【Azure AI Agent Service】できることや始め方、料金体系、活用事例を解説！
- Microsoftが提供する業務用AIエージェント開発ツール
- 1,400種以上のツールや各種データベース、多様なAIモデルと連携可能
- GPT-4o、Llama 3.1、Cohere Command R、tsuzumi-7bなど豊富なモデルに対応
- 高いセキュリティ水準で業務利用に最適
WEELメディア事業部AIライターの2scです。
みなさん！ついに、Microsoftが業務用AIエージェント開発ツールをリリースしました。その名も「Azure AI Agent Service」です！
こちらは1,400種以上のツールや各種データベース、多種多様なAIモデルを使って、実務に耐えるAIエージェントが作れちゃう優れもの。しかもなんと、ノーコード / ローコードでの開発にも完全対応しています！
当記事では、そんなAzure AI Agent Serviceを徹底解説。現時点でわかっている機能や対応しているAIモデル、具体的な活用シーンなどを余すところなくお伝えしていきます。
完読いただくと、業務効率化・DXの次のトレンドが把握できちゃうかも……
ぜひぜひ、最後までお読みください！
Azure AI Agent Serviceの概要
「Azure AI Agent Service」は、生成AI系開発プラットフォーム「Azure AI Foundry（旧Azure AI Studio）」の1サービスです。
こちらはMicrosoft Azureのセキュアな環境下でビジネス向けのAIエージェントが開発できるというもので、組織のデータプライバシーとコンプライアンス要件を満たしつつ、さまざまなビジネスプロセスの自動化が実現できます。
2024年11月19日からAzure AI Foundryのユーザー向けにプレビューが始まり、2025年2月から本格的に使用できるようになりました。
このAzure AI Agent Serviceのすごいところとしては、主に以下の5つが挙げられます。
Azure AI Agent Serviceの特徴（※1、2）
- Microsoft Azureの環境下で、回答提供から業務自動化までをこなすAIエージェントが開発可
- 1,400種以上のツールとのスムーズな連携で幅広い実務の自動化を実現
- データベースやブラウザ検索等のさまざまな情報ソースとの連携により、適切な記憶&知識を提供
- GPT-4o / Llama 3.1 / Cohere Command R / tsuzumi-7b等、モデルの選択肢が豊富
- Microsoft水準の高度なセキュリティを提供
以上のとおり。これまでLLMチャットの課題であった「実際の業務を自動化できない」点を見事に解決したソリューションになっています。
AIエージェントとは？
AIエージェントとは、ユーザーの目標を達成するために自律的にタスクを選択し、実行する人工知能（AI）システムのことです。この技術は、従来のAIが人間の指示に基づいて動作するのとは異なり、設定された目標に向かって自ら計画を立て、必要な行動を判断して実行します。
AIエージェントの特徴は主に以下の3つが挙げられます。
- 自律性
事前に設定された目標やルールに基づいて、自ら意思決定を行いタスクを実行します。ユーザーの指示を必要とせずに複雑なタスクを自律的に処理することが可能です。 - 実行力
単に情報を提供するだけでなく、実際にアクションを実行する能力を持っています。例えば、顧客からの問い合わせに対して自動的に適切な返信を行うなど、具体的な行動を取ることが可能です。 - 学習能力
過去の経験から学習し、自らのパフォーマンスを向上させることができます。環境の変化に適応し、より効果的にタスクを遂行する能力を高める行動を自発的に行います。
以上のように、AIエージェントが自ら考えて行動・決定するため、ユーザーが関与するタスクを大幅に削減することができます。
AIエージェントと生成AIとの違い
AIエージェントと生成AIの違いは、大きく分けて以下の3つの項目があります。
目的と機能の違い
生成AI：主に新しいコンテンツ（文章、画像、音声など）を生成することに特化。ユーザーからの指示に基づいて、与えられた情報をもとに応答（テキストや画像、動画など）を生成する技術のこと。
AIエージェント：特定の目標を達成するために、自律的にタスクを実行するシステム。AIエージェントは、ユーザーとのインタラクションを通じて必要な情報を収集し、判断を行い実際に行動を起こす技術のこと。
自律性の違い
生成AI：ユーザーからの指示に対して反応する「受動的」な役割を持つ。指示がなければ動作しないため、基本的には情報を生成することに限られる。
AIエージェント：自律的に行動する「能動的」な役割を持つ。設定された目標に基づいて、必要なタスクを自ら選択し実行することが可能。
活用範囲の違い
生成AI：コンテンツ生成に特化しており、主にクリエイティブな作業に使用される。例えば、マーケティング用の広告文やブログ記事の作成、パッケージデザインの作成など。
