〜 BuriKaigi 2026 〜 旬のブリと旬の技術で楽しむ AI エージェント設計開発レシピ 日本マイクロソフト株式会社 Microsoft Innovation Hub プリンシパル ソリューション エンジニア 兼 エバンジェリスト 井上 章 (いのうえ あきら) @chack411 akira-inoue-chack411 

井上 章 Akira Inoue ◼ 日本マイクロソフト株式会社 Microsoft Innovation Hub プリンシパル ソリューション エンジニア (前 App Innovation アーキテクト第一本部 本部長) ◼ 2008 年、日本マイクロソフト株式会社入社 ◼ Microsoft Azure, GitHub, .NET などの開発技術を専門 とするエバンジェリストとして活動 ◼ 趣味はギターと音楽 akira-inoue-chack411 @chack411 

LLMの 指示 ツール AI エージェントとは？ エージェント LLM プロンプト (指示) ツール インプット システム イベント ユーザー メッセージ エージェント メッセージ アウトプット エージェント メッセージ ツール の結果 ツールコール 検索 アクション 記憶 

AI エージェントの進化 エージェントは AI を使用してビジネスプロセスを自動化および実行し 人、チーム、または組織と共に、または組織に代わって働く シンプル アドバンスド 検索 タスク 自律的 エージェントの複雑さと機能はニーズによって異なる 

ナレッジ（知識） 製品仕様・ 設計DB 過去不具合 FAQ DB 対策ノウハウ 新技術知識 施工データ・ ソフト情報 法務規定・ CRM スキル・アクション（タスク） 技術営業・ 幅広IT経験 CAD設計・ ハード設計 プロジェクト マネージ ソフト開発 法務・契約 ひとつの業務のプロセス (例) AI エージェントによる業務プロセスの実施 こんなことを やってほしい ユーザ 事象確認 類似確認 対策作成 対策実行 結果確認 全部やって おきましたよ！ Aさん （冷静・慎重） Bさん （データ派） Cさん （リーダー） Dさん （実直） Eさん （まめ） AI エージェントとは、デジタルおよびリアルの環境で、状況を知覚し、意思決定を下し、アクションを起こし、 目的を達成するために AI 技法を適用する自律的または半自律的なソフトウェア 引用 : Gartner、急速に期待が高まっているAIエージェントに関する最新の見解を発表 エキスパート 5人分の働き Agent Agent Agent Agent Agent Agent 

マルチエージェント オーケストレーション パターン Magentic Group Chat worker reviewer Concurrent Workflow Process Handoff Sequential 

Sequential pattern  AI エージェントをあらかじめ 決められた直線的な順序で 連結するパターン  各エージェントは、直前の エージェントの出力を受け 取って処理  各ステージが前段の結果に 基づいて処理を進める、段 階的なタスクに適用 

Concurrent pattern  同じタスクに対して複数の AI エージェントを同時に実行  各エージェントがそれぞれの 視点・専門性から独立して 分析や処理を行う  同一の問題に対して多様な インサイトやアプローチが必要 なシナリオに対応 

Handoff pattern  専門性の異なるエージェント 間で動的にタスクを引き継ぐ  各エージェントは、処理するか 他のエージェントに引き継ぐか をコンテキストに応じて判断 する  最適な担当エージェントが初 めから分からない場合や、処 理中に要件が明らかになる ケースに適している 

Group chat pattern  複数のエージェントが共有の 会話スレッドに参加し、ディス カッションを通じて問題解決、 意思決定、または成果の検 証を行う  ディスカッションによって結論を 導くようなタスクに適する 

Magentic pattern  AutoGen が開発した Magentic-One システムに基 づいて設計されている  解決手順が決まっていない オープンエンドかつ複雑な問題 に対応  マネージャーエージェントが各専 門エージェントと直接対話しな がら、タスクレジャーを構築・改 善 

O-Beya (大部屋) : マルチエージェント システム 〜 トヨタ様事例 〜 これを開発したいんだけど この要件合ってる？ フロント エージェント 駆動系と懸架系の 専門家を呼ぼう 駆動系 専門エージェント 環境規制も 考慮して ● ● ● 一 緒 に 検 討 環境規制を 入れてもう一回 考えよう 懸架系 専門エージェント ブレーキ系 専門エージェント 要件定義 専門エージェント 環境規制 専門エージェント 過去設計 専門エージェント 環境規制 専門家アプリ 過去設計 専門家アプリ 既存 AI アプリ 電子制御系 専門エージェント 後から 参加 参加 参加 参加 ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ 環境性能の目標 はどの程度に設定 していますか ナレッジソース ナレッジソース ナレッジソース ● ● ● 生成 AI を活用することで複雑な設計業務を手助けするエージェントを作り、設計品質や性能の向上を促進 ナレッジソース 

2 つの OSS エージェント フレームワークを統合 Semantic Kernel AutoGen • AI エージェントを簡単に構築できる SDK • 単一エージェントに最適化 • AutoGen との統合によりマルチエージェン ト拡張も可能 • 複雑なエージェントシステム向けの強力な マルチエージェント研究フレームワーク • 会話のオーケストレーションパターンを内蔵 • 事前構築された対話設計により即時活 用可能 Microsoft Agent Framework 

