この記事では、組織全体で一貫して AI エージェントを構築するためにチームが従う必要がある標準化されたプロセスについて説明します。 このガイダンスでは、個々のワークロードの技術的な実装ではなく、開発チームをサポートするために必要なガバナンスと構造上の決定に焦点を当てます。 このプロセスを理解することは、AI エージェント導入プロセスの ビルド エージェント フェーズの最後のコンポーネントです (図 1 を参照)。
図 1.Microsoft の AI エージェント導入プロセス。
統合された開発プロセスがないと、組織は制御されていないエージェントのスプロール、一貫性のないアーキテクチャ、および重要なセキュリティ ギャップを経験できます。 これらの問題は、技術的負債と運用上のリスクとして蓄積され、組織が AI 導入を効果的にスケーリングすることを妨げる可能性があります。 ワークロード チームは、Well-Architected Framework の AI ワークロード ガイダンスのベスト プラクティスを統合する必要があります。
1. エージェントオーケストレーション
戦略的オーケストレーションの決定により、エージェントが作業を調整し、既存のシステムと統合し、企業全体でスケーリングする方法が決まります。 これらの選択肢は、開発速度、運用の複雑さ、およびエージェントの導入が拡大するにつれて制御を維持する組織の能力に影響します。
エージェントのチャーターを定義する
エージェントの境界とビジネスの連携を文書化するガバナンス 成果物を作成します。 このチャーターは、エージェントシステムが何を達成し、何を避けなければならないかについての権限のある参照として機能します。 このドキュメントでは、スコープの不備を防ぎ、コンプライアンス チームがシステムの境界を理解し、問題が発生したときに明確な説明責任を提供します。 特定のビジネス目標に対応するシステム責任、機能上の重複を防ぐエージェント ロール、コンプライアンス ガードレールを確立する禁止されたアクションを含めます。 明確なチャーターがなければ、エージェントは意図した範囲を超えて進化し、セキュリティの脆弱性と規制の露出を生み出します。
オーケストレーション戦略
オーケストレーションは、エージェントがタスクを調整、決定、実行する方法を決定します。 組織は、開発速度と運用制御のバランスを取るために、承認されたオーケストレーション パターンを定義する必要があります。 標準化された戦略がなければ、チームは監視、デバッグ、スケーリングが困難な互換性のないシステムを構築できます。
オーケストレーションアプローチを選択します。 組織の機能と制御の要件に基づいて、マネージド オーケストレーションとコード優先のエージェント フレームワークを選択します。 Foundry Agent Service などのマネージド オーケストレーションにより、デプロイが高速化され、組み込みのセキュリティが提供されますが、カスタマイズは制限されます。 Microsoft Agent Framework や LangGraph などのコード優先フレームワークは、きめ細かな制御とマルチクラウドの柔軟性を提供しますが、多額のエンジニアリング投資と継続的なメンテナンスが必要です。 チームが各アプローチを使用して一貫性を確保する必要がある条件を定義します。
オーケストレーション パターンを定義します。 マルチエージェント調整の標準を確立します。 エージェントを順番にチェーンするか、並列処理パターンを実装するかを決定します。 シーケンシャル チェーンにより、デバッグが簡略化され、明確な説明責任が提供されますが、待機時間が長くなります。 並列処理により応答時間は向上しますが、高度な調整メカニズムとエラー処理が必要です。 アーキテクチャの決定ガイドについては、Azure アーキテクチャ センターの AI エージェント オーケストレーション パターン を参照してください。
決定論的ワークフローを実装します。 重要なビジネス ロジックに決定論的ワークフローの使用を強制します。 Foundry と Microsoft Agent Framework の ワークフロー を使用して、確率論的モデルの決定のみに依存するのではなく、固定パス内でエージェントの動作を制限します。 マルチエージェント システムでは、ハンドオフと状態管理を制御するためのワークフローが必要です。 単一エージェントとマルチエージェント システムのワークフロー決定ガイダンスを確認します。
Microsoft ファシリテーション:
Foundry: 迅速な開発には プロンプトベースのエージェント を使用し、迅速なプロトタイプ作成に適した視覚的でコードの少ない設計のための ワークフロー を使用します。
ホストされたエージェントを使用して、マネージド インフラストラクチャにカスタム エージェント フレームワークをデプロイします。
Microsoft Agent Framework: ワークフロー を使用して、コードにオーケストレーション パターンを実装します。
Copilot Studio: ロールと承認チェックポイントが異なるマルチエージェント システムのエージェント フローを設定 します。 生成 AI を使用して調整することで、エージェントの動作を構成します。
エージェントの指示
