WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:03.620
今日のトピックは誰もが耳にしたことはあるものの実際に説明できる人はほとんどいないものです

00:00:03.620 --> 00:00:05.360
AIエージェントについてお話しします

00:00:05.360 --> 00:00:08.680
会議で聞いたりブログ記事で読んだり見出しで見たりしたことがあるでしょう

00:00:08.680 --> 00:00:10.380
誰もがこの話題で持ちきりです

00:00:10.380 --> 00:00:13.860
しかし誰かにその定義を尋ねると途端に答えが曖昧になります

00:00:13.860 --> 00:00:18.300
過剰な期待ばかりが先行し定義は曖昧で言葉だけが一人歩きして本来の意味を失っています

00:00:18.300 --> 00:00:20.460
ここで人々が最も陥りやすい間違いがあります

00:00:20.460 --> 00:00:23.240
エージェントを単に名前がかっこよくなっただけのチャットボットだと思っていることです

00:00:23.240 --> 00:00:24.900
何かを尋ねれば返事が返ってくる

00:00:24.900 --> 00:00:26.640
それはエージェントではなくチャットボットです

00:00:26.640 --> 00:00:28.440
この2つには明確な違いがあります

00:00:28.440 --> 00:00:30.040
では何が変わったのでしょうか

00:00:30.040 --> 00:00:32.280
なぜみんなが突然エージェントに夢中になっているのでしょうか

00:00:32.280 --> 00:00:35.560
そして何より開発者ではないあなたにとってなぜそれが重要なのでしょうか

00:00:35.560 --> 00:00:38.360
このエピソードが終わる頃にはAIエージェントの正体

00:00:38.360 --> 00:00:41.120
マイクロソフトがなぜそのためのフレームワークを構築したのか

00:00:41.120 --> 00:00:43.980
そしてそれがあなたの仕事にどう影響するのかがわかるはずです

00:00:43.980 --> 00:00:46.340
AIエージェントとは一体何なのでしょうか

00:00:46.340 --> 00:00:48.240
チャットボットの仕組みはすでにご存知でしょう

00:00:48.240 --> 00:00:50.220
何かを入力すると応答が返ってくる

00:00:50.220 --> 00:00:51.240
それは会話です

00:00:51.240 --> 00:00:52.380
受動的なものですね

00:00:52.380 --> 00:00:54.600
あなたが話しかけるのを待ちそれに応答します

00:00:54.600 --> 00:00:55.820
エージェントは異なります

00:00:55.820 --> 00:00:57.480
ただ答えるだけでなく行動します

00:00:57.480 --> 00:00:58.960
考え判断し実行する

00:00:58.960 --> 00:01:00.740
それが私が提示できる最もシンプルな定義です

00:01:00.740 --> 00:01:01.680
仕組みはこうです

00:01:01.680 --> 00:01:03.520
まずエージェントは考えます

00:01:03.520 --> 00:01:06.180
大規模言語モデルを使いあなたが入力した言葉だけでなく

00:01:06.180 --> 00:01:07.760
その背後にある意図を推論します

00:01:07.760 --> 00:01:10.020
来週の火曜日にサラとの会議を予約してといった場合

00:01:10.020 --> 00:01:11.700
エージェントはそれをただ繰り返すことはしません

00:01:11.700 --> 00:01:13.840
そのリクエストが本当に意味することを考えます

00:01:13.840 --> 00:01:15.500
次にエージェントは判断します

00:01:15.500 --> 00:01:17.080
リクエストを具体的な手順に分解します

00:01:17.080 --> 00:01:19.260
会議の予約という目的が計画に変わります

00:01:19.260 --> 00:01:20.880
カレンダーを確認し空き枠を見つけ

00:01:20.880 --> 00:01:23.120
サラの予定を確認し招待を送るといった具合です

00:01:23.120 --> 00:01:24.260
エージェントは推測するのではなく

00:01:24.260 --> 00:01:25.600
一連の行動プランを作成します

00:01:25.600 --> 00:01:27.260
最後にエージェントは実行します

00:01:27.260 --> 00:01:29.100
ツールやサービスを呼び出し実現させるのです

00:01:29.100 --> 00:01:30.480
会議の予約方法を教えるのではなく

00:01:30.480 --> 00:01:31.780
実際に予約を完了させます

00:01:31.780 --> 00:01:33.160
天気の調べ方を説明するのではなく

00:01:33.160 --> 00:01:34.580
天気を調べて答えを教えてくれます

00:01:34.580 --> 00:01:35.980
この違いについて考えてみてください

00:01:35.980 --> 00:01:37.520
チャットボットは受動的です

00:01:37.520 --> 00:01:38.900
あなたの次の質問を待っています

00:01:38.900 --> 00:01:40.560
エージェントは能動的です

00:01:40.560 --> 00:01:42.840
ゴールを与えれば自ら進んで作業をこなします

