生成日時: 2026年06月05日 対象期間: 過去 24 時間以内 処理モード: 詳細モード 更新件数: 13 件
公開日時: 2026年06月04日 22:15:50 UTC リンク: Public Preview: Voice sync for avatar support in Voice Live API in Microsoft Foundry
アップデートID: 564176 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: In preview, AI + machine learning, Microsoft Foundry, Microsoft Build, Feature
要約:
【何が更新されたか】
Microsoft FoundryのVoice Live APIにおいて、アバターの音声同期機能がパブリックプレビューとして提供開始されました。
【主な変更点や新機能】
カスタム音声（ブランドや特定のペルソナ向けのテキスト読み上げ音声）をアバターとリアルタイムで同期できるようになりました。これにより、開発者は独自の音声をアバター体験に組み合わせることが可能です。
【影響を受ける対象】
アバターを用いたインタラクティブなアプリケーションやサービスを開発している技術者やチームが主な対象です。特に、ブランド固有や個人向けの音声体験を実装したい場合に有用です。
【注意点】
本機能はパブリックプレビュー段階のため、商用利用や本番環境での利用には慎重な検討が必要です。API仕様や動作が変更される可能性がありますので、最新情報の確認をおすすめします。
詳細:
本アップデートは、Microsoft FoundryのVoice Live APIにおいて、アバターのボイスシンク機能がパブリックプレビューとして提供開始されたことを示しています。これにより、開発者はカスタムボイスを利用したテキスト読み上げ（Text-to-Speech, TTS）と、リアルタイムアバター体験を組み合わせることが可能となります。従来、アバターの音声合成と動作の同期は標準的な音声のみが対象でしたが、本アップデートにより、ブランド固有またはペルソナに特化したカスタム音声をリアルタイムでアバターに適用し、より自然で没入感の高いユーザー体験を実現できます。
技術的には、Voice Live APIがカスタムTTS音声とアバターの口パクや表情の動作をリアルタイムで同期させる処理を担います。これにより、開発者はAzure上で生成したカスタム音声をAPI経由でアバターに割り当て、ユーザーの入力やシナリオに応じて動的に音声とアバターの動作を連携させることができます。実装にあたっては、Microsoft FoundryのVoice Live APIを利用し、既存のTTSサービスで作成したカスタムボイスをAPIに組み込むことで、アバターの音声出力と動作を統合することが可能です。
主な活用シナリオとしては、ブランドやキャラクターに特化したバーチャルアシスタント、教育用アバター、インタラクティブなエンターテインメント体験などが挙げられます。たとえば、企業独自の音声を持つバーチャルキャラクターをウェブサイトやアプリケーションに組み込むことで、ユーザーとのコミュニケーションを強化することができます。
注意点としては、本機能がパブリックプレビュー段階であるため、運用環境での利用には十分な検証が必要です。また、カスタムボイスの作成や利用には、対応するAzure Cognitive ServicesのTTS機能との連携が前提となります。さらに、APIの利用制限やパフォーマンス要件については、公式ドキュメントを参照し、最新の情報を確認する必要があります。
関連するAzureサービスとしては、Azure Cognitive ServicesのSpeechサービスが挙げられます。特にカスタムボイスの作成や管理はSpeechサービスを通じて行い、Voice Live APIと連携させることで、シームレスなアバター体験を構築できます。これにより、Azure上で一貫した音声・アバターソリューションの開発が可能となります。
公開日時: 2026年06月04日 21:45:11 UTC リンク: Generally Available: Azure Files assessments are now available worldwide using Azure Migrate
アップデートID: 564563 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: Launched, Management and governance, Migration, Azure Migrate, Services, Feature
要約:
何が更新されたか
Azure Migrateで、SMBおよびNFSファイル共有（WindowsおよびLinuxサーバー上）のディスカバリーとアセスメント機能が一般提供（GA）され、全世界で利用可能になりました。
主な変更点や新機能
これまでAzure Migrateは主に仮想マシンやデータベースの移行評価をサポートしていましたが、新たにファイル共有（SMB/NFS）の環境も自動で検出・評価できるようになりました。これにより、ファイルサーバーの移行計画をデータに基づいて立案できます。
影響を受ける対象
オンプレミスでWindowsまたはLinuxサーバー上にSMB/NFSファイル共有を運用している企業や組織、またはこれらのファイル共有をAzureへ移行検討中の技術者が対象です。
注意点があれば記載
本機能はAzure Migrateの一部として提供されます。利用にはAzure Migrateのセットアップおよび対象サーバーへの必要なエージェントのインストールが必要です。既存のファイル共有環境の構成やアクセス権限設定に注意して評価を実施してください。
詳細:
Azure Migrateは、クラウド移行プロジェクトを支援するための統合プラットフォームとして、仮想マシンや物理サーバー、データベースなど多様なワークロードの評価と移行をサポートしています。今回のアップデートにより、Azure MigrateはSMBおよびNFSファイル共有（WindowsおよびLinuxサーバー上でホストされているもの）のディスカバリーとアセスメント機能をグローバルに一般提供開始しました。この機能追加の目的は、企業がオンプレミス環境に存在するファイル共有の現状を正確に把握し、Azure Filesなどクラウドサービスへの移行計画をデータに基づいて立案できるようにすることです。
具体的には、Azure Migrateを利用することで、SMB（Server Message Block）やNFS（Network File System）プロトコルを用いたファイル共有の構成情報や利用状況、容量、アクセスパターンなどを自動的に検出し、評価レポートとしてまとめることが可能です。これにより、移行対象となるファイル共有の特性や移行先のAzure Filesとの適合性、必要なリソースやコスト見積もりなどを詳細に把握できます。
