2026年版 Azure 無料トライアルで AI リソースをすぐ始める方法

2026年5月6日

Contents

1 1. Azure アカウントと無料トライアルの取得
- 1.1 アカウント作成手順（概要）
2 2. AI 用リソース基盤の設計
- 2.1 2.1 リージョンとデータレジデンスの選定
- 2.2 2.2 リソースグループと Azure AI Studio ワークスペース
3 3. 認証と権限管理のベストプラクティス
- 3.1 3.1 最小権限での RBAC 設計
- 3.2 3.2 マネージド ID の活用
4 4. Azure AI Foundry と Azure OpenAI の有効化
5 5. GPT‑4 のデプロイと動作確認
- 5.1 5.1 デプロイ情報の取得
- 5.2 5.2 簡易テストスクリプト（Python）
6 6. API 化：Azure Functions と Azure Container Apps の実装例
- 6.1 6.1 Azure Functions（Python）でのラッパー API
- 6.2 6.2 Azure Container Apps（Node.js）での API
7 7. よくあるエラーと対処法（Q&A）
8 8. 学習リソース・コミュニティ
9 9. 次のステップ

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1. Azure アカウントと無料トライアルの取得

項目	内容
Microsoft アカウント	Outlook / Hotmail などの個人用アカウント、または職場・学校が提供する Office 365 アカウントでサインインできます。
無料トライアル	$200 相当のクレジット（30 日間有効）と、対象サービスの 12 ヶ月間 750 時間分の B1S 仮想マシンが付与されます※ ※2026‑04‑時点での情報。最新条件は公式無料トライアルページをご確認ください。
対象リージョン	$200 クレジットはほぼ全リージョンで利用可能ですが、AI 系サービス（Azure AI Foundry、Azure OpenAI）は一部リージョンのみ提供中です。日本国内では Japan East と Japan West が主要サポート対象です。
本人確認	クレジットカードまたはデビットカード情報と、SMS による 2 要素認証が必須です。

アカウント作成手順（概要）

Microsoft アカウントでサインイン
https://account.microsoft.com/ からアカウントを取得／ログイン。
Azure ポータルにアクセス → 「無料アカウントを開始」ボタンをクリック。
https://portal.azure.com/
必要情報（氏名、電話番号、支払情報）を入力し、SMS 認証コードで本人確認。
無料クレジットと 30 日間の無料利用が自動的に適用されることを確認して完了。

ポイント：サブスクリプションはデフォルトで Pay‑As‑You‑Go が選択されます。後から Reserved Instance に変更すればコスト削減が可能です（1 年契約で最大 40 % 割引）。

2. AI 用リソース基盤の設計

2.1 リージョンとデータレジデンスの選定

同一リージョンにまとめる
モデル呼び出し時のネットワーク遅延を最小化。
データ保護規制（国内保存義務）への準拠が簡単になる。
日本で推奨されるリージョン
Japan East（東京）と Japan West（大阪）。2026‑05 時点では Azure AI Foundry と Azure OpenAI の両方が Japan East で利用可能です。

※他リージョンの可用性はサービス地域一覧で随時確認してください。

2.2 リソースグループと Azure AI Studio ワークスペース

# 例: Japan East にリソースグループを作成
az group create \
  --name rg-azureai-demo \
  --location japaneast

# 例: Japan East にリソースグループを作成

az group create \

--name rg-azureai-demo \

--location japaneast

項目	推奨設定
リソースグループ名	`rg-azureai-demo`（プロジェクト単位で命名）
AI Studio ワークスペース名	`ai-workspace-demo`
リージョン	`Japan East`
作成場所	Azure ポータル → 「AI + Machine Learning」→「Azure AI Studio」→「ワークスペースの作成」

3. 認証と権限管理のベストプラクティス

3.1 最小権限での RBAC 設計

ロール	主な権限	推奨対象
Owner	全リソースへのフルコントロール	アカウント管理者（数名）
Contributor	ほとんどの操作が可能だが、アクセス管理は不可	開発者・データサイエンティスト
Cognitive Services User	Azure OpenAI のエンドポイント呼び出し権限	アプリケーション実行環境（Functions / Container Apps）
Key Vault Secrets Officer	シークレットの取得/更新	マネージド ID が付与されたサービス

