まずはAzure CLI拡張から始めてください

対象:AI Gateway(プレビュー)

Important

AI Gatewayは現在パブリックプレビュー中です。パブリックプレビュー期間中、AI Gatewayは以下の地域で利用可能です:

米国 - 米国東部 2
ヨーロッパ - スウェーデン中央

aigateway Azure CLI拡張機能を使って、共有ゲートウェイを通じてアプリケーションが既存のMicrosoft Foundryモデルの展開にアクセスできるようにします。

このクイックスタートでは az aigateway コマンドを紹介し、Bash や PowerShell 端末から最初のモデルリクエストを行う手順を追って説明します。

Prerequisites

Azure CLI バージョン 2.75.0 以降。
Azureサブスクリプションと既存のリソースグループです。
サブスクリプションに登録されている Microsoft.ApiManagement リソースプロバイダー。「リソースプロバイダーの登録」を参照してください。
リソースグループの 共同作成者 ロール。
- 既存のゲートウェイを使うには、そのゲートウェイの Contributor または同等の権限が必要です。
- AI ゲートウェイリソースの種類が Microsoft.ApiManagement/gateways であるか、それに移行済みであることを確認します。
少なくとも 1 つのデプロイ済みモデルがあり、Chat Completions および公開アクセス可能なバックエンドエンドポイントをサポートしている 1 つのサブスクリプション内の Microsoft Foundry アカウント。
デプロイメントを検出し、ゲートウェイ ID にアクセス権を付与するには、Foundry アカウント上の Reader ロールおよび User Access Administrator ロール、または同等の継承されたアクセス権が必要があります。
curl を含む Bash ターミナル、または PowerShell ターミナル。 Bashインストーラーには、shasum または sha256sum も必要です。

この例では、gpt-6.1-solという名前のFoundryアカウントでai-foundry-demo-learnデプロイメントを使用しています。モデル要求では推論料金が発生することがあります。

拡張機能をインストールする

AI Gateway CLIリポジトリからインストーラーを使いましょう。お使いのシェル用のコマンドを選択してください:

Bash
PowerShell

curl -fsSL https://aka.ms/aigateway-cli-install | sh

irm https://aka.ms/aigateway-cli-install-ps | iex

インストーラーは公開リリースをダウンロードし、SHA-256チェックサムを確認し、 aigateway 拡張機能のインストールまたはアップグレードを行います。インストールにはHTTPSアクセスとAzure CLI拡張ディレクトリへの書き込み権限が必要ですが、Azureのサインインは必要ありません。スクリプトを実行する前に確認するには、 install.sh または install.ps1を参照してください。

インストールと利用可能なコマンドを確認してください:

az aigateway version
az aigateway --help

AIGateway SKU を使用している以前の Microsoft.ApiManagement/service リソースの種類のゲートウェイを Microsoft.ApiManagement/aigateways に移行することをお勧めします。 2027年1月15日までに移行完了。「AI Gateway リソースの種類への移行」を参照して、設定を再作成し、クライアントを更新してください。拡張機能をインストールまたはアップグレードしても、ゲートウェイは移行されません。

ゲートウェイを作成または選択してください

テストゲートウェイを作成するか、公開ランタイムアクセスを持つ既存の Microsoft.ApiManagement/aigateways リソースを選択してください:

サインインして、ゲートウェイとFoundryアカウントを含むサブスクリプションを選択してください:
```
az login
az account set --subscription "<subscription-id>"
```
デフォルトのリソースグループを、ゲートウェイを含む、またはこれから含まれるグループに設定してください:
```
az configure --defaults group="<gateway-resource-group>"
```
ゲートウェイコマンドはクイックスタート全体でこのデフォルトを使います。ファウンドリーコマンドは独自のリソースグループを指定します。デフォルトは変更またはクリアするまで維持されます。
ゲートウェイ名と他のリソース名を設定します。既存のゲートウェイの名前を使用するか、新しいゲートウェイの名前を選択します。 Foundryの値を自分のものに置き換え、未使用のプロバイダー名とキー名を選択してください:
- Bash
- PowerShell
```
GATEWAY="aigw-demo-learn"
FOUNDRY_RG="aigw-microsoft-learn-docs"
FOUNDRY_ACCOUNT="ai-foundry-demo-learn"
KEY_NAME="cli-quickstart-app"
```
```
$GATEWAY = "aigw-demo-learn"
$FOUNDRY_RG = "aigw-microsoft-learn-docs"
$FOUNDRY_ACCOUNT = "ai-foundry-demo-learn"
$KEY_NAME = "cli-quickstart-app"
```
新しいゲートウェイが必要なら、サポートされている地域で作成してください。既存のゲートウェイを選択している場合は、ゲートウェイチェックに進んでください:
- Bash
- PowerShell
```
az aigateway create \
  --name "$GATEWAY" \
  --location eastus2 \
  --system-assigned true
```
```
az aigateway create `
  --name $GATEWAY `
  --location eastus2 `
  --system-assigned true
```
作成した、または選択したゲートウェイを確認してください:
- Bash
- PowerShell
```
az aigateway show --name "$GATEWAY"
```
```
az aigateway show --name $GATEWAY
```

typeがMicrosoft.ApiManagement/aigatewaysされ、properties.provisioningStateがSucceededされていることを確認します。