技術的な仕組みとしては、Azure Migrateのアセスメントツールが対象サーバーにエージェントを導入し、ファイル共有のメタデータや利用統計を収集します。収集されたデータはAzure Migrateのポータル上で可視化され、移行計画の策定に活用できます。これにより、従来手作業で行っていたファイル共有の調査や評価プロセスが自動化され、移行プロジェクトの効率化と精度向上が実現します。
活用シナリオとしては、オンプレミスのWindows ServerやLinux Server上に存在するSMB/NFSファイル共有をAzure FilesやAzure NetApp Filesへ移行したい場合に、事前評価としてAzure Migrateを利用することで、移行リスクの低減や最適な移行方法の選定が可能となります。また、複数拠点や大規模なファイル共有環境を持つ企業にとって、全体像を把握した上で段階的な移行計画を立てる際にも有効です。
注意点として、評価対象となるファイル共有がAzure Migrateでサポートされているプロトコル（SMB/NFS）であること、またサーバーへのエージェント導入が必要となる場合がある点に留意する必要があります。さらに、評価結果は移行の意思決定を支援するものであり、実際の移行作業には別途Azure Files Migrationツールやその他の移行サービスとの連携が必要となります。
関連するAzureサービスとしては、Azure FilesやAzure NetApp Files、Azure Storage、Azure Migrateの各評価・移行機能が密接に連携します。これらのサービスを組み合わせることで、オンプレミスからクラウドへのファイル共有移行を包括的に管理・実行することが可能です。
公開日時: 2026年06月04日 19:45:40 UTC リンク: Public Preview: AI pipelines in Azure HorizonDB
アップデートID: 565182 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: In preview, Databases, Azure HorizonDB, Features, Microsoft Build
要約:
何が更新されたか
Azure HorizonDBにおいて、AIパイプライン機能がパブリックプレビューとして利用可能になりました。
主な変更点や新機能
AIパイプラインを用いることで、データのインジェスト、チャンク化、埋め込み（embedding）、抽出、生成、ランキングなどのAIワークフローをSQLで宣言的に記述し、耐障害性のあるパイプラインとして実行できるようになりました。
影響を受ける対象
Azure HorizonDBを利用している開発者やデータエンジニア、AIワークフローの自動化や統合を検討している技術者が主な対象です。
注意点があれば記載
本機能はパブリックプレビュー段階のため、本番環境での利用には注意が必要です。また、機能や仕様が今後変更される可能性があります。詳細や制限事項については公式ドキュメントを参照してください。
詳細:
Azure HorizonDBにおけるAIパイプライン機能がパブリックプレビューとして提供開始されました。本アップデートの背景には、AIを活用したデータ処理ワークフローの効率化と、データベース内でのAI処理の統合ニーズの高まりがあります。従来、AIによるデータのインジェストや前処理、特徴抽出、生成、ランキングなどの一連の処理は、複数の外部サービスやカスタムコードを組み合わせて実装する必要があり、運用や保守の複雑さが課題となっていました。今回のアップデートにより、これらのAIワークフローをSQLによる宣言的な記述で実現し、HorizonDB内部でフォールトトレラントなパイプラインとして実行できるようになりました。
具体的な機能としては、AIパイプラインをSQLで記述することで、データのインジェスト（取り込み）、チャンク化（データの分割）、埋め込み（embedding）、抽出（extraction）、生成（generation）、ランキング（ranking）といったAI処理の各ステップを一連のワークフローとして定義できます。これにより、従来のような外部システムとの連携や複雑なオーケストレーションを必要とせず、HorizonDB内で一貫したAI処理を実現できます。パイプラインはフォールトトレラントに設計されており、障害発生時にも処理の継続や再実行が可能です。
技術的には、SQL拡張による宣言的なパイプライン定義が特徴です。ユーザーはSQL文を用いてAI処理の各ステップを記述し、HorizonDBがその定義に基づいてパイプラインを構築・実行します。これにより、データベースエンジンのスケーラビリティや信頼性を活かしつつ、AI処理をデータベースの近くで効率的に実行できます。
活用シナリオとしては、大規模なテキストデータの取り込みと前処理、AIによる特徴抽出や要約、生成AIを用いたデータ生成、検索ランキングの自動化などが想定されます。たとえば、企業内のドキュメント管理システムにおいて、ドキュメントの自動分類や要約、検索クエリに対する関連度ランキングなどを、データベース内で直接実行することが可能です。
注意点としては、現時点ではパブリックプレビューであるため、運用環境での利用には慎重な検証が必要です。また、提供されるAI処理の種類やSQL拡張の詳細、パイプラインのパフォーマンスやスケーラビリティに関する制限事項については、公式ドキュメントやサポート情報を参照する必要があります。
関連するAzureサービスとしては、Azure OpenAI ServiceやAzure Machine LearningなどのAIサービスとの連携が考えられますが、本アップデートの内容からは具体的な連携方法については記載されていません。今後のアップデートやドキュメントの公開により、より詳細な連携方法が明らかになることが期待されます。
詳細は公式アップデートページ（https://azure.microsoft.com/updates?id=565182）を参照してください。
公開日時: 2026年06月04日 19:45:40 UTC リンク: Generally Available: Ingest OTLP signals into Azure Monitor with the OpenTelemetry Collector
アップデートID: 565090 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: Launched, DevOps, Management and governance, Azure Monitor, Microsoft Build, Open Source
要約:
【何が更新されたか】
Azure MonitorがOpenTelemetry Protocol（OTLP）シグナルのネイティブ取り込みに正式対応しました。
【主な変更点や新機能】
OpenTelemetry Collectorを利用して、OpenTelemetryでインストルメントされたアプリケーションやプラットフォームからOTLP形式のテレメトリデータを直接Azure Monitorに送信できるようになりました。これにより、分散トレーシングやメトリクス、ログの統合監視がより簡単に実現できます。
