クイック スタート: Content Understanding Studio または Microsoft Foundry を試す

1. [Content Understanding の設定] ページに移動します。

2. 左上にある [+ リソースの追加] ボタンを選択します。

3. 使用する Foundry リソースを選択し、[ 次へ>保存] を選択します。

   [使用可能な既定値がない場合は、必要なモデルの自動デプロイを有効にする] チェック ボックスがオンになっていることを確認します。 アナライザーごとに異なるモデルが必要です。 現在の一覧については、「 サポートされている生成モデル」を参照してください。

   重要

   GPT-4.1 モデル ファミリ (gpt-4.1、 gpt-4.1-mini、 gpt-4.1-nano) は、2026 年 10 月に廃止されます。 強化された機能を提供する gpt-5.2 に移行することをお勧めします。 完全な提供終了スケジュールについては、「Azure OpenAI モデルの提供終了を参照してください。

これらの手順を実行することで、Foundry リソース内の Content Understanding モデルと Foundry モデルの間の接続を設定します。

1. Microsoft Foundry に移動します。

2. Content Understanding プレイグラウンドに移動します。

3. 歯車アイコンを選択して 、[構成 ] パネルを開きます。 既存のモデルデプロイを選択するか、プレイグラウンドから新しいモデルをデプロイします。 または、 モデル カタログに移動し、 Content Understanding でサポートされているモデルをデプロイしてから、プレイグラウンドに戻って選択します。

既定では、GA API バージョンの 2025-11-01を使用します。 2026-06-01-previewは、プレビュー機能が必要な場合にのみ使用します。

1. Foundry リソースで、アナライザーに必要なモデルをデプロイします。 現在の一覧については、「 サポートされている生成モデル」を参照してください。 デプロイ手順については、「Foundry ポータルでモデルデプロイMicrosoft作成する」を参照してください。

2. リソース レベルで既定のモデル デプロイを定義します。 次の cURL コマンドを実行する前に、HTTP 要求に次の変更を加えます。

   1. {endpoint} と {key} を、Azure ポータルの Foundry インスタンスの対応する値に置き換えます。

   2. プレビュー機能を使用するには、 api-version=2025-11-01 を api-version=2026-06-01-preview に置き換えます。 完全なプレビュー機能の一覧については、「Azure AI Content Understanding の新機能」を参照してください。

   3. {completionModelName}と{embeddingModelName}をサポートされているモデル名に置き換えます。

   4. {completionDeploymentName}と{embeddingDeploymentName}をモデルのデプロイ名に置き換えます。

   curl -i -X PATCH "{endpoint}/contentunderstanding/defaults?api-version=2026-06-01-preview" \
     -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
           "modelDeployments": {
             "{completionModelName}": "{completionDeploymentName}",
             "{embeddingModelName}": "{embeddingDeploymentName}"
           }
         }'
   

Content Understanding Studio を探索する

Content Understanding Studio を開き、Azure アカウントでサインインします。

事前構築済みのアナライザーを試す

Content Understanding Studio で事前構築済みのアナライザーを試してみることを開始します。

1. 事前構築済みアナライザーを参照する: Studio ホーム ページからすべての事前構築済みアナライザーを表示するオプションを選択します。
2. 事前構築済みアナライザーの選択: データの種類とシナリオに基づいてアナライザーを選択します。
3. サンプル データのテスト: 指定されたサンプル データに対してアナライザーがどのように実行されるかを調べる。
4. 独自のデータを試す: データに対して Content Understanding を試すには、チャット完了モデルと埋め込みモデルの両方のデプロイを選択する必要があります。 詳細については、「 Content Understanding アナライザーを Foundry モデルデプロイに接続する」を参照してください。
5. 結果を確認する: アナライザーを実行した後、結果ウィンドウで出力を確認します。 選択したアナライザーに応じて、抽出されたフィールド、キーと値のペア、またはその他の構造化データが表示されます。 出力が期待値と一致する場合は、事前構築済みのアナライザーを正常にテストしました。

カスタム アナライザーを作成する (省略可能)

事前構築済みのアナライザーを試した後、特定のニーズに合わせてアナライザーを作成できます。

• カスタム アナライザーを作成する: 抽出するフィールドを使用してスキーマを定義します。 Content Understanding Studio でカスタム アナライザーを構築する方法を参照してください。
• データの分類: ドキュメントをさまざまな処理パスにルーティングします。 Content Understanding Studio でカスタム カテゴリを使用して分類およびルーティングする方法を参照してください。

使用可能なアナライザー

Foundry では、読み取りとレイアウトのコンテンツ抽出アナライザーと、事前構築済みのアナライザーのサブセットがサポートされています。 アナライザーのドロップダウンには、Foundry で現在使用できるアナライザーが表示されます。 完全な比較については、Content Understanding Studio と Microsoft Foundry に関するページを参照してください。

アナライザーを試す

1. Microsoft Foundry に移動し、プロジェクトを選択するか、新しいプロジェクトを作成します。
2. 右上のメニューで [ ビルド ] を選択し、左側のウィンドウで [ モデル ] を選択します。 これにより、独自のデプロイ済みモデルと Foundry Tools によって提供される事前構築済みモデルにアクセスできます。
3. [ AI サービス ] タブを選択し、[ Content Understanding Playground] を選択します。
4. 提供されたサンプル データでアナライザーを実行するか、独自のコンテンツをアップロードしてモデルのパフォーマンスを確認します。 書式設定済みまたは未加工の JSON データとして結果を確認します。