jpskill.com
🛠️ 開発・MCP コミュニティ

azure-custom-vision

Azure AI Custom Visionの開発において、ベストプラクティスや制限、セキュリティ、デプロイメントなど、専門知識を活かしてモデルのエクスポートや予測APIの呼び出し、ONNX/TensorFlowの利用、CMK/RBACの管理といった開発タスクを効率的に進めるためのSkillです。

📜 元の英語説明(参考)

Expert knowledge for Azure AI Custom Vision development including best practices, decision making, limits & quotas, security, integrations & coding patterns, and deployment. Use when exporting Custom Vision models, calling prediction APIs, using ONNX/TensorFlow, managing CMK/RBAC, or Smart Labeler, and other Azure AI Custom Vision related development tasks. Not for Azure AI Vision (use azure-ai-vision), Azure AI services (use microsoft-foundry-tools), Azure Machine Learning (use azure-machine-learning), Azure AI Foundry Local (use microsoft-foundry-local).

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

Azure AI Custom Visionの開発において、ベストプラクティスや制限、セキュリティ、デプロイメントなど、専門知識を活かしてモデルのエクスポートや予測APIの呼び出し、ONNX/TensorFlowの利用、CMK/RBACの管理といった開発タスクを効率的に進めるためのSkillです。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o azure-custom-vision.zip https://jpskill.com/download/5665.zip && unzip -o azure-custom-vision.zip && rm azure-custom-vision.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/5665.zip -OutFile "$d\azure-custom-vision.zip"; Expand-Archive "$d\azure-custom-vision.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\azure-custom-vision.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して azure-custom-vision.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → azure-custom-vision フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Azure AI Custom Vision スキル

このスキルは、Azure AI Custom Vision に関する専門的なガイダンスを提供します。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、デプロイについてカバーしています。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。

このスキルの使用方法

エージェントへの重要事項: 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。行範囲が指定されているカテゴリ(例: L35-L120)については、指定された行で read_file を使用してください。ファイルリンクが指定されているカテゴリ(例: [security.md](security.md))については、リンクされた参照ファイルで read_file を使用してください。

エージェントへの重要事項: metadata.generated_at が3ヶ月以上前の場合は、リポジトリから最新バージョンをプルするようユーザーに提案してください。mcp_microsoftdocs ツールが利用できない場合は、ユーザーにインストールを提案してください: インストールガイド

このスキルは、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を必要とします。

  • 推奨: クエリ文字列 from=learn-agent-skill を指定して mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch を使用してください。Markdown を返します。
  • フォールバック: クエリ文字列 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown を指定して fetch_webpage を使用してください。Markdown を返します。

カテゴリインデックス

カテゴリ 説明
ベストプラクティス L34-L39 より良いデータ収集/ラベリング戦略と Smart Labeler を使用して、Custom Vision モデルの品質を向上させ、画像アノテーションを高速化および自動化する方法。
意思決定 L40-L45 シナリオに最適な Custom Vision ドメインを選択し、Custom Vision から他の Azure またはサードパーティのビジョンサービスへの移行を計画するためのガイダンス。
制限とクォータ L46-L50 トレーニング/予測クォータ、プロジェクトおよび画像の上限、および制限がモデルのトレーニングとデプロイにどのように影響するかを含む、価格ティアごとの Custom Vision の使用制限の詳細。
セキュリティ L51-L57 Custom Vision のセキュリティ管理: 顧客管理キーによる暗号化、安全なデータ処理/エクスポート/削除、および Azure RBAC ロールと権限の構成。
統合とコーディングパターン L58-L68 アプリでの Custom Vision モデルと API の使用: SDK を介したエクスポート、Windows ML/Python での ONNX/TensorFlow の実行、分類/検出 API の呼び出し、および Azure Storage との統合。
デプロイ L69-L73 Custom Vision モデルのデプロイ: リージョン間でのプロジェクトのコピー/バックアップ、およびオフライン、エッジ、モバイル(TensorFlow、ONNX、iOS/Android)での使用のためのモデルのエクスポート。

ベストプラクティス

トピック URL
Custom Vision データ戦略を適用してモデルを改善する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/getting-started-improving-your-classifier
Smart Labeler で Custom Vision のラベリングを高速化する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/suggested-tags

意思決定

トピック URL
Custom Vision から代替サービスへの移行を計画する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/migration-options
プロジェクトに適した Custom Vision ドメインを選択する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/select-domain

