Microsoft Ignite 2025で発表されたAI戦略や新技術: Frontier FirmとWork IQの全貌

Microsoft Ignite 2025で発表されたAI戦略や新技術: Frontier FirmとWork IQの全貌

Microsoft Ignite 2025では、次世代の職場像として「Frontier Firm（フロンティア・ファーム）」を掲げ、人間主導かつAIエージェントが支援する組織の構築を目指すビジョンが示されました。従業員一人ひとりがAIアシスタントを活用し、人とAIが協調して業務を行う新しい働き方が提唱されています。また、イベントではMicrosoft 365 Copilotの普及状況や最新モデルの導入も紹介され、すでにFortune 500の90%以上がCopilotを導入していると報告されました。

さらに、Officeアプリで動作するWord・Excel・PowerPointのエージェントや、組織知識を統合するインテリジェンス基盤「Work IQ」も発表され、企業向けAIエージェント機能が一段と強化される流れが示されました。

Ignite 2025基調講演の概要: Frontier FirmのビジョンとMicrosoftの新戦略

基調講演では、企業がAIと協調しながら革新を進めるための戦略が強調されました。特に「Frontier Firm（フロンティア・ファーム）」イニシアティブでは、ハーバード大学のD³研究所との協働で、CEOや幹部層にAI活用スキルを教育し、組織変革を支援する取り組みが発表されています。BarclaysやNestléなど世界的企業が参加するこのプログラムにより、大規模組織でのAI推進モデルが形成されつつあります。

また、IDCによれば2028年には世界で13億台のAIエージェントが稼働すると見込まれており、Microsoftはこの規模でAIを活用する企業ニーズを見据え、管理とガバナンスの重要性を訴えました。

AI戦略の方向性: Microsoftが示したCopilotとエージェント技術の今後

今回の発表でマイクロソフトは、Microsoft 365 Copilotを中心としたAI戦略の加速を示しました。実際、Fortune 500企業の90%以上がすでにCopilotを導入しており、過去1年間で400以上の新機能が追加されたと報告されています。さらに、最新AIモデルの導入にも積極的で、GPT-5やエッジ向けモデル「Sora 2」、汎用AIモデルなどの選択肢を広げ、Anthropicのモデルも採用するなど、用途に応じたマルチモデル戦略を進めています。

Officeアプリにおけるエージェント: Word/Excel/PowerPointの新機能活用

Microsoft 365のOfficeアプリにもエージェント機能が組み込まれました。Igniteでは、Word、Excel、PowerPointの各アプリで動作する専用エージェントがデモされ、自然言語でドキュメントやスプレッドシート、プレゼンテーションを生成・修正できることが紹介されました。各エージェントはCopilotチャットやアプリ内のAgent Modeで利用可能で、用途に応じてAnthropicやOpenAIのモデルを切り替えながら作業を支援します。これにより、従来の手作業では時間のかかる資料作成が自動化され、生産性が大幅に向上します。

Work IQによるパーソナライズ: Copilotの組織・個人学習型推論機能

さらに、組織データと個人情報を統合的に扱うインテリジェンス基盤「Work IQ」が公開されました。Work IQはメール、会議、ファイルなどの業務データと個々人の作業履歴・行動パターンを分析して記憶し、そこから次の最適なアクションや関連するエージェントを推論します。たとえば、過去のプロジェクトデータやコミュニケーション履歴に基づいて、最適なエージェントを推薦するなどの機能を備えています。Work IQはMicrosoft 365のアプリ（Word、Outlook、Teamsなど）に組み込まれており、パーソナライズされた支援が継続的に提供される仕組みです。

Microsoft Agent 365とは何か: エンタープライズAIエージェント管理プラットフォームの全容

Microsoft Agent 365は、企業内で利用されるAIエージェントを一元管理する統合プラットフォームとして発表されました。このサービスはMicrosoft 365管理センターで利用可能で、AIエージェントの検索・導入・監視・ガバナンスを可能にするコントロールプレーンの役割を担います。Copilot StudioやMicrosoft Foundryなどで開発されたエージェントを含め、多数のエージェントを一覧化し、運用ポリシーを一括適用できる点が特徴です。

