Microsoftは2026年10月28日、AIエージェントの指示・ツール・作業環境・実行制御をまとめる「Microsoft Copilot harness」をFoundry Agent Serviceで公開プレビューした。複数の対応AIモデルを使い分けながら、業務に合わせたエージェントを構築するための共通基盤だ。日本東部リージョンも対象だが、プレビュー特有の制限や今後の利用料金には注意が必要となる。
30秒でわかる / THE SIGNAL
Microsoftは2026年10月28日、AIエージェントの指示・ツール・作業環境・実行制御をまとめる「Microsoft Copilot harness」をFoundry Agent Serviceで公開プレビューした。複数の対応AIモデルを使い分けながら、業務に合わせたエージェントを構築するための共通基盤だ。日本東部リージョンも対象だが、プレビュー特有の制限や今後の利用料金には注意が必要となる。
AIモデルを変えても、周辺の仕組みを作り直さない
Microsoftは10月28日、Microsoft Copilot harnessをFoundry Agent Serviceで公開プレビューすると発表した。AIエージェントとは、AIモデルに指示を与えるだけでなく、必要なツールを呼び出し、複数の手順を進めるソフトウェアの仕組みだ。
その実行には、モデルそのものの性能に加えて、作業の文脈、ファイル、外部ツール、権限、処理を継続する仕組みが必要になる。今回の「harness」は、こうしたモデル周辺の実行基盤を共通化する。MicrosoftはGitHub由来の技術をCopilot製品群にも採用し、Foundryの利用企業が対応モデルを選んでエージェントを構築できるようにしたと説明している。
ただし「すべてのAIモデルを自由に接続できる」という意味ではない。Foundryプレビューで利用できるのは対応するモデルであり、Microsoft Learnは独自モデルの持ち込み（BYOM）を非対応と明記している。
スキル・外部ツール・サブエージェントを一体管理
公開プレビューでは、繰り返し使える手順をまとめる「スキル」、MCPなどの接続ツール、ファイルやコードを扱う実行環境、役割を限定して仕事を分担するサブエージェント、ソースコードで管理できるエージェント定義が提供される。
例えば、資料を調査して数値を分析し、根拠付きのレポートを作る工程を設計できる。これは公式資料に掲載された構築例であり、あらゆる業務で自動的に正確な成果物が得られることを保証するものではない。外部ツールの認証・承認や、機密情報の扱い、人間による結果確認は引き続き重要だ。
なお、別機能として、独自フレームワークを使う「hosted agents」の長時間処理の復旧機能も一般提供となった。中断後に元の入力で再開する仕組みだが、途中結果の保存や外部システムへの二重書き込み防止はアプリケーション側で実装する必要がある。
日本でもプレビュー対象、12月から実行環境の課金
Microsoft Learnによると、Copilot harnessの公開プレビュー対象リージョンにはJapan East（日本東部）が含まれる。一方、既存エージェントは自動変更されず、プレビュー期間中は作成済みエージェントのharnessを後から切り替えることもできない。
Foundry公式ブログは、2026年12月1日からCopilot harnessの実行環境を従量課金すると案内している。sandboxのCPUは1vCPU・1時間当たり0.0994米ドル、メモリーは1GiB・1時間当たり0.0118米ドルが公表単価だ。12月1日より前はharness runtime自体の利用料が無料とされるが、モデル推論、別料金のツール、接続サービスは従来どおり課金対象となる。実際の価格は地域や契約条件によって異なる。
GitHubも同日、GitHub Copilot SDKをMicrosoft Copilot SDKへ段階的に移行すると案内した。既存利用者に即時対応は求めていない。
企業は「どのモデルか」だけでなく、任せ方を設計する
ここからはWORK SIGNALの考察だ。
AIエージェントの導入では、モデルの性能比較に加え、作業手順を再利用できるか、アクセス権限を絞れるか、途中停止や再実行に耐えられるか、実行コストを測れるかが重要になる。今回の発表は、こうした周辺の仕組みをプラットフォーム側に任せる選択肢が広がったことを示す。
管理職や情報システム担当者は、まず承認が必要な操作と人間が最終確認する成果物を明確にし、小規模な業務で費用と品質を検証するのが現実的だ。Microsoftの発表だけでは、個別企業の費用削減率や生産性向上を確定できない。