この記事のポイント
Azure OpenAI PTUは、AIモデルの計算リソースを事前確保し、性能を保証するサービス- 従量課金(ベストエフォート)と異なり、安定したスループットと低遅延を実現
- ピーク時でも高い可用性を維持し、ミッションクリティカルな業務に適する
- 大量利用時にはコスト効率が良いが、利用量が少ないと割高になる可能性
- 導入には適切なPTU数の見積もりと、定期的なキャパシティレビューが重要
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
Azure OpenAI Serviceを使っていると、「ピーク時に応答が遅くなる」「利用料金が予測しにくい」といった課題に直面していませんか？
特に、安定したパフォーマンスが求められるビジネスアプリケーションでは、従量課金の変動性は大きなリスクとなり得ます。
その解決策としてMicrosoftが提供するのが「Azure OpenAI Service PTU（Provisioned Throughput Unit）」です。
本記事では、この「Azure OpenAI Service PTU」について、基礎から応用までを徹底的に解説します。
PTUの仕組み、従量課金との違い、料金体系、導入方法、そして効果的な活用シナリオまで、幅広く網羅的に説明します。
Azure OpenAI Service PTUとは？
Azure OpenAI Service PTU
Azure OpenAI Service PTU（Provisioned Throughput Unit）とは、GPT-4oやGPT-4 TurboといったOpenAIの強力なAIモデルを利用するための計算リソース（スループット）を、あらかじめ一定量確保し、自分専用として利用できるサービスモデル**です。
プロビジョンド（Provisioned）」という名前の通り、事前に「確保・予約された」スループット（単位時間あたりに処理できる能力）を利用する権利を購入するイメージです。
これにより、契約した分の処理能力が保証され、他のユーザーの利用状況に左右されることなく、安定したAIの応答速度と処理性能を得ることが可能になります。
時間単位での利用や、月間・年間でのコミットメント（利用約束）を通じて、この専用リソースを確保します。
PTUと従量課金との違い
Azure OpenAI Serviceには、PTUの他に**「従量課金（Pay-as-you-go）」**モデルがあります。
これは、利用したトークン量に応じて料金が発生する、手軽に始めやすいモデルです。
従量課金モデルは、リソースを他の多くのユーザーと共有する**「ベストエフォート型」**です。これは、公共の道路のようなもので、空いていればスムーズですが、交通量（他のユーザーの利用）が増えると混雑し、速度が低下したり、場合によっては利用制限（スロットリング）が発生したりする可能性があります。
一方、PTUは「専用レーン」を契約するようなものです。あらかじめ確保した通行量（スループット）が保証されているため、外部の混雑状況に関わらず、常に一定の速度でAIモデルを利用できます。
この**「性能保証」**が、PTUと従量課金の最も大きな違いであり、PTUが必要とされる理由です。特に、安定したパフォーマンスがビジネス要件となる場合に、その価値を発揮します。
保証された処理性能（スループット）で安定稼働
PTUの最大のメリットは、契約したPTU数に応じたトークン処理能力（TPM: Tokens Per Minute）が保証される点です。
従量課金モデルでは、リソース共有のためTPMが変動する可能性がありますが、PTUでは事前に確保したキャパシティ内での処理が約束されます。
これにより、例えば「1分間に〇〇リクエスト、合計△△トークンを確実に処理したい」といった性能要件があるシステムでも、安心してAzure OpenAI Serviceを組み込むことができます。
大規模なバッチ処理や、一定の処理能力が常に求められるアプリケーションにおいて、処理の遅延や詰まりを防ぎ、安定したシステム稼働を実現します。
低遅延で安定した応答時間（レイテンシ）
PTUでは、AIモデルを稼働させるための計算リソースが専用に割り当てられます。これにより、他のユーザーの利用状況の影響を受けず、一貫して低い応答時間（レイテンシ）を実現できます。
特に、リアルタイム性が重視される以下のようなアプリケーションでは、この低遅延性が大きな利点となります。
- AIチャットボット
- インタラクティブなコンテンツ生成ツール
- リアルタイムでのデータ分析・意思決定支援
ユーザー体験の向上や、ビジネスプロセスの効率化に直結する重要なメリットと言えるでしょう。
ピーク時でも安心の高い可用性
多くのユーザーが同時にアクセスする時間帯（ピーク時）や、特定のイベントで需要が急増した場合でも、PTUなら安心です。
自社用に確保された専用リソースで処理を行うため、外部の負荷状況に左右されず、安定したサービス提供が可能になります。
