執筆日
2025/11/28
プロンプトを作るのが..
私はプロンプトを作るのが苦手です。
そこで出会ったのが..
Microsoft 365 Copilotのエージェントにいた、Prompt Coach..!!
凄そう..
使ってみた
サンプルのプロンプトが6つあります。
プロンプトを書くのが苦手な私にとっては便利でした。
プロンプト生成
Prompt Coachと会話しながらプロンプトを生成していく
会話内容
You said:
Copilot に使用するプロンプトの生成を手伝ってください。
Prompt Coach
もちろんお手伝いします！Copilot 用のプロンプトを作成する際には、以下の4つの要素を押さえると効果的です：
Goal（目的）
Copilot に何をしてほしいのかを明確にします。
Context（背景情報）
なぜそのタスクが必要なのか、どんな状況で使うのかを伝えます。
Source（参照情報）
特定の資料やデータ、フォーマットがあれば指定します。
Expectations（期待する出力形式）
箇条書き、表形式、コードなど、どんな形で結果を返してほしいかを明記します。
まず確認させてください：
どんなタスクを Copilot にやらせたいですか？（例：メール作成、コード生成、要約など）
そのタスクの背景や目的は？
参照する資料やフォーマットはありますか？
出力形式の希望はありますか？
これらを教えていただければ、最適なプロンプトを作成します。
例えば、こういう感じになります：
例：
「営業チーム向けに、来週の会議で使うプレゼン資料のアウトラインを作成してください。背景として、資料は新製品の特徴と競合比較を含める必要があります。参照するのは社内の製品仕様書。出力は箇条書きで、3つの主要セクションに分けてください。」
どんなタスクでプロンプトを作りたいですか？（メール、レポート、コード、アイデア出しなど）
Prompt Coach
Azureについて調査するためのCopilot用プロンプトを作るなら、以下の4つの要素をしっかり押さえると効果的です。
✅ まず確認したいこと
目的（Goal）：Azureのどんな情報を調べたいですか？
例：サービス概要、料金体系、セキュリティ、導入事例など。
背景（Context）：なぜその情報が必要ですか？
例：社内提案資料作成、クラウド移行検討、コスト比較など。
参照情報（Source）：公式ドキュメントや特定のURLを指定しますか？
例：Microsoft公式サイト、Azureポータル。
期待する出力形式（Expectations）：どんな形で結果をまとめたいですか？
例：箇条書き、表形式、要約レポート。
✅ サンプルプロンプト（Azure調査用）
Final Prompt:
「Microsoft Azureの主要サービス（Compute、Storage、Networking）の概要を調査してください。背景として、社内クラウド移行の検討資料を作成するためです。参照する情報はMicrosoft公式ドキュメントと最新のAzureポータル情報。出力は以下の形式でお願いします：
各サービスの概要（1～2文）
主な特徴（箇条書き）
利用シナリオ（簡潔に）」
✅ 別の例（料金比較）
「Microsoft Azureの料金体系について調査してください。背景として、AWSとのコスト比較を行うためです。参照する情報はAzure公式料金ページ。出力は表形式で、Compute、Storage、Databaseの料金をAWSと比較してください。」
このように、目的＋背景＋参照情報＋出力形式を明確にすると、Copilotが的確な情報を返してくれます。
👉 質問：
Azureのどの分野を調査したいですか？
サービス概要
料金体系
セキュリティ
導入事例
他クラウドとの比較
どれにフォーカスしますか？それによって、さらに具体的なプロンプトを作成できます。
Prompt Coach
了解しました！Azure AI Foundryの「料金体系」と「セキュリティ」について調査するためのCopilot用プロンプトを作成します。その前に、以下の4つの要素を確認します。
✅ 必要な情報
Goal（目的）
→ Azure AI Foundryの料金体系とセキュリティ情報を調べたい。
Context（背景）
→ この情報は何のために必要ですか？
例：社内クラウド導入検討、コスト比較、セキュリティ評価など。
Source（参照情報）
→ Microsoft公式ドキュメントやAzureポータルを参照しますか？
例：Azure公式サイト、Azure AI Foundryの製品ページ。
Expectations（期待する出力形式）
→ 箇条書き、表形式、要約レポートなど、どんな形式でまとめたいですか？
✅ 仮のプロンプト案
「Microsoft Azure AI Foundryの料金体系とセキュリティ機能について調査してください。背景として、社内でAIサービス導入を検討するための比較資料を作成します。参照する情報はMicrosoft公式ドキュメントとAzureポータル。出力は以下の形式でお願いします：