制限とクォータ

トピック URL
ティアごとの Custom Vision の制限とクォータを確認する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/limits-and-quotas

セキュリティ

トピック URL
Custom Vision 暗号化のために顧客管理キーを構成する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/encrypt-data-at-rest
Custom Vision データを安全に表示、エクスポート、削除する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-delete-data
Custom Vision プロジェクトの Azure RBAC ロールを構成する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/role-based-access-control

統合とコーディングパターン

トピック URL
Custom Vision ONNX モデルを Windows ML アプリと統合する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/custom-vision-onnx-windows-ml
エクスポートされた Custom Vision TensorFlow モデルを Python で実行する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-model-python
SDK を使用して Custom Vision モデルをプログラムでエクスポートする https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-programmatically
画像分類に Custom Vision SDK を使用する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/quickstarts/image-classification
SDK を使用して Custom Vision オブジェクト検出 API を呼び出す https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/quickstarts/object-detection
Custom Vision を Azure Storage キューおよび BLOB と統合する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/storage-integration
Custom Vision 予測 API を使用して画像をテストする https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/use-prediction-api

デプロイ

トピック URL
リージョン間で Custom Vision プロジェクトをコピーおよびバックアップする https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/copy-move-projects
オフラインおよびモバイル使用のために Custom Vision モデルをエクスポートする https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-your-model
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Azure AI Custom Vision Skill

This skill provides expert guidance for Azure AI Custom Vision. Covers best practices, decision making, limits & quotas, security, integrations & coding patterns, and deployment. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.

How to Use This Skill

IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g., L35-L120), use read_file with the specified lines. For categories with file links (e.g., [security.md](security.md)), use read_file on the linked reference file

IMPORTANT for Agent: If metadata.generated_at is more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. If mcp_microsoftdocs tools are not available, suggest the user install it: Installation Guide

This skill requires network access to fetch documentation content:

  • Preferred: Use mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch with query string from=learn-agent-skill. Returns Markdown.
  • Fallback: Use fetch_webpage with query string from=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.

Category Index

Category Lines Description
Best Practices L34-L39 Improving Custom Vision model quality with better data collection/labeling strategies and using Smart Labeler to speed and automate image annotation
Decision Making L40-L45 Guidance on selecting the best Custom Vision domain for your scenario and planning migrations from Custom Vision to other Azure or third‑party vision services.
Limits & Quotas L46-L50 Details on Custom Vision usage limits per pricing tier, including training/prediction quotas, project and image caps, and how limits affect model training and deployment.
Security L51-L57 Managing Custom Vision security: encryption with customer-managed keys, secure data handling/export/deletion, and configuring Azure RBAC roles and permissions.
Integrations & Coding Patterns L58-L68 Using Custom Vision models and APIs in apps: exporting via SDK, running ONNX/TensorFlow in Windows ML/Python, calling classification/detection APIs, and integrating with Azure Storage.
Deployment L69-L73 Deploying Custom Vision models: copying/backing up projects across regions and exporting models for offline, edge, and mobile (TensorFlow, ONNX, iOS/Android) use.

Best Practices

Topic URL
Apply Custom Vision data strategies to improve models https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/getting-started-improving-your-classifier
Speed up Custom Vision labeling with Smart Labeler https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/suggested-tags

Decision Making

Topic URL
Plan migration from Custom Vision to alternative services https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/migration-options
Choose the right Custom Vision domain for your project https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/select-domain

Limits & Quotas

Topic URL
Review Custom Vision limits and quotas by tier https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/limits-and-quotas

Security

Topic URL
Configure customer-managed keys for Custom Vision encryption https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/encrypt-data-at-rest
View, export, and delete Custom Vision data securely https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-delete-data
Configure Azure RBAC roles for Custom Vision projects https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/role-based-access-control

Integrations & Coding Patterns

Topic URL
Integrate Custom Vision ONNX models with Windows ML apps https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/custom-vision-onnx-windows-ml
Run exported Custom Vision TensorFlow models in Python https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-model-python
Export Custom Vision models programmatically with SDK https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-programmatically
Use Custom Vision SDK for image classification https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/quickstarts/image-classification
Call Custom Vision object detection APIs with SDK https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/quickstarts/object-detection
Integrate Custom Vision with Azure Storage queues and blobs https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/storage-integration
Use Custom Vision prediction API to test images https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/use-prediction-api

Deployment

Topic URL
Copy and back up Custom Vision projects across regions https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/copy-move-projects
Export Custom Vision models for offline and mobile use https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-your-model