Microsoft Foundry IQ、エージェント向け企業知識基盤を大規模アップデート：サーバーレス、新データソース、MCP対応など

はじめに：エージェント開発の真のボトルネックは「知識インフラ」

AIエージェントを本番運用するには、エージェントロジックを書くだけでは不十分です。ドキュメント、メール、会議記録、運用データ、Webのリアルタイム情報まで、エージェントが活用する知識レイヤーを安定的に構築することがより難しい課題です。特に企業環境では、安定性、スケーラビリティ、データアクセス制御、回答品質、セキュリティ、コンテンツ収集を同時に解決する必要があります。

Microsoftが今回発表したFoundry IQのアップデートは、まさにこの問題に焦点を当てています。企業の集合知（Company IQ）をドキュメント、メール、会議、運用データ、Webから引き出し、エージェントに接続する知識基盤です。本記事では、Foundry IQの主要な新機能と実務適用の観点を整理します。

主なアップデート概要

今回の発表の核心は、大きく5つに分けられます。

Foundry IQ Serverless：インフラの心配なしに始める

エージェントのワークロードはバースト的でイベント駆動です。数百ステップを数秒で実行した後、何時間もアイドル状態になることがあります。従来のプロビジョニング方式では非効率です。

Foundry IQ Serverlessは、クラスター管理、容量予約、アイドルコストなしで、即座に検索拡張生成（RAG）を提供します。開発者ティアがパブリックプレビューで提供され、コンピューティングとストレージの使用量に応じて課金されます。

課金単位は**CU（Compute Units）**で、CPU、メモリ、ストレージI/Oに基づき1分単位で計算されます。例えば、サーバーレスティアは時間あたりのCU料金と、GB/月のストレージ料金が別々に設定されています。

# 例：サーバーレスコスト見積もり（West Central USの場合）
- コンピューティング：時間あたり$0.288 * 使用時間
- ストレージ：GBあたり月額$0.239 * インデックスサイズ
# アイドル時間はコンピューティングコストがゼロにスケーリングされます。

注意：2026年9月13日から課金が開始されます。不要になったサービスは削除してコストを回避してください。

新しいデータソース：複数システムを単一ナレッジベースに

従来は、データソースごとにカスタムコネクタを作成し、権限モデルや検索パターンを個別に処理する必要がありました。Foundry IQはこれらを単一のナレッジベースに統合します。

• Work IQ：メール、会議、ファイル、Teamsメッセージなどの組織シグナルを統合
• Fabric IQ：データエージェントとオントロジー（ビジネスエンティティ、関係、ルール）をクエリ
• File Search：ファイルを直接アップロード
• Azure SQL：リレーショナルデータを接続
• MCP Server：Model Context Protocolに基づく知識提供

Microsoft Web IQ：リアルタイムWebコンテキストの追加

エージェントが最新情報を必要とする場合、Web検索を接続することはレイテンシとコンプライアンスの問題を伴います。Microsoft Web IQは、LLMワークフローに最適化されたWeb検索APIを提供し、パブリッシャーの嗜好を尊重し、165ms未満のレイテンシとデータ保持なしを保証します。Foundry IQと組み合わせることで、内部知識と外部Webコンテキストを単一の検索エンジンとして活用できます。

ナレッジベースGA：本番環境対応

Foundry IQナレッジベースは、一般提供（GA）になりました。SLA、コンプライアンス認証、安定したAPI、ネットワーク分離、デフォルトで適用されるIDとポリシーを提供します。

特にFoundry IQ MCPサーバーは、ナレッジベースをリモートMCPサーバーとして公開し、Claude、ChatGPT、LangChain、Microsoft Agent Frameworkなど、MCP互換ホストからアクセスできます。これにより、エージェントエコシステム全体でナレッジベースを再利用できます。

Agentic検索品質の改善

最新のエージェンティック検索エンジンは、回答品質ベンチマークを最大20%改善し、単発RAGと比較してリコールを最大54%向上させました。サーバーサイドトークンキャッシングとクエリバッチ処理により、トークン消費を削減しながら品質を維持します。

セキュリティアップデート：データレイヤーで権限を保証

セキュリティはアプリケーションコードではなく、データレイヤーで処理する必要があります。新しいプレビュー機能には、テナント間カスタマーキー（CMK）、Purview感度ラベル監査、SharePoint権限増分同期、APIMサポートなどが含まれます。これにより、ラベルベースのアクセス制御がエンドツーエンドで維持されます。

