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
パターン2: Azure Functions 経由
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
// 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
// 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$10-30の追加コストに対して：
- セキュリティリスク回避: 情報漏洩事故を防止
- 開発効率向上: 統合されたエラーハンドリングとログ
- 運用工数削減: 問題の早期発見と解決
- 将来の拡張性: 新機能追加が容易
選択の決定フローチャート
プロジェクトタイプ別推奨
✅ Functions経由を推奨するケース
- 短期開発プロジェクト: 1-3ヶ月で高品質な成果物が必要
- セキュリティ重視: APIキー露出リスクの回避が必要
- 複数サービス統合: AI Search、OpenAI Service等の複数サービスを組み合わせ
- 本番運用予定: エラーハンドリング、監視、ログ管理が重要
- チーム開発: 統一されたAPI設計とエラーハンドリングが必要
✅ Azure ML直接を推奨するケース
- シンプルな推論: 単一モデルの推論のみが目的
- プロトタイプ開発: 最小限の機能で素早く検証
- コスト最優先: 追加のサービス料金を避けたい
- 低レイテンシ必須: わずかな遅延も許容できない
- 学習・実験目的: Azure MLの機能理解が主眼
実装のポイント
// functions/chat/index.js
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
module.exports = async function (context, req) {
const startTime = Date.now();
try {
// 1. RAG検索でコンテキスト取得
const relevantDocs = await searchRelevantDocuments(req.body.message);
// 2. Azure ML エンドポイント呼び出し
const credential = new DefaultAzureCredential();
const mlResponse = await fetch(`${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。