変更要約: AI-102 第1章を深掘り（図ja化・比較表/シナリオ/FAQ/ひっかけ/深掘り段落を全節に追加）
1.3AI ソリューションの保護・監視・デプロイ
AI リソースの保護（キー管理・ネットワーク制限・Entra/マネージド ID）、監視（メトリック・診断ログ・コスト）、コンテナ でのオンプレ/エッジ実行といった運用面を理解します。
AI ソリューションも他の Azure リソース同様、安全に保護し・監視し・適切にデプロイする必要があります。AI-102 では運用面も問われます。
1.3.1保護・監視・デプロイ
- 保護：キーは Key Vault で管理、ネットワーク制限/プライベートエンドポイント、可能なら Entra/マネージド ID。
- 監視：メトリック・診断ログ（Log Analytics）でリクエストやエラー、レイテンシ、コストを把握する。
- コンテナ：一部の AI サービスはコンテナとしてオンプレ/エッジで実行できる（データ持ち出し制限などに有効）。
- コスト/レート制限：価格レベル（tier）でスループットとコストが変わる。スロットリングに注意。
「キーは Key Vault・ネットワーク制限・Entra/マネージド ID＝AI リソースの保護」「メトリック/診断ログで監視＝Azure Monitor + Log Analytics」「データを持ち出せない/エッジで動かす＝コンテナ実行」「価格レベルでスループット/コストが変わる」 は AI-102 で頻出です。
AI サービスをコンテナで実行する場合でも、課金や利用状況の計測のため Azure への接続が必要なことがあります。要件を確認しましょう。
保護では、AI リソースの キー認証を無効化して Entra ID のみにする、ネットワーク制限（選択した VNet/IP のみ許可）や プライベートエンドポイントで公開アクセスを断つ、シークレットは Key Vault＋マネージド ID で扱う、が定石です。監視は Azure Monitor のメトリック（呼び出し数・遅延・エラー率・スロットリング）と 診断設定で Log Analytics に送る監査/リクエストログを KQL で分析し、コストは Cost Management とレベル設計で抑えます。デプロイ形態は 3 つ：
①クラウドの マネージド API（最も簡単）、
②一部サービスを コンテナ（Docker）でオンプレ/エッジ実行（データ所在やオフライン要件向け。ただし課金計測のため定期的な Azure 接続が必要）、
③Azure OpenAI などの モデルデプロイ（デプロイ名・TPM/PTU でスループット管理）。生成 AI では 従量（PAYG） と プロビジョニング済みスループット（PTU） を要件で選びます。429 が出たらバックオフ再試行・レベル/クォータ引き上げ・複数リージョン分散で対応します。これらは AZ-500 のセキュリティ運用とも重なりますが、AI-102 ではAI リソース固有の鍵/エンドポイント/クォータ運用が問われます。
| デプロイ形態 | 場所 | 向く要件 |
|---|---|---|
| マネージド API | Azure クラウド | 最も簡単・スケール自動 |
| コンテナ | オンプレ / エッジ | データ所在・オフライン（要定期接続） |
| モデルデプロイ | Azure OpenAI / Foundry | 生成 AI・TPM/PTU で制御 |
シナリオ： 医療データを外部に出せず、AI でのテキスト分析をオンプレで動かしたい。→ 対応する Azure AI サービスをコンテナとしてオンプレにデプロイし、データを外に出さずに処理します。課金計測のため Azure への定期接続を確保し、キーは Key Vault、アクセスはマネージド ID で保護します。
FAQ： Q. コンテナ実行なら完全オフラインで使えますか？ → A. データ処理はローカルですが、多くの場合課金計測のため定期的に Azure へ接続が必要です。Q. 生成 AI のスループットを安定させたい時は？ → A. 従量（PAYG）ではなくプロビジョニング済みスループット（PTU）を選び、デプロイ単位でキャパシティを確保します。
ひっかけ： 「コンテナで動かせば Azure 接続は一切不要」は誤りです。データ処理はローカルでも、課金/利用計測のため定期的な接続が必要なことが多い。また「監視はメトリックだけで十分」も誤り（リクエスト/監査ログは診断設定で Log Analytics に送って初めて詳細分析できる）。
1.3.2この節のまとめ
- 保護＝Key Vault・ネットワーク制限・Entra/マネージド ID
- 監視＝メトリック/診断ログ、デプロイ＝クラウド API またはコンテナ
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. AI サービスの API キーを安全に保管・ローテーションするために使うべき Azure のサービスはどれですか？
Q2. データを Azure 外に持ち出せない要件で、AI サービスをオンプレミスやエッジで実行したい。どの方法を使いますか？
Q3. AI サービスのリクエスト数・エラー・レイテンシ・コストを把握したい。何を使いますか？