00:01:42.840 --> 00:01:44.900
情報が必要な時は質問をすることもありますが

00:01:44.900 --> 00:01:47.220
全てのステップをあなたが手取り足取り教える必要はありません

00:01:47.220 --> 00:01:49.960
チャットボットは図書館の案内カウンターのような存在なのです

00:01:49.960 --> 00:01:52.620
本を探していると聞けば適切な通路を教えてくれる

00:01:52.620 --> 00:01:55.740
エージェントとは建物の鍵を持つパーソナルアシスタントのようなものだ

00:01:55.740 --> 00:01:58.640
明日の会議に向けて主要顧客の情報をまとめたいとあなたが伝えるとしよう

00:01:58.640 --> 00:02:00.400
すると彼らは情報を探し整理し

00:02:00.400 --> 00:02:02.020
ブリーフィング資料を作成して手渡してくれる

00:02:02.020 --> 00:02:04.840
どこを探せとかどんな形式で出力しろなどと細かく指示する必要はない

00:02:04.840 --> 00:02:06.440
彼らは自ら考え実行するのだ

00:02:06.440 --> 00:02:09.560
だがその秘密は単なるLLM大規模言語モデルだけにあるわけではない

00:02:09.560 --> 00:02:11.800
言語モデルは賢いがそれだけでは手足のない脳に過ぎない

00:02:11.800 --> 00:02:13.640
エージェントをエージェントたらしめるのは

00:02:13.640 --> 00:02:16.460
推論ツール記憶の3つの組み合わせだ

00:02:16.460 --> 00:02:17.820
問題を考え抜く力

00:02:17.820 --> 00:02:19.420
世界に働きかける力

00:02:19.420 --> 00:02:21.760
そして過去の経験を記憶する力である

00:02:21.760 --> 00:02:24.360
これら3つが揃えば単に質問に答えるだけでなく

00:02:24.360 --> 00:02:26.380
実際に物事を成し遂げることができる

00:02:26.380 --> 00:02:27.740
フレームワークが登場する前

00:02:27.740 --> 00:02:29.100
状況は断片化していた

00:02:29.100 --> 00:02:30.640
エージェントがこれほど便利なものなら

00:02:30.640 --> 00:02:32.520
なぜ誰もがすぐに構築しなかったのか

00:02:32.520 --> 00:02:35.800
一言で言えばつい最近まで構築プロセスが非常に煩雑だったからだ

00:02:35.800 --> 00:02:38.240
複数のツールを自分で組み合わせる必要があった

00:02:38.240 --> 00:02:40.120
まるで異なるメーカーから部品を寄せ集め

00:02:40.120 --> 00:02:42.760
なんとか噛み合うことを願いながら車を組み立てるようなものだ

00:02:42.760 --> 00:02:45.180
この課題を解決するためのマイクロソフトの最初の試みが

00:02:45.180 --> 00:02:47.040
AIをアプリに統合するためのSDK

00:02:47.040 --> 00:02:48.160
セマンティックカーネルだった

00:02:48.160 --> 00:02:49.440
強力なツールボックスではあったが

00:02:49.440 --> 00:02:50.880
完成図面までは用意されていなかった

00:02:50.880 --> 00:02:51.800
部品は提供されても

00:02:51.800 --> 00:02:53.880
それをどう組み立てるかは自分たちで考える必要があった

00:02:53.880 --> 00:02:54.860
次に登場したのが

00:02:54.860 --> 00:02:56.460
マイクロソフトリサーチによるオートゲンだ

00:02:56.460 --> 00:02:57.340
このフレームワークは

00:02:57.340 --> 00:02:58.740
AIエージェント同士が対話し

00:02:58.740 --> 00:02:59.280
議論し

00:02:59.280 --> 00:03:01.400
協力し合うマルチエージェント会話を探求したものだ

00:03:01.400 --> 00:03:03.520
最先端ではあったが実験的な段階で

00:03:03.520 --> 00:03:04.900
本番システム向けではなかった

00:03:04.900 --> 00:03:07.420
そのため開発者は難しい選択を迫られた

00:03:07.420 --> 00:03:09.900
セマンティックカーネルは安定しており企業向けだが

00:03:09.900 --> 00:03:12.040
高度なオーケストレーションパターンに欠けていた

00:03:12.040 --> 00:03:14.840
オートゲンには魅力的なマルチエージェント機能があったが

00:03:14.840 --> 00:03:17.020
本番環境で動かせるものではなかった

00:03:17.020 --> 00:03:18.660
それぞれが独自の学習曲線

00:03:18.660 --> 00:03:19.180
やり方

00:03:19.180 --> 00:03:20.560
そしてコミュニティを持っていた

00:03:20.560 --> 00:03:22.860
状況を複雑にしたのはマイクロソフトだけではない

00:03:22.860 --> 00:03:24.200
ラングチェーンやクルーAIなど

00:03:24.200 --> 00:03:25.960
他のフレームワークも次々と現れた

00:03:25.960 --> 00:03:27.880
エコシステムはバラバラの状態だった