Agent 365のコンセプト: AIエージェントの制御プレーンの役割と意義

Agent 365は「エージェントの制御プレーン」とも呼ばれ、組織内で稼働するすべてのAIエージェントを統合的に管理するしくみです。既存のユーザー管理インフラをエージェントにも拡張し、開発元やプラットフォームを問わず、エージェントのデプロイ、一覧化、ポリシー適用が可能になります。これにより、従来は管理が難しかったサードパーティ製やオープンソースのエージェントも含めて、運用に関わるリスクを可視化・制御できるようになります。

Agent 365の主な機能: レジストリ、アクセス制御、可視化などの機能紹介

Agent 365の主要機能には、次のようなものがあります。まずレジストリ機能で、組織内のすべてのエージェントを一元的に把握し、影響範囲や使用状況を可視化します。次にアクセス制御では、各エージェントに固有のIDを割り当て、必要なリソースへのアクセス権限だけを許可し、リスクベースのポリシーで安全性を確保します。さらに可視化機能により、エージェントとユーザーやデータとの相互作用をダッシュボードでリアルタイムに追跡できます。加えて、エージェントが利用するアプリやデータを管理する相互運用性、およびエージェントセキュリティ対策機能が統合されています。

エンタープライズ運用との連携: Entra Agent IDや既存システムとの統合

Agent 365は既存のエンタープライズセキュリティ基盤とも連携します。特にAzure AD（Entra）でエージェントIDを発行し、エージェントをユーザーアカウントと同様に管理できるようにします。これにより、IAMポリシーやアクセスレビュープロセスをエージェントにも適用でき、無用なエージェントの継承や侵害を防ぐことが可能です。さらに、DefenderやPurviewとの統合により、エージェントの行動ログやデータ利用状況を継続的に監視・制御し、コンプライアンス対応を支援します。

Microsoftエコシステムとの連携: Copilot StudioやMicrosoft Foundryとの相乗効果

Agent 365はMicrosoftエコシステムと緊密に連携します。ユーザーや開発者はCopilot StudioやMicrosoft Foundryを用いてエージェントを開発し、そのままAgent 365で管理できます。また、Microsoftの他サービス（WordやSharePointなど）で蓄積されたデータやWork IQの知識をエージェントに提供し、一貫した業務コンテキストで活用することも可能です。さらに、Agent 365 SDKやAgent Frameworkを通じて独自エージェントの開発パスもサポートされており、マルチプラットフォーム環境での柔軟なエージェント構築が実現します。

Agent 365の導入方法: Frontierプログラムから始める実際のステップ

Agent 365は現在「フロンティア」早期アクセスプログラムを通じて、Microsoft 365管理センターから利用可能です。導入手順としては、まずフロンティアプログラムに申し込み、管理者コンソールからAgent 365を有効化します。次に、既存のMicrosoft 365テナントのエージェント管理権限を設定し、レジストリにエージェントを追加して運用ポリシーを適用します。公開プレビューの段階ではエンタープライズ向けのサポートも受けられるため、段階的に機能をテストしながら導入を進めることが推奨されます。

Agent 365が解決する課題: エージェント管理の可視化、ライフサイクル、セキュリティ

AIエージェントが企業内に急速に普及する中、その管理・統制の難しさが新たな課題となっていました。例えば、従来は誰がどのようなエージェントを使っているか見えず、シャドウエージェントが生まれるリスクやセキュリティホールが問題でした。Agent 365ではこれらを解決するため、エージェントの可視化、ライフサイクル管理、セキュリティ統制を統合的に提供します。

エージェントの可視化: 組織全体のエージェント動作とデータフローのリアルタイム監視

エージェントの可視化機能では、組織内で動作するすべてのエージェントをダッシュボード上で可視化します。Agent 365はユーザーやデータリソースとの関連性をグラフ化し、リアルタイムでエージェントの動作状況や性能指標を追跡できます。これにより、エージェントによる業務処理の効率やエラー発生率を把握し、必要に応じて適切なチューニングを行うことが可能です。

