Azure

はじめに Azure SRE Agent は、Azure 環境における運用業務を効率化・自動化するために登場した AI エージェントです。 従来の監視ツールやオペレーション自動化ツールとは異なり、インシデントの検知だけでなく、その原因調査や対応支援、さらにはリソース操作までを一貫して実行できる点が大きな特徴です。 本記事では、Azure SRE Agent の基本機能や料金体系、活用方法について整理し、実運用でどのように活かせるのかを解説します。 Azure SRE Agentとは Azure SRE Agent は、Azure 上のリソースに対して継続的なヘルスチェック、インシデント調査、復旧支援を行うことができるAI エージェント。 様々な種類のトリガーで起動できる (チャットベース、Webhook通知、cronによる定期実行) azコマンドを内部で実行できるのでAzure上のリソースに対する操作が可能 ハーネス機能が実装されている (Skills, サブエージェント作成、 MCP連携) メリット 多様なトリガーに対応 チャットベース Webhook通知 cronによる定期実行 Azure操作が可能 内部で az コマンドを実行できるため、Azureリソースの直接操作が可能 拡張性（ハーネス機能） Skills サブエージェント作成 MCP連携 公式情報 Microsoft公式ドキュメント Microsoft公式YouTube GitHub SREエージェント Microsoft公式ドキュメント: Azure Advisor Optimization workbook 料金体系 料金は Azure Agent Units（AAU） を基準に算出されます。

AzureでもClaude Codeを使いたい！ Claude CodeでMicrosoft Foundryのモデルを使う手順 はじめに 2025年11月のAzureのアップデートで、Microsoft Foundry(旧AI Foundry)でもAnthropic系のモデルが使用できるようになりました。 今までAzureプラットフォームでしかLLMを使用できないユーザーはClaudeモデルを使用することができませんでしたが、今回のアップデートからClaudeモデルが使用できることになります。 そこで、この記事では、Claude CodeでMicrosoft Foundryのモデルを使用する手順を紹介します。 1. Microsoft Foundryリソースのプロビジョニング Azure で Claude リソースを作成します。 Microsoft Foundryポータルに移動する 新しいリソースを作成し、リソース名をメモします。 Claude モデルのデプロイメントを作成します。 Claude Opus Claude Sonnet Claude Haiku 2. MS Foundryへのアクセス情報を取得 Claude Codeは、Microsoft Foundryでは、APIキーとEntra IDでの認証の2つの認証方法をサポートする。 自身のAzureユーザーアカウントにMicrosoft Foundryへのアクセス必要なRABCのロールが付与されている場合は、EntraIDを使用した方が、セキュアなアクセスになるので、おすすめです。 APIキー認証 エンドポイントとキーのセクションからAPIキーをコピーして控えます。 後述の環境変数の設定で、APIキーを設定します。 ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY=xxx Microsoft Entra ID認証 ローカル環境でEntra IDを使用する場合は、一般的に Azure CLI を使用します。 Azure CLIをインストールして、Claude Codeの起動前に以下のコマンドを実行します。 az login 3.環境変数を設定 Claude Codeのsettings.jsonに以下を設定します。 ※Entra ID認証の場合は、ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEYの行は不要です。また、漏洩させないようにGit 管理しないようにしましょう。 { "companyAnnouncements": [ "Success to load ~/.

