Visual Studio Code 用 AI ツールキット

Visual Studio Code 用 AI ツールキットは、開発者や AI エンジニアが生成 AI モデルを使用してインテリジェントなアプリケーションを構築、テスト、デプロイできるようにする包括的な拡張機能です。ローカルでもクラウドでも、AI ツールキットは AI アプリケーションの完全なライフサイクルに対応する統合開発環境を提供します。

AI ツールキットは、OpenAI、Anthropic、Google、GitHub などのプロバイダーの人気 AI モデルとシームレスに統合し、ONNX および Ollama を介してローカルモデルもサポートします。モデルの発見と実験からプロンプトエンジニアリング、デプロイまで、AI ツールキットは VS Code 内で AI 開発ワークフローを効率化します。

主な機能

機能	説明	スクリーンショット
モデルカタログ	GitHub、ONNX、Ollama、OpenAI、Anthropic、Google など、複数のソースから AI モデルを発見してアクセスできます。モデルを並べて比較し、ユースケースに最適なモデルを見つけます。
プレイグラウンド	リアルタイムモデルテストのためのインタラクティブなチャット環境。さまざまなプロンプト、パラメーター、画像や添付ファイルを含むマルチモーダル入力を試すことができます。
エージェントビルダー	効率化されたプロンプトエンジニアリングとエージェント開発ワークフロー。洗練されたプロンプトを作成し、MCP ツールを統合し、構造化された出力で本番環境対応のコードを生成します。
一括実行	複数のモデルでバッチプロンプトテストを同時に実行します。さまざまな入力シナリオでモデルのパフォーマンスを比較し、大規模なテストを行うのに最適です。
モデル評価	データセットと標準メトリクスを使用した包括的なモデル評価。組み込みの評価ツール (F1 スコア、関連性、類似性、一貫性) を使用してパフォーマンスを測定するか、カスタム評価基準を作成します。
ファインチューニング	特定のドメインと要件に合わせてモデルをカスタマイズおよび調整します。GPU サポートを使用してローカルでモデルをトレーニングするか、Azure Container Apps を活用してクラウドベースのファインチューニングを行います。
モデル変換	ローカルデプロイ用に機械学習モデルを変換、量子化、最適化します。Hugging Face やその他のソースのモデルを変換して、Windows で CPU、GPU、または NPU アクセラレーションで効率的に実行します。
トレース	AI アプリケーションのパフォーマンスを監視および分析します。トレースデータを収集および視覚化して、モデルの動作とパフォーマンスに関する洞察を得ます。

AI ツールキットの対象者

AI ツールキットは、初心者からエキスパートまで、生成 AI を扱うすべての人を対象としています。

開発者

• 言語モデルを統合する必要がある AI 搭載アプリケーションを構築する アプリケーション開発者
• Web およびデスクトップアプリケーションにインテリジェントな機能を追加しようとしている フルスタック開発者
• 本番環境デプロイ前に AI 機能のプロトタイプを作成する モバイル開発者

AI エンジニア & データサイエンティスト

• 特定のドメイン向けにモデルをファインチューニングし、本番環境にデプロイする AI エンジニア
• モデルのパフォーマンスを評価し、さまざまなアプローチを比較する データサイエンティスト
• 効率的なローカルデプロイ用にモデルを変換および最適化する ML エンジニア

研究者と教育者

• さまざまなモデルとプロンプトエンジニアリング手法を実験する AI 研究者
• AI の概念を教え、モデルの機能を実証する 教育者
• 生成 AI と実践的なモデルインタラクションについて学習する 学生

主なユースケース

• Anthropic、OpenAI、GitHub などのプロバイダーのモデルを探索および評価します
• プライバシーとコスト管理のために ONNX および Ollama を使用してローカルでモデルを実行します
• プロンプト生成と MCP ツール統合を使用してエージェントを構築およびテストします
• さまざまなハードウェア構成にデプロイするためにモデルを変換および最適化します

インストールとセットアップ

クイックインストール

開始する最も速い方法は、Visual Studio Marketplace を介して拡張機能をインストールすることです。

VS Code 用 AI ツールキットをインストールする

インストールが正常に完了すると、アクティビティバーに AI ツールキットのアイコンが表示されます。

手動インストール

Visual Studio Code Marketplace から AI ツールキット拡張機能を手動でインストールすることもできます。拡張機能のインストール で詳述されている手順に従ってください。

• Visual Studio Code 用 AI ツールキット を検索し、検索結果から インストール を選択します。

  

