Microsoft Foundry Tools 開発支援
Microsoft Foundry Tools（Azure AIサービス、Azure Cognitive Services）の開発において、ベストプラクティス、アーキテクチャ、セキュリティ、設定、統合に関する専門知識を提供するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Expert knowledge for Microsoft Foundry Tools (aka Azure AI services, Azure Cognitive Services) development including best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, and integrations & coding patterns. Use when using Content Moderator, Content Understanding analyzers, Azure AI document processing, quotas, or Foundry security, and other Microsoft Foundry Tools related development tasks. Not for Microsoft Foundry (use microsoft-foundry), Microsoft Foundry Classic (use microsoft-foundry-classic), Microsoft Foundry Local (use microsoft-foundry-local).
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Microsoft Foundry Tools（Azure AIサービス、Azure Cognitive Services）の開発において、ベストプラクティス、アーキテクチャ、セキュリティ、設定、統合に関する専門知識を提供するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o microsoft-foundry-tools.zip https://jpskill.com/download/5808.zip && unzip -o microsoft-foundry-tools.zip && rm microsoft-foundry-tools.zip$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/5808.zip -OutFile "$d\microsoft-foundry-tools.zip"; Expand-Archive "$d\microsoft-foundry-tools.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\microsoft-foundry-tools.zip"完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
microsoft-foundry-tools.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
microsoft-foundry-toolsフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Microsoft Foundry Tools スキル
このスキルは、Microsoft Foundry Tools に関する専門的なガイダンスを提供します。ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、および統合とコーディングパターンを網羅しています。ローカルのクイックリファレンスコンテンツとリモートドキュメント取得機能を組み合わせています。
このスキルの使い方
エージェントへの重要事項: 関連するセクションを見つけるには、以下のカテゴリインデックスを使用してください。行範囲が指定されているカテゴリ（例:
L35-L120）の場合は、指定された行でread_fileを使用してください。ファイルリンクが指定されているカテゴリ（例:[security.md](security.md)）の場合は、リンクされた参照ファイルでread_fileを使用してください。
エージェントへの重要事項:
metadata.generated_atが3ヶ月以上前の場合は、リポジトリから最新バージョンをプルするようユーザーに提案してください。mcp_microsoftdocsツールが利用できない場合は、ユーザーにインストールを提案してください: インストールガイド
このスキルは、ドキュメントコンテンツを取得するためにネットワークアクセスを必要とします。
- 推奨: クエリ文字列
from=learn-agent-skillを指定してmcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchを使用してください。Markdown を返します。 - フォールバック: クエリ文字列
from=learn-agent-skill&accept=text/markdownを指定してfetch_webpageを使用してください。Markdown を返します。
カテゴリインデックス
| カテゴリ | 行 | 説明 |
|---|---|---|
| ベストプラクティス | L35-L40 | コンテンツ理解の精度向上、ドキュメント抽出における根拠と信頼性の確保、プレビュー版から GA 版 Content Understanding API への移行に関するガイダンスです。 |
| 意思決定 | L41-L48 | Foundry と Content Understanding ツールの選択、Azure AI ドキュメント処理オプションの選択、プレビュー版から GA 版 API への移行、Content Understanding のコスト見積もりに関するガイダンスです。 |
| アーキテクチャと設計パターン | L49-L53 | Content Understanding モデルのデプロイオプション（サーバーレス、マネージド、カスタム）の選択と構成に関するガイダンスです。トレードオフ、スケーラビリティ、統合パターンを含みます。 |
| 制限とクォータ | L54-L61 | Content Moderator の画像/リスト API および Content Understanding のクォータ、制限、サポートされる言語、およびリストと使用制限内に収まる方法を示す .NET サンプルです。 |
| セキュリティ | L62-L66 | Foundry のセキュリティ保護: 認証方法、Entra-only アクセス、キー/Key Vault、CMK 暗号化、DLP、VNet ルール、API キーローテーション、Azure Policy および規制コンプライアンス構成。 |
| 構成 | L67-L76 | Content Understanding アナライザー（組み込みおよびカスタム）、ドキュメントレイアウト、顔検出、およびクロスリソース容量設定の構成とカスタマイズです。 |
| 統合とコーディングパターン | L77-L91 | REST/.NET を介した Content Moderator および Content Understanding の使用: テキスト/画像/ビデオのモデレーション、用語リスト、マルチモーダル分析、および Markdown/構造化出力の利用。 |
ベストプラクティス
| トピック | URL |
|---|---|
| Content Understanding の精度にベストプラクティスを適用する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/concepts/best-practices |
| 信頼性と根拠に基づいてドキュメント抽出を改善する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/document/analyzer-improvement |
意思決定
| トピック | URL |
|---|---|
| ドキュメント処理に Azure AI ツールを選択する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/choosing-right-ai-tool |
| Foundry と Content Understanding Studio の機能を選択する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/foundry-vs-content-understanding-studio |
| Content Understanding をプレビュー版から GA 版 API に移行する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/how-to/migration-preview-to-ga |
| Content Understanding の料金を見積もり、計画する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/pricing-explainer |
アーキテクチャと設計パターン
| トピック | URL |
|---|---|
| Content Understanding のモデルデプロイオプションを選択する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/concepts/models-deployments |
制限とクォータ
| トピック | URL |
|---|---|
| クォータ制限内で Content Moderator の画像リストを使用する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-moderator/image-lists-quickstart-dotnet |
| Content Moderator API でサポートされる言語を使用する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-moderator/language-support |
| リスト制限付きで Content Moderator .NET サンプルを適用する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-moderator/samples-dotnet |
| Content Understanding サービスのクォータと制限のリファレンス | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/service-limits |
セキュリティ
| トピック | URL |
|---|---|
| キーと ID を使用して Content Understanding を保護する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/concepts/secure-communications |
構成
| トピック | URL |
|---|---|
| Azure Content Understanding でアナライザーを構成し、参照する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/concepts/analyzer-reference |