【影響を受ける対象】
OpenTelemetryを導入しているアプリケーションやサービスをAzure Monitorで監視している技術者や開発者が対象です。特にマイクロサービスやクラウドネイティブな環境での監視運用に関わる方にとって重要なアップデートです。
【注意点】
OTLPシグナルの取り込みにはOpenTelemetry Collectorの設定が必要です。既存の監視構成やデータフローに影響が出る可能性があるため、導入前に十分な検証を行うことを推奨します。
詳細:
Azure MonitorにおけるOpenTelemetry Protocol（OTLP）シグナルのネイティブ取り込み機能が一般提供（GA）となりました。本アップデートの背景には、クラウドネイティブアプリケーションの監視やトレーシングの標準化が進む中、OpenTelemetryの普及と、それに伴う多様なテレメトリデータの一元的な管理ニーズの高まりがあります。これまでAzure Monitorへのテレメトリデータ送信には独自のSDKやエージェントが必要でしたが、今回のアップデートにより、OpenTelemetryでインスツルメントされたアプリケーションやプラットフォームから、OTLP形式のデータを直接Azure Monitorへ送信できるようになりました。
具体的には、OpenTelemetry Collectorを利用して、OTLPシグナル（トレース、メトリック、ログなど）をAzure Monitorに取り込むことが可能となります。これにより、OpenTelemetryをサポートする多様な言語やフレームワークで生成されたテレメトリデータを、追加の変換や中継を行うことなく、シームレスにAzure Monitorへ集約できます。技術的な実装方法としては、OpenTelemetry CollectorのExporterとしてAzure Monitorを指定し、OTLPエンドポイントへの送信設定を行います。Collectorは、アプリケーションから受信したOTLPデータをAzure Monitorの受信APIに転送します。
この機能の活用シナリオとしては、マイクロサービスアーキテクチャを採用した分散アプリケーションのパフォーマンス監視や障害解析、複数クラウドやオンプレミス環境にまたがるシステムの統合的な可 observabilityの実現などが挙げられます。たとえば、Kubernetesクラスター上の各種サービスからOTLP形式でトレースやメトリックを収集し、Azure Monitorで一元的に可視化・分析することが可能です。
注意点としては、OpenTelemetry CollectorおよびAzure Monitor側でサポートされるOTLPシグナルの種類やバージョン、データスキーマの互換性に留意する必要があります。また、Collectorの設定やAzure Monitorの受信エンドポイントの認証・権限管理も適切に行う必要があります。
本機能は、Azure Monitorの既存のログ分析やアラート、ダッシュボード機能と連携して活用できます。これにより、OpenTelemetryを活用したモダンな監視基盤をAzure上で効率的に構築・運用することが可能となります。詳細な情報や設定手順については、公式ドキュメントやアップデートページを参照してください。
公開日時: 2026年06月04日 19:30:58 UTC リンク: Public Preview: Tool search in Microsoft Foundry toolboxes
アップデートID: 563506 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: In preview, AI + machine learning, Microsoft Foundry, Microsoft Build, Feature
要約:
何が更新されたか
Microsoft Foundryのツールボックスに「ツール検索」機能がパブリックプレビューとして追加されました。
主な変更点や新機能
ツールボックス内でツールを検索できるようになり、大規模かつ複数チームが利用するカタログ内から目的のツールを迅速に見つけられるようになりました。これにより、ツール定義全体を毎回送信する必要がなくなり、パフォーマンスやコスト効率が向上します。
影響を受ける対象
Microsoft Foundryを利用している開発者や管理者が対象です。特に、ツールボックスを多数のツールやチームで共有している環境で効果を発揮します。
注意点があれば記載
本機能は現在パブリックプレビュー段階のため、本番環境での利用には注意が必要です。正式リリース前のため、仕様変更や不具合が発生する可能性があります。
詳細:
Microsoft Foundryは、複数のチームが利用する大規模なツールカタログを管理するためのプラットフォームです。今回のアップデートでは、Foundry toolboxにツール検索機能が追加され、パブリックプレビューとして提供されています。この機能の背景には、ツールボックスの規模が拡大するにつれて、全てのツール定義を毎回送信することがコストやパフォーマンス面で負担となる課題があります。従来は、ツールボックス内のツールを探す際、全ての定義を取得する必要があり、特に多人数・多チーム環境では効率的な運用が困難でした。
今回のアップデートによって、開発者や管理者は大規模なカタログ内から目的のツールを迅速に検索できるようになります。具体的には、Foundry toolbox内に検索機能が組み込まれ、ユーザーはキーワードや条件を指定してツールを絞り込むことが可能です。これにより、必要なツールのみを効率的に取得でき、ネットワークや処理負荷の軽減が期待できます。
技術的な仕組みとしては、ツール検索機能がFoundry toolboxのUIやAPIに統合されており、検索クエリを送信することで該当するツール定義のみを返す設計となっています。これにより、従来の全件取得方式から、必要な情報のみを選択的に取得する方式へと改善されています。実装方法の詳細については公式情報に記載がありませんが、検索インデックスやフィルタリング機能が活用されていると考えられます。
活用シナリオとしては、複数のチームが共通のツールボックスを利用する場合や、ツール数が多い環境で特定のツールを素早く見つけたい場合に有効です。例えば、管理者が新しいツールを導入する際や、開発者が既存ツールの利用可否を確認する際に、検索機能を活用することで作業効率が大幅に向上します。
注意点としては、現時点ではパブリックプレビュー段階であるため、機能や性能面で制限がある可能性があります。正式リリース前のため、運用環境での利用時には十分な検証が必要です。また、検索機能の精度や対応する検索条件については、今後のアップデートで拡張される可能性があります。
関連するAzureサービスとの連携については、Foundry toolbox自体がAzure環境で運用されることが前提となっていますが、今回のアップデートはツールボックス内の検索機能に限定されており、他のAzureサービスとの直接的な連携や影響については公式情報に記載がありません。