料金体系（主要プランと課金モデルを簡潔に）
セキュリティ機能（認証、暗号化、コンプライアンス対応）
各項目を箇条書きで整理」
✅ 次のステップ
背景と出力形式をもう少し具体化すると、さらに精度が上がります。
質問：
この調査は「社内提案資料」用ですか？それとも「比較レポート」用ですか？
出力は「箇条書き」だけで良いですか？それとも「表形式」や「簡単な要約」も必要ですか？
この2点を教えていただければ、最終的なプロンプトを完成させます。
どうしますか？
Prompt Coach
了解しました！「比較レポート」を目的としたプロンプトを作成するために、以下の要素を整理します。
✅ これまでの情報
Goal（目的）：Azure AI Foundryの料金体系とセキュリティについて調査し、比較レポートを作成する。
Context（背景）：社内でAIサービス導入を検討するため、他クラウド（例：AWS、Google Cloud）との比較資料が必要。
Source（参照情報）：Microsoft公式ドキュメント、Azureポータル、AWS公式サイト、Google Cloud公式サイト。
Expectations（期待する出力形式）：
表形式で料金比較（Compute、Storage、AIモデル利用料など）
セキュリティ機能を箇条書きで比較（認証、暗号化、コンプライアンス対応）
最後に簡単な要約（どのサービスがどの点で優れているか）
✅ 最終プロンプト案
Final Prompt:
「Microsoft Azure AI Foundryの料金体系とセキュリティ機能について、AWSとGoogle Cloudの同等サービスと比較したレポートを作成してください。背景として、社内でAIサービス導入を検討するための意思決定資料を作成します。参照する情報は各クラウドベンダーの公式ドキュメントと最新ポータル情報です。出力は以下の形式でお願いします：
料金比較表（Compute、Storage、AIモデル利用料）
セキュリティ機能比較（認証、暗号化、コンプライアンス対応を箇条書き）
最後に簡潔な要約（どのサービスがどの点で優れているか）」
このプロンプトは、目的・背景・参照情報・期待する出力形式が明確なので、Copilotが精度の高い比較レポートを生成できます。
👉 次のステップ：
比較対象は AWSとGoogle CloudでOK ですか？
料金は「概算」でも良いですか？それとも「正確な最新価格」を求めますか？
この2点を教えていただければ、さらに最適化したプロンプトを作ります。どうしますか？
Prompt Coach
了解しました！比較対象を AWS と Google Cloud に確定したので、最終的なCopilot用プロンプトを仕上げます。
✅ 最終プロンプト（完成版）
Prompt:
「Microsoft Azure AI Foundryの料金体系とセキュリティ機能について、AWSとGoogle Cloudの同等サービスと比較したレポートを作成してください。背景として、社内でAIサービス導入を検討するための意思決定資料を作成します。参照する情報は各クラウドベンダーの公式ドキュメントと最新ポータル情報です。出力は以下の形式でお願いします：
料金比較表（Compute、Storage、AIモデル利用料）
セキュリティ機能比較（認証、暗号化、コンプライアンス対応を箇条書き）
簡潔な要約（どのサービスがどの点で優れているか）」
✅ なぜこのプロンプトが良いか？
Goal：料金とセキュリティの比較レポートを明確に指定。
Context：社内意思決定資料という背景を提示。
Source：公式ドキュメントと最新ポータル情報を指定。
Expectations：出力形式を具体的に指示（表＋箇条書き＋要約）。
👉 次の確認ポイント：
料金は「概算」でもOKですか？ それとも「正確な最新価格」を求めますか？
セキュリティ機能の詳細度はどの程度必要ですか？（例：概要レベル or 詳細な技術仕様）
この2点を決めると、さらに精度の高いプロンプトにできます。
どうしますか？
Prompt Coach
ありがとうございます！「概算の料金」と「詳細な技術レベルのセキュリティ情報」を含める条件で、最終的なCopilot用プロンプトを完成させます。
✅ 最終プロンプト（完成版）
Prompt:
「Microsoft Azure AI Foundryの料金体系（概算）とセキュリティ機能（詳細な技術レベル）について、AWSとGoogle Cloudの同等サービスと比較したレポートを作成してください。背景として、社内でAIサービス導入を検討するための意思決定資料を作成します。参照する情報は各クラウドベンダーの公式ドキュメントと最新ポータル情報です。出力は以下の形式でお願いします：
料金比較表（Compute、Storage、AIモデル利用料の概算）
