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業界では、エージェントAIの開発において大きな転換期を迎えています。単一モデルのプロンプトと静的なワークフローから、拡張性重視へと移行しています。この変化は、単一のベンダーに縛られることなく、また新しい要件ごとに統合を書き換えることなく統合できる、幅広く進化する機能セットをエージェントに搭載することの重要性を浮き彫りにしています。開発者は今、アクセスとデータ利用の制御を維持しながら、様々なAPI、サービス、データソース、ワークフローとの統合のスピード、そしてそれらの統合を異なるチームや環境で再利用する能力を競い合っています。

過去1年間のエージェントAIの進化により、エージェントの有効性は、提供されるツールとそれらのツールのガバナンスに直接結びついていることが明らかになりました。初期段階では、エージェントへのツールの統合は各プラットフォーム固有のカスタム作業であり、作業の重複、脆弱な統合、再利用性の制限、ガバナンスの断片化につながっていました。しかし、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境にエージェントを展開する必要性から、ツール統合に対する標準化されたアプローチが必要になりました。

これらの課題に対する解決策として、Web上のHTTP標準化通信に似たオープンプロトコルが登場しました。モデルコンテキストプロトコル（MCP）はその一例であり、ツールの機能と入出力スキーマを定義するための標準を提供し、MCP準拠のエージェントがツールを動的に検出して呼び出すことを可能にします。この標準化により、ツールの検出と統合が容易になり、手動設定なしでランタイムツールを利用できるようになり、ツールが複数の場所にホストされている場合でもガバナンスが維持されます。

Azure AI FoundryはMCPを採用し、既存のMCPサーバーをエージェントに統合することで、オープンな相互運用性とエンタープライズグレードのセキュリティおよび管理性を兼ね備えています。このプラットフォームは、即時の価値、ビジネスの差別化、そして広範な接続性のバランスをとるエンタープライズツールチェーンの構築にも注力しています。これには、一般的なエンタープライズニーズに対応する組み込みツール、独自のビジネスプロセスに対応するカスタムツール、そしてエージェントを幅広いシステムにリンクするコネクタが含まれます。NTTデータによるAzure AI Foundryでのエージェントの活用は、このツールチェーンの有効性を実証するものであり、技術に詳しくないユーザーでも直感的にエンタープライズインテリジェンスにアクセスできるようになります。

拡張性と適切なガバナンスを両立させるため、 Azure AI Foundry はツール管理において、デフォルトでセキュリティを確保するアプローチを採用しています。これには、コネクタにおける認証と ID、OpenAPI と MCP を使用したカスタムツール、 Azure API Management を使用したAPIガバナンス、そして包括的な可観測性と監査可能性が含まれます。明確な契約から始めること、適切なパッケージを選択すること、ガバナンスを一元化すること、アクションと ID を紐づけること、早期のインストルメンテーションなど、安全でスケーラブルなツール統合のベストプラクティスを遵守することで、組織はエージェント AI エコシステムの拡大に合わせて、統合ツールのセキュリティ、移植性、保守性を維持できます。