マイクロソフトが宣言した「エージェント・ファクトリー」構想、AIエージェントが旅行予約や業務を代行する時代へ

デモビデオより。AIエージェントが楽天トラベルでチケットを予約。四角い枠は、AIがウェブ内の要素をどう認識しているかを示したもの（筆者撮影）

ただし、人間にできることを機械にやらせるだけでは進化とはいえない。AIの持つ解釈能力の高さは、日々蓄積されるデータや文書を解析し、人間の判断を助けることにつながる。

人間がこの先にすべきことを判断するために、AIエージェントに多数の仕事を依頼し、共同作業できるようにしていくことが重要だ。

AIエージェント開発基盤を急ピッチで整備

人間がAIエージェントと共に働くには、多数のAIエージェントが必要であり、同時にAIが多数のデータへとアクセスできる環境が必要になる。

マイクロソフトは企業向けのサービスである「Microsoft 365」で、技術者以外でもAIエージェントを作れる仕組みを提供中だ。それに加え今年は、それぞれの企業の事情にAIエージェントの動作をチューニングする「Copilot Tuning」も発表された。

Copilot Tuningで管理者・技術者がチューニングを行っていくことで、大きな開発を伴わずに、現場でAIエージェントの運用を進められる。

また、必要なソフトウェアについては、AIに開発を依頼することでプログラマーの作業を軽減する。その結果として、「大きな予算と期間を用意しないとソフト開発ができない」という状況から、「日常的に必要なソフトをこまめに作る」形が見えてくる。

AIエージェントに依存するには、多数のAIエージェントが必要になる。そのための開発基盤として、より小回りが利いて素早く対応できる環境が必要になってきているからだ。

また、AIエージェントが多数の情報を扱うならば、そこでの安全性も重要になる。マイクロソフトは「Entra Agent ID」という仕組みを導入、AIエージェントがアクセス可能な情報の管理を簡便化する仕組みを設けた。また、AIエージェントとデータ連携をする標準的な仕組みとして注目される「MCP（Model Context Protocol）」を全面的に採用し、開発ツールの整備を行っている。

AIを使う側はそこまで意識する必要はないが、AIを使ったワークフロー改革は進み始めており、マイクロソフトのように「クラウドと連携した開発環境」をウリとする企業は、その構築を全速力で進めている。彼らにとっては、AI単体の賢さを追求することより重要なことでもある。

だからナデラCEOは「エージェント・ファクトリー」宣言をした、ということなのだろう。他社も当然同様の路線を突き進んでおり、後れを取るわけにはいかないからだ。

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