Azure AI Studioの使い方と料金｜$200無料枠で30日検証する手順 (2026年版)

ブックマークから開いたら画面の名前が違っていた。検索でここに辿り着いた人の半分は、たぶんその状況です。

Azure AI Studioとは、Microsoftが提供する、AIモデルの選定・調整・API公開までをブラウザ上で完結できるAI開発プラットフォームです。 2026年時点の正式名称はMicrosoft Foundry。入口のURLはai.azure.comのままで、旧URLからも転送されます。

サービスは終了していません。中身もほぼそのまま残っています。

お金の話も先に済ませます。画面を開くこと自体は無料。請求書に乗るのは、動かしたモデルの利用料とデータの保管料だけです。新規アカウントなら$200のクレジットが30日間使えるので、最初の検証でお金が出ていく心配はほぼありません。

まずは名前の整理から。ここが片付けば、あとは一本道です。

Azure AI Studioは今どこにある？名称が3回変わった経緯

Azure AI Studioは2度のリブランドを経て、現在はMicrosoft Foundryという名前で提供されています。機能が削られたわけではなく、上に積み上がった形です。

時系列に並べると、混乱の正体が見えます。

つまり、旧名で書かれた解説記事も操作の流れはほぼそのまま通用します。単語を読み替えれば足ります。

やっかいなのは2点だけ。Microsoftの公式ドキュメントですら旧名と新名が混在していること。そして、ごく初期の「Azure AI Studio（classic）」で作ったプロジェクトが、新ポータルからそのまま編集できない場面があること。

これから触るなら、新ポータル側で新規プロジェクトを作るのが安全です。古い画面を探して時間を溶かす必要はありません。

似た名前でもう1つ紛らわしいのが「Azure OpenAI Studio」。こちらはAzure OpenAI Serviceのモデルだけを扱う専用ポータルでしたが、2026年3月時点でこちらもMicrosoft Foundryに統合済みです。入口は同じ場所に集約されました。

「Copilot」と「Foundry」の線引きが曖昧なままだと、この先の料金の話が全部混ざります。ブランド全体の地図はCopilotの完全ガイドを先に眺めておくと早いです。

看板の話は終わり。道具としての中身へ。

Azure AI Studioで何ができるのか｜4つの機能に絞ると見える

Azure AI Studioは、モデルの選択・調整・公開までをブラウザ上で完結させる開発プラットフォームです。サーバーを自分で用意する必要はありません。

できることを絞ると4つです。

• カタログから用途に合うモデルを選ぶ
• 社内資料を読ませて、その内容に沿って答えさせる（RAG＝社内資料を読ませて答えさせる仕組み）
• AIへの指示文（プロンプト）を差し替えて、精度を比べる
• 完成したAIを、他のソフトから呼び出せる形で公開する（API＝他のソフトからAIを呼び出す窓口）

最大の強みは品ぞろえです。OpenAIのGPT系、AnthropicのClaude、Meta、DeepSeek、xAI。各社の大規模言語モデルが同じカタログに並び、切り替えは設定変更だけで済みます。1社に縛られない構造は、後から効いてきます。

カタログの規模は情報源によって数字がばらつきます。Visionetの解説では1,700以上のマルチモーダル基盤モデルと書かれ、Microsoft側の告知ではさらに大きい数字が出ることもあります。数え方（バリエーション込みかどうか）が違うだけなので、「主要ベンダーはひと通り揃っている」と理解しておけば実務上は足ります。

もう1つが検証まわりです。InfoWorldのレビュー（Azure AI Studio: A nearly complete toolbox for AI development）は、このプラットフォームをAI開発の道具箱としてほぼ揃っていると位置づけました。思いつきで試すのではなく、記録が残る形で比べたい組織に向いた設計です。

軸にするモデルを決めかねているなら、主要AIチャットの比較を先に見ておくと、後半のモデル選定が数分で終わります。

では、いちばん気になる請求の話へ。

料金はいくらかかる？固定費0円、払うのは動かした分だけ

Azure AI Studio（Microsoft Foundry）は、プラットフォームそのものの利用料が無料です。月額の席料にあたる固定費はありません。

内訳は3行で足ります。

つまり請求額を決めているのは「どのモデルを、どれだけ叩いたか」の一点です。ここだけ見ていれば大きく外しません。

注意したいのは、文字数課金だという点。トークン（AIが扱う文字のかたまり）単位で積算されるので、長い社内マニュアルを毎回まるごと投げる設計にすると、静かに膨らみます。しかも高性能モデルほど単価は高い。

もう1つ、日本企業がつまずくのがリージョンです。同じモデルでも提供元とリージョンの組み合わせで単価が変わります。公開ページの数字を暗記するより、Azureの料金計算ツールに自分の条件を入れて見積もるほうが確実です。暗記した数字は翌月には古くなっています。

