環境変数の値を取得する

Microsoft 365 Copilot Agent Evaluations CLI (@microsoft/m365-copilot-eval) は、環境変数から接続と認証の設定を読み取ります。この記事では、各値を取得する場所を示します。

変数のリストとその配置場所については、「エージェント評価CLIの概要とクイックスタート:エージェント評価CLIの使用」を参照してください。

開始する前に

値を収集する前に、次のアイテムを収集します。

Microsoft Foundry プロジェクトで Azure OpenAI モデルをホストする Azure サブスクリプションへのアクセス。
Copilot エージェントが展開されている Microsoft 365 テナントへのサインインアクセス。
Microsoft Foundry プロジェクトでの Azure AI 開発者ロール。モデルをデプロイしたり、プロジェクトにアクセスしたりできない場合は、サブスクリプション管理者に問い合わせてください。

テナント ID (`TENANT_ID`) を取得する

TENANT_IDは、エージェントが展開されている Microsoft Entra テナント ID です。これは、 xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx という形式の GUID です。

次のいずれかの方法を使用します。

オプション 1: Microsoft Entra 管理センター

ターゲットテナントのアカウントを使用して Microsoft Entra 管理センターにサインインします。
[ID>概要] を選択します。
テナント ID の値をコピーします。

オプション 2: Azure CLI

Azure CLI がインストールされている場合:

az account show --query tenantId --output tsv

複数のテナントに属している場合は、最初に正しいテナントにサインインします。

az login --tenant <tenant-domain-or-id>

オプション 3: Azure portal

Azure portal にサインインし
ポータルメニューから [Microsoft Entra ID] を選択します。
[概要] ページからテナント ID をコピーします。

ヒント

runevals接続できるが、エージェントが見つからないと報告された場合、最も一般的な原因は、エージェントが展開されているテナントと一致しないTENANT_IDです。「テナントの不一致」を参照してください。

Microsoft Foundry に GPT-5 ミニモデルをデプロイする

評価ツールでは、Microsoft Foundry プロジェクトと GPT-5 モデルを使用して、クラウド評価で応答をスコアリングします。 GPT-5 mini をお勧めしますが、任意の GPT-5 モデルを使用できます。プロジェクトエンドポイント (AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT) とモデルデプロイ名 (AZURE_AI_MODEL_NAME) が必要です。 Foundry パスは Microsoft Entra で認証されるため、API キーは必要ありません。

デプロイされたモデルを含む Microsoft Foundry プロジェクトがまだない場合は、次の手順に従って作成します。

Azure portal にサインインし
検索バーに「OpenAI」と入力し、結果から [Azure OpenAI] を選択します。
[ 作成] を選択して Microsoft Foundry リソースを作成します。
AI Foundry リソースの作成 フォームで、詳細を入力し、 [レビュー + 作成] を選択します。
リソースがデプロイされたら、 Microsoft Foundry ポータルを開きます。
左側のナビゲーションで、 [ モデル + エンドポイント] を選択します。
[モデルのデプロイ]>[基本モデルのデプロイ] を選択します。 gpt-5-mini モデルを選択します。 GPT-5 mini は、Foundry クラウド評価パスでサポートされています。
[ 確認] を選択してから、[ カスタマイズ] を選択します。
評価ワークロードの必要に応じて容量を調整します。
[ デプロイ] を選択し、デプロイが [成功] を報告するまで待ちます。
Foundry プロジェクトのホームページで、 プロジェクトエンドポイントをコピーします。この値は AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT 用です。
[ 最近の作業] で、GPT-5 ミニ展開を選択します。デプロイの [詳細 ] タブで、デプロイ名をコピーします。この値は AZURE_AI_MODEL_NAME 用です。
これらの値を env ファイルに追加します。詳細については、クイックスタートの手順 3 を参照してください。

Foundry クラウド評価パスでは、API キーの代わりに Microsoft Entra 認証が使用されます。評価を実行する前に、Azure CLI を使用してサインインします。

az login

Foundry プロジェクトが別のテナントにある場合は、そのテナントにサインインします。

az login --tenant <tenant-id>

Foundry プロジェクトで Azure AI 開発者ロールが必要です。

エージェント ID を取得する (`M365_AGENT_ID`)