従量課金モデルの場合、需要が急増するとリソースの競合が発生し、パフォーマンス低下や利用制限（スロットリング）のリスクが高まります。
PTUは、このようなリスクを回避し、ビジネスの機会損失を防ぐ上で効果的です。サービスレベルアグリーメント (SLA) が求められるようなシステムにおいても、PTUは信頼性の高い基盤となります。
大量利用時のコスト削減と予測可能性
Azure OpenAI Serviceの利用量が非常に多い場合、PTUの固定料金（特に月間・年間コミットメント）は、従量課金モデルと比較してトータルコストを抑えられる可能性があります。
従量課金は使った分だけ支払う手軽さがありますが、利用量が増えるほどコストも比例して増加します。一方、PTUは一定の利用量を超えると、トークンあたりの実質的な単価が従量課金よりも安くなるポイント（損益分岐点）が存在します。
さらに、固定料金であるため予算計画が立てやすく、コスト管理が容易になる点も大きなメリットです。ただし、利用量が少ない場合はPTUの方が割高になるため、事前の慎重な利用量予測とコスト試算が不可欠です。
Azure OpenAI Service PTUの料金体系
ここでは、Azure OpenAI Service PTUの料金体系についてご説明します。
Azure OpenAI Service PTUの料金体系は、以下の要素で決まります。
- モデルの種類（GPT-4o、o1など）
- 契約するPTU数（確保したい処理能力）
- 契約期間（長期契約になるほど割引）
以下は、Azure OpenAI Service PTUの料金をまとめたものです。
| モデル | 契約に必要な最小PTU数 | 1PTUの料金 / 時間 | 月間契約の料金 | 年間契約の料金 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o Global | 15 | $1 | $260 | $2,652 |
| GPT-4o 米国/ヨーロッパ データ ゾーン | 15 | $1.1 | $260 | $2,652 |
| GPT-4o Regional | 50 | $2 | $260 | $2,652 |
| 微調整された GPT-4o-リージョン | 50 | $2 | $260 | $2,652 |
| GPT-4o mini Global | 15 | $1 | $260 | $2,652 |
| GPT-4o mini 米国/ヨーロッパ データ ゾーン | 15 | $1.1 | $260 | $2,652 |
| GPT-4o-mini リージョン | 25 | $2 | $260 | $2,652 |
| 微調整された GPT-4o-Mini リージョン | 25 | $2 | $260 | $2,652 |
1か月あたりに想定される料金が、月間契約の料金を上回る場合、月間契約や年間契約がおすすめです。
注意点
Azure OpenAI Service PTUは魅力的な反面、いくつかの注意点もあります。
-
固定コストがかかる
使っていない時間も料金が発生するため、利用量が少ないと割高になることがあります。 -
最低契約期間がある
月間契約や年間契約の場合、柔軟なスケールダウンは難しいです。 -
正確な見積もりが必要
最初に必要な処理能力を見誤ると、性能不足やコストの無駄につながります。
PTU vs 従量課金：あなたに最適なのはどっち？
Azure OpenAI Serviceを利用する上で、PTUと従量課金のどちらが自社のニーズに適しているのか、判断に迷うこともあるでしょう。ここでは、両モデルを比較し、選択のポイントを解説します。
以下の表は、PTUと従量課金モデルの主な特徴を比較したものです。
| 特徴項目 | Azure OpenAI Service PTU (Provisioned Throughput Unit) | Azure OpenAI Service 従量課金 (Pay-as-you-go) |
|---|---|---|
| パフォーマンス | 保証 (契約PTU数に応じたスループット) | ベストエフォート (リソース共有、変動あり) |
| レイテンシ | 低く安定 (専用リソース) | 変動あり (混雑状況による) |
| 可用性 | 高い (ピーク時も安定) | 変動あり (リソース競合の可能性) |
| コスト構造 | 固定費 (時間/月/年単位の契約) | 変動費 (処理トークン数に応じた課金) |
| コスト効率 | 高トラフィック時に有利 | 低〜中トラフィック時に有利 |
| 柔軟性 | 低い (契約期間、スケールダウンに制約) | 高い (利用量に応じたスケール、即時停止可能) |
| 導入の容易さ | 計画・見積もりが必要 | 容易 (すぐに利用開始可能) |
| 主な用途 | 基幹業務、リアルタイム応答サービス、大規模バッチ処理 | 開発・テスト、小〜中規模アプリ、利用量変動大 |
この表からわかるように、性能と安定性を最優先し、利用量が一定以上見込める場合はPTUが、柔軟性を重視し、利用量が少ないか変動が大きい場合は従量課金が、それぞれ適していると言えます。
