「Azure OpenAI Service」とは、Microsoftと最近話題のOpenAIが共同開発した、強力なモデルをREST APIとして利用可能なサービスです。テキストの生成、言語の翻訳、コードの作成、質問への回答、画像の生成など、さまざまな用途に使用できます。本記事では、その基本情報や機能、料金を詳しく紹介します。
Azure OpenAI Serviceにおいて意識すべきはなぜ直接Open AIのサービスを使わないのか、です。Azureを介することによって、生じるメリットとデメリットがあるので、確認しておきましょう。
Azureの概要やメリットについては、下記の記事で解説しています。ぜひ本記事と併せてご覧ください。
Microsoft Azureとは｜何ができる？入門内容からわかりやすく解説
1. Azure OpenAI Serviceとは？｜ChatGPTのモデルを利用できるサービス
Azure OpenAI Serviceとは、Microsoft Azure上で、最近話題のChatGPTなどOpenAIのサービスを利用できるサービスです。
会社で利用する場合は、セキュリティ面などでChatGPTの利用を制限されることも多いですが、このAzure OpenAI Serviceは外部との通信を管理することができるため、組織利用の点で注目されています。
Azure OpenAI Serviceの概要
Azure OpenAI Serviceは、AIの専門知識がなくても、アプリ構築が可能な開発者向けサービスの1つです。
AI技術を活用してビジネスプロセスの改善や新しいビジネスモデルの創造、社会的課題の解決など、多岐にわたる分野で活用できます。
- 顧客からの問い合わせに自動的に回答するチャットボットを作成する。
- 製品の説明書を自動的に翻訳する。
- 新しいソフトウェアを自動的に開発する。
- 病気の診断を自動的に行う。
Azure OpenAI Serviceはこれらを可能にし、ビジネスや社会をよりよくするための強力なサービスです。
ChatGPTなどOpen AIのサービスとの比較
Azure OpenAI Serviceが優れている点は、ガバナンスやセキュリティをMicrosoft Azureによって高水準に管理できる点です。
後ほどそのメリットや注意点を詳しく紹介しますが、可用性とセキュリティ面、コンプライアンス面で優れています。
一方で、OpenAIのサービスの方が優れている点を紹介します。
- 最新モデルが発表された場合、OpenAIのサービスの方が早く利用できる
- クラウドインフラの構築コストがかからない
- 運用コストもかからない
- 参考記事や使い方動画が多いため学習しやすい
費用を安く抑えたい、スピード感を持った構築がしたい、最新モデルを早く使いたい方には、OpenAIのサービスが向いています。
Azure OpenAI Serviceの料金
利用料金は従量課金制となっており、OpenAIのAPI利用料金と同じです。クラウドサービスの特徴でもある、使った分だけ料金を支払う仕組みです。
ChatGPTプランの月額20ドルの料金を知っている方は多いですが、Azure OpenAI Serviceも20ドルということではありません。OpenAIを使ったアプリ開発をする際に利用するAPIの利用料金と同じなので注意してください。
使用するモデルによって料金体系が異なります。
Azureを初めて利用する方は、30日間または200ドルの無料クレジットが配布されます。OpenAIのAPIサービスにも3カ月または5ドルの無料クレジットがあります。無料期間内に利用してみて、企業の戦略に合うものを選ぶのも1つの戦略です。
利用できるモデルごとに料金を解説します。(料金は1USD=¥154.055で計算しています）。
- 言語モデル
- 画像モデル
- モデル埋め込み
- 微調整モデル
- 音声モデル
言語モデル
言語モデルの料金は以下のとおりです（東日本リージョン）。
| モデル | コンテキスト | 入力1,000トークンあたり | 出力1,000トークンあたり | PTU1時間あたり |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o グローバル | 128K | ¥0.77 | ¥2.31 | N/A |
| GPT-4o リージョン | 128K | N/A | N/A | ¥308.11 |