AIエージェント：幅広い業務プロセスに対応可能で、顧客サービス、在庫管理、スケジューリング、リスク分析など、さまざまな用途で活用される。特に、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する上で重要な役割を果たす。
なお、社内データの有効活用に役立つAzure AI Searchについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Azure AI Agent Serviceでできること
ここからは、Azure AI Agent Serviceでできることを6点ご紹介します。以下、Azure AI Agent Serviceの基本機能から、詳しくみていきましょう！
AIエージェントのノーコード / ローコード開発
Azure AI Agent Serviceでは、Azure AI Foundry内のツールを使って、ノーコードまたはローコードでAIエージェントが開発可。具体的には、以下のようなことができてしまいます。（※1、2、3）
- ノーコード / ローコードでのAIエージェントの開発（Azure Logic Apps）
- カスタムコードによるAIエージェントの機能拡張（Azure Functions）
- 独自のAPIとAIエージェントの統合
- AIエージェントでの複雑な計算・スクリプトの処理（コードインタープリタ）
開発のハードルが下がるのはもちろんのこと、これまで社内で使ってきたツールやシステムへの組み込みも容易です。
企業レベルのセキュリティ・監視体制
Azure AI Agent Serviceは下記のとおり、企業での利用に耐えうるセキュリティ体制と監視体制を備えています。
- ストレージはBYO（Bring Your Own）つまり、すでに社内導入済みのものが流用可能
- VPN（仮想プライベートネットワーク）をサポートしていてプライバシー面も安心
- 代理認証方式によるパスワード管理の効率化が可能
- AIエージェントの性能監視・診断機能（OpenTelemetry）を完備
- オンビーハーフ（OBO / On-Behalf-Of）認証など、企業レベルのセキュリティでデータ連携が可能
AIエージェント周りだけでなくセキュリティ周りもオールインワンになっていますので、オープンソースのAIエージェントを選んだ場合よりも導入工数が削減できそうです。
多種多様なAIモデルとの連携
Azure AI Agent Serviceでは、OpenAI / Meta / Mistral / Cohere…etc.有名どころの生成AIモデルが一通り使用可能。さらに、NTTとも提携しており、日本発のLLM「tsuzumi-7b」もAIエージェントに組み込めます。（※4）結果としてAzure AI Agent Serviceは……
- 複雑なタスクの自動化には「OpenAI o1」
- 大量のデータを処理したい場合には「Llama 3.1」
- 日本語の品質にこだわる場合は「tsuzumi-7b」
…etc.
以上のとおり、さまざまなニーズに答えてくれるでしょう。
Azure AI内外のツール&データとの連携
Azure AI Agent Serviceは、Azure Logic Appsのコネクタを介して、1,400以上の外部システム・ツール・APIと連携可能。さらに、各種データベース・検索エンジン・ローカルファイルとの連携にも対応していて、LLMチャットを超える実務能力と知識を備えています。（※1、2、3）
Azure AI Agent Serviceの具体的な連携先は…
- Azure Logic Apps経由
- Azure Logic Apps：ノーコードで開発したツールとの連携
- Azure Functions：カスタムコードとの連携
- Azure App Service：Webアプリとの連携
- Dynamics 365 Customer Voice：顧客からのフィードバックの反映
- Microsoft Teams：ビジネスチャットとの連携
- Microsoft 365 Excel：スプレッドシートとの連携
- MongoDB：データベースとの連携
- Dropbox：共有したファイルとの連携
- Jira：管理中のプロジェクトとの連携
- Gmail：メールとの連携
- Twilio：電話との連携
- SAP：業務システムとの連携
- Stripe：決済周りとの連携
- ServiceNow：ワークフローとの連携
…etc.
- その他データ連携
- Bing：検索エンジンによるリアルタイムの情報取得
- SharePoint：共有したファイルとの連携
- Fabric：蓄積した企業独自のデータとの連携
- Azure AI Search：対話を通したストレージ内のデータ検索
- Azure Blob：クラウドストレージ内のデータとの連携
- ローカルファイル：PC内のデータとの連携
- ライセンスデータ（Tripadvisorなど）：旅行ガイドやレビューのデータとの連携
…etc.
