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title: "Azure OpenAI Serviceとは？ChatGPTとの違い・できること・料金・データ保護を解説【2026年8月版】"
url: "https://www.issoh.co.jp/column/details/2983/"
published: 2024-07-08
updated: 2026-08-15
categories: ["AI"]
publisher: "株式会社一創"
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# Azure OpenAI Serviceとは？ChatGPTとの違い・できること・料金・データ保護を解説【2026年8月版】

Azure OpenAI Serviceを調べると、公式ドキュメントが「Microsoft Foundry」という別の名前で書かれていて戸惑うことがあります。2024年までの解説記事とは前提が変わり、ブランド名もリソースの構成もAPIの叩き方も入れ替わりました。この記事では2026年8月時点のMicrosoft LearnとAzure Retail Prices APIを一次情報として、Azure OpenAIが今どこに位置づけられているのか、ChatGPTやOpenAI APIと何がどう違うのか、単価はいくらなのか、機密情報は本当に学習に使われないのかを、導入判断に必要な事実に絞って整理します。

## まとめ：Microsoft Foundry再編後のAzure OpenAIの要点

Azure OpenAI Serviceは、OpenAIのモデルをMicrosoftのAzure環境内でホストして提供するサービスです。公式の製品表記は「Azure OpenAI in Foundry Models」で、プラットフォーム全体のブランドはAzure AI FoundryからMicrosoft Foundryへ変わりました。名前は変わっても、Azureサブスクリプションで課金され、Azureのサービスレベルアグリーメントが適用され、Microsoftがサポートするという性質はそのままです。

ChatGPTとの最大の違いは、契約と処理の主体にあります。Microsoftのデータ保護ドキュメント（ms.date 2026-05-18）は、Azureが販売するモデルがOpenAIの運用するサービス、つまりChatGPTやOpenAI APIとは一切やり取りしないと明記しました。入力と出力がモデルの改善に使われないことも同じ文書に書かれています。ただし不正監視のため、既定では違反が疑われたプロンプトがレビュー対象になる点には注意が必要でしょう。

料金はユーザー単位の月額ではなく、100万トークンあたりの従量課金か、PTUと呼ばれる予約枠の購入で決まります。最上位世代のGPT-5.6でも入力100万トークンあたり1〜5ドルの帯です。以下、この再編後の全体像から順に見ていきましょう。

## Microsoft Foundry再編後のAzure OpenAIの位置づけ

2024年までの解説記事の多くは、Azure OpenAI Serviceを「Azureの中の独立したAIサービス」として説明していました。2026年8月時点の公式ドキュメントの構成はそれとは異なります。

### Azure AI StudioからMicrosoft Foundryまでの改称の履歴

Microsoft Learnの「What is Microsoft Foundry?」（ms.date 2026-06-23）には「Evolution of Foundry」という対応表が置かれ、以前の呼称と現在の呼称が公式に対応づけられています。ブランドはAzure AI StudioおよびAzure AI FoundryがMicrosoft Foundryへ、Azure AI ServicesがFoundry Toolsへ変わりました。旧ポータルはFoundry（classic）として残り、ドキュメントのURLも `/azure/foundry-classic/` と `/azure/foundry/` の2系統に分かれています。検索で古い解説にたどり着いたときは、どちらを指しているかを先に確認してください。

注意したいのは、改称されたのがプラットフォーム側のブランドであって、Azure OpenAIという名前が消えたわけではない点です。製品ページの見出しは「Azure OpenAI in Foundry Models」であり、料金ページもAzure OpenAI Service名義で維持されています。Foundry全体の構成は[Microsoft Foundry（Azure AI Foundry）とは何か？エンタープライズ向け生成AI統合プラットフォームの概要](/tech/details/10568/)で扱っています。

### 「Azureが販売するモデル」という区分とSLA・サポートの帰属

Foundry Modelsのカタログは「Azureが販売するFoundryモデル」（Foundry Models sold by Azure）と「パートナーとコミュニティのFoundryモデル」の2区分に分かれます。Azure OpenAIのモデルはすべて前者に含まれ、公式ドキュメントは前者を「Azureによってホストされ、Foundry Modelsサービスの一部としてAzureによって運営される」「Azureサブスクリプションを通じて課金され、Azureサービスレベルアグリーメントの対象となり、Microsoftによってサポートされる」と説明しました。製品ページのSLAは「99.9%以上の時間、利用可能であることが保証されます」です。

