cloud

はじめに この記事では、Azure、AWS、Google Cloudの3大クラウドサービスのAIサービスの新規機能リリース履歴をまとめています。 主に以下のURLの情報をもとに新機能のキャッチアップを行っています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Serviceニュース Azure公式ドキュメント: Azure AI Agent Serviceニュース Github: Azure公式ドキュメント管理リポジトリ Github: Azure OpenAI APIプレビューバージョン一覧 Github: Azure OpenAI API安定版バージョン一覧 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockリリースノート Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧 Azure 2025年07月02日: GPT-image-1アップデート（プレビュー） APIに「input_fidelity」パラメータが追加 元画像のスタイルや特徴をどの程度保持するかを調整可能に 以下のようなケースで有用 顔の特徴を保持したまま写真を編集 異なるスタイル間で元の人物に似せたアバター作成 複数人物の顔を合成 マーケティングアセットや製品写真でブランドアイデンティティを維持 Eコマースやファッション分野でリアルさを損なわず商品画像を編集 画像生成・編集APIで部分的な画像ストリーミングに対応

はじめに 2025年05月20日からAzure AI Foundry Agent Serviceが一般提供が開始されました。 この記事では、Azure AI Foundry Agent ServiceのSDKについて紹介します。 GitHub: azure-sdk-for-python Azure公式ドキュメント: azure-sdk-for-python Azure公式ドキュメント: azure-sdk-for-python: readme Azure AI Foundry Agent Serviceとは Azure AI Foundry Agent Serviceは、AI エージェントの構築・管理ができるAzureのマネージドサービスです。 Azure AI Foundry Agent Serviceは、以下のような機能を提供しています。 AI Foundry PortalやAzure AI Foundry SDKを使って、エージェントの構築、管理が可能 複数のAIエージェントを組み合わせるマルチエージェントの構築が可能 A2A（Agent2Agent）、MCP（Model Context Protocol） などの業界標準プロトコルをサポート スレッドによるステートフルAPIをサポートしており、クライアントアプリ側での対話履歴の保持が不要 Azure AI Foundry Agent Service のセットアップパターン Azure AI Foundry Agent Service には、以下の2つのセットアップパターンがあります。 1. Basic setup(基本セットアップ) Agent Serviceで使用するデータをMicrosoftのマネージドリソース上に保持させる方法です。 通常、AzureでRAGアーキテクチャを構築する場合、Azure AI Searchなど高額なリソースを作成する必要がありますが、Basic setupを使用すれば、リソースの用意が不要なのでコストを下げることができます。

はじめに 生成系AIを使ったチャットアプリケーションを開発するにあたって、ユーザーに対してどのようなUIを提供するのが適切か検討することが多いと思います。 検討材料として本家となるOpenAIのChatGPTのUIをもとに実装することが多いので、ChatGPTのUIについて整理しました。 外観 ChatGPTのアプリの外観は以下の通り。 出力はストリーミングで応答されます。 サポート対象ファイル 原則全ファイルのアップロードが可能 UI上はアップロードファイルに制限はなく、どのファイルでもアップロード可能です。 ただし、下表の通り、ファイルの種類によってはLLMから正しい回答が得られないようになっています。 ドキュメント PDF ◯ Html ◯ Word ◯ PowerPoint ◯ Excel ◯ 画像 PNG ◯ JPEG ◯ WEBP ◯ GIF ◯ SVG ✕ アーカイブファイル ZIP ◯ 実行ファイル EXE ✕ ドキュメントファイル 各種ドキュメントファイルのアップロードが可能です。

はじめに この記事では、Azure、AWS、Google Cloudの3大クラウドサービスのAIサービスの新規機能リリース履歴をまとめています。 主に以下のURLの情報をもとに新機能のキャッチアップを行っています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Serviceニュース Azure公式ドキュメント: Azure AI Agent Serviceニュース Github: Azure公式ドキュメント管理リポジトリ Github: Azure OpenAI APIプレビューバージョン一覧 Github: Azure OpenAI API安定版バージョン一覧 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockリリースノート Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧 Azure 2025年06月17日: codex-mini と o3-pro モデルがリリース codex-mini と o3-pro モデルが利用可能になりました。 codex-miniは、OpenAIのo4-miniから派生した、コーディングタスクに特化したAIモデルです。 o3-proは6月10日にOpenAIから提供されたo3シリーズはで最も高性能なモデルです。 項目 o3-pro codex-mini リージョン East US2, Sweden Central（Global Standard） East US2, Sweden Central（Global Standard） アクセス要否 o3アクセス済みなら申請不要、それ以外は申請必要 アクセス申請不要 価格 $20（入力） / $80（出力） $1.

