<p><!-- style_prompt: senior_cloud_architect_azure_ai_foundry_v1.2 --> 本記事は<strong>Geminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）</strong>です。</p> <h1 class="wp-block-heading">Azure AI FoundryによるClaude Opus 4.6 (MaaS) のセキュアな導入とエンタープライズ統合</h1> <p>【導入】 Azure AI Foundryを活用し、Anthropic Claudeの高度な推論能力を、企業基準のセキュリティとガバナンス下で迅速に実装する方法を解説します。</p> <p>【アーキテクチャ設計】 本構成では、Azure AI Foundry（旧AI Studio）の「Model-as-a-Service (MaaS)」を利用します。インフラ管理を不要にしつつ、Azureプラットフォームが提供する「Content Safety」や「Managed Identity」を介して、安全にClaude Opus 4.6モデルをアプリケーションに統合します。</p> <div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid"> graph TD User("[エンドユーザー]") -->|HTTPS/Rest| App["App Service / Functions"] subgraph Azure_Tenant["Azure AI Foundry 環境"] App -->|Managed Identity| Foundry["Azure AI Foundry Project"] Foundry -->|Inference API| Claude["Anthropic Claude Opus 4.6"] Foundry -->|Safety Check| ContentSafety["Azure AI Content Safety"] Foundry -.->|Logs| Monitor["Azure Monitor / Log Analytics"] end subgraph Identity_Layer["Identity & Governance"] App -.->|RBAC| EntraID["Microsoft Entra ID"] EntraID -.->|Policy| Governance["Azure Policy"] end </pre></div> <p>【実装・デプロイ手順】 Azure CLIおよびBicepを使用して、AI Foundryのハブとプロジェクトを構築し、MaaSモデルを展開する流れを定義します。</p> <ol class="wp-block-list"> <li><strong>AI Foundry Hubおよびプロジェクトのプロビジョニング (Bicep)</strong></li> </ol> <pre data-enlighter-language="generic">// AI Foundry Hubの定義 resource aiHub 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2024-04-01' = { name: 'ai-hub-claude-prod' location: 'eastus2' // Claude MaaSが提供されるリージョンを選択 kind: 'Hub' properties: { friendlyName: 'Enterprise AI Hub' storageAccount: storageAccount.id keyVault: keyVault.id } } // AI Foundry Projectの定義 resource aiProject 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2024-04-01' = { name: 'ai-project-claude-app' location: 'eastus2' kind: 'Project' properties: { hubResourceId: aiHub.id } } </pre> <ol class="wp-block-list" start="2"> <li><strong>モデルデプロイ (Azure CLI)</strong></li> </ol> <div class="codehilite"> <pre data-enlighter-language="generic"># Azure AI CLIを使用してClaude 4.6モデルをデプロイ # ※モデル名やバージョンは提供開始時の最新SKUに基づきます az ml model create --name anthropic-claude-4-6-opus \ --version 1 --type mlflow_model \ --path "azureml://registries/azure-anthropic/models/claude-4-6-opus" \ --resource-group rg-ai-foundry \ --workspace-name ai-project-claude-app </pre> </div> <p>【アイデンティティとセキュリティ】</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>認証と認可 (RBAC):</strong> <code>Cognitive Services OpenAI User</code>（または相当するAI Foundryロール）をアプリケーションのマネージドIDに付与し、APIキーを排除した接続を徹底します。</p></li> <li><p><strong>ネットワークセキュリティ:</strong> AI Foundry Hubに「Private Endpoint」を構成し、パブリックインターネットからのアクセスを遮断。仮想ネットワーク内からのトラフィックのみを許可します。</p></li> <li><p><strong>データ保護:</strong> Azure AI Content Safetyをバイパス設定せず有効化し、ハルシネーションや不適切出力に対する多層防御を構築します。</p></li> </ul> <p>【運用・コスト最適化】</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>可観測性:</strong> Azure Monitorの「Model Metrics」を有効化し、トークン消費量とレスポンスタイムをダッシュボード化します。</p></li> <li><p><strong>コスト管理:</strong> Claude MaaSは「Pay-as-you-go（従量課金）」モデルです。開発環境では「Rate Limiting（クォータ制限）」を設定し、予期せぬトークン消費を防止します。</p></li> <li><p><strong>リージョン選択:</strong> Claudeの最新モデルは特定のリージョン（East US 2等）から先行提供されるため、レイテンシとデータレジデンシの要件に基づいた配置検討が必須です。</p></li> </ul> <p>【まとめ】</p> <ol class="wp-block-list"> <li><p><strong>認証の不備に注意:</strong> APIキー運用は避け、必ずMicrosoft Entra IDによるマネージドID認証を構成してください。</p></li> <li><p><strong>リージョン制約の確認:</strong> 最新モデル（Opus 4.6等）は利用可能なリージョンが限定されるため、リソース作成前に最新のAzure公式ドキュメントでSKU availabilityを確認してください。</p></li> <li><p><strong>ガバナンスの先行設計:</strong> モデルの利用前に、Azure Policyによる「デプロイ可能なモデルの制限」を設定し、未承認モデルの乱立を防いでください。</p></li> </ol>

graph TD
    User("[エンドユーザー]") -->|HTTPS/Rest| App["App Service / Functions"]
    subgraph Azure_Tenant["Azure AI Foundry 環境"]
        App -->|Managed Identity| Foundry["Azure AI Foundry Project"]
        Foundry -->|Inference API| Claude["Anthropic Claude Opus 4.6"]
        Foundry -->|Safety Check| ContentSafety["Azure AI Content Safety"]
        Foundry -.->|Logs| Monitor["Azure Monitor / Log Analytics"]
    end
    subgraph Identity_Layer["Identity & Governance"]
        App -.->|RBAC| EntraID["Microsoft Entra ID"]
        EntraID -.->|Policy| Governance["Azure Policy"]
    end

// AI Foundry Hubの定義
resource aiHub 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2024-04-01' = {
  name: 'ai-hub-claude-prod'
  location: 'eastus2' // Claude MaaSが提供されるリージョンを選択
  kind: 'Hub'
  properties: {
    friendlyName: 'Enterprise AI Hub'
    storageAccount: storageAccount.id
    keyVault: keyVault.id
  }
}

// AI Foundry Projectの定義
resource aiProject 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2024-04-01' = {
  name: 'ai-project-claude-app'
  location: 'eastus2'
  kind: 'Project'
  properties: {
    hubResourceId: aiHub.id
  }
}

# Azure AI CLIを使用してClaude 4.6モデルをデプロイ


# ※モデル名やバージョンは提供開始時の最新SKUに基づきます

az ml model create --name anthropic-claude-4-6-opus \
  --version 1 --type mlflow_model \
  --path "azureml://registries/azure-anthropic/models/claude-4-6-opus" \
  --resource-group rg-ai-foundry \
  --workspace-name ai-project-claude-app