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@kai_kou(甲斐 甲)

Microsoft MAI-Image-2e入門 — 41%コスト削減・4倍高速な画像生成APIをPythonで実装する

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はじめに

2026年4月14日、Microsoftは画像生成AIモデル「MAI-Image-2e（MAI-Image-2-Efficient）」をパブリックプレビューとして公開しました。MAI-Image-2 のアーキテクチャを継承しながら、GPU効率を4倍・速度を最大22%向上させ、価格を41%削減した本番向けモデルです。

この記事では、公式ドキュメントをもとに MAI-Image-2e の主要機能・APIの使い方・Pythonによる実装方法を解説します。

この記事で学べること

  • MAI-Image-2 / MAI-Image-2e の違いと選び方
  • Microsoft Foundry へのデプロイ手順
  • Python による画像生成の実装方法（APIキー認証・Entra ID認証）
  • 料金・レート制限・トラブルシューティング

対象読者

  • Azure を使った AI アプリケーションを開発しているエンジニア
  • OpenAI の画像生成 API からの移行を検討している方
  • 低コスト・高スループットな画像生成 API を探している方

前提条件

  • Azure サブスクリプション（従量課金制）
  • Microsoft Foundry プロジェクト作成権限
  • Python 3.8 以上

TL;DR

  • MAI-Image-2e は MAI-Image-2 の高効率版。最大22%高速・4倍スループット・41%安価
  • APIエンドポイント: https://<resource>.services.ai.azure.com/mai/v1/images/generations
  • 入力最大 32,000 トークン、出力は PNG（width × height ≤ 1,048,576px）
  • Python の requests ライブラリだけで実装可能

MAI-Image-2 シリーズとは

MAI-Image-2 は、Microsoft の MAI（Microsoft AI Infrastructure）チームが開発した独自の画像生成モデルです。2026年4月2日に Microsoft Foundry でのパブリックプレビューが開始され、Arena.ai 画像モデルランキングで Top-3 を獲得しました1。

同日リリースされた MAI-Transcribe-1（音声認識）・MAI-Voice-1（音声合成）と合わせて、Microsoft 独自のマルチメディア AI スタックを構成します。

MAI-Image-2 vs MAI-Image-2e の違い

項目 MAI-Image-2 MAI-Image-2e
生成速度 ベースライン 最大22%高速
GPU スループット（H100） ベースライン 4倍
テキスト入力料金 $5 / 1M トークン $5 / 1M トークン
画像出力料金 $33 / 1M トークン $19.50 / 1M トークン（41%削減）
リリース日 2026-04-02 2026-04-14（プレビュー）
画質傾向 スムーズ・奥行き感重視 シャープ・ライン定義が明確
主な用途 写真リアリズム・クリエイティブ 高ボリューム・本番運用

公式ドキュメントによれば2、MAI-Image-2e は「高品質な画像生成を維持しつつ、スケールで構築する開発者に最適な選択肢」と位置付けられています。

主な特徴

  • テキストから画像生成（Text-to-Image）: 最大 32,000 トークンのプロンプトから高品質な PNG 画像を生成
  • 写真リアリズム: 一貫した視覚構造でリアルな画像を合成
  • 商用・ブランドデザイン: 商品画像・マーケティングビジュアル・ブランドアセット向けに最適化

Microsoft Foundry へのデプロイ

MAI-Image-2e は グローバルスタンダードデプロイ として以下のリージョンで利用可能です3。

  • West Central US / East US / West US
  • West Europe / Sweden Central / South India

Azure CLI によるデプロイ

az cognitiveservices account deployment create \
  --name <ACCOUNT_NAME> \
  --resource-group <RESOURCE_GROUP> \
  --deployment-name <DEPLOYMENT_NAME> \
  --model-name MAI-Image-2e \
  --model-format Microsoft \
  --model-version 2026-04-09 \
  --sku-name GlobalStandard \
  --sku-capacity 1

MAI-Image-2（フラッグシップ）を使う場合は --model-name MAI-Image-2 と --model-version 2026-02-20 に変更します。

デプロイ後は Foundry ポータル の Keys and Endpoint セクションから以下を取得します：

  • リソースエンドポイント: https://<resource-name>.services.ai.azure.com
  • API キー（または Microsoft Entra ID 認証）

Python による実装

環境変数の設定

export AZURE_ENDPOINT="https://<resource-name>.services.ai.azure.com"
export AZURE_API_KEY="<your-api-key>"
export DEPLOYMENT_NAME="<your-deployment-name>"

APIキー認証での画像生成

import os
import base64
import requests

endpoint = os.environ["AZURE_ENDPOINT"]
api_key = os.environ["AZURE_API_KEY"]
deployment_name = os.environ["DEPLOYMENT_NAME"]

url = f"{endpoint}/mai/v1/images/generations"

payload = {
    "model": deployment_name,
    "prompt": "A photorealistic image of a mountain lake at sunrise",
    "width": 1024,
    "height": 1024
}

response = requests.post(
    url,
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "api-key": api_key,
    },
    json=payload,
)
response.raise_for_status()

result = response.json()

image_data = [
    output
    for output in result.get("data", [])
    if "b64_json" in output
]

if image_data:
    image_base64 = image_data[0]["b64_json"]
    with open("output.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image_base64))
    print("Image saved to output.png")
else:
    print("Unexpected response format:", result)