固定費ゼロは破格に見えますが、裏を返せば上限もゼロということ。次はその上限の話です。

実際いくらになる？規模別の試算3パターン

従量課金は「使わなければタダ、使えば青天井」です。自社がどのゾーンにいるかを、公開されている試算例で当てておきます。

外部の解説記事が出している試算を並べると、桁の感覚がつかめます。

つまり、社内PoCと全社展開のあいだには2桁の開きがあります。

一番下の行はAI総合研究所系の試算例をもとにした数字で、入力10トークン・出力1,000トークンという前提です。出力側が入力の100倍あるため、費用のほぼ全額が出力トークンで発生します。ここが従量課金の勘所。

入力を削るより、出力を短くするほうが効きます。 「300文字以内で答えて」という一行を指示文に足すだけで、請求が半分になることも珍しくありません。

別の試算では、大規模利用でAPI料金だけで月26万円、開発運用込みで100万円超という数字も出ています。定額サブスクとの比較でよく引き合いに出される水準です。

ここまでの整理: 名前はMicrosoft Foundryに変わったが中身は同じ。プラットフォーム料は0円で、請求は出力トークンがほぼ全部。まずは$200枠でPoCを回して、自社のゾーンを実測で確かめる。

その$200枠の使い方が、この記事の本題です。

$200無料クレジットで何ができる？30日の使い切り方

Azureの新規アカウントには$200（約3万円）のクレジットが付き、有効期限は30日です。この枠内で「自社で使えるか」の判断まで持っていけます。

30日を4週に割ると、迷いが減ります。

つまり、1か月あれば技術検証と費用見積もりの両方が終わります。

ここで大事なのが、30日を過ぎたらクレジットが消えるという点。残額があっても繰り越されません。アカウントを作った初日から時計が回り始めるので、「とりあえず登録だけ」は損です。準備が整った週の月曜に作りましょう。

もう1つの落とし穴が、クレジット消化後の自動移行。無料枠が切れると従量課金に切り替わる設定になっていることがあります。検証だけで終えるつもりなら、リソースを消してから放置してください。動いていないように見えるエンドポイントが、静かに課金を続けることがあります。

無料で試せるAIツールを横断で探しているなら、無料で使えるAIツールのまとめも合わせてどうぞ。Azureを本格導入する前の当たりをつけるのに使えます。

登録の前に、画面上で何をどの順に押すかを確認しておきます。

Azure AI Studioの始め方｜最初の1時間でやること

Azure AI Studioは、Azureアカウントさえあれば10分で最初の応答まで到達できます。難しいのは登録より、この後の設計です。

最初の1時間の流れはこうです。

• ai.azure.comにアクセスし、Microsoftアカウントでサインイン
• サブスクリプション（課金の入れ物）を選び、プロジェクトを新規作成
• モデルカタログから1つ選んでデプロイ（数分待つ）
• プレイグラウンドで実際に質問を投げて、応答の質を見る

デプロイという言葉に身構える必要はありません。ここでは「そのモデルを自分の環境で呼び出せる状態にする」だけの意味です。ボタンを押して待つだけ。

ここで最初に決めるべきなのがリージョンです。日本国内のリージョンを選ぶと通信は速くなりますが、最新モデルが未提供のことがあります。逆に米国東部を選ぶと選択肢は最多ですが、データの保管場所が国外になります。社内規定で保管場所が縛られているなら、先に確認しておいたほうがいい。後から動かすのは面倒です。

もう1つ、初日にやっておくと後で助かるのが予算アラートの設定。Cost Managementで「$50を超えたらメール」のような閾値を1本入れておくだけで、事故の規模が変わります。

プレイグラウンドで手応えがあったら、次は社内資料を読ませる段階です。

社内資料を読ませる（RAG）のはどこまで簡単か

Azure AI Studioでは、PDFやWordの社内資料をアップロードするだけで、その内容に沿って答えるAIを組めます。コードを書かずに画面操作だけで完結します。

流れとしては、資料をアップロード → 検索用のインデックス（索引）を作る → チャットにつなぐ、の3段です。裏でAzure AI Searchが索引を作り、質問のたびに関連箇所だけを引いてモデルに渡します。毎回全文を投げないので、費用も抑えられます。

ただし、簡単なのは仕組みを組むところまで。精度を出すのは別の話です。

つまずくのはたいてい資料の側です。スキャンしただけのPDF（文字として読めない画像PDF）、レイアウトが複雑な表、複数バージョンが混在したマニュアル。この3つが入っていると、答えが目に見えて崩れます。

精度が出ない原因の大半は、モデルではなく資料の整備不足です。 検証前に、テキストとして選択できるPDFかどうかだけは確認しておきましょう。

社内資料活用の設計をもう少し広く見たいなら、社内AI導入の進め方が土台になります。ツール選定の前に決めるべきことが整理されています。

ここまでがFoundry側の話。ではCopilot Studioはどう違うのか。

Copilot StudioとAzure AI Studioはどう使い分ける？

Microsoftは企業向けAI構築の入口を2つ用意しています。ノーコード寄りのCopilot Studioと、開発者向けのAzure AI Studio（Foundry）です。