ライフサイクル管理: 登録から廃止までのプロセス整備

ライフサイクル管理では、エージェントの登録から廃止までの全プロセスを体系化します。Agent 365のレジストリ機能を使えば、既存のAgent IDを持つエージェントはもちろん、新規に作成・導入されるエージェントも一元的に登録・追跡できます。不要となったエージェントは容易に隔離・停止でき、組織から排除することでセキュリティを担保します。また、Agent 365への登録を通じてエージェントに固有IDが付与され、継続的な運用状況の記録・監査も可能になります。

セキュリティ強化: 脅威検出とポリシーでエージェントを守る

セキュリティ面では、Agent 365は深層防御に基づく保護を提供します。Microsoft DefenderやEntraと連携して、エージェントの脆弱性や不正挙動をリアルタイムで検出し、自動で遮断・対処します。さらに、データガバナンスサービスPurviewと統合することで、エージェントによるデータ利用を監視し、過剰な情報共有や機密データの漏えいを防ぎます。エージェントに最小限の権限のみを付与することで、マルウェアや内部不正による被害リスクも大幅に低減できます。

統合管理の利点: マルチプラットフォームエージェント一元管理で運用効率を向上

統合管理の利点として、異なるプラットフォーム上のエージェントを一元的に扱える点が挙げられます。Agent 365を用いれば、オンプレミスやクラウド、マルチテナント環境を跨いだエージェント群を共通の仕組みで管理できます。これにより運用の複雑さが軽減され、ポリシー設定やアクセス許可を全エージェントにまたがって一度に適用できるため、管理工数を大幅に削減します。

運用リスク低減: 不正利用や誤動作への対策と監査強化

エージェント運用によるリスク低減では、不正利用や誤動作への対策が重視されます。Agent 365のログ機能は、エージェントの操作履歴を詳細に記録し、後から監査できるようにします。これにより、万が一エージェントが不適切な行動をとった場合でも、すぐに原因を突き止めて対処できます。加えて、強化された監査ポリシーにより、エージェントの不審な挙動やデータアクセスを自動検出し、アラートを発することでセキュリティ管理を一段と厳格化します。

Agent 365をどう使うか: 導入ステップと企業でのユースケース

実際の導入にあたっては、まず企業内のデータ整備や権限体系の確認など事前準備が重要です。Microsoft 365環境が統合されており、データガバナンスが適切に行われていることが、Agent 365の利活用を支える前提となります。そのうえで、段階的にAgent 365を有効化し、組織に必要なエージェントをレジストリに登録していきます。登録後は、アクセス制御やセキュリティポリシーを設定しながら各エージェントをモニタリングし、実際の業務フローに組み込んでいくことが求められます。

導入準備: 組織データの整理とガバナンス体制の構築

導入に先立ち、まずデータの整理とガバナンス基盤の整備を行います。具体的には、不要なコンテンツや重複データを削減し、Microsoft 365のテナント構成を整理します。また、社内データに適切なラベルや分類を適用し、アクセス権限やコンプライアンスルールが最新のビジネスニーズに合致しているか確認します。これにより、Agent 365が参照するデータやコンテキストがクリアになり、エージェントのパフォーマンス向上と情報漏えいリスク低減が期待できます。

Agent 365登録のステップ: レジストリにエージェントを追加する方法

Agent 365のレジストリには、管理センターからエージェントを登録します。管理者は、Copilot StudioやFounderで作成したエージェントや、サードパーティ製エージェントを一覧画面に追加できます。各エージェントには名前や用途、所有者情報などを設定し、必要に応じてタグ付けすることで検索性を高めます。また、未承認のエージェントは隔離機能を利用してユーザーから見えない状態にすることも可能です。

アクセス権とポリシー設定: Entra Agent ID統合と適切な権限管理

エージェントを登録した後は、Entra IDを活用して適切なアクセス権を付与します。Agent 365では各エージェントにエージェントIDを発行し、必要最小限のリソースアクセス権だけを割り当てます。また、条件付きアクセスや多要素認証などのポリシーを設定し、リスクベースの管理も可能です。これにより、仮にエージェントが侵害された場合でも、被害範囲を限定できるようになります。

