Microsoftのエージェント型AIへのエントリーは、自律型エージェント開発の民主化に向けた重要な転換点を示しています。
AutoGenのような研究用フレームワークとSemantic Kernelのような実用化ツールの間の断絶を目の当たりにした後、MicrosoftはBuild 2025でその統合をプレビューし、2025年10月1日にパブリックプレビュー版Microsoft Agent Framework（MAF）をリリースしました。
この統合により、企業が最先端の研究と運用上の信頼性を結びつけることに苦労していた重大なギャップが解消されます。
その仕事の仕組みと知っておくべきポイントをご紹介します。
主な鍵
- MicrosoftはAutoGenとSemantic Kernelを統合し、Microsoft Agent Frameworkとして提供します。
- MAFは宣言型SDKと柔軟な統合によりエージェント開発を簡素化します。
- 企業はAzure統合を通じて、可観測性、メモリサポート、コンプライアンスを実現します。
- 移行にはリファクタリングが必要であり、ベンダーロックインやコスト可視性の懸念が生じる可能性があります。
Microsoftはエージェント型AIを提供していますか？
はい、MicrosoftはMicrosoft Agent Framework（MAF）を通じてエージェント型AIを提供しています。MAFはBuild 2025での初公開後、2025年10月1日にパブリックプレビューを開始しました。
Microsoft Agent Frameworkは、Semantic KernelとAutoGenを単一のSDKにマージした統一プラットフォームです。決定論的かつ動的なオーケストレーションパターン、プラグイン可能なメモリストア、Model Context Protocolおよびエージェント間通信標準を介した企業グレードの統合を提供します。
このフレームワークは、個別のツールを管理する複雑さを解消しつつ、開発者がカスタム実装に必要な柔軟性を維持します。
この統合アプローチは、自律型エージェント機能を実現するためにMAFが内部でどのように動作するかを理解するための基盤を設定します。
機能概要：Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Frameworkは、開発からデプロイ、監視に至るエージェントのライフサイクル全体にわたる包括的な機能を提供します：
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| 統合SDK | セマンティックカーネルとAutoGenを宣言型エージェント定義と統合した単一ライブラリ |
| メモリ統合 | Redis用ファーストパーティコネクタ。Pinecone、Qdrant、その他のベクトルストアはプラグイン可能なコネクタ経由で利用可能 |
| ツールオーケストレーション | OpenAI機能呼び出し、Azure AIコネクター、外部API向けMCPプロトコルサポート |
| ID管理 | Entra Agent IDは、アクセス制御のためのAzure AD統合を備えた一意のIDプロバイダーです |
| 可観測性 | ステップレベルの推論トレース、トークンテレメトリ、OpenTelemetryエクスポート機能 |
| 標準準拠 | Model Context Protocol (MCP) およびエージェント間通信 (A2A) のネイティブサポート |
この技術基盤により、MAFは開発プラットフォームであると同時に、企業向けエージェント展開のための運用ランタイムとしてのポジションを実現します。
Microsoft Agent Frameworkの内部の仕事の仕組み
MAFは5つの技術レイヤーで構成され、自律的な意思決定とタスク実行を実現するために連携して仕事します。
- オーケストレーション層: 宣言型DSLと決定論的・動的プランパターンを用いて、マルチエージェント協調を実現します。
- メモリ管理: コンテキスト永続化のため、Redis、Pinecone、Qdrant、Weaviate、Elasticsearchを含むプラグイン可能なストレージをサポート。
- ツール統合: 標準化されたプロトコルを通じて、OpenAI機能呼び出し、OpenAPIスキーマ、Azure AIサービスコネクターを実現します。
- セキュリティフレームワーク: ユニークなID管理にEntra Agent IDを実装し、Azure AD経由でコンプライアンス制御を統合します。
- 可観測性スタック: ステップごとの推論トレースとトークンテレメトリをキャプチャし、監視用にOpenTelemetryデータをエクスポートします。
これらのアーキテクチャ層は、柔軟性と企業ガバナンス要件のバランスを保つ堅牢な基盤を構築します。
Microsoft Agentic AIの鍵となる強みと重要な課題
Microsoft Agent Frameworkは、従来分断されていたツールを統合しつつ、オープンスタンダードとの互換性を維持する点で優れています。
このフレームワークは、Semantic Kernelの生産能力とAutoGenの研究革新を統合することで、安定性と革新性の両方を求める企業にとって魅力的な価値提案を実現します。
