Microsoft Foundryの全機能まとめ　30本の発表から見えたAIエージェント開発基盤の全貌

統合解析から見えた運用設計の力点と未発表の論点

一連の発表を横断すると、開発の主軸が「単一のモデルを選ぶこと」から「モデルを支えるハーネスやルーティングをどう整えるか」へ移ったことが分かります。プロンプトの修正だけで精度を上げようとすると、トークン数が増えてトータルの費用が悪化するケースがあります。「Model Router」でリアルタイムに軽量モデルへ振り分け、「Agent Optimizer」で本番ログ（Traces）から最適な指示文を生成させる2重の最適化ループが欠かせません。実効性能の具体的な数値と、限定的な提供状況の対比も見られます。Azure SQL DatabaseのDiskANNインデックスは、10億行のベクトル検索をわずか32ミリ秒で処理する実証データが示されました。一方で、Copilot harnessのRust移植による詳細な測定数値や、一部の最新モデル（gpt-6-lunaなど）の具体的な従量課金単価は、まだ提示されていません。セキュリティ面では、AIに完全に任せるのではなく、人間の承認を挟む「Human-in-the-loop」が徹底されています。Copilot SDKにおけるPermission Prompt、Copilot Coworkでの承認ステップ、SQL MCP Serverでの行レベルセキュリティ（RLS）連動など、安全なガバナンスと自動化の両立が標準設計となっています。

主な発表のポイントと技術詳細

臨床データ分析AIのFoundry移行 ノボ ノルディスクとマイクロソフトのチームは、研究者を支援する臨床データ分析AIをFoundryのホステッドエージェント環境へ移行しました。インフラのスケーリングやセッション隔離をプラットフォーム側に任せることで、研究データの探索とネットワーク制御を安全に両立させています。 詳細: ノボの臨床データ分析AIがFoundryへ移行　数千人の研究者を支援

Playgroundでの事前テスト手順 Microsoft Foundryポータル上の「Playground」では、本番公開前にコードを書かずにGUI操作のみでエージェントの挙動を調整できます。基盤モデルの切り替え、指示文の自動改善、Web検索などのツール連携をテストチャット画面で確認できます。 詳細: Microsoft FoundryでAIエージェントの事前テストが可能に　Playgroundの操作手順

Foundryの使い方と200ドル無料枠 ポータルサイト（ai.azure.com）からサブスクリプションを連携することで、200ドル（約3万円）分の初期無料クレジットを使ってエージェント構築を開始できます。ZapierなどのMCP連携機能やAzure SDKコードの出力にも対応しています。 詳細: 「Microsoft Foundry」の使い方と無料枠　200ドル分のテストが可能に

Foundry Agent Serviceへの機能追加 エージェントの長時間処理やサンドボックス環境でのループ制御を管理する「Copilot harness」がプレビュー追加されました。同時にDirectXのGPU障害解析ダンプやRust向けCosmos DB SDK 1.0.0などの開発ツール群も更新されています。 詳細: 「Foundry Agent Service」にAIエージェント実行基盤を追加　Microsoftが開発者向け最新情報を公開

オフラインで動作するIntelligent Terminal 1220億パラメータのモデル（Qwen 3.5 122B）を手元の端末内のみで実行し、コマンド操作からAIに作業を委任できる開発者ツールが公開されました。社外にコードを出せない環境でも安全にAIアシスタントを活用できます。 詳細: Microsoftが「Intelligent Terminal」を公開　AIをオフラインで実行

コンテナ不要のエージェント構築機能 Copilot harnessを利用することで、Dockerコンテナや状態管理のコードを書くことなくエージェントを作成できます。画面上のチェックボックスを入れるだけで、ファイル操作やWeb検索、サブエージェント呼び出し機能が有効化されます。 詳細: Microsoft、AIエージェント構築機能「Copilot harness」を発表　コンテナ不要

GitHub開発のエージェント実行基盤 GitHub社内で実績を積んだオーケストレーション基盤「Copilot harness」がFoundryユーザー向けに開放されました。実行環境がRustに移植されたことで起動負荷が抑えられ、20以上のモデルへ動的に振り分ける機能を備えています。 詳細: Microsoft、GitHub製のエージェント実行基盤「Copilot harness」を「Microsoft Foundry」で提供

GitHub Copilotのプラグイン一括制御 組織管理者がCopilotの必須プラグインを指定し、全開発者の環境へ自動インストール・有効化できる機能が一般提供されました。リポジトリごとの標準設定の共有も可能になり、セキュリティポリシー遵守が容易になります。 詳細: GitHub、Copilotのプラグイン管理機能を一般提供　組織の標準プラグインを自動導入