以上のとおり。幅広いユースケースで活用ができそうです。
外部開発ツールとの連携
Azure AI Agent Serviceは以下のツールを網羅したSDK（ソフトウェア開発キット）を提供。基本のAIエージェントから、複数のAIエージェントが協働してタスクをこなす「マルチエージェント」まで開発が可能です。
- Visual Studio Code：基本のコーディング
- GitHub：プログラムの流用・シェア
- Copilot Studio：チャット形式でのソースコード生成
- AutoGen：マルチエージェントのアイデア検証
- Semantic Kernel：実用化レベルのマルチエージェントの開発
これまで以上に、AIエージェントの開発が捗りそうですね。
Azure AI Foundryポータル画面からのアクセス
Azure AI Agent Serviceでは、Azure AI Foundry（旧Azure AI Studio）のポータル画面からのアクセスも可能。Azure AI FoundryでAIエージェントのプロトタイプを生成した後、先ほどのSDKに引き継ぐといった開発スタイルがとれます。
また、生成AI周りの管理・可視化やAIエージェントのスケーリングも直感的に行えます。（※5）
Azure AI Agent Serviceで使えるモデル一覧
先述のとおり、Azure AI Agent ServiceではOpenAIやMetaなど、各社のAIモデルが利用可能です。使えるモデルの一覧については、下表をご覧ください。（※5、6、7）
| モデルプロバイダ | AIモデル一覧 |
|---|---|
| OpenAI | ・o1-preview ・o1-mini ・GPT-4o ・GPT-4o mini ・GPT-4 Turbo ・GPT-4o-Realtime-Preview ・GPT-4 ・GPT-3.5 ・Text Embeddingシリーズ ・DALL-Eシリーズ ・Whisperシリーズ ・TTS（Text-To-Speech）シリーズ |
| Meta | ・Llama-3.2-3B-Instruct ・Llama-3.2-1B-Instruct ・Llama-3.2-1B ・Llama-3.2-90B-Vision-Instruct ・Llama-3.2-11B-Vision-Instruct ・Llama-3.1-8B-Instruct ・Llama-3.1-8B ・Llama-3.1-70B-Instruct ・Llama-3.1-70B ・Llama-3.1-405B-Instruct ・Llama-3-8B-Instruct ・Llama-3-70B ・Llama-3-8B ・Llama-Guard-3-1B ・Llama-Guard-3-8B ・Llama-Guard-3-11B-Vision ・Llama-2-7b ・Llama-2-13b ・Llama-2-70b ・Llama-2-7b-chat ・Llama-2-13b-chat ・Llama-2-70b-chat ・CodeLlama-7b-hf ・CodeLlama-7b-Instruct-hf ・CodeLlama-34b-hf ・CodeLlama-34b-Python-hf ・CodeLlama-34b-Instruct-hf ・CodeLlama-13b-Instruct-hf ・CodeLlama-13b-Python-hf ・Prompt-Guard-86M ・CodeLlama-70b-hf |
| NTT | ・tsuzumi-7b |
| Mistral | ・mistralai-Mixtral-8x22B-v0-1 ・mistralai-Mixtral-8x22B-Instruct-v0-1 ・mistral-community-Mixtral-8x22B-v0-1 ・mistralai-Mixtral-8x7B-v01 ・mistralai-Mistral-7B-Instruct-v0-2 ・mistralai-Mistral-7B-v01 ・mistralai-Mixtral-8x7B-Instruct-v01 ・mistralai-Mistral-7B-Instruct-v01 Mistral-large (2402) ・Mistral-large (2407) ・Mistral-small ・Ministral-3B ・Mistral-NeMo |
| Cohere | ・Cohere-command-r-plus-08-2024 ・Cohere-command-r-08-2024 ・Cohere-command-r-plus ・Cohere-command-r ・Cohere-embed-v3-english ・Cohere-embed-v3-multilingual ・Cohere-rerank-v3-english ・Cohere-rerank-v3-multilingual |
| JAIS | ・jais-30b-chat |
| AI21 | ・Jamba-1.5-Mini ・Jamba-1.5-Large |
| Phi-3 | ・Phi-3-mini-4k-Instruct ・Phi-3-mini-128k-Instruct ・Phi-3-small-8k-Instruct ・Phi-3-small-128k-Instruct ・Phi-3-medium-4k-instruct ・Phi-3-medium-128k-instruct ・Phi-3-vision-128k-Instruct ・Phi-3.5-mini-Instruct ・Phi-3.5-vision-Instruct ・Phi-3.5-MoE-Instruct |
