Microsoft Foundry のリソースを設定する際のクイックスタート

このクイックスタートでは、Microsoft Foundry プロジェクトを作成し、モデルをデプロイします。チームを管理している場合は、チームメンバーへのアクセス権も付与します。これらの手順を完了すると、デプロイされたモデルを使用して AI アプリケーションの構築を開始できます。

ヒント

このクイックスタートでは、基本的なセットアップでエージェントを構築するためのリソースを作成する方法について説明します。独自のリソースを使用するより高度なシナリオについては、「エージェント開発用に環境を設定する」を参照してください。

前提条件

アクティブなサブスクリプションを持つAzure アカウント。お持ちでない場合は、無料試用版サブスクリプションを含む無料Azure アカウントを作成します。
自分でプロジェクトを作成する場合:
- サブスクリプションまたはリソースグループで Foundry リソースを作成できるロール (たとえば、Azure Account AI Owner や Foundry Owner など) へのアクセス。アクセス許可の詳細については、「Microsoft Foundry の Role ベースのアクセス制御」を参照してください。
  
  Important
  
  Foundry RBAC ロールの名前が最近変更されました。 Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner、および Foundry Project Manager は、以前は、AZURE AI ユーザー、Azure AI 所有者、Azure AI アカウント所有者、および AZURE AI Project Manager という名前でした。名前の変更がロールアウトされている間、以前の名前が表示される場合があります。ロール ID とコアアクセス許可は、名前の変更によって変更されません。
チームのプロジェクトを作成する場合:
- 所有者などのロールの割り当てを完了できるロールへのアクセス。アクセス許可の詳細については、「Microsoft Foundry の Role ベースのアクセス制御」を参照してください。
- アクセスが必要なチームメンバーのユーザー電子メールアドレスまたはMicrosoft Entraセキュリティグループ ID の一覧。

次のタブを使用して、任意の方法を選択します。

Azure CLI
ファウンドリーポータル

Azure CLI バージョン 2.67.0 以降をインストールします (az version で確認してください)。
Azureにサインインします。
```
az login
```

プロジェクトを作成する

Foundry プロジェクトを作成して作業を整理します。プロジェクトには、チームが使用するモデル、エージェント、およびその他のリソースが含まれています。

Azure CLI
ファウンドリーポータル

リソースグループを作成するか、既存のものを使用します。たとえば、my-foundry-rgでeastusを作成します。
```
az group create --name my-foundry-rg --location eastus
```
Foundry リソースを作成します。たとえば、my-foundry-resource リソースグループにmy-foundry-rgを作成します。
```
az cognitiveservices account create \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --kind AIServices \
    --sku s0 \
    --location eastus \
   --allow-project-management
```
--allow-project-management フラグを使用すると、このリソース内でプロジェクトを作成できます。
リソースのカスタムサブドメインを作成します。カスタムドメイン名はグローバルに一意である必要があります。 my-foundry-resource取得した場合は、より一意の名前を試してください。
```
az cognitiveservices account update \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --custom-domain my-foundry-resource
```

プロジェクトを作成します。たとえば、my-foundry-projectでmy-foundry-resourceを作成します。

az cognitiveservices account project create \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --project-name my-foundry-project \
    --location eastus

プロジェクトが作成されたことを確認します。
```
az cognitiveservices account project show \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --project-name my-foundry-project
```
出力には、リソース ID を含むプロジェクトのプロパティが表示されます。

リファレンス: az cognitiveservices account

Microsoft Foundry にサインイン>。 新しいファウンドリーのトグルがオンになっていることを確認します。これらの手順は Foundry (新規) を参照します。
プロジェクトを作成します。
- Foundry を初めて使用する場合は、続行するプロジェクトを作成または検索するように求められます。ドロップダウンで [ 新しいプロジェクトの作成 ] を選択します。
- 既にプロジェクトが読み込まれている場合は、左上隅でその名前を選択し、[ 新しいプロジェクトの作成] を選択します。
プロジェクト名 ( my-foundry-projectなど) を入力します。
[詳細] オプションを選択して、リソースグループと場所を構成します。
- リソースグループ: 新しいリソースグループを作成するか、既存のリソースグループを選択します。新しいリソースグループを作成すると、プロジェクトとそのすべてのリソースをまとめて簡単に管理できます。
- 場所: チームに最も近いリージョンを選択します。
[ プロジェクトの作成] を選択します。

プロジェクトが作成されるまで待ちます。プロジェクトの概要ページが表示されたら、プロジェクトの準備ができました。

モデルをデプロイする

使用できるモデルをデプロイします。この例では gpt-4.1-mini を使用していますが、使用可能な任意のモデルを選択できます。

Azure CLI
ファウンドリーポータル

az cognitiveservices account deployment create \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --deployment-name gpt-4.1-mini \
    --model-name gpt-4.1-mini \
    --model-version "2025-04-14" \
    --model-format OpenAI \
    --sku-capacity 10 \
    --sku-name Standard

