Azure AI Foundry の落とし穴：RAG・エージェント・評価機能で本番環境のハルシネーションを止める方法

グラウンディングがなければ、Copilot もエージェントも破綻し、ハルシネーションを回答として返してしまいます。このエピソードでは、Azure AI Foundry がプラグアンドプレイではない理由と、Azure AI Search を使った RAG、評価機能、ガバナンスでプロトタイプを信頼できる本番環境に変える方法を、マーケティング抜きで解説します。

▶ Azure AI Foundry の落とし穴：RAG・エージェント・評価機能で本番環境のハルシネーションを止める方法（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. マルチモーダルアプリが実際の企業データで失敗する理由と、Azure AI Search のキーワード＋ベクトルのハイブリッド検索とセマンティック リランカーを使った RAG の効果
2. 根拠性・関連性・一貫性の評価機能、そして評価ループとテレメトリがないとユーザーの信頼が失われる理由
3. Copilot とエージェントの違い：Copilot Studio と Azure AI Foundry の Agent Service、エージェントが本当に役立つかを確かめるチェックリスト
4. 自律型エージェント（プレビュー）を安全に使う：最小権限、ログとロールバック、Azure AI Content Safety、ヒューマン・イン・ザ・ループ
5. Foundry はおもちゃ箱ではなく工場：モデルカタログ、RAG、ファインチューニング、Prompt Flow、従量課金、そしてテスト・承認・公開・監査・改善のガバナンスサイクル

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。