Azure OpenAIのリージョン選定：東日本で使えるモデルをデプロイの種類別に確認する

Azure OpenAIでリージョンを決めようとして、モデル一覧と料金ページを往復した末に「結局この構成は東日本で動くのか」が分からなくなる。この行き詰まりは、リージョンを単独の変数として扱っていることから起きます。提供可否を決めているのはリージョンそのものではなく、モデル名・バージョン・デプロイの種類を掛け合わせた組み合わせのほうだからです。

本記事では、その構造を先に示したうえで、2026年8月16日時点の一次情報から東日本（japaneast）と西日本（japanwest）の提供状況をデプロイの種類ごとに実測しました。確認手順と判断基準もあわせて扱います。

まとめ：リージョン単体では構成の可否が決まらない

先に結論を置きます。以降の章は、この六点の根拠と手順の説明にあたります。

• 提供可否は「モデル×バージョン×デプロイの種類×リージョン」の四項で決まる。リージョン一覧だけを見ても構成の可否は判定できません。
• デプロイの種類は、データの処理場所・課金方式・待機時間の特性をまとめて決める設定である。グローバル、データゾーン、単一リージョンの三系統に分かれます。
• 東日本はグローバル標準であれば最新世代までおおむね追随している。一次情報では、gpt-4.1系からgpt-5.6系までが東日本に印を持っていました。
• デプロイの種類を絞り込むほど、東日本で選べるモデルは急速に減る。データゾーン標準では五モデルに、単一リージョンの標準では旧世代と埋め込み中心にまで落ちます。
• 西日本はAzure OpenAIのモデル表にほぼ登場しない。確認できたのはAzureが販売する他社モデルのグローバル標準の表だけで、西日本を主系統に据える前提は成り立ちません。
• 判断の順序は「所在地の制約を先に確定し、その中でモデルを選ぶ」。逆順で進めると、選んだモデルが制約下のリージョンに存在せず、設計をやり直すことになります。

Azure OpenAI Service自体の位置づけや料金体系から確認したい場合は、Azure OpenAI Serviceとは？できること・料金・導入事例を解説を先に読むと本記事の前提が揃います。

Azure OpenAIの提供可否を決める四つの変数とその読み解き方

提供状況を調べるとき、実装者が扱う変数は四つあります。この四つを分けて考えられるかどうかで、調査にかかる時間が大きく変わってきます。

モデル名とモデルのバージョンの組で一行になる可用性表の読み方

公式の可用性表は、モデル名とバージョンの組でひとつの行を構成しています。gpt-4o（2024-11-20）とgpt-4o（2024-08-06）は別の行として扱われ、リージョンごとの印も一致しません。2026年8月16日時点のアジア太平洋・単一リージョン標準の表では、東日本に印が付いているgpt-4oは2024-11-20版のみで、2024-05-13版と2024-08-06版には印がありませんでした。バージョンを固定せずに「gpt-4oは東日本で使える」と結論づけると、デプロイ作成の段階で食い違いが出ます。

デプロイの種類が推論の処理場所と課金方式をまとめて決めている点

三つめの変数がデプロイの種類で、本記事の主題にあたります。Microsoft Learnの「展開の種類について」では、デプロイの種類がデータの処理場所・支払い方法・パフォーマンス特性の三つを決めるものとして定義されました。SKUコードでいえば、Global系（Standard／ProvisionedManaged／Batch）、DataZone系（同三種）、単一リージョンのStandardとProvisionedManaged、そしてDeveloperTierという並びです。四つめの変数がjapaneastなどのリージョン識別子で、ここまでの三つが決まって初めて可否が確定します。