ユースケース1: 営業効率化のためのSales Development Agent導入事例

Agent 365を活用したユースケースの一例として、営業部門でのSales Development Agent（販売開発エージェント）があります。これは完全自律型のエージェントで、CRMツールと連携しながら、見込み客の調査・育成・フォローアップを担当します。エージェントはレポートを生成して営業担当者に引き継ぎ、不在時でも24時間営業活動を継続できるため、組織全体の販売能力が大幅に向上します。Agent 365に登録することで、このエージェントの稼働状況や成果も一元管理できます。

ユースケース2: 人事効率化のためのWorkforce Insights Agent導入事例

人事部門では、Workforce Insights Agent（人材分析エージェント）が導入例として注目されます。このエージェントは組織図や従業員情報を分析し、チーム構成や離職リスクなど人事データのインサイトをリアルタイムで提供します。マネージャーや経営層はエージェントが提示する分析結果を基に、組織戦略や人材配置を迅速に判断できます。Agent 365を通じてこのエージェントを管理すれば、組織全体で一貫した人事データ活用が可能になります。

ユースケース3: 学習支援のためのLearning Agent導入事例

また、社員教育・研修の強化にはLearning Agent（学習エージェント）が活躍します。このエージェントは個々の役割やスキルギャップに応じた学習コンテンツをレコメンドし、パーソナライズされた研修パスを提供します。従業員は自分のキャリア目標に沿った学習機会を得られ、組織はスキル向上を効率的に推進できます。Agent 365により、このエージェントを含む学習エコシステム全体を可視化・管理できるため、研修プログラムの効果測定も容易になります。

IQスタックとは何か: Work IQ、Fabric IQ、Foundry IQからなる新たな知能基盤

Microsoftは、企業でのAI活用を支える新たなインテリジェンス基盤として「IQスタック」を提唱しました。このスタックは、日常業務の文脈を学習する「Work IQ」、業務データをセマンティックにモデル化する「Fabric IQ」、知識検索とRAG機能を提供する「Foundry IQ」の三層から構成されています。それぞれが連携して、CopilotやAIエージェントが組織の業務文脈を理解し、迅速で正確な判断を行える環境を提供します。

Work IQ: Microsoft 365でユーザーや組織の文脈を学習する知能層

Work IQは、Microsoft 365上のデータと個人・組織の動作パターンを組み合わせて学習する最前線の知能層です。メール、チャット、ファイル、会議履歴などあらゆる業務データをもとに、ユーザーの好みやワークフローを記憶・分析します。そして、分析結果を推論エンジンで処理し、次に必要なアクションや適切なエージェントを提案します。Work IQにより、Copilotは従来の一時的なデータ取得を超えた継続的な文脈認識が可能となり、個別最適化された支援を行います。

Fabric IQ: ビジネスデータを意味的にモデル化するレイヤー

Fabric IQは、Power BIのセマンティックモデルを拡張した企業向けデータモデルレイヤーです。顧客や契約、在庫といったビジネスエンティティを定義し、様々なデータソース（OneLake、Power BI、業務システムなど）をそれらの概念に紐づけます。その結果、人間のアナリストもエージェントも共通のビジネス語彙でデータを利用できるようになります。Fabric IQにより、エージェントが例えば「この顧客の売上推移は？」と問いかけた際に、企業独自の定義に基づいた正確な回答を得られるようになります。

Foundry IQ: Azure Foundry基盤の自動知識検索とRAGエンジン

Foundry IQは、Azure AI Searchを基盤としたナレッジ層で、Microsoft Foundryプラットフォームに組み込まれています。文書、データベース、イントラネットなど多様な情報源を自動でインデックス化し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のパイプラインを自動化します。エージェントはFoundry IQにクエリを投げることで、最適な情報ソースとコンテキストを取得でき、取得した知識を組み合わせて回答や行動を生成します。これにより、個別にRAG機構を開発する必要がなくなり、開発負荷が大幅に軽減されます。