以上の内容から、Microsoft Foundry toolboxのツール検索機能追加は、大規模なツール管理環境において効率化とコスト削減を実現する重要なアップデートです。パブリックプレビュー段階であるため、今後の機能拡張や正式リリースに向けて動向を注視する必要があります。
公開日時: 2026年06月04日 19:30:58 UTC リンク: Public Preview: APIM Support for Foundry Models in Azure AI Search
アップデートID: 563451 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: In preview, AI + machine learning, Microsoft Foundry, Microsoft Build, Feature
要約:
【何が更新されたか】
Azure AI Searchにおいて、Microsoft Foundryモデルの統合に対してAzure API Management（APIM）のサポートが追加され、パブリックプレビューが開始されました。
【主な変更点や新機能】
FoundryモデルをAzure AI Searchに組み込む際、APIMを利用してAPI管理やセキュリティ、スケーリングが可能になりました。これにより、FoundryモデルやAzure OpenAIモデルを大規模なRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインで柔軟に配置・管理できるようになります。
【影響を受ける対象】
エンタープライズのプラットフォームエンジニアやAIソリューションチームで、Azure AI Search上にFoundryモデルやOpenAIモデルを統合し、RAGパイプラインを運用している技術者が主な対象です。
【注意点】
本機能はパブリックプレビュー段階のため、運用環境での利用には慎重な検証が必要です。正式リリース前の仕様変更やサポート範囲の限定がある可能性があります。
詳細:
本アップデートは、Microsoft FoundryによるAzure API Management（APIM）サポートがAzure AI Searchの全Foundryモデル統合に対して提供されることを示しています。現在、この機能はパブリックプレビュー段階です。背景としては、エンタープライズ規模でのRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインを運用するプラットフォームエンジニアやAIソリューションチームに対し、FoundryモデルおよびAzure OpenAIモデルの統合管理と運用の効率化を目的としています。
具体的な機能として、Azure API Managementを介してFoundryモデルをAzure AI Searchに統合できるようになりました。これにより、API管理の一元化やセキュリティ、認証、スケーリング、監視などのAPIMの標準機能をFoundryモデルの利用に適用することが可能となります。エンタープライズ環境では、複数のAIモデルを組み合わせた大規模な検索や生成処理が求められるため、API管理の強化は運用上の重要なポイントとなります。
技術的な仕組みとしては、FoundryモデルをAzure AI Searchの検索パイプラインに組み込む際、API Managementを通じてアクセスや認証を制御します。これにより、モデルのエンドポイントをAPIMでラッピングし、APIキーやOAuthなどの認証方式を利用したアクセス管理が可能です。また、APIMのポリシー機能を活用することで、リクエストの制限やロギング、トラフィック管理なども柔軟に設定できます。
活用シナリオとしては、企業内で複数のFoundryモデルやAzure OpenAIモデルを組み合わせてRAGパイプラインを構築し、検索精度や生成能力を高めるケースが想定されます。例えば、社内ドキュメント検索やFAQ生成、ナレッジベースの自動構築など、AIを活用した情報検索や生成業務において、API管理を通じてセキュアかつスケーラブルな運用が可能となります。
注意点として、現時点ではパブリックプレビューであるため、本番環境での利用には慎重な検証が必要です。また、APIMの利用に伴う追加コストや、Foundryモデルの統合に関する制限事項が存在する可能性があります。詳細な制限や推奨構成については、公式ドキュメントやアップデートページを参照してください。
関連するAzureサービスとの連携としては、Azure OpenAI、Azure AI Search、Azure API Managementが主要な構成要素となります。これらのサービスを組み合わせることで、AIモデルの検索・生成能力とAPI管理機能を統合した高度なソリューションを構築できます。
公開日時: 2026年06月04日 19:30:58 UTC リンク: Public Preview: Azure SQL as a knowledge source in Foundry IQ
アップデートID: 563446 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: In preview, AI + machine learning, Microsoft Foundry, Microsoft Build, Feature
要約:
何が更新されたか
Microsoft Foundryにおいて、Azure SQL DatabaseがAzure AI SearchのKnowledge Sourceとして新たにサポートされ、パブリックプレビューとして提供開始されました。
主な変更点や新機能
Azure SQL Databaseのテーブルを、CopilotやRAG（Retrieval-Augmented Generation）、エージェント型AIソリューション向けに、権威あるデータソースとして直接参照できるようになりました。これにより、Foundry IQを利用したAI検索や知識ベース構築時に、Azure SQLのデータをシームレスに統合できます。
影響を受ける対象
CopilotやRAG、エージェント型AIの開発を行うエンタープライズ開発者やソリューションアーキテクトが主な対象です。Azure SQL Databaseを既存の知識ソースとして活用したい場合に有用です。
注意点があれば記載
本機能はパブリックプレビュー段階のため、本番環境での利用は慎重にご検討ください。機能や仕様が今後変更される可能性があります。
詳細:
本アップデートは、Microsoft FoundryにおいてAzure SQL DatabaseがAzure AI Searchのナレッジソースとして新たに追加され、パブリックプレビューとして提供開始されたことを示しています。これにより、エンタープライズ開発者やソリューションアーキテクトは、CopilotやRAG（Retrieval-Augmented Generation）、エージェント型アプリケーションの構築時に、Azure SQL Database内の権威あるテーブルを直接ナレッジソースとして利用できるようになります。
