ・スケーリングを一元管理するフルマネージドプラットフォームです。ホスティング、スケーリング、ID管理、オブザーバビリティ、エンタープライズセキュリティをプラットフォーム側が処理するため、開発者はエージェントロジックに集中できます。

Agent Serviceが提供する3種類のエージェントを以下の表に整理しました。

エージェント種別	コード	ホスティング	最適な用途
Prompt Agent	不要	フルマネージド	プロトタイプ、社内ツール
Workflow Agent（プレビュー）	不要（YAML任意）	フルマネージド	マルチステップ自動化、承認フロー
Hosted Agent（プレビュー）	必要	コンテナベース	カスタムフレームワーク、複雑な制御

用途に応じた使い分けのポイントとして、まず試したい段階ではPrompt Agentでノーコード作成し、複数エージェントの連携が必要になったらWorkflow Agent、独自のオーケストレーションロジックが必要な場合はHosted Agentを選ぶという段階的な導入が有効です。

2026年の注目機能

• Computer Useツール（プレビュー）
  AIがコンピュータのUIを操作してタスクを実行します。複数のWebサイトから情報を収集してまとめる、社内システムへのデータ入力を自動化するといった反復作業に適しています。ただし、公式ドキュメントでは、プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクが明記されており、機密データにアクセスできない仮想マシン上で使用することが推奨されています。
  
  

• Browser Automationツール（プレビュー）
  Microsoft Playwrightワークスペースを使い、自然言語プロンプトからブラウザタスクを実行します。「競合他社の製品価格を調べて表にまとめて」といった指示だけで、AIがブラウザを操作して情報を収集・整形できます。
  
  

• Memory機能（プレビュー）
  対話間でコンテキスト情報を保持・呼び出しできる機能です。ユーザーが毎回同じ前提条件を入力し直す手間がなくなります。
  
  

• ツールカタログ
  パブリック・プライベートカタログを通じて1,400以上のツールに接続可能です。MCP（Model Context Protocol）とA2Aプロトコルの認証サポートも統合されています。
  
  

対応フレームワークは、Microsoft Agent Framework、Semantic Kernel、LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDKなど主要なものを網羅しています。既にLangChainで開発したエージェントがあれば、Microsoft Foundryに移行して追加機能を活用できるため、ベンダーロックインを避けた柔軟な開発が可能です。

RAGとFoundry IQ — 企業データの活用

RAG（Retrieval Augmented Generation）は、企業固有のデータに基づいてLLMが回答を生成するパターンです。マニュアル、過去のプロジェクト資料、技術文書など、社内に蓄積された知識資産をAIで活用するための核となる技術です。

Microsoft Foundryでは、RAGに対して2つのアプローチを提供しています。

• Agentic Retrieval（プレビュー）
  LLMがクエリ計画を自律的に立て、複数のデータソースにアクセスし、エージェント向けに最適化された構造化応答を返します。「当社の主力製品の市場シェアと競合戦略を比較して」といった複雑な質問に対し、社内データと外部情報を組み合わせた包括的な回答を生成できます。
  
  

• Classic RAGパターン
  ハイブリッド検索とセマンティックランキングを使用する実績ある手法です。安定性が求められるシステムに適しています。
  
  

2026年に追加されたFoundry IQは、エンタープライズコンテンツやWebコンテンツを引用元として回答の根拠を提示するナレッジ統合機能です。「情報は社内のどの文書に書いてあるのか」まで示せるため、回答の信頼性を検証しやすくなっています。

モデルカタログ — 1,900以上のAIモデル

Microsoft Foundryの大きな強みが、1,900以上のAIモデルを提供するモデルカタログです。ファンデーションモデル、推論モデル、マルチモーダルモデル、業界特化モデルなど、幅広いカテゴリをカバーしています。

事前学習モデル

以下の表で、主要プロバイダーと代表モデルを整理しました。

プロバイダー	代表モデル	特徴
OpenAI	GPT-4.1、GPT-4.1-mini、GPT-4.1-nano	最大100万トークン入力、ファインチューニング対応
Microsoft	Phi-4（140億パラメータ）、Phi-4-reasoning	複雑推論特化、低レイテンシ、数学・言語処理に優れる
xAI	Grok 4、Grok 4 Fast	高度な推論とツール利用、学術ベンチマークで最先端の性能
DeepSeek	DeepSeek-V3.2、DeepSeek-R1	推論タスク特化、コスト効率が高い
Meta	Llama 3シリーズ	オープンソース、カスタマイズ性が高い
Anthropic	Claude Opus 4.5	長文処理・高精度分析に強み
Mistral AI	Mistralシリーズ	ヨーロッパ発、効率的な推論

