開発用LLMインフラを VS Code内で完結させる AI Toolkitで構築する実践的LLM開発環境 1 なごあずの集い#6 2025.09.20 上田茂雄（@ueponx） 

自己紹介 上田 茂雄(Shigeo Ueda) 中京テレビ ICT推進グループ（休職中） 名古屋工業大学 知能情報分野 大学院生 名城大学・京都精華大学 非常勤講師 uepon.hatenadiary.com | X / Facebook / LinkedIn なごあず運営 IBM Champion 2019–2025 Node-RED UG Tokai SeeedJP UG 2 

01 はじめに… 3 

こんな経験ありませんか？ Microsoft Copilotは便利、でも... ✓ 自社専用のAIアシスタントを作りたい ✓ 顧客データをクラウドに送れない ✓ 業界特化型のAIサービスを提供したい ✓ Azure OpenAI Serviceの開発環境、毎回API課金は辛い 4 

ローカルPCでAIモデルが動く LLMが手元で動作、完全オフライン、課金ゼロ 開発→本番がシームレス ローカル開発とAzure展開、変更はURLとAPIキーだけ AIエージェントの構築方法を理解 プロンプトエンジニアリング、外部ツール連携、コード 15分後のあなた 5 

02 Microsoft Copilotとの違い 6 

アプローチの違い Microsoft Copilot AI Toolkit 7 「AIアプリケーションを作る」 • 自分でAIシステムを構築 • 独自のAIソリューションを創造 • 開発者は創造者（Creator） AI Toolkit →自分のAIを作って提供する 「AIアシスタントを使う」 • Microsoftが提供するAIを利用 • 質問や作業をAIに依頼 • ユーザーは利用者（User） Microsoft Copilot →完成されたAIを使って作業する 

独自AIソリューション の実現 • 社内用語を 理解するAI • 業界特化型の AIアシスタント • 顧客向けカスタム AIサービス 完全なデータ コントロール • データが社外に 出ない • 機密データも 安全に処理 • プライバシーと セキュリティ確保 開発から本番ま でシームレス • 開発環境 （無料・ローカル） • 同じコードで環境 切り替えが可能 なぜAI Toolkitが必要か 8 →AIサービスの提供者 

03 主な機能 9 

AIアプリを作る流れ 10 料理を作るように、AIアプリを作る 1. 材料選び たくさんの AIから選べ る Model Catalog 2. 味見 すぐに試せ る Playground 3. 料理作り AIアシスタ ントを作る Agent Builder 4. 品質 品質の チェック 評価ツール 5. 提供 簡単に公開 Azure連携 

04 導入方法 11 

拡張機能のインストールと Playgroundの動作 12 

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作業の概要 18 1. 拡張機能をインストール 2. AIモデルを選んでダウンロード 3. Playgroundで対話テスト 4. パラメータ調整で応答を変える 5. ローカルAPIでアプリに組み込む ポイント • 完全ローカル実行（インターネット不要） • API課金ゼロ（開発中は無料） • 即座に試せる（待ち時間なし） 5ステップでローカルAIを動かす 

開発にうれしい機能 19 ローカルREST API ✓ Playgroundでモデルロード → APIサーバー自動起動 ✓ エンドポイント http://127.0.0.1:5272/v1/chat/completions 

ONNX版モデルの注意点 20 動作しない（ONNX版 + OpenAI SDK） ONNX版では、トークナイザー層の処理がないため、実行できない 

21 回避方法 

05 実践シナリオ 22 

要件に応じたデプロイ戦略 開発フェーズ AI Toolkit for Visual Studio Code • モデルダウンロード・テスト・ファインチューニング • プロトタイピング・ローカル実験環境 ローカルアプリ Windows AI Foundry APIs 用途例 • 軽量AIアプリ • Copilot+ PC向け • リアルタイム処理 クラウドアプリ Azure AI Foundry 用途例 • エンタープライズ • 大規模サービス • スケーラブル カスタム・ローカル ONNX Runtime + DirectML 用途例 • オフライン必須 • 機密データ処理 • カスタムモデル 本番デプロイ（選択） 

ハイブリッド開発でコスト削減 24 開発はローカル環境、本番はAzure環境の方針！ ◼ 開発・テスト → コスト削減 ◼ ステージング環境 → コスト削減 ◼ 本番環境 → 変化なし コスト削減効果大 

その他の活用の方向性 ◆ Agent Builderで専門AIを作成 社内ヘルプデスクAI、社内用語を理解、プログラミング不要 ◆ 完全オフライン型AI 機密データ処理、医療・金融データも安心、データが外部に出な い ◆ エッジデバイス展開 IoT・組み込み向け、ONNX変換で軽量化、スマートフォンでも動 作 25 

06 おわりに… 26 

今日お伝えしたこと 27 AI開発の民主化 特別なスキルは不要。VS Codeがあれば始められる シームレスな開発体験 開発から本番まで一直線。開発コストを大きく削減！ 選択の自由 AIの未来はあなたの手の中に！ 

今すぐ始めよう！ 28 1️⃣ VS Codeに拡張機能をインストール 拡張機能検索 → AI Toolkit for VSCode 2️⃣ Phi-3-miniをダウンロード Model Catalog → Phi-3-mini → Download 3️⃣ Playgroundで対話開始 右クリック → Load in Playground 3ステップでスタート →15分後には、あなたのPCでAIが動く 

参考文献・学習リソース一覧 学習リソース Microsoft Learn • Microsoft AI Hub: learn.microsoft.com/ai/ • Responsible AI: learn.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-responsible-ai • Semantic Kernel: learn.microsoft.com/semantic-kernel/ 動画・チュートリアル • Build 2024 - AI Toolkit: build.microsoft.com/sessions/ • Windows Developer Blog: blogs.windows.com/windowsdeveloper/ 

「Microsoft Copilotを使う」から 「自分のAIを作る」へ 30 ご清聴ありがとうございました！