デプロイが成功したことを確認します。

az cognitiveservices account deployment show \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --deployment-name gpt-4.1-mini

デプロイの準備ができたら、出力に "provisioningState": "Succeeded"が表示されます。

参照: az cognitiveservices アカウントデプロイ

右上のナビゲーションで [検出 ] を選択し、左側のウィンドウで [モデル ] を選択します。
gpt-4.1-mini を検索します。
[ 配置>既定の設定 ] を選択して、プロジェクトに追加します。
デプロイ名 (たとえば、 gpt-4.1-mini) をメモします。モデルを使用するためには、チームがこの名前を必要としています。

プロジェクト接続の詳細を取得する

コードから接続するには、プロジェクトエンドポイントが必要です。他のユーザーのためにこのプロジェクトを管理する場合は、デプロイ名と共にこのエンドポイントを送信します。

Azure アカウントを使用して、Microsoft Foundry にサインインします。
プロジェクトを選択します。
プロジェクトのウェルカム画面でプロジェクトエンドポイントを見つけます。
エンドポイントの値をコピーします。この値は、他のクイックスタートとチュートリアルで使用します。

管理者の場合 - アクセス権を付与する

チームを管理する場合は、 Foundry User ロールをチームメンバーに割り当てて、プロジェクトとデプロイされたモデルを使用できるようにします。このロールは、AI アプリケーションの構築とテストに必要な最小限のアクセス許可を提供します。割り当てる必要があるその他のロールについては、Microsoft FoundryRole ベースのアクセス制御に関するページを参照してください>

Important

Foundry RBAC ロールの名前が最近変更されました。 Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner、および Foundry Project Manager は、以前は、AZURE AI ユーザー、Azure AI 所有者、Azure AI アカウント所有者、および AZURE AI Project Manager という名前でした。名前の変更がロールアウトされている間、以前の名前が表示される場合があります。ロール ID とコアアクセス許可は、名前の変更によって変更されません。

Azure CLI
ファウンドリーポータル

プロジェクトのリソース ID を取得します。

PROJECT_ID=$(az cognitiveservices account project show \
  --name my-foundry-resource \
  --resource-group my-foundry-rg \
  --project-name my-foundry-project \
  --query id -o tsv)

Foundry ユーザー ロールをチームメンバーに割り当てます。

Important

Foundry RBAC ロールの名前が最近変更されました。 Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner、および Foundry Project Manager は、以前は、AZURE AI ユーザー、Azure AI 所有者、Azure AI アカウント所有者、および AZURE AI Project Manager という名前でした。名前の変更がロールアウトされている間、以前の名前が表示される場合があります。ロール ID とコアアクセス許可は、名前の変更によって変更されません。
```
az role assignment create \
    --role "53ca6127-db72-4b80-b1b0-d745d6d5456d" \
    --assignee "user@contoso.com" \
    --scope $PROJECT_ID
```

Note

Foundry RBAC ロールの名前が最近変更されたため、名前変更ロールアウト中の問題を回避するには、コード内のロール名の代わりにロール定義 ID (GUID) を使用します。

Foundry ユーザー: 53ca6127-db72-4b80-b1b0-d745d6d5456d
ファウンドリ所有者: c883944f-8b7b-4483-af10-35834be79c4a
Foundry アカウント所有者: e47c6f54-e4a2-4754-9501-8e0985b135e1
Foundry Project Manager: eadc314b-1a2d-4efa-be10-5d325db5065e

個々のユーザーではなくセキュリティグループを追加するには:

az role assignment create \
    --role "53ca6127-db72-4b80-b1b0-d745d6d5456d" \
    --assignee-object-id "<security-group-object-id>" \
    --assignee-principal-type Group \
    --scope $PROJECT_ID

ロールの割り当てを確認します。

az role assignment list \
    --scope $PROJECT_ID \
    --role "53ca6127-db72-4b80-b1b0-d745d6d5456d" \
    --output table

参照: az ロール割り当て

チームメンバーのアクセスを確認する

Microsoft Foundryプロジェクトの一覧からプロジェクトを選択して、チームメンバーにアクセス権を確認してもらいます。

チームメンバーがプロジェクトにアクセスできない場合は、ロールの割り当てが正常に完了したことを確認します。正しいメールアドレスまたはセキュリティグループ ID を使用したことを確認します。チームメンバーのAzure アカウントが同じMicrosoft Entra テナントにあることを確認します。

デプロイされたモデルが使用可能であることを確認するには、右上のナビゲーションで [ビルド ] を選択し、左側のウィンドウで [ モデル ] を選択するようにチームメンバーに依頼します。

リソースのクリーンアップ

このプロジェクトが不要になったら、リソースグループを削除して、関連付けられているすべてのリソースを削除します。

Azure CLI
ファウンドリーポータル

az group delete --name my-foundry-rg --yes --no-wait

次の手順

Microsoft Foundry クイックスタート

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Last updated on 2026-05-19