モデルカタログはAzure直販モデルとパートナー・コミュニティモデルの2カテゴリに分かれています。Azure直販モデルはMicrosoftのResponsible AI基準に基づく内部レビューを受けており、エンタープライズSLAが付帯します。パートナー・コミュニティモデルは各提供元がサポートを担当し、専門領域やニッチなユースケースへの対応力に優れています。

実務でモデルを選ぶ際のポイントは、タスクの複雑さとコストのバランスです。GPT-4.1を全てのタスクに使う必要はなく、単純な分類タスクにはGPT-4.1-nanoやPhi-4を使い、複雑な推論にのみGPT-4.1を使うことで、コストを大幅に抑えられます。

Prompt Flow — ワークフロー開発

Prompt Flowは、LLMアプリケーションの開発サイクル全体を効率化するビジュアル開発ツールです。プロトタイピング、実験、反復、デプロイをシームレスに統合し、プロンプトエンジニアリングを体系化できます。

「文書を要約→要点を抽出→表形式に整形」といった一連の処理を、ドラッグ&ドロップで視覚的に設計できます。RAGパイプラインの構築・テストも容易で、複数のプロンプトバリエーションを並行テストして最適なものを選択できる点が実務で重宝します。

評価・監視・オブザーバビリティ

Microsoft Foundry Observabilityは、AI開発ライフサイクル全体に統合されるガバナンス、評価、トレーシング、監視の統一ソリューションです（パブリックプレビュー）。

AIシステムは本番運用後も継続的な改善が不可欠です。モデルの性能はデータやユーザーの使い方によって変化するため、定期的な評価と問題の早期発見が安定運用の鍵になります。

主な監視機能は以下のとおりです。

• 継続的評価
  本番トラフィックのサンプリング評価でAIの応答品質を把握し、テストデータによるスケジュール評価でモデルドリフトを検出します。Red Teamingによる敵対的テストも可能です。
  
  

• Azure Monitor統合
  Application Insightsとシームレスに統合され、トークン消費量、レスポンスタイム、エラー率を既存の運用ダッシュボードで監視できます。
  
  

• 統一ダッシュボード
  主要メトリクスを単一画面に集約し、開発者・運用担当者・ビジネス担当者が同じデータを見て意思決定できます。
  
  

ノーコード・ローコード開発

Microsoft Foundryでは、コーディング経験がなくても使えるノーコード・ローコード環境を提供しています。ビジネスアナリストや業務担当者もAI開発に参加でき、現場のニーズに即したAIソリューションを迅速に開発できます。

デプロイ機能

ただし、ノーコード・ローコードにも限界はあります。複雑なカスタマイズや高度なオーケストレーションが必要な場合はコーディングが必要です。Prompt AgentからHosted Agentへと段階的にステップアップできる設計になっているため、小さく始めて徐々に本格化するアプローチが取れます。

セキュアなデータ管理機能

---

Microsoft Foundryの使い方

Microsoft Foundryの始め方と、実際にAI機能を試す手順を解説します。Azureアカウントがあれば、追加のアカウント作成は不要でそのまま利用を開始できます。

始め方 — サインアップからプロジェクト作成まで

ステップ1: サインアップ

Microsoft Foundry公式サイトにアクセスし、Azureの使用を開始するをクリックします。

Microsoft Foundryの利用画面

Microsoft Foundryの利用にはAzureアカウントが必要です。既にAzureを利用中の企業であれば、同じアカウントでそのまま使えます。

ステップ2: アカウントタイプの選択

無料アカウントか有料のプリペイドアカウントを選びサインアップします。

アカウントの選択画面

無料アカウントでは200米ドル分のクレジットが付与され、Microsoft Foundryの各機能を試せます。無料枠で検証してから本格運用に移行することで、自社のユースケースでの有効性を確認してから投資判断ができます。

ステップ3: Microsoftアカウントでログイン

Microsoftアカウントでログインします。アカウントを持っていない場合は新規作成し、プロフィールに必要な情報を入力してサインアップを完了します。

プロフィール入力画面

ステップ4: プロジェクトの作成

Microsoft Foundryのプロジェクト作成画面でプロジェクト名を入力し、新規作成します。

プロジェクト作成画面

プロジェクト単位でリソースを管理できるため、「顧客サポートチャットボット」と「需要予測AI」を分けて管理すれば、コストや権限を明確に分離できます。各機能にMicrosoft公式のチュートリアルが用意されており、初めての方でも段階的に学習できます。

