Microsoft Azure PaaS開発
AIアプリ・⁠AIエージェントを本番で動かすクラウド基盤の設計・⁠構築

01/Azure PaaSとは

Microsoft Azure PaaSとは：サーバーの管理を任せてアプリ作りに集中するクラウドの使い方

Microsoft Azure（マイクロソフト アジュール）は、Microsoftが提供するクラウドサービスです。Azure PaaS（Platform as a Service）は、そのうち、サーバーやOS、データベースなどの管理をMicrosoftに任せ、企業はアプリと業務データに集中できる使い方を指します。Microsoft 365と同じIDで管理でき、高い稼働率の保証（SLA）があることから、企業のDX基盤として多く採用されています。

クラウドというと、サーバーを借りる使い方（IaaS）を思い浮かべがちです。しかし、サーバーを借りるだけでは、OSの更新や障害対応、負荷に合わせた増強は自社で行う必要が残ります。PaaSを使うと、すでに用意された部品を組み合わせて作れるため、作る量と開発期間が減り、費用と信頼性の両面で効果が出ます。こうした作り方は「クラウドネイティブ」と呼ばれます。

02/AI基盤としてのAzure

AIアプリ・⁠AIエージェントの本番基盤：AI・⁠実行環境・⁠データ・⁠統制の4層構成

企業の生成AI活用は、社内文書を検索して答えるRAG（検索拡張生成）から始まり、現在は、業務システムにつながって判断や手続きまで担うAIエージェントへ広がっています。AIエージェントとは、指示を受けて自分で手順を考え、複数の作業を続けて実行するAIのことです。

AIエージェントを本番で動かすには、AIのモデルだけでなく、それを動かす環境、参照する社内データ、誰に何を許すかの統制が必要です。Azure PaaSは、この4つを同じクラウドの中で組み合わせられることが強みです。当社は、Microsoft Foundryを中核に、次の構成でAIエージェント開発を進めています。

03/設計の考え方

フルクラウドのモダンアーキテクチャ設計：Well-Architected Frameworkの5つの柱

モダンアプリケーション開発では、クラウドの上で動くだけでなく、利用の増減に耐え、障害から回復でき、効率よく、安全であることが求められます。Microsoftは、そのための設計の指針をAzure Well-Architected Frameworkとしてまとめています。当社は、この5つの柱で設計を確かめ、Azureにすでにある機能を組み合わせて、費用に見合う基盤を作ります。

設計で確かめる5つの観点

Reliability信頼性障害が起きても止めない構成と、災害から戻すための計画

Securityセキュリティゼロトラストを前提に、ID・⁠データ・⁠通信を多層で守る

Cost Optimizationコスト最適化使い方に合ったサービスを選び、無駄な支出を見える化する

Operational Excellence運用の効率自動テスト・⁠自動リリース（CI/CD）と監視で、手作業を減らす

Performance Efficiency性能の効率利用の増減に合わせて自動で増やし、減らす

Microsoft Learn「Azure Well-Architected Framework」の記載をもとに作図

04/主なサービス

分野別のAzure PaaS：AI・⁠Web・⁠コンテナ・⁠サーバーレス・⁠データ・⁠IoT・⁠運用・⁠セキュリティ

Azureには200を超えるサービスがあります。当社が設計・⁠開発でよく使うサービスを分野別にまとめました。名称が変わったサービスは旧名を添えています。

01AI・⁠AIエージェント

Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry） AIのモデル選び、AIエージェントの作成・⁠評価・⁠運用を1か所で行う、Azure上のAI開発の中心となるサービス

Foundry Agent Service 作ったAIエージェントを本番で動かす環境。会話の記録、社内ツールの呼び出し、人の確認を挟む流れを管理する（AgentOpsラボ）