実行結果: output.png として PNG ファイルが保存されます。

Microsoft Entra ID 認証（エンタープライズ向け）

セキュリティ要件が高い環境では、API キーの代わりに Entra ID トークンを使用できます。

pip install azure-identity

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
import requests, base64, os

endpoint = os.environ["AZURE_ENDPOINT"]
deployment_name = os.environ["DEPLOYMENT_NAME"]

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(),
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)
token = token_provider()

url = f"{endpoint}/mai/v1/images/generations"
payload = {
    "model": deployment_name,
    "prompt": "A minimalist product photo of a coffee cup on a white background",
    "width": 1024,
    "height": 1024
}

response = requests.post(
    url,
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {token}",
    },
    json=payload,
)
response.raise_for_status()

result = response.json()
image_base64 = result["data"][0]["b64_json"]
with open("output_entra.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_base64))
print("Image saved to output_entra.png")

DefaultAzureCredential は環境変数・マネージド ID・Azure CLI など複数の認証方式を自動で試みます。

cURL による確認

curl -X POST "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/mai/v1/images/generations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_API_KEY" \
  -d '{
      "model": "'"$DEPLOYMENT_NAME"'",
      "prompt": "A photorealistic image of a mountain lake at sunrise",
      "width": 1024,
      "height": 1024
    }' \
  | jq -r '.data[0].b64_json' \
  | base64 --decode > output.png

API パラメータ仕様

パラメータ 型 説明
model string デプロイ名（Azure ポータルで設定したもの）
prompt string 画像を説明するテキストプロンプト（最大 32,000 トークン）
width integer 出力画像の幅（ピクセル）。最小: 768
height integer 出力画像の高さ（ピクセル）。最小: 768

画像サイズの制約: width × height ≤ 1,048,576（1024×1024 相当）。どちらの辺も 768px 以上が必要ですが、合計ピクセル数が範囲内であれば一辺は 1024 を超えられます（例: 768×1365 = 1,048,320px は有効）。

出力フォーマットは常に PNG です。

レート制限と料金

レート制限（Requests Per Minute）

デプロイタイプ ティア MAI-Image-2e RPM MAI-Image-2 RPM
Global Standard 1 18 9
Global Standard 2 30 15
Global Standard 3 60 30
Global Standard 4 90 45
Global Standard 5 120 60
Global Standard 6 180 90

MAI-Image-2e は同じティアで MAI-Image-2 の 2倍の RPM を処理できます。

料金比較

モデル テキスト入力 画像出力
MAI-Image-2 $5 / 1M トークン $33 / 1M トークン
MAI-Image-2e $5 / 1M トークン $19.50 / 1M トークン

1,000 枚（1024×1024）生成した場合、画像出力トークンの概算コスト差は MAI-Image-2e の方が大幅に有利です。クォータ増加が必要な場合はクォータ増加リクエストフォームから申請できます。

注意点とトラブルシューティング

エラー 原因 対処法
401 Unauthorized APIキーが無効またはトークン期限切れ Azure ポータルでキーを再生成。Entra ID の場合はトークンスコープが https://cognitiveservices.azure.com/.default であることを確認
404 Not Found デプロイ名またはエンドポイント URL が誤り Foundry ポータルの Deployments でデプロイ名とエンドポイントを確認
400 Bad Request width/height が 768 未満、または合計ピクセル数超過 width と height が各 768 以上で width × height ≤ 1,048,576 であることを確認
429 Too Many Requests レート制限超過 リトライまたはクォータ増加を申請

まとめ

  • MAI-Image-2e は 2026年4月14日にパブリックプレビュー公開された Microsoft 独自の画像生成 AI
  • MAI-Image-2 比で 最大22%高速・4倍スループット・41%コスト削減 を実現
  • Microsoft Foundry から Python/REST API で簡単に呼び出せる
  • 画像出力料金は $19.50/1M トークンで、高ボリューム本番運用に適したコスト構造
  • フラッグシップの MAI-Image-2 と用途で使い分け（写真リアリズム重視 vs 高効率・本番運用重視）

エンタープライズ向けの画像生成ワークフローを Azure 上で構築する際の選択肢として、ぜひ MAI-Image-2e を検討してください。

参考リンク

  1. Introducing MAI-Image-2: for limitless creativity | Microsoft AI（2026-04-02） ↩

  2. Introducing MAI-Image-2-Efficient | Microsoft Community Hub（2026-04-14） ↩

  3. Deploy and use MAI models in Microsoft Foundry | Microsoft Learn（2026-04-13） ↩

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