Azure AI Foundry Agent Service とは？ AI エージェント開発を加速するクラウドサービスを解説

Azure AI Foundry Agent Service とは

Azure AI Foundry Agent Service とは、Microsoft Azure が提供する AI エージェントで業務を自動化・効率化するサービスです。このサービスを使うことで、AI が単なる「質問への回答ツール」ではなく、「複数のシステムと連携しながら業務を遂行するエージェント」として機能します。

また Azure OpenAI Service や Azure AI Search との統合も可能で、企業独自のデータを活用したインテリジェントな自動化を実現することができます。

Azure AI Foundry 内での位置づけ

Azure AI Foundry Agent Service は、Azure AI Foundry 内で提供されているサービスです。重要なのは、このサービスは独立した単一製品ではなく、AI エージェントを効率的に構築・運用するための複数の Azure サービス（Azure OpenAI Service、Azure AI Search、Azure Functions など）を組み合わせたソリューションフレームワークであるという点です。まず Azure AI Foundry について理解しましょう。

Azure AI Foundry の概要

Azure AI Foundry は、Microsoft が提供する AI ソリューション開発のための統合プラットフォームです。AI アプリケーションの開発、デプロイ、管理を一元化し、企業の AI 活用を効率的に推進するための環境を提供します。

主な機能は以下の通りです。

AI モデルの選択・管理 モデルカタログを通じて、GPT-4o や Llama 3 などさまざまな AI モデルを探索・デプロイ
データ検索・活用 Azure AI Search や Microsoft SharePoint Online などのサービスと連携し、企業のナレッジデータを活用可能
開発環境の統合 GitHub、Visual Studio、Copilot Studio などの開発ツールと連携し、スムーズな開発環境を提供

Azure AI Foundry イメージ(参考：Microsoft)

Azure AI Foundry Agent Service の機能と役割

先に説明したように、これは独立した単一の製品ではなく、AI エージェント構築のためのソリューションフレームワークです。このサービスは、AI エージェントの構築、デプロイ、運用をサポートするために特化しており、Azure AI Foundry 内で AI エージェント開発の中核を担っています。

具体的には、以下のような機能を提供します。

AI エージェントの開発・管理 GPT-4o などの生成 AI を活用し、業務の自動化や対話型 AI エージェントを構築できます。
データ統合と検索 Azure AI Search を利用し、AI エージェントが企業データを参照できるようになります。
業務アクションの実行 Azure Logic Apps や Azure Functions と連携し、AI エージェントが業務プロセスを自動化します。

Azure AI Foundry Agent Service イメージ（参考）：Microsoft)

Build 2025での一般提供開始と機能強化

2025年5月のMicrosoft Build 2025において、従来の「Azure AI Agent Service」から「Azure AI Foundry Agent Service」へ正式に名称変更されました。同時に一般提供（GA：General Availability）が開始され、プレビュー段階からエンタープライズグレードの本格運用フェーズへ移行しました。

マルチエージェントオーケストレーション

複数の専門エージェントが協調して複雑なタスクを処理する機能が追加されました。Connected Agents機能により、エージェント同士がツールとして相互呼び出し可能になり、Agent-to-Agent (A2A) ProtocolやModel Context Protocol (MCP)で外部システムとの統合が標準化されています。

エンタープライズ統合の強化

一般提供開始と同時に、既存のビジネスシステムとの連携機能が大幅に強化されました。これにより、AI エージェントが企業の既存ワークフローやデータソースとシームレスに統合できるようになりました。

Azure Logic Apps統合：1,400以上のワークフローをエージェントツールとして活用可能
SharePoint統合：社内文書やナレッジベースへの直接アクセス
Microsoft Fabric連携：ビジネスデータへのリアルタイムアクセス
Bing検索統合：最新のWeb情報を活用したエージェント応答

これらの統合により、AI エージェントは単独で動作するのではなく、企業の既存システムエコシステムの一部として機能し、より実用的で価値の高い自動化を実現できるようになりました。