命令は、AI エージェントが意図を解釈してタスクを実行するための運用ロジックとして機能します。 アドホック テキストではなく構成コードとして命令を扱うと、問題が発生したときにバージョン管理、ピア レビュー、ロールバックが可能になります。
命令アーキテクチャを標準化します。 一貫性のある構造により、動作の誤差が軽減され、コンプライアンスが確保されます。 明示的に定義する構造命令:
指令コンポーネント 目的 Example アイデンティティとトーン エージェントがユーザーに自身を提示する方法 プロフェッショナルで簡潔で役に立つアシスタント スコープと境界 エージェントが実行して回避する必要がある内容 給与システムにアクセスしないでください。カスタマー サポートのみに重点を置く ツールの要件 ツールの使用に関する特定の要件 すべての回答にナレッジ検索ツールを使用する。見つからない場合は "I don't know" 状態 引用規則 透明性とソーシングの要件 すべての答えは、ソース資料からの引用を提供する必要があります 構造化された出力形式を適用します。 JSON や XML などの形式をエージェント出力に使用して、ダウンストリーム システムとの相互運用性を向上させます。 構造化された出力により、マルチエージェント オーケストレーションでの解析エラーが軽減され、ユーザーに到達する前にエージェントの応答をプログラムで検証できるようになります。
バージョン管理と検証を実装します。 ソース管理リポジトリに手順を格納して、変更の監査証跡を維持します。 自動検証手順を統合します。評価スクリプトまたはセカンダリ エージェントは、展開前に更新プログラムが安全ガイドラインと書式設定標準に準拠していることを確認します。
Microsoft ファシリテーション:
Foundry: システム メッセージの設計を参照してください。
A2A ツールおよびFoundry プレイグラウンドを使用してください。
エージェント エバリュエーターを使用して動作をテストおよび調整します。
2. エージェント モデルの選択戦略
モデルの選択は、エージェントフリート全体のコスト、パフォーマンス、コンプライアンスに直接影響します。 利用可能なモデルとして最大のものをデフォルトで選択する組織は、スケーリングを制約する不必要なコストとクォータ制限に直面します。
モデルの機能をタスクの複雑さに一致させます。 小さく最適化されたモデルは、コストを制御し、待機時間を短縮しながら、集計などの日常的なタスクを効率的に処理します。 複雑な推論またはマルチステップ分析を必要とするシナリオで、値が高いコストを正当化するシナリオに Premium モデルを予約します。 この階層化されたアプローチにより、重要なワークロードが適切なリソースを確実に受け取る一方で、予算超過を防ぐことができます。
クォータとコストのガバナンスを適用します。 ハイエンド モデルでは、ピーク時にサービスを中断する可能性のあるより厳密なレート制限が課されます。 単一障害点を防ぐために、ワークロード間でモデルの使用を分散します。 コスト割り当てタグを実装して部門別とユース ケース別の支出を追跡し、モデルへの投資に関するデータドリブンの意思決定を可能にします。
デプロイ前に検証を必須にする。 代表的なクエリを使用した小規模なテストでは、パフォーマンスのトレードオフが文書化され、ガバナンス標準への準拠が検証されます。 この検証により、チームが単純なタスク用に高価なモデルをデプロイしたり、複雑な要件に合わせてモデルをアンダーサイズしたりするコストのかかる間違いを防ぐことができます。
Microsoft ファシリテーション:
Foundry: モデル カタログ を使用し、モデル ランキングを使用してモデル オプションを評価し、パフォーマンスとコストのトレードオフを比較します。 生産性およびアクション エージェントの場合は、 モデル ルーター を使用して、品質を維持しながらコストを動的に最適化します。 モデルの クォータと制限を確認します。
Copilot Studio: プライマリ AI モデルを選択 するか、Foundry から 独自のモデルを使用します 。
3. エージェントの知識とツール
データ アクセスとツールのアクセス許可によって、エージェントの信頼性、コンプライアンス体制、運用上のリスクが決まります。 これらのポリシーは、エージェントが価値を提供できるようにしながら、承認されていないアクションを防ぐ境界を確立します。 すべての データ ガバナンスとコンプライアンス ポリシーに従います。
エージェントの知識
データの露出を最小限に抑えるために、ロール別に知識をセグメント化します。 マルチエージェント システムでは、各エージェントがその機能に必要な情報にのみアクセスする厳密なデータ境界が必要です。 このセグメント化により、明確なデータ アクセス パターンを作成することで、攻撃対象領域が減少し、コンプライアンス監査が簡素化されます。 エージェントがデータ ソースに接続する場合は、適切なフィルター処理とアクセス制御を使用して、管理されたリポジトリからのみ取得を行います。 AI エージェントのデータ アーキテクチャを確認して、統合戦略をセキュリティ要件に合わせます。
Microsoft ファシリテーション:
Foundry: エージェントを Foundry IQ に接続して、ガバナンス コントロールを維持しながら、エージェント検索エンジンの背後にある複数のデータ ソースを結合します。