実践 — 感情分析AIを試してみた

ここでは具体例として、テキストから感情を分析するAIソリューションを開発した手順を紹介します。

ステップ1: サービスの選択

サイドバーからAIサービスを選び、言語と翻訳ツールを選択します。サービスがカテゴリ別（言語、視覚、音声、意思決定）に整理されており、目的のサービスを見つけやすい設計です。

サービス選択画面

ステップ2: 機能の選択

言語機能の詳細から感情の分析を選択します。感情分析は、テキストから肯定的・否定的・中立的な感情を判定する機能で、カスタマーレビューの分析やSNSモニタリング、カスタマーサポートの品質管理に活用できます。

詳細選択画面

ステップ3: データの入力

データソースと統合してサンプルを用意することも可能ですが、今回はChatGPTで生成した文章をサンプルとして使用しました。実際のビジネスではCRMの顧客フィードバックやSNS APIから取得した投稿など、さまざまなデータソースと連携できます。

サービスの確認画面

ステップ4: 結果の確認

調整は行っていませんが、全体的に69%肯定的な感情の文章であると、妥当な判断が返ってきました。パーセンテージによる数値化で、時系列での感情推移を追跡したり複数テキストの定量比較が可能です。

結果の出力画面

ステップ5: 調整とデプロイ

調整を行うことでデプロイが可能になります。デプロイ後もAIソリューション評価機能で品質と安全性を継続的にチェックできます。

AI ソリューションの評価機能

評価機能では精度、再現率、F1スコアなどの指標を確認でき、AIの性能を客観的に測定して改善方向を見出せます。

---

Microsoft Foundryのセキュリティとコンプライアンス

エンタープライズAI開発では、技術的な性能と同等にセキュリティとコンプライアンスが問われます。Microsoft Foundryは、Azureのセキュリティ基盤を活用した包括的な対策を提供しています。

ISO/IEC 42001:2023認証の取得

Microsoft Foundry Modelsは、ISO/IEC 42001:2023（AIマネジメントシステムの国際規格）の認証を取得しています。この認証は、ISO認定機関であるMastermindによる独立した第三者検証を受けたものです。

Microsoftの公式ブログによれば、Azure OpenAIモデルを含むFoundry ModelsとMicrosoft Security Copilotが認証対象です。AI開発のライフサイクル全体にわたるガバナンス、リスク管理、品質保証のフレームワークが国際基準で検証されているため、金融機関や医療機関など高度なコンプライアンス要件を持つ企業でも導入しやすい環境が整っています。

データ保護とプライバシー

Microsoft Foundryは、Azureのセキュリティ基盤を活用した以下のデータ保護機能を提供しています。

• データの暗号化
  転送中および保存時のデータを暗号化します。
  
  

• プライベートネットワーク
  Azure Virtual Networkによる分離されたネットワーク環境を構築できます。
  
  

• 顧客管理キー
  独自の暗号化キーによるデータ保護が可能です。
  
  

• データレジデンシー
  特定地域内でのデータ保管を保証します。
  
  

GDPRや日本の個人情報保護法など各国の規制に対応する必要がある企業にとって、データレジデンシー機能は特に重要な要素です。

Responsible AIツール

Microsoft Foundryには、**Responsible AI（責任あるAI）**を実現するための専用ツールが組み込まれています。AIモデルの公平性評価、説明可能性の向上、バイアス検出を開発プロセスに統合しており、コンプライアンス担当者が手動でチェックする工数を削減できます。

さらに、Microsoft Purview Compliance ManagerやCredo AI等と連携し、EU AI Actなどのフレームワークに準拠した評価計画を定義できます。AIの規制が世界的に強化される中、こうしたコンプライアンス連携機能の価値は今後さらに高まっていくと考えられます。

---

Microsoft Foundryの活用事例

Microsoft Foundryは、日本企業を含む多くの組織で実際に導入が進んでいます。ここでは出典が確認できる導入事例を紹介します。

日立システムズ — 製造業向けアシスタントAI

日立システムズは、Microsoft Foundryを活用して製造業向けアシスタントAIを開発しています。日立グループの成長戦略「Lumada」に基づくこの取り組みでは、Microsoft Defender for Cloudなどのセキュリティサービスを組み合わせて安全性を確保しています。

Playgroundで開発前にAIエージェントの精度を確認できるため、開発工数を大幅に削減できたと評価されています。製造業のように現場のノウハウが暗黙知として蓄積されている業界では、RAGを活用した知識活用の効果が特に大きいといえます。