四項の掛け算になっている以上、調査は「どれか一つを固定して残りを絞る」進め方が現実的でしょう。どれを先に固定するかは後半の判断基準の章で扱います。

デプロイの種類がデータの処理範囲と待機時間の特性をどこまで縛るのか

デプロイの種類は、コンソール上では単なるプルダウンの選択肢に見えます。実際にはこの一項目が、データの流れる範囲と課金構造の両方を規定しているものです。

グローバル・データゾーン・単一リージョンという三つの処理系統の違い

Microsoft Learnは、保存データについてはすべての種類で指定したAzure地域に残ると明記したうえで、推論データの処理範囲を種類ごとに次のように区別しています。

日本の案件で論点になるのは、この表の一段目と三段目の落差でしょう。グローバル標準は「保存は日本、推論は世界のどこか」という状態になります。契約書や社内規程が推論処理の場所まで日本国内に限定しているなら、グローバル標準は要件を満たしません。一方、規程が保存データの所在だけを対象にしているのであれば、グローバル標準のままで通ることになります。法務・情報システム部門と先に詰めておくべき論点です。

課金と待機時間の特性も、この系統の選択に連動します。標準系はトークン単位の従量課金、プロビジョニング系は予約容量（PTU）による課金です。バッチ系は非同期処理と引き換えに、公式で50%低いコストと24時間の目標ターンアラウンドが示されました。待機時間についてはプロビジョニング系がスループットを保証して差異を小さくし、標準系はベストエフォートという整理になっています。微調整モデルの評価用途に限定されたDeveloperTierには、有効期間24時間・SLAとデータ所在地の保証なしという条件が付きました。PTUの必要ユニット数や予約課金が従量課金を下回る分岐点は、Azure OpenAI PTUとは？必要ユニット数の見積もりと予約課金の損益分岐で数値の詰め方を扱っています。

新しいモデルがグローバルから単一リージョンへと降りてくる到着順序

公式は、新しいデプロイの種類がグローバル、データゾーン、単一リージョンの順に利用可能になると説明しています。単一リージョンの種類は最後に到着し、可用性の日付は保証されず、古いモデルの廃止で解放される容量に依存するという記述も添えられました。この順序があるため、単一リージョンに寄せた構成は新モデルへの追随が構造的に遅れる性質を持ちます。設計時点の可否だけでなく、二年後の乗り換え余地まで含めて判断する材料になるでしょう。モデルの世代交代と廃止スケジュールへの備えは、Azure OpenAIのモデル廃止に備える方法で確認手順と移行の進め方を整理しています。

東日本と西日本の提供状況をデプロイの種類ごとに実測した結果（2026年8月時点）

ここからが実測です。Microsoft Learnの「Azureによって販売される Foundry Models のリージョンの可用性」（updated_at 2026-08-14）のアジア太平洋タブを、デプロイの種類ごとに読み取りました。提供状況は予告なく変わるため、確認時点の状態として扱ってください。

グローバル標準なら東日本でもgpt-5.6系まで印が付いている

アジア太平洋の表で東日本に印が付いているAzure OpenAIモデルは、gpt-4.1・gpt-4.1-mini・gpt-4.1-nano、gpt-4oの三バージョンとgpt-4o-mini、gpt-5・gpt-5-codex・gpt-5-mini・gpt-5-nano・gpt-5-pro、gpt-5.1系、gpt-5.2、gpt-5.2-codex、gpt-5.3-codex、gpt-5.4系、gpt-5.5、gpt-5.6のluna・sol・terra、そしてチャット向けの最新版という並びでした。テキスト系の主要モデルはおおむね揃っていると読み取れます。

一方で、印が付いていない系統もはっきりしていました。computer-use系のプレビュー、gpt-4o-transcribe系の音声認識、gpt-realtime系のリアルタイム音声は、同じアジア太平洋の表でsouthindiaにのみ印が付き、東日本にはありません。音声やリアルタイム対話を含む構成を東日本で組もうとすると、この時点で設計変更が必要になります。

データゾーン標準のアジア太平洋の表で東日本に残るのは五モデル

アジア太平洋データゾーンの表は一気に短くなります。東日本に印が付いていたのは、gpt-5.2、gpt-5.3-codex、gpt-5.4、gpt-5.4-mini、gpt-5.6-solの五行でした。モデルルーターの三バージョンはaustraliaeastとsouthindiaにのみ印があり、東日本にはありません。