IQスタックの連携: Copilotとエージェントに文脈情報を提供する仕組み

IQスタックの各レイヤーは連携して動作します。Work IQが個人・組織の文脈を継続的に蓄積し、Fabric IQがビジネスデータの意味を提供、Foundry IQが適切な知識を取り出します。Copilotやエージェントはこの三層を介して総合的なインテリジェンスを獲得し、たとえばWork IQが識別した担当プロジェクトに関連する分析レポートをFabric IQから取得し、Foundry IQで最新情報を補完するといった処理が可能です。このようにして、エージェントは常に最新かつ正確な企業情報をもとに意思決定を支援します。

Work IQによる変革: パーソナライズドな推論と提案機能で変わるCopilot体験

Work IQはCopilot体験を根本から変革します。これまで一時的なクエリに頼っていたCopilotは、Work IQによって学習した個人や組織の履歴データを活用できるようになりました。結果、同じ質問を繰り返す手間が減り、コンテキストに応じた推奨やサジェストが自然に提供されます。例えば、過去のプロジェクトや社内のコミュニケーションに基づいて適切なドキュメントやエージェントが優先的に提案され、ユーザーはより効率的に作業を進められるようになります。

IQスタックで何が変わるのか: 業務データと権限管理の新たなパラダイム

IQスタックの導入により、従来の業務データやアクセス制御の考え方にも変化が訪れます。Work IQは業務履歴を「永続メモリ」として蓄積するため、同じコンテキストで複数回の問い合わせが可能になります。また、Fabric IQは組織独自のセマンティックモデルにより、データ定義の混乱を防ぎます。さらに、Entra Agent IDの導入により、エージェントもユーザーと同様に明確なIDで管理され、動的なアクセス制御が適用可能になります。これらにより、データガバナンスやアクセス管理のプロセスがAI時代に適応した形で再構築されつつあります。

永続メモリの統合: Work IQによる日々の作業履歴の蓄積と活用

Work IQによって蓄積された「永続メモリ」は、これまで個別のセッションでしか共有されなかったコンテキストを横断的に活用できるようにします。たとえば、以前の会議の議事録や社内チャットの内容が引き継がれ、Copilotはユーザーの進行中の作業を正しく把握できます。結果として、同じ内容を繰り返し説明する手間が省け、AIは過去のやり取りから学習してより的確な支援を継続的に提供します。ただし、メモリの保持にはデータセキュリティやプライバシーへの配慮も必要となるため、企業は保持ポリシーの設定やアクセス監査を慎重に行う必要があります。

セマンティックモデルによる統一: Fabric IQで業務データを一元管理

Fabric IQにより、異なる部門やシステムが扱うデータを統一的なモデルで管理します。たとえば、人事や財務、営業など各部署で定義が異なりがちな「顧客」や「製品」といった概念を、Fabric IQのセマンティックモデルで共通化することができます。その結果、BIレポートもエージェントの照会も同じ定義に基づいて行われ、情報の齟齬が減少します。これまで分断されていた分析用データとエージェント運用データが連携し、一元化されたデータビューのもとで意思決定が行えるようになります。

動的アクセス管理: Entra Agent IDと適応型ポリシーによる柔軟な権限設計

エージェントもEntraのディレクトリ上で識別可能になることで、従来のユーザー向けと同様の認証・認可ポリシーを適用できます。これにより、エージェントに割り当てる権限を必要最小限に限定し、状況に応じてリアルタイムに変更が可能です。たとえば、特定エージェントのアクセスにリスクが検出された場合、システムは自動的に権限を制限するといった動的制御が行えます。このように、AIエージェント専用のID管理により、より精緻で柔軟なアクセス管理が実現します。

