Azure AI Foundry Agent ServiceにDeep Research登場！
Azure AI Foundry Agent ServiceにDeep Research登場！ この記事の内容 Azure AI Foundryのエージェントサービスに「Deep Research」機能が追加されました 従来のDeep Researchと異なり、SDK/API経由で自社アプリへの組み込みが可能になりました O3-DeepResearchモデルとBing Searchを組み合わせたマルチステップパイプラインで動作します Logic AppsやAzure Functionsと連携したマルチエージェントシステムの構築に活用できます 2025年7月時点でリミテッドパブリックプレビューとして提供中です Azure AI FoundryとエージェントサービスとDeep Research Azure AI Foundryは、Azure上のさまざまなAIサービスを統合的に扱えるハブのようなサービスです。その中には、プログラミングによってAIエージェントを簡単に作成できる「エージェントサービス」が含まれています。 これまで、OpenAIのモデルを直接利用してRAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを自作したり、Bing Searchと連携させたりするには、開発者が自分で連携コードを記述する必要がありました。Azure AI Foundryのエージェントサービスを使えば、そうした機能が初めから組み込まれており、より簡単に高度なエージェントを構築できます。 今回、このエージェントサービスに「Deep Research」機能が加わったことで、その能力がさらに強力になりました。 従来のDeep Researchとの違い：SDKとAPIとしての提供 Copilot for Microsoft 365の「リサーチャー」など、すでに同様の機能を利用している方もいるかもしれません。しかし今回の発表で最も重要な点は、SDKとAPIを通じて提供されるという点です。 これは、開発者が自身のアプリケーションや既存の社内システムに、Deep Researchの機能を直接組み込めることを意味します。「自動運転できる車」そのものではなく、その中核となる「自動運転エンジン」という部品が提供されるイメージです。このエンジンを使えば、既存の車はもちろん、バイクや三輪車にさえ自動運転機能を搭載しようと試みることができます。 Deep Researchが「部品」として提供されることで、以下のような環境への統合が可能になります。 CLIツールや日々の自動化タスク インターネットに接続されていない社内システム 既存のWebアプリケーションやバックエンドサービス Deep Researchエージェントの仕組みとアーキテクチャ Deep Researchエージェントは、主に以下の要素で構成されています。 要素 役割 O3-DeepResearchモデル リサーチ処理の中核を担う専用モデル Bing Search 最新かつ高品質な情報を取得するためのグラウンディング マルチステップパイプライン 段階的なプロセスで精度の高い回答を生成 処理の流れは以下のとおりです。 1. クエリの意図解釈 ユーザーからの検索クエリに対し、GPT-4やGPT-4oモデルを利用して質問の意図を明確化し、リサーチの範囲を定義します。 2. Bing SearchによるWebグラウンディング 最新のWebから関連情報を幅広く収集します。この際、古かったり無関係だったりするコンテンツは除外され、高品質な情報源のみが選別されます。 3. O3-DeepResearchモデルによる横断的な分析 収集したすべての情報源を横断的に思考・分析・統合します。単なる要約ではなく、段階的な推論を行い、新たな発見があれば方向転換も行いながら、より深い洞察を導き出します。 ...