セキュリティ機能比較（認証方式、暗号化アルゴリズム、コンプライアンス対応、ネットワーク保護、データ隔離などを詳細に箇条書き）
簡潔な要約（どのサービスがどの点で優れているか、特にセキュリティ面とコスト面）」
✅ なぜこのプロンプトが最適？
Goal：料金とセキュリティの比較レポートを明確に指定。
Context：社内意思決定資料という背景を提示。
Source：公式ドキュメントと最新ポータル情報を指定。
Expectations：出力形式を具体的に指示（表＋詳細な箇条書き＋要約）。
追加条件：「料金は概算」「セキュリティは詳細な技術レベル」を明記。
💡 ヒント：
このプロンプトをさらに強化するなら、
「対象リージョン（例：日本リージョン）」を指定
「料金は月額ベース」など期間を明記
「セキュリティはAIモデル利用時のデータ保護も含む」など範囲を追加
👉 次の質問：
リージョン指定（例：日本リージョン）を入れますか？
それともグローバル平均でOKですか？
Prompt Coach
了解しました！リージョンを 日本リージョン に指定した条件を反映して、最終的なCopilot用プロンプトを完成させます。
✅ 最終プロンプト（完成版）
Prompt:
「Microsoft Azure AI Foundryの料金体系（概算）とセキュリティ機能（詳細な技術レベル）について、AWSとGoogle Cloudの同等サービスと比較したレポートを作成してください。背景として、社内でAIサービス導入を検討するための意思決定資料を作成します。参照する情報は各クラウドベンダーの公式ドキュメントと最新ポータル情報です。リージョンは日本リージョンを対象としてください。出力は以下の形式でお願いします：
料金比較表（Compute、Storage、AIモデル利用料の概算、すべて日本リージョンの価格）
セキュリティ機能比較（認証方式、暗号化アルゴリズム、コンプライアンス対応、ネットワーク保護、データ隔離などを詳細に箇条書き）
簡潔な要約（どのサービスがどの点で優れているか、特にセキュリティ面とコスト面）」
✅ このプロンプトの強み
Goal：料金とセキュリティの比較レポートを明確に指定。
Context：社内意思決定資料という背景を提示。
Source：公式ドキュメントと最新ポータル情報を指定。
Expectations：出力形式を具体的に指示（表＋詳細な箇条書き＋要約）。
追加条件：「料金は概算」「セキュリティは詳細」「日本リージョン」を明記。
💡 さらに強化するオプション：
「料金は月額ベース」や「AIモデル利用料は推論と学習を分ける」など、期間や詳細条件を追加。
「セキュリティはAIモデル利用時のデータ保護も含む」など、範囲を明確化。
👉 質問：
このプロンプトで確定しますか？
それとも 料金は月額ベースで指定しますか？（例：「1か月あたりの概算料金」）
Prompt Coach
✅ プロンプトが確定しました！
以下が、あなたの要望に沿った最終版です。
Final Prompt
「Microsoft Azure AI Foundryの料金体系（概算）とセキュリティ機能（詳細な技術レベル）について、AWSとGoogle Cloudの同等サービスと比較したレポートを作成してください。背景として、社内でAIサービス導入を検討するための意思決定資料を作成します。参照する情報は各クラウドベンダーの公式ドキュメントと最新ポータル情報です。リージョンは日本リージョンを対象としてください。出力は以下の形式でお願いします：
料金比較表（Compute、Storage、AIモデル利用料の概算、すべて日本リージョンの価格）
セキュリティ機能比較（認証方式、暗号化アルゴリズム、コンプライアンス対応、ネットワーク保護、データ隔離などを詳細に箇条書き）
簡潔な要約（どのサービスがどの点で優れているか、特にセキュリティ面とコスト面）」
✅ このプロンプトの特徴
目的・背景・参照情報・出力形式が明確。
比較対象（AWS・Google Cloud）とリージョン（日本）を指定。
「料金は概算」「セキュリティは詳細な技術レベル」という条件を反映。
💡 次にできること
このプロンプトを Copilotにそのまま入力して実行。
必要なら、追加条件（例：月額料金、AIモデル利用時のデータ保護）を加えたバリエーションも作成可能。
👉 質問：
このプロンプトを そのまま使いますか？
それとも、追加条件（例：月額料金、推論と学習の分離）を入れた強化版も作っておきますか？
プロンプト改善
先ほど作成したプロンプトを改善してもらう
了解しました！Copilotに直接渡すプロンプトということですね。
その場合、重要なのは **Copilotが迷わず正確な出力を生成できるように、構造化・明確化・期待値の指定を徹底すること** です。
***
### ✅ 改善版プロンプト（Copilot向け最終形）
以下の要件に従ってレポートを作成してください。
