この記事のポイント
Azure AI Studioは2024年11月にAzure AI Foundry、2026年1月にMicrosoft Foundryへと2度のリブランドを経た統合AI開発プラットフォームです- 11,000以上のAIモデル（GPT-5系・Claude・DeepSeek・Llama 4・Grok等）を1つのプラットフォームで検索・比較・デプロイ可能です
- Foundry Agent Service（GA）により、メモリ・MCP・音声対話を備えたAIエージェントを構築・運用できます
- 評価・監視機能（GA）で、標準・カスタム・継続評価の3層構造による本番品質管理が可能です
- プラットフォーム自体は無料、モデルは従量課金制で初回200ドルクレジット付きです
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
Microsoftが提供する「Azure AI Studio」は、2024年11月にAzure AI Foundryへ、2026年1月にはMicrosoft Foundryへと2度のリブランドを経た統合AI開発プラットフォームです。
2026年3月時点で11,000以上のAIモデルを提供し、Foundry Agent Service（GA）によるエージェント開発、評価・監視機能（GA）による本番運用支援まで、企業のAI開発ライフサイクル全体をカバーしています。
本記事では、Azure AI Studioの概要から名称変更の経緯、Microsoft Foundryとしての最新機能、企業の導入事例、料金体系まで、2026年最新情報で詳しく解説します。
Azureの基本知識や料金体系、利用方法についてはMicrosoft Azureとは？できることや各種サービスを徹底解説で詳しく解説しています。
目次
Azure AI Studioとは（現Microsoft Foundry / 2026年最新）
Foundry Agent ServiceとAIエージェント開発
Azure AI Studioとは（現Microsoft Foundry / 2026年最新）
Azure AI Studioは、Microsoftが2023年11月に発表したAI開発の統合プラットフォームです。2024年11月のIgnite 2024でAzure AI Foundryに名称変更され、さらに2026年1月のIgnite 2025でMicrosoft Foundryへとリブランドされました。2026年3月時点で、11,000以上のAIモデルを提供する業界最大級のAI開発プラットフォームに成長しています（出典: What is Microsoft Foundry | Microsoft Learn）。
Microsoft Foundryでは、OpenAIのGPT-5シリーズやAnthropicのClaude、MetaのLlama 4、DeepSeek、xAIのGrokなど、多様なプロバイダーのモデルを1つのプラットフォーム上で検索・比較・デプロイできます。さらに2026年には、Foundry Agent Service（GA）によるエージェント開発、評価・監視機能（GA）による本番運用支援、MCP対応によるツール連携など、エンタープライズ向けの機能が大幅に強化されています。
Azure AI Studio（現Microsoft Foundry）のホーム画面
以下の表で、名称変更の経緯と各フェーズでの主な変更点を整理しました。
| 時期 | 名称 | 主な変更・追加機能 |
|---|---|---|
| 2023年11月 | Azure AI Studio | 初回発表。モデルカタログ・ベンチマーク・プロンプトカタログ |
| 2024年11月 | Azure AI Foundry | Ignite 2024でリブランド。Agent Service追加、Prompt Flow強化 |
| 2026年1月 | Microsoft Foundry | Ignite 2025で再リブランド。Agent Service GA、評価・監視GA |
名称から「Azure」が外れた背景には、AIエージェントがAzureの一サービスではなく、Microsoftエコシステム全体の中核技術として位置づけられるようになった変化があります。なお、Azureのサブスクリプションは引き続き必要ですが、プラットフォーム自体の利用は無料です。
企業のAI開発現場では、モデル選定・開発・デプロイ・監視がサービスごとにバラバラになりがちです。開発チームはOpenAI APIで試作し、データサイエンスチームはAzure Machine Learningで学習し、運用チームは別の監視ツールを使うといったケースが多く見られます。こうしたサイロ化が品質管理の障壁となり、PoC（概念実証）から本番化への移行を妨げています。Microsoft Foundryは、これらのプロセスを1つのプラットフォームに統合することで、AIの開発サイクル全体を効率化します。
