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@000604mai(Mai)

OpenClaw を AKS と Microsoft Foundry で安全に検証

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Last updated at Posted at 2026-05-05

はじめに

Microsoft Tech Community の以下の記事をきっかけに、AKS 上に OpenClaw を載せて、Microsoft Foundry のモデルを EntraID経由で安全に使う構成を試しました。

  • シナリオ

    • OpenClaw を AKS の Kata-isolated node pool 上で動かす
    • OpenClaw から Microsoft Foundry のモデルを Entra ID ベースで安全に呼ぶ

  • GitHub リポジトリ

今回の構成

  1. Microsoft Foundry リソースと Project を作成
  2. Foundry 上に gpt-5.2 をデプロイする
  3. OpenClaw 用の User Assigned Managed Identity を作成
  4. Managed Identity に Foundry リソースへのロールを付与
  5. OpenClaw から Foundry endpoint を Entra ID ベースで呼ぶ

全体像

  • AKS クラスター
  • User Assigned Managed Identity
  • Microsoft Foundry リソース
  • Microsoft Foundry Project
  • Azure Files 用ストレージアカウント

1. Microsoft Foundry を作成してモデルをデプロイする

この部分は、基本的には公式ドキュメントどおりに進めるのがよいです。

  • Microsoft Foundry リソースの作成
  • Foundry Project の作成
  • 利用するモデル deployment の作成

手順の詳細は以下を参照してください。

今回使ったモデルは gpt-5.2 で、最後に、OpenClaw 側から利用する endpoint を用意します。

公式ドキュメントでは project endpoint を使う例が多く、たとえば Foundry Models の Responses API では https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>/openai/v1 の形が案内されています。

今回は account endpoint を OpenClaw 側の base URL として使いました。

FOUNDRY_ENDPOINT="$(az cognitiveservices account show \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--name "${FOUNDRY_NAME}" \
	--query properties.endpoint \
	--output tsv)"

2. OpenClaw 用の User Assigned Managed Identity を作る

今回は User Assigned Managed Identity を使っています。

az identity create \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--name "${UAMI_NAME}" \
	--location "${LOCATION}"

作成後に最低限控えるのは次の 2 つです。

  • clientId
  • principalId
UAMI_CLIENT_ID="$(az identity show \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--name "${UAMI_NAME}" \
	--query clientId \
	--output tsv)"

UAMI_PRINCIPAL_ID="$(az identity show \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--name "${UAMI_NAME}" \
	--query principalId \
	--output tsv)"

clientId は Kubernetes ServiceAccount annotation で使い、principalId は RBAC 割り当てで使います。

3. OpenClaw から使う Managed Identity を関連付ける

今回は AKS 側で Microsoft Entra 連携と Managed Identity が使える前提で、OpenClaw から利用する User Assigned Managed Identity を整理しました。

AKS 側では、以下を有効にした状態でクラスターを作成しています。

  • Microsoft Entra integration
  • Azure RBAC
  • OIDC Issuer
  • Microsoft Entra Workload ID

クラスター作成時のイメージは以下です。

az aks create \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--name "${AKS_NAME}" \
	--location "${LOCATION}" \
	--enable-managed-identity \
	--enable-aad \
	--enable-azure-rbac \
	--enable-oidc-issuer \
	--enable-workload-identity

OpenClaw は Kata-isolated user node pool 上で動かします。

az aks nodepool add \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--cluster-name "${AKS_NAME}" \
	--name "${KATA_NODEPOOL_NAME}" \
	--mode User \
	--node-count "${KATA_NODE_COUNT}" \
	--node-vm-size "${KATA_VM_SIZE}" \
	--os-sku AzureLinux \
	--workload-runtime KataVmIsolation

kubectl label nodes \
	-l agentpool="${KATA_NODEPOOL_NAME}" \
	workload-isolation=kata --overwrite

作成した User Assigned Managed Identity を AKS の Pod に安全に透過させるため、Microsoft Entra Workload ID を使用してフェデレーション資格情報を設定します。
これにより、Pod 内の OpenClaw がシークレットレスでトークンを取得可能になります。

まず、AKS クラスターの OIDC Issuer URL を取得します。

AKS_OIDC_ISSUER="$(az aks show \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--name "${AKS_NAME}" \
	--query oidcIssuerProfile.issuerUrl \
	--output tsv)"

az identity federated-credential create \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--identity-name "${UAMI_NAME}" \
	--name "fc-openclaw" \
	--issuer "${AKS_OIDC_ISSUER}" \
	--subject "system:serviceaccount:${OPENCLAW_NAMESPACE}:${OPENCLAW_SERVICE_ACCOUNT}" \
	--audiences "api://AzureADTokenExchange"

今回のリポジトリでは、ServiceAccount は openclaw namespace の openclaw-sa です。

4. Managed Identity に Foundry へのアクセス権を付与する

OpenClaw から Foundry を使うには、Managed Identity に Foundry リソースのロールを付ける必要があります。

このリポジトリでは、Foundry リソース ID を取得して、Cognitive Services User を割り当てています。

FOUNDRY_ID="$(az cognitiveservices account show \
	--resource-group "${RG_NAME}" \
	--name "${FOUNDRY_NAME}" \
	--query id \
	--output tsv)"

az role assignment create \
	--assignee-object-id "${UAMI_PRINCIPAL_ID}" \
	--assignee-principal-type ServicePrincipal \
	--role "Cognitive Services User" \
	--scope "${FOUNDRY_ID}"

今回は、Managed Identity に Foundry リソース scope で Cognitive Services User を割り当てました。

5. OpenClaw から Foundry のモデルを呼ぶ

OpenClaw から Foundry を使うときは、最終的に Foundry endpoint に対して認証付きでアクセスできればよいです。

このリポジトリでは、Pod 起動時に initContainer が Microsoft Entra Workload ID 経由で https://cognitiveservices.azure.com/.default の access token を取得し、OpenClaw の設定ファイルに bearer token として埋め込みます。

OpenClaw の provider 設定を次のようにしています。

{
	"models": {
		"providers": {
			"microsoft-foundry": {
				"baseUrl": "${FOUNDRY_ENDPOINT}/openai/v1",
				"api": "openai-responses",
				"headers": {
					"Authorization": "Bearer __FOUNDRY_ACCESS_TOKEN__"
				}
			}
		}
	}
}

なお、このリポジトリは検証用の構成です。

6. 最終的に確認したこと

最終的には、次の流れまで確認できました。

  1. Foundry に gpt-5.2 をデプロイ
  2. OpenClaw Pod が AKS 上で起動
  3. OpenClaw が Foundry provider をロード
  4. ローカルから Control UI に接続できる
    OpeCuNでできること（代表者.png
    Pasted Graphic 2.png

まとめ

AKS 上の OpenClaw から Microsoft Foundry を安全に使ううえで、今回試した最小構成のポイントは次のとおりです。

  • Foundry リソースに Cognitive Services User を付与
  • OpenClaw から Authorization: Bearer ... で Foundry endpoint を呼ぶ

OpenClaw 側の追加機能検証を進める予定です。

参考リンク

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