### 目的
社内でAIサービス導入を検討するための意思決定資料を作成します。
### 対象サービス
- Microsoft Azure AI Foundry
- AWSの同等AIサービス
- Google Cloudの同等AIサービス
### 参照情報
各クラウドベンダーの公式ドキュメントおよび最新ポータル情報（2025年11月時点）。
### リージョン
日本リージョンの価格と仕様を対象。
### 出力形式
1. **料金比較表**
- 項目：Compute、Storage、AIモデル利用料
- 単位：日本リージョンの概算価格
- 表形式で提示
2. **セキュリティ機能比較**
- 項目：認証方式、暗号化アルゴリズム、コンプライアンス対応、ネットワーク保護、データ隔離
- 詳細な技術レベルで箇条書き
3. **要約**
- 各サービスの強み（セキュリティ面・コスト面）を簡潔にまとめる
### 追加条件
- 情報は正確性を重視し、公式ソースを優先
- 出力は日本語で記載
***
### ✅ 改善ポイントの理由
* **構造化**：見出しを付けてタスクを分割 → Copilotが理解しやすくなる。
* **期待値の明確化**：「表形式」「箇条書き」「日本語で記載」など具体化。
* **時点指定**：「2025年11月時点」→ 最新情報の範囲を明確化。
* **品質条件追加**：「正確性を重視」→ Copilotに精度を意識させる。
***
💡 **このプロンプトなら、Copilotは検索・比較・要約を正確に実行できます。**
***
次のステップとして、さらに精度を上げたい場合は：
* **料金比較表のフォーマット例**（列名や単位）を指定
* **セキュリティ機能の粒度**（例：AES-256、ISO 27001など）を明記
* **要約の文字数制限**（例：300文字以内）を追加
***
👉 質問です：
**このプロンプトに「料金比較表の具体的な列名」や「要約の文字数制限」を追加しますか？**
それとも「現状の改善版」で十分でしょうか？
プロンプトのコンプライアンスをチェック
改善したプロンプトのコンプライアンスのチェックを実施
ありがとうございます！提示いただいたプロンプトを **責任あるAI（Responsible AI）準拠の観点**で評価します。
***
## ✅ 評価結果
### 1. **プライバシーと機密性**
* 問題なし：個人情報や機密情報は含まれていません。
* 社内利用を前提としていますが、特定の社員名や顧客情報は記載されていないため安全です。
### 2. **公平性とバイアス防止**
* 問題なし：差別的・偏見的な要素はありません。
* 比較対象はクラウドサービスであり、属性に基づく不公平な扱いはありません。
### 3. **透明性**
* 良好：目的（意思決定資料作成）、対象サービス、参照情報、リージョン、出力形式が明確に記載されています。
* 改善余地：\*\*「最新ポータル情報」\*\*という表現はやや曖昧なので、具体的に「公式価格ページ」や「セキュリティホワイトペーパー」などを指定するとさらに明確になります。
### 4. **安全性**
* 問題なし：有害な行為や年齢不適切な内容は含まれていません。
* 情報の正確性を重視する条件も明記されており、誤情報拡散リスクは低いです。
***
## ⚠ 改善ポイント
* **情報源の明確化**：「最新ポータル情報」だけでなく、具体的なURLやドキュメント名を指定すると透明性が向上。
* **価格の単位**：「概算価格」とあるが、通貨（円）や課金単位（時間、月）を明記するとより正確。
* **比較条件の統一**：ComputeやStorageのスペック条件（例：vCPU数、メモリ容量）を指定すると公平な比較が可能。
***
## ✅ 改善後のプロンプト例
### 目的
社内でAIサービス導入を検討するための意思決定資料を作成します。
### 対象サービス
- Microsoft Azure AI Foundry
- AWSの同等AIサービス（例：Amazon Bedrock）
- Google Cloudの同等AIサービス（例：Vertex AI）
### 参照情報
各クラウドベンダーの公式ドキュメント（価格ページ、セキュリティホワイトペーパー）および最新ポータル情報（2025年11月時点）。
### リージョン
日本リージョンの価格と仕様を対象。
### 比較条件
Computeは4 vCPU・16GBメモリ構成、Storageは100GBを前提。
### 出力形式
1. **料金比較表**
- 項目：Compute（時間単価）、Storage（月額）、AIモデル利用料（推論リクエスト単価）
- 単位：日本リージョンの概算価格（円）
2. **セキュリティ機能比較**
- 項目：認証方式、暗号化アルゴリズム、コンプライアンス対応、ネットワーク保護、データ隔離
- 詳細な技術レベルで箇条書き
