プロトタイプから本番へ：エンタープライズ向けAIエージェントの構築

By Mirko Peters · 2026-08-26

AIエージェントをサンドボックスから実際の業務で使える段階へ移すには、考え方を大きく切り替える必要があります。この投稿では、信頼性、拡張性、厳格なガバナンスという重要な柱にどう取り組むかを解説します。…

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AIエージェントをサンドボックスから実際の業務で使える段階へ移すには、考え方を大きく切り替える必要があります。この投稿では、エンタープライズ環境の展開を確実に成功させるための、信頼性、拡張性、厳格なガバナンスという重要な柱への取り組み方を解説します。ローカルのテスト環境や簡単な概念実証デモで会話型エージェントを動かすことは比較的容易ですが、実際の業務負荷の下でその性能を維持するには、堅牢な技術基盤が不可欠です。

初期の概念実証を拡張しようとすると、多くの組織がアーキテクチャのボトルネック、データの分断、セキュリティ上の死角に頻繁に直面します。単純なプロンプトの検証から本番対応のシステムへ移行するには、継続的な実行、状態の永続化、ID管理をどのように処理するかというインフラストラクチャの再設計が必要です。Microsoft Foundry プラットフォームのような包括的なツールセットを活用することで、エンジニアリングチームはこれらの複雑さを乗り越え、孤立した実験を測定可能な価値を生む中核的な業務機能へと転換できます。

Microsoft Foundry プラットフォームの概要

主な機能

microsoft foundry agent service では、幅広い機能を活用できます。このプラットフォームでは、モデルの試行、foundry hosted agents、オーケストレーションパイプラインを利用できます。これらのツールにより、シンプルなプロトタイプから堅牢でエンタープライズ対応のソリューションへ移行できます。microsoft foundry agent service は、リアルタイム監視、セキュリティ、ビジネスコンテキストの把握を支援します。データの管理、使用状況の追跡、コンプライアンスの確保を容易に行えます。

microsoft foundry agent service で利用できる主な機能の概要は次のとおりです。

microsoft foundry agent service は、AI のライフサイクルのすべての段階を網羅する、フルマネージドのプラットフォームを提供する点で際立っています。

モデル プレイグラウンドとノーコード ツール

microsoft foundry agent service を使うと、モデル プレイグラウンドでさまざまなモデルを試せます。この環境では、foundry hosted agents としてデプロイする前に、モデルのテスト、比較、ファインチューニングを行えます。開始するにあたって、高度なコーディングスキルは必要ありません。ノーコード ツールを使うと、foundry hosted agents をすばやく構築、構成、起動できます。コンポーネントをドラッグ&ドロップし、ワークフローを設定し、パフォーマンスを監視するといった操作を、シンプルなインターフェースからすべて行えます。

モデル プレイグラウンドは、A/B テストと自動フェールオーバーにも対応しています。これにより、foundry hosted agents が信頼性の高い結果を返すことを確認できます。ニーズの変化に合わせてエージェントをアップグレードまたは再トレーニングし、ソリューションを最新の状態に保てます。

Microsoft およびexternal サービスとの統合

microsoft foundry agent service は、SharePoint、OneDrive、Outlook などの Microsoft 365 アプリに接続できます。このプラットフォームは AWS や Google Cloud とも連携するため、データのサイロを容易に解消できます。Microsoft Purview を使うと、ポリシーとデータの可視性を一元的に管理できます。この集中型のアプローチにより、複数のクラウドプロバイダーを使用している場合でも、データを安全かつコンプライアンスに準拠した状態に保てます。

foundry hosted agents を使うと、さまざまなプラットフォームをまたいでビジネスプロセスを自動化できます。microsoft foundry agent service では、機密情報を保護しながら効率的にデータを分析できます。チームに必要なデータへのセルフサービスアクセスを提供することで、生産性の向上とより良い意思決定を支援できます。

ヒント: Foundry ホステッド エージェントを使うと、ワークフローを効率化し、手作業を減らせます。組織はより速く動き、競争力を維持しやすくなります。

本番環境向け AI エージェントのアーキテクチャ

モジュラー コンポーネント

本番環境向けの AI エージェントを構築するには、柔軟な基盤が必要です。microsoft agent framework は、ブロックのように組み合わせられるモジュラー コンポーネントを提供します。必要なツールを選び、業務システムに接続できます。このオープンで組み合わせ可能な構造により、カスタムのデータベース クエリや社内 API を追加できます。エージェントをエッジ デバイスやプライベート クラウドにデプロイすることもでき、より高いコントロールと柔軟性が得られます。