損益分岐点の考え方：いつPTUがお得になるか？
「具体的にどのくらいの利用量があればPTUの方が安くなるのか？」これは多くの方が気になる点でしょう。
残念ながら、モデルの種類、リージョン、プロンプト/生成のトークン比率など多くの要因が絡むため、一概に「〇〇TPM以上ならお得」と断言することは困難です。
しかし、以下のステップで損益分岐点の目安を試算することができます。
- ワークロードの分析
アプリケーションのピーク時および平均的なリクエスト数、プロンプトと生成の平均トークン数を把握します。
- 必要TPMの算出
分析結果から、必要となるTPM（Tokens Per Minute）を計算します。
- 従量課金コストの試算: 算出したTPMと予想される月間総トークン消費量から、従量課金モデルでの月額コストを試算します。（Azure料金計算ツールなどを活用）
- 必要PTU数の見積もり
Azure AI Studio の容量プランナーなどを利用し、必要TPMを満たすためのPTU数を見積もります。
- PTUコストの確認
見積もったPTU数に対する月額または年額のコミットメント料金を、Azure OpenAI Service 公式料金ページで確認します。
- 比較検討
従量課金の試算コストが、PTUのコミットメント料金を安定して上回るようであれば、PTUへの移行がコストメリットを生む可能性が高いと判断できます。
Azure OpenAI Service PTUの導入方法
ここでは、Azure OpenAI Service PTUを実際に導入してみましょう。ステップごとに丁寧に説明していきますのでぜひ最後までご覧ください。
-
Azure Portalにログインします。Azureのアカウントをお持ちでない場合は新規作成しましょう。
Azure Portal
-
Azure サービスから、Azure OpenAIを選択します。
Azure OpenAIの選択
- Azure OpenAIの作成をクリックし、リソースを作成します。
Azure OpenAIの作成
- Azure AI Foundryにログインします。
Azure AI Foundry
- Azure OpenAI Serviceを選択します。
Azure OpenAI Serviceを選択
- サイドバーからデプロイを選択し、モデルのデプロイをクリックします。
モデルのデプロイ
- 利用したいモデルを選び、確認をクリックします。
モデルの選択
- デプロイの種類でProvisioned-managedを選択することで、Azure OpenAI Service PTUを利用することができます。
デプロイの種類
上記のステップで、すぐに利用が可能です！
Azure Portal上の購入予約から、Azure OpenAI Service Provisionedを選択することで、月間契約や年間契約も可能です。
月間契約や年間契約をご検討中の方はこちらをご確認ください。
▶︎Azureの予約とは？利用可能なサービスや適用・支払い方法を解説
Azure 購入予約
Azure OpenAI Service PTUの活用シナリオ
Azure OpenAI Service PTUが持つ「保証された性能」と「安定した低遅延」は、様々なビジネスシーンでその真価を発揮します。
ここでは、代表的な3つの活用シナリオをご紹介します。
リアルタイム応答が重要視されるサービス（チャットボット等）
ユーザーとの対話が中心となるサービスでは、応答速度がユーザー体験に直結します。
- AIカスタマーサポート/FAQチャットボット:
ユーザーからの問い合わせに対し、瞬時に的確な回答を返すことで、顧客満足度を大幅に向上させます。PTUを利用すれば、アクセスが集中する時間帯でも遅延なく応答でき、オペレーターへの問い合わせ削減にも繋がります。
- インタラクティブな教育・トレーニングツール:
ユーザーの入力や質問に対して、リアルタイムでフィードバックや解説を提供するアプリケーション。学習効果を高めるためには、スムーズな対話が不可欠であり、PTUの低遅延性が活きます。
- リアルタイム翻訳サービス:
会議や会話の内容を即座に翻訳するサービス。遅延はコミュニケーションの妨げになるため、PTUによる安定した処理速度が求められます。
これらのサービスでは、わずかな遅延もユーザーの離脱に繋がる可能性があるため、PTUによる性能保証は非常に重要です。
安定性が不可欠なミッションクリティカル業務
業務の根幹を支えるシステムや、わずかな遅延やエラーも許されない分野では、PTUの信頼性が不可欠です。
- 金融機関における不正検知・リスク分析:
大量の取引データをリアルタイムで分析し、不正行為の兆候を検知するシステム。処理の遅延は大きな損害に繋がる可能性があるため、PTUによる安定したスループットが求められます。
- 医療分野での診断支援・記録要約:
医師の診断を支援するための画像解析や、膨大な診療記録を要約するシステム。応答の遅延や不安定さは許容されません。PTUは、安定した性能を提供し、医療従事者の業務を確実にサポートします。