電通総研 — AIエージェント構築支援サービス

電通総研は2026年1月より、Microsoft Foundryを活用したAIエージェント構築支援サービスの提供を開始しました。PoCからエージェントの量産・運用までを一気通貫で支援するサービスで、Agent Serviceを核としたエージェント開発を企業に提供しています。

SIerの立場から見ると、電通総研のようなパートナー企業がMicrosoft Foundryベースの支援サービスを立ち上げている点は、プラットフォームの成熟度を示す指標の一つです。自社にAIエンジニアが不足している企業でも、パートナー経由で導入を進めやすい環境が整いつつあります。

JAL — 客室乗務員レポート作成効率化

日本航空（JAL）は、ヘッドウォータース社の支援のもと、Microsoft Foundryを活用してオフラインでの客室乗務員レポート作成業務を効率化するSLM（Small Language Model）ソリューションを構築しています。Phi-4のような軽量モデルをオフライン環境で活用することで、機内のネットワーク制約下でもAI支援が実現できる点が特徴です。

大和証券 — AIオペレーター

大和証券はMicrosoft Foundryを活用した「大和証券AIオペレーター」を開発しています。金融業界はコンプライアンス要件が厳しく、ISO/IEC 42001認証やデータレジデンシー機能が導入決定の重要な要因となっています。

業界を問わず共通するのは、PoCを小さく始めて効果を実証してからスケールするというアプローチです。Microsoft Foundryの無料クレジットとPrompt Agentを使えば、数日でPoCを立ち上げることが可能です。

---

Microsoft Foundry vs 競合サービス比較

AI開発プラットフォームの選択肢はMicrosoft Foundry以外にも存在します。以下の表で主要サービスの特徴を比較しました。

主要サービスの特徴比較

項目	Microsoft Foundry	AWS Bedrock	Google Vertex AI
モデル数	1,900+	100+	200+
独自モデル	GPT-4.1, Phi-4	Titan, Nova	Gemini 2.5
Agent機能	◎（3種類+Computer Use）	○（Agents for Bedrock）	○（Agent Builder）
RAG機能	◎（Agentic RAG+Foundry IQ）	○（Knowledge Base）	○（RAG Engine）
ローコード開発	◎（Prompt Flow+ポータル）	△（限定的）	○（Vertex AI Pipelines）
エンタープライズ統合	◎（Microsoft 365連携）	○（AWS連携）	△（Google Workspace連携）
ISO 42001認証	◎（取得済み）	△（未取得）	△（未取得）

モデル数ではMicrosoft Foundryが圧倒的ですが、数の多さ自体よりも自社のユースケースに合うモデルが含まれているかが選定のポイントです。パートナー・コミュニティモデルを含む1,900以上の選択肢があることで、業界特化モデルや軽量モデルを見つけやすいのは実務上の大きな利点です。

導入判断で詰まる3つの論点

AI開発プラットフォームの選定で企業が最も迷うポイントを整理します。

論点1: 既存クラウドとの整合性

最も影響が大きいのは、既に使っているクラウド環境です。Azure環境がある企業にとってMicrosoft Foundryは、Microsoft Entra ID（旧Azure AD）やMicrosoft 365との統合が最もスムーズです。同様に、AWSベースのシステムを持つ企業はBedrock、GCPベースならVertex AIが自然な選択肢になります。

新規にAI基盤を導入する場合は、AI機能の充実度だけでなく、今後のクラウド戦略全体との整合性を考慮すべきです。

論点2: エージェント機能の成熟度

2026年時点で、エージェント機能の充実度にはプラットフォーム間で差があります。Microsoft FoundryのAgent Serviceは3種類のエージェント（Prompt/Workflow/Hosted）、Computer Use、Browser Automation、1,400以上のツールカタログを提供しており、エージェント開発の柔軟性では先行しています。自律型AIエージェントの構築を重視するなら、この差は無視できません。

論点3: コンプライアンス要件

金融、医療、行政など規制が厳しい業界では、ISO/IEC 42001認証の有無が選定の決め手になることがあります。2026年3月時点でこの認証を取得しているのはMicrosoft Foundry Modelsのみです。EU AI Actへの対応やデータレジデンシー要件が厳しい案件では、この点を確認してから判断することを推奨します。

---

Microsoft Foundryの料金体系

Microsoft Foundryの料金を解説します。プラットフォーム自体は無料で利用でき、課金はモデル使用やサービス利用に対して発生します。

料金モデルの全体像

Microsoft Foundryの課金は、主に以下の要素で構成されています。

• 従量課金（Standard）
  処理するトークン数に応じて課金される方式です。使った分だけ支払うため、PoCや実験的な用途に最適です。トラフィックが変動しやすいアプリケーションでも、繁忙期は自動スケールアップ、閑散期はコスト抑制が可能です。
  
