こんにちは。今回は、私が携わった「Azure OpenAI 構築案件」でのサポート業務についてご紹介します。
この案件では、企業の業務に Azure OpenAI（GPTモデルなど）を活用したソリューションを導入する というテーマのもと、主に 設計フェーズの支援および構築・テスト時のサポート業務 に従事しました。
■ プロジェクトの概要
Azure OpenAI Service は、Microsoft Azure 上で提供されている大規模言語モデル（LLM）サービスであり、企業の業務自動化やナレッジ管理、チャットボット開発などに活用されています。
本プロジェクトでは、その環境を構築するにあたって、
設計レビュー
再鑑作業（ドキュメント・設定の確認）
展開時の問い合わせ対応 といった、技術支援および品質担保の役割を担いました。
■ 担当した主な業務内容
● 基本設計書・詳細設計書の作成
要件ヒアリングをもとに、Azure OpenAI環境の構成やセキュリティ設計を基本設計書に落とし込み。
APIの使用制限、アクセス管理、ロール設定なども含めた詳細設計を作成。
Microsoft Entra ID（旧Azure AD）連携やログの監査要件にも対応。
● お客様との設計レビュー対応
作成した設計書をもとに、お客様との設計レビューを実施。
用語の補足やユースケースへのマッピングを意識して説明を行い、合意形成をサポート。
● 構築・テスト時の再鑑作業
実際の構築作業・検証時における設定内容と設計書の整合性を確認。
リソース構成、ネットワーク設定、APIキーの扱いなどの再確認を行い、運用トラブルを未然に防止。
● 展開時のお客様問い合わせ対応
本番展開時には、お客様からの技術的な問い合わせ（例：API応答エラー、接続タイムアウトなど）に即応。
Microsoft Learn や公式ドキュメントと照らし合わせながら、迅速な原因特定と対処方法の提示を実施。
■ Azure OpenAI構築で重要なポイント
Azure OpenAIは非常に強力なサービスですが、導入にあたっては以下の点に注意が必要です：
セキュリティ構成（IP制限、認証方式）
APIの利用制限・課金管理
社内業務への適切なモデル選定とプロンプト設計
こうした項目を事前に設計書として明確化し、レビューと再鑑を重ねていくことで、トラブルの少ない環境展開が実現できます。
■ 今回の業務から得た学び
この案件では、直接的な構築作業よりも 「文書による技術支援」と「お客様対応力」 が重視されるフェーズに携わりました。
設計書の質がそのまま構築精度・お客様満足度につながる
再鑑作業によるミス防止が、後工程の安定稼働に直結する
という実感を得られた、非常に有意義な経験でした。
■ まとめ
Azure OpenAI の構築支援案件で、設計・レビュー・問い合わせ対応を担当
設計品質の担保とお客様対応の両輪で、安定した導入支援を実現
クラウドAI活用プロジェクトにおける「裏方」としての支援業務に価値を感じた案件でした