Azure AI 検索のスキルセットに課金対象リソースをアタッチする

メモ

Azure AI 検索は、Azure ポータル、REST API、およびAzure SDKから使用できます。また、Foundry IQ は、エンタープライズコンテンツを、Microsoft Foundry ポータルのエージェントの再利用可能なアクセス許可に対応したナレッジベースに変換するマネージドナレッジレイヤーです。

Azure AI 検索で AI エンリッチメントに組み込みのスキルを使用している場合は、1 日あたりインデックスあたり最大 20 トランザクションまで、無料で少数のドキュメントをエンリッチできます。ワークロードの頻度が高い場合は、課金対象の Microsoft Foundry リソースを skillset にアタッチする必要があります。

Azure AI 検索は、専用の内部でホストされているリソースを使用して Foundry Tools に基づく組み込みのスキルを実行し、課金目的でのみ Foundry リソースを必要とします。ただし、Azure Content Understanding スキルは、課金と処理の両方にリソースを使用します。

Foundry リソースは、Foundry Tools 内の複数のサービスへのアクセスを提供します。スキルセットで指定すると、Microsoftは次のサービスを使用するために課金できます。

Azure Vision in Foundry Tools 画像分析、光学式文字認識 (OCR)、およびマルチモーダル埋め込み用。
Azure Language in Foundry Tools は、言語検出、エンティティ認識、センチメント分析、およびキーフレーズ抽出に使用されます。
機械テキスト翻訳のためのFoundry Tools 内のAzure Translator。

スキルセットの処理は、各スキルの基になるサービスに課金されます。 Azure AI 検索では、Foundry Tools の料金が 1 つの Foundry リソースに統合されます。たとえば、Image Analysis と Language Detection スキルを使用する場合、Azure Vision と Azure Language の料金は Foundry リソースの同じ請求書に表示されます。その他のリソースはすべて個別に課金されます。

Foundry リソースをアタッチするには、スキルセットに接続情報を指定します。キーベースまたはキーレスのアプローチを使用できます。

前提条件

検索サービスが Foundry リソースへのプライベート接続の作成日、層、リージョンの要件を満たしていない限り、パブリックエンドポイント経由の接続。
Foundry リソースと AIServices API の種類。 Azure ポータルのリソースの Overview ページで、API の種類を確認できます。

Azure ポータルの API の種類プロパティのスクリーンショット。

メモ

Foundryリソースがプライベートエンドポイントを使用するように構成されている場合、Azure AI 検索は共有プライベートリンクを使用して接続できます。詳細については、「共有プライベートリンクリソースの制限」を参照してください。または、検索サービスと Foundry リソースを同じネットワークセキュリティ境界に配置して、Foundry リソースへの送信呼び出しをプライベートチャネルに保持します。
2025-11-01-preview 以降、スキルセットは AIServices API の種類をサポートしています。以前の CognitiveServices とクラシック Azure AI マルチサービスアカウントは引き続き機能しますが、新しいスキルセットの場合は、AIServices リソースと Foundry リソースを使用することをお勧めします。

キーレス接続を介して請求処理を行う

マネージド ID とアクセス許可を使用して Foundry リソースをアタッチできます。この方法の利点は、課金がキーレスであり、リージョンの要件がないという点です。

キーと同様に、リソースに関して指定した詳細は、接続ではなく課金に使用されます。組み込みのスキル処理のために Foundry Tools にAzure AI 検索によって行われたすべての API 要求は、内部のままであり、Microsoftによって管理されます。

キーレス接続を通じて課金するには:

Azure AI 検索サービスで、マネージド ID を構成します。システム割り当て ID とユーザー割り当て ID の両方がサポートされています。
Foundry リソースで、検索サービスのマネージド ID に Cognitive Services ユーザー ロールを割り当てます。
マネージド ID を使用するようにスキルセットを構成します。 Azure ポータル、Skillsets - Create or Update (REST API) の最新の安定バージョン、または構文を提供するAzure SDK パッケージを使用できます。
- @odata.type は常に #Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity です。
- subdomainUrl は Foundry リソースのエンドポイントです。 https://<resource-name>.services.ai.azure.com または https://<resource-name>.cognitiveservices.azure.com 形式を使用できます。どちらも、Azure ポータルの Keys と Endpoint ページで使用できます。
- その他のプロパティは、次の REST API の例に示すように、マネージド ID の種類に固有です。
- システムによって割り当てられた管理されたID
- ユーザー割り当てマネージド ID
システム割り当てマネージド ID のスキルセット構成の例を次に示します。このシナリオでは、 identity を null に設定する必要があります。
```
POST https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2026-04-01
api-key: [admin-key]
Content-Type: application/json

{
  "name": "my-skillset",
  "skills": [
    // Skills definition goes here
  ],
  "cognitiveServices": {
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity",
    "description": "A sample configuration for a system-assigned managed identity.",
    "subdomainUrl": "https://[resource-name].services.ai.azure.com",
    "identity": null
  }
}
```
ユーザー割り当てマネージド ID のスキルセット構成の例を次に示します。このシナリオでは、 identity をユーザー割り当てマネージド ID のリソース ID に設定する必要があります。既存のユーザー割り当てマネージド ID を見つけるには、「ユーザー割り当てマネージド ID の管理」を参照してください。

