Copilot in Azure がGAに！アーキテクチャと活用シナリオを解説

この記事の内容

Copilot in Azure が2025年4月9日に正式GA（一般提供開始）となりました
パフォーマンス・アクセシビリティ・可用性の向上に加え、日本語対応も強化されています
フロントエンド・オーケストレーション・インフラストラクチャの3層アーキテクチャを採用しています
プラグイン方式で各Azureサービスに対応し、ユーザーの操作コンテキストを理解して回答します
Azure API ManagementのポリシーをCopilotで生成する具体的な活用例も紹介します

Copilot in Azure がGAになりました

Copilot in Azure が、2025年4月9日に正式にGA（General Availability）を迎えました。以前からプレビューとして利用可能でしたが、今回のGAによって本番環境での利用が公式にサポートされることになります。

GAにあたって、以下のような改善が行われています。

パフォーマンスの向上
アクセシビリティの強化（より多くのユーザーが利用しやすく）
可用性（アベイラビリティ）の向上
責任あるAI（Responsible AI） への対応
日本語対応（ローカライゼーション）
Azureモバイルアプリでの利用が可能に

また、新たに対応したシナリオとして、AKSクラスターの操作やTerraformの構成編集なども挙げられています。

できることが分からない場合は「拡張されたシナリオ」ドキュメントを参照

「具体的に何ができるのか分からない」という方向けに、Microsoftはシナリオ別のドキュメント集を公開しています。どのような操作をCopilotに依頼できるのかについて、具体例を把握したい場合にはこれらのドキュメントを確認するとイメージが掴みやすいでしょう。

アーキテクチャの概要

Copilot in Azure の内部アーキテクチャは、以下の3層構造になっています。

フロントエンド層
オーケストレーション層
インフラストラクチャ層

フロントエンド層

フロントエンドは、Copilot in Azure 全体で一貫したユーザーインターフェースを提供する役割を担っています。テキスト・チャート・イラストといったマルチモーダルな応答が可能で、ユーザーのフィードバック収集も行います。

また、「ユーザーが現在どの画面にいるか」「何を操作しようとしているか」というコンテキスト情報を把握しているため、表示中のリソースについて自然な言葉で質問できるようになっています。

オーケストレーション層（プラグイン方式）

オーケストレーション層は、ユーザーの質問内容に応じて適切なプラグインに処理を転送する役割を担います。Azureには膨大なサービスがあるため、1つのコンポーネントですべてを処理するのではなく、サービスごとに役割分担されたプラグインが用意されており、毎回「どのプラグインを呼び出すか」が動的に判断されます。

インフラストラクチャ層

AIモデルには、私たちが通常利用できるAzure OpenAIと同じ基盤が使われています。

ユーザーが質問したときの処理フロー（7ステップ）

ユーザーがCopilotに質問した際の内部処理は、以下の7ステップで進みます。

ステップ1：コンテキストの収集 現在のナビゲーションコンテキストに関するメタデータが収集され、AIが質問を意味的に理解します。たとえばAKSの展開ページを開いている場合は、リソースのバージョン・ノードプール・ノードサイズなどの情報がプロンプトに自動的に追加されます。

ステップ2：プロンプトの送信 フロントエンドが、ユーザーの発言とメタデータを組み合わせたコンテキスト付きプロンプトをオーケストレーション層に送信します。

ステップ3：プラグインの選択・呼び出し オーケストレーション層が質問内容を解析し、プラグインストアの中から最適なプラグインを選択して呼び出します。将来的にはAzureサービスごとに1つのプラグインが対応するような形になる見込みです。

ステップ4：データの取得・統合 選択されたプラグインが実行され、ユーザーのセキュリティコンテキスト（権限）の範囲内で複数のソースからデータを取得・統合します。たとえば以下のような動作が行われます。

Docs & Learn プラグイン：RAGを使用して関連ドキュメントを取得
Azure Computeプラグイン：Azure Resource Graphから仮想マシンの詳細情報を取得

ステップ5：回答の生成と安全性チェック プラグインがユーザーの質問に対する回答を生成し、責任あるAIチェック（不適切な内容が含まれていないかの確認）を経てフロントエンドに送信されます。

ステップ6：レンダリング フロントエンドで、チャートやグラフィックを含むリッチな応答としてレンダリングされます。環境への変更が含まれる場合は、ユーザーへの確認ステップが入ります。

ステップ7：アクションの実行 ユーザーがアクションボタンを承認した場合、Azure Resource Graphを通じて実際の変更が適用されます。

複雑な質問への対応例

Copilot in Azureは、複雑なマルチステップの質問にも対応できます。たとえば以下のような複合条件での検索が可能です。

「ヨーロッパリージョンで動作しており、CPU使用率が10%以下で、かつ過去1時間以内にデプロイされたVMを表示してください」

このような場合、Copilotは自動的にAzure Resource Graphを利用すると判断し、適切なKQLクエリを生成して返します。手動で書くには難易度の高いクエリも、自然言語で依頼できます。

オンプレミス環境への対応

Copilot in Azureは、Azure Arcを使ってオンプレミスのリソースをAzureに接続している場合、クラウド上と同じアーキテクチャでオンプレミス環境の情報も扱えます。

たとえば「Azure Stack HCIクラスターをまとめて教えて」とお願いすると、クラスターの要約情報を表示させることができます。

セキュリティと安全性

Copilot in Azureのセキュリティについて、よくある懸念点への対応が明確に示されています。

権限の昇格は行われません：現在認証されているユーザーがアクセスできる範囲のみ操作可能です
変更には必ずユーザーの承認が必要：Copilotが勝手にリソースを作成・変更・削除することはありません。変更を伴う操作には必ず確認ステップが入ります
コンテンツの安全性チェック：不適切な応答を返さないよう、責任あるAIのチェックが組み込まれています

API ManagementポリシーをCopilotで生成する

Copilot in AzureがGAとなったサービスの一例として、Azure API Managementのポリシー編集があります。

Azure Portalでポリシーエディターを開いた状態でCopilotに依頼すると、エディターの文脈を自動的に把握した上でポリシーのサンプルを生成してくれます。

たとえば、以下のような要望をCopilotに伝えることができます。

「1分間に5リクエストまでのレートリミットを設定したい」
「X-ASPNET-Versionヘッダーをレスポンスから削除したい」

Copilotは対応するポリシーのコードスニペットを生成して返してくれます。ユーザーはそのスニペットをコピーしてポリシー設定に貼り付けるだけで設定が完了します。ポリシーのXML構文を一から手書きする必要がなくなるため、作業効率が大きく向上します。

まとめ

Copilot in Azureが2025年4月9日に正式GAとなりました。プレビュー段階と比べてパフォーマンスや可用性が向上しており、日本語対応も強化されています。

内部的にはフロントエンド・オーケストレーション・インフラストラクチャの3層アーキテクチャを採用し、Azureサービスごとのプラグインによって現在の操作コンテキストを理解した回答が返ってきます。変更操作には必ずユーザーの承認ステップが入るため、セキュリティ面でも安心して利用できます。

Azure API Managementのポリシー生成のように、従来は専門知識が必要だった設定を自然言語で依頼できるようになっており、今後はAzureポータル上でのAI活用がより一般的になっていくことが期待されます。本番環境での利用も正式にサポートされましたので、ぜひ積極的に試してみてください。