2026-09-19 / 最終更新日時 : 2026-09-24 musashi 技術コラムAzure構築／AI基盤／生成AI・エージェント AzureのText to speech avatarでAIアバターを作る勘所｜利用の制限と使いどころ AIアバターをAzureで作る方法を、実際に動かして分かった制約とあわせて解説します。Japan East非対応、写真アバターで透過が効かない問題とその回避策、動きを抑えるamplitude、標準アバターの提供終了リスク、カスタムアバターの限定アクセスまで。向く用途と向かない用途も整理しました。
2026-09-12 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi 技術コラムAzure構築／AI基盤／生成AI・エージェント／AI-OCR Azure Content Understanding とは｜生成AIで文書・音声・動画を構造的に整理する仕組み Azure Content Understanding とは何か。Document Intelligenceとの違いと使い分け、文書・画像・音声・動画を項目に沿って構造化する仕組み、料金と処理場所の考え方を、Microsoft公式情報をもとに解説します。既存のDocument Intelligenceは移行不要です。
2026-09-08 / 最終更新日時 : 2026-09-27 musashi 技術コラムAzure構築／AI基盤／Microsoft 365／Entra ID／生成AI・エージェント Microsoft Foundry Agent Service とは｜AIエージェントを業務で動かすための基盤 Microsoft Foundry Agent Service（旧 Azure AI Foundry Agent Service）とは何かを公式情報で解説します。プロンプト／ホステッド／Responses API の3つの作り方、ツールボックスと権限、データの保存先と東日本リージョンの対応状況、費用と上限までを整理します。
2026-08-14 / 最終更新日時 : 2026-09-27 musashi 技術コラムAzure構築／AI基盤／AI-OCR Azure AI Vision とは｜写真を業務データに変える画像解析AI Azure AI Vision（旧Computer Vision）とは何か、いま起きている「Azure Vision in Foundry Tools」への再編と生成AIへの世代交代、そして写真を業務データに変える弊社の設計（Visionで一次仕分け→生成AIで命名・分類）までを、Microsoft公式情報をもとに解説します。
2026-08-14 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi 技術コラムAzure構築／AI基盤／生成AI・エージェント／AI-OCR Microsoft Foundry で Claude を使う｜Azure で最上位モデルを動かす実践ポイント AnthropicのClaudeがMicrosoft Foundry（旧Azure AI Foundry）でGA。事業者の属性ブロック、カスタムサブドメイン、呼び出しのAnthropicネイティブ形式、Entra ID認証、Cognitive Services Userロールなど、実際に動かして分かったデプロイ・呼び出しのつまずき所と回避策を、弊社の手書きOCR検証と併せて実務目線で解説します。
2026-07-29 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi 技術コラムAzure構築／AI基盤／生成AI・エージェント／AI-Voice Azure AI Voice Live APIで「電話対応の自動化」を実現する｜統合音声AIエージェントの活用例 Azure AI Voice Live APIとは何かを、Microsoft公式情報と実装経験から解説。音声認識・生成AI・音声合成を1つのAPIに統合し、電話対応の自動化や音声AIエージェントを低遅延で実現します。モデルと料金（Pro/Basic/Lite）、活用例、データ主権を保った国内での使い方の勘所まで整理します。
2026-07-20 / 最終更新日時 : 2026-10-15 musashi 技術コラムAzure構築／AI基盤／生成AI・エージェント Azure内で利用可能なAIモデルの進化｜弊社が活用するプライベートなAI実装 Azure内で使えるAIモデルは、2023年のGPTから2026年のマルチモデル（Claudeの追加）へと進化してきました。弊社がこれを「AIプライベート」としてどう活用・実装し、AIの誤り（ハルシネーション）をどう抑えているかを、実務目線で解説します。
2026-07-15 / 最終更新日時 : 2026-10-01 musashi 技術コラムAzure構築／AI基盤／Microsoft 365／生成AI・エージェント Difyの商用利用とセキュリティ｜社内審査を通すための論点とAzureでの代替構成 Difyを業務で使う前に押さえる3つの論点を公式の一次情報で整理。Apache 2.0に乗る2つの追加条件（マルチテナント運用とロゴ・著作権表示）、クラウド版・コミュニティ版・エンタープライズ版で変わるデータの置き場所、社内審査で問われる確認項目、そしてMicrosoft Foundry Agent ServiceやCopilot Studioで同じことを実現する選択肢までを解説します。
