Azure Machine Learning エンドポイント直接 vs Azure Functions 経由：どちらを選ぶべきか？

 

## はじめに

Azure Machine Learningで作成したモデルをフロントエンドから呼び出す際、
**エンドポイントに直接アクセスする方法**と**Azure Functionsを経由する方法**の2つのアプローチがあります。

「どちらが良いのか？」という疑問を持つ開発者は多いはず。
本記事では、両方のアプローチをセキュリティ、コスト、開発効率の観点から徹底比較し、プロジェクトに応じた最適な選択指針を提供します。

## アーキテクチャ比較

### パターン1: Azure ML エンドポイント直接呼び出し

```mermaid
graph LR
    A[Static Web App] --> B[Azure ML エンドポイント]
    B --> C[OpenAI Service]
    B --> D[AI Search]
```

### パターン2: Azure Functions 経由

```mermaid
graph LR
    A[Static Web App] --> B[Azure Functions] 
    B --> C[Azure ML エンドポイント]
    B --> D[AI Search]
    B --> E[OpenAI Service]
    C --> E
```

## 詳細比較

| 項目 | Azure ML 直接 | Functions 経由 |
|------|--------------|---------------|
| **開発複雑性** | 🟢 シンプル | 🟡 中程度 |
| **セキュリティ** | 🔴 APIキー露出リスク | 🟢 サーバーサイドで隠蔽 |
| **エラーハンドリング** | 🔴 フロントエンド依存 | 🟢 集約管理 |
| **認証・認可** | 🟡 APIキーのみ | 🟢 JWT + マネージドID |
| **ログ・監視** | 🟡 分散 | 🟢 統合 |
| **レイテンシ** | 🟢 低い | 🟡 わずかに高い |
| **拡張性** | 🔴 制限あり | 🟢 高い |
| **コスト** | 🟢 ML推論のみ | 🟡 Functions + ML |

## セキュリティ面での重要な違い

### ❌ 直接呼び出しの問題点

```javascript
// フロントエンドにAPIキーが露出
const ML_API_KEY = "your-ml-api-key-here"; // ブラウザで見える！

async function callML(message) {
    const response = await fetch(`${ML_ENDPOINT}/score`, {
        headers: {
            'Authorization': `Bearer ${ML_API_KEY}`, // 悪用される可能性
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({ message })
    });
}
```

**問題:**
- ブラウザのDevToolsでAPIキーが丸見え
- 全ユーザーが同じAPIキーを使用
- レート制限やアクセス制御が困難

### ✅ Functions経由の利点

```javascript
// フロントエンド（シンプル）
async function callChatAPI(message) {
    const response = await fetch('/api/chat', {
        method: 'POST',
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({ message })
    });
    return await response.json();
}

// Functions側（セキュアな実装）
module.exports = async function (context, req) {
    try {
        // 1. 入力検証
        if (!req.body.message || req.body.message.length > 1000) {
            return { status: 400, body: { error: '無効な入力' } };
        }
        
        // 2. ユーザー認証（必要に応じて）
        const user = await validateJWT(req.headers.authorization);
        
        // 3. レート制限
        if (await checkRateLimit(user?.id || req.ip)) {
            return { status: 429, body: { error: '制限に達しました' } };
        }
        
        // 4. ビジネスロジック実行
        const searchResults = await searchDocuments(req.body.message);
        const mlResponse = await callMLEndpoint({
            message: req.body.message,
            context: searchResults
        });
        
        // 5. ログ記録
        context.log('Chat completion:', {
            messageLength: req.body.message.length,
            responseTime: Date.now() - startTime
        });
        
        return {
            status: 200,
            body: {
                reply: mlResponse.answer,
                sources: searchResults.length
            }
        };
        
    } catch (error) {
        context.log.error('Chat API error:', error);
        return {
            status: 500,
            body: { error: 'サービス一時的に利用できません' }
        };
    }
};
```

**利点:**
- APIキーはサーバーサイドで管理
- マネージドIDによる認証
- ユーザー単位でのアクセス制御
- 統合されたエラーハンドリング

## コスト比較

### 開発期間中（1ヶ月）のコスト概算 ※一例です。

| コスト要素 | Azure ML 直接 | Functions 経由 |
|-----------|-------------|------------|
| ML推論 | $50-150 | $50-150 |
| Functions | $0 | $5-20 |
| 追加ストレージ | $1-5 | $3-8 |
| 監視・ログ | $0-10 | $5-15 |
| **合計** | **$51-165** | **$63-193** |
| **差額** | - | **+$12-28** |

