Claude Code Foundry設定｜Azureで使う3つの認証

公開 更新 著者 永上裕之導入とルール
#Claude Code#Microsoft Foundry#Azure#Entra ID#企業導入
3つの鍵を見比べて、自分たちに合う1本を選んでいる様子のイメージ

この記事の要点

  • Microsoft Foundry には Bedrock や Vertex AI のような設定のウィザードが無く、環境変数だけで設定する
  • 認証は APIキー・Microsoft Entra ID・Bearer トークンの3つ。鍵を保管したくないなら Entra ID
  • Foundry には起動時のモデル確認が無いので、モデルの版は必ずデプロイ名に合わせて固定する

会社のクラウドが Azure なら、Claude Code を Microsoft Foundry 経由 で使えます。Azure のサブスクリプションと権限の仕組みの中で Claude を動かせるのが利点です。

Amazon Bedrock や Google Cloud と比べたときの大きな違いは、設定のウィザードが無く、環境変数だけで設定する ことです。この記事では、公式ドキュメント「Claude Code on Microsoft Foundry」（2026年11月2日確認）にもとづいて、認証の選び方を中心に整理します。

3つのクラウドの違い

どのクラウドでも「切り替えの変数を1つ入れ、モデルの版を固定する」流れは同じです。違うのは、設定の入口と起動時の確認です。

Amazon BedrockGoogle Cloud（Vertex AI）Microsoft Foundry
切り替えの変数CLAUDE_CODE_USE_BEDROCKCLAUDE_CODE_USE_VERTEXCLAUDE_CODE_USE_FOUNDRY
設定のウィザードありありなし（環境変数のみ）
起動時のモデル確認ありありなし
/logout使えない使えない使えない

起動時のモデル確認が無いということは、既定のモデルが自分の環境で使えないと、そのまま依頼が失敗する ということです。だからこそ Foundry では、モデルの版の固定が特に大事になります。ほかの2つの手順は Claude Code Amazon Bedrock設定 と Claude Code Vertex AI設定 で解説しています。

準備：リソースとデプロイを作る

Microsoft Foundry のポータルで Claude 用のリソースを作り、Opus・Sonnet・Haiku のデプロイを作ります。 このとき付けたリソース名とデプロイ名は、あとで環境変数に書くので控えておきます。

デプロイを作るときには、推論を Azure 側で動かすか Anthropic 側で動かすかの「ホスティングの方式」も選びます。必要なものは次のとおりです。

認証の3つの方法を比べる

鍵を保管したくないなら Microsoft Entra ID、まず試すなら APIキー、ほかの仕組みでトークンを取っているなら Bearer トークン、と選びます。

方法設定向いている場面
APIキーポータルの「Endpoints and keys」でキーを写し、ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY に設定手元ですぐ試す
Microsoft Entra ID2つの変数を空のままにし、az login などで Azure の標準の資格情報を使う保管する鍵を持ちたくない・社内の認証に寄せたい
Bearer トークン別の仕組みで取ったアクセストークンを ANTHROPIC_FOUNDRY_AUTH_TOKEN に設定社内のアプリやサインインの仕組みがトークンを配る

3つがそろっているときは、Bearer トークンがいちばん優先 され、次に APIキー、最後に Entra ID の順で使われます。意図しない方法で動いていないかは、この優先順位で見直します。

APIキーは、置き場所を間違えると漏れる心配があります。チームで使うなら、鍵を持たずに済む Entra ID を検討するとよいでしょう。鍵の扱い方の考え方は Claude Codeのセキュリティ でも触れています。

Claude Code 側の設定

切り替えの変数と、リソース名を設定します。

export CLAUDE_CODE_USE_FOUNDRY=1
export ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE=my-resource

ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE には リソース名だけ を書きます。URL やホスト名を書くと、メッセージを送ったときに受け付けられません。URL で指定したいときは、代わりに ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL に https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic の形で書きます。

モデルの版を固定する

作ったデプロイの名前に合わせて、モデルの変数を設定します。

export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL='claude-opus-4-8'
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL='claude-sonnet-5'
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL='claude-haiku-4-5'

Foundry では、会話の題名づけのような裏の作業にも、既定では主のモデルが使われます（Haiku のデプロイが無いアカウントもあるため）。裏の作業を Haiku に任せて費用を抑えたいなら、ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL に使える Haiku のデプロイを設定します。

デプロイ名が独自の名前（例 team-opus-prod）のときは、設定ファイルの modelOverrides で「このデプロイはどのモデルか」を教えると、そのモデルに合った長い会話の上限が使われます。

動かして確かめる

設定したら作業フォルダで claude を起動し、/status を打ちます。 API provider の行に Microsoft Foundry と、設定したリソース名か URL が出ていれば完了です。

権限（RBAC）

Azure AI User か Cognitive Services User の既定のロールで、Claude のモデルを呼ぶ権限がそろいます。 もっと絞りたいときは、Microsoft.CognitiveServices/accounts/providers/* の dataActions だけを持つカスタムロールを作ります。

つまずきやすい点

症状見直すところ
ChainedTokenCredential authentication failed環境で Entra ID を使えるようにするか、ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY を設定
最初の依頼で接続のエラーが続くANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE が仮の値のままになっていないか。リソース名から接続先を組み立てるため、名前が違うと存在しない先に繋ごうとする
既定のモデルで失敗するモデルの版を固定していない。起動時の確認が無いので、デプロイ名に合わせて固定する

まとめ

出典

永上裕之

ユニコスクール株式会社 代表取締役。AIエージェント専門のスクール＆コミュニティを運営しています。

この記事はAIを使って下書きし、著者が事実確認・加筆しています。ツールの機能や料金は変わることがあるため、最新の情報は各社の公式ページでご確認ください。

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