Microsoftは「Build 2026」にあわせて、Foundry Agent Service向けの新機能「Agent Optimizer」を発表した。現在は非公開プレビューで先行提供されており、30日以内にパブリックプレビューへ移行する予定だ。AIエージェントの応答品質を自動的に評価・改善し、最良の構成を選び出す仕組みで、これまで人手に頼っていたシステムプロンプトのチューニング作業を大幅に効率化する。
「動くエージェント」と「本番品質のエージェント」の間にあるギャップ
Foundry Agent Serviceは、ホステッドエージェント（hosted agents）の仕組みによりazd deploy一発でエージェントを本番稼働させられるようになっていた。しかし「動く」ことと「本番品質」であることは別問題だ。たとえばカスタマーサポート用エージェントが、注文番号を確認せずにステータス照会に応じてしまう、購入日を確認せずに保証内容を答えてしまう、といった細かな挙動の乱れは避けられない。これを一つずつ手で見つけてはシステムプロンプトを書き直し、テストし、別の箇所を壊していないか確認する――という作業は、エージェントが1つなら耐えられても、複数ドメインで10個のエージェントを運用するチームには重大なボトルネックになる。
評価→生成→ランク付け→デプロイの閉ループ
Agent Optimizerは次の5段階のサイクルを自動で回す。
- ベースライン評価: 合否基準を定義したタスク集合に対してエージェントを実行し、0.0〜1.0のスコアを算出
- 候補生成: 失敗パターンをもとに、システムプロンプトの書き換え（instruction）、再利用可能な手順の生成（skill）、コスト・品質のバランスに応じたモデル選定（model）のいずれかの方向で改善候補を生成
- 候補評価: 同じタスク集合で各候補を評価
- ランク付けと推奨: スコア順に並べ、タスクごとの内訳とトークンコストを提示
- デプロイ:
azd ai agent optimize applyのワンコマンドで最良構成を本番反映
Microsoftが示したデモでは、「あなたは親切なカスタマーサポートエージェントです」という素のプロンプトが、返品ポリシーやエスカレーション手順、安全境界を強化する内容へ自動的に書き換えられ、スコアは0.60から0.92へ向上した。モデルの再学習もコード変更も不要で、処理はクラウド上で完結し追加インフラも不要。すでにホステッドエージェントをデプロイ済みであれば、すぐに試せる。
実務への影響
日本の開発現場でもAIエージェントの本番投入が進むにつれ、「動かすところまでは早いが、品質を安定させる作業に時間を取られる」という悩みは共通する。Agent Optimizerのような仕組みは、プロンプトエンジニアリングという属人的な作業を、定義したテストケースに基づく再現性のある改善プロセスに置き換える。IT管理者にとっては、エージェントごとに評価基準（タスクと合否条件）さえきちんと用意しておけば、あとの改善サイクルはAIに任せられる点が実利になる。逆に言えば、評価基準の設計こそが人間の腕の見せどころになる、ということでもある。
筆者の見解
正直なところ、「エージェントの品質改善を自動で回す」こうした仕組みは、まさに今のAI活用で必要とされているものだと思う。個々のプロンプトを人力でチューニングし続けるのはもう限界で、少数の仕組みを設計できる人間さえいれば、実際に手を動かして改善を回すのはAI自身でいい、という流れにFoundry Agent Serviceが正面から応えてきた格好だ。
AzureやMicrosoft Entra IDを軸にしたプラットフォームの信頼性は揺るがないし、Foundryの土台の上でエージェントの品質管理まで面倒を見てくれるなら、Windows・Azure・M365を細かく個別に追いかける必要がなくなっていく流れとも合致する。Foundry経由であれば、その上でどのモデルを動かすかは利用者の選択肢として残されているのも実務的にありがたい。
一方で、こうした地道で実用的な機能こそ、もっと大きな声で語られてほしいとも思う。派手な発表の裏でこういう機能が着実に積み上がっているなら、Microsoftには「実務で使えるAI基盤」としての存在感をもっと前面に出してほしい。正面から勝負できる材料は、もう揃ってきているのだから。
出典: この記事は Introducing Agent Optimizer in Foundry Agent Service の内容をもとに、筆者の見解を加えて独自に執筆したものです。