MS、Foundryに音声エージェントと継続的最適化を追加

エンタープライズ領域におけるAIエージェントの本格運用に向けて、基盤プラットフォームの大幅な拡張が行われました。米Microsoftは、モデル非依存で自律型エージェントの構築と運用を支える基盤「Microsoft Foundry（Microsoftが提供するモデル非依存のAIエージェント構築・運用基盤）」の新機能を発表しました。最新フロンティアモデルへの即応体制に加え、音声ファーストな対話エージェントの作成、本番環境の実行ログ（トレース）から品質やコストを自律的に改善する継続的最適化ループなど、実務投入に必要な要素が大幅に拡充されています。

音声対応・長時間実行・モデル拡充の主要アップデート

公式発表で確認できる新機能と強化点は以下のとおりです。

音声エージェント対応（Foundry Agent Service、パブリックプレビュー）

従来のテキスト型エージェントに音声合成・認識を後付けする手法とは異なり、プラットフォーム上で音声ネイティブに対話エージェントを構築・配備できます。

• ​対応モデル​: GPT Realtime、Azure Realtime、MAIなどを選択可能。
• ​多言語展開​: 80以上の言語と140以上の地域（ロケール）に対応し、自然な割り込み復帰を実現。
• ​外部連携​: Webチャネルのほか、Microsoft TeamsやTeams Phone、Twilioを経由した内外線の電話システムへ直接配備可能。

長時間タスクの耐障害性とワークフロー制御

複数ステップにまたがるリサーチや人間による承認待ちを伴う業務に対応するため、「Long-running resilience（長時間実行の耐障害性）」がパブリックプレビューとして導入されました。通信切断やホスティングプロセスの停止が発生しても、Agent Frameworkの永続チェックポイントから処理を再開できます。また、エージェント同士が標準プロトコルで連携する「Agent-to-Agent（A2A）」や、スケジュール・イベント駆動で実行する「Routines」も一般提供（GA）となりました。

フロンティアモデルの迅速な取り込み

単一プロバイダーへの依存を防ぐため、OpenAIの「GPT-6」ファミリー（GPT-6 Sol、GPT-6 Lunaを含む）やAnthropicの「Claude Opus 5.5」がFoundryカタログへ追加されました。

本番トレースに基づく「継続的改善ループ」と国内導入への影響

従来のAIエージェント開発では、プロンプトの調整やモデル選定が開発時の初期判断にとどまり、実運用後の品質劣化や予期せぬコスト増への対処が課題となっていました。今回の発表でMicrosoftが提示した「ヒルクライミング方式（観察・評価・最適化・検証を繰り返すループ）」は、この運用課題に対する体系的な解決策となります。

• Tool searchによる効率化​: ツール検索機能のGAにより、エージェントが利用可能なツール群から必要な定義のみをオンデマンドで取得可能になりました。4万4,000ツールを用いたベンチマークでは、50ツール構成で60%以上、1,000ツール構成で97%以上の入力トークン消費削減が確認されています。
• ​国内パートナーの参画​: NTTデータ（NTT DATA）のグローバルAIオフィスでAI Technology Strategistを務める岡本崇氏がコメントを寄せており、同社の「AgentOps with Harness」手法および「Smart AI Agent」構想と連動し、PoC（概念実証）から大規模な商用運用への移行を支援する基盤として評価されています。日本語を含む多言語音声対話やTeams連携は、国内企業のコンタクトセンター業務や社内ヘルプデスクの自動化に直接寄与する見込みです。

エージェント基盤は「モデル提供」から「自律運用（AgentOps）」へ

今回の機能拡充は、生成AI基盤の主戦場が単なる「LLM APIの提供」から「エージェントのライフサイクル全体の統制」へと完全にシフトしたことを示しています。Microsoft EntraやAgent 365と連携したアクセス制御、アウトバウンド通信を監視・制限するネットワークエグレス制御（Network egress controls）など、エンタープライズのセキュリティ要件を先回りして組み込んでいる点が特徴です。実務環境でエージェントを長期稼働させる上で、障害復旧・コスト最適化・ガバナンスが一体となったプラットフォームの価値は今後さらに高まるとみられます。

引用元：Microsoft Azure Blog