• microsoft agent framework で、カスタム ツールや API を統合できます。
• エージェントをエッジ デバイスやプライベート クラウドにデプロイできます。
• クラウドとエッジの連携により、最新の AI アプリケーションを管理しやすくなります。
• microsoft agent framework は、複雑なマルチエージェントのシナリオをサポートします。
• 組み込みの可観測性とコンプライアンス機能により、エージェントを監視および管理できます。
• MCP や A2A などの標準化されたプロトコルにより、Microsoft のサービスとの統合がスムーズになります。

microsoft agent framework を使うと、ニーズに合わせて変化する本番環境向けの AI エージェントを構築できます。規模を拡大または縮小したり、新しい機能を追加したり、エージェントを安定して稼働させ続けたりできます。

ハイブリッド AI アーキテクチャ

ハイブリッド AI アーキテクチャを使うと、本番環境向けの AI エージェントをより強力にできます。microsoft agent framework では、ローカルモデルとクラウドでホストされたモデルを切り替えられます。タスクごとに最適なモデルを選べるため、コストとパフォーマンスの最適化につながります。エージェントを企業データに基づかせ、業務システムに接続することもできます。microsoft agent framework を使うと、マルチエージェント チーム全体のオーケストレーションも容易になります。

注: ハイブリッド AI アーキテクチャでは、タスクに応じて特化したモデルを使い分けられるため、柔軟性が高まります。エージェントを信頼性高く、効率的に動かし続けられます。

microsoft agent framework を使うと、連携して動作するエージェントを構築できます。一元化されたガバナンスにより、コントロールを失うことなく革新を進められます。アクセス許可の管理、利用状況の監視、データの安全な保護が可能です。

スケーラビリティと信頼性

本番環境向けの AI エージェントは、拡張性と信頼性を両立させる必要があります。microsoft agent framework は、モジュラー設計とイベント駆動型の自動スケーリングを採用しています。リソースの消費を業務需要に合わせることができます。特化したモデルにより、エージェントは特定のタスクに集中できます。堅牢なナレッジ レイヤーがモデルのハルシネーションから守り、エージェントの正確性を保ちます。

microsoft agent framework を使うと、エージェントをリアルタイムで監視できます。メトリックを追跡し、自動アラートを設定し、利用状況を分析できます。本番環境向けの AI エージェントを最高のパフォーマンスで稼働させ続けられます。ニーズの変化に応じて、エージェントのアップグレードや再トレーニングも可能です。microsoft agent framework により、企業向けに即戦力となるソリューションを提供できます。

AI エージェントのオーケストレーションと管理

マルチエージェント ワークフロー

インテリジェントな AI エージェントをオーケストレーションして、複雑な業務プロセスを処理できます。Microsoft Foundry では、各エージェントが特化した役割を持つシステムを設計できます。この方法により、すべてのタスクを 1 つのエージェントに頼る必要がなくなります。長時間実行されるプロセス全体でエージェントを連携させる、ステートフルなワークフローを構築できます。これらのワークフローは耐久性とエラーからの回復をサポートするため、業務を安定して継続できます。

• マルチエージェント オーケストレーションを使うと、固有のスキルを持つエージェントにタスクを割り当てられます。
• 最初からワークフローにガバナンスを組み込み、コンプライアンスと信頼性を確保できます。
• 各エージェントに固有の ID を割り当てることで、アクセスを制御し、監査できるようになります。

マルチエージェント ワークフローを使うと、調達から支払い（procure-to-pay）のようなタスクを効率化できます。専門のエージェントにより、処理サイクルを数週間から数時間に短縮できます。組織をまたいでサプライチェーンを同期し、物流やカスタムのエージェント間で迅速な連携を実現できます。遅延を最小限に抑え、ビジネスを止めずに進められます。

ヒント: マルチエージェント ワークフローは定型作業の自動化に役立ち、チームがより戦略的な業務に集中できるようにします。

エージェント連携

インテリジェントな AI エージェント同士の連携を促進し、生産性を高めることができます。Microsoft Foundry を使うと、エージェントが情報を共有し、行動を調整しながら協働できます。スケジュール管理や定型業務をエージェントが担うことで、ナレッジ ワーカーを支援できます。これにより、チームは複雑な判断に集中できるようになります。