| GPT-4o-mini グローバル | 128K | ¥0.02 | ¥0.09 | N/A |
| GPT-4o-mini リージョン | 128K | N/A | N/A | ¥308.11 |
| GPT-3.5-Turbo-0125 | 16K | N/A | N/A | ¥308.11 |
| GPT-3.5-Turbo-Instruct | 4K | N/A | N/A | N/A |
| GPT-4-Turbo | 128K | N/A | N/A | ¥308.11 |
| GPT-4-Turbo-Vision | 128K | N/A | N/A | N/A |
| GPT-4 | 8K | ¥4.62 | ¥9.24 | ¥308.11 |
| GPT-4 | 32K | ¥9.24 | ¥18.49 | ¥308.11 |
| GPT-3.5-Turbo-0301 | 4K | ¥0.31 | ¥0.31 | N/A |
| GPT-3.5-Turbo-0613 | 4K | ¥0.23 | ¥0.31 | N/A |
| GPT-3.5-Turbo-0613 | 16K | ¥0.46 | ¥0.62 | N/A |
| GPT-3.5-Turbo-1106 | 16K | N/A | N/A | N/A |
GPT-4oとGPT-4o-miniにはグローバルとリージョンのデプロイタイプがあります。両者の違いはデータの所在地や処理が行われるリージョンによって最適解が異なる点です。例としてデータ処理の場所に制約がなく、グローバルで運用されるサービスに対してはグローバルを選択すべきといえます。逆に「日本でしか使わない」「北アメリカでしか使わない」のように、国や地域を絞れる場合はリージョンを選択すべきです。
PTUはプロビジョニングスループットユニットの頭文字です。PTUは指定する数字が大きいほど高性能になります。またPTUの数が大きいほど、その分料金が高くなる仕組みです。PTUは単価×PTUの個数×利用時間で料金が加算されていきます。
コンテキストは1回の入力で処理できる最大トークン数を示しています。
画像モデル
画像モデルの料金は以下のとおりです（日本リージョンにないため米国東部リージョンの情報を記載）。
| モデル | 画質 | 解像度 | 価格 画像100 件あたり |
|---|---|---|---|
| Dall-E 3 | 標準 | 1024 * 1024 | ¥616.22 |
| 標準 | 1024 * 1792, 1792 * 1024 |
¥1,232.44 | |
| Dall-E 3 | HD | 1024 * 1024 | ¥1,232.44 |
| HD | 1024 * 1792, 1792 * 1024 |
¥1,848.66 | |
| Dall-E 2 | 標準 | 1024 * 1024 | ¥308.11 |
画像モデルはOpenAI社が提供するDall-Eを利用できます。Dall-Eを用いると画像生成ができます。プロンプトで指示を出すと数秒で画像生成が可能です。
料金は画質、解像度、画像の枚数に比例する仕組みです。HDはHighDefinition（高解像度）を意味しており、標準よりも高画質であることを示しています。
モデル埋め込み
モデル埋め込みの料金は以下のとおりです（東日本リージョン）。
| モデル | 1,000 トークンあたり |
|---|---|
| Ada | ¥0.015406 |
| text-embedding-3-large | 利用不可 ※他リージョンでは可能 |
| text-embedding-3-small | ¥0.003082 |
埋め込みモデルとはテキストや画像を数字に変換するEmbeddingを行うモデルです。自然言語処理や画像生成を行うためにはテキストや画像を数字（ベクトル）に変換する必要があり、その処理を行うモデルが埋め込みモデルになります。
text-embedding-3-largeは最新の埋め込みモデルですが、2024年8月現在は東日本リージョンでは使えません。Adaとtext-embedding-3-smallを比較する場合、料金が安いtext-embedding-3-smallの方が性能が上回っているデータがあります。安かろう悪かろう、というわけではないので注意してください。
微調整モデル
微調整モデルの料金は以下のとおりです（日本リージョンにないため米国中北部リージョンの情報を記載）。