名称変更の経緯と各フェーズの位置づけ
Azure AI Studio時代のプラットフォームは、エクスプローラー（モデルカタログ・ベンチマーク・プロンプトカタログ）、ビルド（プロジェクト作成・Azure AIハブリソース管理）、管理（リソースグループ管理）の3つの機能で構成されていました。
旧Azure AI Studioのエクスプローラー画面
2024年11月のAzure AI Foundryへのリブランドでは、単なる名称変更にとどまらず、機能面で大きな進化がありました。Agent Serviceの導入によるエージェント開発機能の追加、Prompt Flowの強化、そしてRAG（検索拡張生成）パイプラインの統合が行われています。Azure AI Searchのベクトル検索との連携により、企業独自のデータを活用したAIアプリケーションの構築が容易になりました。
2026年1月のMicrosoft Foundryへの再リブランドでは、Agent Service GA、評価・監視機能GA、メモリ機能（Public Preview）、Voice Live API（Public Preview）、MCP Server（Preview）など、本番運用を見据えた機能が一気にGAとなりました（出典: What's new in Microsoft Foundry | Dec 2025 & Jan 2026）。
Microsoft Foundry（旧Azure AI Foundry）の全機能についてはAzure AI Foundryとは？できることや使い方、料金を徹底解説で網羅的に解説しています。
Microsoft Foundryの主要機能
Microsoft Foundryは、AI開発のライフサイクル全体をカバーする統合プラットフォームです。モデルの選定からデプロイ、評価、本番監視まで、1つのプラットフォーム上で完結します。
主要な機能は以下の4カテゴリに分類されます。
| カテゴリ | 主な機能 | 特徴 |
|---|---|---|
| モデルカタログ | 11,000以上のモデル検索・比較・デプロイ | 13社以上のプロバイダーから選択可能 |
| Foundry Agent Service | AIエージェント構築・実行 | マルチツール・メモリ・MCP対応 |
| Foundry Tools | 推論API・ファインチューニング・Prompt Flow | RAGパイプライン統合 |
| 評価・監視 | 品質評価・本番トレース・アラート | Azure Monitor連携 |
かつてのAzure AI Studioが「モデルカタログの閲覧と管理」が中心だったのに対し、現在のMicrosoft Foundryはエージェント開発から本番監視までを一貫してカバーする開発基盤に進化しています。
モデルカタログと対応モデル
モデルカタログは、Microsoft Foundryの中核機能です。11,000以上のモデルが登録されており、用途や性能に応じて最適なモデルを検索・比較できます。プロバイダーによるフィルタリングだけでなく、推論タスクごとのフィルタリングも可能で、テキスト生成・画像認識・音声処理など特定タスクに適したモデルだけを絞り込めます。
モデルカタログでの検索画面（現在はFoundryポータルでUIが更新されています）
2026年3月時点で対応する主要プロバイダーとモデルを以下に示します。
| プロバイダー | 主要モデル | 特徴 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.2、GPT-4o、o-series | テキスト・画像・音声のマルチモーダル対応 |
| Anthropic | Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6 | 1Mトークンコンテキスト（beta）、適応的思考 |
| Meta | Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick | オープンウェイト、12言語対応 |
| DeepSeek | DeepSeek-V3.2、DeepSeek-R1 | 高性能推論モデル |
| xAI | Grok 4.0（GA）、Grok 4.1 Fast | 高速推論 |
| Mistral AI | Mistral Large、Mistral Small | ヨーロッパ発の高効率モデル |
| Microsoft | Phi-4シリーズ | 小規模高性能モデル |
旧Azure AI Studio時代にはOpenAI、Meta、Hugging Face、NVIDIAなど限られたプロバイダーのモデルのみでしたが、Anthropic Claude、DeepSeek、xAI Grokなどが追加され、選択肢が大幅に広がりました。ベンチマーク機能も健在で、複数モデルの性能を定量的に比較できます。
