Microsoft Foundryの使い方を、「モデルを選ぶ → デプロイ → 試す → コードで呼ぶ」という一連の流れで基礎から解説します。これはAI-901で最も配点が大きいドメイン2「Microsoft Foundryを使ってAIソリューションを実装する」（55〜60%）の第一歩でもあります。画面の操作とサンプルコードまで通しで追いかけるので、AzureもAIも未経験でも、読み終えるころには手順が頭に入り、コードを見て何をしているか分かる状態を目指します。
Microsoft Foundry とは？
Microsoft Foundryは、AzureでAIアプリやAIエージェントを作る・試す・運用するための統合ツールです。AI-901のドメイン2は、ほぼこのFoundryを使った実装が舞台になります。まずは主な構成（登場人物）を押さえましょう。
- モデルカタログ：たくさんのAIモデルが並ぶ一覧。ここから用途に合うモデルを選びます。
- プロジェクト：作業をまとめる「入れ物」。モデルや設定をこの単位で管理します。
- プレイグラウンド：コードを書かずに、チャット画面でモデルを試せる場所。
- SDK・API：自分のプログラムからコードでモデルを呼ぶための仕組み。
全体の流れ：デプロイして使うまで（4ステップ）
モデルを使えるようにするまでの流れは、大きく次の4ステップです。
ここで言うデプロイとは、モデルを「使える状態」にして、呼び出すための窓口（エンドポイント）を用意することです。では、ステップごとに見ていきましょう。
ステップ①〜③：ポータルでデプロイして試す
ブラウザでFoundryポータルを開き、次のように操作します（コードは不要です）。
- モデルを選ぶ：モデルカタログから使いたいモデル（例：GPT系の
gpt-5-miniなど軽量モデル）を開き、「このモデルを使う」を選びます。 - デプロイする：はじめてならプロジェクト名を入力して「作成」。これでプロジェクトが作られ、選んだモデルがデプロイされます。
- プレイグラウンドで試す：デプロイが終わると「Build（ビルド）」の画面に移り、モデルがすぐ試せる状態に。チャット欄に「花についての詩を書いて」などと入力すると、モデルが答えを返します。
- リージョン（地域）：モデルによって使える地域が違います。指示に従って対応リージョンを選びます。
- デプロイ名：あとでコードから指定する「モデル名」になります。控えておきましょう。
- 料金：モデルの利用は基本従量課金（使った分だけ）。試すだけなら少額です。
ステップ④：SDK（コード）で呼んでみる
プレイグラウンドで動きを確認できたら、つぎは自分のプログラムからコードで呼ぶ番です。まずは準備（4つ）から。
- サインインする：ターミナルで
az loginを実行してAzureにサインイン（この情報を認証に使います）。 - ライブラリをインストール：Pythonなら
pip install azure-ai-projects（バージョン2.0以上）。 - エンドポイントをコピー：Foundryのプロジェクトの「概要」画面からプロジェクトのエンドポイントをコピー。形式は
https://リソース名.ai.azure.com/api/projects/プロジェクト名です。 - コードを実行：下のサンプルを動かします。
実際のコード（Python）はこれだけです。各行が何をしているかはコメントを見てください。
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
# プロジェクトのエンドポイント（Foundryの「概要」画面からコピー）
# 形式：https://リソース名.ai.azure.com/api/projects/プロジェクト名
PROJECT_ENDPOINT = "ここに自分のエンドポイント"
# Foundry に接続するクライアントを作る
project = AIProjectClient(
endpoint=PROJECT_ENDPOINT,
credential=DefaultAzureCredential(), # az login のサインイン情報を使う
)
openai = project.get_openai_client() # モデルを呼ぶための窓口
# モデルに質問を送って、答えを受け取る
response = openai.responses.create(
model="gpt-5-mini", # デプロイしたモデル名（=デプロイ名）
input="フランスの面積は？",
)
print(response.output_text) # 返ってきた答えを表示- 1〜2行目：必要な部品（認証とFoundry接続）を読み込みます。
- PROJECT_ENDPOINT：「どのプロジェクト（＝どこのFoundry）につなぐか」の住所。
- AIProjectClient(…)：Foundryへの接続を作る。
DefaultAzureCredential()がaz loginの認証を使います。 - get_openai_client()：モデルを呼ぶための窓口を取得。
- responses.create(model=…, input=…)：ここが本番。質問（input）をモデルに送る部分です。
- output_text：返ってきた答え。これを表示しています。
az login を忘れると認証エラーになります。model= にはステップ②のデプロイ名を入れます（モデルカタログの名前と少し違う場合があるので、デプロイ名を確認）。余裕があれば、実際に手を動かすと理解が一気に深まります。①Azureの無料アカウントを作る → ②Foundryでプロジェクトを作りモデルをデプロイ → ③プレイグラウンドで質問してみる → ④慣れたら上のコードを実行。使わないリソースは削除すれば、無駄な課金を防げます。
操作ラボ：6手順でデプロイして呼び出す
ここまでの手順を、実際に操作して確かめられます。Azureの契約もクレジットカードの登録も不要です。各手順で「どれを選ぶか」を答えると、その場で結果の画面が出ます。間違えた場合は理由が出て、正しく選び直すまで先に進みません。
確認クイズ
Q1. モデルを「使える状態」にして、呼び出すための窓口（エンドポイント）を用意することを何といいますか？
Q2. Foundryでモデルをデプロイして使うまでの、正しい順序はどれ？
Q3. SDK（コード）からモデルを呼ぶ前に、認証のためターミナルで実行するコマンドは？
Q4. サンプルコードで「モデルに質問を送って答えを受け取る」のはどの部分？
よくある質問（FAQ）
Q. コードを書かなくてもモデルは試せますか？
A. はい。プレイグラウンドでコードなしに試せます。アプリに組み込むなど本格利用の段階で、SDK（コード）を使います。
Q. エンドポイントはどこにありますか？
A. Foundryのプロジェクトの「概要」画面でコピーできます。形式は https://リソース名.ai.azure.com/api/projects/プロジェクト名 です。
Q. お金はかかりますか？
A. モデルの利用は基本従量課金です。少し試すだけなら少額で、無料枠やクレジットが使える場合もあります。使わないリソースは削除しておくと安心です。
Q. gpt-5-mini などのモデル名は決まっていますか？
A. 利用できるモデルは追加・更新されます。最新の一覧はモデルカタログで確認してください。コードの model= には、自分がデプロイしたデプロイ名を入れます。
まとめ
- Microsoft Foundry＝AzureでAIを作る・試す・運用する統合ツール（モデルカタログ／プロジェクト／プレイグラウンド／SDK）
- 流れ＝モデルを選ぶ → デプロイ → プレイグラウンドで試す → SDKで呼ぶ
- SDKはaz login → ライブラリ導入 → エンドポイントをコピー → 実行。responses.create が質問を送る本体
この記事はAI-901の学習範囲の一部です。どの順番で・何時間くらい勉強すればよいかは、AI-901の勉強方法・独学ロードマップで全体像を解説しています。迷ったらここから確認するのがおすすめです。
※本記事はMicrosoft公式のFoundryクイックスタート（azure-ai-projects 2.x）に基づき、エンジニアKが作成しています。Foundryは更新が速いため、画面名・コード・モデル名は変わることがあります。最新は Microsoft公式クイックスタート をご確認ください。
設定演習：6手順でデプロイの構成を決める
デプロイのときに決めること（名前・地域・処理量）と、呼び出しごとに変えられること（temperature・max tokens）を、要件から選んで確かめます。