| モデル | トレーニング1,000トークンごと | ホスティング1時間あたり | 入力使用量1,000トークンあたり | 出力使用量1,000トークンあたり |
|---|---|---|---|---|
| バベッジ-002 | ¥0.06 | ¥261.89 | ¥0.06 | ¥0.06 |
| ダヴィンチ-002 | ¥0.92 | ¥261.89 | ¥0.31 | ¥0.31 |
| GPT-3.5-Turbo (4K) | ¥1.23 | ¥261.89 | ¥0.08 | ¥0.23 |
| GPT-3.5-Turbo (16K) | ¥1.23 | ¥261.89 | ¥0.08 | ¥0.23 |
微調整モデルはモデルの精度向上を目指すためのモデルです。
微調整モデルによって、どのように精度向上を目指すのか解説します。例えばChatGPTは、生成した文章に誤りがあることに気づいたユーザーがフィードバックすることで正しい内容を再学習します。この再学習がAzure OpenAI Serviceにおける微調整と呼ばれる学習です。
そして微調整にもAIのモデルを活用するため、微調整モデルと呼ばれます。
微調整モデルの料金はどのモデルをどれだけ再学習に利用したのか、で決まる仕組みです。
音声モデル
音声モデルの料金は以下のとおりです（日本リージョンにないため米国中北部リージョンの情報を記載）。
| モデル | 価格 |
|---|---|
| Whisper | ¥55.46/時間 |
| TTS (テキスト読み上げ) | 1,000,000 文字あたり¥2,310.83 |
| TTS HD | 1,000,000 文字あたり¥4,621.66 |
Whisperは音声ファイルの文字起こしができるモデルです。英語だけでなく、日本語にも対応しています。
TTSはテキストを読み上げるためのモデルです。こちらはプレビュー機能であり、今後の動向に注目が集まっています。
それぞれ利用時の時間や文字数に比例する形で課金される料金体系です。
2. Azure OpenAI Serviceを利用する6つのメリット
ここまで概要について解説しましたが、ここからは利用する際のメリットを6つに分けて1つずつ分かりやすく紹介していきます。
- 高い可用性
- セキュリティ面で優れている
- データプライバシーやガバナンス管理
- サポート体制が充実
- Azure上でさまざまなモデルを利用できる
- クラウド導入のメリットを活かせる
メリット1.高い可用性
障害などでシステムが停止することなく稼働し続けるサービスを、可用性が高いサービスといいます。
Azure OpenAI Serviceは、OpenAIのAPIサービスに比べて可用性の高いサービスです。99.99%の可用性を保証しており、0.01%以上システムが停止した場合は、クレジットがAzureから配られる仕組みとなっています。
一方のOpenAIのAPIサービスは以前まで可用性の情報が公開されていませんでしたが、2024年8月より公式ページにて公開されるようになりました。しかし、SLAの情報は公開されていないため、システム停止時の扱いは公式に問い合わせる必要があります。
高い可用性やSLAの情報が公開されているAzure OpenAI Serviceの方が、企業での利用に向いているといえるでしょう。
メリット2.セキュリティ面で優れている
Azure OpenAI Serviceには、OpenAIのサービス（APIを含む）にはできない5つのセキュリティ機能があります。
- 仮想ネットワーク内での利用制限
Azureの機能に仮想ネットワークがあります。仮想ネットワークを利用すると外部のネット上からモデルの利用を制限することも可能です。 - アクセス制御や不正アクセスの監視
Azureの機能を使ってアクティブディレクトリの監視やアカウントの権限設定を行うことで、誰が利用しているのか監視できます。このアカウントであればサービスを利用してもいい、といった管理も可能です。 - プロンプトインジェクション対策
AIチャットボットに対する攻撃をプロンプトインジェクションと呼びます。コンテンツフィルターが初期搭載されているため、悪意のある攻撃からサービスを守る対策がとられています。 - Azureデータセンターの物理的セキュリティ対策
MicrosoftはAzureのデータセンターに厳重な警備体制を敷いています。警備員の配置はもちろん、重大な部屋へのアクセス管理や物理的攻撃がされにくい仕組みが整っていることが特徴です。 - 多様なセキュリティサービス