Copilot Studio: ナレッジ ソース を使用して、承認された情報リポジトリとコネクタにエージェントを接続し、エンタープライズ システムと安全に統合 します 。
エージェント ツール
ツールは、エージェントの機能をパッシブな情報取得からアクティブなシステム エンゲージメントまで拡張します。 この移行により、エージェントがデータの変更、ワークフローのトリガー、外部 API との対話を行えるようになったので、運用上のリスクが生じます。 ツールを使用するための厳格なガバナンス フレームワークを確立することで、エージェントが定義された安全境界内で動作し、セキュリティ標準に準拠することが保証されます。
明示的なツール境界を定義します。 外部システムと対話するエージェントは、承認されていない変更を防ぐために厳格なガバナンスを必要とします。 エージェントのシステム メッセージで、ツールを呼び出すタイミングを正確に指定し、データベースの書き込みや財務トランザクションなどの影響の大きいアクションに対して人間による確認を要求します。 この制御により、自律的なエラーを防ぎ、状態変更操作に対するアカウンタビリティが確保されます。
統合エンドポイントを分離する。 データベースまたはシステムへの直接アクセスではなく、狭い範囲の API を使用してシステム機能を公開します。 これらのエンドポイントに厳密な入力検証を適用して、バックエンド システムに到達する前にモデルによって生成された形式が正しくないデータを拒否します。 認証トークンに最小特権の原則を適用し、エージェントが特定のタスクに必要なアクセス許可のみを保持するようにします。
分離された環境でのアクションを検証します。 テスト エージェント ツールは、運用環境をミラーリングするがライブ データに影響を与えないサンドボックス環境で使用します。 システム内部をユーザーに公開することなく、エージェントが API エラーまたは予期しないペイロードを適切に処理することを確認します。 すべてのアクションを特定のエージェント インスタンスと会話 ID に属性付けするようにログ記録を構成し、デバッグとコンプライアンスのための追跡可能な監査証跡を作成します。
Microsoft ファシリテーション:
Foundry: ツール と ツールのベスト プラクティスを使用します。 ツール ガバナンスには AI ゲートウェイ を使用します。
Copilot Studio: ツール と トリガーを追加します。
エージェント メモリ
エージェント メモリは、ステートレス モデル推論をステートフル ビジネス プロセスに変換します。 企業全体で、メモリ要件は、一時的なセッション コンテキストから永続的な履歴呼び戻しまでさまざまです。 統合された戦略がない場合、アドホック メモリ実装では、データ漏洩、プライバシー違反、およびアンマネージド ストレージの増加のためのベクトルが作成されます。 組織は、会話履歴を機密性の高いエンタープライズ データとして扱うガバナンス モデルを確立する必要があります。
永続化モデルをエージェント関数に合わせます。 エージェントの役割に基づいてメモリ アーキテクチャを区別します。 トランザクション エージェントのエフェメラルなセッション ベースのメモリを使用して、データ保持リスクを最小限に抑えます。 履歴コンテキストがパーソナル化または複雑な推論に不可欠なアドバイザリ エージェントに対してのみ、長期的で永続的なメモリを実装します。 このセグメント化により、不要なデータの蓄積を防ぎ、ストレージ コストをビジネス価値に合わせます。
状態ストレージを外部化します。 推論エンジンからメモリを分離します。 エンタープライズ セキュリティ制御、バックアップ ポリシー、アクセス監査を適用できるマネージド データ システムに会話履歴とコンテキストを格納します。 このアプローチにより、基になるモデルに関係なくデータが組織の管理下に残り、エージェントの対話に標準のコンプライアンス ポリシーを適用できるようになります。
厳密な分離境界を適用します。 ユーザー、テナント、およびエージェント ドメイン間のコンテキスト漏洩を防ぎます。 メモリ取得メカニズムが、認証されたユーザーの ID とアクセス許可を厳密に尊重していることを確認します。 マルチエージェント アーキテクチャでは、エージェント間で共有できるメモリ セグメントを明示的に定義して、特権のエスカレーションや境界を越えたデータの流出を防ぎます。
保持と破棄を自動化します。 エージェントのメモリ ストレージにデータ ライフサイクル ポリシーを適用します。 規制要件とビジネス ユーティリティに基づいて、会話ログの自動削除を構成します。 ユーザーが特定のメモリ履歴を表示および削除してプライバシー規制に確実に準拠できるようにするメカニズムを実装します。
Microsoft ファシリテーション:
Foundry: メモリ を使用して会話を格納します。 独自のストレージについては、 標準エージェントのセットアップ、 Azure Cosmos DB、 Azure Cosmos DB の統合に関するページを参照してください。
Microsoft Agent Framework: スレッド状態とエージェント メモリのシリアル化と逆シリアル化を使用します。