Azure OpenAI（Foundry Models） GPTなどOpenAIのモデルを、企業向けの契約・⁠データ管理・⁠閉じた通信経路のもとで使う

Foundry IQ 社内の規程やマニュアルを、複数のAIエージェントが出典付きで参照できる知識の置き場所にする

Azure AI Search 社内文書から質問に関係する箇所を探して、AIに渡す検索の仕組み（RAGの中核）

Azure Document Intelligence 申込書・⁠請求書・⁠本人確認書類などの帳票から、文字と項目を読み取る

Azure AI Speech 音声の文字起こし、文章の読み上げ、通訳。電話応対や会議の記録に使う

Azure Machine Learning 需要予測や異常検知など、自社データで独自の予測モデルを作り、運用まで管理する

02Web・⁠モバイル・⁠API

Azure App Service Webアプリやスマートフォンアプリの裏側の処理を、サーバー管理なしで動かす

Azure Static Web Apps 表示中心のWebサイトを、高速かつ止まりにくい形で公開する

Azure API Management 社内外に公開するAPIの入口をまとめて管理する。AIモデルやMCPサーバーへの入口（AI Gateway）としても使う

Azure Front Door 世界中の利用者へ画面や画像を速く届け（CDN）、攻撃を入口で防ぐ

03コンテナ

Azure Container Apps サーバーの管理なしでコンテナを動かし、利用量に応じて自動で増減させる。AIエージェントやAPIの実行環境に向く

Azure Kubernetes Service（AKS） 多数のコンテナを組み合わせる大規模なシステムを、細かく制御しながら運用する

Azure Red Hat OpenShift 企業向けのコンテナ基盤OpenShiftを、Microsoftと Red Hatの共同運用で使う

Azure Container Registry 自社のコンテナを保管し、自動リリースの流れの中で配布する

Azure Container Instances 1つのコンテナを、数秒で起動して短時間だけ動かす

04サーバーレス・⁠業務連携

Azure Functions ファイルの到着や時刻などのきっかけで、必要なときだけ処理を動かす

Azure Logic Apps 画面の操作で業務の流れ（ワークフロー）を組み、数百の既製の接続部品で他のサービスとつなぐ

Azure Event Grid 「ファイルが置かれた」などの出来事を、関係するシステムへ通知する

Azure Event Hubs 1秒間に数百万件のデータを受け取り、分析の仕組みへ流す

Azure Service Bus 注文や決済など、取りこぼしや重複が許されない連絡を、システム間で確実に受け渡す

Azure Stream Analytics 流れてくるデータをその場で集計し、警告や画面表示に使う

05データベース・⁠ストレージ

Azure Cosmos DB 大量のアクセスに強いデータベース。AIの会話履歴や、意味の近い文章を探す検索（ベクトル検索）にも使う

Azure SQL Database 表形式のデータベース。使わない時間は自動で止まる設定もでき、費用を抑えられる

Azure Database for PostgreSQL / MySQL よく使われるオープンソースのデータベースを、バックアップや更新の手間なく使う

Azure Managed Redis（旧 Azure Cache for Redis） よく使うデータを一時的に保持し、アプリの応答を速くする

Azure Storage 画像や文書などのファイル、共有フォルダー、データの置き場所

06データ分析・⁠データ基盤

FabricMicrosoft Fabric データの収集・⁠加工・⁠分析・⁠可視化を1つにまとめたサービス。Power BIとつながり、AIが使うデータの土台になる