データ基盤の進化: OneLakeとFabric IQによる組織横断データ活用

Microsoft 365の新たなデータ基盤OneLakeとFabric IQが連携することで、組織内のデータ利活用が一段と進化します。OneLake上の多様なデータソースがFabric IQのセマンティックモデルに取り込まれ、エージェントはこれらを組み合わせて総合的なデータビューを構築できます。例えば、セールスデータやカスタマーサポートデータ、設計ドキュメントなどが一元化され、AIが横断的に分析できるようになります。これにより、従来の部門間サイロが解消され、データドリブンな意思決定が組織全体で強化されます。

AI時代のガバナンス: Purview連携で実現するデータセキュリティとコンプライアンス

最後に、Purviewなどデータガバナンスサービスとの統合が、AIエージェント利用時の情報セキュリティを強固にします。データにラベルを付与する既存のポリシーがエージェントのアクセス許可にも反映され、機密情報へのアクセスを防止します。また、エージェントのプロンプトや出力に対しても自動的にDLPや監査が適用されるため、AIの生成する情報も常に監視下に置かれます。これにより、AI時代のデータ活用においてもコンプライアンス違反を未然に防止し、安心してエージェントを活用できます。

「モデル不可知」とは何か: 複数モデル前提時代の柔軟なAIアーキテクチャ設計

Microsoftは、AIを活用するシステムが一つのモデルに依存しない「モデル不可知」のアーキテクチャを提唱しています。これは、用途に応じて複数のAIモデル（例えば自社開発モデルや他社提供モデル）を組み合わせて利用できる設計方針を指します。なぜなら、あるモデルが万能ではないためであり、コストや性能の最適化、ベンダーロックイン回避の観点からも、多様なモデルを柔軟に選択・切り替えられる仕組みが必要とされるからです。Igniteでは、このマルチモデル前提のアプローチに対応する設計思想が示されました。

マルチモデル前提: AnthropicやOpenAIなど多様なモデルの共存

マルチモデル前提とは、異なるAIモデルが同時に利用される前提でシステムを設計することです。Microsoftは既にCopilotやFoundryでOpenAIモデルに加えてAnthropicモデルもサポートしており、用途に応じて最適なモデルを選択できるようにしています。企業は、検索やテキスト生成など用途別に適したモデルを使い分けることで、コストや応答時間、信頼性のトレードオフを管理できます。この考え方により、一つの特定のモデルに依存しない柔軟なAIエージェント運用が可能になります。

モデル選択の自由度: タスクに応じた最適モデルの動的ルーティング

モデル不可知なプラットフォームでは、処理するタスクに最適なモデルを動的に選択・ルーティングできます。たとえば、複雑な推論や対話処理には大規模なモデルを選び、逆に大量データの高速処理には軽量モデルを用いるといった柔軟な使い分けが可能です。MicrosoftのFoundryコントロールプレーンでは、複数モデルの性能・コスト・セキュリティ属性を管理し、エージェント呼び出し時に最適なモデルを自動で割り当てる仕組みが提供されています。これにより、企業は目的に合ったモデルを選びやすくなります。

Foundryの役割: モデル統合とルーティングを司る制御プレーン

Azure Foundryは、モデル不可知なシステムを支える制御プレーンの役割を果たします。Foundryではエージェント開発者が複数のモデルを登録し、ポリシーに基づいてルーティングルールを設定できます。実行時には、Foundryがモデル間の切り替えやロードバランシングを管理し、エージェントからはどのモデルを利用しているかが意識されません。こうしてFoundryは、モデルの入れ替えや追加を容易にし、システム全体を再構築することなくAIモデルを自由に組み合わせられる基盤を提供します。

ベンダーニュートラル戦略: モデル依存からの脱却によるロックイン回避

モデル不可知のアプローチでは、特定のベンダーに縛られない「ニュートラル」な戦略が可能です。企業は、新技術やオープンソースのAIモデルが登場した際にも既存システムに容易に統合できるため、モデル選択の柔軟性が高まります。これにより、将来的に料金体系が変動した場合や性能向上したモデルが現れた場合にも、システム全体を一から作り直すことなく切り替えができます。結果として、技術革新への迅速な対応とコスト管理が実現します。