[email protected]プロパティとidentity.userAssignedIdentityプロパティも設定する必要があります。
```
POST https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2026-04-01
api-key: [admin-key]
Content-Type: application/json

{ 
    "name": "my-skillset", 
    "skills":  
    [ 
      // Skills definition goes here
    ], 
    "cognitiveServices": { 
        "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity", 
        "description": "A sample configuration for a user-assigned managed identity.", 
        "subdomainUrl": "https://[resource-name].services.ai.azure.com",
        "identity": {   
            "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity",   
            "userAssignedIdentity": "/subscriptions/{subscription-ID}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{user-assigned-managed-identity-name}" 
        }
    } 
}
```

リソースキーを通じて課金する

既定では、Azure AI 検索はFoundryリソースのキーを使用したトランザクションに対して料金を請求します。この方法は一般提供されています。 Azure ポータル、安定した REST API バージョン、または同等のAzure SDKを使用して、スキルセットにキーを追加できます。

サポートされているキーの種類は 2 つあります。

#Microsoft.Azure.Search.CognitiveServicesByKey はリージョンエンドポイントを呼び出します。
#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByKey はサブドメインを呼び出します。この種類は、共有プライベートリンクをサポートしており、検索サービスに関連するリージョン要件がないためお勧めします。

Foundry リソースは、検索サービスと同じリージョンにある必要があります。 Foundry Tools 統合を提供する Azure AI 検索リージョンを選択します。これは、AI エンリッチメント列で示されます。同じリージョンの要件の詳細については、「キーの使用方法」を参照してください。

cognitiveServices プロパティを指定しない場合、検索サービスは、毎日インデクサーで使用できる無料のエンリッチメントの使用を試みます。課金対象スキルの実行は、インデクサー呼び出しごとに 20 トランザクションで停止し、インデクサーの実行履歴に "タイムアウト" メッセージが表示されます。

Azure ポータルにサインインします。
検索サービスと同じリージョンに Foundry リソースを作成します。
左側のウィンドウで、 リソース管理>キーとエンドポイントを選択します。
いずれかのキーをコピーします。
スキルセット定義にキーを追加します。
- データのインポート ウィザードを使用している場合は、Foundry リソースを選択します。ウィザードによって、スキルセット定義にリソースキーが追加されます。
- 新規または既存のスキルセットの場合は、スキルセット定義のキーを指定します。

メモ

ポータルでは、#Microsoft.Azure.Search.CognitiveServicesByKey 型のキーが自動的にアタッチされます。

スキルセットの使用 - 作成または更新 (REST API)、要求の本文で cognitiveServices セクションを指定します。

PUT https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2026-04-01
api-key: [admin-key]
Content-Type: application/json
{
    "name": "my-skillset",
    "skills": 
    [
      // Skills definition goes here
    ],
    "cognitiveServices": {
        "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByKey",
        "description": "A sample configuration for key-based billing.",
        "subdomainUrl": "https://[resource-name].services.ai.azure.com",
        "key": "{your-billable-resource-key}"
    }
}

簡潔にするために、azure-search-dotnet-samples の次のコードスニペットがトリミングされています。

IConfigurationBuilder builder = new ConfigurationBuilder().AddJsonFile("appsettings.json");
IConfigurationRoot configuration = builder.Build();

string searchServiceUri = configuration["SearchServiceUri"];
string adminApiKey = configuration["SearchServiceAdminApiKey"];
string cognitiveServicesKey = configuration["CognitiveServicesKey"];

