Azure OpenAI と Power Platform を組み合わせてビジネス価値を引き出す方法

By Mirko Peters · 2026-08-28

ポッドキャストへようこそ。今回は、企業分野で大きな注目を集めているテーマを掘り下げます。それは、専任の開発者チームを抱えることなく、安全でスケーラブルかつコンプライアンスに準拠したAI搭載アプリケーションを組織がどのように構築できるか、というテーマです…

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ポッドキャストへようこそ。今回は、企業分野で大きな注目を集めているテーマを掘り下げます。それは、専任の開発者を大勢抱えることなく、安全でスケーラブルかつコンプライアンスに準拠したAI搭載アプリケーションを組織がどのように構築できるか、というテーマです。高度な人工知能とローコードの生産性ツールの間のギャップを埋める方法を考えたことがあるなら、このディープダイブがきっとお役に立ちます。関連するポッドキャストエピソード Build Production AI Apps with Azure OpenAI and Power Platform もぜひご覧ください。これらのコンセプトを音声中心で解説しています。

長年にわたり、多くの企業が先進技術を誰もが使えるものにすることに苦労してきました。人工知能は、複雑なPythonスクリプト、データサイエンスの学位、高価なインフラストラクチャの壁の向こう側に置かれていたのです。しかし現在、そのパラダイムは根本から変わりました。Microsoft Power Platform と Azure OpenAI を組み合わせることで、メーカー、ソリューションアーキテクト、IT担当者はすぐにビジネス価値を引き出せます。顧客フィードバックの分析を改善したい場合も、顧客への能動的なエンゲージメントを実現したい場合も、意思決定の強化を進めたい場合も、最新のローコードスタックがそれを可能にします。

Azure OpenAI と Power Platform を組み合わせてこのビジネス価値を引き出す方法を、ステップごとに見ていきましょう。

AI搭載アプリの前提条件

Microsoft Power Platform と Azure OpenAI を使って AI 搭載アプリの構築を始める前に、適切なアカウント、アクセス許可、ツールを準備する必要があります。この準備により、プロジェクトのための安全で効率的な環境を作ることができます。

アカウントとアクセス許可

Azure アカウントの設定

有効な Microsoft Azure アカウントが必要です。お持ちでない場合は、無料試用版に登録するか、組織のサブスクリプションを使用できます。このアカウントに、Azure ポータルでリソースを作成・管理する権限があることを確認してください。このアカウントを使って Azure OpenAI サービスを設定し、AI モデルを管理します。

Power Platform へのアクセス

Microsoft Power Platform へのアクセスも必要です。これには Power Apps と Power Automate が含まれます。職場または学校のアカウントを使ってサインインできます。組織で Microsoft 365 を利用している場合は、すでにアクセスできるかもしれません。不明な場合は、IT管理者に確認してください。適切なアクセス権があれば、遅延なくアプリを構築、テスト、デプロイできます。

ライセンスと管理者権限

適切なライセンスの取得は重要です。Azure と Power Platform の両方について、有効なライセンスが必要です。プレミアムコネクタや高度な AI サービスなどの一部の機能には、追加のライセンスが必要になる場合があります。また、管理者権限を持つか、管理者権限を持つ担当者と連携する必要があります。管理者権限があれば、環境の構成、ロールの割り当て、セキュリティ設定の管理ができます。

ツールと環境

サポートされるデバイス

最近の一般的なデバイスのほとんどで AI 搭載アプリを開発できます。Web ブラウザーが使える Windows PC や Mac が適しています。最良の操作性を得るには、最新版の Microsoft Edge、Google Chrome、Safari のいずれかを使用してください。モバイルデバイスからも Power Apps にアクセスできますが、アプリの構築や構成はデスクトップまたはノートPCのほうが容易です。

Microsoft ポータルへのアクセス

開発中は、いくつかの Microsoft ポータルを使用します。Azure ポータルでは、OpenAI リソースの作成と管理を行えます。Power Platform 管理センターでは、環境の整理や使用状況の監視ができます。Power Apps Studio と Power Automate は、アプリやワークフローを構築するための使いやすいインターフェイスを提供します。作業を始める前に、これらのポータルにサインインできることを確認してください。