• インストールが正常に完了すると、アクティビティバーに AI ツールキットのアイコンが表示されます。

Azure AI ツールキットを探索する

Azure AI ツールキットは独自のビューで開き、VS Code アクティビティバーに Azure AI ツールキットのアイコンが表示されるようになりました。この拡張機能には、My Resources、Model Tools、Agent and Workflow Tools、MCP Workflow、Help and Feedback のいくつかの主要なセクションがあります。

• My Resources: このセクションには、AI ツールキットでアクセスできるリソースが含まれています。My Resources セクションは、Azure AI リソースとやり取りするためのメインビューです。次のサブセクションが含まれています。

  • Models: このセクションには、AI アプリケーションを構築およびデプロイするために使用できるモデルが含まれています。Models ビューは、AI ツールキットにデプロイされているモデルを見つける場所です。
  • Agents: このセクションには、AI ツールキットにデプロイされているエージェントが含まれています。
  • MCP Servers: このセクションには、AI ツールキットで作業している MCP サーバーが含まれています。

• Model Tools: このセクションには、AI アプリケーションを構築およびデプロイするために使用できるモデルツールが含まれています。Model Tools ビューは、デプロイしてデプロイされたモデルを操作するために利用できるツールを見つける場所です。次のサブセクションが含まれています。

  • Model Catalog: モデルカタログを使用すると、GitHub、ONNX、Ollama、OpenAI、Anthropic、Google など、複数のソースから AI モデルを発見してアクセスできます。モデルを並べて比較し、ユースケースに最適なモデルを見つけることができます。
  • Model Playground: モデルプレイグラウンドは、生成 AI モデルを試すためのインタラクティブな環境を提供します。さまざまなプロンプトをテストし、モデルパラメーターを調整し、異なるモデルからの応答を比較し、さまざまな種類の入力ファイルを添付してマルチモーダル機能を探索します。
  • Conversion: モデル変換ツールは、ローカルの Windows プラットフォームで事前構築された機械学習モデルを変換、量子化、最適化、評価するのに役立ちます。
  • Fine-tuning: このツールを使用すると、カスタムデータセットを使用して、GPU を搭載したローカルコンピューティング環境またはクラウド (Azure Container Apps) で事前トレーニング済みモデルに対してファインチューニングジョブを実行できます。

• Agent and Workflow Tools: このセクションでは、AI ツールキットにデプロイされているエージェントをデプロイして操作するために利用できるツールを見つけることができます。次のサブセクションが含まれています。

  • Agent Builder: エージェントを簡単に作成およびデプロイします。
  • Bulk Run: バッチモードで複数のテストケースに対してエージェントとプロンプトをテストします。
  • Evaluation: モデル、プロンプト、エージェントの出力を真のデータと比較し、評価メトリクスを計算して評価します。
  • Tracing: AI アプリケーションのパフォーマンスを監視および分析するのに役立つトレース機能。

• MCP Workflow: このセクションには、既存の MCP サーバーを追加したり、新しいサーバーを作成したりするために使用するツールが含まれています。次のサブセクションが含まれています。

  • Add MCP Server: 既存の MCP サーバーを追加して操作するためのリンク。
  • Create new MCP Server: AI ツールキットで新しい MCP サーバーを作成およびデプロイするためのリンク。

• Help and Feedback: このセクションには、Azure AI Foundry のドキュメント、フィードバック、サポート、および Microsoft プライバシーに関する声明へのリンクが含まれています。次のサブセクションが含まれています。

  • Documentation: Azure AI Foundry Extension ドキュメントへのリンク。
  • Resources: AI ツールキットの開始に役立つチュートリアルのコレクションである AI ツールキットチュートリアルギャラリーへのリンク。
  • Get Started: AI ツールキットの基本を学ぶのに役立つ入門ウォークスルーへのリンク。
  • What's New: AI ツールキットのリリースノートへのリンク。
  • Report Issues on GitHub: Azure AI Foundry 拡張機能の GitHub リポジトリの課題ページへのリンク。

AI ツールキットを始める

AI ツールキットには、AI ツールキットの基本を学ぶために使用できる入門ウォークスルーがあります。ウォークスルーでは、チャットを使用して AI モデルと対話できるプレイグラウンドを案内します。

1. アクティビティバーで AI ツールキットビューを選択します。

2. Help and Feedback セクションで、Get Started を選択してウォークスルーを開きます。

   

次のステップ

• AI ツールキットで 生成 AI モデルを追加する についてさらに詳しい情報を取得する
• モデルプレイグラウンド を使用してモデルと対話する