Azure Databricks 大量のデータの加工と、機械学習・⁠AIエージェントの開発を同じ場所で行う

Azure Data Factory 社内外のデータベースやSaaSからデータを集め、まとめる

Azure Data Lake Storage 分析用の大量のデータを、低い費用で安全にためる

Azure Data Explorer 機械やアプリの記録（ログ・⁠時系列データ）を即座に分析する

Azure Synapse Analytics 既存のデータウェアハウス（分析用データベース）の運用。新規の構築はMicrosoft Fabricも比べて選ぶ

07IoT・⁠エッジ

Azure IoT Hub 工場や店舗の機器とクラウドの間で、データと指示を安全にやり取りする

Azure IoT Edge 映像や機器のデータを現場の端末で処理し、必要な結果だけをクラウドへ送る

IoT OpsAzure IoT Operations 工場などの現場でデータを集めて処理し、クラウドと連携させる

Azure Digital Twins 建物や設備をデジタル上に再現し、状態の把握や運用の改善に使う

08運用監視・⁠運用管理

Azure Monitor / Application Insights アプリ・⁠インフラ・⁠AIエージェントの動きを記録し、遅延や異常を早く見つけて通知する

Azure Arc オンプレミスや他社クラウドのサーバーも、Azureの画面から同じルールで管理する

Azure Lighthouse 複数の会社・⁠部門のAzure環境を、権限を委ねてまとめて運用する

Azure Automation 定型の運用作業（設定の更新、災害時の切り替え作業など）を自動化する

Network Watcher 仮想ネットワークの状態を確かめ、通信の問題を調べる

09負荷分散・⁠災害対策（DR・⁠BCP）

Azure Application Gateway Webへのアクセスを振り分け、Webアプリへの攻撃を防ぐ（WAF）

Azure Traffic Manager ある地域が止まったとき、別の地域のシステムへ自動で切り替える

Azure Load Balancer 通信を複数のサーバーへ振り分け、正常なものだけに届ける

Azure Site Recovery 災害時に、システムを別の場所で動かし続けるための複製と切り替え

Azure Backup データとシステムのバックアップを、改ざんから守りながら保管する

10ID・⁠セキュリティ

Microsoft Entra ID（旧 Azure Active Directory） 社員・⁠取引先・⁠AIエージェントのIDを一元管理し、シングルサインオンや多要素認証を行う

Microsoft Defender for Cloud（旧 Azure Security Center） Azureや他社クラウドの設定の弱点と攻撃を見つけ、対策を示す

Microsoft Sentinel（旧 Azure Sentinel） 社内外の記録を集めて脅威を分析し、対応を自動化する

Azure Key Vault パスワードや暗号の鍵をプログラムの外で安全に保管する

PurviewMicrosoft Purview データの分類や機密ラベル、AIの利用状況の記録と監査

Azure Private Link / ExpressRoute / VPN Gateway インターネットを通らない閉じた経路で、社内ネットワークやAzureのサービスにつなぐ

05/当社について

Microsoft Azure PaaS開発会社：3領域のソリューションパートナーと2つのSpecialization

06/AI実装事例

金融・⁠保険・⁠交通・⁠商社・⁠製造・⁠小売でのAzure AI実装事例

高い信頼性とセキュリティが求められる業務で、Azure上の生成AIとAIエージェントを本番に組み込み、新しい使い方の試作も重ねてきました。

マルチエージェント・⁠音声応対 大和証券様 大和証券AIオペレーター 電話でのお問い合わせにAIが音声で応対するサービスです。AIの中核にMicrosoft Azureを活用した多階層のマルチエージェントを採用し、書類発送を含む事務手続きの受付まで対応範囲を広げました。

AI-OCR・⁠クラウド移行 第一生命保険様 生成AIを活用したAI-OCR基盤 月間約90万枚の帳票を処理するAI-OCR基盤を、オンプレミスからAzure OpenAIとAzure Document Intelligenceを中核とするクラウド基盤へ刷新しました。人が補正する画面も組み込み、読み取り精度20％向上、運用コスト約50％削減を実現しています。

RAG・⁠データ活用 JR西日本様 Copilot for 駅員 多くの営業規則や商品情報から、駅員が必要な情報をすぐに得られる生成AIアシスタントです。Azure OpenAI ServiceとMicrosoft Fabricを連携させる開発を支援しています。

人とAIの協働 りそな銀行様・⁠埼玉りそな銀行様 テレビ窓口 会話の内容からAIが必要事項を整理し、書類への記入なしで手続きできる窓口サービスです。要件定義から設計・⁠開発・⁠テストまでを担当し、平均約30分の手続きを約15分程度に短縮することを目指しています。

生成AI・⁠データ基盤 伊藤忠商事様 データ分析ツール「FOODATA」の生成AI基盤 取引先へ提供するデータ分析ダッシュボード「FOODATA」に生成AI基盤を組み込む取り組みで、Azure OpenAI Service、Azure AI Studio（現 Microsoft Foundry）、Microsoft Fabricの活用を、日本マイクロソフトと共同で支援しています。Microsoftのお客様事例で紹介されました。