「データはアジア太平洋の外に出さない、かつ日本のリージョンにリソースを置く」という要件を立てた瞬間に、選べるモデルはこの範囲へ収まります。gpt-4o系や埋め込みモデルをデータゾーン標準で使う前提の設計は、2026年8月16日時点では成立しません。

単一リージョンの標準にすると東日本の選択肢は五行にまで落ちる

推論処理を東日本の中だけで完結させる構成、つまりSKU名Standardの表では、アジア太平洋タブの東日本に印が付いていたのは次の五行だけでした。

gpt-5系は一行も含まれていません。音声認識のwhisperもアジア太平洋ではsouthindiaのみです。推論処理の国内完結を最優先すると、生成側は2025年春までの世代に固定される。これが日本の案件でリージョン選定の難航する最大の理由だと考えています。

プロビジョニングはリージョン単位なら使えるがデータゾーンは不可

PTUを使う場合、様相がやや変わってきます。リージョンプロビジョニング（ProvisionedManaged）のアジア太平洋表では、東日本にgpt-4.1、gpt-4.1-mini、gpt-4oの三バージョン、gpt-4o-mini、gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5.1、gpt-5.2、gpt-5.4、gpt-5.4-mini、o1、o3-mini、o4-miniの印が付いていました。単一リージョンでありながら、従量課金の標準より選択肢が広いという逆転が起きています。

対してデータゾーンプロビジョニング（DataZoneProvisionedManaged）のアジア太平洋タブは「利用できません」の一言でした。アジア太平洋の中で処理し、かつスループットを予約する組み合わせは日本から取れません。この場合はグローバルとリージョンのどちらかに倒す判断になります。

西日本はAzure OpenAIのモデル可用性表にほぼ登場しない

japanwestは、Azure OpenAIモデルの可用性表にはほぼ登場しませんでした。確認できたのは、グローバル標準における「Azureが販売するその他のFoundryモデル」の表で、Cohere、DeepSeek、FLUX、grok、Llamaなどの他社モデル群の列にjapanwestが含まれていた箇所です。データゾーン標準・単一リージョン標準・プロビジョニング各系統のAzure OpenAIモデル表には見当たりません。

したがって、東日本と西日本でAzure OpenAIの冗長構成を組むという前提は、この時点では成立しないと判断すべきでしょう。冗長化が要件なら、東日本と韓国中部やオーストラリア東部を組み合わせるか、グローバル系統の種類を選んでMicrosoft側のルーティングに委ねる形になります。

提供状況を自分の環境で確認するためのCLI・公式表・ポータルの手順

可用性表は更新が頻繁で、本記事の数字もいずれ古くなります。設計に入る前に自分の手で確認できるよう、三通りの手順を示しました。

Azure CLIで対象リージョンのモデルを直接列挙して確かめる

もっとも確実なのはCLIです。az cognitiveservices model listは–locationが必須パラメータで、指定リージョンで提供されているモデルを返します。

az cognitiveservices model list --location japaneast --output table

JSONで受けて絞り込むと、デプロイの種類との対応も読み取れます。SKU情報を取り出す例が次のコマンドです。

az cognitiveservices model list -l japaneast --query "[].{name:model.name, version:model.version, skus:model.skus[].name}" -o json

この出力に含まれるSKU名が、先ほどのGlobalStandardやStandardといった識別子に対応します。可用性表を人力で読むより、対象リージョンで実際に何が返ってくるかを見たほうが誤読は起きません。西日本を候補に入れる場合は、locationをjapanwestに変えて同じコマンドを流し、返却の薄さを自分で確認しておくと社内説明が通りやすくなります。