Azureには多数のセキュリティサービスが用意されています。セキュリティサービスにより、安全な環境でのOpenAIサービスの利用が実現可能です。
メリット3.データプライバシーやガバナンス管理
データをMicrosoftのクラウド上に保管できる点もメリットの1つです。
大企業ではデータを保管できるサーバーの制約が厳しい企業も多く、OpenAIのサーバーへのデータ保管が認められていない場合もあります。一方でMicrosoftのクラウド上へのデータ保管は許可されていることが多いため、大企業ほどAzureのサービスを利用する傾向が高いといえます。
メリット4.サポート体制が充実
OpenAIのAPIは、無料サポートのみの提供です。
一方でAzure OpenAI Serviceは、Microsoftが有料でサポートをしています。Microsoftの専門のサポートチームが用意されており、何時間以内、何日以内のサポート保証など、サポートプランを選択することも可能です。
利用時の不明点や何か障害が発生した場合など、より手厚いサポートが期待できます。例えば「どのように設定したらよいかわからない」「パフォーマンスが急に低下した」などのケースでも問い合わせれば対応してくれます。
メリット5. Azure上でさまざまなモデルを利用できる
Azure OpenAI Serviceでは以下のモデルを使用できます。
- GPT-4
- GPT-4o
- GPT-4o mini
- GPT-4 Turbo
- GPT-3.5
- Dall-E 2
- Dall-E 3
- Whisper
- 埋め込み
- テキスト読み上げ (プレビュー)
ChatGPTに用いられている言語モデルのGPTだけでなく、画像生成のDall-Eや音声変換なども対応可能です。
GPTはPythonやC#などさまざまなプログラミング言語にも対応しています。この柔軟性により、開発者は自分の得意な言語やフレームワークを使用して、AIアプリケーションの開発やデプロイを容易に行うことができます。
OpenAIのこれらのサービスについては以下記事でより詳しく解説していますので参考にしてください。
Open AIとは?設立の経緯やChatGPT・Gymについても解説
メリット6. クラウド導入のメリットを活かせる
Azure OpenAI ServiceはAzureのクラウドサービスなので、利用の際オンプレミスのような物理的なサーバーを構築するといった手順はいりません。
特に、ChatGPTのような大規模言語モデルを利用したチャットボットは、利用する際に多くのサーバーやアプリケーションが必要になります。サービス自体をクラウドで提供しているため、大規模なシステムやサーバーを構築する手間がかからないことが特徴です。
言語以外の画像や音声のモデルでも同様に、サーバーの調達や設置場所など初期コストの問題を解消可能です。また電気代やライセンス費用などのランニングコストは従量課金の中で吸収されています。
さらにクラウドを利用することで、スケーラビリティやパフォーマンスの向上、リソースの効率的な利用など、多くの利点もあります。
Azure OpenAI Serviceの導入方法
ここからは、利用する際の手順について解説します。利用する際は利用申請をする必要があり、申請には10営業日前後かかるので注意してください。
Azure上でサブスクリプションを作成
まずは、Web上で「Azure」と検索します。
Azureのアカウントを作成またはログインを行います。
Azureのアカウントを持っていない方は、作成してください。
ここで、アカウントを作成する際にサブスクリプションを作成します。
すでに、サブスクリプションを作成済みの方は、次の「Azure OpenAI Serviceの利用申請をする」に進みます。
アカウント作成時は、クレジットカードの情報や電話番号、メールアドレスが必要です。
従量課金制の契約に移行しない限りは、料金が発生することはないので安心してください。
アカウント作成が完了したら、Azureポータルサイトにサインインします。
Azureサブスクリプションについて、以下の記事で詳しく解説していますので参考にしてください。
Azureサブスクリプションとは？リソース管理や操作方法を解説
利用申請をする
ポータルサイトにログインしたら、リソースグループを作成します。
このリソースグループを作成する際、先ほど作成してくださいと説明した「サブスクリプション」が必要です。