この機能追加の背景には、企業が保有する構造化データベースをAI検索や生成AIソリューションに統合するニーズの高まりがあります。従来、Azure AI Searchで利用可能なナレッジソースは限定的であり、Azure SQL Databaseのようなリレーショナルデータベースを直接統合するには追加のデータ移行やETL処理が必要でした。今回のアップデートにより、Azure SQL Databaseが「ファーストクラス」のナレッジソースとして認識され、よりシームレスにデータ連携が可能となります。
具体的な機能としては、Azure AI Searchのナレッジソース設定画面からAzure SQL Databaseを選択し、必要なテーブルやビューを指定することで、AI検索やCopilotのインデックス作成対象として直接利用できます。これにより、Azure SQL Database内の最新データをリアルタイムにAIソリューションへ反映させることが可能です。技術的には、Azure AI SearchがAzure SQL Databaseと安全に接続し、指定されたテーブルのスキーマやデータをインデックス化する仕組みとなっています。認証やアクセス制御はAzureのセキュリティ基盤に基づいており、企業のセキュリティポリシーに準拠した運用が可能です。
活用シナリオとしては、企業内の業務データベースに蓄積されたFAQやナレッジベース、製品情報などを、Copilotや独自のAIエージェントにリアルタイムで提供し、ユーザーからの問い合わせや業務支援に活用するケースが想定されます。また、RAGアプローチを用いた生成AIの文脈補強にも有効です。
注意点としては、パブリックプレビュー段階であるため、本番環境での利用には慎重な検証が必要です。また、対応するAzure SQL Databaseのバージョンや、インデックス化可能なデータ型・テーブルサイズなどに制限がある場合がありますので、公式ドキュメントの確認が推奨されます。
関連するAzureサービスとしては、Azure OpenAI ServiceやAzure Cognitive Search、Azure Data Factoryなどが挙げられます。これらのサービスと連携することで、より高度なAIソリューションの構築が可能となります。
詳細は公式アップデート情報（https://azure.microsoft.com/updates?id=563446）を参照してください。
公開日時: 2026年06月04日 19:30:58 UTC リンク: Generally Available: Microsoft Discovery
アップデートID: 562733 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: Launched, Microsoft Build
要約:
何が更新されたか
Microsoft Discoveryが一般提供（GA）となりました。
主な変更点や新機能
Microsoft Discoveryは、研究開発組織向けに、科学および工学分野でのエージェント型AIワークフローの構築とガバナンスを支援するエンタープライズプラットフォームです。これにより、複雑なAIワークフローの設計・管理が容易になります。また、関連機能として「Microso」がプレビュー提供されています（詳細は記載されていません）。
影響を受ける対象
主に研究開発部門や科学・工学分野でAIワークフローを活用する企業・組織の技術者が対象です。
注意点があれば記載
「Microso」についてはプレビュー段階であり、詳細な機能や制約については公式情報を確認する必要があります。一般提供されたMicrosoft Discoveryは、エンタープライズ用途での本番運用が可能です。
詳細:
Microsoft Discoveryは、研究開発組織向けにエンタープライズプラットフォームとして一般提供が開始されたサービスです。このアップデートの背景には、科学および工学分野におけるAIワークフローの構築とガバナンスのニーズが高まっていることが挙げられます。Microsoft Discoveryは、エージェント型AIワークフローを構築し、組織全体で統制・管理するための基盤を提供します。これにより、研究開発の現場でAIを活用したプロセスの自動化や効率化が可能となります。
具体的な機能としては、エージェント型AIワークフローの設計、実行、監視、ガバナンスを一元的に管理できる点が特徴です。科学的なデータやエンジニアリングデータを用いた複雑なワークフローを、組織のポリシーやコンプライアンス要件に沿って構築し、運用することが可能です。また、Microsoft Discoveryはエンタープライズレベルのセキュリティやアクセス制御機能を備えており、研究データの保護やワークフローの監査にも対応しています。
技術的な仕組みとしては、Azure上で動作するクラウドベースのプラットフォームであり、AIエージェントのオーケストレーションやワークフローの管理を提供します。ユーザーは、AzureポータルやAPIを通じてワークフローの構築や管理を行うことができます。これにより、既存のAzureサービスとの連携も容易であり、例えばAzure Machine LearningやAzure Data Lakeなどのサービスと組み合わせて、データの取得・処理・分析を自動化することができます。
活用シナリオとしては、製薬企業における新薬開発プロセスの自動化、材料工学分野でのシミュレーションワークフローの管理、研究機関での大規模データ解析などが考えられます。エージェント型AIを用いることで、複雑な意思決定やデータ処理を効率化し、研究開発のスピードと品質を向上させることが可能です。
注意点としては、Microsoft Discoveryの利用にはAzure環境が必要であり、組織のセキュリティポリシーやガバナンス要件に合わせた設定が求められます。また、エージェント型AIワークフローの設計には専門的な知識が必要となる場合があります。関連するAzureサービスとの連携を活用することで、より高度なワークフローの構築が可能ですが、各サービスの仕様や制限事項を十分に理解した上で設計・運用することが重要です。
以上のように、Microsoft Discoveryは研究開発組織におけるAIワークフローの構築と管理を支援するエンタープライズプラットフォームとして、科学・工学分野の業務効率化と品質向上に貢献するサービスです。
公開日時: 2026年06月04日 19:15:11 UTC リンク: Generally Available: Private Connectivity for Azure AI Search and Foundry Knowledge Bases
アップデートID: 563516 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: Launched, AI + machine learning, Microsoft Foundry, Microsoft Build, Feature
要約:
何が更新されたか