3.2 マネージド ID の活用

システム割り当て型マネージド ID を有効化
Azure Functions、Azure Container Apps、Azure Logic Apps 等で「Identity」タブ → 「System-assigned」ON。
Key Vault へ読み取り権限付与

az keyvault set-policy \
  --name kv-azureai-demo \
  --object-id &lt;function-app‑managed‑id&gt; \
  --secret-permissions get

az keyvault set-policy \

--name kv-azureai-demo \

--object-id <function-app‑managed‑id> \

--secret-permissions get

Azure OpenAI へのロール割当
bash az role assignment create \ --assignee <managed‑id> \ --role "Cognitive Services User" \ --scope /subscriptions/<sub-id>/resourceGroups/rg-azureai-demo/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/<openai-account>

4. Azure AI Foundry と Azure OpenAI の有効化

4.1 前提条件の確認

項目	確認方法
リージョン対応	Azure ポータルで「サービスの地域」欄をチェック。
クォータ（GPU・トークン）	「サポート」→「新しいサポートリクエスト」で上限拡張を依頼。
必要ロール	`Cognitive Services User` が対象アカウントに付与済みか確認。

4.2 Azure AI Foundry の有効化手順

ポータル左側メニュー → 「AI + Machine Learning」→「Azure AI Foundry」を検索。
作成ボタンをクリックし、以下を入力：

パラメータ	推奨設定
サブスクリプション	作成済みの無料トライアル（Pay‑As‑You‑Go）
リソースグループ	`rg-azureai-demo`
リージョン	`Japan East`
プラン	`Standard`（GPU 1 台、月額約 $500）※必要に応じて `Enterprise` に切り替え可

作成完了後、Azure AI Studio の「Foundry」タブからプロジェクトを作成し、コンピュートリソースを割り当てます。

4.3 Azure OpenAI の有効化手順

ポータルで Azure OpenAI を検索 → 作成。
必要項目は以下の通り：

項目	設定例
リソース名	`openai-demo`
リージョン	`Japan East`
価格レベル	`Standard (S0)`（無料トライアルクレジットで利用可能）

作成後、ポータルの「モデルカタログ」から GPT‑4 (8k) を選択し、「デプロイ」ボタンをクリック。デプロイ名は例として gpt4-demo を使用。

チェックリスト
- [ ] Azure AD ロール付与済み（Cognitive Services User）
- [ ] 選択リージョンで Foundry と OpenAI が両方「利用可」か確認
- [ ] クォータがデフォルト以上に設定されているか

5. GPT‑4 のデプロイと動作確認

5.1 デプロイ情報の取得

az cognitiveservices account show \
  --name openai-demo \
  --resource-group rg-azureai-demo \
  --query &quot;properties.endpoint&quot; -o tsv

az cognitiveservices account show \

--name openai-demo \

--resource-group rg-azureai-demo \

--query "properties.endpoint" -o tsv

出力例：https://openai-demo.openai.azure.com/

5.2 簡易テストスクリプト（Python）

import os, json, requests

endpoint = os.getenv(&quot;AZURE_OPENAI_ENDPOINT&quot;)   # 上記取得結果を設定
api_key = os.getenv(&quot;AZURE_OPENAI_KEY&quot;)
deployment = &quot;gpt4-demo&quot;

headers = {
    &quot;api-key&quot;: api_key,
    &quot;Content-Type&quot;: &quot;application/json&quot;
}
payload = {
    &quot;model&quot;: deployment,
    &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Azure AI の導入手順を簡潔に教えて&quot;}],
    &quot;temperature&quot;: 0.7
}

resp = requests.post(
    f&quot;{endpoint}openai/deployments/{deployment}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview&quot;,
    headers=headers,
    json=payload
)

print(json.dumps(resp.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

import os, json, requests

endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") # 上記取得結果を設定

api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY")

deployment = "gpt4-demo"

headers = {

"api-key": api_key,

"Content-Type": "application/json"