モデルベンチマークの比較表
モデルベンチマークのグラフ比較（現在はより多くのモデルを比較可能）
Azure OpenAI Serviceとの関係では、Azure OpenAIのモデル（GPTシリーズ、o-series等）はFoundry Modelsの一部として統合されており、Foundryポータルからデプロイと管理が可能です。
Foundry Agent ServiceとAIエージェント開発
Foundry Agent Serviceは、2025年12月にGA（一般提供）されたAIエージェント開発・実行基盤です。プロンプトとワークフローを組み合わせてエージェントを構築し、ツールやデータソースと接続して自律的にタスクを実行させることができます（出典: What is Foundry Agent Service | Microsoft Learn）。
Foundry Agent Serviceの主な特徴は以下のとおりです。
-
プライベートネットワーク対応
VNet統合により、エンタープライズ環境でのセキュアなエージェント実行が可能です
-
メモリ機能（Public Preview）
セッションをまたいでユーザーの好みやコンテキストを自動抽出・保持します。カスタム埋め込みデータベースや検索パイプラインの構築は不要で、マネージドな長期記憶ストアとして機能します
-
Voice Live API（Public Preview）
リアルタイム音声対話をエージェントに統合できます。カスタマーサポートやフィールドサポートなど、音声ファーストのユースケースに対応します
-
MCP Server（Preview）
mcp.ai.azure.comでクラウドホストされたMCPサーバーを提供します。VS Code、Visual Studio、Foundryポータルから接続でき、1,400以上のビジネスシステムとの連携が可能です
-
エンタープライズ評価機能
エージェントの品質をリアルタイムで評価・トレースし、Azure Monitorアラートと連携できます
Foundry Agent Serviceのエージェント作成には追加料金は発生しません。課金はモデルのトークン消費量とFoundry Toolsの使用量に応じて発生します。Agent Serviceの詳細はMicrosoft Foundry Agent Serviceとは？主要機能や使い方、料金体系を解説で解説しています。
Azure AI Studioからの主要な進化ポイント
旧Azure AI Studioと現Microsoft Foundryでは、プラットフォームの位置づけ自体が大きく変わっています。以下の比較表で、主要な進化ポイントを整理しました。
| 機能 | 旧Azure AI Studio（2024年以前） | 現Microsoft Foundry（2026年3月） |
|---|---|---|
| モデル数 | 数百モデル | 11,000以上（13社以上） |
| エージェント開発 | なし | Foundry Agent Service（GA） |
| メモリ機能 | なし | マネージドメモリ（Preview） |
| MCP対応 | なし | クラウドMCPサーバー（Preview） |
| 音声対話 | なし | Voice Live API（Preview） |
| 評価・監視 | 手動評価のみ | 自動評価＋本番モニタリング（GA） |
| オフライン開発 | なし | Foundry Local（Preview） |
| SDK | azure-ai-studio SDK | azure-ai-projects v2 beta |
| ツール連携 | Azure内サービスのみ | 1,400以上のビジネスシステム |
特に大きな変化は3点あります。第一に、エージェント開発機能の追加です。旧AI Studioではモデルの選定とデプロイが中心でしたが、現在はエージェントの構築・実行・監視まで一貫して行えます。第二に、MCP対応により外部ツールとの連携が劇的に拡大し、Azure AI Search、SharePoint、Fabricなどとの接続がToolsタブから一元管理できるようになりました。第三に、評価・監視機能のGAにより、本番環境での品質担保が標準機能として組み込まれています。
旧Azure AI Studioのビルド画面（現在はFoundryポータルに統合）
評価・監視機能と本番運用
2026年2月にGA（一般提供）された評価・監視機能は、Microsoft Foundryの本番運用を支える重要な機能群です（出典: What's new in Microsoft Foundry | February 2026）。
評価機能は3つのレイヤーで構成されています。
-
標準エバリュエーター