Azure AI SearchおよびFoundry Knowledge Basesにおいて、検索リソースとFoundryサービス間のプライベートかつエンドツーエンドのネットワーク接続が一般提供（GA）されました。
主な変更点や新機能
Shared Private LinkまたはNetwork Security Group（NSG）を利用して、データの取り込み、エンリッチメント、検索、エージェントトラフィックをすべてプライベートネットワーク経由でルーティングできるようになりました。これにより、パブリックインターネットを経由せずに安全な通信が可能となります。
影響を受ける対象
Azure AI SearchおよびFoundry Knowledge Basesを利用している組織や開発者が対象です。特に、セキュリティやネットワーク分離を重視する環境での導入に有効です。
注意点があれば記載
Shared Private LinkやNSGの設定・管理が必要となるため、ネットワーク構成やセキュリティポリシーに注意してください。また、既存のパブリック接続からの移行時には十分な検証が推奨されます。
詳細:
本アップデートは、Azure AI SearchおよびFoundry Knowledge Basesにおいて、検索リソースとFoundryサービス間のプライベートかつエンドツーエンドのネットワーク接続をサポートするものです。これにより、ユーザーはShared Private LinkまたはNetwork Securityの仕組みを利用して、データのインジェスト、エンリッチメント、検索、エージェントトラフィックといった各種通信をインターネットを経由せずにプライベートネットワーク内で安全にルーティングできるようになります。
この機能追加の目的は、セキュリティとネットワーク分離の強化にあります。従来、Azure AI SearchやFoundry Knowledge Basesといったサービス間の通信はパブリックネットワークを経由するケースがあり、企業のセキュリティポリシーやコンプライアンス要件を満たすためには追加の対策が必要でした。今回のアップデートにより、これらのサービス間通信をAzure Virtual Network（VNet）内で完結させることができ、データ漏洩リスクの低減やアクセス制御の強化が実現します。
技術的には、Shared Private Linkやネットワークセキュリティ機能を活用することで、Azureリソース間のプライベートエンドポイントを構成し、サービス間通信をVNet経由に限定します。これにより、たとえばAI Searchのインデックス作成時のデータ取り込みや、Foundry Knowledge Basesによる情報検索・取得処理、さらにはエージェントによる自動応答処理など、すべての通信が安全なプライベートチャネル上で実行可能となります。
このアップデートは、金融、医療、公共機関など高いセキュリティ要件が求められる業種での活用に特に有効です。たとえば、社内の機密データをAI検索基盤で活用する場合や、外部との通信を最小限に抑えたいシナリオに適しています。また、既存のAzure Virtual NetworkやPrivate Linkを利用している環境との親和性も高く、他のAzureサービスと同様のネットワークセキュリティポリシーを適用できます。
注意点としては、Shared Private Linkやネットワークセキュリティの設定には適切な権限とネットワーク設計が必要であり、誤った設定は通信障害やセキュリティリスクにつながる可能性があります。また、プライベート接続を利用する場合、一部の機能やサービス連携に制限が生じる場合があるため、事前に公式ドキュメントで対応状況を確認することが推奨されます。
本機能は、Azure AI SearchやFoundry Knowledge Basesを中心としたエンタープライズ向けAIソリューションのセキュリティ強化に寄与し、他のAzureサービス（たとえばAzure StorageやAzure SQL Databaseなど）と同様のプライベートネットワーク接続モデルを採用することで、統一的なセキュリティガバナンスの実現を支援します。
公開日時: 2026年06月04日 19:15:11 UTC リンク: Public Preview: Fabric IQ Ontology Knowledge Source in Microsoft Foundry IQ
アップデートID: 563416 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: In preview, AI + machine learning, Microsoft Foundry, Microsoft Build, Feature
要約:
【何が更新されたか】
Microsoft Foundry IQにおいて、Microsoft Fabric Ontologyがフェデレーション型の知識ソースとして扱われるようになり、パブリックプレビューが開始されました。
【主な変更点や新機能】
Foundry IQのエージェントは、Fabricでユーザーが管理しているセマンティックレイヤーを直接クエリできるようになりました。自然言語の質問をFabric Ontologyに対して自動的に変換し、意味的なデータ検索が可能となります。
【影響を受ける対象】
Microsoft Fabricを利用しているユーザーや、Foundry IQを活用して知識管理やデータ検索を行っている技術者が対象です。特に、セマンティックレイヤーを活用したデータ分析やエージェントによる自動化を検討している方に有益です。
【注意点】
本機能はパブリックプレビュー段階のため、運用環境での利用には注意が必要です。正式リリース前のため、機能や仕様が変更される可能性があります。
詳細:
本アップデートは、Microsoft Foundry IQにおいてMicrosoft Fabric Ontologyをフェデレーテッド（連携型）ナレッジソースとして扱う機能がパブリックプレビューとして提供されるものです。これにより、Foundry IQのエージェントは、ユーザーがMicrosoft Fabric上で既に管理・キュレーションしているセマンティックレイヤーに対して、自然言語による問い合わせを行うことが可能となります。アップデートの主な目的は、データの意味論的構造を活用し、より直感的かつ効率的なデータアクセスを実現することにあります。
具体的には、Foundry IQは自然言語で入力された質問を、Fabric Ontologyに準拠したクエリへと変換します。これにより、ユーザーはFabric上のセマンティックレイヤーに蓄積された知識やデータを、専門的なクエリ言語を使用せずに検索・参照できるようになります。技術的な仕組みとしては、Foundry IQが自然言語処理（NLP）を用いてユーザーの質問を解析し、Fabric Ontologyの構造に基づいた問い合わせへとマッピングするプロセスが実装されています。これにより、エージェントはFabric Ontologyの定義済みエンティティや関係性を活用して、正確な情報抽出が可能となります。