SearchIndexerClient indexerClient = new SearchIndexerClient(new Uri(searchServiceUri), new AzureKeyCredential(adminApiKey));

// Create the skills
Console.WriteLine("Creating the skills...");
OcrSkill ocrSkill = CreateOcrSkill();
MergeSkill mergeSkill = CreateMergeSkill();

// Create the skillset
Console.WriteLine("Creating or updating the skillset...");
List<SearchIndexerSkill> skills = new List<SearchIndexerSkill>();
skills.Add(ocrSkill);
skills.Add(mergeSkill);

SearchIndexerSkillset skillset = CreateOrUpdateDemoSkillSet(indexerClient, skills, cognitiveServicesKey);

キーを削除する

エンリッチメントは課金対象の操作です。 Foundry Tools を呼び出す必要がなくなった場合は、次の手順に従ってキーを削除し、Foundry リソースの使用を禁止します。

キーがないと、スキルセットは、1 日あたりインデクサーあたり 20 個の無料トランザクションの既定の割り当てに戻ります。課金対象スキルの実行は 20 トランザクションで停止し、割り当てが使用されると、インデクサーの実行履歴に "タイムアウト" メッセージが表示されます。

Azure ポータル
REST

Azure ポータルで検索サービスに移動します。
[ 検索管理 > スキルセット] で、一覧からスキルセットを選択します。
ファイル内の "cognitiveServices" セクションまでスクロールします。
JSON からキー値を削除します。
スキルセットを保存します。

Skillsets - Get (REST API) を使用して、スキルセットの JSON 定義を取得します。
スキルセット - 作成または更新 (REST API) を使用して、JSON 定義を使用して更新要求を作成します。
JSON 定義の本文からキーを削除します。

要求を送信します。

PUT https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2026-04-01
api-key: [admin-key]
Content-Type: application/json

{
    "name": "my-skillset",
    "skills": 
    [
      // Skills definition goes here
    ],
    "cognitiveServices": {
        "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CognitiveServicesByKey",
        "description": "An example of removing the key.",
        "key": ""
    }
}

または、 cognitiveServices を nullに設定することもできます。

"cognitiveServices": null,

キーの使用方法

Foundry リソースへの API 呼び出しがインデクサーあたり 1 日あたり 20 回を超えると、課金が有効になります。インデクサーをリセットして、API カウントをリセットできます。

キーレス接続とキーベースの接続は課金に使用されますが、エンリッチメント操作に関連する接続には使用されません。

キーベースの接続の場合、検索サービスは内部ネットワーク経由で、同じ物理リージョンにある Foundry リソースに接続します。 Azure AI 検索を提供するほとんどのリージョンでは、他のAzure サービスも提供されています。両方のサービスがないリージョンで AI エンリッチメントを試みると、"指定されたキーは、検索サービスのリージョンの有効な CognitiveServices 型キーではありません" というメッセージが表示されます。

キーレス接続の場合、検索サービスは ID とロールの割り当てを使用して認証を行い、Foundry リソースを対象とします。リソースは完全修飾 URI として指定され、URI には一意のサブドメインが含まれます。

インデクサーは、独自の検索サービスの検索ノードのみを使用して専用処理のためにプライベート実行環境で実行するように構成できます。プライベート実行環境を使用している場合でも、Azure AI 検索は内部でプロビジョニングされたリソースを使用して、すべてのスキルエンリッチメントを実行します。

メモ

テキスト翻訳スキルなどの一部の組み込みスキルは、地域外の Foundry Tools サービスに基づいています。リージョン以外のスキルを使用する場合は、Azure AI 検索リージョンとは異なるリージョンで要求が処理される可能性があります。リージョン以外のサービスの詳細については、リージョン別の製品の可用性に関するページを参照してください。

パブリック接続の要件

検索サービスの作成時期、料金ティア、リージョン、組み込みスキルの課金によっては、Azure AI 検索からFoundryリソースへのパブリックコネクションが必要な場合があります。パブリックネットワークアクセスを無効にすると、一部のシナリオで課金が中断されます。共有プライベートリンクを介した接続の要件を確認して、検索サービスにパブリック接続が必要かどうかを判断します。

パブリックネットワークを使用できない場合、プライベートエンドポイントをサポートし、Azure Functionで実装されたカスタムWeb APIスキルを構成し、同じVNETにFoundryリソースを追加することができます。このシナリオでは、プライベートエンドポイントを使用して、カスタムスキルから Foundry リソースを直接呼び出すことができます。