• エージェント連携は、IT 運用やインシデント対応の改善にも活用できます。エージェントが異常を検出し、問題を迅速に診断します。
• チーム間のコミュニケーションを自動化し、問題の解決や知見の共有を容易にできます。

エージェント同士の連携により、エンドツーエンドの自動化を実現できます。エージェントが互いを支え合うワークフローを作成することで、スムーズな引き継ぎと一貫した結果を確保できます。

監視と可観測性

信頼性を確保するために、AI エージェントを監視し、可観測性を確保する必要があります。Microsoft Foundry は、エージェントの動作と意思決定を詳細に可視化します。リアルタイムの運用メトリックを追跡するダッシュボードを利用できます。組み込みのエバリュエーターが、エージェントの応答の品質、安全性、信頼性を測定します。トレース ツールが実行フローを記録するため、デバッグやパフォーマンス分析に役立ちます。

これらのツールを使うと、AI システムへの信頼を高めることができます。可観測性により、問題を早期に特定し、運用の健全性を維持できます。エージェントの操作を監査し、エンタープライズ標準への準拠を確保することもできます。

注: 監視と可観測性は、AI 環境における信頼と透明性を維持するために不可欠です。

ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス

エンタープライズ利用向けに AI エージェントを構築するには、堅固なガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスに重点を置く必要があります。Microsoft Foundry は、業界標準を満たし、組織のデータを保護するためのツールと機能を提供します。

アクセス許可とアクセス制御

AI エージェントとデータにアクセスできるユーザーを管理する必要があります。Microsoft Foundry は高度な ID およびアクセス管理を使用して、環境を安全に保ちます。ユーザーやエージェントにロールを割り当て、それぞれがタスクに必要なアクセス許可のみを持つようにできます。この方法は最小特権の原則に従っており、エンタープライズ利用において重要です。

次の表は、Microsoft Foundry がアクセス許可とアクセスをどのように管理するかを示しています。

Microsoft Entra 認証やマネージド ID を使用することもできます。これにより、静的な API キーを使用せずに済み、セキュリティが向上します。SDK はアクセス トークンと委任された同意をサポートしているため、アクセス許可を容易に確認および管理できます。

監査可能性と透明性

AI エージェントの動作を追跡し、理解できる必要があります。Microsoft Foundry は、詳細な可観測性とログ記録を提供します。エージェントごとに一意の ID が付与されるため、操作や判断を発生源まで追跡できます。これにより、コンプライアンス要件を満たし、ステークホルダーとの信頼関係を築けます。

• エージェントのリスクと影響を整理し、操作が十分に検討されたものになるようにできます。
• 人による監督により、重要な操作を検証し、承認できます。
• システムはエージェントの操作に明確な境界を定めるため、理解とトラブルシューティングが容易になります。
• 一元化されたダッシュボードでエージェントの動作を確認し、コンプライアンスの監視に役立てることができます。

Microsoft Foundry は、Azure Monitor や Application Insights などの統合されたログ記録およびテレメトリ ツールを使用します。これらのツールにより、すべての操作の記録を保持でき、監査や規制当局による確認に欠かせません。

責任ある AI の実践

AI エージェントが責任を持って行動し、倫理的なガイドラインに従うようにする必要があります。Microsoft Foundry は、データセキュリティ、ポリシーの適用、リスク管理のためのツールを提供することで、責任ある AI を支援します。

• Microsoft Purview は Foundry と統合され、AI とのやり取りを保護し、管理します。
• データを分類し、一貫したポリシーを適用し、エージェントのアクティビティを監査できます。
• リアルタイムの脅威防御により、リスクや脆弱性を検出できます。
• このプラットフォームは多層的なセキュリティモデルを採用し、機密情報を保護します。

Microsoft Foundry のコンプライアンス機能は、GDPR や HIPAA などの規制への対応を支援します。テナント分離やお客様データの利用ポリシーといった強固なセキュリティ制御により、規制の厳しい業界にとって信頼できる選択肢となります。他のプラットフォームとこれらの機能を比較することもできますが、Foundry は Azure のセキュリティツールとの深い統合と、エンタープライズ利用への注力という点で際立っています。

