【2026年6月最新】Windows AI Foundryとは？Microsoft Build 2025の発表内容・機能・Claude Codeとの使い分けを徹底解説
aikanri-admin
この記事の内容
- 01Windows AI Foundryとは？ — 3分でわかる全体像
- 02Windows AI Foundryの4つの特徴
- 03主要コンポーネント解説 — Foundry Local・Windows ML・Inline AI APIs
- 04Azure AI Foundryとの違い — クラウド vs. デバイス
- 05MCPベースのエージェント連携 — 標準化の波
- 06開発者体験の革新 — VS Code AI Toolkit・WinGet・PowerToys
- 07Windows ML — シリコン最適化の推論エンジン
- 08企業導入シナリオ — ローカルAIが必要なケースとは
- 09Windows AI Foundry vs. Claude Code — 目的が違う2つのAI
- 10まとめ — 今すぐ経営を変えるなら何を選ぶべきか
- FAQよくある質問
2025年5月のMicrosoft Build 2025で発表された「Windows AI Foundry」。Microsoftが「AIの未来はクラウド、エッジ、そしてWindowsの上に構築される」と宣言した、ローカルAI開発の統合プラットフォームです。
しかし、ニュースを見ても「結局何ができるの？」「自社に関係あるの？」「Azure AI Foundryとは何が違うの？」が今ひとつわからないという経営者・管理職の方が多いのではないでしょうか。
この記事では、Windows AI Foundryの全体像を非エンジニアにもわかる言葉で解説します。主要コンポーネント・Azure AI Foundryとの違い・企業導入シナリオ・そしてClaude Codeとの使い分けまで、2026年5月時点の最新情報を踏まえてカバーします。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
01 OVERVIEW Windows AI Foundryとは？ — 3分でわかる全体像 Microsoft Build 2025で発表された「ローカルAI開発基盤」
Windows AI Foundryは、Microsoftが2025年5月のBuild 2025カンファレンスで発表したWindows上でAIアプリケーションを開発・実行するための統合プラットフォームです。
📚 用語解説
Windows AI Foundry：Microsoftが提供するWindows向けAI開発統合基盤。ローカルPC上でAIモデルの推論（実行）を行うためのツール群・SDK・APIを一括提供する。従来バラバラだったWindows AI開発ツールを1つの傘の下に統合したもの。
一言でまとめると、「クラウドに頼らず、自分のWindows PCの上でAIを動かすための開発環境」です。
従来、Windows上でAIを動かそうとすると、ONNX Runtime・DirectML・Windows Copilot Library・WinMLなど複数のツールを個別に組み合わせる必要がありました。Windows AI Foundryはこれらを統合し、開発者がワンストップでローカルAIアプリを構築できるようにしたものです。
（ツールがバラバラ）
（統合プラットフォーム）
（PC上で直接動作）
AI鬼管理山崎
1-1. Microsoftのビジョン — 「AIの未来はクラウドとエッジとWindowsの上に」
Windows AI Foundryの背景には、Microsoftの明確な戦略転換があります。それは「AIの実行環境をクラウドだけでなく、端末（Windows PC）にも広げる」というビジョンです。
Copilot+ PCと呼ばれるNPU搭載PCの普及に合わせ、クラウドに接続しなくてもAIが動くエコシステムを構築しようとしています。背景にあるのは、プライバシー懸念・通信コスト・レイテンシ（遅延）という3つのクラウドAIの課題です。
📚 用語解説
NPU（Neural Processing Unit）：AI処理に特化した専用プロセッサ。CPU・GPUとは別に、ニューラルネットワークの推論を高速・低消費電力で実行する。IntelのCore Ultra、QualcommのSnapdragon X Elite、AMDのRyzen AIなどに搭載されている。
📚 用語解説
Copilot+ PC：MicrosoftがWindows 11対応PCのうち、NPUを搭載しAI処理に最適化されたPCに付与するブランド名。40 TOPS以上のNPU性能が条件。2024年6月から各メーカーが発売開始。
代表菅澤
02 KEY FEATURES Windows AI Foundryの4つの特徴 ローカルAI開発の「何が変わるのか」
Windows AI Foundryには、大きく4つの特徴があります。
特徴1: ハードウェア自動最適化
AIモデルを実行する際、PCに搭載されたCPU・GPU・NPUの中から最適なプロセッサを自動検出し、そのハードウェアに最適化された推論を実行します。開発者がハードウェアごとにコードを書き分ける必要がありません。
📚 用語解説
