変更要約: 各節に図（figure）を追加＝cert-figure-retrofit。AI-200 第2章を新規作成（コンテナ＝ACR/Container Apps/AKS の使い分け、スケールとサーバーレス＝KEDA イベント駆動オートスケール/Azure Functions トリガー・バインディング/コンテナ vs 関数の選択）
2.1コンテナで AI ワークロードを動かす
AI バックエンドをコンテナで実行・配布する基礎——コンテナの考え方、Azure Container Registry（ACR）でのイメージ管理、Azure Container Apps と Azure Kubernetes Service（AKS）の使い分け——を開発者の視点で理解します。
AI バックエンド（モデル呼び出し API、RAG パイプライン、エージェントのツール実行など）は、コンテナ で実行・配布するのが定番です。コンテナはアプリと依存関係を1つのイメージにまとめ、どこでも同じように動く再現性をもたらします。Azure では、イメージを Azure Container Registry（ACR） に保存し、コンテナ実行環境へ配布します。
2.1.1実行環境の選択肢
- Azure Container Registry（ACR）：コンテナイメージのプライベートレジストリ。ビルド・保存・配布の起点。
- Azure Container Apps：サーバーレス志向のコンテナ実行。スケール（ゼロスケール含む）やイベント駆動が手軽で、マイクロサービス/AI API に向く。
- Azure Kubernetes Service（AKS）：フルマネージドの Kubernetes。高度な制御・大規模・特殊要件（GPU 等）に向くが運用負担は大きい。
2.1.2使い分け
基本方針は「まず Container Apps、必要になったら AKS」です。Container Apps は Kubernetes の複雑さを隠し、スケールやイベント駆動を簡単に扱えるため、多くの AI API・ワーカーに十分です。一方、Kubernetes の細かな制御、独自のネットワーク/スケジューリング、特殊なハードウェア要件などがある場合は AKS を選びます。どちらも ACR のイメージを使う点は共通です。
頻出：
①「コンテナイメージのプライベートレジストリ」＝ACR。
②「サーバーレス志向で手軽にスケール/イベント駆動のコンテナ実行」＝Azure Container Apps。
③「フルマネージド Kubernetes で高度な制御/特殊要件」＝AKS。
④「まず Container Apps、必要になったら AKS」という使い分け。
混同・注意：
①ACR（イメージの保管庫）と実行環境（Container Apps/AKS）は別レイヤー。
②Container Apps（簡易・サーバーレス志向）とAKS（高機能・運用負担大）を要件で選ぶ——AKS が常に上位ではない。
③コンテナ化＝再現性であり、認証/ネットワーク（第4章）は別途設計が必要。
モデルの学習・管理が必要な場合は Azure Machine Learning を使います。学習ジョブ・パイプライン・モデルレジストリ・マネージドエンドポイントを提供し、コンテナ化したカスタムモデルを AKS や Container Apps で動かす AI ソリューションの土台になります。
2.1.3この節のまとめ
- AI バックエンドはコンテナで再現性を持って実行・配布。イメージは ACR に保存
- Container Apps＝サーバーレス志向で簡易／AKS＝フルマネージド Kubernetes で高度
- 使い分け：まず Container Apps、必要になったら AKS
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. コンテナイメージを保存・配布するための Azure のプライベートレジストリはどれですか？
Q2. サーバーレス志向で、スケール（ゼロスケール含む）やイベント駆動を手軽に扱えるコンテナ実行環境はどれですか？
Q3. 高度な Kubernetes 制御や特殊なハードウェア要件（GPU 等）が必要な場合に適した実行環境はどれですか？
Q4. コンテナ実行環境の選択方針として最も適切なものはどれですか？
Q5. ACR と実行環境（Container Apps/AKS）の関係として正しいものはどれですか？