00:03:27.880 --> 00:03:29.500
仕事でエージェントを構築しようとすれば

00:03:29.500 --> 00:03:31.860
目まぐるしく変化する技術の専門家にならなければならなかった

00:03:31.860 --> 00:03:33.480
どのフレームワークを学ぶべきか

00:03:33.480 --> 00:03:34.660
どれが生き残るのか

00:03:34.660 --> 00:03:36.660
マイクロソフトは結局どれを推進しているのか

00:03:36.660 --> 00:03:38.700
初心者にとっては圧倒されるような状況だった

00:03:38.700 --> 00:03:41.580
あなたがAIエージェントを検討している企業の開発者だと想像してほしい

00:03:41.580 --> 00:03:43.660
調査すると5つもの異なるフレームワークが見つかるが

00:03:43.660 --> 00:03:45.180
それぞれに独自のドキュメントパターン

00:03:45.180 --> 00:03:46.100
コミュニティが存在する

00:03:46.100 --> 00:03:47.900
どこから手をつければいいのかわからない

00:03:47.900 --> 00:03:49.820
どれに時間を投資すべきか判断できない

00:03:49.820 --> 00:03:52.440
その断片化こそが開発にとって大きな障壁となっていたのだ

00:03:52.440 --> 00:03:53.960
単なるツールの習得ではなく

00:03:53.960 --> 00:03:55.740
エコシステム全体への投資でした

00:03:55.740 --> 00:03:57.440
エージェントの活用事例が実験段階から

00:03:57.440 --> 00:03:59.040
実際のビジネスプロセスへと移行する中で

00:03:59.040 --> 00:04:01.380
マイクロソフトはこの状況が持続可能ではないと認識しました

00:04:01.380 --> 00:04:03.780
彼らにはどうすればエージェントを構築できるのか

00:04:03.780 --> 00:04:05.440
という問いに対する一つのフレームワーク

00:04:05.440 --> 00:04:07.260
一つの統合されたアプローチが必要だったのです

00:04:07.260 --> 00:04:09.600
マイクロソフトエージェントフレームワークとは何でしょうか

00:04:09.600 --> 00:04:12.080
そこでマイクロソフトは保有していた2つのフレームワーク

00:04:12.080 --> 00:04:14.700
セマンティックカーネルとオートゲンを1つに統合しました

00:04:14.700 --> 00:04:17.560
その結果生まれたのがマイクロソフトエージェントフレームワークであり

00:04:17.560 --> 00:04:20.320
セマンティックカーネルのエンタープライズレベルの安定性と

00:04:20.320 --> 00:04:24.220
オートゲンの最先端のマルチエージェントパターンを融合させた単一のSDKです

00:04:24.220 --> 00:04:26.140
かつて両方のフレームワークを構築したチームが

00:04:26.140 --> 00:04:28.200
現在は協力してこのフレームワークに取り組んでいます

00:04:28.200 --> 00:04:31.140
このフレームワークは2025年後半にプレビュー版として公開され

00:04:31.140 --> 00:04:33.460
2026年7月にバージョン1.0に達しました

00:04:33.460 --> 00:04:35.060
このタイムラインは重要です

00:04:35.060 --> 00:04:37.920
なぜならこれが単なる研究プロジェクトや実験ではないことを示しているからです

00:04:37.920 --> 00:04:39.740
これは本番環境に対応した製品です

00:04:39.740 --> 00:04:42.620
マイクロソフトはこれを使って本番システムを構築してくださいと言っているのです

00:04:42.620 --> 00:04:43.900
しかもオープンソースです

00:04:43.900 --> 00:04:47.480
GitHubで公開されており7000以上のスタート100人以上のコントリビューターがいます

00:04:47.480 --> 00:04:49.160
コミュニティは非常に活発です

00:04:49.160 --> 00:04:52.360
毎週オフィスアワーが開催されておりエンジニアリングチームと直接話すことができます

00:04:52.360 --> 00:04:54.680
クローズドな製品ではこのような体験は得られません

00:04:54.680 --> 00:04:57.940
このフレームワークはPythonと.NETをファーストクラスの言語としてサポートしています

00:04:57.940 --> 00:05:01.460
Cシャープ開発者であってもPython開発者であっても同じ体験を得られます

00:05:01.460 --> 00:05:04.760
多くのAIフレームワークがPython専用であるためこれは非常に重要なことです

00:05:04.760 --> 00:05:08.020
マイクロソフトは両方の言語を平等に扱うことを意図的に選択しました

00:05:08.020 --> 00:05:10.240
そして驚かれるかもしれない事実があります

00:05:10.240 --> 00:05:13.480
このフレームワークは7つ以上の異なるモデルプロバイダーをサポートしています

00:05:13.480 --> 00:05:18.040
マイクロソフトハウンドリ、Azure OpenAI、OpenAI、Antropic Cloud、Amazon Bedrock、Google Gemini