M365_AGENT_ID runevals がテストプロンプトを送信する Copilot エージェントを識別します。 CLI は、次の 2 つの形式を受け入れます。

ユーザースコープ: U_xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
テナントスコープ: T_<agent-name>.declarativeAgent

Microsoft 365 Agents Toolkit プロジェクト

Microsoft 365 Agents Toolkit を使用してエージェントを構築した場合は、直接 M365_AGENT_ID を設定する必要はありません。 CLI は、プロビジョニング中にエージェントツールキットが .env.local に書き込むエージェント ID を M365_TITLE_ID から自動的に検出します。

確認するには、プロジェクトのルートで .env.local を開き、次のような行を探します。

M365_TITLE_ID="U_0dc4a8a2-b95f-edac-91c8-d802023ec2d4"

Microsoft 365 Agents Toolkit 以外のプロジェクト

env/.env.<environment> で明示的にM365_AGENT_IDを設定します。エージェントが発行された場所 (Microsoft Teams 管理センター、Microsoft 365 管理センター、発行パイプラインからの展開出力など) から値を取得します。

実行時にエージェントをオーバーライドする

env ファイルを編集せずに別のエージェントを評価するには、コマンドラインで --m365-agent-id を渡します。

runevals --m365-agent-id "U_0dc4a8a2-b95f-edac-91c8-d802023ec2d4"

詳細については、CLI リファレンスの --m365-agent-id を参照してください。

モデルのデプロイを設定する

2 つの変数により、CLI がスコアリングに使用する Microsoft Foundry プロジェクトとモデルの展開を制御します。 AZURE_AI_MODEL_NAME には動作する既定値があるため、既定値をそのまま受け入れるか、または env ファイルで両方の値を明示的に設定できます。

AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT="https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>"
AZURE_AI_MODEL_NAME="gpt-5-mini"   # deployment name in Foundry

変数	既定値	変更するタイミング
`AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT`	なし	この値を常に、スコアリングに使用される Microsoft Foundry プロジェクトのエンドポイントに設定してください。
`AZURE_AI_MODEL_NAME`	`gpt-5-mini`	Microsoft Foundry プロジェクトで別のデプロイでスコアを得たい。

AZURE_AI_MODEL_NAME 配置名と Microsoft Foundry プロジェクトに表示される名前と正確に一致する必要があります。

Foundry から `AZURE_AI_MODEL_NAME` を入手する

Microsoft Foundry ポータルにサインインしてプロジェクトを開きます。
モデル + エンドポイントを選択します。
スコアリングに使用するモデルの デプロイ名 をコピーします。

価値を検証する

値を収集し、適切な環境ファイルに追加した後 ( クイックスタートの手順 3 を参照)、次を実行します。

runevals --init-only --log-level debug

このコマンドは、環境を読み込み、Python ランタイムを初期化し、評価を実行せずに構成エラーを表示します。エラーなしで完了した場合は、値が正しく読み込まれています。

警告

--log-level debug 生の API ペイロードが印刷される場合があります。共有する前に出力を確認します。墨消しはパターンベースであり、すべてのキーまたは識別子をキャッチしない場合があります。

トラブルシューティング

次の表を使用して、発生する可能性のある問題のトラブルシューティングを行います。

現象	考えられる原因	次の手順
起動時の認証エラー	間違った Microsoft 365 アカウントにサインインしたか、 `TENANT_ID` がエージェントのテナントと一致しません。	「認証エラー」を参照してください。
ツールは接続するが、エージェントが見つかりません	`TENANT_ID` 不一致の場合、エージェントがそのテナントにデプロイされていません。	「テナントの不一致」を参照してください。
401 または 403 でスコアリングが失敗する	`az login` でサインインしていないか、アカウントに Foundry プロジェクトでのAzure AI 開発者ロールがありません。	「Foundry スコアリングエラー」を参照してください。
env ファイルの値は無視されます	優先順位の前の別の環境ファイルで同じ変数が設定されます。	環境ファイルの優先順位を参照してください。

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最終更新: 2026-08-13