Learnの可用性ページはピボットを先に固定してから地域タブを見る

Microsoft Learnの可用性ページは、デプロイの種類がピボット（standard / provisioned / batch）で切り替わり、その中がさらに地域タブ（アメリカ／ヨーロッパ／アジア太平洋／中東・アフリカ）に分かれる構造です。ページを開いたまま地域タブだけ切り替えて満足してしまうと、別のデプロイの種類の表を見落とします。ピボットを先に固定し、地域タブでアジア太平洋を選び、東日本の列だけを縦に追う。この順序が誤読を減らしてくれます。

ポータルのデプロイ作成画面でクォータの制約まで突き合わせておく

最終確認はポータルです。対象リソースでデプロイを作成する画面に進み、モデルを選んだあとにデプロイの種類のプルダウンで何が選べるかを見ます。表とCLIで拾えなかったクォータの制約は、ここで初めて表面化することがあるからです。公式のトラブルシューティング表でも、「デプロイの種類は使用できません」はモデルが型を未サポートである場合、「利用できないリージョン」は当該リージョンに未デプロイである場合として原因が切り分けられました。

なお、リソースの種別によって画面構成が変わる点にも注意が必要でしょう。Foundryのリソースを使う場合とAzure OpenAI単体のリソースを使う場合で選択肢が一致しないことがあり、この違いについてはAzure AI Foundryとは何か？概要と基本的なコンセプトを解説で整理しています。

データ所在地とレイテンシのどちらを優先して構成を決めるべきなのか

ここまでの実測を踏まえ、判断を言い切ります。設計レビューでそのまま使える形で条件を付けました。

グローバル標準をそのまま第一候補にしてよいと言える三つの条件

次の三つを満たす案件では、グローバル標準を第一候補にすべきだと考えます。第一に、社内規程や顧客契約が制約しているのが保存データの所在であり、推論処理の実行場所までは指定していないこと。第二に、扱うデータに個人情報や機微情報が含まれないか、含まれていても事前のマスキングで取り除けること。第三に、gpt-5系以降の性能を前提にした機能設計になっていること。この三つが揃うなら、東日本のリソースにグローバル標準でデプロイするのが素直な形でしょう。公式も、ほとんどのワークロードはグローバル標準から始め、明確な理由があるときだけ他の種類へ移ることを推奨しています。

データゾーン標準に倒すべき場面と国内処理をめぐる誤解の切り分け

推論処理の地理的範囲について、契約や規程に文言がある場合です。このとき東日本で選べるのは、前述のgpt-5.2、gpt-5.3-codex、gpt-5.4、gpt-5.4-mini、gpt-5.6-solの範囲に収まります。機能設計をこの範囲で組めるなら成立し、組めないなら要件そのものの見直しに戻す。中間の妥協点はありません。またAPACデータゾーンは複数のアジア太平洋地域を対象とし、Microsoftが事前通知なくリージョンを追加できると明記されています。日本国内で処理されることの保証ではない点を、社内説明の段階で誤解のないように伝えるべきです。

単一リージョンの標準を選ぶ場面と、そこで支払うことになる代償

推論処理を日本国内に閉じることが要件として動かせない場合に限ります。代償ははっきりしていて、生成モデルはgpt-4.1-miniとgpt-4o（2024-11-20）の二択、埋め込みは三種という範囲に固定されるでしょう。新しいデプロイの種類が単一リージョンに最後に到着するという公式の記述を踏まえると、この状態は当面続くと見るのが妥当です。したがって、この構成を選ぶ案件ではモデルの新旧が成果に直結しない用途に絞り込む設計が要ります。定型的な分類、既存文書の要約、検索用の埋め込み生成なら十分に成立するはずです。逆に、複雑な推論や長い自律的な処理を伴う機能をこの構成へ載せるのは見送るべきでしょう。