セキュリティとガバナンスの向上

エンタープライズ向けに、データ保護機能やアクセス管理の強化、コンプライアンス対応が大幅に改善されました。特にMicrosoft Entra Agent IDの導入により、各AIエージェントに一意のIDが割り当てられ、人間と同様に厳格なアクセス制御が可能になりました。

これらの機能強化により、Azure AI Foundry Agent Service は単一のエージェント構築から、複数のエージェントが協調する複雑なビジネスプロセス自動化まで幅広く対応できるエンタープライズ向けプラットフォームとして生まれ変わりました。

AI エージェントの特徴と強み

AI エージェントは従来のソフトウェアや AI と何が違うのでしょうか。ここでは、AI エージェントの本質的な特徴と、それによってもたらされる業務上の価値について、具体的な比較例を交えて解説します。

ソフトウェアとの違い

従来のソフトウェアは、あらかじめ決められたルールやフローに従って動作します。そのため、想定外の状況には対応できず、人が都度設定を変更する必要があります。

例えば、カスタマーサポートの問い合わせ対応の例で考えてみましょう。

従来のソフトウェアでは、ユーザーの入力に対して事前に設定された回答を導き出し、表示するまでの処理でした。例えば、ユーザーが 「パスワードを忘れました」 と入力した場合、「こちらの手順をご確認ください」という決められたメッセージが表示されるものの、実際のパスワードリセットまでは行いません。

生成 AI との違い

では、生成 AI（大規模言語モデル単体の活用）の場合はどうでしょうか。生成 AI は、ユーザーの入力に応じて自然な文章を生成することに特化しており、柔軟な回答を提供できます。しかし、生成 AI 自体にはタスクを実行する機能がないため、実際の処理（例：パスワードリセットの実行）は別のシステムや人間の対応が必要になります。

カスタマーサポートの問い合わせ対応の例 生成 AI を活用すると、「パスワードリセット手順を教えてください」という問い合わせに対して、ユーザーの状況に応じた具体的なリセット方法を説明することが可能 になります。ただし、リセット処理自体は人が行うか、別のシステムと連携する必要があります。

AI エージェントの強み

一方で、AI エージェントは情報検索・処理・アクション実行まで自動化する能力 を持つ点が最大の特徴です。生成 AI を活用してユーザーの意図を理解するだけでなく、必要に応じて外部システムと連携して処理を自動化します。

そのため、上記のカスタマーサポートの問い合わせ対応の例ではパスワードリセット処理を実行し、ユーザーに確認メールを送信するような処理が可能です。

以上のことからわかるように、AI エージェントには従来のソフトウェアや生成 AI と比べて以下のような強みがあります。

状況に応じた判断ができる： 決められたルールではなく、その場の状況に応じて最適な対応を選ぶことができる。
自律的にアクションを実行できる： 予測や分析だけでなく、適切な処理を自ら実行することができる。

このように、AI エージェントは「考えるだけでなく、実際に動く」AIです。 Azure AI Foundry Agent Service を活用することで、これまでの AI では実現できなかった高度な自動化や業務効率化が可能になります。

Azure AI Foundry Agent Service と各 Azure サービスの連携

Azure AI Foundry Agent Service は複数の Azure サービスを組み合わせて機能します。ここでは各連携サービスの役割と、それらを統合することで実現する具体的なワークフローについて紹介します。

Azure OpenAI Service

Azure OpenAI Service は、GPT モデルを活用し、自然言語の生成や質問応答を行うサービスです。AI エージェントがユーザーからの指示を理解し、適切な回答を生成するために必要となります。

例カスタマーサポート向けの AI エージェントを作成する場合、「この商品について教えてください」という質問に対して、OpneAI をはじめとする AI モデルを活用して、適切な回答を生成するのが Azure OpenAI Service の役割です。

Build 2025では、異なるプロンプトに最適なAzure OpenAIモデルを自動的に選択し、品質を最大化しながらコストを削減する「Model Router」が導入されました。この機能では、ユーザーからの質問やタスクの内容に応じて、AIが最適なAIモデルを自動で選択し、処理を割り振ります。