リソースグループを作成したら、Azureポータル内の検索バーで「OpenAI」と検索します。
「Azure OpenAI サービスへのアクセスを要求するには、ここをクリックしてください」というメッセージをクリックし、質問項目を入力していきます。
クリックすると新たなページが開き、自分の名前や会社名、会社住所など組織の情報を入力します。
ここではGmailやOutlookのメールアドレスではなく、組織のメールアドレスが必要なので、準備してください。
必須項目に全て答えて送信すれば、リクエスト完了です。
しばらく（10営業日前後）待つと申請完了のメールが届くので、メールを確認したら、再度AzureコンソールのOpenAIサービスページに戻ります。
利用したいモデルの利用申請をする（利用する場合）
GPT-4モデル、Dall-Eや埋め込みのモデルを利用する場合はさらに、ここで紹介する申請を行う必要があります。それ以外のモデルでは、ここから先の申請は不要です。
「Azure OpenAI Serviceの利用申請をする」の申請が完了し、Microsoftから承認メールが届いた後で操作してください。
1つ目の質問に対しては、すでに利用しているため「Yes」を選択します。
「次へ」を選択すると7つの質問が出てきます。1つずつ回答し、送信ボタンを押してください。
GPT-4、Dall-Eや埋め込みのモデルで同様の対応が必要になります。利用したいモデルごとに質問数や入力内容が異なるので、注意してください。
Azure OpenAI Service利用時の注意点
利用する際は、いくつか注意点があります。ここからはスケジュール感や利用前の事前学習、APIの処理速度について解説していきます。
- 利用制限について
- 利用申請について
- 日本リージョンでは使えないサービスもある
- プログラミングやAI技術の知識が必要
- パフォーマンスはネットワーク環境にも左右される
利用制限について
Azure OpenAI Serviceは、さまざまなタスクに使用できる強力なツールです。ただし、利用制限や時間がかかる場合があることに注意してください。
利用制限の一部を紹介します。特にトークン数はモデルごとに異なるので注意が必要です。
- AzureサブスクリプションのリージョンあたりのAzure OpenAI Service数：30
- GPT-4モデルの1分当たりのトークン数：128,000トークン
- gpt-35-turboモデルの1分当たりのトークン数：16,385トークン
- 1リソース当たりの学習させられるジョブの合計：100
- 微調整モデルの1リソース当たりの管理するファイル数：50（合計1GBまで）
- Whisperの利用制限：1分あたり3要求まで
利用制限の詳細については、AzureのWebサイトをご覧ください。
利用申請について
先述しましたが、利用する場合は申請が必要です。
Microsoftからのメールでは10営業日前後かかると記載がありますが、早ければ申請した当日に承認されることがあります。
GPT-4モデルや他のモデル（GPT-3.5以外のモデル）を利用する場合は、さらに時間がかかる場合もあるためスケジュールに余裕をもって申請をしましょう。申請をするだけであれば無料なため、今後利用する可能性がある場合はあらかじめ申請をしておくこともご検討ください。
申請には、企業の住所や電話番号、会社のメールアドレスが必要なのでご注意ください。
日本リージョンでは使えないサービスもある
Azure OpenAI Serviceは使用できるリージョンに制限があります。2024年8月現在、日本のリージョンで利用できないモデルもあります。例として画像モデルや微調整モデルは東日本リージョン、西日本リージョンで利用できません。
また企業によっては、コンプライアンスの観点から日本のリージョン以外でリソースを作成することを禁止している場合もあります。自社のコンプライアンスとMicrosoftのページを確認し、利用前に利用しても問題ないか1度確認が必要です。
プログラミングやAI技術の知識が必要
基本的にAPIの操作は、PythonやC#といったプログラミング言語の知識が必要です。Azure OpenAI Serviceは、OpenAIのサービスを利用するための基盤の構築は簡単で、専門的なAIの知識がなくても開発が可能という特徴がありますが、プログラミング言語が不要というわけではありません。
最低限のプログラミング言語とAIに関する知識は必要、という点には注意しましょう。