Guardrailsによるセキュリティ強化 プロンプトインジェクションによる脱獄（Jailbreak）や、個人識別情報（PII）の流出、タスク外の雑談（Task drift）を自動遮断する包括的セキュリティ機能が実演されました。GUI操作で保護レベルを設定できます。 詳細: Microsoftが「Foundry」のガードレール機能を実演　AIエージェントの脱獄や情報漏えいを防止

Copilot Coworkの職種別スキル追加 営業、カスタマーサービス、教育、法務の4職種に向けたロールベーススキルが「Cowork」に追加されました。定型業務のワークフローがパッケージ化され、外部アプリやイベントをトリガーにした業務自動化に対応します。 詳細: Microsoft、AIエージェント「Cowork」に営業・法務など4職種向けスキルを追加

GitHub CopilotでのGPT-6.1 Terra利用 日常的なエージェント型コーディングやターミナル作業に向けた軽量・高速モデル「GPT-6.1 Terra」がCopilotのモデル選択肢に追加されました。従来モデルより低コストで実務タスクを処理できます。 詳細: GitHub Copilotで「GPT-6.1 Terra」を使うには　対象は5つのプラン

Azure SQL開発を支援するSQL Agent Skills AIエージェントに対してAzure SQLのスキーマ移行や接続設定、診断などの専門知識を与えるスキル集と、初心者向け「Developer Hub」が公開されました。T-SQLを書かずにアプリ構築を進められます。 詳細: Microsoft、Azure SQL開発をAIエージェントで支援する「SQL Agent Skills」を公開

Azure Cosmos DBのローカル開発手順 Docker上のエミュレーターと「Agent Kit」「MCP Toolkit」を組み合わせ、クラウド契約なしでデータ構造設計からベクター検索クエリの生成までをAIに支援させる手順が公開されました。 詳細: Microsoft、Azure Cosmos DBのAI支援開発手順を公開　ローカル環境で構築

Agent Optimizerによる構成の自己改善 指示文の変更やモデル選定を手作業で行うのではなく、本番ログから評価データを作成し、採点モデルにテストさせることで点数の高い設定を自動探索する「Agent Optimizer」が解説されました。 詳細: Microsoftが「Foundry」のAIエージェント最適化機能「Agent Optimizer」を解説

トークノミクスと運用コストの最適化 AIエージェントのトークン消費構造を整理し、リアルタイムにモデルを自動選択する「Model Router」と、中長期的にプロンプトを自動改修する「Agent Optimizer」によるコスト制御手法が提示されました。 詳細: Microsoftが「Foundry」でAIエージェントの費用を抑える2機能を解説

Model Router事前評価ツールのオープンソース化 自社業務のプロンプト群を入力し、Model Routerを導入した場合の費用削減率や品質スコア、応答速度を事前検証できる「Model Router Auto Evaluation」がGitHubで公開されました。デモでは37.7%のコスト削減が実証されています。 詳細: Microsoft、Foundryで「Model Router」の効果を事前検証できる評価ツールを公開

DiskANNベクトルインデックスの一般提供 Azure SQL Databaseにおいて、グラフベースのベクトルインデックス「DiskANN」が一般提供となりました。SSDストレージを活用し、10億行のデータをわずか32ミリ秒で検索できる超高速性を誇ります。 詳細: Azure SQL Database、DiskANNベクトルインデックスを一般提供　10億行を1秒未満で検索

Copilot Coworkと自律型エージェントScout 業務の目的を渡して丸ごと委任する5段階のワークフロー「Cowork」と、24時間体制でメールやTeamsを監視し先回り提案を行う自律型エージェント「Scout」が発表されました。週34時間の工数を4時間に削減した実証値が示されています。 詳細: Microsoftが「Copilot Cowork」と自律型エージェント「Microsoft Scout」を発表

開発運用とAIエージェントの分離制御 C#によるメモリダンプ自動生成パターンやPostgreSQLからの移行指針に加え、Foundryにおけるユーザー分離・セッション隔離、LangChain向けAzure Blob Storage耐久性ワークスペースが公開されました。 詳細: Microsoft、.NETのメモリダンプ自動生成手法とAIエージェント向け「永続メモリ」を公開

Model Routerの機能更新と複数LLM対応 FoundryのModel Routerが機能拡張され、OpenAIだけでなくClaudeやGrok、DeepSeekなどのモデル群へ単一エンドポイントから自動選択・ルーティングできるようになりました。 詳細: Microsoft Foundry、複数LLMを自動で振り分ける「Model Router」を更新

SQLエンジン内部からのAgentic RAG実装 ストアドプロシージャ sp_invoke_external_rest_endpoint と VECTOR_SEARCH を組み合わせ、SQLエンジンの内部から直接AIモデルを呼び出して評価を行うAgentic RAGの構築手法が公開されました。 詳細: Microsoft、SQLエンジン内部からAIモデルを呼び出す「Agentic RAG」の実装手法を公開

