Azure AIサービスのプロビジョニングとは？

Azureのクラウド環境にAIサービス（例：OpenAI, Cognitive Services, Machine Learning）を展開し、使用可能な状態にすること。

✅ プロビジョニングの目的

1. AIモデルやAPIの利用準備（例：GPT-4のAPIを使うための環境構築）

2. リソース管理（例：Azureのコンピュートリソースを適切に割り当て）

3. セキュリティ設定（例：アクセス制御、APIキーの発行）

4. コスト最適化（例：適切なリージョン選択、無料枠の活用）

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🔹 プロビジョニングの流れ

Azure Portal、Azure CLI、またはTerraformなどを使って実施可能。

1. Azureポータルでのプロビジョニング

1. Azure Portalにサインイン
   👉 Azureポータル にアクセス

2. 「リソースの作成」へ移動

   • 例：「Cognitive Services」→「OpenAI」→「作成」

3. 必要な情報を入力

   • サブスクリプション（使用するAzure契約）

   • リソースグループ（管理単位）

   • リージョン（例：米国西部、日本東部など）

   • 価格プラン（無料枠 or 有料プラン）

4. APIキーの取得

   • 生成されたキーを使い、アプリケーションでAIを活用可能に

5. デプロイ完了 & 利用開始

   • Azure OpenAI, Cognitive Services, Azure Machine Learning などを実装

2. CLIでのプロビジョニング（例：Azure OpenAI）

Azure CLI を使うと、コマンド一発でセットアップ可能。

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# Azureにログイン
az login

# リソースグループの作成
az group create --name myResourceGroup --location japaneast

# Azure OpenAIのプロビジョニング
az cognitiveservices account create \
  --name myOpenAIService \
  --resource-group myResourceGroup \
  --kind OpenAI \
  --sku S0 \
  --location japaneast

✅ これで myOpenAIService というAIサービスが作成され、APIキーが発行される。

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🔹 Azure AIサービスの主な種類

🔹 プロビジョニングのポイント

1. リージョン選択が重要
   → 近いリージョンを選ぶと遅延が減り、コスト削減も可能

2. 価格プランのチェック
   → 無料枠（F0）や従量課金（S0～）を考慮

3. アクセス制御の設定
   → APIキーの管理（特定のIPアドレス制限など）

4. スケールアップ/ダウンの柔軟性
   → 必要に応じてリソース変更可能

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🔹 まとめ

✔ Azure AIサービスのプロビジョニング とは、Azure上でAI関連サービスを利用できるように環境を設定すること。
✔ Azureポータル or CLIで簡単にセットアップ可能（例：OpenAI, Cognitive Services）。
✔ コスト・リージョン・セキュリティを考慮して設定 すると、より効率的に運用できる。