| Nixtla | ・TimeGEN-1 |
| その他医療用 | ・MedImageParse ・MedImageInsight ・CxrReportGen ・Virchow ・Virchow2 ・Prism ・BiomedCLIP-PubMedBERT ・microsoft-llava-med-v1.5 ・m42-health-llama3-med4 ・biomistral-biomistral-7b ・microsoft-biogpt-large-pub ・microsoft-biomednlp-pub ・stanford-crfm-biomedlm ・medicalai-clinicalbert ・microsoft-biogpt ・microsoft-biogpt-large ・microsoft-biomednlp-pub |
Azure AI Agent ServiceはLLMだけでなく、音声→文字の変換ができる「Whisper」や文字→音声の変換ができる「TTS（Text-To-Speech）」などさまざまなAIモデルを提供中。文字起こしや読み上げの機能を備えたAIエージェントが作れますので、ビジネスで大活躍の予感がしますね。
なお、MetaのLlama3.2シリーズについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Azure AI Agent Serviceのクォータと制限について
Azure AI Agent Serviceには、サービスの安定性と公平性を確保するために、いくつかの制限（クォータ）が設けられています。※8
ユーザーはこれらのクォータを理解し、必要に応じて上限緩和申請を行いましょう。
以下は、Azure AI Agent Serviceの主要なクォータと制限です。
| リソース | 制限 |
|---|---|
| エージェントあたりの最大ファイル数 | 10,000 |
| 最大ファイルサイズ | 512 MB |
| エージェント用にアップロードされた全ファイルの最大サイズ | 100 GB |
| トークン制限 | 最大2,000,000トークン |
| ファイルあたりの最大トークン数 | 最大5,000,000トークン |
| スレッドあたりの最大ベクトルストア数 | 1 |
| 実行の有効期限 | 作成後10分 |
ただし、クォータと制限は随時更新されるため、Azureの公式ドキュメントで最新情報を確認してください。
Azure AI Agent Serviceの料金体系
Azure AI Agent Serviceの料金体系については、現時点（2025年5月）で独立した料金ページは存在しないため、利用する各サービスの料金に基づいて算出されます。
具体的には、以下のポイントを参考にしてください。
- 従量課金制
Azure AI Agent Serviceは、利用したリソース（計算、ストレージ、APIコールなど）に応じて課金される従量課金制です。少量の利用であればコストを最小限に抑えることができます。 - 利用するサービスに依存
Azure AI Agent Service自体の料金は明確に設定されていませんが、Azure OpenAI ServiceやAzure Functions、Azure AI Searchなど、関連するサービスの料金が発生します。これらのサービスの料金は、各サービスの料金ページで確認する必要があります。 - モデル利用料金
例えば、特定のAIモデル（GPT-4oなど）を使用する場合、入力トークンや出力トークンに対して料金が発生します。具体的な料金はモデルによって異なりますが、一般的には1,000トークンあたりの料金が設定されています。
具体的な料金例は以下のとおり。
| GPT-4oモデル | gpt-4o-miniモデル | |
|---|---|---|
| 入力料金 | $5.00（1,000トークンあたり） | $0.15（1,000トークンあたり） |
| 出力料金 | $15.00（1,000トークンあたり） | $0.60（1,000トークンあたり） |
このように、Azure AI Agent Serviceの料金は利用するサービスやモデルに依存しており、具体的なコストは利用状況によって変動します。詳細な料金を把握するためには、各サービスの公式ドキュメントを参照してください。
また、外部APIを利用する場合は、そのAPIの利用料金がかかることも覚えておきましょう。
Azure AI Agent Serviceの始め方
Azure AI Agent Serviceを始めるための手順は以下の通りです。
- Azureサブスクリプションの作成：
まず、Azureのアカウントを作成します。まだ作成していない場合は、Azureの公式サイトから無料でアカウントを作成できます。 - Azure AI Hubの作成：
Azureポータルにログインし、「Azure AI Foundry」を検索して選択します。
「Create」をクリックして、AI Hubを作成します。これはエージェントの管理やリソース接続を行う中心的な役割を持ちます。 - AIプロジェクトの作成：