はじめに Azure Functionsを運用していると、突然関数リストが表示されなくなり、「We were not able to load some functions in the list due to errors」というエラーメッセージが表示されることがあります。 本記事では、Application InsightsでOpenTelemetry（OTEL）を使用している場合に発生する、OTEL_SERVICE_NAME環境変数が未定義であることが原因のエラーについて、その原因と対処方法をご紹介します。 エラーの症状 Azure PortalでFunctionsのページを開いたときに、以下のようなエラーメッセージが表示され、関数のリストが読み込めなくなります。 We were not able to load some functions in the list due to errors. Refresh the page to try again. Error while loading Ask questions and use troubleshooting tools to investigate these errors. Diagnose and solve problems この状態では: 関数の一覧が表示されない 個別の関数の詳細も確認できない コード上ではApplication Insightsへのデータ送信は正常に動作している エラーの原因 このエラーは、Application InsightsでOpenTelemetry（OTEL）を使用している場合に、OTEL_SERVICE_NAME環境変数が設定されていないことが原因です。 Azure FunctionsでOpenTelemetryを使用してテレメトリデータを送信する際、サービス名を識別するためにOTEL_SERVICE_NAME環境変数が必要になります。

はじめに 本記事では、Azure Durable Functions を使用して開発・運用されている方向けに、デプロイスロットを併用する環境で発生する「リクエストが別スロットにルーティングされる事象」について解説します。 特に、本番と検証で同一のストレージアカウントを利用している場合は注意が必要です。 Azure Durable Functionsとは Azure Durable FunctionsはAzure Functionsの拡張機能です。 詳細は以下の記事をご参照ください。 Azure Durable Functionsとは 事象 Azure Durable Functions において2つのスロット(production と staging)で運用をしていました。 上記構成においてstagingスロット上のアプリにリクエストしていたにも関わらず、オーケストレーター関数がproductionのアクティビティ関数を実行する事象が発生していたため調査を行いました。 原因 Durable Functions では、状態管理およびオーケストレーション処理に Azure Storage（Queue や Table）を使用しています。 このとき、本番と検証のスロットで同一のストレージアカウントおよび同一の TaskHubName を利用している場合、Durable Functions のステート情報が混在し、スロット間でリクエストが交差してしまうことがあります。 詳細は以下の Stack Overflow のディスカッションもご参照ください： Azure Durable Functions invoked in mixed slots 対策 1. host.json の Task Hub 名をスロットごとに分ける Durable Functions では host.json ファイルで durableTask.hubName を指定できます。スロットごとに異なる名前を明示的に設定することで、ステートの混在を防止できます。 { "version": "2.

はじめに Azureにおいて、従量課金プランのFunctionsを作成した際に、エラーが発生し、Functionsが作成できなるなることがあります。 本記事では、上記事象の原因と対応方法についてご紹介します。 Linux dynamic workers are not available in resource group ＜リソースグループ名＞エラー 上記のエラーはAzure の仕様により、同一リソースグループ内に Windows と Linux の App Service Plan を混在できないことを示しています。 対象のリソースグループに一度でも Windows の App Service Plan を作成すると、たとえ削除しても Azure 基盤側にその情報が保持され、そのリソースグループ内では Linux の Dynamic SKU（従量課金プラン）を新規作成できなくなります。 公式ドキュメント 対処方法 結論としては、別のリソースグループを新たに作成し、そちらに Azure Functions（Linux/Consumption Plan）を作成することでFunctionsの作成が可能になります。 おわりに 本記事では、「Linux dynamic workers are not available in resource group」というエラーの原因とその対処方法について説明しました。 a8adscript('body').showAd({"req": {"mat":"3HREPM+6UHH82+279M+HUSFL","alt":"商品リンク","id":"3IzcOOW-g7-u2A1CfX"},"goods": {"ejp":"h"+"ttps://ebookjapan.yahoo.co.jp/books/789749/","imu":"h"+"ttps://cache2-ebookjapan.akamaized.net/contents/thumb/m/J6100281917861.jpg?1696410860000"}}); a8adscript('body').showAd({"req": {"mat":"3HREPM+6UHH82+279M+HUSFL","alt":"商品リンク","id":"3IzcOOW-g7-u2A2FzR"},"goods": {"ejp":"h"+"ttps://ebookjapan.yahoo.co.jp/books/721208/","imu":"h"+"ttps://cache2-ebookjapan.akamaized.net/contents/thumb/m/F0100169654961.jpg?1663322311000"}});

