Azure AI Foundryを使った基本的なチャット - エンドツーエンドの例

July 2, 2026 · View on GitHub

この例は、Azure AI Foundryモデルにキーなし認証（Microsoft Entra ID）を使って接続し、セットアップをテストするシンプルなSpring Bootアプリケーションです。Spring AIのChatClientを使用しています。

前提条件

この例を実行する前に、以下を確認してください：

gpt-4o-miniデプロイメントを持つAzure AI Foundryリソース — azd upでプロビジョニングするか、Azure AI Foundryセットアップガイドで手動で作成
そのリソースに対するCognitive Services OpenAI Userロール（Bicepテンプレートは自動で割り当てます）
サインイン済みのAzure CLI (az) (az login実行済み)
Java 21以上とMaven 3.9以上

APIキー不要 — 認証はMicrosoft Entra ID経由のキーなしです。

クイックスタート

# 1. プロジェクトに移動します
cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure

# 2. キーレス認証でトークンを取得できるようにサインインします
az login

# 3. エンドポイントを構成します
#    - `azd up` を実行した場合、.env が自動で作成されます（このステップはスキップしてください）。
#    - それ以外の場合はテンプレートをコピーし、AZURE_OPENAI_ENDPOINT を設定します。
cp .env.example .env

# 4. アプリケーションを実行します
mvn spring-boot:run

認証の仕組み

この例ではMicrosoft Entra IDで認証します — APIキーはありません。

spring.ai.azure.openai.endpointのみが設定され（api-keyは設定なし）、Spring AIは DefaultAzureCredentialでAzure OpenAIクライアントを構築します。この認証情報は、ローカルのaz loginセッションからトークンを自動取得するか、Azure実行時のマネージドIDから取得します。そのため同じコードがどちらの環境でも変更なしに動作します。

アプリケーションの実行

Mavenの使用

mvn spring-boot:run

VS Codeの使用

プロジェクトをVS Codeで開く
F5キーを押すか、「Run and Debug」パネルを使う
「Spring Boot-BasicChatApplication」構成を選択

注意: VS Codeの設定は自動で .env ファイルを読み込みます

期待される出力

Starting Basic Chat with Azure OpenAI...
Environment variables loaded successfully
Connecting to Azure OpenAI...
Sending prompt: What is AI in a short sentence? Max 100 words.

AI Response:
================
AI, or Artificial Intelligence, is the simulation of human intelligence in machines programmed to think and learn like humans.
================

Success! Azure OpenAI connection is working correctly.

設定リファレンス

環境変数

変数名	説明	必須	例
`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`	Foundry（Azure OpenAI）のエンドポイントURL	必須	`https://my-resource.openai.azure.com/`
`AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT`	チャットモデルのデプロイメント名	任意	`gpt-4o-mini`（デフォルト）

APIキー変数はありません — 認証はキーなし（az login経由のMicrosoft Entra ID）です。

Springの設定

application.ymlファイルの設定内容：

エンドポイント：${AZURE_OPENAI_ENDPOINT} - 環境変数から取得
デプロイメント：${AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT:gpt-4o-mini} - 環境変数から取得、デフォルトあり
認証：キーなし — api-keyは設定せず、Spring AIはDefaultAzureCredentialを使用
温度：0.7 - 創造性を制御（0.0 ＝決定的、1.0 ＝創造的）
最大トークン数：500 - 最大応答長

トラブルシューティング

よくある問題

エラー: 401 / "PermissionDenied" / トークン関連エラー

az loginを実行 — キーなし認証にはトークン取得のための有効なサインインが必要
アカウントにリソースのCognitive Services OpenAI Userロールが付与されているか確認
ロールを割り当てたばかりなら、反映まで数分待つ
正しいテナント／サブスクリプションであることを確認 (az account show)

エラー: "The endpoint is not valid" / 接続エラー

AZURE_OPENAI_ENDPOINTが完全なベースURLか確認（例：https://your-resource.openai.azure.com/）
末尾スラッシュの有無を確認
エンドポイントがプロビジョニング済みリソースと合っているか検証 (azd env get-values)

エラー: "The deployment was not found"

AZURE_OPENAI_DEPLOYMENTがAzure上のデプロイメント名と一致しているか確認
モデルが正常にデプロイされ、アクティブ状態か確認
デフォルトのデプロイメント名は gpt-4o-mini

VS Code: 環境変数が読み込まれない

.envファイルがプロジェクトルート（pom.xmlと同階層）にあるか確認
VS Codeの統合ターミナルで mvn spring-boot:run を試す
VS CodeのJava拡張機能が正しくインストールされているかチェック

デバッグモード

詳細なロギングを有効にするには、application.yml内の以下行のコメントを外します：

logging:
  level:
    org.springframework.ai: DEBUG
    com.azure: DEBUG

次のステップ

セットアップ完了！ 引き続き学習を進めましょう：

第3章: コアな生成AI技術

リソース

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