作成したAI Hub内で新しいAIプロジェクトを作成します。このプロジェクトは、エージェントが使用するリソースを管理します。 - モデルのデプロイ：
Azure OpenAIまたはAzure AIサービスとプロジェクトを接続し、エージェントを動かせるようにします。具体的には、使用するAIモデル（GPT-4oなど）を選択し、必要に応じてモデルパラメーターをカスタマイズします。 - エージェントの作成：
Azure AI Foundry Studioに移動し、「Agents」セクションから新しいエージェントを作成します。エージェントの名前、使用するモデル、タスクを完了するための指示、使用するツールを定義します。 - エージェントのデプロイ：
AzureポータルまたはAzure CLIを使用して、エージェントをデプロイします。デプロイすることで、エージェントが実際に動作を開始します。 - APIコールの実行：
デプロイしたエージェントに対してAPIコールを行い、実際にエージェントがタスクを実行する様子を確認します。
以上の手順でAzure AI Agent Serviceを始めることができます！
Azure AI Agent Serviceの活用シーン
Azure AI Agent Serviceを使えば、24時間体制でさまざまな業務を自動化してくれるAIエージェントが、簡単に開発できます。Microsoft公式が紹介している具体的な活用シーンとしては……
Azure AI Agent Serviceの活用シーン（※1、2、3）
- 返品処理の自動化
- プロジェクトマネージャーの業務代行
- 財務諸表の調整・帳締めの自動化
- 出荷請求書の確認代行
- ヘルプデスク業務の自動化
- メール送信・スケジュール管理等、個人の雑務自動化
- 市場動向の監視からレポート作成までの自動化
- 見込み顧客の調査・選定の自動化
- メッセージのパーソナライズを含む、高度なカスタマーサービスの自動化
- コードベースやリポジトリの管理・更新自動化
…and more！
以上のとおり。Azure AI Agent Serviceは職場問わず存在する雑務が自動化できるので、DX・業務効率化の第一歩として普及していきそうですね。
なお、クラウドリソース管理に最適なMicrosoft Azure Portalについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Azure AI Agent Serviceで「業務用AIエージェント」の時代が来るかも！？
当記事では、Microsoft Azureのセキュアな環境下で業務用AIエージェントが開発できる「Azure AI Agent Service」を紹介しました！
このAzure AI Agent Serviceなら、1,400種以上のツールや各種データベース、多種多様なAIモデルを搭載したAIエージェントがノーコードからでも開発可。以下のとおり、さまざまなシーンで役立つAIエージェントが簡単に用意できちゃいます。
Azure AI Agent Serviceの活用シーン（※1、2、3）
- 返品処理の自動化
- プロジェクトマネージャーの業務代行
- 財務諸表の調整・帳締めの自動化
- 出荷請求書の確認代行
- ヘルプデスク業務の自動化
- メール送信・スケジュール管理等、個人の雑務自動化
- 市場動向の監視からレポート作成までの自動化
- 見込み顧客の調査・選定の自動化
- メッセージのパーソナライズを含む、高度なカスタマーサービスの自動化
- コードベースやリポジトリの管理・更新自動化
…and more！
LLMチャット以上の業務効率化が見込めるAzure AI Agent Serviceは、これからのDXの主役となっていきそうです。
生成系AIの業務活用なら！
・生成系AIを活用したPoC開発
・生成系AIのコンサルティング
・システム間API連携
最後に
いかがだったでしょうか？
「Azure AI Agent Service」は、業務自動化の可能性を飛躍的に広げるノーコード開発や多様なAIモデル連携を実現してくれます。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、通勤時間に読めるメルマガを配信しています。
最新のAI情報を日本最速で受け取りたい方は、以下からご登録ください。
また、弊社紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
- ※1：Introducing Azure AI Agent Service
- ※2：AI agents — what they are, and how they’ll change the way we work – Source
- ※3：Ground your AI agents with knowledge from Bing Search, Microsoft Fabric, SharePoint and more
- ※4：Microsoft Azure上でNTT版LLM「tsuzumi」を2024年11月20日に提供開始
- ※5：Azure AI Agent Service
- ※6：Azure AI Studio のモデル カタログとコレクション
- ※7：Azure OpenAI Service モデル
- ※8：Azure AI Agent Service quotas and limits