MAFがModel Context ProtocolおよびAgent-to-Agent標準に準拠することで、ベンダーエコシステム間の相互運用性が保証されます。
ただし、既存のセマンティックカーネルまたはAutoGen実装から移行する組織は、新しいパターンやAPIに適応する際にリファクタリングのオーバーヘッドに直面します。
このフレームワークはAzureインフラと緊密に連携するため、特にマルチクラウド展開においてベンダーロックインの懸念が生じる可能性があります。
なお、可観測性機能は詳細なテレメトリを提供する一方で、高スループット環境ではパフォーマンスのオーバーヘッドが生じる可能性があります。また、永続セッションの料金体系は未公開のため、長期実行エージェントワークフローのコストプランが複雑化します。
価格とライセンス：Microsoftがエージェント型AIに対して請求する料金
MicrosoftはAzure AI Foundry Agent Serviceを通じて従量課金制を採用しています。モデル呼び出しおよびツール実行ごとに課金が発生しますが、トークン単位および永続セッション単位の詳細な料金体系は未公開です。
このアプローチにより実験が可能となり、使用量に応じて拡張できますが、2025年10月時点では具体的な価格帯は非公開です。
MAFライブラリ自体はオープンソースであり、初期開発やテストの障壁を低減します。ただし本番環境での展開にはAzure AIサービスが必要となり、モデルAPI呼び出し、コネクタ使用、永続的なセッション管理を通じてコストが発生します。
Microsoft Agent Frameworkの実世界での実装事例
複数の大手企業が本番環境でのエージェント展開にMAFを採用しており、多様なユースケースにおける企業のエンタープライズ対応性を実証しています。
コンプライアンス重視の業界において、初期導入事例は有望な結果を示しています：
- KPMG導入事例： コンプライアンス追跡機能を備えた監査対応型マルチエージェントシステムを構築し、手動監視要件を削減。
- コメルツバンクとの連携事例：* ワークフロー自動化のためにMAFを導入し、金融業務において測定可能な効率化を実現。
- BMW Manufacturing: 診断ワークフロー向けにエージェントを展開し、品質保証プロセスにおいてMAFの可観測性を活用.
これらの導入事例は、監査証跡とガバナンス管理が最優先される規制環境におけるMAFの強みを浮き彫りにしています。
Microsoft Agentic AIのロードマップと競争環境の見通し
MicrosoftのMAFに対する戦略的ビジョンは、オープンスタンダードとの互換性を維持しつつ、広範なAzureエコシステムとの継続的な統合を重視しています。開発タイムラインは、企業グレードの機能に向けた着実な進捗を示しています。
今後の展望として、MicrosoftはNVIDIA NIMマイクロサービスとの統合拡大と、ヘテロジニアスメモリアーキテクチャの強化されたサポートをプランしています。ロードマップには追加のプラグイン可能なプランナーとネイティブマルチクラウドコネクタのサポートが含まれます。
この戦略的ポジションは、オープンスタンダードを通じてエコシステムの成長を促進しながら、Microsoftの競争優位性を維持します。
7ステップで始める Microsoft Agentic AI
MAFの実装には、開発、デプロイ、運用フェーズにわたる体系的なセットアップが必要です。
- 依存関係のインストール: GitHubからMAF SDKをダウンロードし、開発環境を設定してください。
- Azureの設定: Azure AI Foundryの認証情報を設定し、サービス接続を確立します。
- エージェントスキーマの定義: MAFのDSLパターンを用いて宣言的なエージェント定義を作成します。
- メモリストアの設定: Redis、Pinecone、またはお好みのベクトルデータベースに接続します.
- ツールコネクタの実装: MCP準拠のツール統合の設定を行い、外部APIアクセスを実現します。
- セキュリティ制御の展開: Entra Agent IDを設定し、コンプライアンスのガードレールを確立します。
- 監視機能を有効化: OpenTelemetryエクスポートを有効化し、監視ダッシュボードを設定します。
適切な設定と既存のAzureインフラがあれば、開発チームは通常、数日以内に初期の結果を確認でき、数か月ではなく数週間で完全な本番環境対応が可能になります。
よくある質問
MAFはSemantic KernelとAutoGenを統合しつつオープンスタンダード互換性を維持し、単一プラットフォームで研究の柔軟性と企業の信頼性の両方を実現します。
現在Azure向けに最適化されていますが、MCPおよびA2Aプロトコルにより、追加のコネクタ設定が必要となるものの、クロスクラウドツール統合が可能です。
ステップレベルの推論トレース、トークンレベルのテレメトリ、OpenTelemetryエクスポート機能により、エージェントの動作を包括的に監視・デバッグできます。
はい、Entra Agent ID、コンプライアンス管理機能、詳細な監査証跡により、MAFは金融サービス、医療、その他の規制対象セクターにおけるガバナンス要件に対応しています。
移行には新しいAPIパターンとDSL構文へのリファクタリングが必要ですが、中核的な概念は既存のセマンティックカーネル開発者にとって馴染み深いものです。