{
   "id": "/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/my-resource-group/aigw-microsoft-learn-docs/providers/Microsoft.ApiManagement/aigateways/aigw-demo-learn",
   "identity": {
     "principalId": "00000000-1111-1111-1111-000000000000",
     "tenantId": "00000000-1111-1111-1111-000000000000",
     "type": "SystemAssigned"
   },
   "location": "eastus2",
   "name": "aigw-demo-learn",
   "properties": {
     "frontend": {
       "defaultHostname": "aigw-demo-learn.eastus2-01.ai.gateway.azure.com"
     },
     "provisioningState": "Succeeded"
   },
   "resourceGroup": "aigw-microsoft-learn-docs",
   "sku": {
     "name": "Premium"
   },
   "tags": {},
   "type": "Microsoft.ApiManagement/aigateways"
}

Foundry モデルをインポート

Microsoft Foundryのモデルを接続してゲートウェイで使いましょう。インポートコマンドはゲートウェイのシステム割り当てマネージド ID を有効にし、アカウントに Foundry User を付与して、アカウントの現在のデプロイを 1 つのプロバイダーの下で登録します。

Foundryのデプロイメントをインポートするには:

FoundryアカウントのリソースIDを調べてみてください。プロジェクト名やデプロイメント名ではなく、アカウント名を使用してください:

Bash
PowerShell

FOUNDRY_RESOURCE_ID="$(az cognitiveservices account show \
  --resource-group "$FOUNDRY_RG" --name "$FOUNDRY_ACCOUNT" \
  --query id --output tsv)"

$FOUNDRY_RESOURCE_ID = az cognitiveservices account show `
  --resource-group $FOUNDRY_RG --name $FOUNDRY_ACCOUNT `
  --query id --output tsv

デプロイメントをインポート:

Bash
PowerShell

az aigateway model-provider create \
  --gateway-name "$GATEWAY" \
  --name "$FOUNDRY_ACCOUNT" \
  --foundry-resource-id "$FOUNDRY_RESOURCE_ID"

az aigateway model-provider create `
  --gateway-name $GATEWAY `
  --name $FOUNDRY_ACCOUNT `
  --foundry-resource-id $FOUNDRY_RESOURCE_ID

進む前に、失敗した登録のインポート概要を確認してください。クリーンアップレビューのために、返された roleAssignmentId は保持しておきます。推論をテストする前に、新しい役割割り当てが有効になるまで時間を設けてください。

インポートモデルをリストアップ:

Bash
PowerShell

az aigateway model list \
  --gateway-name "$GATEWAY" \
  --model-provider "$FOUNDRY_ACCOUNT" --output table

az aigateway model list `
  --gateway-name $GATEWAY `
  --model-provider $FOUNDRY_ACCOUNT --output table

出力は次のようになります。

Name                    Provider               Kind     Model                   Version
----------------------  ---------------------  -------  ----------------------  ----------
deepseek-v4-flash       ai-foundry-demo-learn  Foundry  DeepSeek-V4-Flash       2026-04-23
fw-deepseek-v4-1-flash  ai-foundry-demo-learn  Foundry  FW-DeepSeek-V4.1-Flash  1
fw-kimi-k3              ai-foundry-demo-learn  Foundry  FW-Kimi-K3              1
gpt-6-1-sol             ai-foundry-demo-learn  Foundry  gpt-6.1-sol             2026-09-29
gpt-6-astra             ai-foundry-demo-learn  Foundry  gpt-6-astra             2026-09-03
gpt-6-luna              ai-foundry-demo-learn  Foundry  gpt-6-luna              2026-09-22
grok-4-7                ai-foundry-demo-learn  Foundry  grok-4.7                1

MODELをチャットコンプリートをサポートするデプロイメントの登録名に設定します。デプロイメント例について:
- Bash
- PowerShell
```
MODEL="gpt-6-1-sol"
```
```
$MODEL = "gpt-6-1-sol"
```

プロバイダーはあなたのアカウントのモデル登録をグループ化します。

ランタイムAPIキーを作成する

端末はゲートウェイのランタイムAPIキーを使ってゲートウェイに対して認証を行います。テスト用のキーを別に作成し、他のアプリケーションの認証情報を変えずにそのキーを取り消せるようにしましょう。

Warning

ランタイムAPIキーは、インポートされたモデルだけでなくゲートウェイ全体へのアクセスを許可します。印刷、シェルトレースの有効化、トランスクリプトへの記録、ソース管理へのコミットは行わないでください。終わったらキーを削除してください。

テストキーの作成と取得方法:

鍵を作成:

Bash
PowerShell

az aigateway api-key create \
  --gateway-name "$GATEWAY" \
  --name "$KEY_NAME" --display-name "CLI quickstart application"

az aigateway api-key create `
  --gateway-name $GATEWAY `
  --name $KEY_NAME --display-name "CLI quickstart application"