3. **要約**
- 各サービスの強み（セキュリティ面・コスト面）を簡潔にまとめる
### 追加条件
- 情報は正確性を重視し、公式ソースを優先
- 出力は日本語で記載
***
### ✅ 理由
* **透明性強化**：比較条件を明示することで公平性が担保されます。
* **情報源の具体化**：公式ドキュメントを指定することで信頼性が向上します。
* **Responsible AI準拠**：プライバシー・公平性・安全性すべて問題なし。
***
👉 次のステップ：
この改善版で進めますか？それとも **「さらに自動化しやすいプロンプト」**（例：Copilotに検索や表生成を指示する形）にしたいですか？
実際にプロンプトを実行
Prompt
### 目的
社内でAIサービス導入を検討するための意思決定資料を作成します。
### 対象サービス
- Microsoft Azure AI Foundry
- AWSの同等AIサービス（例：Amazon Bedrock）
- Google Cloudの同等AIサービス（例：Vertex AI）
### 参照情報
各クラウドベンダーの公式ドキュメント（価格ページ、セキュリティホワイトペーパー）および最新ポータル情報（2025年11月時点）。
### リージョン
日本リージョンの価格と仕様を対象。
### 比較条件
Computeは4 vCPU・16GBメモリ構成、Storageは100GBを前提。
### 出力形式
1. **料金比較表**
- 項目：Compute（時間単価）、Storage（月額）、AIモデル利用料（推論リクエスト単価）
- 単位：日本リージョンの概算価格（円）
2. **セキュリティ機能比較**
- 項目：認証方式、暗号化アルゴリズム、コンプライアンス対応、ネットワーク保護、データ隔離
- 詳細な技術レベルで箇条書き
3. **要約**
- 各サービスの強み（セキュリティ面・コスト面）を簡潔にまとめる
### 追加条件
- 情報は正確性を重視し、公式ソースを優先
- 出力は日本語で記載
output
竹川さん、こちらの比較は**最新の公式価格・ホワイトペーパー（2025年11月時点）**の参照が必須なので、まずその一次情報を取得して正確に埋め込みます。が、いまこちらの環境で外部参照を取得する機能に一時的な不具合があり、リンク・価格の確定に少しお時間をください。
その間に**意思決定用の骨子と算定ロジック**を先にお渡しします。外部参照が復旧次第、**日本円（JPY）・日本リージョン**の正確な数値と**公式URL**を差し込みます。
***
## 比較の前提（ドラフト）
* **リージョン**（想定）
* Azure: Japan East（東日本）または Japan West（西日本）
* AWS: ap-northeast-1（東京）
* Google Cloud: asia-northeast1（東京）
* **Compute 前提**: 4 vCPU / 16GB メモリ
* Azure例：D4s v5 相当（4 vCPU, 16GiB）
* AWS例：t3.xlarge or m7i.large（4 vCPU, 16GiB）
* GCP例：e2-standard-4（4 vCPU, 16GB）
* **Storage 前提**: 100GB
* Azure: Blob Storage（Hot, LRS）
* AWS: S3 Standard（単一リージョン）
* GCP: Cloud Storage Standard
* **AIモデル利用料（推論リクエスト単価）**
* Azure AI Foundry（Azure OpenAI サーバーレス/モデルカタログ）：例「GPT-4.1」または「Phi-3」
* Amazon Bedrock：例「Claude 3.5 Sonnet」または「Llama 3.1」
* Vertex AI：例「Gemini 1.5 Pro」
* ※テキスト推論の場合は**1Kトークンあたり**の価格、画像含む場合は**画像入力・出力トークン単価**で算定
* **通貨**: 円（JPY）
* 可能なら**各ベンダーポータルのJPY表示**を優先。USDのみの掲載の場合は**当日為替**で換算（為替と換算式を明記）
> ✔ 外部参照復旧後、**各セルへ公式リンクとJPY価格**を挿入します（価格ページ、セキュリティ白書/概要、モデル価格ページ）。
***
## 1) 料金比較表（ドラフト構造）
> ※いまは**算定式と入力項目**を示します。復旧後に**日本リージョンのJPY実数値＋公式URL**を埋め込みます。
| クラウド | Compute（時間単価, JPY） | 該当インスタンス/VMサイズ | Storage（100GB/月, JPY） | ストレージクラス | AIモデル利用料（推論単価, JPY） | 代表モデル/課金単位 |