}

payload = {

"model": deployment,

"messages": [{"role": "user", "content": "Azure AI の導入手順を簡潔に教えて"}],

"temperature": 0.7

}

resp = requests.post(

f"{endpoint}openai/deployments/{deployment}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview",

headers=headers,

json=payload

)

print(json.dumps(resp.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

期待結果：role: assistant と content に日本語で回答が返ってくること。

6. API 化：Azure Functions と Azure Container Apps の実装例

6.1 Azure Functions（Python）でのラッパー API

az functionapp create \
  --resource-group rg-azureai-demo \
  --consumption-plan-location japaneast \
  --runtime python \
  --functions-version 4 \
  --name func-gpt4-api \
  --storage-account stgfuncdemo

az functionapp create \

--resource-group rg-azureai-demo \

--consumption-plan-location japaneast \

--runtime python \

--functions-version 4 \

--name func-gpt4-api \

--storage-account stgfuncdemo

__init__.py

import os, json, logging, azure.functions as func, requests

ENDPOINT = os.getenv(&quot;AZURE_OPENAI_ENDPOINT&quot;)
KEY      = os.getenv(&quot;AZURE_OPENAI_KEY&quot;)
DEPLOY   = &quot;gpt4-demo&quot;

def main(req: func.HttpRequest) -&gt; func.HttpResponse:
    try:
        prompt = req.params.get('q') or req.get_json().get('prompt')
        headers = {&quot;api-key&quot;: KEY, &quot;Content-Type&quot;: &quot;application/json&quot;}
        payload = {
            &quot;model&quot;: DEPLOY,
            &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:prompt}],
            &quot;temperature&quot;:0.6
        }
        r = requests.post(
            f&quot;{ENDPOINT}openai/deployments/{DEPLOY}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview&quot;,
            headers=headers, json=payload)
        return func.HttpResponse(json.dumps(r.json()), status_code=200,
                                 mimetype=&quot;application/json&quot;)
    except Exception as e:
        logging.exception(e)
        return func.HttpResponse(str(e), status_code=500)

import os, json, logging, azure.functions as func, requests

ENDPOINT = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")

KEY = os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY")

DEPLOY = "gpt4-demo"

def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:

try:

prompt = req.params.get('q') or req.get_json().get('prompt')

headers = {"api-key": KEY, "Content-Type": "application/json"}

payload = {

"model": DEPLOY,

"messages": [{"role":"user","content":prompt}],

"temperature":0.6

}

r = requests.post(

f"{ENDPOINT}openai/deployments/{DEPLOY}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview",

headers=headers, json=payload)

return func.HttpResponse(json.dumps(r.json()), status_code=200,

mimetype="application/json")

except Exception as e:

logging.exception(e)

return func.HttpResponse(str(e), status_code=500)

ポイント
- 環境変数は Azure Portal の「Configuration」から設定。
- 認証はマネージド ID → Key Vault 経由で取得するとシークレット管理が不要。

6.2 Azure Container Apps（Node.js）での API

az containerapp create \
  --resource-group rg-azureai-demo \
  --name ca-gpt4-api \
  --environment ca-env-japaneast \
  --image mcr.microsoft.com/azure-app-service/node:18 \
  --ingress external \
  --target-port 8080 \
  --cpu 0.5 --memory 1Gi

az containerapp create \

--resource-group rg-azureai-demo \

--name ca-gpt4-api \

--environment ca-env-japaneast \

--image mcr.microsoft.com/azure-app-service/node:18 \

--ingress external \

--target-port 8080 \

--cpu 0.5 --memory 1Gi

server.js

require('dotenv').config();
const express = require('express');
const axios   = require('axios');

const app = express();
app.use(express.json());

const endpoint    = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT;
const key         = process.env.AZURE_OPENAI_KEY;
const deployment  = 'gpt4-demo';

app.post('/chat', async (req, res) =&gt; {
  try {
    const {prompt} = req.body;
    const resp = await axios.post(
      `${endpoint}openai/deployments/${deployment}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview`,
      {
        model: deployment,
        messages: [{role:'user', content: prompt}],
        temperature: 0.7
      },
      {headers: {'api-key': key, 'Content-Type':'application/json'}}
    );
    res.json(resp.data);
  } catch (err) {
    console.error(err);
    res.status(500).send(err.message);
  }
});

app.listen(8080, () =&gt; console.log('API listening on :8080'));

require('dotenv').config();

const express = require('express');

const axios = require('axios');

const app = express();

app.use(express.json());

const endpoint = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT;

const key = process.env.AZURE_OPENAI_KEY;

const deployment = 'gpt4-demo';

app.post('/chat', async (req, res) => {

try {

const {prompt} = req.body;

const resp = await axios.post(

`${endpoint}openai/deployments/${deployment}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview`,