はじめに この記事では、VertexAIのGroundingをREST API仕様についてまとめています。 公式ドキュメントにはSDKを使った例は載っていたのですが、REST APIを使った例が古いAPI仕様に基づくものになっていたので、紹介します。 Groundingとは Vertex AIの「Grounding」は、生成AIモデルの出力を信頼できる情報源に結びつけ、回答時に出典が明記したレスポンスを生成する機能です。 現状は、以下の2種類のGroundingが可能です。 Google 検索によるGrounding ユーザー独自データでのGrounding Google Cloud公式ドキュメント: Grounding 料金 VertexAI GroundingでGemini 2.0 Flashを使った場合の料金は以下のようになっています。 1日1500件までは無料ですが以降は1000件当たり、$35と割高 1日のリクエスト数 料金（米ドル 備考 ～1,500件 無料 無料枠 1,501～1,000,000件 $35 / 1,000件 従量課金 1,000,001件以上 要問い合わせ アカウント担当者に要連絡 公式ページ: Vertex AI Pricing ちなみに、AzureでGroundingをする場合も1000件当たり$35。 プラン名 最大コール数 料金 主な特徴 Grounding with Bing Search 1秒あたり150トランザクション1日あたり100万件 $35 / 1,000トランザクション - Bing Search APIを活用したグラウンディング- Azure AI Foundry Agentの知識ソースとして利用可 Grounding with Bing Custom Search 1秒あたり150トランザクション1日あたり100万件 $35 / 1,000トランザクション - カスタム検索空間を指定してグラウンディング- Azure AI Foundry Agentの知識ソースとして利用可 公式ページ: Microsoft Bing Grounding API Pricing

はじめに この記事では、Azure、AWS、Google Cloudの3大クラウドサービスのAIサービスの新規機能リリース履歴をまとめています。 主に以下のURLの情報をもとに新機能のキャッチアップを行っています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Serviceニュース Github: Azure公式ドキュメント管理リポジトリ Github: Azure OpenAI APIプレビューバージョン一覧 Github: Azure OpenAI API安定版バージョン一覧 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockリリースノート Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧 Azure 2025年05月20日: Azure AI Foundry Agent Serviceの一般提供が開始 Azure AI Agent Serviceは、AI エージェントの構築・管理ができるマネージドサービスです。 Azure AI Agent Serviceは、以下のような機能を持ちます。 AI Foundry PortalやAzure AI Foundry SDKを使って、エージェントの構築、管理が可能 複数のAIエージェントを組み合わせるマルチエージェントの構築が可能 A2A（Agent2Agent）、MCP（Model Context Protocol） などの業界標準プロトコルをサポート モデル料金

はじめに この記事では、Azure、AWS、Google Cloudの3大クラウドサービスのAIサービスの新規機能リリース履歴をまとめています。 主に以下のURLの情報をもとに新機能のキャッチアップを行っています。 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI Serviceニュース Github: Azure公式ドキュメント管理リポジトリ Github: Azure OpenAI APIプレビューバージョン一覧 Github: Azure OpenAI API安定版バージョン一覧 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockリリースノート Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧 Azure 2025年04月05日: Azure FunctionsがMCPトリガーに対応 Azure FunctionsがMCP(Model Context Protocol)に対応したMCPトリガーが利用可能になりました。 VS Code上のGitHub CopilotなどのMCPクライアントからMCPトリガーのFunctionsをコールすることができるようになっています。 https://techcommunity.microsoft.com/blog/appsonazureblog/build-ai-agent-tools-using-remote-mcp-with-azure-functions/4401059 Microsoft公式ブログ: Azure FunctionsがMCPトリガーに対応 Zenn: MCPトリガーで現在時刻を応答するコードの例 2025年04月14日: Azure OpenAIでGPT-4.1が利用可能に OpenAIからリリースされたGPT-4.1がAzure OpenAIでも利用可能になりました。 最大100万トークン対応：従来のGPT-4o（12.8万トークン）を大幅に超える 3モデル展開：「GPT‑4.1」「GPT‑4.1 mini」「GPT‑4.1 nano」 mini：GPT-4o超えの知能、レイテンシ半減、コスト83%減 nano：1Mトークン対応、MMLU 80.