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第39回　AIエージェント活用を実務につなげるために　Azureで学ぶAIアプリケーション開発の基礎 (穂苅智哉) 2026年9月16日公開

生成AIを業務で使うこと自体は、すでに珍しいことではなくなりました。要約や文案作成、情報整理といった場面では、多くの企業がその便利さを実感しているはずです。しかしながら、その先にある「仕事の進め方そのものを変える活用」まで進めている企業は、まだ多くない印象です。

人事や教育担当者、技術部門の責任者といった「これからの企業の形・人を考える方」が今考えてみると良いと感じるのが、AIツールの使い方を広げることではなく、実務で使えるAIアプリケーションやAIエージェントにつながる学びを、どこから始めるかという視点です。

生成AI活用が広がる今、なぜAIアプリケーション開発まで視野に入れる必要があるのか

ここで見落としたくないのは、生成AIを使うことと、業務の中で機能させることは別だという点です。

総務省の令和7年版情報通信白書（※1）によると、日本企業で何らかの業務に生成AIを利用している割合は55.2％に達しています。一方で、生成AIの活用方針を明確に定めている企業は49.7％にとどまり、導入時の懸念として最も多いのは「効果的な活用方法がわからない」ことでした。利用は広がっていても、どの業務で、どこまで任せ、どのように社内に定着させるかという設計まで踏み込めていない企業が少なくないことがうかがえます。だからこそ今必要なのは、単に生成AIを試せる人材ではなく、社内データや既存業務と結び付けながら、AIを実務に載せていく発想を持った人材です。

研修を選ぶ立場から見ても、AIアプリケーション開発を担うエンジニアに学ばせるべき内容は「使い方のコツ」より一段先に進みつつあります。

（※1）https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html

AIエージェント時代に向けて、Azureで押さえたいRAGやMCPの基礎

その一歩先を考えるうえで、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）やMCP（モデル文脈プロトコル：Model Context Protocol）といった言葉を、流行語のままにしておかないことが大切です。

RAGは、生成AIに社内文書や業務データを参照させながら回答精度を高める考え方です。
一般的な知識だけで応答させるのではなく、自社の情報を踏まえた、より根拠のある回答につなげる仕組みと言い換えてもよいでしょう。MicrosoftのAzure AI Search（※2）でも、RAGは独自データを土台にして応答を生成する基本的な構成として位置付けられています。

またMCPは、AIが外部ツールやデータとやり取りするための共通ルールです。すでに多くのエンジニアやAIエージェントを使っている方の中では当然の知識ですが、AIエージェントを実務で動かそうとすると、社内システムや各種サービスとの連携は避けて通れません。その接続を整理しやすくする考え方として、MCPの重要性は今後さらに高まっていくはずです。MicrosoftもBuild 2025（※3）で、Azure AI Foundryを含む幅広い製品群でMCPへの対応を広げていく考えを示しました。こうした流れを踏まえると、Azureを活用する企業にとって、AIアプリケーション開発やAIエージェントは、先端技術の話題というより、今後の実装力を左右する基礎知識として捉えるべきテーマだと言えます。

（※2） https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview
（※3） https://blogs.microsoft.com/blog/2025/05/19/microsoft-build-2025-the-age-of-ai-agents-and-building-the-open-agentic-web/

AIエージェント活用を実務につなげるなら、外部研修をどう選ぶべきか

そう考えると、AIエージェント時代に向けて人材育成を行うべく研修に求めたいのは、話題のキーワードを一通り知ることではなく、開発能力として実務に結び付く形で理解を整理できることです。

CTC教育サービスの「AI-103 Azureで AI アプリとエージェントを開発する」は、Microsoft Foundryを活用しながら、生成AIアプリケーションの開発環境、モデルの選択と評価、RAG、ガードレール、AIエージェント開発、MCPによる機能拡張までを体系的に学べる講座です。人事や教育担当者にとっては、誰にどこまで学ばせるべきかを考える判断材料になり、技術部門の責任者にとっては、実装・管理・展開まで見据えた学習範囲を整理しやすい内容です。生成AI活用を単発の試行で終わらせず、次の実装段階へ進めたい企業にとって、本講座は現実的な第一歩になるのではないでしょうか。

【おすすめコース】
▼ AI-103 Azureで AI アプリとエージェントを開発する
～Microsoft Foundry を活用した生成 AI アプリケーションと AI エージェント開発を学ぶ～
https://www.school.ctc-g.co.jp/course/P781.html

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