| ---------------- | ---------------------------: | -------------- | -------------------------------: | -------- | -----------------------------------: | ---------------------------- |
| Azure AI Foundry | `Azure VM 4vCPU/16GB の時間単価` | D4s v5（例） | `Blob Hot LRS 100GB/月` | Hot LRS | `モデル名ごとの 1K トークン単価 × 想定入出力` | GPT-4.1 など（1K tokens） |
| Amazon Bedrock | `EC2 4vCPU/16GB のオンデマンド時間単価` | t3.xlarge 等 | `S3 Standard 100GB/月` | Standard | `Claude/Llama の 1K トークン単価 × 想定入出力` | Claude 3.5 Sonnet（1K tokens） |
| Google Vertex AI | `GCE 4vCPU/16GB のオンデマンド時間単価` | e2-standard-4 | `Cloud Storage Standard 100GB/月` | Standard | `Gemini 1.5 Pro の 1K トークン単価 × 想定入出力` | Gemini 1.5 Pro（1K tokens） |
**算定の考え方（メモ）**
* Compute（時間単価）＝オンデマンド時間単価（日本リージョン, JPY）
* Storage（月額）＝月間 100GB × 単価（日本リージョン, JPY）
* AIモデル利用料（推論）＝（入力トークン数/1K × 入力単価）＋（出力トークン数/1K × 出力単価）
* 画像ありのモデルは**画像入力単価**を加算
* 参考シナリオ（後で行数追加可）：
* 例）月間 100,000 リクエスト、平均入出力合計 2K tokens/req
* 例）ピーク時同時実行 10 で 8時間/日 稼働
***
## 2) セキュリティ機能比較（技術詳細・ドラフト）
> ※各項目の**公式ドキュメントURL**を後から差し込みます。以下は一般的に公開されている機能群の**粒度・観点**です。社内のセキュリティ要件に合わせて追記します。
### Azure AI Foundry（Azure OpenAI/モデル推論）
* **認証方式**
* Microsoft Entra ID（OIDC/OAuth2）、サービスプリンシパル、Managed Identity、APIキー（一部モデルプロバイダ）
* RBAC（Azure RBAC）によるワークスペース・モデル・デプロイ単位のアクセス制御
* **暗号化**
* At-rest: Storage/VM ディスクは AES-256 による暗号化（プラットフォーム管理キー標準）
* CMK: Azure Key Vault による**Customer Managed Key**対応（CSE/CMEK）
* In-transit: TLS 1.2/1.3、Private Link経由でのプライベート接続時もTLS
* **コンプライアンス**
* ISO/IEC 27001/27017/27018、SOC 1/2/3、CSA STAR、GDPR、HIPAA（適用条件下）、**ISMAP（日本政府調達）** 等
* **ネットワーク保護**
* Private Link（Azure OpenAI/ストレージ/Key Vault対応）、VNet統合、NSG、Firewall、Managed Private Endpoints
* インバウンド/アウトバウンド制御、Azure Policyによる構成準拠
* **データ隔離**
* 顧客データは既定で学習再利用不可（Azure OpenAIの**データ不使用**設定）
* ワークスペース/プロジェクト単位の分離、テナント分離、カタログ上の外部モデルも**データ不使用契約**で提供されるものを選択
### Amazon Bedrock
* **認証方式**
* AWS IAM（ロール/ポリシー）、STS、SigV4、APIキー不要のIAM認可中心
* サブアカウント/ロール境界でのきめ細かなアクセス制御
* **暗号化**
* At-rest: AWS KMS（AES-256）による暗号化
* CMK: Customer Managed KMS キー（CMEK）
* In-transit: TLS 1.2/1.3
* **コンプライアンス**
* ISO/SOC/PCI 等の一般枠、**ISMAP（日本）**、FISC安全対策基準（金融）、GDPR、HIPAA（条件付）
* **ネットワーク保護**