注意: 責任ある AI の実践は、テクノロジーだけの問題ではありません。安全で倫理的な結果を確保するには、強力なツールと人による監視を組み合わせる必要があります。

シームレスなエンタープライズ統合

SharePoint、OneDrive、Outlook への接続

Microsoft Foundry を SharePoint、OneDrive、Outlook に直接接続できます。この統合により、組織のデータの価値を引き出せます。ファイルやメールを新しいシステムへ移行する必要はありません。Foundry は既存の Microsoft 365 環境でそのまま動作します。既に保有しているデータを使って、検索、分析、タスクの自動化を行えます。

Foundry は SharePoint のアクセス制御リスト（ACL）を自動的に認識します。そのため、AI エージェントのために新たなアクセス許可を設定する必要はありません。データは安全に保たれ、誰が何を閲覧できるかを引き続き管理できます。Microsoft Copilot Studio を使えば、ワークフローに高度な AI 機能を追加できます。自社のビジネスニーズに合ったスマートなソリューションを簡単に構築できます。

Power Automate を使って、繰り返し作業を自動化することもできます。Foundry は 1,400 以上のコネクタをサポートしているため、エージェントを多数のアプリやサービスに連携させられます。時間を節約でき、手作業も削減できます。

ヒント: Foundry を Microsoft 365 に接続すると、既に保有している情報を活用して生産性を高め、より良い意思決定を行えます。

外部クラウドと API の統合

AI エージェントを Microsoft のサービスの外まで広げることもできます。Foundry では AWS、Google Cloud、その他多くのプラットフォームに接続できます。API を使って外部ソースからデータを取り込んだり、結果を他のシステムに送信したりできます。この柔軟性により、データのサイロを解消し、ビジネス全体を統合的に把握できるようになります。

以下は、Foundry の統合機能がエンタープライズ向け AI ソリューションをどのように支えるかを示す表です。

クラウドとオンプレミスをまたいでワークフローを自動化できます。Foundry のコネクタを使うと、エージェントを SaaS アプリ、データベース、社内 API に連携できます。これにより、組織全体でナレッジを共有し、ビジネスプロセスを自動化しやすくなります。

Azure AI Foundry SDK による拡張性

Azure AI Foundry SDK を使って、AI エージェントをカスタマイズおよび拡張できます。この SDK は、Semantic Kernel、AutoGen、CrewAI、LangGraph、LlamaIndex などの一般的なフレームワークをサポートしています。チームに最適なツールを選択できます。Foundry は MCP や A2A などのオープンプロトコルもサポートしています。これにより、エージェントは外部システムと接続し、異なるプラットフォームをまたいで連携できます。

SDK には、迅速な開発のための組み込みツールが用意されています。実用的なエージェントを素早く作成でき、価値を提供するまでの時間を短縮できます。Foundry はオブザーバビリティと CI/CD の手法をワークフローに組み込みます。これにより、エージェントを本番環境で確実かつ安全に稼働させ続けられます。

以下は、SDK が AI プロジェクトをどのように強化するかを示す表です。

独自の業務システムを、エージェント型 AI のツールとして組み込むこともできます。これにより、チーム間で再利用・検出しやすくなります。Foundry のコネクタは、1,400 を超える SaaS およびオンプレミスのシステムに接続できます。エージェントをほぼすべての企業プロセスに統合でき、組織の競争力向上につながります。

注: Azure AI Foundry SDK による拡張性により、ビジネスの成長や変化に合わせて AI ソリューションを柔軟に適応させることができます。

実際のユースケースと得られた教訓

ビジネスプロセスの自動化

Microsoft Foundry を使えば、組織内の多くのビジネスプロセスを自動化できます。Foundry では、時間の制約を超えて動作するエージェントを構築できます。これらのエージェントは、数時間、数日、場合によっては数週間かかるタスクを管理します。ツールやモデルを組み合わせて、複雑なワークフローを処理できます。耐久性のあるエージェントは、タスクが長期間にわたる場合でも、運用を円滑に維持します。

• エージェントを使うと、ビジネスプロセスの完了までに要する時間を短縮できます。
• 定型業務をエージェントに任せることで、生産性を向上できます。
• エージェントが適時に情報を提供することで、より良い意思決定を支援します。
• 反復的な作業を自動化することで、コストを削減できます。
• エージェントは、ワークフローを継続的に評価し、改善します。