00:05:18.040 --> 00:05:19.800
さらにはオラマによるローカルモデルまで対応しています

00:05:19.800 --> 00:05:22.560
エージェントのロジックを一度書けばそのすべてで動作します

00:05:22.560 --> 00:05:24.680
特定のプロバイダーに縛られることはありません

00:05:24.680 --> 00:05:29.220
OpenAIからAntropicに切り替える場合でもコードベース全体を書き換える必要はなく設定値を変更するだけです

00:05:29.220 --> 00:05:31.600
このフレームワークには2つの主要なコンポーネントがあります

00:05:31.600 --> 00:05:35.300
エージェントは構成要素であり思考と行動ができる個別の推論ユニットです

00:05:35.300 --> 00:05:38.640
ワークフローは複数のエージェントを連携させるためのオーケストレーション層です

00:05:38.640 --> 00:05:42.740
1つのエージェントに1つの仕事を行わせることもチーム全体で複雑なタスクに取り組ませることも可能です

00:05:42.740 --> 00:05:45.260
また宣言的定義と呼ばれる機能もあります

00:05:45.260 --> 00:05:47.800
エージェントの挙動をYAMLファイルで定義できるのです

00:05:47.800 --> 00:05:50.540
つまりエージェントの設定をバージョン管理できるということです

00:05:50.540 --> 00:05:54.260
Gitに保存しプルリクエストでレビューを行いCI、CDパイプラインを通じてデプロイできます

00:05:54.260 --> 00:05:56.740
エンタープライズチームにとってこれは非常に大きな利点です

00:05:56.740 --> 00:05:58.640
しかしここで理解していただきたいことがあります

00:05:58.640 --> 00:06:01.620
このフレームワークは複雑なシステムを構築する開発者だけのものではありません

00:06:01.620 --> 00:06:03.760
エンタープライズのシナリオ向けに設計されているのです

00:06:03.760 --> 00:06:08.320
セキュリティ、コンプライアンス、オブザーバビリティ、GINによる承認プロセスなどが後付けではなく最初から組み込まれています

00:06:08.320 --> 00:06:11.600
それこそがこれまでの実験的フレームワークとの違いです

00:06:11.600 --> 00:06:15.160
構成要素、エージェント、ツール、メモリ、そしてワークフロー

00:06:15.160 --> 00:06:17.300
4つの主要な概念に分解してみましょう

00:06:17.300 --> 00:06:20.640
これらを理解すればこのフレームワークの9割を理解したことになります

00:06:20.640 --> 00:06:22.000
まずはエージェントです

00:06:22.000 --> 00:06:23.440
これが基本単位となります

00:06:23.440 --> 00:06:26.620
各エージェントには名前、指示、そしてツールへのアクセス権があります

00:06:26.620 --> 00:06:28.900
思考し、行動できる推論ユニットです

00:06:28.900 --> 00:06:31.740
役割、目的、利用可能なリソースを定義します

00:06:31.740 --> 00:06:33.540
他のすべてはそこから派生します

00:06:33.540 --> 00:06:34.960
次はツールです

00:06:34.960 --> 00:06:42.260
これはエージェントの手であり、関数やAPI、外部サービス、天気予報、カレンダー、DB操作などを指します

