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AIエージェントは
Azureインフラも構築できるのか？
~結果は出たとこ勝負です。~
@ebi
Masahiko Ebisuda
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日本ビジネスシステムズ株式会社
胡田 昌彦(えびすだ まさひこ)
Youtube https://youtube.com/@ebibibi
自己紹介
日本ビジネスシステムズ株式会社
こんな方にオススメ！
企業の情報システム部で働く方
一般ユーザーだけど、コンピューターに興味
があって、もっと詳しくなりたい方
Windows, Azure, M365等のMicrosoft
関連技術に興味がある方
チャンネル登録よろしくお願いします！
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AIエージェントはAzureインフラも構築できるのか？
•AIエージェントとは?
•コーディングの自動化の現状
•Azureインフラに使えるエー
ジェントやツールの状況
•AIを活用してAzureインフラを
構築する方法
•実際にやってみる！
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Chatbots 喋る
Reasoners 論理的思考
Agents 自発的行動
Innovators 新規発見
Organizations 組織化
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RPAも「AIエージェント」?
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定義にはこだわらず行きます。
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LLMを活用して
自律的に判断・行動して
目標を達成するソフトウェア
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人間がすべての
コードを書く
- 予測して自動補完
- 依頼してコード全体を生成
- バグ,セキュリティ修正
AIが全自動で
すべてのコードを書く
コーディングの世界は激変
～2020年 2021～24年 2024,25年
GitHub Copilot
GitHub Edits
Tabnine
…など多数
Devin
GitHub Copilot Workspace
GitHub Copilot Agent Mode
Replit Agent
Cline
Cursor
Jules
…など多数
※他にも多数あると思います。変化早すぎて追いつけない…。
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人間がすべての
コードを書く
- 予測して自動補完
- 依頼してコード全体を生成
- バグ,セキュリティ修正
AIが全自動で
すべてのコードを書く
コーディングの世界は激変
～2020年 2021～24年 2024,25年
GitHub Copilot
GitHub Edits
Tabnine
…など多数
Devin
GitHub Copilot Workspace
GitHub Copilot Agent Mode
Replit Agent
Cline
Cursor
Jules
…など多数
※他にも多数あると思います。変化早すぎて追いつけない…。
AIエージェント
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引用元：https://www.oreilly.com/radar/the-end-of-programming-as-we-know-it/
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引用元：https://zenn.dev/mizchi/articles/all-in-on-cline
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なぜコードの世界は
変化が早いのか？
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コードは大量の学習データがあり、AIの学習が進みやすい。
コーディングはルールやパターンが明確で、AIが得意とする分野。
物理的要素（設備や材料）がなく、実験や導入が容易。
ソフトウェアはAPIやインターフェースが明確で、AIが自律的に扱いやす
い。
エラーが明確に出るため、AIが結果を自己評価・修正しやすい。
動作が意図どおりかどうか（成功・失敗）が明確で評価しやすい。
開発効率やコスト削減のメリットが大きく、市場の需要が高い。
多くの企業やコミュニティが競争的にAIツール開発を進めている。
オープンソース文化の影響で技術進化や情報共有が速い。
AI自身の進化がソフトウェア開発に直接反映されやすい。
エンジニアが自身の作業効率向上のため、積極的に新しい技術を取り入
れる傾向がある。
……などなど、他にも色々。
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インフラ領域も時間の問題
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例：Amazon Q Developer CLI Agent
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引用元：https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-the-enhanced-command-line-interface-in-amazon-q-developer/
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引用元： https://qiita.com/moritalous/items/09b7461044f8ff55bc05
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動画：https://www.youtube.com/watch?v=eD_HvJ2VhiA
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(Model Context Protocol)で
外部のツール/サービスとの連携の
標準化
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前提
Azure Portalの操作をAIにやらせるのは(現状)ハードルが高い&筋が悪い
「画像認識→マウス、キーボード操作の自動化」
※そのうちなんでもできるようになっちゃうかもですが。
Azureにはしっかりと自動化のための仕組みがある(理屈上できないこと
は無い)
Azure REST API
Azure CLI
Azure PowerShell
Azure SDK
ARM Template
Bicep
Terraform for Azure
Azure Arcでオンプレも対象
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Microsoft 公式AIツール
Microsoft Copilot in Azure
(限定パブリックプレビュー)→4月9日にGAしました！
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/products/copilot
ニーズに合ったインサイトの生成
新しいクラウド機能の発見
リソース間のシームレスなオーケストレー
ション
現状はまだまだ…。
VSCodeからも@Azureで呼べる。
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Microsoft 公式AIツール
AIShell(パブリックプレビュー)
https://learn.microsoft.com/ja-
jp/powershell/utility-
modules/aishell/overview
PATHを通してしま
えば起動したが？
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1. 【人間主体】AIを相談相手として利用
質問やアドバイスをもらい、手作業で実装
メリット：設計や検討作業を効率化
2. 【協働】AIにコードやスクリプト生成を任せる
AI生成コードを人間がレビュー・修正して適用
メリット：単純作業削減、重要部分に集中可能
3. 【AI主体】AIエージェントが完全自動構築
人間が高レベルな指示を出し、AIが自動で環境構築
メリット：究極の自動化（ただし現状は人間の確認が必須）
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1. 【人間主体】AIを相談相手として利用
質問やアドバイスをもらい、手作業で実装
メリット：設計や検討作業を効率化
2. 【協働】AIにコードやスクリプト生成を任せる
AI生成コードを人間がレビュー・修正して適用
メリット：単純作業削減、重要部分に集中可能
3. 【AI主体】AIエージェントが完全自動構築
人間が高レベルな指示を出し、AIが自動で環境構築
メリット：究極の自動化（ただし現状は人間の確認が必須）
ドライバー＝人間
ドライバー＝人間
ドライバー＝AI
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Tips
• 毎回おこないたい指示や使ってほしい手法な
どはファイルに書いておくと便利。
• GitHub Agent
• .github/copilot-instructions.md
• Cline
• .clinerules
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新規にlinux VMを1台展開してください。
東日本リージョンに作成をお願いします。
作成にはAzure CLIを用いてください。
作成に用いたコマンドはdeploy.ps1に保存しそれを実行する形で展開でき
るようにしてください。
実際に構築を実行し、該当のlinux VMに非対話型SSHコマンド実行できる
ことを確認するところまで実行してください。
進捗は日本語で教えてください。
※このくらいは楽勝です。
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下記のレポジトリの内容を確認し、サンプルアプリケーションを展開して
ください。
https://github.com/Azure-Samples/azure-search-openai-demo
進捗は日本語で教えてください。
※このくらいは楽勝です。
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Azure WebAppsを使って企業用のWebサイトをホストするようにしてく
ださい。その際、最低限のセキュリティの構成も行ってください。
リソースグループ名やリージョン等は自由に決めてください。名称の重複
は避けるようにしてください。
※このくらいは楽勝です。
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実際の動作の様子は
ライブ配信を御覧ください。
https://www.youtube.com/live/m6
UmaJN4_RU?si=zQdyOoNI1yjv7zQv