例えば、簡単な要約にはコストの低い高速なモデルを、複雑な分析には高性能なモデルを賢く使い分けることで、全体的なコストを抑えながら高い回答品質を維持できます。

Azure OpenAI Service イメージ(参考：Microsoft)

Azure AI Search（Azure AI 検索）

Azure AI Search は、Azure が提供する検索・情報取得のためのクラウドサービスです。従来の検索機能に加えて、AI を活用して高度な検索・データ活用を可能にするのが特徴です。

AI エージェントが企業のナレッジやドキュメントを活用する場合、Azure AI Search が欠かせません。このサービスを使うことで、AI エージェントは単に GPT モデルの知識だけで応答するのではなく、企業の独自データを検索して、より正確な回答を提供できるようになります。

例：「社内の ○○ マニュアルを探して」という指示に対して、AI エージェントが Azure AI Search を活用し、関連する文書を検索して回答することが可能です。

Build 2025では、会話のコンテキストと大規模言語モデルを活用して複雑なクエリをサブクエリに分解する「Agentic retrieval in Azure AI Search」が導入されました。

この機能では、AIがユーザーからの複雑な質問を自動で簡単な調査ステップに分解し、それらを組み合わせることで、意図に沿った的確な回答を生成します。

Azure AI Search イメージ(参考：Microsoft)

Azure Functions

Azure Functions は、クラウド上でサーバーレスにプログラムを実行するサービスです。AI エージェントが外部 API を呼び出したり、システム連携を行う際に活用されたりします。

例「来週の会議をスケジュールして」という指示があった場合、Azure Functions を活用することで、カレンダー API を呼び出し、会議を自動で登録できます。

Azure Functions イメージ(参考：Microsoft)

AI エージェントの構築例

Azure サービスを組み合わせることで、以下のような流れで AI エージェントを構築することができます。

以下は、「ユーザーの指示をもとに、社内の予定を確認し、適切な日時に会議を自動で設定する AI エージェント」の例になります。

1. ユーザーの指示を受け取る

ユーザーが「来週の月曜日の午後にチーム会議を設定して」と入力します。
Azure OpenAI Service（例えば GPT-4o モデルを利用） が入力内容を解析し、検索クエリを最適化します。

2. 関連情報を検索

Azure AI Search を活用し、チームメンバーのスケジュールや会議室の空き状況を検索します。
検索結果をもとに、利用可能な時間帯を特定し、最適な会議のスケジュールを決定します。

3. 最適な会議のスケジュールを決定

Azure OpenAI Serviceを用いて、取得したデータをもとに最適な会議の候補時間を決定します。
例えば、「チーム全員が空いているのは、来週の月曜日 15:00 です。」と内部で判断します。

4. 会議のスケジュールを登録

Azure Functions を呼び出し、社内のカレンダーシステムに会議を自動登録します。
招待メールを自動で送信し、参加者に通知します。

5. ユーザーへ最終確認を送信

AI エージェントが、「会議を 15: 00 に設定しました。カレンダーを確認してください。」とユーザーに通知します。
必要に応じて、再スケジュールの調整も可能です。

このように、各サービスを組み合わせることで、「ユーザーの指示を理解し、自律的にタスクを遂行する AI エージェント」 を実現できます。

Azure AI Foundry Agent Service と Azure OpenAI Assistants の違い

Azure OpenAI Assistants は、Azure OpenAI Service の一部として提供される、対話型の AI アシスタントを簡単に構築・運用できるサービスです。

GPT-4o などの大規模言語モデル（LLM）を活用し、ユーザーの質問に回答したり、タスクを実行したりできる AI アシスタントを作成することができます。

Azure AI Foundry Agent Service との違い

両者の主な違いは、「全体を司るフレームワーク」と「便利な一部品」という視点で捉えると分かりやすいです。

特徴	Azure OpenAI Assistants	Azure AI Foundry Agent Service
利用できる AI モデル	主に Azure OpenAI モデル	OpenAIモデルに加え、多様なオープン／クローズドモデル(Grok, Llama 3など)
データ統合	基本的なツール（ファイル検索ツール、コードインタープリターなど）	広範な外部サービス・自社システム (Logic Apps, SharePointなど)
セキュリティ	標準的なサービスレベル	高度なエンタープライズ向け機能
ストレージ	Azureによる自動管理	開発者による自由な設計