00:06:42.260 --> 00:06:44.860
エージェントは単独ではこれらを実行できません

00:06:44.860 --> 00:06:47.800
世界とつながり行動するにはツールが必要です

00:06:47.800 --> 00:06:52.660
独自の関数を書くことも、MCP、モデルコンテキストプロトコル、サーバーを使うことも可能です

00:06:52.660 --> 00:06:55.620
これはエージェントと外部サービスを接続する標準規格です

00:06:55.620 --> 00:06:57.560
ユニバーサルなプラグだと考えてください

00:06:57.560 --> 00:07:01.500
サービスがMCPに対応していれば特別なコードなしでエージェントが使えます

00:07:01.500 --> 00:07:02.800
そしてメモリです

00:07:02.800 --> 00:07:04.600
これは脳の記憶領域にあたります

00:07:04.600 --> 00:07:05.900
2つの種類があります

00:07:05.900 --> 00:07:08.020
セッションメモリは短期的なものです

00:07:08.020 --> 00:07:10.300
会話中の出来事を一時的に保持します

00:07:10.300 --> 00:07:12.560
コンテキストプロバイダーは長期的なものです

00:07:12.560 --> 00:07:15.220
複数の会話にわたって好みや事実を記録します

00:07:15.220 --> 00:07:17.980
メモリこそがエージェントを賢く感じさせる鍵です

00:07:17.980 --> 00:07:20.880
それがなければ対話は毎回ゼロからのスタートになります

00:07:20.880 --> 00:07:23.740
自己紹介をしても次には忘れられてしまいます

00:07:23.740 --> 00:07:27.860
メモリがあれば誰で何を話し何を重視しているかを把握できます

00:07:27.860 --> 00:07:31.820
見知らぬ人との会話と仕事を理解している同僚との会話の違いです

00:07:31.820 --> 00:07:33.600
最後にワークフローです

00:07:33.600 --> 00:07:37.180
複数のエージェントを連携させるオーケストレーション層です

00:07:37.180 --> 00:07:44.400
ワークフローは順次実行、並行処理、あるいは条件分岐が可能です

00:07:44.400 --> 00:07:49.020
こうなればここへ行く、ああなればあそこへ行く

00:07:49.020 --> 00:07:51.320
ワークフローはチェックポイントもサポートします

00:07:51.320 --> 00:07:54.020
途中で失敗してもそこから再開できます

00:07:54.020 --> 00:07:56.140
最初からやり直す必要はありません

00:07:56.140 --> 00:07:59.660
数時間かかる作業や複雑なステップにおいて非常に重要です

00:07:59.660 --> 00:08:02.060
ヒューマンインザループの仕組みも組み込まれています

00:08:02.060 --> 00:08:05.740
エージェントは重要な操作の前に承認を求めることができます

00:08:05.740 --> 00:08:10.160
メール送信や支払いの前に一時停止し、人間の許可を待つことができます

00:08:10.160 --> 00:08:12.500
これは規制産業にとって不可欠な機能です

00:08:12.500 --> 00:08:14.140
具体的な事例を見てみましょう

00:08:14.140 --> 00:08:16.020
営業準備エージェントを例に挙げます

00:08:16.020 --> 00:08:18.060
明日クライアントとの会議がありますね

00:08:18.060 --> 00:08:20.040
エージェントに準備を手伝ってと伝えます

00:08:20.040 --> 00:08:22.320
エージェントがカレンダーを確認し時間を把握します

00:08:22.320 --> 00:08:24.740
CRMデータからクライアントの履歴を呼び出します

00:08:24.740 --> 00:08:27.340
マーケティング資料から関連する事例を探し出します

00:08:27.340 --> 00:08:30.700
あなたが何もしなくても説明資料とプレゼン資料が作成されます

00:08:30.700 --> 00:08:32.320
これは単なるチャットボットではありません

00:08:32.320 --> 00:08:33.700
これはエージェントです

00:08:33.700 --> 00:08:35.160
なぜ注目すべきなのでしょうか

00:08:35.160 --> 00:08:36.700
実用的な価値があるからです

00:08:36.700 --> 00:08:38.540
フレームワークの概念は理解できても

00:08:38.540 --> 00:08:40.740
開発者でなければ関係ないと思いませんか

00:08:40.740 --> 00:08:41.500
その答えは

00:08:41.500 --> 00:08:44.460
このフレームワークは開発者の環境だけで動くものではないからです

00:08:44.460 --> 00:08:47.100
日常的にビジネスユーザーが使うツールを支えています

00:08:47.100 --> 00:08:49.000
フレームワークで構築されたエージェントは

00:08:49.000 --> 00:08:51.020
チームやコパイロットに直接公開できます

00:08:51.020 --> 00:08:51.460
つまり

00:08:51.460 --> 00:08:54.060
普段の業務環境にエージェントが組み込まれるのです

00:08:54.060 --> 00:08:55.360
個別のアプリのインストールも

00:08:55.360 --> 00:08:56.360
新しいログインも

00:08:56.360 --> 00:08:57.560
学習も必要ありません

00:08:57.560 --> 00:08:58.420
チームを開けば

00:08:58.420 --> 00:08:59.860
そこにエージェントがいるのです

00:08:59.860 --> 00:09:02.180
IT管理者やビジネスの意思決定者にとっては

00:09:02.180 --> 00:09:03.020
さらに重要です

00:09:03.020 --> 00:09:04.160
このフレームワークは

00:09:04.160 --> 00:09:06.780
真に意味のあるエンタープライズ管理を提供します

00:09:06.780 --> 00:09:09.220
エントラIDによる認証