ヒント: 強力なパスワードの使用、多要素認証の有効化、組織のセキュリティポリシーの遵守により、安全な環境を準備してください。これにより、データを保護し、プロジェクトを安全に保つことができます。

Azure OpenAI の設定

Azure OpenAI の設定は、インテリジェントなビジネスソリューションを構築するうえで重要なステップです。リソースを作成し、モデルをデプロイして、AI搭載アプリに接続する前に出力をテストします。

OpenAI リソースの作成

Azure ポータルのナビゲーション

まず、Azure ポータルにサインインします。ポータルは、クラウド リソースを管理するための主要なダッシュボードです。Azure サブスクリプションを選択し、リソース グループを選択します。リソース グループがない場合は、作成できます。次に、gpt-4o モデルをサポートするリージョンを選択します。リソースの一意の名前を入力し、価格レベルとして Standard S0 を選択します。セットアップ画面を進めて確認ページに到達したら、構成を送信します。

サービスの構成

リソースが作成されると、Azure ダッシュボードに表示されます。[リソース管理] に移動し、[キーとエンドポイント] を見つけます。後で必要になるため、KEY 1 とエンドポイントをコピーしておきます。続いて、[モデルのデプロイ] に移動し、[デプロイの管理] を選択します。[モデルのデプロイ] を選択してから [ベース モデルのデプロイ] を選び、gpt-4o を選択します。レート制限の「1 分あたりのトークン数」を 100K に設定し、モデルをデプロイします。セットアップ自体は通常数分で完了しますが、モデルのデプロイには 1 時間以上かかる場合があります。デプロイを開始して、後で状態を確認するとよいでしょう。

モデルのデプロイ

AI モデルの選択

Azure OpenAI には、コンテンツ生成や IT 自動化から不正検出、医療データの処理まで、さまざまなビジネスニーズに対応するモデルがいくつか用意されています。

デプロイの手順

モデルを選択したら、Azure ポータルを使ってデプロイします。レート制限を設定し、選択内容を確定します。デプロイには時間がかかることがあるため、余裕をもって計画してください。デプロイが完了したら、[Playgrounds] セクションの [Chat] からモデルにアクセスして操作できます。

モデルのテスト

OpenAI Studio の利用

モデルをアプリに組み込む前に、OpenAI Studio でテストしておくことをお勧めします。このツールを使うと、モデルと対話して、さまざまなプロンプトに対する応答を確認できます。さまざまなシナリオを試し、結果に基づいてアプローチを調整できます。

出力の確認

モデルのテストは、品質と信頼性の確保に欠かせません。出力が運用基準に合致するよう、プロンプト エンジニアリング、モデル適応、ファインチューニングに重点を置いてください。

ヒント: 慎重なテストを行うことで、モデルを本番環境に移行する際の予期せぬ問題を避けられます。出力は必ず確認し、基準を満たしていることを確認してください。

Azure OpenAI と Power Platform の統合

Azure OpenAI は、主に 2 つの方法で Microsoft Power Platform に接続できます。ネイティブ コネクタとカスタム コネクタです。それぞれの方法には強みがあります。ネイティブ コネクタは、一般的なシナリオに対して迅速かつ簡単にセットアップできます。一方、カスタム コネクタは、より高い柔軟性と制御を提供します。

ネイティブ コネクタの統合

ネイティブ コネクタを使うと、最小限の構成で Azure OpenAI サービスを Power Platform にリンクできます。これらのコネクタを使えば、コードを書かずに、アプリやワークフローに AI 機能を追加できます。

カスタム コネクタの作成

カスタム コネクタを使うと、高度な Azure OpenAI エンドポイントを含む任意の REST API に接続できます。独自のトリガー、アクション、セキュリティ設定を定義し、API を Azure API Management に登録できます。さらに、OAuth 2.0 や Azure Active Directory などの厳格なセキュリティ認証を実装することも可能です。