Azure OpenAI Assistants は、比較的シンプルな AI アシスタントの構築に適したサービスです。

一方でAzure AI Foundry Agent Serviceは、そのAssistants APIすらも一つの選択肢として含み込みながら、よりプロフェッショナルな要件に応えるための「開発基盤」と言えます。

より高度なデータ統合・業務自動化・セキュリティ対策が求められる場合は Azure AI Foundry Agent Service が推奨されます。

Azure AI Foundry Agent Service を利用するメリット

ここでは Azure AI Foundry Agent Service を利用する利点についてご説明します。

AI エージェント開発の効率化

従来、AI エージェントが外部のデータや API と連携するには、個別に API を管理し、手動でデータを処理する必要がありました。一方、Azure AI Foundry Agent Service ではツールの自動呼び出し機能が搭載されているため、API の管理が大幅に簡素化されます。

Azure AI Foundry Agent Service は、Azure OpenAI Assistants の標準ツール（ファイル検索ツール、コードインタープリター）に加え、以下のような豊富なツールと統合できます。

Web 検索ツール

Bing 検索：インターネット上の最新情報を取得
Web API 連携：外部 Web サービスからデータを取得

データアクセスツール

Azure AI Search：企業内のドキュメントやデータベースを検索
データベースコネクタ：社内 DB への安全なアクセスと情報取得

実行ツール

Azure Functions：外部システムとの連携や自動タスクの実行
API 呼び出し：既存システムの API を利用したアクション実行

処理ツール

計算ツール：統計処理やデータ変換を行う
コードインタープリター：プログラムコードの実行や分析

さらに、独自のカスタムツールを開発し、AI エージェントに組み込むことも可能です。これにより、企業独自の業務プロセスやシステムとの連携が実現でき、AI エージェントの適用範囲が大幅に拡大します。

運用コストの削減

AI エージェントを運用するには、通常サーバーやネットワークの管理、システムのメンテナンスなどが必要です。

Azure AI Foundry Agent Serviceを利用すれば、以下のようなインフラ管理を Azure 側で行うため、企業はシステムの運用負担を大幅に軽減できます。

サーバーやネットワークの運用などのインフラ管理が不要
自動スケーリング対応
Azure のセキュリティ対策を活用することができる

また、Build 2025ではシステムの稼働状況を詳細に監視するための新しい「オブザーバビリティ機能(Azure AI Foundry Observability)」が発表されました。

これにより、AIエージェントの利用状況やコスト、性能をダッシュボードで簡単に把握できるようになり、運用の改善やコスト削減がより容易になります。

柔軟なシステム構築

業界や企業の目的によって AI エージェントの活用方法は大きく変わります。Azure AI Foundry Agent Service では、以下のように企業のニーズに合わせてカスタマイズできるため、さまざまな用途で利用することができます。

独自のデータやツールを追加できる
既存システム（CRM、ERP など）と連携可能
業務の流れに合わせた AI エージェントを設計できる

この柔軟性は、クラウド上の連携にとどまりません。WebサイトがAIエージェントと対話しやすくなるプロトコル「NLWeb」や、AIモデルとエージェントをローカルPC上で実行できる「Foundry Local」といった最新機能も加わり、オフラインでの作業や機密データのローカル処理など、従来では難しかったシステム構築も可能になります。