エッジ対応: オンプレミス・クラウド環境でのモデル実行柔軟性

モデル不可知な設計は、エッジ環境やオンプレミスでも活用されます。たとえば、低レイテンシーが求められる端末では軽量モデルをローカル実行し、ビジネスデータの大規模分析にはクラウド上の高性能モデルを利用するといった使い分けが可能です。また、各モデルに対して最適な環境を選べることで、セキュリティ要件に応じて機密データをオンプレミスで処理し、公開データをクラウドで高速に処理するといったハイブリッド運用が容易になります。

Agent 365とIQスタックで実現する「モデル不可知」なエージェント基盤

以上の要素を総合すると、Agent 365とIQスタックが組み合わさることで、真にモデル不可知なAIエージェントプラットフォームが実現します。Agent 365の制御プレーンは、エージェントとモデルの抽象化された管理を可能にし、Work IQやFabric IQはエージェントに豊富なコンテキストとデータへのアクセスを提供します。その結果、エージェントは背後で使用するモデルが変わっても同じ方法で動作し、データとポリシーは一貫して適用され続けます。これにより、組織はモデル選択の自由を得ながら、エージェント運用の一貫性とセキュリティを維持できます。

IQスタックとAgent 365の連携: Work IQが提供する組織コンテキストと制御プレーン

Agent 365とIQスタックは密接に連携します。Work IQは組織固有のデータと文脈をエージェントに供給し、Agent 365はそのエージェントの動作とアクセスを制御します。例えば、Work IQによって会議資料やメールの知識が与えられたエージェントは、Agent 365で付与されたIDと権限の範囲内でタスクを実行します。つまり、たとえエージェントが利用するAIモデルを入れ替えた場合でも、Work IQが保持する作業コンテキストとAgent 365のポリシー設定があるため、エージェントの動作自体はユーザーから見て変わりません。

マルチモデル対応: Copilot StudioとFoundry間のモデル切り替え

Copilot StudioやMicrosoft Foundryで開発したエージェントは、Agent 365上で登録すればどのAIモデルでも動かせるようになります。たとえば、同じコーパイロットエージェントでも、Copilot StudioではOpenAIモデルを、FoundryではAnthropicモデルを呼び出すといった使い分けが可能です。Agent 365ではエージェントごとに用いるモデルを柔軟に切り替えられ、また一度登録したエージェントは各環境の違いを意識せず同様に扱えます。これにより、モデルに依存しないエージェントデザインが実現します。

モデル不可知エージェント設計: Entra Agent IDとポリシーによる独立性確保

モデル不可知の観点では、各エージェントが共通の「エージェントID」で認証・管理されることが重要です。Entra Agent IDにより、エージェントはユーザーと同様に一意のIDで登録され、たとえモデルを切り替えても同じIDで扱われます。このため、ポリシーやログもエージェント単位で一貫して適用され、モデルが変わった際も再登録などの手間が発生しません。Agent 365のID管理機能により、エージェントの独立性が保たれ、モデル間の差異を吸収しながら運用できます。

柔軟な運用プラットフォーム: Agent 365で様々なモデルエージェントを統合管理

Agent 365は、Copilot Studio・Foundryだけでなくサードパーティやオープンソースのエージェントも取り込みます。そのため、組織は異なるベンダーのAIモデルを用いたエージェントを一つの管理画面上で併せて扱えます。IQスタックで統一されたコンテキストをエージェントに提供しつつ、Agent 365で各エージェントの権限設定や監査ログを一元化することで、モデルの違いを吸収した柔軟な運用が可能となります。

実践的ユースケース: 複数モデルを組み合わせたエージェント運用例

実際のユースケースとして、ある企業では問い合わせ対応に汎用モデルを使いつつ、機密データには社内開発モデルを使うケースが考えられます。Agent 365とIQスタックで構築された基盤では、両方のモデルエージェントが同一のダッシュボードで管理され、共有のコンテキストで動作します。また、必要に応じてモデルの更新や追加もスムーズに行えるため、AI技術の進化を逐次取り込むことが可能です。このように、組織はコストや性能に応じて複数モデルを混在させつつ、セキュリティ・コンプライアンスを維持できるようになります。