00:09:09.220 --> 00:09:10.520
権限管理

00:09:10.520 --> 00:09:12.020
操作ログの記録

00:09:12.020 --> 00:09:16.000
そして機密データを守るためのデータガバナンスが揃っています

00:09:16.000 --> 00:09:19.400
ここで見落としがちな問題についてお話ししましょう

00:09:19.400 --> 00:09:21.720
シャドウAIは現実に存在します

00:09:21.720 --> 00:09:24.440
従業員は非承認のAIツールを使い

00:09:24.440 --> 00:09:26.600
社内データを公共のAIに貼り付け

00:09:26.600 --> 00:09:29.100
機密文書を未知のサーバーにアップロードしています

00:09:29.100 --> 00:09:31.200
ITチームは事態を把握していますが

00:09:31.200 --> 00:09:32.860
ツールを禁止しても防げません

00:09:32.860 --> 00:09:35.640
ユーザーは何らかの方法で使い続けてしまうからです

00:09:35.640 --> 00:09:37.000
このフレームワークなら

00:09:37.000 --> 00:09:39.960
安全かつ最新の環境を提供できます

00:09:39.960 --> 00:09:42.680
AIを使うなという代わりに

00:09:42.680 --> 00:09:44.720
これらを使ってくださいと言えるのです

00:09:44.720 --> 00:09:46.360
安全で管理されており

00:09:46.360 --> 00:09:47.960
社内データとも連携できます

00:09:47.960 --> 00:09:50.920
エージェントの乱立という問題もすでに発生しています

00:09:50.920 --> 00:09:53.000
各チームが次々とエージェントを作成し

00:09:53.000 --> 00:09:54.020
把握が追いつきません

00:09:54.020 --> 00:09:55.360
このフレームワークを使えば

00:09:55.360 --> 00:09:57.840
一元管理、監視、ガバナンスが可能です

00:09:57.840 --> 00:09:59.200
どのエージェントが使われ

00:09:59.200 --> 00:10:00.280
どれが放置され

00:10:00.280 --> 00:10:02.120
どれに対処が必要かが見えます

00:10:02.120 --> 00:10:04.380
コストの可視化も大きな利点です

00:10:04.380 --> 00:10:07.120
各エージェントの運用コストを把握し

00:10:07.120 --> 00:10:09.620
効率化すべき箇所を特定できます

00:10:09.620 --> 00:10:12.080
バラバラなツールやスクリプトでは

00:10:12.080 --> 00:10:13.260
こうはいきません

00:10:13.260 --> 00:10:14.000
結論として

00:10:14.000 --> 00:10:15.160
このフレームワークは

00:10:15.160 --> 00:10:17.240
AIエージェントを企業にとって実用的で

00:10:17.240 --> 00:10:19.380
安全で管理可能なものにするのです

00:10:19.380 --> 00:10:21.180
単に優れた技術を構築するだけでなく

00:10:21.180 --> 00:10:22.380
実際のビジネスにおいて

00:10:22.380 --> 00:10:25.640
セキュリティ、コンプライアンス、予算、ガバナンスといった制約の中で

00:10:25.640 --> 00:10:27.040
機能するものを作ることが重要です

00:10:27.040 --> 00:10:29.000
もしあなたがこれらのいずれかに責任を負っているなら

00:10:29.000 --> 00:10:30.840
このフレームワークはあなたにとって重要です

00:10:30.840 --> 00:10:32.800
全体像の中でどう位置付けられるか

00:10:32.800 --> 00:10:35.400
ではエージェントフレームワークは実際どこに当てはまるのでしょうか

00:10:35.400 --> 00:10:36.720
これは単独の製品ではなく

00:10:36.720 --> 00:10:38.180
より大きなパズルの一辺です

00:10:38.180 --> 00:10:40.120
すべてがどう繋がっているかを見てみましょう

00:10:40.120 --> 00:10:41.920
まずはAzure iFoundryから

00:10:41.920 --> 00:10:43.120
こう考えてください

00:10:43.120 --> 00:10:45.520
エージェントフレームワークはエージェントを構築する手段であり

00:10:45.520 --> 00:10:47.640
ファウンドリはそれらが存在し実行される場所です

00:10:47.640 --> 00:10:51.180
インフラ、スケーリング、監視、セキュリティといった困難な処理はすべて

00:10:51.180 --> 00:10:52.040
これにお任せです

00:10:52.040 --> 00:10:53.960
ローカルで構築してファウンドリにデプロイすれば

00:10:53.960 --> 00:10:57.040
企業レベルの制御が適用された本番環境でエージェントが実行されます

00:10:57.040 --> 00:10:57.940
シンプルです

00:10:57.940 --> 00:11:00.800
さて開発者ではない方にはもう一つの選択肢

00:11:00.800 --> 00:11:02.080
コパイロットスタジオがあります

00:11:02.080 --> 00:11:03.700
これがローコードの道です

00:11:03.700 --> 00:11:06.240
ビジュアルインターフェースを使ってエージェントの動作を定義し

00:11:06.240 --> 00:11:08.540
データソースに接続してチームズに公開します

00:11:08.540 --> 00:11:09.920
コードは一切不要です

00:11:09.920 --> 00:11:12.640
エージェントフレームワークは完全な制御を求める開発者のためのものです

00:11:12.640 --> 00:11:14.040
これらは互いに保管し合います

00:11:14.040 --> 00:11:15.320
カスタマイズが必要ですか?

00:11:15.560 --> 00:11:17.980
それならフレームワークを迅速に進めたいですか?