同じカタログに並んでいても、パートナー提供のモデルは課金経路もサポート窓口も異なります。稟議でSLAの根拠を問われる場面では、選んだモデルがどちらの区分かを先に確認してください。なおすでにAzure OpenAIリソースを運用している場合、公式ドキュメントは「エンドポイント、APIキー、既存の状態を保持したままAzure OpenAIリソースをFoundryリソースへアップグレードできる」と案内しています。改称に伴う作り直しは不要です。

## ChatGPT・OpenAI API・Azure OpenAIの違いを契約と処理の両面で整理

この3つは同じOpenAIのモデルを使いますが、誰と契約し、どこでデータが処理されるかが違います。混同したまま社内説明を作ると、情報システム部門の審査で必ず差し戻されるでしょう。

### 契約主体・課金単位・提供形態の違い

| 観点      | ChatGPT     | OpenAI API | Azure OpenAI                        |
| ------- | ----------- | ---------- | ----------------------------------- |
| 契約主体    | OpenAI      | OpenAI     | Microsoft（Azure）                    |
| 形態      | 完成したチャットアプリ | API        | API・ポータル上のエージェント                    |
| 課金単位    | ユーザー単位の月額   | トークン従量     | トークン従量／PTU予約                        |
| 処理場所の指定 | 不可          | 不可         | デプロイの種類で選択                          |
| SLA     | プランによる      | OpenAI規定   | Azure SLA 99.9%（Batch・Developerを除く） |

ChatGPTは画面もアカウント管理もOpenAIが用意した完成品で、契約したその日から全社に配れます。Azure OpenAI側にもFoundryポータル上でプロンプトエージェントを組んだり、自前コードをホストされたエージェントとして動かしたりする経路はありますが、ChatGPTのようなエンドユーザー向けの完成したチャット画面は提供されません。社内で使う画面や権限管理は自前で用意するか、既存のアプリケーションに組み込む必要があります。「ChatGPTの代わりにAzure OpenAIを契約すれば社内利用が安全になる」という理解は、この点で不正確です。対話型AIサービスのプラン別の料金や選び方は[ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotを徹底比較｜対話型AIの違い・料金・選び方【2026年版】](/column/details/2414/)で比較しています。

### OpenAIの運用サービスと接続しないという公式の明記

企業導入で最も効く事実は、Microsoftのデータ保護ドキュメントに書かれた一節です。該当箇所は「…Models sold by Azure do NOT interact with any services operated by providers of Models sold by Azure, for example, OpenAI (e.g. ChatGPT, or the OpenAI API).」で、Azureが販売するモデルはOpenAIが運用するサービス、すなわちChatGPTやOpenAI APIとはやり取りしないと明言しました。

同じ文書は、プロンプト・出力・埋め込み・学習データについて、他の顧客に提供されないこと、OpenAIをはじめとする提供元に提供されないこと、提供元がモデルやサービスを改善するために使わないことを箇条書きで示しています。加えて「The models are stateless: no prompts or completions are stored in the model.」とも書かれました。稟議書に根拠を載せるなら、伝聞ではなくこの文書（ms.date 2026-05-18）を参照先にしてください。

### 同一モデルでも製品名が異なる例

Azure側とOpenAI側でモデル名が一致しないことがあります。公式のモデル一覧には、OpenAIがGPT-5.5 InstantあるいはOpenAI APIで `chat-latest` と呼んでいるモデルについて、Microsoft Foundryでの製品名は `gpt-chat-latest` だという注記が置かれました。ベンダー間で名前が食い違うのは表記揺れではなく、それぞれが別に製品名を付けているためです。移行検討で「同じモデルが見当たらない」と判断する前に、モデル一覧側の注記を確認してください。