RAGと生成シナリオの品質を自動評価します。一貫性（Coherence）、関連性（Relevance）、グラウンデッドネス（Groundedness）、検索品質（Retrieval Quality）、安全性（Safety）の5軸で評価を行います
-
カスタムエバリュエーター
ビジネスロジック、社内トーン基準、ドメイン固有のコンプライアンスルールなど、標準エバリュエーターでは対応できない独自の品質基準を定義できます
-
継続評価
本番トラフィックを自動サンプリングし、評価スイートを実行します。Azure Monitorアラートと連携し、グラウンデッドネスの低下や安全性閾値の超過時に即座に通知します
この3層構造により、開発時のテストから本番運用の品質モニタリングまでを一貫して管理できます。Azure AI servicesの各サービスと組み合わせることで、より精度の高い評価パイプラインを構築できます。
企業の導入事例
Microsoft Foundryは、国内外の企業で実際にAI開発基盤として活用されています。以下に2025年から2026年にかけての代表的な導入事例を紹介します。
-
Sky株式会社（製造業）
Microsoft FabricとMicrosoft Foundryを組み合わせてAIデータ基盤を構築しました。2025年6月のPoC開始から同年8月の本番稼働まで約2か月で移行を完了し、社員から4か月間で100件以上のAIエージェント活用アイデアが集まりました。従業員サーベイの分析にAIエージェントを適用し、データ基盤とAI開発環境の統合による効率化を実現しています（出典: Sky株式会社 Microsoft Customer Story）
-
電通総研（ITサービス）
2026年1月から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。マルチエージェント開発、RAGフレームワーク設計、PoCから本番デプロイまでの包括的な支援を行っています（出典: 電通総研プレスリリース）
これらの事例に共通するのは、Microsoft Foundryをハブとして活用し、データ基盤（Fabric）やエージェント基盤（Agent Service）を組み合わせることで、PoCから本番化への移行期間を大幅に短縮している点です。特にSky社の事例では、PoCから本番稼働までわずか2か月という短期間での移行を実現しており、プラットフォームの統合効果が顕著に現れています。
旧Azure AI Studioのプロンプトカタログ画面（現在はFoundryポータルのToolsタブに統合）
開発環境とツール
Microsoft Foundryでの開発は、複数のインターフェースから行えます。用途に応じて最適なツールを選択できます。
| ツール | 用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| Foundryポータル | ブラウザベースの統合環境 | モデル選定・エージェント構築・評価をGUIで操作 |
| VS Code AI Toolkit | ローカル開発・デバッグ | Agent Inspector、ツールカタログ、MCP統合 |
| azure-ai-projects SDK | プログラマティック開発 | v2 beta（Python/JS/.NET）。エージェント・推論・評価を統合 |
| Azure CLI / PowerShell | 自動化・CI/CD | リソース管理・デプロイ自動化 |
VS Code AI Toolkit v0.30.0（2026年2月）では、ツールカタログによるMCPサーバー管理、Agent Inspectorによるエージェントのステップスルーデバッグ、評価をテストとして実行する「Evaluation as Tests」機能が追加されています。AzureポータルからもFoundryハブの作成とリソース管理が可能です。
Azure AIハブリソースの作成画面（現在はFoundryハブに統合）
Foundry LocalとMCPサーバー
Foundry Localは、ローカルのNVIDIA GPUハードウェア上でAIモデルを実行できる機能です。クラウド接続不要でテキスト・画像・音声のマルチモーダルモデルを動作させることができ、データのプライバシー要件が厳しい環境や、オフラインでの開発・テストに適しています。
MCP Serverは2025年12月3日からmcp.ai.azure.comでプレビュー提供されています。Entra認証が組み込まれており、VS Code、Visual Studio、Foundryポータルからゼロ設定で接続可能です。ToolsタブからAzure AI Search、SharePoint、Fabricなど1,400以上のビジネスシステムとの連携を一元管理できます。
旧Azure AI Studioの管理画面（現在はFoundryポータルのControl Planeに統合）