  

• PTU（Provisioned Throughput Units）
  専用キャパシティを事前に確保する方式です。予測可能なコストと安定したレスポンスタイムを保証し、大規模な本番環境に適しています。複数モデル間でキャパシティを共有できるFlex capacityオプションもあり、日中はGPT-4.1、夜間はDeepSeekを使うといった柔軟な運用が可能です。
  
  

主要モデルの料金比較

以下の表で、主要モデルの2026年3月時点の料金を整理しました。

モデル	入力（100万トークンあたり）	出力（100万トークンあたり）	用途
GPT-4.1	$2	$8	高度な推論、長文理解
GPT-4.1-mini	$0.40	$1.60	コスパ重視、大量APIコール
GPT-4.1-nano	$0.10	$0.40	軽量タスク、並列処理
Grok 4	$5.50	$27.50	高度な推論、ツール利用
Claude Opus 4.5	$5	$25	長文処理、高精度分析
DeepSeek-V3.2	$0.28	$0.42	推論タスク、コード生成

GPT-4.1-nanoはGPT-4.1の約20分の1のコストで利用できます。全てのタスクに最高性能のモデルを使う必要はなく、タスクの複雑度に応じてモデルを使い分けることが最も効果的なコスト削減戦略です。

例えば、カスタマーサポートの一次対応にはGPT-4.1-nanoを使い、エスカレーションが必要な複雑な案件のみGPT-4.1で処理する設計にすれば、同等の処理量でもコストを大幅に抑えられます。

コスト最適化のポイント

以下の表で、コスト最適化の主要なアプローチを整理しました。

アプローチ	内容	期待効果
モデルの使い分け	タスク複雑度に応じて最適モデルを選択	最大80%以上のコスト削減
プロンプト最適化	不要な説明文を省き、必要最小限の指示に絞る	トークン消費量の削減
キャッシュ活用	同一データの繰り返し処理結果をキャッシュ	API呼び出し回数の削減
PTU検討	大量処理が継続する場合に固定料金へ切替	最大50%のコスト削減
Azure Cost Management	リアルタイムのコスト監視と予算アラート設定	想定外の高額請求を防止

コスト最適化は一度やって終わりではなく、継続的なプロセスです。初期段階ではさまざまなモデルを試し、本番運用では最適なモデルに絞り込むことで、品質を維持しながらコストを削減できます。

---

AI Agent Hubのご案内

Microsoft Foundryで AI開発の基盤を整えたら、次は業務プロセスのAI自動化です。

• Foundryで構築したAIモデルの知見を、業務自動化のAIエージェント設計にも活用
• Prompt FlowやAgent Serviceの経験を、バックオフィス業務のAI自動化にも展開
• Teams上で完結するため、既存のMicrosoft環境にそのまま導入可能
• 自社テナント内で完結するセキュリティで、安心して業務データを扱える

まとめ

Microsoft Foundry（旧Azure AI Foundry）は、エンタープライズAI開発において以下の3つの価値を提供するプラットフォームです。

開発速度の向上

1,900以上の事前学習済みモデル、Prompt Flowによるローコード開発、Agent Serviceの3種類のエージェント（Prompt/Workflow/Hosted）により、AIアプリケーションのプロトタイプを数日で立ち上げられます。Computer UseやBrowser Automationにより、既存のWebベースシステムをそのまま活用した自動化も可能です。

エンタープライズグレードの信頼性

ISO/IEC 42001認証、Azureのセキュリティ基盤、Responsible AIツールにより、金融機関や医療機関など規制が厳しい業界でも導入できる信頼性を備えています。透明性の高い料金体系と詳細なコスト管理ツールにより、予算管理も容易です。

Microsoftエコシステムとの統合

Microsoft 365、Microsoft Entra ID、Power Automateとの深い統合により、既存のワークフローを活かしながらAI機能を追加できます。SharePointのドキュメントをRAGに活用したり、Power AutomateでAI処理を自動化したりと、追加のシステム構築なしにAIの恩恵を受けられます。

Azure環境でAI活用を始めるなら、まずは無料トライアル（200ドルクレジット付き）でPrompt Agentを1つ作成し、自社の業務に合うかを検証してみてください。小さな成功体験を積み重ねることで、AIの価値を組織内で実証し、本格導入へと進められます。