推論（Inference）：AIモデルにデータを入力して結果を得る工程。「学習（Training）」がAIモデルを作る段階なのに対し、「推論」は完成したモデルを使う段階。Windows AI Foundryが提供するのは主にこの推論環境です。
特徴2: ゼロコスト推論
NPU搭載PCでは、クラウドAPIの従量課金が不要で、ローカルで推論を無制限に実行できます。APIのコールごとに課金されるクラウドAIとは対照的に、PC購入後の追加コストはゼロです。
特徴3: オフライン動作
インターネット接続なしでもAIが動作します。機密性の高いデータを社外に出さずにAI処理できるため、金融・医療・法律などのセキュリティ要件が厳しい業界で注目されています。
特徴4: 統合開発環境
CLI（コマンドラインインターフェース）・SDK・REST API・VS Code拡張をワンストップで提供し、モデルの選定→テスト→最適化→デプロイのサイクルを一貫して行えます。
AI鬼管理山崎
ゼロコスト推論は魅力的ですが、それはNPU搭載の新しいPCが必要ということでもあります。既存のPCではフルに性能を発揮できません。全社展開を考える場合、PC買い替えコスト（1台10〜20万円×台数）との比較が必要です。
03 COMPONENTS 主要コンポーネント解説 — Foundry Local・Windows ML・Inline AI APIs Windows AI Foundryの「中身」を理解する
Windows AI Foundryは複数のコンポーネントで構成されていますが、経営者が理解すべき主要コンポーネントは3つです。
3-1. Foundry Local — ローカル推論ソリューション
📚 用語解説
Foundry Local：Windows AI Foundryの中核コンポーネント。ローカルPC上でAIモデルの推論を行うためのCLI・SDK・REST APIを提供する。WinGetコマンド1行でインストール可能（winget install Microsoft.FoundryLocal）。
Foundry Localは、Windows AI Foundryの最も重要なコンポーネントです。開発者はこのFoundry Localを通じて、PC上でAIモデルを直接実行できます。
提供形態は3つあります。
特筆すべきは、OpenAI互換のREST APIを提供している点です。これにより、クラウドのOpenAI APIやAzure OpenAI向けに作ったアプリを、コードをほとんど変えずにローカル実行に切り替えられます。
3-2. Windows ML — シリコン最適化推論エンジン
📚 用語解説
Windows ML：Microsoftが提供するWindows向けのAI推論エンジン。CPU・GPU・NPUの各ハードウェアに最適化された推論を実行する。2025年9月にGA（一般提供）予定。DirectMLをバックエンドに使用。
Windows MLは、AIモデルを各PCのハードウェアに最適化して実行する推論エンジンです。開発者はハードウェアの違いを意識することなく、同じコードで異なるPC環境に対応できます。
| 対応ハードウェア | メーカー/チップ例 | 特徴 |
|---|---|---|
| NPU | Qualcomm Snapdragon X / Intel Core Ultra / AMD Ryzen AI | AI推論に特化、低消費電力 |
| GPU | NVIDIA GeForce / AMD Radeon | 並列処理に強い、グラフィックと兼用 |
| CPU | Intel Core / AMD Ryzen / Qualcomm | 汎用処理、NPU/GPUがない場合のフォールバック |
3-3. Inline AI APIs — Windows組み込みAI機能
📚 用語解説
Inline AI APIs：Windows OSに組み込まれたAI機能を、アプリケーションから呼び出すためのAPI群。テキスト要約・感情分析・OCR・画像認識など、よく使われるAI機能を標準提供する。個別にAIモデルをダウンロードする必要がない。
Inline AI APIsは、AIモデルを個別にダウンロードしなくても、Windows標準で使えるAI機能です。
📚 用語解説
LoRA（Low-Rank Adaptation）：大規模AIモデルを少ないデータ・少ない計算コストでカスタマイズ（ファインチューニング）する手法。モデル全体を再学習するのではなく、一部のパラメータだけを調整する。Windows AI FoundryではPhi Silicaモデルに適用可能。
代表菅澤
（ローカル推論基盤）
（HW最適化エンジン）
（OS組み込みAI機能）
04 VS AZURE Azure AI Foundryとの違い — クラウド vs. デバイス 名前が似ている2つの「Foundry」を整理する
「Windows AI Foundry」と「Azure AI Foundry」——名前が紛らわしいですが、この2つは全く別のものです。
📚 用語解説
Azure AI Foundry：Microsoftのクラウド（Azure）上でAIモデルの開発・デプロイ・管理を行うための統合プラットフォーム。エンタープライズ向けのガバナンス・セキュリティ機能を備える。旧称「Azure AI Studio」。
| 項目 | Windows AI Foundry | Azure AI Foundry |