00:11:18.220 --> 00:11:19.740
それならコパイロットスタジオを

00:11:19.740 --> 00:11:23.100
そしてユーザー向けのマイクロソフト365コパイロットがあります

00:11:23.100 --> 00:11:24.760
フレームワークで構築したエージェントは

00:11:24.760 --> 00:11:26.860
コパイロットの中に直接表示させることができます

00:11:26.860 --> 00:11:28.740
つまりユーザーは使い慣れたインターフェース

00:11:28.740 --> 00:11:31.540
普段仕事で使っているのと同じコパイロットを通じて操作できるのです

00:11:31.540 --> 00:11:32.840
新しいツールを覚える必要も

00:11:32.840 --> 00:11:34.600
新しいワークフローを取り入れる必要もありません

00:11:34.600 --> 00:11:37.280
ですが真の価値が輝くのはインテリジェンス層です

00:11:37.280 --> 00:11:38.840
それには3つの部分があります

00:11:38.840 --> 00:11:42.640
ワークIQは個人のデータ、メール、カレンダー、チャットに接続します

00:11:42.640 --> 00:11:47.080
ファウンドリーIQは組織の知識、ドキュメント、ポリシー、共有リソースに接続します

00:11:47.080 --> 00:11:51.680
そしてファブリックIQはビジネスデータ、売上数値、顧客記録、業務指標に接続します

00:11:51.680 --> 00:11:53.940
エージェントはこの3つすべてから情報を引き出せます

00:11:53.940 --> 00:11:56.040
それこそがエージェントを真に有用なものにしているのです

00:11:56.040 --> 00:11:58.640
単に一般的な質問に答えるだけでなく文脈を理解します

00:11:58.640 --> 00:12:02.300
エージェントはあなたが誰で、何に取り組んでいて、どのデータがビジネスに重要かを把握しています

00:12:02.300 --> 00:12:06.200
営業会議用のブリーフィング資料を作成する際、エージェントは推測で動いているわけではありません

00:12:06.200 --> 00:12:11.560
カレンダー、CRM、マーケティング資料、社内のナレッジベースから一度のリクエストで情報を引き出しているのです

00:12:11.560 --> 00:12:14.120
しかもすべてマイクロソフトのセキュリティモデルで機能します

00:12:14.120 --> 00:12:18.140
ID管理のエントラーID、デバイス管理のインチューン、脅威防御のディフェンダーが連携します

00:12:18.140 --> 00:12:21.800
すでにこれらのツールを使用している組織なら、フレームワークはそのまま適合します

00:12:21.800 --> 00:12:24.180
個別のセキュリティ層を構築する必要はありません

00:12:24.180 --> 00:12:29.140
マイクロソフト365、Azure、パワープラットフォームを導入済みの組織にとって、このフレームワークは自然な次のステップとなります

00:12:29.140 --> 00:12:30.820
ゼロから始める必要はないのです

00:12:30.820 --> 00:12:32.400
既存のものを拡張するのです

00:12:32.400 --> 00:12:33.700
長期的なビジョンとは?

00:12:33.840 --> 00:12:34.520
シンプルです

00:12:34.520 --> 00:12:36.960
エージェントがアプリと同じくらい当たり前の存在になることです

00:12:36.960 --> 00:12:43.160
あらゆるビジネスプロセスにエージェント層が加わり、人間にとって変わるのではなく、より良い情報と少ない反復作業で人々の業務をスピードアップさせます

00:12:43.160 --> 00:12:45.620
その層を構築するのがこのフレームワークです

00:12:45.620 --> 00:12:47.620
開始するための最初の一歩

00:12:47.620 --> 00:12:48.860
用意お知らせがあります

00:12:48.860 --> 00:12:51.300
始めるのにAIの専門家である必要はありません

00:12:51.300 --> 00:12:52.400
道は2つあります

00:12:52.400 --> 00:12:54.460
ノーコードの道はコパイロットスタジオです

00:12:54.460 --> 00:12:57.620
視覚的なインターフェースでドラッグ&ドロップで設定でき、コードは不要です

00:12:57.620 --> 00:12:59.960
数日ではなく、数時間で動くものを作れます

00:12:59.960 --> 00:13:03.300
特定のビジネス課題を迅速に解決したいなら、これがあなたの進む道です

00:13:03.300 --> 00:13:05.700
コードによる道はエージェントフレームワークそのものです

00:13:05.700 --> 00:13:09.500
PythonまたはPython.netのパッケージをインストールし、ブスコード拡張機能を使用します

00:13:09.500 --> 00:13:13.220
この拡張機能にはAIを活用したスキルが含まれており、特筆すべき点です

00:13:13.220 --> 00:13:14.800
やりたいことを伝えるだけです

00:13:14.800 --> 00:13:19.900
営業準備エージェントを作成し、カレンダーを確認してCRMデータを取得すると指示すれば、プロジェクト全体を構築してくれます