たとえば、ドキュメント管理を自動化できます。エージェントはファイルを整理し、重要な情報を抽出して、承認のためにドキュメントを振り分けられます。また、複数のクラウドからデータを取得することで、サイロを解消し、チームが必要な情報にアクセスできるようにします。これらのソリューションにより、重要な業務に集中でき、事業の成長を後押しします。

ヒント: 耐久性があり状態を保持するエージェントは、継続的な対応が必要なタスクでも、ワークフローを軌道に乗せ続けます。

デプロイの課題への対応

Microsoft Foundry で AI エージェントをデプロイする際には、いくつかの課題に直面する可能性があります。これらの障壁を理解し、実証済みの戦略を用いて克服する必要があります。以下の表に、よくある課題と効果的な解決策を示します。

デプロイ前にテストと検証を行うことで、モデルの制約に対処できます。慎重なツール選定とドキュメント整備により、安定したシステムを構築できます。多様なニーズに対応するため、ユーザーにエージェントの境界を制御する権限を与えるべきです。明確な追跡可能性により、エージェントの判断を理解できます。リアルタイムの監視と人の関与により、AI ソリューションを安全かつ効果的に保てます。

注: 組織のニーズに合ったスキームを用い、事前に計画を立てることで、デプロイの課題を克服できます。

本番運用向け AI エージェントのベストプラクティス

ベストプラクティスに従うことで、本番環境で AI エージェントが適切に動作するようにできます。これらの取り組みにより、信頼性が高く、安全で効率的なソリューションを構築できます。

• すべてのツールについて、入力と出力を検証します。
• Azure Entra ID とマネージド ID を使用して、ロールベースのアクセス制御を実施します。
• プライベート エンドポイント、VNet 統合、暗号化によりデータを保護します。
• すべてのツール呼び出しと推論ステップを Application Insights に記録します。
• トークン、コスト、推論の深さを監視します。
• 完全な可観測性を実現するため、早い段階からエージェントを計測します。
• ツールの契約を文書化し、適用します。
• 敵対的なプロンプトを使ってエージェントをテストします。
• 明確な可観測性とガバナンスのポリシーを設定します。
• パフォーマンスと負荷のテストを含めます。
• 継続的な評価のループを構築します。

エージェントを監視し、操作をログに記録することで、信頼性を高められます。暗号化やアクセス制御などのセキュリティ機能により、データを保護できます。テストとドキュメント整備により、問題を早期に発見できます。継続的な評価により、事業の変化に合わせてエージェントを適応させ、改善できます。

ヒント: 技術的なベストプラクティスと、確実な監督および定期的な評価を組み合わせることで、成功につながります。

Foundry でのビルドとデプロイの手順

計画と要件定義

まず、AIエージェントが何を行うべきかを定義するところから始めます。明確なスコープを決め、エージェントの主なタスクを整理しましょう。コードを書く前に、チームが蓄積してきたノウハウを集めて文書化してください。この手順により、後の混乱を防げます。

• 評価とガバナンスの面で自社の要件に合ったプラットフォームを選択してください。
• エージェントの振る舞いを設計し、明確なアイデンティティを与えてください。
• 実際のシナリオでアイデアを検証しましょう。受け入れテストを使い、プロジェクトのステージの特定やガバナンス要件のマッピングなど、重要なタスクをエージェントが処理できるかを確認します。
• 変更が必要になることを想定しておきましょう。初期バージョンは完璧には動作しないことが多いため、複数回の改善を計画に組み込んでください。
• 他業界が同様の課題をどのように解決しているかを確認しましょう。パターンを見つけ、ミスを避ける助けになります。

このエージェントは3つの受け入れテストに合格しました。プロジェクト管理のステージを特定し、ガバナンスを高リスク環境にマッピングし、影響力の力学を認識しました。実際の環境での検証に価値があることがわかります。

低リスクまたは中リスクのパイロットプロジェクトから始めましょう。OpenTelemetryなどのツールを使って、すべてを監視します。各エージェントの操作が最小権限の原則に従っていることを確認してください。重要な意思決定では、人間が関与する仕組みを残しておきます。本番稼働の前には、サードパーティのモデルとデータフローを必ず確認してください。

開発とテスト

エージェントを構築する際は、段階的なプロセスに従いましょう。まず、Azure AI Foundryをセットアップします。次に、プロンプトフローを作成してテストします。エージェントが使用する外部ツールを接続します。過去の操作を記憶させる必要がある場合は、メモリ機能を追加してください。