|---|---|---|
| 実行環境 | ローカルPC（Windows端末上） | クラウド（Azure上） |
| 主な用途 | デバイス上でのAI推論・エッジAI開発 | エンタープライズAIモデルの開発・管理・デプロイ |
| 対象ユーザー | Windowsアプリ開発者・デバイスAI開発者 | 企業のMLエンジニア・データサイエンティスト |
| コスト構造 | PC購入費のみ（推論は無料） | Azure従量課金（使った分だけ） |
| モデル規模 | 小〜中規模（端末スペックに依存） | 大規模（クラウドの計算リソースを活用） |
| セキュリティ | データが端末から出ない（完全ローカル） | Azure上でのガバナンス・暗号化 |
| オフライン | 対応（インターネット不要） | 非対応（クラウド接続必須） |
| GA時期 | Build 2025で発表、段階的に提供中 | 提供中 |
簡単に言えば、Windows AI Foundryは「PC上で動くAI」、Azure AI Foundryは「クラウドで動くAI」のための開発基盤です。Microsoftは両者を補完関係と位置づけ、クラウドで開発→エッジにデプロイという一気通貫のフローを目指しています。
AI鬼管理山崎
Windows AI Foundryが必要になるのは、(1)データを絶対に外部に出せない、(2)インターネット接続なしでAIが必要、(3)リアルタイム（ミリ秒単位）の推論が必要——の3条件のいずれかに該当する場合です。該当しなければ、クラウドAI（Claude CodeやAzure OpenAI）の方がコスパ・性能とも優れます。
05 MCP INTEGRATION MCPベースのエージェント連携 — 標準化の波 AIが「ツール」を使えるようになる共通規格
Windows AI Foundryの注目機能の1つが、MCP（Model Context Protocol）への対応です。MCPはAnthropic社が2024年末に提唱した、AIエージェントとツールの連携を標準化するプロトコルです。
📚 用語解説
MCP（Model Context Protocol）：AIモデルが外部ツール（ファイルシステム・データベース・API等）を操作するための標準プロトコル。Anthropic社が2024年に提唱し、Microsoft・Google・OpenAIなど主要企業が採用を発表。「AIのUSB-C」とも呼ばれ、異なるAIモデル・ツール間の共通インターフェースを提供する。
Windows AI Foundryは、MCPに基づく3つのコンポーネントを提供します。
5-1. MCP Registry
利用可能なMCPサーバー（ツール接続先）を一覧化・管理する仕組みです。開発者はレジストリからツールを選んでAIエージェントに接続するだけで、ファイル操作やデータベースアクセスが可能になります。
5-2. MCP Servers
AIモデルとWindowsの各機能をつなぐブリッジ（橋渡し役）です。たとえば「ファイルシステムMCPサーバー」を使えば、AIがPC内のファイルを読み書きできるようになります。
5-3. App Actions
Windowsアプリのアクション（操作）をAIエージェントから呼び出せるようにする仕組みです。たとえば「Outlookでメールを送信する」「Excelのセルを更新する」といった操作を、AIが直接実行できます。
（ローカル推論）
（橋渡し）
（Outlook等）
（メール送信等）
代表菅澤
📚 用語解説
MCPサーバー：MCP規格に準拠した「ツール接続ポイント」のこと。ファイルシステム・データベース・Web API・アプリケーションなど様々なツールに対するMCPサーバーが提供されており、AIモデルはMCPサーバーを通じてこれらのツールを操作する。
06 DEV EXPERIENCE 開発者体験の革新 — VS Code AI Toolkit・WinGet・PowerToys 「分単位のプロトタイピング」を目指す開発ツール群
Windows AI Foundryは、開発者の作業効率を大幅に向上させるツール群も提供しています。
6-1. VS Code AI Toolkit
📚 用語解説
VS Code AI Toolkit：Visual Studio Code（コードエディタ）の拡張機能。AIモデルの選定・テスト・ファインチューニング（カスタマイズ）をGUIで行える。コマンドを覚えなくても、マウス操作でローカルAIの開発が可能。
VS Code AI Toolkitは、AIモデルの試行錯誤をGUI（画面操作）で行えるツールです。従来はコマンドラインでの操作が必要だった作業を、視覚的なインターフェースで行えるようにしました。
6-2. WinGetによるインストール
Windows AI Foundryのインストールは、WinGet（Windowsのパッケージマネージャー）で1行です。
winget install Microsoft.FoundryLocal
Pythonの環境構築やドライバーのインストールに悩む必要がなく、数分でローカルAI開発を始められるのは大きなメリットです。
6-3. PowerToys Command Palette