AI を活用したアプリの構築

Microsoft Power Platform と Azure OpenAI を使って AI を活用したアプリを構築することで、業務プロセスを変革できます。Power Apps と Power Automate を組み合わせると、タスクを自動化し、データを分析し、インサイトを提供するインテリジェントなワークフローを作成できます。

Power Apps との統合

Power Apps Studio を開くことから始めます。空のアプリから新規作成するか、業務ニーズに合ったテンプレートを選択します。テキスト分析の対象や要約するドキュメントなど、ユーザーがデータを入力するための入力フィールドを追加し、AI アクションを実行するボタンを配置します。

Power Automate のワークフロー

Power Automate を使うと、アプリ、データ、AI モデルを接続するワークフローを構築できます。まず、新しいフローを作成します。新しいレコードが追加されたとき、またはユーザーがフォームを送信したときなど、トリガーを選択します。HTTP アクションまたはカスタム コネクタ経由で Azure OpenAI に接続し、フローに AI アクションを追加して、テキストの分類、要約、感情分析を自動化します。

テストとデプロイ

AI を活用したアプリをテストしてデプロイすることで、期待どおりに動作し、信頼性の高い結果が得られることを確認できます。問題を早期に発見し、高い品質基準を維持するために、体系的なアプローチに従う必要があります。

アプリのテスト

アプリが AI モデルとどのように連携するかをテストします。プロンプトのテンプレートを使用して構成を一貫させ、メタデータを整理して変更を追跡できるようにし、応答時間や精度などの主要な指標を監視する仕組みを設定します。

本番環境へのデプロイ

テストが完了したら、アプリを本番環境に公開します。開発、テスト、本番などの複数の環境を用意してください。アプリケーションライフサイクル管理（ALM）の構造化されたプロセスを使用すると、デプロイを管理してエラーを減らし、AIのパフォーマンス指標を長期にわたって追跡できます。

ガバナンス、セキュリティ、コスト管理

AI を活用したソリューションには大きな利点がありますが、ガバナンス、セキュリティ、コスト管理にも注意を払う必要があります。これらの領域は、データを保護し、規制に準拠し、プロジェクトを持続可能な形で運用するために役立ちます。

コスト管理

Azure OpenAI サービスを使用すると、アプリが処理したトークンに対して課金されます。AI モデルへのリクエストごとにトークンが消費され、その合計数が月額料金に影響します。予期しない費用を避けるために、明確な予算を設定し、トークンの使用状況を注意深く追跡してください。

セキュリティとコンプライアンス

データの保護は不可欠です。Microsoft Purview を使用して機密情報を分類・保護し、Azure Storage Encryption でデータを暗号化し、データ損失防止（DLP）ポリシーを設定して、コネクタや環境間でのデータの移動を制御してください。

リソースと次のステップ

Microsoft Power Platform と Azure OpenAI を使用して AI を活用したアプリを構築する方法を学びました。次は、さらに多くのリソースを活用してスキルを深め、コミュニティの他のメンバーとつながることができます。

ドキュメントへのリンク

次のプロジェクトの指針として、まず公式ドキュメントを参照してください。Microsoft は、Power Platform、Azure OpenAI、Power Apps、Power Automate について、詳細なガイドやリファレンス資料を提供しています。

コミュニティサポート

問題をひとりで解決する必要はありません。Azure Community Support のチャネルや Stack Overflow を利用して、問題のトラブルシューティングを行い、アイデアを共有し、ベストプラクティスの最新情報を入手してください。

結論として、Azure OpenAI と Power Platform を組み合わせることで、大規模な開発負担をかけずに、拡張性、コンプライアンス、インテリジェンスを備えたアプリケーションを構築でき、組織に大きなビジネス価値をもたらします。セキュリティ、ガバナンス、コスト管理の厳格な基準を維持することで、チームは生成 AI を安全かつ効果的に活用できます。このトピックについて詳しく知り、専門家による解説を聞くには、関連するポッドキャストのエピソードをご覧ください: Build Production AI Apps with Azure OpenAI and Power Platform。引き続き構築を進め、セキュリティを確保し、ローコード AI の未来を取り入れてください。