はじめに Microsoft Foundry（旧：Azure OpenAI Service）では、API キーを使用したローカル認証（Local Auth）と、Azure AD（Microsoft Entra ID）を使用した認証方法の2つが利用できます。 しかしセキュリティ要件が厳しい環境では、API キーの使用を禁止し、Azure AD 認証に統一したいケースも少なくありません。 そこで本記事では、Microsoft FoundryのAPIキー（Local Auth）をCLI経由で無効化する手順を紹介します。 Azure Portal からはまだ UI が提供されていないため、Azure CLI の az rest コマンドを使ったREST API実行が必要です。 APIキーを無効化することで得られるメリット API キー（Local Auth）を無効化し、Azure AD 認証に統一することで以下のメリットがあります。 セキュリティが強化される API キーは漏洩しやすく、権限の細かい制御ができません。 Azure AD に統一することで、ユーザー単位のアクセス制御や条件付きアクセスが適用でき、より厳格なセキュリティが実現できます。 キー管理の手間が不要になる API キーのローテーションや再配布、キーが漏洩した場合の緊急対応などの運用負荷が削減されます。 監査性が向上する Azure AD ベースの認証であれば、誰がいつアクセスしたかを確実に追跡できるため、ログや監査レポートの精度が大きく向上します。 API キーを無効化すると以下の点に注意が必要です。 既存の API キーを利用したアプリケーションは すべて動作しなくなる → 事前にコードを Azure AD 認証に対応させておく必要があります。 Azure Functions や Logic Apps など、一部サービスは追加設定が必要な場合がある チームメンバーや開発者に事前共有しないと混乱が起きやすい 本番環境で実行する場合は、事前に非本番環境でのテストを強く推奨します。 APIキーを無効化する APIキーを無効化するには、Azure CLIからRest APIを実行します。

はじめに この記事では、Azure、Google クラウド、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12月01日: GPT-image-1.5モデルが利用可能に OpenAIの最新画像生成モデルGPT-image-1.5がリリースされました。 パフォーマンス、品質、編集コントロール、顔の保持機能が向上しています。 編集モードでは、高い入力忠実度をサポートし、入力画像の一部を追加/削除しながら他の部分を保持できます。 主な機能: テキストから画像生成 画像から画像生成（編集） インペインティング 高品質な画像生成（最大1024x1536および1536x1024ピクセル）

はじめに この記事ではOpenAIのGPTシリーズや、AnthropicのClaudeシリーズ、GoogleのGeminiシリーズなどの主要モデルについて比較表にまとめています。 免責事項: 本記事の料金や仕様は公開時点の情報であり、変更される可能性があります。最新情報については各サービスの公式ドキュメントをご確認ください。 提供プロパイダー 各モデルの提供団体は以下の通りです。 プロパイダー モデル 設立 国 備考 OpenAI GPT 2015年12月11日 米国 GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略。2017年にGoogleが発表したLLM「Transformer」がベース。事前に大量のデータで訓練されたLLMを示す。 Anthropic Claude 2021年ごろ 米国 Claudeはフランス語圏に多い名前。 数学者クロード・シャノン（Claude Shannon）など Google Gemini 1998年9月4日 米国 Geminiはラテン語で双子座を意味する。Google社内の2つの研究チームが合併したこと、Geminiの共同技術責任者がLLM開発はロケットを打ち上げる精神と同じと共鳴したことが由来。 Meta Llama 2004年2月4日 米国 Large Language Model Meta AI 料金 以下のリンクから各LLMの料金をまとめたExcelを表示できます。 LLM料金表 注記: 最新の料金情報は各公式ドキュメントでご確認ください 料金参考リンク OpenAI系モデル OpenAI公式ドキュメント: OpenAI APIの料金 Azure公式ドキュメント: Azure OpenAIの料金 Anthropic系モデル Anthropic公式ドキュメント: Anthropic APIの料金 AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockの料金 Google Cloud公式ドキュメント: Google クラウド Vertex AIの料金 Google系モデル Google Cloud公式ドキュメント: Google クラウド Vertex AIの料金 Meta系モデル AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockの料金 Google Cloud公式ドキュメント: Google クラウド Vertex AIの料金 Model ID参考リンク OpenAI系モデル OpenAI公式ドキュメント: モデル一覧 Azure公式ドキュメント: モデル一覧 Anthropic系モデル Anthropic公式ドキュメント: モデル一覧 AWS公式ドキュメント: AWS BedrockのAnthropicモデルID覧 Google Cloud公式ドキュメント: モデルガーデン Google系モデル Google公式ドキュメント: Vertex AIのモデル一覧 Meta系モデル AWS公式ドキュメント: AWS BedrockのAnthropicモデルID覧 Google公式ドキュメント: Vertex AIのモデル一覧 機能要件 プラットフォーム 入力 出力 機能 モデル名 Azure AWS Google クラウド テキスト 画像 音声 動画 PDF テキスト 画像 音声 日本語対応 Thinking Streaming Fuction Calling Structured outputs GPT-4o 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 GPT-4o-mini 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 GPT-4.