小規模言語モデル・⁠オフライン 日本航空様 機内で使う客室乗務員向け生成AI 富士通と共同で、ネットワークにつながらない機内でも動くMicrosoftの小規模言語モデル「Phi-4 mini」を使い、タブレット上で対話しながらレポートを作成できる生成AIソリューションを開発しました。富士通のお客様事例で紹介されています。

フィジカルAI・⁠音声操作 リモートロボティクス様 音声で操作するロボット制御の試作 Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEで、Azure AI SpeechとAzure OpenAI（GPT-4o / GPT-5）を組み合わせ、音声の指示でカメラなどの機器をリアルタイムに操作する試作を、HWS Agent Campを通じて構築しました。

店舗・⁠マルチエージェント セキュア社と共同開発 無人店舗向けAIエージェント Azure OpenAI（GPT-5）、Azure AI Foundry上のGrokモデル、Microsoft Fabricを組み合わせ、在庫・⁠発注・⁠販促・⁠接客を複数のAIエージェントが支援する仕組みを開発しました。

07/PaaS開発事例

Azure PaaSのソリューション事例：パートナーポータル・⁠業務アプリ・⁠認証基盤・⁠決済・⁠IoT・⁠店舗

パートナーポータル・⁠サーバーレス ミズノ様 販売パートナー向けプラットフォーム「Mizuno Partner Hub」 全国数千社・⁠数万人規模の販売パートナーが使うポータルを、Azureのクラウドネイティブな構成で、設計から運用まで支援しました。App Service、Functions、Front Door、Cosmos DB、SQL Database、Cache for Redisのサーバーレス構成で同時アクセスの増減に備えています。Key Vault、Private Link、Entra IDによるゼロトラスト設計、Azure Monitorでの監視、Azure DevOpsでの自動リリース、Logic Appsでの営業時間に合わせたメンテナンス切り替えも組み合わせています。 お知らせを見る

業務アプリ・⁠AKS 旭化成様 会議DXプロジェクト 会議の効率化を目的に、Azure Kubernetes Serviceと各種Azure PaaSを使ったDigital Appsの基盤と、Microsoft Teamsで使う業務アプリの開発を支援しました。 プレスリリースを見る

認証基盤・⁠Entra ID スマートシティポータルの認証基盤 自治体のスマートシティの取り組みで、住民がログインするサービスのID管理にMicrosoft Entra ID（旧 Azure AD）の社外向けIDを使い、協業する民間企業のサービスとシングルサインオンでつなぎました。 大阪スマートシニアライフ実証事業のお知らせ

金融・⁠PCI DSS 金融業向け キャッシュレス決済基盤 銀行向けサービスを提供する企業のキャッシュレス決済基盤を、Azureで設計しました。国内リージョン内での24時間365日稼働と、クレジットカード業界のセキュリティ基準PCI DSSへの完全準拠を実現しています。

製造・⁠IoT 製造業向け エンタープライズIoTプラットフォーム 映像解析をエッジとクラウドで分担し、クラウドで作った解析モデルを現場のカメラへ配信する基盤を、IoT Hub、App Service、閉じた通信経路、暗号化通信などで構築しました。

店舗DX スマートストア向け ストアDXプラットフォーム 顔認証、販売予測、IoTのセンサーデータを使い、非接触での買い物とデジタル接客を実現しました。多店舗で使う商品管理、API Management、CDN、多要素認証をAzure PaaSで組み合わせています。ローソン様の事例はMicrosoftのスマートストア リファレンスアーキテクチャでも紹介されました。 顔認証決済プラットフォーム事例

ナレッジ活用 リスクコンサルティング向け DXプラットフォーム 社内外に散らばるナレッジをAzureに集め、現地調査でのタブレットアプリ、ビジネスチャットでの共有、過去事例の検索を通じて、経験の浅いコンサルタントの育成と業務の効率化を支援しました。