Copilot Studio: エージェントの有効性を分析 して最適化の機会を特定します。
テーマ別にユーザーの質問を確認し、パターンを見つけて回答を絞り込みます。
4. エージェントの可観測性
可観測性により、信頼性の高いエージェント操作を維持し、パフォーマンスを最適化し、組織の標準に準拠するために必要な可視性が提供されます。 監視とテレメトリの早期実装により、プロアクティブな問題検出と継続的な改善が可能になります。
トレースを実装します。 実行パス、決定ポイント、および相互作用パターンをキャプチャするトレースを構成します。 この可視性により、エージェントが予期しない結果を生成したり、パフォーマンスの低下が発生したりしたときの迅速な診断が可能になります。 待機時間、相互作用あたりのコスト、成功率のベースラインを確立します。 ユーザーが問題に気付く前に調査を有効にするために、メトリックが予想される範囲から逸脱した場合にチームにアラートを送信します。
評価フレームワークを標準化する。 品質、安全性、信頼性を一貫して測定する共有評価を作成します。 すべてのチームが同じ標準を確実に適用できるように、評価を中央カタログに格納します。 運用環境のデプロイ前に問題をキャッチするために、評価を CI/CD パイプラインに統合します。 この体系的なアプローチにより、エージェントの進化と新しいバージョンのデプロイに伴う品質ドリフトを防ぐことができます。
セキュリティ テストを拡張します。 AI エージェントは、従来のセキュリティ テストで見逃す可能性がある固有の脅威に直面しています。 プロンプトインジェクションの脆弱性をテストし、トレーニング データまたはシステム プロンプトの抽出を試み、敵対的な入力に対してガードレールを検証する専用の AI レッド チーミングを実装します。 定期的なセキュリティ評価により、攻撃手法の進化に伴ってエージェントの回復力が維持されます。
Microsoft ファシリテーション:
Foundry: Microsoft Foundry コントロール プレーン を使用して、エージェントフリート全体の統一された可視性とガバナンスを実現します。
エージェントとワークフロー: 実行の可視性のために トレース を構成します。 Foundry インスタンスとすべてのプロジェクトの 監視 を構成します。 エージェント エバリュエーターを使用して品質を測定します。 エージェント監視ダッシュボードを参照してください。
評価： 評価をビルドして エバリュエーター カタログに格納します。 チームに 継続的な評価を使用させます。 GitHub Actions または Azure DevOps を使用して、CI/CD パイプラインに評価を統合します。 専用 の AI Red Teaming Agent を 使用してアプリケーションをスキャンします。
Copilot Studio: 分析を 使用し、 Azure Application Insights に接続して 、一元化されたテレメトリを実現します。 評価、セキュリティとガバナンスのガイダンス、自動セキュリティ スキャンのテスト セットを作成し、エージェントのランタイム保護の状態を確認します。
5. エージェントのセキュリティ
エージェントのライフサイクル全体に埋め込まれたセキュリティ制御は、有害な出力を防ぎ、攻撃から保護し、組織の標準に準拠していることを確認します。 これらのセーフガードは、多層防御を作成するために複数のレイヤーにわたって動作します。
複数の介入ポイントでガードレールをデプロイします。 効果的なガードレールは、1 つのチェックポイントではなく、対話ライフサイクル全体で動作します。 処理する前にユーザー入力をフィルター処理して、悪意のあるプロンプトや機密データをブロックします。 エージェントが外部システムと対話するときのインジェクション攻撃を防ぐために、ツール呼び出しを検証します。 エージェントが情報を処理する前に、ツールの応答でコンプライアンスと安全性を検査します。 ユーザーに配信する前に、コンテンツ モデレーションと盗作チェックを最終的な出力に適用します。 この階層化されたアプローチにより、単一障害点によってシステム全体が侵害されないようにします。
一貫性のある適用のために、一元化されたブロックリストを維持します。 ブロックリストは、禁止された用語、機密性の高いパターン、または安全でないコンテンツがシステムに出入りするのを防ぎます。 ブロックリスト管理を一元化して、すべてのエージェントとモデルが一貫した標準を適用できるようにします。 新たな脅威、新しいコンプライアンス要件、インシデントから学んだ教訓に基づいて、定期的にリストを更新します。 静的ブロックリストと動的検出方法を組み合わせて、パフォーマンスを維持しながら包括的なカバレッジを実現します。
Microsoft ファシリテーション:
Foundry: ガードレールとコントロールの概要を参照してください。 異なる 介入ポイントでガードレールを適用します。
AI ゲートウェイを使用してモデル エンドポイントを制御し、セキュリティで保護されたアクセスを適用します。 Microsoft Defender for Cloud の AI 保護 を使用し、 AI アラートのアプリケーションとエンド ユーザー のコンテキストを取得します。