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製品解説このページでは Azure OpenAI Service の機能・特徴・提供形態をまとめています

Azure OpenAI Service とは?機能・特徴・提供形態

提供 日本マイクロソフト株式会社

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Azure OpenAI(現在の名称はAzure OpenAI in Foundry Models)は、Microsoft AzureのAIプラットフォーム「Microsoft Foundry」上で、OpenAIの高度なAIモデルを企業向けに利用できるようにするサービスです。GPT-3.5-Turbo、GPT-4、DALL-E、Whisper、Babbage、Davinciといった最先端のモデルにアクセスでき、Foundry Models全体では11,000を超える基盤モデル、オープンモデル、推論モデル、マルチモーダルモデル、業界固有モデルの中から、用途に応じて即座にベンチマークして比較・選択できます。Azureの基盤上で提供されるため、セキュリティとコンプライアンスが組み込まれている点が特徴です。Microsoftは50以上の世界各地域・国に特化したものを含む多数のコンプライアンス認定を取得しており、SLAとしてAzure OpenAIの可用性99.9%以上を保証しています。責任あるAIの観点からは、生成されたコンテンツをモデレートするツールと安全なアプリケーション設計のガイダンスが用意され、サービスへのアクセスは責任あるAIのセーフガードが機能していることを確認するために制限された状態で提供されています。価格は2つの方式があり、使用したリソースに対して支払う従量課金制は変動するワークロードに柔軟に対応でき、特定のモデル処理容量を予約してデプロイするプロビジョニングスループットユニット(PTU)は、一貫性のある使用パターンのワークロードに適した予測可能な価格モデルです。3つの柔軟なデプロイ戦略が用意されており、小規模な実験から大規模で高パフォーマンスなワークロードまで対応します。Foundry Agent Service、Azure Document Intelligence、Azure Content Understanding、Azure Machine Learningといった他のAzure AI製品と組み合わせることで、包括的なソリューションを構築できます。導入事例としては、フランスの大手eコマースプラットフォームがGitHub Copilotと組み合わせて顧客エンゲージメントを向上させた例、McKessonが手動プロセスを自動化して医療業務を再構築した例、Harveyが推論モデルで法律業務を革新した例、NBAがアプリ体験と分析情報を強化した例などが公開されています。

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製品情報

製品名Azure OpenAI Service
公式サイト https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-foundry/models/openai/
料金 要問い合わせ
カテゴリ 文章生成AI

公式サイトの確認日:2026年9月15日

画像・関連イメージ

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基本スペック

提供形態 −
初期費用 −
最低契約期間 −
サポート窓口 −
導入支援 −
API連携 −
SSO(シングルサインオン) −
セキュリティ認証 −
スマホアプリ −
管理画面の多言語対応 −
導入社数 −
サポート費用 −

Azure OpenAI Serviceのよくある質問

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文章生成AI に分類しています。

この製品の特徴

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運営企業情報

企業名 日本マイクロソフト株式会社
所在地 〒108-0075 東京都港区港南2丁目16番3号品川グランドセントラルタワー
資本金2億円以上
従業員数2,121名
電話番号03-4332-5300
業種情報通信業, 卸売業,小売業
企業サイト https://news.microsoft.com/ja-jp/2017/09/05/170905-family-friendly-leave/
事業内容ソフトウエアおよびクラウドサービス、デバイスの営業・マーケティング
掲載している他の製品 API Management Azure AI 音声 Azure Content Delivery Network Azure Data Factory Azure Data Lake Azure Databricks Azure DevOps Azure DNS

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文章生成AIとは

文章生成AIは、指示を与えると文章を作り出すAIと、それを業務で使いやすくしたサービスです。メールや議事録、記事の下書き、要約、翻訳などに使われます。法人利用では、入力した情報が学習に使われないことと、社内データを参照できるかが要点になります。比較のときは、利用するモデル、社内文書の参照(RAG)、利用ログと権限の管理、生成物の扱い、そして利用量による課金を確認してください。

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