レイテンシ対策としてリージョンを日本へ寄せるという判断の危うさ

「日本のユーザー向けだから東日本」という理由づけは、実は根拠が弱い場合があります。グローバル標準は利用可能なデータセンターへ動的にルーティングする仕組みで、大量のワークロードでは待機時間の変動が増える可能性があると公式が説明しているからです。つまりリソースを東日本に置いても、推論の実行先が東日本とは限りません。待機時間の変動を抑えたいなら、リージョンを日本へ寄せるのではなくプロビジョニング系を選ぶほうが直接的な手当てです。両者を混同したまま進めると、東日本に寄せたのに応答時間が安定しないという結果に行き着くでしょう。

手戻りを減らす決定順序は所在地・モデル集合・課金方式の順になる

実務では次の順で決めるとやり直しが減ります。まずデータ所在地の要件を法務・情報システム部門と確定し、どの系統かを決める。次にその系統のアジア太平洋の表で東日本の列を確認し、選べるモデルの集合を出す。その集合の中で機能要件を満たすモデルを選び、最後にスループットの要件に応じて標準かプロビジョニングかを決める。モデルを先に決めてからリージョンを探すと、多くの場合そのモデルは制約下の系統に存在せず、設計の手戻りが発生します。どのモデルを選ぶかの基準そのものは、Azure OpenAI Serviceのモデル一覧と選び方で用途別に整理しました。

よくある質問

東日本を選べば、データは日本国内から出ませんか？

デプロイの種類によります。保存データはどの種類でも指定したAzure地域に残りますが、推論データはグローバル系統なら任意のAzureリージョン、データゾーン系統なら指定ゾーン内で処理されます。リソースを東日本に作っただけでは、推論処理が国内に閉じる保証にはなりません。

西日本にAzure OpenAIをデプロイできますか？

2026年8月16日時点で確認したかぎり、Azure OpenAIモデルの可用性表に西日本は登場せず、グローバル標準の他社モデル表でのみ確認できました。西日本を前提にした構成は避け、必要であればCLIで対象リージョンを直接照会して現況を確かめてください。

グローバル標準と単一リージョン標準で、使えるモデルはどれくらい違いますか？

アジア太平洋の東日本の列で比較すると、グローバル標準はgpt-4.1系からgpt-5.6系まで幅広く印が付くのに対し、単一リージョン標準はgpt-4.1-mini、gpt-4o（2024-11-20）、埋め込み三種の五行にとどまりました。世代でおよそ一年半から二年の開きがあると見て構いません。

アジア太平洋のデータゾーンを選べば、日本国内で処理されますか？

いいえ。APACデータゾーンは複数のアジア太平洋地域を対象としており、Microsoftは容量と可用性のためにゾーンへリージョンを追加できるとされています。国内処理の保証を求める場合は、単一リージョンの標準またはリージョンプロビジョニングを選ぶ必要があるでしょう。

提供状況が変わったことに、どう気づけばよいですか？

可用性ページの更新日を追うより、CIやバッチでaz cognitiveservices model listを定期実行し、返却内容を差分監視するほうが確実です。廃止スケジュールも監視対象に含めておくと、提供開始と提供終了の双方を同じ仕組みで拾えます。

リージョン選定とデプロイ構成の設計をまとめて相談したい場合の窓口

リージョンとデプロイの種類の選定は、法務要件の解釈、モデルの性能要件、コスト構造が交差する場所にあります。判断材料が揃わない段階では、要件の分解から一緒に進めるほうが早い場合もあるでしょう。一創では生成AI開発・AI受託開発として、こうした構成選定から実装・運用までを請け負っています。進め方の全体像はAzure OpenAI Service導入支援の進め方にまとめました。

関連記事

• Azure OpenAI Serviceとは？できること・料金・導入事例を解説
• Azure OpenAI Serviceのモデル一覧と選び方
• Azure OpenAIのモデル廃止に備える方法
• Azure OpenAI PTUとは？必要ユニット数の見積もりと予約課金の損益分岐
• Azure AI Foundryとは何か？概要と基本コンセプト
• Azure OpenAI Service導入支援の進め方