00:13:19.900 --> 00:13:21.640
コードも構成ファイルも、すべてです

00:13:21.640 --> 00:13:23.360
白紙の状態から始めるわけではありません

00:13:23.360 --> 00:13:24.680
好調なスタートを切れます

00:13:24.680 --> 00:13:27.360
この拡張機能には、エージェントインスペクターというツールも含まれています

00:13:27.360 --> 00:13:30.260
これはエージェントがリアルタイムで何をしているかをステップごとに可視化するツールです

00:13:30.260 --> 00:13:31.800
エージェントが思考する様子が見えます

00:13:31.800 --> 00:13:33.460
どのツールを呼び出しているかもわかります

00:13:33.460 --> 00:13:35.120
どこで詰まっているかも確認できます

00:13:35.120 --> 00:13:37.600
まるで平易な言葉で話すデバッガーを持っているようなものです

00:13:37.600 --> 00:13:43.800
すでにセマンティックカーネルやオートゲンをお使いなら、移行アシスタントが既存のコードを分析し、段階的な移行計画を作成してくれます

00:13:43.800 --> 00:13:45.600
ゼロからやり直す必要はありません

00:13:45.600 --> 00:13:47.420
このフレームワークはオープンソースです

00:13:47.420 --> 00:13:51.500
GitHubリポジトリはGitHub.comスラッシュマイクロソフトスラッシュAGENTFRAMEWORKです

00:13:51.500 --> 00:13:54.040
サンプル、ドキュメント、ディスカッションフォーラムがすべて揃っています

00:13:54.040 --> 00:13:55.420
コミュニティも活発です

00:13:55.420 --> 00:13:58.360
毎週オフィスアワーがあり、エンジニアリングチームと直接話すことができます

00:13:58.360 --> 00:14:00.460
これは他の多くのフレームワークにはない特徴です

00:14:00.460 --> 00:14:01.900
重要なメッセージはこれです

00:14:01.900 --> 00:14:03.000
小さく始めましょう

00:14:03.000 --> 00:14:05.320
何か一つ役に立つことをするエージェントを作ってみるのです

00:14:05.320 --> 00:14:06.740
カレンダーの確認でもいいでしょう

00:14:06.740 --> 00:14:08.080
メールの要約でも構いません

00:14:08.080 --> 00:14:09.560
顧客情報を調べることかもしれません

00:14:09.560 --> 00:14:10.860
まずは感触を確かめてみてください

00:14:10.860 --> 00:14:12.140
それからスケールアップするのです

00:14:12.140 --> 00:14:14.080
最も重要なのは概念を理解することです

00:14:14.080 --> 00:14:16.000
今回のエピソードの目的はまさにそこにあります

00:14:16.000 --> 00:14:18.160
最後にこれまでの内容をまとめます

00:14:18.160 --> 00:14:19.980
エージェントはチャットボットではありません

00:14:19.980 --> 00:14:22.860
自ら考え、判断し、行動するシステムなのです

00:14:22.860 --> 00:14:24.120
このフレームワークが存在するのは

00:14:24.120 --> 00:14:25.680
従来の方法でエージェントを構築するには

00:14:25.680 --> 00:14:27.400
互換性のないツールやフレームワークを組み合わせて

00:14:27.400 --> 00:14:28.700
連携させる必要があったからです

00:14:28.700 --> 00:14:30.960
そのような断片化が全てを複雑にしていました

00:14:30.960 --> 00:14:33.740
そこでマイクロソフトは構築、デプロイ、管理を行うための

00:14:33.740 --> 00:14:35.180
単一の統一手法を構築したのです

00:14:35.180 --> 00:14:36.400
フレームワークを切り替えたり

00:14:36.400 --> 00:14:38.780
チグハグな部品を継ぎはぎしたりする必要はもうありません

00:14:38.780 --> 00:14:41.160
初心者の方へ要点をシンプルにお伝えします

00:14:41.160 --> 00:14:43.000
AIエージェントは魔法ではありません

00:14:43.000 --> 00:14:46.440
推論し、ツールを使い、文脈を記憶する構造化されたシステムです

00:14:46.440 --> 00:14:49.180
マイクロソフトは構築のための完全なフレームワークを提供しており

00:14:49.180 --> 00:14:50.320
今すぐ実践で使えます

00:14:50.320 --> 00:14:51.920
これは古代広告ではありません

00:14:51.920 --> 00:14:53.960
エージェントはかつてのアプリやウェブサイトのように

00:14:53.960 --> 00:14:56.080
私たちの仕事の当たり前の一部になりつつあります

00:14:56.080 --> 00:14:58.040
ツールは揃い、コミュニティも活発で

00:14:58.040 --> 00:15:00.680
あなたの最初のエージェントは思っているよりもすぐそこにあります

00:15:00.680 --> 00:15:01.880
詳しく知りたい方は

00:15:01.880 --> 00:15:04.860
GitHubのリポジトリとブスコード拡張機能から始めてみてください

00:15:04.860 --> 00:15:06.820
お気に入りのポッドキャストプラットフォームで登録し

00:15:06.820 --> 00:15:09.280
これから学習を始める誰かにこの情報をシェアしてください