## Azure OpenAIで使えるモデル世代とできること

### 2026年8月時点のモデル系統とGPT-5.6の仕様

公式モデル一覧には、GPT-5.6シリーズ（`gpt-5.6-sol`、`gpt-5.6-terra`、`gpt-5.6-luna`）を筆頭に、プレビューの `gpt-chat-latest`、GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.3、GPT-5.2、GPT-5.1、GPT-5、オープンウェイトの gpt-oss、GPT-4.1、o系推論モデル、GPT-4oまでが並びます。GPT-5.6の3モデルはいずれも2026年7月9日公開で、コンテキストウィンドウ1,050,000トークン（入力922,000／出力128,000）、最大出力128,000トークン、学習データは2026年6月までと仕様が揃っており、公式一覧に上下関係の記載はありません。3モデルとも「テキストと画像処理」に対応します。世代ごとの使い分けは[GPT-5.4 mini・nanoとは｜料金・ベンチマーク・mini/nanoの使い分けを解説](/tech/details/11423/)で整理しました。

なお `gpt-5.6` は一部のクォータ階層でデプロイにクォータ申請が必要で、階層5と階層6のサブスクリプションには既定でクォータが割り当てられると注記されています。検証環境でいきなりデプロイできないケースがあるため、PoCの日程を引く前にクォータを確認しておくと安全です。

### 対応するタスクと業務での使いどころ

タスクの種類としては、テキスト生成と推論のほか、埋め込み、画像生成、動画生成（sora-2）、音声認識・翻訳・音声合成が一覧に含まれます。公式ドキュメントが挙げる代表的な処理は次のとおりです。

- 大規模データの並列処理と、非構造化データからの抽出・分析
- 製品説明などの大量のテキスト生成
- 長い文書のレビューと要約
- 問い合わせ対応の自動化
- 感情分析や翻訳といった自然言語処理タスク

自社データを踏まえた回答をさせたい場合は、データソースを接続して回答を根拠づける「on your data」機能があります。この機能はデータを指定した場所に置いたまま参照し、Azure OpenAI側に複製を作りません。用途に合わせてモデル自体を調整したいなら、自前の学習データによるファインチューニングも用意されています。ファインチューニング済みモデルは、そのデータを提供した顧客だけが使える扱いです。出力の安全性はGuardrails（旧コンテンツフィルター）がリアルタイムに評価し、設定したしきい値で生成をフィルタリングします。

ここで一つ、古い解説記事で頻出する誤りを正しておきます。「Azure OpenAI Serviceは画像分類や物体検出に対応している」という説明が広く出回っていますが、公式のモデル一覧に画像分類・物体検出を担うモデルは含まれていません。Azure OpenAIの画像機能は、画像を入力として解釈することと、自然言語から画像を生成することの2つです。画像分類や物体検出が要件なら、同じFoundry Toolsの中でもAzure AI Vision側が候補になります。

## 実装で最初に躓くデプロイ名とエンドポイントの差分

OpenAI APIからAzure OpenAIへ移すとき、コードの大部分は共通のPythonクライアントのまま動きます。躓くのはほぼ2箇所です。

1つ目はエンドポイントで、Azure側は自分のリソース名を含むURLを `base_url` に渡します。再編後はバージョン付きの安定ルート `/openai/v1/` に統一され、以前のように毎月更新される `api-version` パラメータを追いかける必要はなくなりました。2つ目は `model` 引数です。OpenAI APIはモデル名をそのまま渡しますが、Azure OpenAIはモデルをデプロイしたときに自分で付けた**デプロイ名**を渡します。公式ドキュメントも「Azure OpenAI always requires deployment name, even when using the model parameter.」と念を押しました。以下は要点だけを抜き出した対比で、import文などは省いています。

```
import os
from openai import OpenAI

messages = [{"role": "user", "content": "test"}]

# OpenAI API：model にはモデル名を渡す
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
chat = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=messages)

# Azure OpenAI：base_url にリソース名と v1 ルートを付ける
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
    base_url="https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/",
)
# model に渡すのはモデル名ではなくデプロイ名
chat = client.chat.completions.create(model="my-gpt4o-deploy", messages=messages)
```