データパイプライン：ドキュメント全体を理解する収集

ドキュメント内のテーブル、図、画像までエージェントが理解できるように、レイアウト認識収集と画像リッチ化機能がプレビューで提供されます。Azure Content Understandingチャンキングは、画像をテキストに変換し、意味的に正確な表現を作成します。

日本企業での適用コンテキスト

日本企業では、エージェント導入時に社内ドキュメントとデータの分散が大きな障壁です。大企業だけでなくスタートアップでも、Notion、Googleドライブ、社内Wiki、ERPなど複数のシステムを使用しており、Foundry IQのように単一ナレッジベースに統合することで、エージェント開発速度を大幅に向上できます。ただし、国内のクラウド規制（金融機関のデータ主権など）やセキュリティ要件を考慮し、オンプレミスやプライベートエンドポイント構成が必要な場合が多いため、導入前に十分な検討が必要です。

この技術の限界または注意点

• コスト予測の難しさ：サーバーレスはスケール・トゥ・ゼロですが、急激なトラフィック増加時にコストが急騰する可能性があります。
• プレビュー機能の安定性：一部の機能（Work IQ、Fabric IQなど）はまだプレビューであり、API変更の可能性があります。
• 依存関係：MCPサーバーは標準ですが、すべてのエージェントフレームワークが完全に互換性を持っているわけではありません。
• セキュリティ設定の複雑さ：感度ラベルと権限同期を正しく設定しないと、データ漏洩のリスクがあります。

まとめ：エージェント開発の新基準

Foundry IQは、企業知識をエージェントに接続する問題をプラットフォームレベルで解決します。サーバーレスでインフラ負担を軽減し、さまざまなデータソースを統合し、MCP標準でエコシステムとの互換性を確保しました。特に、セキュリティをデータレイヤーに組み込んだ点は、エンタープライズ導入において重要な信頼を与えます。

次のステップとしては、Foundry IQ MCPサーバーを実際のプロトタイプに接続し、組織のデータソースを一つずつ統合してみることをお勧めします。また、PyTorch分散学習ガイドのような技術と組み合わせると、大規模エージェントシステムのパフォーマンスとスケーラビリティを同時に向上できます。

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原文を確認する

実践コード：Foundry IQ MCPサーバー接続例

# Foundry IQ MCPサーバーをLangChainに接続する簡単な例
# まずMCPサーバーのURLを環境変数に設定してください。

import os
from langchain_mcp_adapters import load_mcp_server
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

# MCPサーバー接続
mcp_server_url = os.environ["FOUNDRY_IQ_MCP_URL"]
server = await load_mcp_server(mcp_server_url)

# エージェント作成
tools = server.get_tools()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, system_prompt="あなたは企業ナレッジベースを活用するAIエージェントです。")

executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 質問実行
result = await executor.ainvoke({"input": "最近の四半期売上はどうでしたか？"})
print(result["output"])

応用テクニック：Agentic検索の最適化

• クエリバッチ処理：複数の質問を1つのバッチにまとめ、トークン消費を削減します。
• サーバーサイドキャッシュ：マルチターン会話で繰り返されるコンテキストをキャッシュします。
• リトリーバー設定：低い努力（effort）ティアから始め、必要に応じて上げてください。

日本での実務適用ポイント

• MCPサーバー導入：既存のMCP互換ツール（Claude Desktop、Cursorなど）と連携し、生産性を向上できます。
• セキュリティ設定：Purview感度ラベルを活用し、ドキュメントごとのアクセス制御を強化してください。
• コスト監視：Azureポータルの「Scale + Cost」タブで使用量を定期的に確認してください。

まとめと次のステップ

Foundry IQは、エージェント開発の知識インフラ問題を解決する強力なツールです。今回のアップデートの核心は、サーバーレス、データソース統合、MCP標準サポート、セキュリティ強化にまとめられます。

次のステップとして：

1. Foundryポータルでナレッジベースを作成し、MCPサーバーを接続してみてください。
2. 組織のデータソースを一つずつ追加し、権限設定をテストしてください。
3. コストとパフォーマンスを監視しながら、本番デプロイを準備してください。

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