例えば、社内の問い合わせ対応 AI エージェントを作る場合、自社のナレッジデータベースと連携し、従業員の質問に即座に回答できるように設定することができます。

信頼性の高い AI エージェント

Azure のプラットフォームを活用することで、以下のような安定性・セキュリティ・パフォーマンスの高い AI エージェントを作成できます。

Azure の高可用性を活用し、システムが安定して動作
データ保護やアクセス管理の強化
Microsoft のクラウド基盤によるスケーラビリティ

Azure AI Foundry Agent Serviceでは、スレッド単位で必要な情報が自動的に管理されるため、データの保持や管理の負担が軽減されます。

特にMicrosoft Entra Agent IDの導入により、エージェントごとのアクセス権を厳密に管理でき、セキュリティと信頼性が大幅に向上しています。

Azure AI Foundry Agent Service の料金

現在、Azure AI Foundry Agent Service 自体に独立した料金プランはありません。そのため、利用する各 Azure サービスの料金を合算して計算することになります。

また AI エージェントを作成しただけでは料金は発生せず、実際にリクエストを処理した際にコストが発生します。

例えば以下の Azure サービスの料金が適用されます。

課金ポイント	適用される Azure サービス	主な課金対象
AI モデルの推論コスト	Azure OpenAI Service	入力トークン・出力トークンの使用量（GPT-4o など）
コードインタープリターの利用	Azure OpenAI Service	コード実行セッションの回数・スレッド数
ファイル検索のコスト	Azure AI Search（ベクター検索）	検索用データのストレージ使用量

利用する各サービスの料金ページを確認し、組み合わせて計算する必要があります。

料金計算の具体例

たとえば、チャットボットを作成する場合、Azure OpenAI Service の API コール、Azure AI Search の検索処理、Azure Functions のワークフロー実行などのコストが合算されます。利用する各サービスの料金ページを確認し、組み合わせて計算する必要があります。

Azure の料金の見積もりには料金計算ツールが便利です。

Azure 料金計算ツールページ

また、各関連サービスの料金ページは以下になります。

Azure OpenAI Service の料金ページでモデルの使用コストを確認
Azure AI Search の料金ページで検索クエリごとの費用を確認
Azure Functions の料金ページで実行回数や処理時間によるコストを確認

※本記事に記載されている情報は、2025 年 3 月時点の情報です。変動する可能性があるため、最新の情報やその他のサービスの料金情報は、Microsoft Azure 公式の価格ページを参考にしてください。

Azure AI Foundry Agent Service の使い方

ここでは Azure AI Foundry を活用した Azure AI Foundry Agent Serviceの利用方法についてご説明します。

以下のステップで進めていきます。

プロジェクトの作成
AI エージェントの作成
プレイグラウンドで AI エージェントをテスト

ステップ 1：プロジェクトの作成

まず、Azure AI Foundry にサインインし、AI エージェントを管理するプロジェクト (Hub) を作成します。

Azure AI Foundry にサインインし、「プロジェクトの作成」をクリックします。プロジェクトの作成選択画面
プロジェクト名を入力 (例: teldevicetest1)し、ハブ (Hub) を選択します。既存のハブを使用する場合はそのままにし、新しいハブを作成する場合は「新しいハブの作成」をクリックします。（ここでは、既存のハブを使用します。）

入力が終わったら「作成」ボタンをクリックします。プロジェクトの作成画面

この画面は、Azure AI Foundry のプロジェクト概要ページです。

プロジェクト概要画面

① 左側メニュー このメニューから、プロジェクトの各機能にアクセス可能です。

③ エンドポイントと API キー (中央) ここに記載してある API キーとエンドポイントを使うと、外部アプリやスクリプトから Azure OpenAI Service を利用可能です。

④ プロジェクトの詳細 (右側)

ステップ 2：AI エージェントの作成

作成したプロジェクトで AI エージェントを構築します。

左メニューの「エージェント (プレビュー)」をクリックし、Azure OpenAI Service リソースを選択します。「始めましょう」をクリックします。エージェントプレビュー画面
利用したいモデルを選択し、「確認」をクリックします。モデル確認画面
「デプロイ」をクリックします。モデルデプロイ画面
「+ 新しいエージェント」をクリック新しいエージェント選択画面
エージェントの詳細を設定し、「プレイグラウンドで試す」をクリックします。プレイグラウンドで試す選択画面