出力を確認してください:

{
   "id": "/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/aigw-microsoft-learn-docs/providers/Microsoft.ApiManagement/aigateways/aigw-demo-learn/apiKeys/cli-quickstart-app",
   "name": "cli-quickstart-app",
   "properties": {
     "createdDate": "2026-10-25T15:24:59.3183401Z",
     "displayName": "All APIs subscription",
     "expirationDate": null,
     "state": "active"
   },
   "resourceGroup": "aigw-microsoft-learn-docs",
   "type": "Microsoft.ApiManagement/aigateways/apiKeys"
}

主な値はシェル変数に格納します:

Bash
PowerShell

AI_GATEWAY_API_KEY="$(az aigateway api-key list-secrets \
  --gateway-name "$GATEWAY" \
  --name "$KEY_NAME" --query primaryKey --output tsv)"

$AI_GATEWAY_API_KEY = az aigateway api-key list-secrets `
  --gateway-name $GATEWAY `
  --name $KEY_NAME --query primaryKey --output tsv

キーを作成するとメタデータが返されます。個別の list-secrets コマンドは、ランタイム要求に使用される資格情報を取得します。

モデルを呼び出す

ゲートウェイを通じてモデル登録、ゲートウェイキー、Foundry接続をまとめて確認するためにプロンプトを送信します。

最初のモデルリクエストを送信するには:

割り当てられたホスト名とランタイムモデル識別子を取得し、チャット完了URLを作成します:

Bash
PowerShell

AI_GATEWAY_HOSTNAME="$(az aigateway show \
  --name "$GATEWAY" \
  --query properties.frontend.defaultHostname --output tsv)"

AI_GATEWAY_CHAT_URL="https://${AI_GATEWAY_HOSTNAME}/default/models/openai/v1/chat/completions"

$AI_GATEWAY_HOSTNAME = az aigateway show `
  --name $GATEWAY `
  --query properties.frontend.defaultHostname --output tsv

$AI_GATEWAY_CHAT_URL = "https://${AI_GATEWAY_HOSTNAME}/default/models/openai/v1/chat/completions"

ゲートウェイ名から構成するのではなく、返されたホスト名を使いましょう。完全なChat Completions URLはhttps://<assigned-gateway-hostname>.ai.gateway.azure.com/default/models/openai/v1/chat/completionsの形式です。

Chat Completions リクエストを送信:

Bash
PowerShell

curl "$AI_GATEWAY_CHAT_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AI_GATEWAY_API_KEY" \
  --data @- <<EOF
{
  "model": "$MODEL",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Give me three uses for an AI gateway."}
  ]
}
EOF

$body = @{
  model = $MODEL
  messages = @(
    @{ role = "user"; content = "Give me three uses for an AI gateway." }
  )
} | ConvertTo-Json -Depth 5

$response = Invoke-RestMethod `
  -Uri $AI_GATEWAY_CHAT_URL `
  -Method Post `
  -ContentType "application/json" `
  -Headers @{ Authorization = "Bearer $AI_GATEWAY_API_KEY" } `
  -Body $body
$response.choices[0].message.content

回答にはモデルの返信が choices[0].message.contentで含まれています。成功した応答により、モデル登録、ゲートウェイキー、Foundry接続が連携して動作することが確認されます。

リソースをクリーンアップする

このクイックスタートのために作成したリソースだけを削除してください。既存のゲートウェイ、すべてのリソースグループ、Foundryアカウントとデプロイメントは保持してください。

テスト設定を削除するには:

ランタイムAPIキーを削除し、その値をターミナルセッションから消去してください:

Bash
PowerShell

az aigateway api-key delete \
  --gateway-name "$GATEWAY" --name "$KEY_NAME"
unset AI_GATEWAY_API_KEY

az aigateway api-key delete `
  --gateway-name $GATEWAY --name $KEY_NAME
Remove-Variable AI_GATEWAY_API_KEY

テストプロバイダーを削除:

Bash
PowerShell

az aigateway model-provider delete \
  --gateway-name "$GATEWAY" --name "$FOUNDRY_ACCOUNT"

az aigateway model-provider delete `
  --gateway-name $GATEWAY --name $FOUNDRY_ACCOUNT

FoundryアカウントでのFoundryユーザーロールの割り当てを確認してください。このクイックスタート用に作成した場合は、他のゲートウェイ接続で不要な場合にのみアクセス制御 (IAM) から削除してください。他の接続がゲートウェイを使っている場合は、そのゲートウェイのマネージドIDを保持してください。
このクイックスタート用にゲートウェイを作成していて、もう不要な場合は削除してください。既存のゲートウェイに対してこのコマンドを実行しないでください:
- Bash
- PowerShell
```
az aigateway delete --name "$GATEWAY"
```
```
az aigateway delete --name $GATEWAY
```
ゲートウェイを削除する前に確認プロンプトを確認してください。
リソースグループのデフォルトをクリアする:
```
az configure --defaults group=""
```

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最終更新: 2026-11-03