Azure AI Foundryで作るマルチエージェントシステム：本番環境を壊さない計画・連携・ツール設計

計画、実行、承認、記録をすべて1つのAIエージェントに任せると、ハルシネーション、レイテンシの急増、トークンコストの増大を招きます。このエピソードでは、Azure AI FoundryとSemantic Kernelを使い、本番環境を危険にさらさずにIntune、Entra、Microsoft Graph、Azure Automation、Log Analyticsで実際のタスクをこなす、統制されたマルチエージェントシステムの構築方法を紹介します。

▶ Azure AI Foundryで作るマルチエージェントシステム：本番環境を壊さない計画・連携・ツール設計（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. 単一エージェントが役割の混乱で失敗する理由：あふれるコンテキストウィンドウ、ハルシネーション、レイテンシ、トークン消費
2. プランナー・オペレーター・レビュアーのパターン：短い指示、最小限のメモリ、厳格なスキーマを持つツール
3. Azure AI FoundryとSemantic Kernelの組み合わせ：役割ごとのモデル選択、Azure AI Searchによるナレッジ、Logic Apps・Functions・Azure Automationによるアクション
4. 設計段階からのセキュリティ：エージェントごとのマネージドID、最小権限、破壊的操作へのPIM、Content Safety、Prompt Shields、Log Analyticsでのトレース
5. 3つのデモ：Intuneのゴーストデバイス整理、EntraとAutopilotによるゼロタッチオンボーディング、BitLockerと更新リングによるセキュリティ強化

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。