活用シナリオとしては、企業がFabric上で管理している業務データやナレッジベースに対して、非技術者でも自然言語で質問し、必要な情報を迅速に取得するケースが想定されます。例えば、営業部門が「今月の売上トップの商品は？」といった質問をFoundry IQ経由で行い、Fabric Ontologyに基づいたデータを取得することが可能です。また、データアナリストが複雑なデータ構造を意識せずに、セマンティックレイヤーを活用した分析を行うこともできます。
注意点としては、本機能がパブリックプレビュー段階であるため、商用利用や大規模運用時には安定性やサポート体制に関する制限が存在する可能性があります。また、Fabric Ontologyの定義やセマンティックレイヤーの設計が適切でない場合、自然言語クエリの精度や結果の正確性に影響を及ぼすことが考えられます。
関連するAzureサービスとの連携については、Microsoft Fabric自体がAzure上で提供されるサービスであり、Foundry IQはこのFabric Ontologyを直接ナレッジソースとして参照します。これにより、Azure上で構築されたデータ基盤や分析環境とFoundry IQのエージェント機能がシームレスに統合され、データ利活用の幅が広がります。
公開日時: 2026年06月04日 19:15:11 UTC リンク: Generally Available: Microsoft Foundry IQ
アップデートID: 563222 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: Launched, AI + machine learning, Microsoft Foundry, Microsoft Build, Feature
要約:
何が更新されたか
Microsoft Foundry IQが一般提供（GA）となりました。
主な変更点や新機能
Foundry IQは、開発者向けにエンタープライズデータを基盤としたマネージドなナレッジレイヤーを提供します。これにより、各プロジェクトごとにリトリーバルパイプラインを再構築することなく、エージェントを企業データに接続できます。SharePoint、OneLake、Azure Blobなど複数のデータソースとの連携が可能です。
影響を受ける対象
エンタープライズデータを活用したAIエージェントやアプリケーションを開発する開発者やチームが対象です。既存のデータソースを活用した効率的な知識基盤の構築を検討している組織にも有用です。
注意点があれば記載
現時点で特別な注意点は記載されていませんが、利用する際は対応しているデータソースやセキュリティ設定に留意してください。
詳細:
Microsoft Foundry IQが一般提供（GA）となりました。本サービスは、開発者向けにエンタープライズデータを基盤としたマネージド型のナレッジレイヤーを提供することを目的としています。これにより、各プロジェクトごとにデータの検索パイプラインを再構築することなく、エージェントやアプリケーションが企業内の様々なデータソースに容易にアクセスできるようになります。
Foundry IQの主な機能は、SharePoint、OneLake、Azure Blobなどの複数のデータソースを統合し、エンタープライズデータを一元的に管理・検索できる点にあります。開発者はこれらのデータソースをFoundry IQに接続することで、既存のデータ基盤を活かしつつ、ナレッジグラウンド化された情報をエージェントやアプリケーションに提供できます。これにより、プロジェクトごとに個別のリトリーバルパイプラインを構築・運用する手間が大幅に削減され、開発効率が向上します。
技術的には、Foundry IQはマネージドサービスとして提供されるため、インフラストラクチャの構築や運用管理をユーザー側で行う必要がありません。データソースの接続設定やアクセス権限の管理などはAzureポータルやAPIを通じて実施できます。これにより、セキュリティやガバナンスの要件を満たしつつ、スケーラブルなナレッジレイヤーを迅速に導入することが可能です。
活用シナリオとしては、社内のナレッジベースを活用したAIチャットボットや、エンタープライズ検索、業務プロセス自動化のためのインテリジェントエージェントなどが挙げられます。例えば、SharePointやOneLakeに保存されたドキュメントやナレッジをFoundry IQ経由でAIエージェントに提供し、ユーザーからの問い合わせに対して正確な情報を迅速に返答するシステムの構築が可能です。
注意点としては、対応するデータソースや機能範囲がサービスの提供範囲に依存するため、利用前に公式ドキュメントで最新の対応状況を確認することが重要です。また、エンタープライズデータの取り扱いに際しては、アクセス権限やコンプライアンス要件を十分に考慮する必要があります。
Foundry IQは、Azureの他のサービス、特にデータストレージサービス（SharePoint、OneLake、Azure Blob）との連携を前提として設計されており、既存のAzureエコシステム内でシームレスに統合・運用できる点が特徴です。これにより、Azure上でのエンタープライズデータ活用の幅がさらに広がります。
公開日時: 2026年06月04日 19:00:34 UTC リンク: Public Preview: Content Understanding chunking and image verbalization in Azure AI Search
アップデートID: 563661 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: In preview, AI + machine learning, Microsoft Foundry, Microsoft Build, Feature
要約:
【何が更新されたか】
Azure AI Searchにおいて、「Content Understanding chunking」と「image verbalization」機能がパブリックプレビューとして追加されました。
【主な変更点や新機能】
「Content Understanding chunking」は、インデックス作成時にドキュメントを意味的に関連するチャンク（セマンティックチャンク）に分割する機能です。これにより、検索精度や関連性の向上が期待できます。また、「image verbalization」は、画像の内容をテキストとして自動生成する機能で、画像を含むドキュメントの検索や分析が容易になります。
【影響を受ける対象】
Azure AI Searchを利用している技術者や開発者、特にリッチドキュメントや画像を含むデータの検索・インデックス化を行うシステムに影響があります。検索精度向上や画像データの活用を検討している方に有用です。
【注意点】
本機能はパブリックプレビュー段階のため、商用利用時には安定性やサポート範囲に注意が必要です。正式リリース前のため、仕様変更や制限が発生する可能性があります。
詳細:
本アップデートは、Azure AI SearchにおいてContent Understanding chunkingおよびimage verbalization機能がパブリックプレビューとして提供開始されたことを示しています。これにより、インデクサーがリッチドキュメントをインデックス化する際の組み込みスキルが拡張され、より高度なドキュメント解析が可能となります。
Content Understanding chunkingは、ドキュメントを意味的に関連性のあるチャンク（塊）に分割する機能です。従来の単純なページや段落単位での分割ではなく、文書内の内容や文脈を理解した上で、検索や分析に適した単位で分割を行います。これにより、検索クエリに対してより精度の高い検索結果を返すことができ、また生成AIやナレッジマイニングのシナリオにおいても、文脈を保った情報抽出が実現します。
image verbalizationは、ドキュメント内に含まれる画像情報をテキストとして記述する機能です。画像に対して自動的に説明文を生成し、これをインデックスに含めることで、画像を含むドキュメントでもテキストベースの検索や分析が可能となります。これにより、視覚情報を必要とするユースケースや、アクセシビリティ向上の観点からも有用です。
技術的には、Azure AI Searchのインデクサーにこれらのスキルが組み込まれており、インデックス作成時に自動的に適用されます。ユーザーは、インデクサーのスキルセットにこれらの機能を追加することで、特別な前処理や外部サービスの連携なしに高度なコンテンツ解析を実現できます。
活用シナリオとしては、企業内のナレッジベースやFAQ検索、法務文書や技術文書の全文検索、画像を多用するレポートやプレゼンテーション資料の検索性向上などが挙げられます。特に、生成AIと連携したナレッジマイニングや、画像を含むドキュメントのアクセシビリティ強化において大きな効果を発揮します。
注意点として、本機能はパブリックプレビュー段階での提供であり、運用環境での利用には十分な検証が必要です。また、現時点での機能やパフォーマンス、対応言語やファイル形式などに制限がある可能性があります。詳細な仕様や制限事項については公式ドキュメントを参照してください。
関連するAzureサービスとの連携としては、Azure Cognitive Searchの他の組み込みスキルや、Azure OpenAI Serviceなどの生成AIサービスと組み合わせることで、より高度な情報検索やナレッジ抽出のワークフローを構築できます。これにより、エンタープライズ向けの情報活用基盤の高度化が期待されます。
公開日時: 2026年06月04日 16:30:52 UTC リンク: Generally Available: Azure Monitor Service Level Indicators (SLI)
アップデートID: 565159 情報源: Azure Updates API
カテゴリ: Launched, DevOps, Management and governance, Azure Monitor, Features, Management, Microsoft Build, Services, Feature
要約:
【何が更新されたか】
Azure MonitorにService Level Indicators（SLI）とService Level Objectives（SLO）が一般提供（GA）されました。
【主な変更点や新機能】
これまでのインフラ指標（例：CPU使用率など）だけでなく、SLI/SLOを活用することで、アプリケーションの実際のユーザー体験を定量的に測定できるようになりました。SLIはサービスの品質を示す指標であり、SLOはその指標に対する目標値です。これにより、運用チームはより具体的なサービス品質管理や改善が可能になります。
【影響を受ける対象】
Azure Monitorを利用している開発者、運用担当者、SRE（Site Reliability Engineer）など、アプリケーションの可用性やパフォーマンスを管理する技術者が主な対象です。
【注意点】
SLI/SLOの導入により、従来のインフラ指標だけでは把握できなかったユーザー視点でのサービス品質評価が可能になります。設定や運用には、適切な指標選定と目標値の設定が重要です。
詳細:
Azure Monitorは、Service Level Indicators（SLI）およびService Level Objectives（SLO）を新たに提供開始しました。このアップデートの背景には、従来のインフラストラクチャ指標（CPU使用率やメモリ消費量など）だけでは、アプリケーションの実際のユーザー体験を十分に把握できないという課題があります。SLIとSLOの導入により、技術者はサービスの品質や可用性を、より顧客視点で定量的に評価できるようになります。
具体的な機能として、Azure MonitorはSLIを用いてサービスのパフォーマンスや信頼性を測定し、SLOを設定することで目標値を管理できます。SLIは、例えばレスポンス時間や成功率など、アプリケーションの動作に直接関係する指標を定義します。SLOは、そのSLIに対して「99.9%の成功率を維持する」といった目標値を設定し、達成状況を継続的に監視できます。これにより、サービス提供者は顧客が実際に体験する品質を数値で把握し、改善活動に活用できます。
技術的な仕組みとしては、Azure Monitorの既存の監視データやログを活用し、SLIの値を自動的に計算・集計します。SLOの設定や管理はAzure MonitorのポータルやAPIを通じて行うことができ、既存のアラートやダッシュボードと連携して運用することが可能です。これにより、技術者は複雑なカスタムスクリプトや外部ツールに頼ることなく、Azure Monitorの標準機能としてSLI/SLO管理を実現できます。
活用シナリオとしては、Webアプリケーションのレスポンス時間やAPIの成功率をSLIとして設定し、SLOを設けてサービス品質の維持・向上を目指すケースが想定されます。また、障害発生時の影響範囲をSLIで把握し、SLO未達時には自動アラートを発報することで、迅速な対応が可能となります。さらに、SLI/SLOのレポートを顧客や経営層に提出することで、サービス品質の透明性を高めることもできます。
注意点としては、SLIやSLOの定義が適切でない場合、実際のユーザー体験と乖離した評価となる可能性があります。指標の選定や目標値の設定は、サービス特性や顧客要求を十分に考慮する必要があります。また、Azure Monitorの既存機能やデータソースに依存するため、監視対象のリソースやアプリケーションがAzure Monitorで十分にカバーされていることを事前に確認することが重要です。
関連するAzureサービスとの連携については、Azure Monitorが提供する各種監視機能（Application Insights、Log Analyticsなど）と組み合わせてSLI/SLO管理を行うことができます。これにより、アプリケーション監視からインフラ監視まで一貫した運用が可能となり、サービス全体の品質管理を効率的に実施できます。
このレポートは自動生成されました - 2026-06-05 12:03:33 JST