Microsoft Agent Framework ◼ AI エージェントとマルチエージェントワークフローを 構築するための統一基盤 ◼ エージェント開発、テスト、デバッグワークフローの ためのインタラクティブな Dev UI ◼ 相互運用性と柔軟性のためにオープンスタン ダードに基づいて構築 ◼ コミュニティ主導でオープンソース、そして設計上 拡張可能 aka.ms/AgentFramework Public Preview 

AI アプリとエージェント開発に必要な要素 1 オーケストレーション 2 モデル 3 ナレッジとツール 4 可観測性と エージェント制御 5 ファインチューニング とカスタマイズ 6 ローカルおよび エッジへの展開 Microsoft Foundry 

Control Plane セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス GitHub Visual Studio Visual Studio Code Copilot Studio コンテキストを理解し、アクション指向のエージェントを構築、1,400 以上の事前構築済み接続と MCP ツールを活用 ネイティブ IDE 体験で開発を効率化 Microsoft セキュリティ統合を活用した完全な統一管理レイヤーを利用 Microsoft Agent 365 Microsoft Defender Microsoft Purview Microsoft Entra Microsoft Fabric Microsoft OneLake Microsoft Bing Agent Service IQ Tools Machine Learning Models Microsoft Foundry 

あらゆるユースケースで最適な モデルを容易に選択できる 共通プラットフォーム モデルロックインを避ける • 柔軟なモデル選択 • エンタープライズ向けキュレーション • モデルを素早く探索・比較・変更 Foundry Models Azure OpenAI Model Family DeepSeek Model Family xAI Grok Model Family Mistral: Specific Models Meta Llama: Specific Models Black Forest Labs Model Family Sold directly by Microsoft Cohere: Specific Models* Databricks Model Family Hugging Face Collection NVIDIA Model Family Nixtla Time-Gen1 Model Snowflake Model Family Phi SLM Model Family Stability Model Family Bria 2.3 Fast Model Deci Model Family NTT Data Tsuzumi Model Gretel Navigator Model Core 42 Jais Model SDAIA ALLaM Model Industry models: Claude Model Family Foundry Models における 11,000 以上の Frontier モデルとオープンモデル 

スケールする AI アプリとエージェントを構築 オープン設計 あらゆるフレームワークやプロトコルで 構築可能 接続されたインテリジェンス メモリ、知識、1,400 以上の MCP 対応コネクタでエージェントを強化 エンタープライズレベルの 信頼と展開 Microsoft 365へのワンクリック公開に よる容易なデプロイ Declarative Agents 単一プロンプトエージェント Tools Models Memory Multi-agent workflows Activity Protocol Hosted Agents マルチエージェントホスティング Agent-first SDK, API, and UI Agent Protocol MCP One-click publishing to M365/A365 MCP 管理メモリ、会話管理、 BYO メモリストア Logic Apps Functions セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス Local agents Copilot Studio M365/A365 Foundry Agent Service 

LLMの 指示 ツール AI エージェントと MCP エージェント LLM プロンプト (指示) ツール インプット システム イベント ユーザー メッセージ エージェント メッセージ アウトプット エージェント メッセージ ツール の結果 ツールコール 検索 アクション 記憶 MCP サーバー 

Model Context Protocol at Microsoft Copilot Studio VS Code Foundry Agent Visual Studio GitHub Copilot Microsoft Teams Semantic Kernel MCP Clients & Host Tools Community Enterprise Windows Registry C# MCP SDK Azure API Management Azure Functions Microsoft Connectors Build Local & Remote MCPs MPC enables seamless Integration between LLM Apps and external data sources Model Context Protocol 

GitHub Copilot Agent Mode における MCP サポート GitHub Copilot の MCP Client サポートを通じて MCP サービスにアクセス可能 VS Code で MCP サーバーを使用する VS Code の MCP サーバーのインストールと管理 GitHub Copilot Agent Mode で使用するツールの選択 

適材適所の AI エージェント の適応 高度にフルカスタム・部分/全体最適化 業務向けエージェントをローコードで作成 M365 Apps からユーザーが簡単に利用 すぐ作ってすぐ使える ベーシック エージェント 業務特化 ローコードカスタム エージェント 業種特化 フルカスタム 高度なエージェント For End Users For Developers For Makers Microsoft 365 Copilot Copilot Studio with Power Platform Microsoft Foundry Copilot UX 個別 / 組込み UX 誰もが普段から使い慣れたアプリ 自律型エージェント / バックエンドエージェント 等 使いやすい！ 自社アプリで使える！ 通訳 プリビルド エージェント サイト ユーザ作成 エージェント チャット ユーザ作成 エージェント など カスタム エージェント 対話型/自律型 など 宣言型 エージェント 対話型 拡張 拡張 モデル 生成AIモデル Tuning ナレッジ 生成AI 最適化DB ツール フルカスタム アクション 

Empower every person and every organization on the planet to achieve more with AI 

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