- 製造業での品質管理・異常検知:
生産ラインのセンサーデータなどをリアルタイムで分析し、製品の欠陥や設備の異常を検知するシステム。迅速かつ確実な検知のために、PTUによる安定した処理能力が役立ちます。
これらの業務では、システムの停止や性能低下がビジネスに深刻な影響を与えるため、PTUの導入が有力な選択肢となります。
コスト効率が求められる大規模バッチ処理
毎日あるいは定期的に、大量のデータをAIで処理する必要がある場合、PTUはコスト効率と処理時間の安定化に貢献します。
- 大量ドキュメントの自動要約・分類・情報抽出:
ニュース記事、研究論文、契約書など、日々蓄積される大量のテキストデータを処理する業務。PTUのコミットメントプランを利用すれば、従量課金よりもトークンあたりのコストを抑えつつ、予測可能な時間で処理を完了できます。
- 市場調査レポートや顧客分析レポートの自動生成:
大量の市場データや顧客データを分析し、定期的にレポートを作成する業務。PTUにより、安定した処理速度でレポート作成時間を短縮し、迅速な意思決定を支援します。
- ソフトウェア開発におけるコード生成・レビュー支援:
大規模なコードベースに対するコード生成や、レビューの自動化支援。PTUは開発プロセス全体の効率化に貢献します。
これらのシナリオでは、処理量が多くなるほどPTUのコストメリットが顕著になる可能性があります。事前のコスト試算が重要です。
PTU導入後の効果的な管理・運用方法
Azure OpenAI Service PTUを導入した後も、その効果を最大限に引き出し、コストを最適化するためには、継続的な監視と運用が重要です。
ここでは、そのためのポイントをいくつかご紹介します。
定期的なキャパシティレビューと最適化
ビジネスの変化やアプリケーションの利用状況は時間とともに変わります。そのため、定期的に（例: 3ヶ月ごと、契約更新前など）PTUの利用状況をレビューし、キャパシティが適切かどうかを評価することが重要です。
- 利用率の評価: 監視データに基づき、平均利用率とピーク利用率を確認します。
- 将来予測: 今後のビジネス成長や利用量の増減予測を考慮します。
- PTU数の調整: レビュー結果に基づき、次回の契約更新時にPTU数を増減するかどうかを決定します。コミットメント期間中は削減が難しいため、特に年間契約の場合は慎重な判断が必要です。
このレビュープロセスを通じて、常に最適なPTU数を維持し、コスト効率を最大化することを目指します。
ハイブリッド構成（PTU＋従量課金）の検討
全てのトラフィックをPTUで賄うのではなく、ベースとなる安定した負荷はPTUで処理し、予測が難しい突発的なスパイクや、重要度の低い一部の処理は従量課金モデルのデプロイメントで処理する、というハイブリッド構成も有効な戦略です。
例えば、
- 通常業務時間帯のコア機能: PTUで安定稼働を保証。
- 深夜のバッチ処理や、一時的なキャンペーン: 従量課金で柔軟に対応。
Azure OpenAI Serviceでは、同じリソース内に複数のデプロイメント（PTUと従量課金）を持つことが可能です。
アプリケーション側で、リクエストの内容や重要度に応じて適切なエンドポイント（デプロイメント）に振り分けることで、コストとパフォーマンスのバランスを取ることができます。
プロンプト最適化による効率向上
PTUを利用する場合でも、プロンプトの内容を最適化し、不要なトークン消費を削減することは、コスト効率とパフォーマンス向上の両面で依然として重要です。
- 簡潔な指示: 冗長な表現を避け、明確かつ簡潔な指示を与えます。
- 履歴の管理: チャット形式の場合、長すぎる会話履歴を毎回含めるとトークン数が増大します。適切な長さに要約・管理する工夫が必要です。
- Few-shot Learningの最適化: 例示（Few-shot）が多すぎるとトークン数を圧迫します。必要最小限の例で済むように調整します。
これらの工夫により、同じPTU数でもより多くのリクエストを処理したり、レイテンシを改善したりすることが期待できます。
まとめ
本記事では、Azure OpenAI Service PTUの仕組みからメリット、使い方、活用方法まで網羅的にご紹介してきました。
Azure OpenAI Service PTUは、性能保証と安定性を求めるユーザーや企業にとって、非常に頼もしい選択肢です。
コスト面や柔軟性とのバランスは必要ですが、うまく設計すれば、従量課金モデルでは得られない安定感とパフォーマンスを手に入れることができます。
まずは小さく始めて、しっかりと成果を見ながら最適な構成へとスケーリングしていくことが、Azure OpenAI Service PTUを最大限に活かすスマートな活用法です！
利用量が増えてきた、あるいは安定したパフォーマンスがビジネスに不可欠になったと感じたら、Azure OpenAI Service PTUの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