関連サービスとして、Azure OpenAI Studioの始め方や料金体系、デプロイ方法も参考になります。サーバーレスでのバックエンド処理にはAzure Functionsを活用できます。
【無料DL】AI業務自動化ガイド（220P）
Microsoft環境でのAI活用を徹底解説
Microsoft環境でのAI業務自動化・AIエージェント活用の完全ガイドです。Azure OpenAI、AI Agent Hub、n8nを活用した業務効率化の実践方法を詳しく解説します。
Microsoft Foundryの料金（2026年3月版）
Microsoft Foundryの料金体系は、プラットフォーム自体の利用料は無料で、使用するサービスごとに従量課金される構成です。新規Azureサブスクリプションには初回200ドル（約30,000円）の無料クレジットが付与されます（出典: Microsoft Foundry - Pricing | Microsoft Azure）。
主な課金対象と料金モデルを以下の表に整理しました。
| サービス | 課金モデル | 備考 |
|---|---|---|
| Foundryプラットフォーム | 無料 | 探索・モデルカタログ閲覧は無料 |
| Foundry Models（OpenAI系） | 従量課金またはプロビジョニング | モデルごとにトークン単価が異なる |
| Foundry Models（サードパーティ） | 従量課金（Serverless API） | Azure Marketplace経由 |
| Foundry Agent Service | エージェント作成無料 | モデル消費＋Tools＋IQ接続に課金 |
| Foundry Tools | 機能ごとに従量課金 | Document Intelligence、AI Search等 |
| メモリ機能（Preview） | プレビュー期間中無料 | モデル呼び出し料金のみ |
| コンピューティング | 従量課金 | ファインチューニング・バッチ推論時 |
料金最適化のポイントは3つあります。第一に、モデル選定による最適化です。同等の精度でもGPT-4o-miniやGrok 4.1 Fastなどの低コストモデルを選ぶことで、推論コストを大幅に削減できます。第二に、プロビジョニング済みスループット（PTU）の活用です。継続的に大量のリクエストを処理する場合、従量課金よりもコスト効率が向上します。第三に、Foundry Localの活用です。開発・テスト環境をローカルで実行することで、クラウドコンピューティング費用を削減できます。
Azure OpenAI Serviceの料金体系も合わせてご確認ください。Foundry Agent Serviceの料金について詳しくはFoundry Agent Service - Pricing | Microsoft Azureを参照してください。
初回クレジットとコスト最適化
新規のAzureアカウント作成時には、30日間有効な200ドルの無料クレジットが付与されます。このクレジットで、モデルカタログの探索からAgent Serviceでのプロトタイプ作成、評価機能のテストまで、Microsoft Foundryの主要機能を一通り試すことができます。
コスト管理にはAzure Cost Management + Billingを活用します。Foundryハブ単位でのコスト追跡が可能で、予算アラートを設定してコスト超過を防ぐことができます（出典: Plan and Manage Costs | Microsoft Learn）。Azureの全般的な料金についてはAzureの料金体系をわかりやすく解説をご覧ください。
まとめ
本記事では、Azure AI Studio（現Microsoft Foundry）について、名称変更の経緯から最新機能、企業の導入事例、料金体系までを解説しました。
2023年のAzure AI Studio発表以来、2度のリブランドを経てMicrosoft Foundryとなった本プラットフォームは、11,000以上のAIモデル、GA済みのAgent Service、評価・監視機能、MCP対応など、エンタープライズAI開発に必要な機能を網羅する統合基盤に成長しています。
Microsoft Foundryの活用を始めるための具体的なステップは以下のとおりです。
- Foundryポータル（ai.azure.com）にアクセスし、モデルカタログで自社のユースケースに合ったモデルを探索する（Azureアカウント不要で探索可能）
- 初回200ドルクレジットを活用して、Agent Serviceでプロトタイプエージェントを構築し、評価機能で品質を検証する
- 評価結果に基づきモデルとアーキテクチャを最適化し、Observability機能を有効にして本番環境に移行する
AzureのサポートプランについてはAzureサポートプランを解説を、Azureの学習にはMicrosoft Learnとはをご覧ください。