PowerToys（Windows向け生産性ツール集）のCommand Paletteが強化され、AIアシスタントにキーボードショートカット一発でアクセスできるようになりました。
AI鬼管理山崎
Windows AI Foundryは「開発者向け」のツールです。ChatGPTやClaude Codeのように「インストールしてすぐ業務に使える」ものではありません。自社にAI開発リソース（エンジニア）がない場合は、クラウドAI（Claude Code等）を使う方が現実的です。
07 WINDOWS ML Windows ML — シリコン最適化の推論エンジン CPU・GPU・NPUを自動切り替えする推論基盤
Windows MLは、Windows AI Foundryの推論エンジン層です。AIモデルの推論を、PCに搭載されたハードウェア（CPU/GPU/NPU）に最適化して実行します。
📚 用語解説
DirectML：MicrosoftのDirectX（グラフィックAPI）上に構築された機械学習推論のハードウェアアクセラレーション層。NVIDIA・AMD・Intel・Qualcommのチップに対応し、ハードウェアの違いを吸収する。Windows MLのバックエンドとして動作する。
7-1. 対応チップベンダー
| チップベンダー | 対応製品例 | NPU性能 |
|---|---|---|
| AMD | Ryzen AI 300 / Ryzen AI Max | 最大50 TOPS |
| Intel | Core Ultra 200V / Core Ultra 200S | 最大48 TOPS |
| NVIDIA | GeForce RTX 50シリーズ / RTX 40シリーズ | GPU推論（TOPS非該当） |
| Qualcomm | Snapdragon X Elite / Snapdragon X Plus | 最大45 TOPS |
📚 用語解説
TOPS（Tera Operations Per Second）：AIプロセッサの処理性能を表す単位。1秒間に何兆回の演算を行えるかを示す。Copilot+ PCの要件は40 TOPS以上。一般的なオフィスPCのCPUは数TOPS程度のため、NPU搭載が必須です。
7-2. GA（一般提供）時期
Windows MLは2025年9月にGA（一般提供）が予定されています。Build 2025の時点ではプレビュー段階であり、まだ本番環境での利用は推奨されていません。
代表菅澤
40 TOPSのNPU搭載PCで、Phi Silica（3.8Bパラメータ）の推論が実用速度で動作します。ただし、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnet級の大規模モデル（数千億パラメータ）のローカル実行は、現行ハードウェアでは非現実的です。
08 ENTERPRISE USE CASES 企業導入シナリオ — ローカルAIが必要なケースとは 「うちの会社に関係あるか」を判断する
Windows AI Foundryが本当に必要な企業は、実はかなり限定的です。以下の条件に該当する場合のみ、検討の価値があります。
8-1. ローカルAIが必須なシナリオ
8-2. クラウドAIで十分なシナリオ
中小企業の業務の95%以上は、クラウドAI（Claude CodeやChatGPT）で対応可能です。Windows AI Foundryは、残りの5%——セキュリティ・オフライン・超低遅延が必須の特殊なケースで威力を発揮します。
AI鬼管理山崎
| 企業の採用事例 | 用途 | ローカルAIのメリット |
|---|---|---|
| Adobe | 画像編集のAIアシスト | リアルタイム処理・オフライン対応 |
| Topaz Labs | AI画像高画質化 | 大容量画像のローカル処理 |
| Wondershare Filmora | 動画編集AI | エフェクト適用の低遅延 |
| McAfee | セキュリティ脅威検出 | データを外部に出さない検査 |
09 VS CLAUDE CODE Windows AI Foundry vs. Claude Code — 目的が違う2つのAI 「ローカルAI開発基盤」と「AIエージェント」は競合しない
Windows AI FoundryとClaude Codeは、そもそも目的が異なるため、直接比較するのは適切ではありません。しかし、「AIを使って業務を改善したい」という経営者の視点では、どちらを選ぶべきかは明確です。
| 比較項目 | Windows AI Foundry | Claude Code |
|---|---|---|
| 本質 | ローカルAI開発プラットフォーム | AIエージェント（すぐ使える業務AI） |
| 対象ユーザー | AI開発者・エンジニア | 経営者・全社員（非エンジニア含む） |
| 利用開始までの時間 | 開発環境構築＋アプリ開発が必要 | インストール後すぐ業務に使える |
| 必要な技術力 | プログラミング必須 | 日本語で指示するだけ |
| モデル性能 | 小〜中規模（Phi Silica等） | 世界最高クラス（Claude Opus 4.6等） |
| コスト | NPU搭載PC費用（10〜20万円/台） | 月200ドル（約3万円） |
| インターネット | 不要（完全ローカル） | 必要（クラウド接続） |