APIキーを使わず、Azureの認証基盤に寄せることもできます。公式ドキュメントはMicrosoft Entra IDかAzure Key Vaultの利用を推奨し、環境変数は本番外のテスト用途に限る位置づけとしました。Entra IDを使う場合はトークンプロバイダを組み立てて `api_key` に渡します。

```
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
client = OpenAI(
    base_url="https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/",
    api_key=token_provider,
)
```

キーを配らずに済むこの構成は、Azure OpenAIを選ぶ実質的な理由の一つでしょう。既存のEntra IDのロール設計とAzure Policyを、そのまま生成AIの利用統制に転用できます。なおこのエンドポイント切り替えの手順書はFoundry（classic）系のドキュメントとして維持されており（ms.date 2025-09-30）、新ポータル側の記述と読み比べる際は系統の違いに注意してください。

## トークン従量課金とPTU予約の実単価

Azure OpenAIの料金は、ChatGPTのようなユーザー単位の月額ではありません。課金単位は、テキストモデルが100万トークンあたり、埋め込みモデルが1,000トークンあたり、音声モデルが時間あたり、画像モデルが100画像あたりです。テキストモデルは入力・キャッシュされた入力・出力で単価が分かれ、キャッシュが効いた入力は通常の入力より大幅に安く扱われます。

最新世代の実単価は次のとおりです。Azure Retail Prices APIから2026年8月15日に取得した、米国東部2リージョン・Global Standard・100万トークンあたりの米ドル価格です。

| モデル           | 入力    | キャッシュ入力 | 出力     |
| ------------- | ----- | ------- | ------ |
| gpt-5.6-sol   | $5.00 | $0.50   | $30.00 |
| gpt-5.6-terra | $2.50 | $0.25   | $15.00 |
| gpt-5.6-luna  | $1.00 | $0.10   | $6.00  |

同じモデルでも、長いコンテキストを扱う場合と優先処理を使う場合には別のメーターが適用され、単価が上がります。たとえば `gpt-5.6-sol` の長コンテキスト向けメーターは入力$10.00・出力$45.00で、標準の倍近くです。リージョンや通貨によっても変わるため、実際の見積もりは公式の料金ページとAzure料金計算ツールで確認してください。

予約型のPTU（プロビジョニングスループットユニット）は、時間単位・月単位の予約・年単位の予約の3段階で購入できます。従量課金が実際に使った分だけの支払いなのに対し、PTUは処理能力そのものを確保する契約で、レイテンシのばらつきが小さくなるのが利点です。非同期のバッチ処理はGlobal Standard価格の50%割引と明記されており、24時間以内の完了を目安とする用途に向きます。ただしバッチにリアルタイムのSLAはありません。

## デプロイの種類で決まるデータ処理リージョン

保管場所と処理場所は別の話です。保存データは指定したAzureの地域に残りますが、推論時にどこで処理されるかはデプロイの種類で変わります。公式ドキュメントが挙げる9種類は次のとおりです。

| デプロイの種類               | SKUコード                     | 処理される場所           | 課金           |
| --------------------- | -------------------------- | ----------------- | ------------ |
| Global Standard       | GlobalStandard             | 任意のAzureリージョン     | トークン従量       |
| Global Provisioned    | GlobalProvisionedManaged   | 任意のAzureリージョン     | PTU予約        |
| Global Batch          | GlobalBatch                | 任意のAzureリージョン     | 50%割引・24時間目安 |
| Data Zone Standard    | DataZoneStandard           | US／EU／APACの指定ゾーン内 | トークン従量       |
| Data Zone Provisioned | DataZoneProvisionedManaged | US／EU／APACの指定ゾーン内 | PTU予約        |
| Data Zone Batch       | DataZoneBatch              | US／EU／APACの指定ゾーン内 | 50%割引・24時間目安 |
| Standard              | Standard                   | デプロイしたリージョン内      | トークン従量       |
| Regional Provisioned  | ProvisionedManaged         | デプロイしたリージョン内      | PTU予約        |
| Developer             | DeveloperTier              | 任意のAzureリージョン     | トークン従量       |

公式ドキュメントは、まずGlobal Standardから始めることを勧めています。新しいモデルが最初に載り、価格が最も低く、対応リージョンが最も広いためです。処理場所をゾーン内や単一リージョンに固定するのは、データ所在の要件がある場合に限ってください。新しいデプロイの種類はGlobal、Data Zone、単一リージョンの順に提供され、単一リージョン版は提供時期が保証されていません。要件を先に固めすぎると、使いたいモデルがその種類でまだ提供されていない事態を招きます。