08/当社プロダクト

Azure PaaSを活用した当社プロダクト：開発標準・⁠業務知識・⁠データ準備・⁠システム移行

当社は、案件で得た設計や運用の知見を、Azure上で動くプロダクトにまとめています。個別の開発をゼロから始めずに、AIエージェントの開発・⁠業務知識の整備・⁠データの準備・⁠システムの移行を進められます。

AIエンジニアリングOS SAIDDar（サイダー） 提案・⁠要件定義・⁠設計・⁠実装・⁠レビュー・⁠テストの知見を、AIエージェントが実行できる形に体系化した開発標準です。設計の成果物をGitHub Copilotでの実装へつなぎ、Microsoft FoundryのAgent Ops機能と接続して、作ったAIエージェントを記録・⁠権限管理・⁠監視を伴う本番運用まで見据えて設計します。

Microsoft FoundryGitHub CopilotMicrosoft 365 Copilot

業務知識の構造化 SyncLect Data Intelligence（SDI） ベテランの判断基準や例外対応などの暗黙知を、AIが使える構造化データ（概念・⁠関係・⁠ルール）に変換する独自エンジンです。Azure上のAIエージェントが業務の文脈を踏まえて判断するための知識源になります。

Microsoft FoundryMicrosoft Fabric

業務ファイルのデータ準備 SyncLect Silver Data Coordinator Office・⁠PDF・⁠図面・⁠メールなどの業務ファイルを、AIが使える中間データに整え、複数のAIエージェントへ継続して供給します。Microsoft Azureを基盤に実装し、Entra IDによる認証、閉じた通信経路、Key Vaultでの鍵管理に対応します。

Azure AI SearchMicrosoft Entra IDAzure Key VaultMicrosoft Fabric

会議からの業務知識化 SyncLect Agent Garden Teams会議や業務資料から判断や経験則を取り出し、AIエージェントの業務知識として整えます。Azureネイティブに実装しており、お客様のMicrosoft 365・⁠Azure環境に合わせて導入します。

AzureMicrosoft 365 CopilotTeams

システム移行 SyncLect Agentic Migration Harness 古いシステムの解析・⁠設計・⁠コード生成・⁠テスト・⁠検証を、AIと専門人材の判断でつなぐ移行の基盤です。標準構成はAzure OpenAIとGitHubで、ソースコードの機密性に応じて、お客様のAzure環境やローカル環境で動かせます。

Azure OpenAIGitHubお客様のAzure環境

09/関連ソリューション

Azure上で、AIエージェントを作り運用する

Microsoft Foundry AIエージェント開発. モデルの選定・⁠評価・⁠セキュリティから、運用中の改善（AgentOps）までを支援します。

AIと社内ツール・⁠データの接続を標準化する

MCP（Model Context Protocol）支援. 既存APIのMCP化、MCPサーバーの構築、認証・⁠統制までを支援します。

AIエージェントのIDと権限を守る

Agentic Security. AIエージェントが使うID・⁠権限・⁠データ接続・⁠実行の記録を、継続的に把握して守ります。

AIが使うデータの土台を作る

Databricks. 企業データの統合から、AIエージェントの業務適用までを支援します。

AIエージェントを全社で運営する

AI Agent CoE. 技術支援、人材育成、戦略策定を、専任チームの伴走で提供し、全社でのAI活用を推進する組織づくりを支援します。

開発と自動リリースをAIで速くする

GitHubソリューション. GitHubの導入・⁠運用から、Agentic DevOps、AI駆動開発までを支援します。

業務部門がAIエージェントを作る

Copilot Studio. Microsoft 365と連携するAIエージェントを、画面の操作で作る仕組みの内製化と開発、運用を支援します。

業務アプリと自動化をローコードで作る

Power Platform. Power Apps・⁠Power Automate・⁠Power BIで、Microsoft 365を使う企業の業務アプリと自動化を開発します。

Microsoft 365 Copilotを現場の戦力にする

HWS Copilot Agent Camp. Microsoft 365 CopilotとCopilot StudioでのAIエージェント作りを、現場に伴走して移します。

最初のAIエージェントを2日間で試作する

HWS Agent Camp. 専門エンジニアが伴走する2日間の集中開発で、業務に合わせたAIエージェントを試作します。

10/よくあるご質問