パフォーマンスはネットワーク環境にも左右される
あるWeb上の記事では、Azure OpenAI Serviceの方が、OpenAIのAPIサービスよりも応答速度が早いという調査結果を出しています。しかし実際は、利用している環境や設定方法によって変化があるため、必ずしもAzure OpenAI Serviceの方が早いと誤解しないようにしましょう。
日本のリージョンでは利用できないサービスもあるため、他のアプリケーションと組み合わせたときに処理速度が遅くなるということも起こり得ます。
Azure OpenAI Service活用事例
最後に、活用事例を紹介します。利用を検討されている方は、他社事例を見ることでより具体的なイメージが持てるようになるため、ぜひご参照ください。
米中古車販売会社のCarMaxの事例
アメリカで1993年から1,000万台以上の中古車の販売実績を持つ、CarMaxの事例を紹介します。
AzureのOpenAI Serviceを利用して、車の情報ページのテキスト要約を作成する手順を効率化することに成功しました。これにより、SEOで上位表示を可能にし、売上を伸ばしています。
アメリカ内で常に4万5,000台の車を用意しているため、テキストの要約を作るだけでもかなりの手間がかかっていました。5,000台の紹介ページの要約に通常11年かかると予想されていましたが、Azure OpenAI Serviceの利用によって数カ月で達成でき、質も上がったと効果を実感しています。
三井住友フィナンシャルグループ
三井住友フィナンシャルグループが、Azure OpenAI Serviceを利用した「SMBC-GPT」の導入に向けて実証実験を行うことを、2023年4月に発表しました。
SMBCグループの専用ネットワーク内でのみ利用できる環境を構築するサービスです。この記事でも紹介したMicrosoftの高いセキュリティを確保しながらChatGPTを利用できるため、この開発が注目されています。
今後、日本総合研究所やNECといった企業と協力しながら開発を進めていくということです。
AT&T
AT&T社はアメリカで通信や技術サービスを提供する企業です。同社はAzure OpenAI Serviceを導入して、顧客に対し、さらなる価値提供を目指しました。
具体例として以下を実践しています。
- 追加の仮想マシンのリソース要求やコンピュータの問題解決など、ITタスクの効率化
- プログラムの古いコードから新しいコードへの移行支援（開発者が新しいツールを使えるようにする）
また顧客だけでなく、自社の社員に対しても、Azure OpenAI Serviceを活用して事務手続きの簡略化を実現しました。
Elastic
Elasticは代表的なサービスの高速検索エンジンを実現するElasticsearchを提供する企業です。同社はAzure基盤上でElasticisearchを利用できるElastic Cloudを提供しています。
同社はAzure OpenAI Serviceを導入して、Elastic Cloudの利便性向上を実現しました。顧客は社内文書を学習したAIから検索による情報取得が可能になり、より精度が高い回答を得られるようになっています。
Moveworks
Moveworksは企業向けに、従業員の質問に回答できるAIを開発する企業です。同社は従来からAI開発を手掛けてきました。そして2023年にAzure OpenAI Serviceを導入したことで、同時処理や顧客ニーズの予測に基づいた対応を実現しています。
さまざまな選択肢がある中でAzure OpenAI Serviceを導入した理由は、Azureへの高い信頼感です。導入した結果、顧客ニーズに基づき、新しい記事の自動生成などもできるようになりました。
まとめ
本記事ではAzure OpenAI Serviceについて、特徴や注意点を紹介しました。
OpenAIのサービスをMicrosoftのセキュリティで利用できるということで注目が集まっており、企業でChatGPTを利用することも増えてくることが予想されます。
Azure OpenAI ServiceはChatGPTなどOpenAIのサービスをそのまま使うよりも、セキュリティやガバナンス遵守の面においてメリットがあります。ただし、デメリットとして日本のリージョンでは利用できないモデルがある点、サービス導入はOpenAIに追従するので遅くなる点など注意点がいくつかあるため、利用前に必ず確認してください。