エージェントごとに、構造化された評価計画を用意してください。さまざまな状況でエージェントをテストし、そのパフォーマンスを確認します。シミュレーションベースのテストを使えば、エージェントの回答を期待値と比較できます。数値とフィードバックの両方で結果を測定しましょう。これにより、エージェントが品質基準を満たし、必要なタスクをすべてカバーしているかを把握できます。

デプロイと継続的な改善

テスト後、Azure Bot Serviceを使ってエージェントをデプロイします。エージェントのパフォーマンスを引き続き監視してください。ダッシュボードとアラートを使って、動作状況を追跡します。

ほとんどの組織は、約13か月でGenAIの導入による価値を実感しています。既存のツールを活用し、明確なユースケースに注力すれば、この期間を短縮できます。エージェントは常に改善の余地を探しましょう。ビジネスのニーズが変わるたびに更新してください。このアプローチにより、Microsoft Foundryを最大限に活用し、AIソリューションを強固に保てます。

Microsoft Foundryのベストプラクティスに従えば、本番環境に対応したAIエージェントを構築し、デプロイできます。ハイブリッドアーキテクチャ、シームレスな統合、堅牢なガバナンスが、実際の成果を生み出します。

ノーコードツールとSDKを使えば、より迅速に進められます。

• ホステッド ランタイムを使って、エージェントを直接デプロイできます。
• 複雑なワークフローをビジュアルに設計できます。
• 小さく始めて素早く検証し、責任を持って拡張しましょう。

製造、物流、医療の組織では、Foundryを使って既に効率を高め、コストを削減しています。今こそ、何が実現できるかを確かめるときです。

よくある質問

Microsoft Foundryとは何ですか?

Microsoft Foundryは、ビジネス向けのAIエージェントを構築、デプロイ、管理するためのプラットフォームです。タスクの自動化、データへの接続、セキュリティの確保に利用できます。

FoundryでAIエージェントを構築するにはどう始めればよいですか?

まず、エージェントのタスクを定義します。ノーコードツールまたはSDKを使ってワークフローを作成します。デプロイする前に、モデルのプレイグラウンドでエージェントをテストしてください。

Foundryを他のクラウドサービスに接続できますか?

はい、Foundryを AWS、Google Cloud、および多数のSaaSアプリに接続できます。これにより、データのサイロ化を解消し、組織全体で情報にアクセスできるようになります。

Foundryはどのようにデータを保護しますか?

Foundryは、ロールベースのアクセス制御、マネージド ID、暗号化を使用します。エージェントの操作を監視し、アクセス許可を設定して機密情報を保護できます。

FoundryでAIエージェントを監視するにはどのツールを使えばよいですか?

ダッシュボード、リアルタイムアラート、ログ記録ツールが利用できます。これらの機能により、エージェントのパフォーマンスを追跡し、問題を発見し、コンプライアンスを維持できます。

Foundryを使うにはコーディングスキルが必要ですか?

いいえ、ノーコードツールを使ってエージェントを構築しデプロイできます。高度な機能が必要な場合は、SDKを使ってカスタムコードを組み込むこともできます。

Foundryは、責任あるAIの実践をどのようにサポートしますか？

Foundryには、データ分類、ポリシーの適用、監査ログのためのツールが用意されています。これらを人による監視と組み合わせることで、倫理的な結果を確実にできます。

Foundryの恩恵を最も受けられる業界はどこですか？

製造、物流、医療、金融の各業界は、Foundryを使ってプロセスを自動化し、効率を高め、コストを削減しています。Foundryは、各業界のニーズに合わせて調整できます。

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本番環境のAIエージェントについて、実践的な解説をお求めですか？このエピソードでは、このテーマをわかりやすく解説し、Microsoft 365、Azure、Power Platform、セキュリティ、AI、そしてモダンワークにとってなぜ重要なのかを紹介します。サンドボックスでの実験を堅牢なエンタープライズアプリケーションへと発展させることについてさらに深く知りたい方は、関連するポッドキャストエピソードProduction AI Agents with Microsoft Foundry and Edgar McOchieng [MVP]もぜひご覧ください。

このエピソードは、次のことをしたい方におすすめです:

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• Microsoftのテクノロジーエコシステム全体の中で、それがどのように位置付けられるかを把握する
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