### ROI（投資対効果）

月額$10-30の追加コストに対して：

- **セキュリティリスク回避**: 情報漏洩事故を防止
- **開発効率向上**: 統合されたエラーハンドリングとログ
- **運用工数削減**: 問題の早期発見と解決
- **将来の拡張性**: 新機能追加が容易

## 選択の決定フローチャート

```mermaid
flowchart TD
    A[プロジェクト開始] --> B{開発期間は短期？<br/>1-3ヶ月}
    B -->|Yes| C{セキュリティは重要？}
    B -->|No| D[時間をかけて検討]
    C -->|Yes| E{複数のAIサービス統合？}
    C -->|No| F[Azure ML直接も選択肢]
    E -->|Yes| G[🟢 Functions経由を推奨]
    E -->|No| H{将来の機能拡張予定？}
    H -->|Yes| G
    H -->|No| I[🟡 どちらも選択肢]
```

## プロジェクトタイプ別推奨

### ✅ Functions経由を推奨するケース

1. **短期開発プロジェクト**: 1-3ヶ月で高品質な成果物が必要
2. **セキュリティ重視**: APIキー露出リスクの回避が必要
3. **複数サービス統合**: AI Search、OpenAI Service等の複数サービスを組み合わせ
4. **本番運用予定**: エラーハンドリング、監視、ログ管理が重要
5. **チーム開発**: 統一されたAPI設計とエラーハンドリングが必要

### ✅ Azure ML直接を推奨するケース

1. **シンプルな推論**: 単一モデルの推論のみが目的
2. **プロトタイプ開発**: 最小限の機能で素早く検証
3. **コスト最優先**: 追加のサービス料金を避けたい
4. **低レイテンシ必須**: わずかな遅延も許容できない
5. **学習・実験目的**: Azure MLの機能理解が主眼

### 実装のポイント

```javascript
// functions/chat/index.js
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");

module.exports = async function (context, req) {
    const startTime = Date.now();
    
    try {
        // 1. RAG検索でコンテキスト取得
        const relevantDocs = await searchRelevantDocuments(req.body.message);
        
        // 2. Azure ML エンドポイント呼び出し
        const credential = new DefaultAzureCredential();
        const mlResponse = await fetch(`${process.env.ML_ENDPOINT}/score`, {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Authorization': `Bearer ${await credential.getToken('https://ml.azure.com/.default')}`,
                'Content-Type': 'application/json'
            },
            body: JSON.stringify({
                message: req.body.message,
                context: relevantDocs.join('\n')
            })
        });
        
        const result = await mlResponse.json();
        
        // 3. レスポンス構築
        context.res = {
            status: 200,
            body: {
                reply: result.response,
                metadata: {
                    sources: relevantDocs.length,
                    responseTime: Date.now() - startTime
                }
            }
        };
        
    } catch (error) {
        context.log.error('Error:', error);
        context.res = {
            status: 500,
            body: { error: 'AI応答生成に失敗しました' }
        };
    }
};
```

## まとめ

Azure Machine Learningエンドポイントの利用において：

- **簡単なプロトタイプ・学習目的**: Azure ML直接でOK
- **本格的なWebアプリケーション**: Azure Functions経由を推奨
- **セキュリティが重要な案件**: Functions経由一択
- **短期間での高品質開発**: Functions経由が効率的
- **複数のAIサービス統合**: Functions経由で統一API

**特に本番運用を前提とした開発では、月額$10-30程度の追加コストを支払ってでもFunctions経由にすることで、セキュリティ、保守性、拡張性の全てを向上させることができます。**

プロジェクトの性質、予算、期間を総合的に判断して、最適なアプローチを選択しましょう。

## 参考資料

- [Azure Machine Learning pricing](https://azure.microsoft.com/pricing/details/machine-learning/)
- [Azure Functions pricing](https://azure.microsoft.com/pricing/details/functions/)
- [Azure Machine Learning エンドポイント](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-deploy-online-endpoints)