DeveloperはSKUコードこそトークン従量課金ですが、微調整済みモデルの評価専用で、24時間で自動削除され、SLAもデータ所在の保証もありません。検証用に立てたまま本番へ流用しないでください。

## 機密情報の扱いと不正監視のオプトアウト手順

「機密情報を入れても大丈夫か」という問いは、学習に使われるかどうかと、誰かに読まれる可能性があるかどうかの2つに分けると答えが出ます。前者はすでに述べたとおり明確に否定されました。実務で見落とされがちなのは後者です。

### 既定で動く不正監視と人的レビューの範囲

Azureが販売するモデルには不正監視の仕組みが組み込まれており、行動規約や製品条項への違反が疑われる兆候を検出すると、プロンプトと出力のサンプルがレビュー対象として選ばれます。既定のレビューは大規模言語モデルなどによる自動レビューで、この場合プロンプトと出力は保存されず、AIモデルの学習にも使われません。人によるレビューが加わるのは、自動レビューが信頼度のしきい値に届かない複雑な文脈や、自動レビューを利用できない場合に限られます。

人的レビューの対象になるのは、不正監視システムによってすでにフラグが立てられたデータ、または不正の疑いがある利用パターンの一部と判断されたプロンプトと出力です。アクセスできるのは認可されたMicrosoftの従業員のみで、セキュアアクセスワークステーションと管理者によるJust-In-Time承認が必要とされます。欧州経済領域にデプロイされたモデルについては、担当従業員も欧州経済領域内に所在すると記載されました。人的レビュー用のデータストアは顧客リソースごとに論理的に分離され、Foundryリソースを配置したAzureの地域内に保管されます。

### 変更された不正監視の申請資格と設定確認

この保存と人的レビューは、承認を受ければ止められます。ただし申請できる相手は限定されており、公式ドキュメントは「追加のLimited Accessの適格性基準を満たす顧客」に申請フォームからの申請を認めるという書き方です。誰でも申し込めるわけではなく、一部の高度なモデルではさらに厳しい基準が課される場合があるとも書かれています。承認されると保存と人的レビューは行われなくなりますが、自動レビューは継続し、重大または反復的な不正の兆候が検出された場合はアクセス制限の対象になり得ます。

承認後に設定が実際に反映されているかは、Azureポータルのリソース概要にあるJSONビュー、またはAzure CLIで確認できます。

```
az cognitiveservices account show -n <resource_name> -g <resource_group>
```

出力のCapabilities一覧に `ContentLogging` が `false` で現れれば、不正監視のためのデータ保存は停止しています。公式ドキュメントが念を押しているとおり、この属性は停止時にしか現れません。値が `true` になっているのではなく、項目そのものが見当たらない場合は保存が有効なままです。「申請したから止まっているはず」で終わらせず、必ずこのコマンドで実測してください。

## Azure OpenAIを選ぶべきでない場面

Azure OpenAIは万能の選択肢ではありません。次の条件に当てはまるなら、別の手段のほうが早くて安く済みます。

第一に、社内の非エンジニアがすぐに使える対話画面が欲しいだけの場合です。Foundryポータルでプロンプトエージェントを組む経路はあるものの、全社配布に耐える画面と認証と利用ログはやはり自前で用意することになります。数十人規模で「まず生成AIを触らせたい」段階なら、既製のアプリを契約したほうが立ち上がりは圧倒的に速いでしょう。Microsoft 365上の業務データと連携させたいなら、開発基盤ではなく[Microsoft 365 Copilotとは何か？最新AIアシスタント機能の概要と特徴を分かりやすく解説](/tech/details/10110/)で扱っている既製アプリ側が候補です。費用構造とデータ管理の観点からの選び分けは[Azure OpenAIとCopilotの違いは？費用構造とデータ管理で選ぶ判断基準](/column/details/16513/)に整理しました。

