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Azure AI Face スキル

このスキルでは、Azure AI Face に関する専門的なガイダンスを提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、制限とクォータ、セキュリティ、統合とコーディングパターンを扱います。ローカルのクイックリファレンスコンテンツと、リモートのドキュメント取得機能を組み合わせています。

このスキルの使い方

IMPORTANT for Agent: 関連するセクションを見つけるには、以下の カテゴリインデックス を使用してください。行範囲が記載されたカテゴリ（例：L35-L120）では、指定された行を read_file で読み取ってください。ファイルへのリンクが記載されたカテゴリ（例：[security.md](security.md)）では、リンク先の参照ファイルを read_file で読み取ってください。

IMPORTANT for Agent: metadata.generated_at が3か月以上前の日付の場合は、リポジトリから最新バージョンを取得するようユーザーに提案してください。mcp_microsoftdocs ツールを利用できない場合は、インストールするようユーザーに提案してください：インストールガイド

このスキルでは、ドキュメントコンテンツを取得するためにネットワークアクセスが必要です：

• 推奨：クエリ文字列 from=learn-agent-skill を指定して mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch を使用します。Markdown が返されます。
• 代替手段：クエリ文字列 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown を指定して fetch_webpage を使用します。Markdown が返されます。

カテゴリインデックス

カテゴリ	行	説明
トラブルシューティング	L34-L38	エラーコードを解釈し、原因（クォータ、認証、入力の問題など）を把握して、推奨される解決策を適用することで、Azure Face API の障害を診断して修正します。
ベストプラクティス	L39-L47	顔の登録、PersonGroup/PersonDirectory のスケーリング、パフォーマンスとレイテンシの最適化、同意を考慮した高容量の Azure Face 登録ワークフローの構築に関するガイダンスです。
意思決定	L48-L53	モデルの種類、機能、パラメーター、選択時のトレードオフなど、Azure Face の検出モデルと認識モデルの選択、構成、調整に関するガイダンスです。
制限とクォータ	L54-L59	大規模な顔データセットに対応するための PersonGroup のスケーリングや、Face API のクォータ、レート制限、人物、顔、トレーニング操作の最大数について説明します。
セキュリティ	L60-L69	Face とライブネスに関するセキュリティとコンプライアンスについて説明します。悪用の監視、トークンベースのアクセス制御、ネットワーク分離、暗号化/CMK、責任共有、SDK バージョンの安全な管理を扱います。
統合とコーディングパターン	L70-L73	Azure Face API エンドポイントの呼び出し、主要な操作（検出、識別、検証、類似検索）の使用、アプリケーションでのリクエストとレスポンスの構成方法について説明します。

トラブルシューティング

トピック	URL
エラーコードを使って Azure Face API のエラーを解決する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/reference-face-error-codes

ベストプラクティス

トピック	URL
Azure Face の登録に関するベストプラクティスを適用する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/enrollment-overview
PersonGroup に多数の顔を効率的に追加する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/how-to/add-faces
Azure Face のパフォーマンスを最適化し、レイテンシを低減する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/how-to/mitigate-latency
PersonDirectory を使って大容量の顔データを保存する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/how-to/use-persondirectory
同意を重視した Face 登録アプリを実装する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/tutorials/build-enrollment-app

意思決定

トピック	URL
Azure Face の検出モデルを選択して指定する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/how-to/specify-detection-model
Azure Face の認識モデルを選択して構成する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/how-to/specify-recognition-model

制限とクォータ

トピック	URL
大規模な顔データセットに対応できるよう PersonGroup オブジェクトをスケーリングする	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/how-to/use-large-scale
Azure Face サービスのクォータと制限を確認する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/identity-quotas-limits

セキュリティ

トピック	URL
Face のライブネス検出で不正利用の監視を構成する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/concept-liveness-abuse-monitoring
制限付きトークンで Face API へのアクセスを管理する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/how-to/identity-access-token
ネットワーク分離で Face のライブネス検出を使用する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/how-to/liveness-use-network-isolation
Azure Face データの暗号化と CMK を構成する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/identity-encrypt-data-at-rest
共有責任モデルで Face のライブネスソリューションを保護する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/liveness-detection-shared-responsibility
セキュリティのためにライブネスクライアント SDK のバージョンを管理する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/sdk/understand-the-liveness-sdk-versions

統合とコーディングパターン

トピック	URL
Azure Face API のエンドポイントと操作を使用する	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/identity-api-reference