最新記事

Microsoft Foundry の評価機能で想定 QA と実回答の差分を測り継続的に改善する方法

Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry）の評価機能で、チャットの想定 QA（ground truth）を登録し実回答との差分を Similarity や F1 で測って改善する手順を、JSONL 設計・評価器の選び方・ポータル UI と SDK・改善ループまで実務目線で解説します。

14日前

AI・機械学習

Microsoft AI の MAI モデル徹底解説 — 提供状態・価格・使い分け【2026年8月版】

Microsoft AI の自社開発モデル MAI を、推論・コーディング・画像・音声・文字起こし・セキュリティの 6 領域で整理。2026 年 8 月時点の性能、提供状態、価格、用途別の選び方を一次情報に基づいて解説します。

14日前更新済み

Microsoft AI MAI Microsoft Foundry+4個

AIエージェント

AI エージェント開発のライフサイクル全体像 — 企画・設計から評価・運用・廃止までを実践的に整理する

AIエージェント開発を、企画・設計・実装・評価・デプロイ・運用監視・継続的改善・廃止移行の8フェーズで整理。重要点は、まずエージェント不要論も含めて要件を見極め、評価と監視を軸に本番運用での品質劣化や仕様変更へ継続対応すること。

20日前更新済み

ライフサイクル運用監視評価+2個

AI・機械学習

Eval Engineering とは — 評価を CI と本番運用へつなぐ（Part 2／全 2 回）

評価設計だけでは不十分で、LLM評価器の限界を人間整合・観点分離・設定固定などで統制し、オフライン評価・CI品質ゲート・本番監視を役割分担して運用へ接続する方法を解説。失敗を回帰ケース化し、成果物・体制・リポジトリ構成まで含めて継続的改善の閉ループを作る重要性を示す。

22日前更新済み

生成AI LLM評価 CI/CD+2個

AI・機械学習

Eval Engineering とは — 生成 AI・AI エージェント評価を設計する（Part 1／全 2 回）

生成AIは本番で品質説明が難しく、目視確認だけでは改善を判断できない。記事はEval Engineeringを標準用語ではなく、評価駆動開発を支える実務として整理し、データセット・評価器・失敗分類・4層評価・CI・本番監視を通じて品質を継続改善する枠組みを示す。

22日前更新済み

生成AI AIエージェント評価設計+2個

AI・機械学習

Microsoft と Mistral AI の提携で何が変わったか — Azure 上の実像とマルチモデル戦略

MicrosoftとMistralの提携は買収やAzure独占ではなく、商業協業と少数出資にとどまる。2026年時点のFoundryではMistralが「Azure販売」と「パートナー提供」の二系統で提供され、課金・SLA・サポート・データ所在地が異なる。EU案件ではData Zone対応のAzure販売モデル選定が実務上重要。

22日前更新済み

Microsoft Mistral AI Azure AI Foundry+2個

GitHub Copilot

GitHub Copilotのモデル選択戦略：性能とAI creditsを最適化する

GitHub Copilotのモデル選択を、固定のモデル名ではなく公式カテゴリ、タスク特性、AI creditsの3軸で判断する方法を解説。Lightweight/Versatile/Powerfulを用途別に使い分け、長文入力やagent作業では単価変動にも注意し、最新の価格や提供状況は公式ページとVS Codeのモデルピッカーで確認する。

約2か月前更新済み

AIモデル選定 AI credits VS Code+2個

GitHub Copilot のコンテキストウィンドウ徹底比較 — モデル別サイズと挙動の違いを整理する

2026年7月時点のGitHub Copilotは、モデルごとにコンテキストウィンドウが異なり、一部はVS Code/Copilot CLIで100万トークン拡張も選択可能。大きいほど大規模コードベースに有利だが、要約挙動や品質、AI credits・Long context tierによるコスト増に注意が必要。

約2か月前

GitHub Copilot コンテキストウィンドウ生成AI+2個

AIエージェント開発

マルチエージェント AI アプリのリポジトリ構成ベストプラクティス — Microsoft 公式サンプルに学ぶ 5 原則（宣言的定義・ハンドオフ・GitOps）

Microsoft公式のマルチエージェント実装を題材に、コード崩壊を防ぐリポジトリ設計の5原則を解説。宣言的定義とプロンプト外部化、オーケストレーション分離、ツール権限制御、IaC×GitOps、評価運用の分離により、再利用しやすく安全な構成へ一般化している。

約2か月前更新済み

マルチエージェントリポジトリ構成 Microsoft Foundry+2個

Azure

Azure App Service を独自ドメインのみに限定する方法 — azurewebsites.net を塞ぐ

Azure App Serviceでは既定のazurewebsites.netだけを選択的に無効化する機能はなく、独自ドメイン限定には用途別対策が必要。公開サイトはHost判定で301リダイレクト、APIや社内向けはFront Door＋アクセス制限やPrivate Endpointでオリジン遮断、既定ホスト名の推測困難化は無効化ではない。

約2か月前

App Service 独自ドメイン SEO+2個