| データプライバシー | データが端末から出ない | Anthropicサーバーで処理（暗号化済み） |
| 自律的な業務遂行 | 自分でアプリを開発する必要あり | ファイル操作・コマンド実行・テストまで自律実行 |
| 導入実績 | Build 2025で発表（新しい） | 世界中の企業で本番運用中 |
代表菅澤
9-1. GENAIの実績データ
| 業務 | AI導入前（人間のみ） | Claude Code導入後 | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 営業（リスト作成〜フォロー） | 週20時間 | 週2時間 | 90%削減 |
| 広告運用（出稿〜レポート） | 週10時間 | 週1時間 | 90%削減 |
| ブログ記事制作 | 1本8時間 | 1本1時間 | 87.5%削減 |
| 経理（仕訳〜月次報告） | 月40時間 | 月5時間 | 87.5%削減 |
| 秘書業務（スケジュール〜議事録） | 日2時間 | 日15分 | 87.5%削減 |
これは理論値ではなく、弊社（株式会社GENAI・社員5名）の実際の削減実績です。Claude Codeの利用料は月200ドル（約3万円）。Windows AI Foundry用のNPU搭載PCを全社分購入するコスト（5台×15万円＝75万円）と比較すると、10分の1以下の初期コストで、今日から効果が出るのがClaude Codeの強みです。
10 CONCLUSION まとめ — 今すぐ経営を変えるなら何を選ぶべきか Windows AI Foundryの価値と、現実的な最適解
Windows AI Foundryは、MicrosoftがローカルAI開発の統合基盤として打ち出した技術的に興味深いプラットフォームです。しかし、経営判断として重要なのは「技術の将来性」ではなく「今日の経営課題を解決できるか」です。
Windows AI Foundryの価値が高いケース
Claude Codeの方が適しているケース
ほとんどの中小企業は後者に該当します。Windows AI Foundryの動向は技術トレンドとしてウォッチしつつ、今日の経営改善はClaude Codeで始めるのが最も合理的な判断です。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
株式会社GENAIでは、Claude Codeの全社導入を支援する「AI鬼管理」サービスを提供しています。AIの選定・導入設計・運用定着まで、経営者に伴走するコンサルティングです。「Windows AI Foundryとどちらが自社に合うか」のご相談も承っています。
11 FAQ よくある質問 Windows AI Foundryに関する疑問をまとめて解決
Q1. Windows AI Foundryは無料ですか？
Windows AI Foundry自体は無料で利用できます。ただし、フルに性能を活かすにはNPU搭載のCopilot+ PC（10〜20万円程度）が必要です。また、一部のAIモデルには個別のライセンスが設定されている場合があります。
Q2. 既存のWindowsパソコンでも使えますか？
基本的なインストールと利用は可能ですが、NPUがない旧モデルのPCでは推論速度が大幅に遅くなります。CPU推論はフォールバック（代替手段）として用意されていますが、実用速度を求めるならNPU搭載PCが推奨されます。
Q3. MacやLinuxでは使えますか？
Windows AI FoundryはWindows専用です。Mac・Linuxでは利用できません。クロスプラットフォームでAIを使いたい場合は、Claude Code（Windows / Mac / Linux対応）やAzure AI Foundry（ブラウザベース）が選択肢になります。
Q4. ChatGPTやClaudeと何が違うのですか？
ChatGPTやClaudeは「すぐに使えるAIサービス」であるのに対し、Windows AI Foundryは「AIアプリを開発するためのプラットフォーム」です。料理で喩えるなら、ChatGPT/Claudeは「レストラン（完成品を食べる場所）」、Windows AI Foundryは「キッチン用品セット（自分で料理を作る道具）」です。
Q5. 中小企業にWindows AI Foundryは必要ですか？
現時点では、ほとんどの中小企業にはWindows AI Foundryは不要です。AIエンジニアを雇用していない限り、Claude CodeやChatGPTといった「すぐ使えるAI」の方が費用対効果は圧倒的に高いです。Windows AI Foundryは、自社でAIアプリを開発する企業向けのツールです。
代表菅澤
Claude Codeで業務自動化を90日で叩き込む
経営者向けの伴走型パーソナルトレーニング
Claude Code を業務に落とし込む
専門研修コース一覧
受講者本人の業務を題材に、「使いこなせる」状態になるまで伴走する研修プログラム。1対1特化型・ハンズオン・法人講座の3コースを展開中。業務特化・実装まで踏み込むタイプのClaude Code研修です。
研修コース一覧を見る →AI鬼管理へのお問い合わせ
この記事を読んで気になった方へ。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