ステップ 3：プレイグラウンドで AI エージェントをテスト

AI エージェントの動作をプレイグラウンドで確認します。

プレイグラウンドが表示されました。エージェントプレイグラウンド画面
「Azure AI Agent とは？」という質問をスレッドに入力して、実行（手紙のマークのところ）をクリックします。スレッド入力画面
すると、このように回答が表示されました。回答画面

今回利用した gpt-4o のモデルには、新しいサービスである Azure AI Agent のデータが学習されていないため、Azure AI Agent については回答できないものの、AI 関連サービスについて回答してくれています。

Azure AI Foundry Agent Service の活用場面

Azure AI Foundry Agent Service を活用すると、以下のような AI エージェントを簡単に作成・運用することができます。

カスタマーサポート

企業の問い合わせ対応を AI エージェントに任せることで、以下のように顧客対応の負担を軽減できます。

活用例

チャットボットによる 24 時間対応：営業時間外でも顧客の質問に応答できる
注文・配送状況の確認：顧客が自身の注文状況を問い合わせると、AI エージェントがデータを取得して即座に回答
トラブルシューティングの自動化：製品の不具合や操作方法について、適切な解決策を提示

タスク自動化

日常業務の自動化にも AI エージェントを活用できます。Azure Functions と連携することで、AI エージェントがスケジュール管理・データ入力・システム連携などの定型作業を自動で実行することができます。

活用例

会議のスケジュール調整：ユーザーが「来週の会議を設定して」と指示すると、カレンダーに自動登録
レポート作成の自動化：売上データを収集し、Azure OpenAI Service を活用してレポートを作成
システム間のデータ連携：ERP や CRM と連携し、業務プロセスの自動化を実現

データ分析

AI エージェントは、大量のデータを分析し、必要な情報を要約・レポート化することが可能 です。 Azure AI Search と組み合わせることで、企業のナレッジやドキュメントを活用したインテリジェントな分析エージェント を構築できます。

活用例

営業支援エージェント：顧客データをもとに、最適な営業戦略を提案
財務レポートの自動作成：売上・コストデータを収集・分析し、レポートを自動生成
競合分析：市場データをリアルタイムで解析し、競争戦略を立案

教育

学習支援エージェントを活用すれば、個別指導や学習の自動化が可能になります。Azure AI Speech を利用すれば、音声による対話型の教育 AI も構築できます。

活用例

パーソナライズド学習：生徒の理解度に応じた学習内容を提供
言語学習のサポート：発音練習や会話練習を AI エージェントと行う
自動課題採点：学生の答案を分析し、フィードバックを自動生成

エンターテイメント

AI エージェントは、ゲームやエンターテイメントコンテンツにも活用できます。Azure AI Speech と組み合わせることで、より自然な対話型キャラクターやインタラクティブな体験を実現 できます。

活用例

ゲーム内の NPC（ノンプレイヤーキャラクター）：プレイヤーと会話できる知的な NPC を作成
バーチャルアシスタント：映画や音楽の推薦を行うパーソナルアシスタント
インタラクティブストーリー：ユーザーの選択に応じて会話が変化するストーリー体験

まとめ

本記事では、Azure AI Foundry Agent Service について、その概要、メリット、他の Azure サービスとの違い、手順、料金体系、活用事例について解説しました。

Azure AI Foundry Agent Service は、Azure の複数の AI 技術を組み合わせて AI エージェントを構築するためのフレームワークです。 Azure OpenAI Service による対話生成、Azure AI Search によるデータ検索、Azure Functions によるタスク自動化などを組み合わせることで、ユーザーの指示を理解し、タスクを実行できる高度な AI エージェントを作成することができます。

ぜひ Azure AI Foundry Agent Serviceを導入して、AI エージェントによる業務の効率化や新たな価値創出に取り組んでみてください。

本記事が、Azure AI Foundry Agent Service の理解を深め、皆様の AI エージェント開発や業務改善の一助となれば幸いです。

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Azure AI Foundry Agent Serviceとは？ AI エージェント開発を加速するクラウドサービスを解説