重要な要件の特殊ケース

Custom Entity Lookup はAzure AI 検索によって測定されますが、1 日あたりインデクサーあたり 20 を超えるトランザクションのロックを解除するには Foundry リソースキーが必要です。このスキルの場合のみ、リソースキーはトランザクション数のブロックを解除しますが、課金とは関係ありません。

無料拡張機能

AI エンリッチメントでは、課金対象のエンリッチメントを少量無料で処理できるため、外部リソースをアタッチしなくても短い演習を完了できます。無料エンリッチメントは、インデクサーあたり 1 日あたり 20 個のドキュメントです。演習を繰り返す場合は、インデクサーをリセットしてカウンターをリセットできます。

一部のエンリッチメントは常に無料です。

Foundry Tools を呼び出さないユーティリティスキル (つまり、条件付き、ドキュメント抽出、シェーパー、テキストマージ、およびテキスト分割のスキル) は課金されません。
PDF ドキュメントやその他のアプリケーションファイルからのテキスト抽出は、表示できません。ドキュメントの解読中に発生するテキスト抽出は AI エンリッチメントではありませんが、AI エンリッチメント中に発生するため、ここに記載されています。

課金対象のエンリッチメント

AI エンリッチメント中、Azure AI 検索は、Azure Vision、Azure 言語、Azure Translatorに基づく組み込みスキルの API を呼び出します。

外部サービスへのバックエンド呼び出しを行う課金対象の組み込みスキルは次のとおりです。

Azure Vision マルチモーダル埋め込みモデルによってサポートされる query-time vectorizer も課金対象のエンリッチメントです。

画像抽出は、エンリッチメントの前にドキュメントが解読されたときに発生するAzure AI 検索操作です。イメージ抽出は、Free レベルで 1 日 20 回の無料抽出を除き、すべての価格レベルで課金されます。画像の抽出コストは、BLOB 内の画像ファイル、他のファイル (PDF やその他のアプリファイル) に埋め込まれた画像、およびドキュメント抽出を使用して抽出された画像に適用されます。画像抽出の価格については、Azure AI 検索価格に関するページを参照してください。

ヒント

スキルセット処理のコストを削減するには、インクリメンタルエンリッチメント (プレビュー) を有効にして、スキルセットに加えられた変更の影響を受けないエンリッチメントをキャッシュして再利用します。キャッシュにはAzure Storage (pricing を参照) が必要ですが、既存のエンリッチメントを再利用できる場合、特に画像の抽出と分析を使用するスキルセットでは、スキルセットの実行の累積コストが低くなります。

例: コストの見積もり

このセクションで示す価格は仮定であり、見積もりプロセスを示すために使用されます。コストが低くなる可能性があります。トランザクションの実際の価格については、「 Foundry Tools の価格」を参照してください。

Azure AI 検索インデックス作成に関連するコストを見積もるために、まず平均的なドキュメントの構成を理解することから始め、いくつかの計算を行います。たとえば、次の概数が考えられます。

1,000 個の PDF
各 6 ページ
1 ページに 1 つの画像 (6,000 枚の画像)
1 ページあたり 3,000 文字

各 PDF のドキュメント解読、画像とテキストの抽出、画像の OCR、組織のエンティティ認識で構成されるパイプラインを想定します。

テキストと画像コンテンツを使用したドキュメントクラッキングの場合、現在、テキスト抽出は無料です。 6,000 個の画像の場合、抽出された 1,000 個の画像ごとに $1 を想定します。この手順のコストは 6.00 ドルです。
英語で 6,000 個の画像を OCR する場合、OCR コグニティブスキルは最適なアルゴリズム (DescribeText) を使用します。分析対象の画像 1,000 枚あたり 2.50 ドルのコストを想定すると、この手順では $15.00 が支払われます。
エンティティ抽出の場合、1 ページあたり合計 3 つのテキストレコードがあります。各レコードは 1,000 文字です。 1 ページあたり 3 つのテキストレコードに 6,000 ページを乗算し、18,000 個のテキストレコードに相当します。 1,000 個のテキストレコードあたり 2.00 ドルと仮定すると、この手順のコストは 36.00 ドルになります。

すべてをまとめると、記述されたスキルセットを使用してこの種類の 1,000 個の PDF ドキュメントを取り込むため、約 57.00 ドルを支払う必要があります。

フィードバック

このページはお役に立ちましたか?

Last updated on 2026-05-12