はじめに この記事では、Azure、Google クラウド、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 [Google Cloud公式ドキュメント: Google クラウド Bedrockリリースノート](https://docs.Google クラウド.amazon.com/bedrock/latest/userguide/doc-history.html) 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11月18日: Anthropic ClaudeモデルがMicrosoft Foundryで利用可能に Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.1モデルがMicrosoft Foundryでパブリックプレビューとして提供開始されました。 これにより、AzureはClaudeとGPTの両方のフロンティアモデルへのアクセスを1つのプラットフォームで提供する唯一のクラウドプロバイダーとなりました。 主な特徴： Microsoft Azure Consumption Commitment (MACC)の対象 既存のAzure契約と請求システムで利用可能（別途ベンダー承認不要） Python、TypeScript、C# SDKでアクセス可能 コード実行ツール、ウェブ検索・取得、引用、ビジョン、ツール使用、プロンプトキャッシングなど、Claude Developer Platformの各種機能をサポート 戦略的パートナーシップ：

はじめに Azure App ServiceへのアプリケーションデプロイにおいてCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）の導入は、開発の効率化と品質向上に不可欠です。 本記事では、GitHub Actionsを使用してAzure App Serviceへ自動デプロイする方法を解説します。 GitHub Actionsとは GitHub Actionsは、GitHubが提供するCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）プラットフォームです。 リポジトリ内で直接ビルド、テスト、デプロイのワークフローを自動化できます。 特徴： リポジトリと統合: GitHubリポジトリと密接に統合され、プッシュやプルリクエストなどのイベントに応じて自動実行 豊富なアクション: GitHub Marketplaceで公開されている数千のアクションを活用可能 無料枠: パブリックリポジトリは無料、プライベートリポジトリも一定時間まで無料 基本概念 ワークフロー（Workflow） 自動化されたプロセス全体を定義するYAMLファイル。.github/workflows/ディレクトリに配置します。 ジョブ（Job） ワークフロー内で実行される作業の単位。複数のジョブを並行または順次実行できます。 ステップ（Step） ジョブ内で実行される個別のタスク。コマンドの実行やアクションの呼び出しを行います。 アクション（Action） 再利用可能な処理単位。GitHub Marketplaceで公開されているものや、自作のものを使用できます。 ランナー（Runner） ワークフローを実行する仮想マシン。GitHubホステッドまたはセルフホステッドを選択できます。 ワークフロー構文の基礎 基本的なワークフロー構文を見てみましょう： name: 'ワークフロー名' # トリガー条件 on: push: branches: - main pull_request: branches: - main # 環境変数 env: APP_NAME: my-app PYTHON_VERSION: '3.10' # ジョブ定義 jobs: # ビルドジョブ build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Setup Python uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: ${{ env.

はじめに 2028年9月30日以降、Azure FunctionsのConsumption（従量課金）プランでLinuxの関数アプリを実行する機能は廃止されます。 Azure Functionsとは？ Azure Functionsは、サーバーの管理や設定を気にせずに、コードを実行できるMicrosoftのクラウドサービスです。特定のイベント（HTTPリクエスト、タイマー、データベースの変更など）が発生したときに自動的にコードが実行されます。 Function のスケールとホスティングオプション | Microsoft Learn なぜ廃止されるのか？ Microsoftは、より高性能で柔軟な新しいプラン（Flex Consumption）を提供するため、古いプランのサポートを段階的に終了します。 新しいプランは、従来のプランの課題（仮想ネットワーク非対応、コールドスタートの遅さなど）を解決しています。 よって、今後新規で作成するFunctionsのプランは**Flex Consumption（Flex従量課金）**にする方が好ましいです。 本記事では、Flex Consumption プランとConsumptionプランの違い、移行時の変更点について紹介します。 Flex Consumptionとは Flex Consumption プランは2024 年 11 月 に GA（一般提供）となった従来のCunsumptionプランの進化版的なプランで、より柔軟に利用することができるAzure Functionsの新しいプランです。 Azure Functions Flex Consumption プラン ホスティング | Microsoft Learn Flex Consumption と Consumption プランからの変更点 主要機能の比較表 機能 Consumption Flex Consumption ゼロスケール ✅ 可能 ✅ 可能 スケール動作 イベント駆動 イベント駆動（高速） 仮想ネットワーク ❌ 非対応 ✅ 対応 専用コンピュート（コールドスタート対策） ❌ なし ✅ 常時起動インスタンス（任意） 課金 実行時間のみ 実行時間 + 常時起動インスタンス 最大スケールアウトインスタンス数 200 1000 用語解説:

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10月01日: Microsoftがエージェント型AIアプリ開発基盤「Microsoft Agent Framework」を発表 エージェント型AIアプリを開発するためのSDKとランタイム「Microsoft Agent Framework」を発表し、パブリックプレビューを開始されました。 概要：AutoGenとSemantic Kernelを統合し、エンタープライズ対応のマルチエージェント開発基盤として設計。 AutoGen＝Microsoft開発のA2A（Agent to Agent）連携用フレームワーク。 Semantic Kernel＝Microsoft開発のエージェント内部の機能・プラグイン・メモリ管理を担うフレームワーク。 今後の統合計画：

はじめに 以前は画像生成AI技術はなかなか思い通りの画像が生成されなかったり、日本語テキストの生成の精度が低いなどの課題がありましたが、 昨今ではOpenAIやGoogleなどが提供している画像生成モデルの精度が大幅に向上し、ビジネスにおいても活用の幅が広がっています。 この記事ではChatGPTやMicrosoft Copilotで画像生成AIを使って思い通りの画像を生成するためのプロンプトの書き方について説明します。 ※初心者向けのため、応用的な内容ではなく、基本的な内容になります。 ビジネスにおける画像生成のユースケース ビジネスにおいての画像生成系AIの活用事例として以下のようなものがあります。 1. デザイン・コンテンツ制作 製品ロゴやアイコン、サムネイル画像、キャラクター、書籍表紙、UI素材などの生成。 新しく生成するコンテンツに対して、AIにアイディアを提案させたい場合に使用します。 例 (新製品の画像をAIに提案させる) 最先端感のある最新スペックPCのデザインを提案せよ。 例 (新製品のアイコンをAIに提案させる) 新しいAIチャットサービス「Hogehoge AI」のアイコンを生成せよ 2. マーケティング・プロモーション 商品画像、広告用画像、イベント告知画像などの生成。 販売促進や集客目的で視覚的訴求を強化したい場合に使用します。 例 (イベント告知用画像を生成系AIに作成させる) 10月開催のテックカンファレンス告知用のSNS投稿用の画像 3. 業務・資料作成支援 図解、構成図、スライド背景、資料添付用画像などの生成。 文章だと分かりづらい事柄を図で表現させたり、資料作成の素材を生成させたい場合に使用します。 例 (図解: 生成系AIとチャットしていて分からなかったことなどを図で表現させる) 今までの会話内容をもとにLLMの概念について説明する画像を作成して 例: PowerPointのスライド背景 テクノロジー×イノベーションを象徴するデザインのスライド背景を生成して 既存画像への編集 最新の生成系AIでは既存の画像に対しての編集も可能になっており、以下のようなことができます。 テロップ挿入 キャッチコピーの挿入 タイトルの挿入 日付情報の挿入 この画像にキャッチコピーを追加した画像を生成して 画像の一部を別の画像と差し替え 商品や人物画像の背景を変更し、商品、人物にあった背景を検証 商品や人物画像を変更し、背景にあった商品、人物を検証 画像内の花瓶をコーヒーカップに変更した画像を生成して 画像の一部を削除 商品写真の余計な影や撮影機材を削除 観光地やイベント写真の通行人を消去 画像内の机を削除して 特に最新の画像生成AIモデルは日本語の生成精度が上がったことにより、テキスト画像の生成が期待した通りの結果が得やすくなっており、テロップ挿入などがビジネスツールとしてかなり強力になってきています。