組織でAIを使うには、賢いモデルだけでは足りません。必要なのはトレーサビリティです。このエピソードでは、Azure AI Foundry Agent Service が予測できないAIを、規律ある監査可能なシステムへと変える方法を解説します。このエピソードで学べること：すべての Foundry エージェントを構成する3要素：モデル（頭脳）、指示（ミッション指令）、そして Code Interpreter や SharePoint・MCP コネクタなどのツールFoundry カタログで GPT-4、Mistral、DeepSeek などのモデルを柔軟に切り替えられる理由永続的なログとしてのスレッド：すべてのメッセージ、画像、コードブロックをタイムスタンプとロール付きで記録スレッド、ラン、ランステップが、コンプライアンス・監査・デバッグのための完全な監査証跡になる仕組みこの構造がないと起きること：一貫性のない結果、証拠の欠如、手探りのデバッグAIエージェントを安全かつ監査可能な形で運用したい IT 意思決定者、アーキテクト、開発者、コンプライアンスチームに最適です。このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。▶ 動画を見る: https://youtu.be/WIX-kSDjXN4🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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