| Content Understanding の組み込みアナライザーを使用およびカスタマイズする | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/concepts/prebuilt-analyzers |
| Content Understanding でドキュメントレイアウト分析を構成する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/document/elements |
| Content Understanding で顔検出と認識を構成する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/face/overview |
| Content Understanding のクロスリソース容量を構成する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/how-to/bring-your-own-cross-resource-capacity |
| Content Understanding Studio でカスタムアナライザーを構築および改良する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services |
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Microsoft Foundry Tools Skill
This skill provides expert guidance for Microsoft Foundry Tools. Covers best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, and integrations & coding patterns. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.
How to Use This Skill
IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g.,
L35-L120), useread_filewith the specified lines. For categories with file links (e.g.,[security.md](security.md)), useread_fileon the linked reference file
IMPORTANT for Agent: If
metadata.generated_atis more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. Ifmcp_microsoftdocstools are not available, suggest the user install it: Installation Guide
This skill requires network access to fetch documentation content:
- Preferred: Use
mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchwith query stringfrom=learn-agent-skill. Returns Markdown. - Fallback: Use
fetch_webpagewith query stringfrom=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.
Category Index
| Category | Lines | Description |
|---|---|---|
| Best Practices | L35-L40 | Guidance on improving Content Understanding accuracy, grounding and confidence in document extraction, and migrating from preview to GA Content Understanding APIs. |
| Decision Making | L41-L48 | Guidance on choosing Foundry vs Content Understanding tools, selecting Azure AI document processing options, migrating preview to GA APIs, and estimating Content Understanding costs. |
| Architecture & Design Patterns | L49-L53 | Guidance on choosing and configuring deployment options (serverless, managed, custom) for Content Understanding models, including trade-offs, scalability, and integration patterns. |
| Limits & Quotas | L54-L61 | Quotas, limits, and supported languages for Content Moderator image/list APIs and Content Understanding, plus .NET samples showing how to stay within list and usage limits. |
| Security | L62-L66 | Securing Foundry: auth methods, Entra-only access, keys/Key Vault, CMK encryption, DLP, VNet rules, API key rotation, Azure Policy and regulatory compliance configuration |
| Configuration | L67-L76 | Configuring and customizing Content Understanding analyzers (prebuilt and custom), document layout, face detection, and cross-resource capacity settings. |
| Integrations & Coding Patterns | L77-L91 | Using Content Moderator and Content Understanding via REST/.NET: text/image/video moderation, term lists, multimodal analysis, and consuming Markdown/structured outputs |
Best Practices
| Topic | URL |
|---|---|
| Apply best practices for Content Understanding accuracy | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/concepts/best-practices |
| Improve document extraction with confidence and grounding | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/document/analyzer-improvement |
Decision Making
| Topic | URL |
|---|---|
| Choose Azure AI tool for document processing | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/choosing-right-ai-tool |
| Choose between Foundry and Content Understanding Studio features | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/foundry-vs-content-understanding-studio |
| Migrate Content Understanding from preview to GA APIs | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/how-to/migration-preview-to-ga |
| Estimate and plan Content Understanding pricing | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/pricing-explainer |
Architecture & Design Patterns
| Topic | URL |
|---|---|
| Select model deployment options for Content Understanding | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/concepts/models-deployments |
Limits & Quotas
| Topic | URL |
|---|---|
| Use Content Moderator image lists within quota limits | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-moderator/image-lists-quickstart-dotnet |
| Use supported languages in Content Moderator API | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-moderator/language-support |
| Apply Content Moderator .NET samples with list limits | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-moderator/samples-dotnet |
| Content Understanding service quotas and limits reference | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/service-limits |
Security
| Topic | URL |
|---|---|
| Secure Content Understanding with keys and identities | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/concepts/secure-communications |