{

model: deployment,

messages: [{role:'user', content: prompt}],

temperature: 0.7

{headers: {'api-key': key, 'Content-Type':'application/json'}}

);

res.json(resp.data);

} catch (err) {

console.error(err);

res.status(500).send(err.message);

}

});

app.listen(8080, () => console.log('API listening on :8080'));

デプロイ手順まとめ

手順	内容
1	Dockerfile（Node.js）を作成し、GitHub Actions 等で Azure Container Registry にプッシュ。
2	`az containerapp create` コマンドで環境・リソースグループにデプロイ。
3	環境変数 (`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`, `AZURE_OPENAI_KEY`) をポータルの「Configuration」から設定。

7. よくあるエラーと対処法（Q&A）

エラー	原因例	推奨対策
リージョン不一致	Functions が `Japan East`、OpenAI が `Japan West` に配置	両方を同一リージョンに統一。リソース作成時の `--location japaneast` を必ず指定
クォータ不足（GPU / トークン）	デフォルト上限が 10 k トークン/月	ポータル → 「サポート」→「新しいサポートリクエスト」で上位プランへ変更依頼
認証エラー (401)	キーが期限切れ、または Key Vault のアクセス権が不足	新しいキーを取得し環境変数に再設定。Key Vault ポリシーでマネージド ID に `get` 権限付与
デプロイ名相違	コード内の `DEPLOY` が実際のデプロイ名と不一致	Azure AI Studio の「モデル」タブで正しいデプロイ名を確認し、コード定数と合わせる
API バージョンエラー	URL に使用している `api-version` が古い	最新バージョンは `2023-12-01-preview`（公式ドキュメント参照）

8. 学習リソース・コミュニティ

種別	タイトル / リンク
公式オンデマンド動画	「イチから学ぶ! 初めての Azure と生成 AI」 – ポータル操作・モデルデプロイ・API化まで実演
Microsoft Learn ハンズオン	「AI アプリケーションの構築 (Azure Functions 編)」
サービス別ドキュメント	Azure AI Foundry – https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-foundry/ Azure OpenAI – https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/openai/
コミュニティ	Microsoft Tech Community – Azure AI フォーラム（質問・ベストプラクティス共有） GitHub `Azure-Samples` リポジトリ – 本稿コードを Fork して PR や Issue を活用

9. 次のステップ

カスタムファインチューニング
Azure AI Foundry の「MLflow」や「Prompt Flow」を使い、独自データで GPT‑4 を微調整。
評価パイプライン構築
Azure Machine Learning Pipelines でモデルの品質指標（BLEU、ROUGE）を継続的に測定。
運用・監視
Azure Monitor の「ログ」や「メトリクス」で API 呼び出し回数とレイテンシを可視化。
Cost Management で予算アラート（例：$150）を設定し、無料クレジットの消費タイミングを把握。

Azure のサービスは頻繁にアップデートされます。定期的に公式ドキュメントとリリースノートをチェックし、最新情報を取り入れながらプロジェクトを進めてください。

この記事は 2026‑05‑06 に作成されたものです。内容の正確性を保つため、公開後も随時見直し・更新を行います。

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3.1 最小権限での RBAC 設計

3.2 マネージド ID の活用

4. Azure AI Foundry と Azure OpenAI の有効化

4.1 前提条件の確認

4.2 Azure AI Foundry の有効化手順

4.3 Azure OpenAI の有効化手順

5. GPT‑4 のデプロイと動作確認

5.1 デプロイ情報の取得

5.2 簡易テストスクリプト（Python）

6. API 化：Azure Functions と Azure Container Apps の実装例

6.1 Azure Functions（Python）でのラッパー API

6.2 Azure Container Apps（Node.js）での API

7. よくあるエラーと対処法（Q&A）

8. 学習リソース・コミュニティ

9. 次のステップ

4. Azure AI Foundry と Azure OpenAI の有効化

4.2 Azure AI Foundry の有効化手順