2.1Microsoft Foundry の概要

Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry／さらに旧 Azure AI Studio）は、AI ソリューションを一か所で構築・評価・運用するための統一プラットフォームです。これまで「モデルはここ、サービスはあちら、デプロイは別の画面」と分かれていた作業を、Foundry が1つの入口にまとめます。具体的には、
①使うモデルをカタログから選ぶ、
②デプロイしてエンドポイントを得る、
③プレイグラウンドで試す、
④生成 AI アプリやエージェントを組み立てる、
⑤評価・監視する——という流れを通しで行えます。AI-901 のドメイン2は、この Foundry 上での実装が中心です。

2.1.1プロジェクト — 作業の単位

Foundry では作業を プロジェクト（project）という単位でまとめます。プロジェクトには、デプロイしたモデル、接続した Azure AI サービス、データ、エージェント、評価結果などが集約され、チームで共有できます。これにより「どのモデルを・どんな設定で・どのデータと組み合わせて使っているか」を一元管理できます。プロジェクトは裏側で Azure のリソースに結びついており、課金やアクセス制御（ロール）も Azure の仕組みに従います。

2.1.2Foundry の主な構成要素

• モデルカタログ（Model catalog / Foundry Models）：Microsoft・OpenAI・オープンモデルなど多数の学習済みモデルから選ぶ場所。
• デプロイ（Deployment）：選んだモデルを使える状態にし、エンドポイントとキーを得る操作。
• プレイグラウンド（Playground）：コードを書かずにプロンプトを試し、挙動を確認できる対話画面。
• 接続された Azure AI サービス：Language・Speech・Vision・Content Understanding などをプロジェクトに接続して併用。
• 評価・監視（Evaluation & monitoring）：応答の品質・安全性・コストなどを測定し継続監視する。

2.1.3ポータルと SDK の使い分け

Foundry には2つの入口があります。Foundry ポータル（Web UI）は、モデルの参照・デプロイ・プレイグラウンドでの試行・評価設定などを画面操作で行うのに向きます。Foundry SDK（主に Python）は、デプロイ済みエンドポイントをコードから呼び出し、アプリやエージェントに組み込むのに使います。一般に「探索・設定はポータル、アプリ実装は SDK」と覚えると分かりやすいです。AI-901 は深いコーディングは問いませんが、SDK が「アプリからモデルを呼ぶ手段」だという役割は押さえます。

2.1.4この節のまとめ

• Microsoft Foundry ＝モデル選択→デプロイ→アプリ/エージェント構築→評価→監視を一か所で行う統一プラットフォーム
• 作業の単位はプロジェクト（モデル/サービス/データ/エージェント/評価を集約、Azure リソースに紐づく）
• 主な構成要素：モデルカタログ／デプロイ／プレイグラウンド／接続サービス／評価・監視
• ポータル＝画面操作・探索／SDK＝コードからモデルを呼びアプリに組込み