Microsoft Entra ID を使用してカスタムモデルを作成する
- 最終更新日2025/10/16
このトピックでは、AI エージェント Studio 内のカスタムモデル定義に対して Microsoft Entra ID（以前の Azure AD）認証を構成する手順を説明し、Automation 360 とのシームレスな統合を可能にします。
Entra IDは、OAuth2 認証を通じてのみサポートされており、この方法はEntraベースのアクセストークンを要求する Microsoft ホストのモデルとの統合時に必要です。
- ターゲットモデルのベンダーが OAuth2 認証のみをサポートしている場合は、Entra ID を使用してください。
- API キー認証が OAuth2 と並行して使用できない場合、これはしばしばAzure-hosted servicesに当てはまります。
- 例えば、Azure OpenAI モデルはデフォルトで API キー認証を使用しますが、セキュリティ要件が Entra ID を介した OAuth2 を強制する場合は、カスタムモデル定義ルート を通じてモデルを構成する必要があります。
Postman コレクション (Entra ID サンプル) をダウンロードして使用するには、このリンクをクリックしてください Postman collection - Entra ID sample。
前提条件
- Entra ID が有効な Azure アカウント。 必要な情報を収集します。
- クライアント ID
- クライアント シークレット
- 認可 URL
- トークン URL
- Entra ID を使用して OAuth 接続を構成します。 詳細については、Microsoft Entra ID 構成をご参照ください。
カスタムモデルと Entra ID を使用する理由は何ですか？
Azure OpenAI は UI で API Key 認証をサポートしています。代わりに OAuth2/Entra ID が必要な場合は、カスタムモデル API を介して定義してください。ベンダーは一度に UI で 1 つの認証メカニズムしか公開できません。
手順
Entra ID を使用したカスタムモデル定義
ここに、Entra OAuth2 を使用したAzure OpenAI GPT-4.1 miniデプロイメントの簡略化された例があります：
POST https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel
リクエスト本文:
{
"name": "AAI Docs Example - Entra",
"version": "0",
"authAction": {
"authType": "OAUTH2",
"oAuth": {
"location": "header",
"keyName": "Authorization",
"prefix": "Bearer "
}
},
"apiType": "REST",
"actions": [
{
"name": "gpt-4.1-mini",
"displayName": "GPT-4.1 mini",
"description": "GPT-4.1 mini provides a balance between intelligence, speed, and cost that makes it an attractive model for many use cases.",
"method": "POST",
"uri": "https://{resourceName}.openai.azure.com/openai/deployments/{deployment}/chat/completions?api-version={apiVersion}",
"params": [
{
"type": "PATH_PARAM",
"attribute": [
{
"name": "resourceName",
"label": "Resource Name",
"value": {
"type": "TEXT",
"string": "genaitemplateplatformeastca"
}
}
]
},
{
"type": "PATH_PARAM",
"attribute": [
{
"name": "deployment",
"label": "Deployment",
"value": {
"type": "TEXT",
"string": "deploy-gpt-4.1"
}
}
]
},
{
"type": "PATH_PARAM",
"attribute": [
{
"name": "apiVersion",
"label": "API Version",
"value": {
"type": "TEXT",
"string": "2025-01-01-preview"
}
}
]
}
],
"request": {
"raw": {
"body": "{\"model\": \"gpt-4.1\",\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"system prompt\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"some prompt query\"}],\"max_completion_tokens\":500}",
"variables": [
{
"path": "$.max_completion_tokens",
"attribute": {
"name": "max_completion_tokens",
"label": "Max tokens",
"value": {
"type": "INTEGER",
"number": "2048"
},
"annotations": [
"MODEL_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].completionTokens"
}
},
{
"path": "$.messages[1].content",
"attribute": {
"name": "prompt",
"label": "prompt",
"value": {
"type": "TEXT"
},
"annotations": [
"PROMPT_QUERY"
]
}
},
{
"path": "$.messages[0].content",
"attribute": {
"name": "systemPrompt",
"label": "System Prompt",
"value": {
"type": "TEXT"
},
"annotations": [
"SYSTEM_PROMPT_MESSAGE"
]
}
}
]
}
},
"response": {
"body": "{\n \"id\": \"chatcmpl-APwQdLa9WCQAdZg0dO5OjGr2ER4sX\",\n \"object\": \"chat.completion\",\n \"created\": 1730746163,\n \"model\": \"o3-mini-2025-01-31\",\n \"choices\": [\n {\n \"index\": 0,\n \"message\": {\n \"role\": \"assistant\",\n \"content\": \"Sure! They are one of the most mysterious and exciting objects in space.\",\n \"refusal\": null\n },\n \"finish_reason\": \"stop\"\n }\n ],\n \"usage\": {\n \"prompt_tokens\": 17,\n \"completion_tokens\": 959,\n \"total_tokens\": 976,\n \"prompt_tokens_details\": {\n \"cached_tokens\": 0\n },\n \"completion_tokens_details\": {\n \"reasoning_tokens\": 64\n }\n },\n \"system_fingerprint\": \"fp_35c19d48ca\"\n}",
"variables": [
{
"path": "$.usage.completion_tokens",
"attribute": {
"name": "completion_tokens",
"label": "completion_tokens",
"value": {
"type": "INTEGER"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].completionTokens"
}
},
{
"path": "$.choices[0].message.content",
"attribute": {
"name": "content",
"label": "content",
"value": {
"type": "TEXT",
"string": "Some response from LLM"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].value"
}
},
{
"path": "$.model",
"attribute": {
"name": "model",
"label": "model",
"value": {
"type": "TEXT"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "model_name"
}
},
{
"path": "$.usage.prompt_tokens",
"attribute": {
"name": "prompt_tokens",
"label": "prompt_tokens",
"value": {
"type": "INTEGER"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].promptTokens"
}
},
{
"path": "$.usage.total_tokens",
"attribute": {
"name": "total_tokens",
"label": "total_tokens",
"value": {
"type": "INTEGER"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].totalTokens"
}
}
]
}
}
]
}