デスクトップで動くGitHub Copilotアプリ IDEを立ち上げることなく、WindowsやmacOSのデスクトップ上で直接動作する「GitHub Copilotアプリ」が一般提供されました。タスク単位でバグ修正やテスト作成を自動化できます。 詳細: GitHub、Windows・Mac向け「GitHub Copilotアプリ」を一般提供　エディタなしで利用可能

.NET AspireとGitHub Copilotの統合 aspire agent init コマンドを実行するだけで、AIエージェントにマルチコンテナの立ち上げやデバッグ、一元化されたログ監視、デプロイを実行させる専用スキルを導入できます。 詳細: Microsoftが「.NET Aspire」とGitHub Copilotの連携を強化　AIがコンテナ起動やログ監視を実行

Agent Skillsによる自動化手順の再利用 マークダウン形式の SKILL.md に一連の作業ステップを定義し、新規セッションやチーム内でAIワークフローを完全に再利用・共有する構築手法が解説されました。 詳細: Microsoft、GitHub Copilotの「Agent Skills」で作業を再利用する手法を解説

Azure SQL HyperscaleのAI連携 コンピュートとストレージを完全に分離したHyperscaleにおいて、最大30個まで追加できる「Named Replicas」へベクトル検索をオフロードし、本番処理に干渉させない設計が提示されました。 詳細: Microsoftが「Azure SQL Hyperscale」のAI連携と分散構成を解説　最大128TBに対応

GitHub Copilot SDKの一般提供 6つのプログラミング言語に対応し、自作のアプリケーションやツール内部にCopilotのエージェント制御機構（ハーネス）を組み込めるSDKが一般提供となりました。軽量コンテナ「MXC Sandbox」もプレビュー提供されています。 詳細: GitHubが「GitHub Copilot SDK」を一般提供　自作アプリにAIエージェントを組み込み可能に

SQL MCP Serverのオープンソース発表 自然言語からSQLへの直接変換が抱えるセキュリティリスクを解消するため、Data API builderを基盤とし、MCPプロトコル経由で安全にデータを露出させる「SQL MCP Server」が公開されました。 詳細: Microsoft、AIエージェントとデータベースを安全に接続する「SQL MCP Server」を発表

Kimi K3追加とマルチエージェント設計 Moonshot AIの「Kimi K3」がCopilotの選択肢に追加されました。あわせて複数エージェントを協調させる設計ガイドと、Azure上で26種のオープンモデルを利用できる「Fireworks AI」統合が発表されました。 詳細: GitHub Copilotに「Kimi K3」を追加　複数のAIを使い分ける機能も強化

SQLベクトルインデックスの性能向上 DiskANNの量子化技術により、インデックス構築速度が約6倍に向上しました。データの自動更新（DML追従）やFloat16サポート、イテレーティブフィルタリングに対応しています。 詳細: Microsoft、SQLのベクトルインデックスを強化　構築速度は約6倍、自動更新にも対応

Visual Studioへの新エージェント搭載とMCP C# SDK 2.0 Visual StudioのJuly Updateにて、自律型AIエージェントのプレビュー版が搭載されました。さらにステートレス通信に対応した「MCP C# SDK 2.0」が正式リリースされています。 詳細: MicrosoftがVisual Studioに新AIエージェント　MCP C# SDK 2.0も発表

まだ分からないこと

• Copilot harnessの正式提供（GA）の具体的な時期と、利用に伴う追加料金の体系は発表されていません。
• Intelligent Terminalでデモ利用された「Surface RTX Spark Dev Box」および「Surface Laptop Ultra」の販売価格や日本での発売日は明らかにされていません。
• Agent OptimizerおよびModel Routerにおいて、プレビュー環境で示された最新モデルの具体的なトークン単価や全リージョンでの提供計画は確認されていません。

開発者とIT管理者が今確認すべきステップ

自社システムへの導入やAIエージェント構築を検討しているチームは、まずポータルサイト（ai.azure.com）にアクセスし、Azureサブスクリプションの管理者権限を確認してください。新規アカウント作成時に付与される200ドル分の無料クレジットを利用して、Playgroundでのプロンプト検証や「Model Router」の動作テストを行えます。

社内システムや既存データベースとエージェントを連携させる場合は、MCP（Model Context Protocol）経由で許可するアクセス権限（読み取り専用、下書き作成のみなど）の運用方針をあらかじめ定めておくことが安全です。日常的に繰り返し行っている定型業務については、手順を「SKILL.md」形式のマークダウンファイルに分解して整理しておくことで、将来的なエージェント化をスムーズに進められます。