比べると、狙っている相手が違います。

つまり、SharePointやTeamsの中の情報に答えさせたいだけならCopilot Studio、独自データとモデル選定に踏み込むならFoundry、という線引きになります。

EPC Groupの比較記事（2026年4月更新）も同じ整理です。Copilot StudioはMicrosoft 365に根ざしたノーコードの会話AI、Azure AI Foundryはモデルを完全に制御する開発者向けのカスタムAI、と役割を分けています。

判断に迷ったときの質問は1つで足ります。「答えのもとになるデータは、Microsoft 365の中にありますか？」 中にあるならCopilot Studio。外にあるならFoundryです。

両方使うのもありです。社内問い合わせはCopilot Studio、顧客向けの独自チャットはFoundry、という分担は現実的な着地点になります。

使い分けが決まったら、あとは請求事故を避けるだけ。

請求を膨らませない設定｜事故る3パターン

Azureの従量課金で予算を超えるケースは、使いすぎというより設計ミスが原因です。よくある型は3つに絞れます。

• 使っていないエンドポイントを立てっぱなしにする
• 長い資料を毎回まるごと指示文に含める
• 検証用に高性能モデルを選んだまま本番に持っていく

とくに1つ目が地味に痛い。プロビジョニング型（枠を確保して確保分を払う方式）でデプロイすると、リクエストがゼロでも課金が続きます。検証が終わったら削除する。これだけで無駄が消えます。

3つ目も見落としがちです。検証では最上位モデルの精度が気持ちいいのですが、実務では中位モデルで足りる場面が大半です。分類や要約のような定型作業に最上位モデルを充てるのは、正直もったいない。 用途ごとにモデルを分けるのが、いちばん効く節約です。

防波堤として、初日に3つだけ設定しておきます。Cost Managementの予算アラート、モデルごとのレート制限（1分あたりのトークン上限）、そしてタグ付けによる部署別の費用可視化。どれも数分で終わります。

AI導入全体のコスト設計を詰めたいなら、生成AI導入のコスト比較を読むと、Azure以外の選択肢との相場観が揃います。

最後に、この記事の立場をはっきりさせておきます。

編集部の評価｜誰に向いていて、誰には向かないか

Azure AI Studio（Microsoft Foundry）は、すでにAzureを使っている企業には一択です。認証・課金・ネットワークが既存環境とつながるので、稟議の手間が段違いに小さくなります。

評価を3点に絞ります。

つまり、選択肢の広さと引き換えに、設計の責任が利用者側に来る構造です。

逆に、向かないケースもはっきりしています。Azureを使っていない小規模チームが「AIチャットを試したい」だけで入ってくると、サブスクリプション設計やリージョン選定で消耗します。その用途なら既製のチャットサービスで十分です。

料金体系についても、正直に言えば読みにくい。固定費0円は破格ですが、「月いくらか」を事前に確定できないのは経営判断の面でストレスになります。定額サブスクとの比較が繰り返し話題になるのは、この不確実性が理由です。

それでも推す理由は、モデルを乗り換えられる点にあります。1社のモデルに業務を固めると、値上げや仕様変更のたびに揺れます。カタログ型のプラットフォームは、そのリスクを構造的に下げます。ここは重宝します。

よくある質問（FAQ）

Q. Azure AI Studioはサービス終了したのですか？

終了していません。名称がMicrosoft Foundryに変わっただけで、機能は引き継がれています。入口のURLもai.azure.comのままです。旧名で書かれた解説記事の手順も、単語を読み替えればほぼそのまま使えます。

Q. 無料で使い続けることはできますか？

プラットフォームの利用料は無料ですが、モデルを動かすと課金されます。新規アカウントの$200クレジット（30日）を使い切った後は従量課金です。完全無料で使い続ける方法はありません。

Q. Azure OpenAI ServiceとAzure AI Studioは何が違いますか？

Azure OpenAI ServiceはOpenAIのモデルを提供するサービス、Azure AI Studio（Foundry）はそれを含む各社のモデルをまとめて扱う画面です。前者が中身、後者が作業場だと考えると整理しやすいです。

Q. 日本語の精度は十分ですか？

モデル依存です。カタログには日本語に強いモデルも弱いモデルも並んでいるので、プレイグラウンドで自社の文書を使って比べるのが確実です。この比較作業のために$200枠があります。

Q. 個人でも使えますか？

使えます。Azureアカウントは個人でも作成でき、$200クレジットも同条件です。ただし請求の管理やリージョン選定など、個人利用にはやや重い設定が付いてきます。単に生成AIを試したいだけなら、既製のチャットサービスのほうが手軽です。

次に読むならこれ

Azureで組むかどうかを決める前に、比較対象を1つ持っておくと判断が速くなります。生成AI導入のコスト比較を読むと、従量課金と定額サブスクのどちらが自社の使い方に合うかが数字で見えます。$200枠を使い始める前の30分で読んでおく価値があります。