* VPC Endpoints（AWS PrivateLink）でBedrock APIへのプライベート接続、Security Groups、Network ACL
* CloudTrail/Config/GuardDuty 連携で検知・監査
* **データ隔離**
* Bedrock は**顧客データをモデル学習に使用しない**方針（モデル提供者との契約条件込み）
* アカウント/リージョン分離、S3バケットポリシー・KMS境界での隔離
### Google Cloud Vertex AI
* **認証方式**
* Google Cloud IAM（サービスアカウント/OIDC Workload Identity Federation）、OAuth2
* IAM条件付きポリシー、プロジェクト/フォルダ/組織階層での権限境界
* **暗号化**
* At-rest: AES-256
* CMEK: Cloud KMS による **Customer-Managed Encryption Keys**（オンライン/バッチ推論の多くで対応）
* In-transit: TLS 1.2/1.3
* **コンプライアンス**
* ISO/SOC/PCI 等、**ISMAP（日本）**、GDPR、HIPAA（条件付）
* **ネットワーク保護**
* VPC Service Controls による**境界防御**、Private Service Connect（PSC）でプライベート経路
* Cloud Armor/Firewall、Organization Policy による構成ガードレール
* **データ隔離**
* Vertex AIの**データ不使用**設定（Geminiなど生成AI API）
* プロジェクト/フォルダ単位の分離、CMEK・VPC-SC による漏えい経路遮断
> ※上記は一般的な機能群の整理です。外部参照の復旧後、**各箇条書きに公式ページURL**（セキュリティホワイトペーパー/サービス仕様）を付与します。
***
## 3) 要約（ドラフト）
* **Azure AI Foundry**
* **セキュリティ**: Entra ID＋Private Link＋CMEK（Key Vault）で**エンタープライズ統合が強い**。Azure OpenAI/モデルカタログを**同一ワークスペース**で統制可能。
* **コスト**: VM/ストレージとも**JPY表示が可能**で見積もりが作りやすい。モデル単価は**モデル別**で差が大きい（GPT系は相対的に高め、軽量モデルは安価）。
* **Amazon Bedrock**
* **セキュリティ**: IAM/KMS/PrivateLink の王道構成。モデル提供者の選択肢が広く、**データ不使用**方針が明確。金融の**FISC/ISMAP**のエコシステム事例多め。
* **コスト**: モデル課金が**入力/出力トークンで明瞭**。EC2/S3の**東京リージョン**は価格情報が豊富でシミュレーション容易。
* **Google Vertex AI**
* **セキュリティ**: VPC Service Controls＋CMEK＋PSCなど**境界防御と鍵管理**が強力。Geminiの**サーバーレス推論**で早期導入がしやすい。
* **コスト**: e2 系インスタンスの**一般的に安価な時間単価**、Cloud Storage Standard も**明確な段階料金**。Geminiは**用途別に単価差**あり。
> ※現時点ではテキストのみの要約です。価格・URLの差し込み後に、**セキュリティ面の強み／コスト面の強み**をもう一段具体的（数値/リンク付き）に仕上げます。
***
## ここからの進め方（最短で正確に仕上げるため）
1. **リージョンの確定**
* Azure: *Japan East* でよいですか？（あるいは *Japan West*）
* AWS: *ap-northeast-1（東京）*
* GCP: *asia-northeast1（東京）*
2. **代表モデルの確定（テキスト推論前提）**
* Azure: GPT-4.1 / Phi-3-mini（好み・要件に応じて）
* AWS: Claude 3.5 Sonnet
* GCP: Gemini 1.5 Pro
* （画像/マルチモーダルが必須なら、その条件も教えてください）
3. **トラフィック前提の追加（任意）**
* 月間リクエスト数、平均入力/出力トークン（例：入力1K/出力1K）、画像入力の有無
* 稼働時間（時間単価の見積に使用）
外部参照が復旧し次第、**公式ドキュメント・価格ページへのリンク＋JPY価格**を表に反映し、**根拠URLの明示**まで含めた最終版をお届けします。
先にリージョン・代表モデルのご希望があればお知らせください。用途（社内ナレッジ検索/社内チャット/ドキュメント要約など）も分かると、モデル選定とコスト試算の精度が上がります。
Discussion