第二に、リリース直後の最新モデルを最速で試したい場合です。モデルはOpenAI側で先に公開され、Azureへの搭載とデプロイの種類の展開には順序があります。研究用途や技術検証で最新世代を追い続けたいなら、OpenAI APIを併用したほうが待ち時間は短くなります。

第三に、Azureを選ぶ理由を言語化できない場合です。Entra IDによる統制やデータ所在の要件が実際にあるのか、それとも単に「安全そうだから」なのかを先にはっきりさせてください。後者であれば、その要件はより軽い手段でも満たせることが少なくありません。

## よくある質問

### Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違いは何ですか？

契約主体と提供形態が違います。ChatGPTはOpenAIと契約して使う完成したチャットアプリで、料金はユーザー単位の月額です。Azure OpenAIはMicrosoftと契約してAzureサブスクリプションで課金され、トークン従量またはPTU予約で支払います。データ面では、Microsoftの公式ドキュメントがAzureの販売するモデルはOpenAIの運用するサービス（ChatGPTやOpenAI API）とやり取りしないと明記しており、入力と出力がモデルの改善に使われないことも同じ文書に書かれています。

### Azure OpenAI Serviceは何ができますか？

テキスト生成と推論、埋め込み、画像生成、動画生成、音声認識・翻訳・音声合成が公式のモデル一覧に含まれます。業務では文書の要約、問い合わせ対応の自動化、非構造化データからの抽出と分析などに使われます。自社データを参照させる「on your data」機能やファインチューニングも利用可能です。一方で画像分類や物体検出を担うモデルは一覧に含まれません。これらが要件の場合はAzure AI Vision側を検討することになります。

### Azure OpenAI Serviceの料金体系はどうなっていますか？

ユーザー単位の月額ではなく、テキストモデルは100万トークンあたりの従量課金です。2026年8月時点の米国東部2・Global Standardでは、gpt-5.6-solが入力$5.00・出力$30.00、gpt-5.6-lunaが入力$1.00・出力$6.00でした。キャッシュされた入力はこの10分の1程度です。処理能力を確保したい場合はPTUを時間単位または月・年の予約で購入でき、非同期のバッチ処理はGlobal Standard価格の50%割引になります。単価は改定されるため、実際の金額は公式の料金ページで確認してください。

### Azure OpenAIに入力した機密情報が学習に使われることはありませんか？

公式のデータ保護ドキュメントは、プロンプト・出力・埋め込み・学習データが他の顧客やOpenAI等の提供元に提供されず、提供元のモデル改善にも使われないと明記しています。モデルはステートレスで、プロンプトや出力がモデル内に保存されることもありません。ただし不正監視のため、既定では違反が疑われた場合にサンプルがレビュー対象になります。人的レビューまで止めるには「変更された不正監視」の申請と承認が必要で、申請できるのはLimited Accessの適格性基準を満たす顧客に限られます。

### ChatGPTの有料プランを契約すれば同じことができますか？

目的が違います。ChatGPTの有料プランは、完成したチャット画面を個人やチームが使うためのユーザー単位の契約です。自社システムへの組み込み、処理リージョンの指定、Entra IDによる権限統制といった要件は、有料プランを上げても満たせません。逆に「社員に生成AIを触らせたい」だけならAzure OpenAIは遠回りになります。ChatGPTを含む各サービスのプラン内容と料金は[ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotを徹底比較｜対話型AIの違い・料金・選び方【2026年版】](/column/details/2414/)で比較しています。

### Azure AI FoundryとMicrosoft Foundryは違うものですか？

同じものです。Microsoft Learnの対応表で、Azure AI StudioとAzure AI Foundryが現在のMicrosoft Foundryに対応すると公式に示されています。あわせてAzure AI ServicesはFoundry Toolsへ、旧ポータルはFoundry（classic）へ整理されました。Azure OpenAIという製品名は残っており、公式表記は「Azure OpenAI in Foundry Models」です。既存のAzure OpenAIリソースは、エンドポイントとAPIキーと現在の状態を保ったままFoundryリソースへアップグレードできます。

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出典: [Azure OpenAI Serviceとは？ChatGPTとの違い・できること・料金・データ保護を解説【2026年8月版】](<https://www.issoh.co.jp/column/details/2983/>)（株式会社一創）