インフラエンジニアがアプリエンジニアを目指しAIを学ぶ体験記 ~さよなら？Azureクラシック【完結編】~
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October 06, 25
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Azure と Power Platform 出来ます。
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インフラエンジニアがアプリエンジニアを 目指しAIを学ぶ体験記 ~さよなら？Azureクラシック【完結編】~ 2025/10/04 NTTデータ先端技術株式会社 経営企画部 Microsoft技術センター 原田 幸太郎 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation
目次 1. 自己紹介 2. 過去やったことの振り返り 3. セッション向けにやったことのご紹介 4. まとめ 5. おまけ © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 2
01 自己紹介 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 3
はじめに 私の属性は インフラエンジニア です。 インフラエンジニアとは： インフラエンジニアは、ITインフラの設計、構築、運用を担当する専門家です。彼らはサーバー、 ネットワーク、ストレージなどの基盤技術を管理し、システムの安定性と効率性を確保します。開 発系エンジニアがアプリケーションのコードを書くのに対し、インフラエンジニアはそのコードが動作する 環境を整備し、最適化します。 異属性の方々にはピンとこない話になることも多々あると思いますが、 暖かくご視聴いただけますと幸いです。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 4
自己紹介 Azure: まあまあいける Power Platform: 多少かな Microsoft 365: 普通 SQL Server: まあまあいける © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 氏名 原田 幸太郎 生年月日 1976年3月8日(49歳) 出身地 愛知県北名古屋市 所属 株式会社NTTデータ先端技術 職歴 アプリケーション開発エンジニア：5年 パッケージフィールドエンジニア：3年 パッケージ開発エンジニア：2年 インフラエンジニア：15年 趣味 クラフトビール・旅行・テニス 5
趣味の紹介 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 6
職務年表 年 所属 職務 技術 2000年 メーカー系システム会社 業務アプリケーション開発 Visual Basic/Access/.NET 2005年 パッケージ開発会社 (親会社は現職同じ) パッケージ導入・カスタマイズ Active Server Pages/.NET 2008年 現職 パッケージ開発 インフラエンジニア .NET Lync・XenDesktop 2012年 - インフラエンジニア AzureはじめMS系なんでも • 2013年 - Windows Azureガイドライン策定 インフラエンジニア兼マネージャー AzureはじめMS系なんでも [Azure関連] • 化学業アプリケーション基盤 • サービス業データ分析基盤 • 医薬品業アプリケーション基盤 • 医薬品業Azureコンサル • 金融業アプリケーション基盤 • 公共アプリケーション基盤 • Azure技術評価 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 7 ア プ リ エ ン ジ ニ ア イ ン フ ラ エ ン ジ ニ ア
02 過去やったことの振り返り © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 8
Microsoft生成AI技術年表 日付 出来事 GitHub Copilot 公開 LangChain 公開 Azure OpenAI Service 公開 Prompt Flow パブリックプレビュー開始 Microsoft 365 Copilot 公開 OpenAI Assistants API 発表 Bing Chat → Copilot（Copilot in Bing）に改称 Power Virtual Agents → Copilot Studio に改称 Azure カスタムシリコン（Maia 100 / Cobalt 100）発表 Azure Cognitive Search → Azure AI Search に改称 Semantic Kernel 公開 On Your Data（Azure OpenAI）公開 GPT-4 Turbo／Function Calling 公開 GPT-4 Turbo with Vision 公開 LangGraph 公開 Phi-3.5（mini/vision/MoE）発表 Azure AI Foundry（旧Azure AI Studio）発表・リブランド Agent Builder in Copilot Chat 公開 Semantic Kernel Agent Framework 公開 2025年4月 2025年5月 2025年8月 GPT-4.1 公開 Azure AI Foundry Agent Service 公開 GPT-5 in Azure AI Foundry 公開 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 世代 開発者向けAIペアプログラマが正式リリース。IDE拡張として普及開始。 プ チェーン構造でLLMを活用したアプリ開発。RAGやFAQボットなどに強い。 ロ ン 企業がAzure上のGPT/Codex/DALL·Eを公式に利用可能に。 プ ト LLM活用を支援するローコード/ノーコード開発支援機能。 企業向けに正式提供を開始。 テ ツール呼び出し・ファイル・コード実行等を備えたアシスタント実装用API。 キ “Copilot”へのブランド統一をIgniteで発表。 ス ト 会話型AIボットのプラットフォームをCopilotブランドへ統合。 生成AI向けトレーニング/推論最適化の自社チップ戦略を公表。 RAG基盤の呼称を“Azure AI Search”に統一。 C#/Python/Java対応。AIエージェント構築向け。 安全に自社データへRAG接続できる標準機能がGA。 長文・低コスト化とツール呼び出しの強化を発表。 マ 画像×テキストのマルチモーダル推論がAzureで正式提供。 ル チ グラフ型ワークフローで複雑な処理を直感的に設計可能。 モ 多言語・長文・MoEでSLMの実用域を拡張。 ー 生成AIアプリ開発の統合プラットフォーム化。 ダ M365の無料チャット体験からでもエージェント作成が可能に。 エ ル ChatCompletionAgentはGA、他エージェント/オーケストレーションは段階 ー ジ 的に前進。 ェ 推 長文理解・コーディング・指示追従で大幅改善。 ン 論 エージェントの本番運用（監視・セキュリティ・拡張）が標準機能に。 ト 型 gpt-5/mini/nano/chatをFoundryから提供、Routerでコスト最適化。 RAG 2022年6月 2022年10月 2023年1月 2023年5月? 2023年11月 2023年11月 2023年11月 2023年11月 2023年11月 2023年11月 2023年12月 2024年2月 2024年4月 2024年5月 2024年6月 2024年8月 2024年11月 2025年2月 2025年4月 要点 9
プロンプトの世代 Ignite 2023 を視聴して (かつ ChatGPT 登場から1年) そろそろ生成 AI やんなきゃなと思い 至り、Open AI Service + Cosmos DB + Logic Apps でなんちゃってバックエンドを構築し て、プロントエンドは Power Virtual Agent で開発と言うのを遊び半分でやってみたりしました。 https://qiita.com/koutaro_harada/items/ba5646e2d90a56f9ec3b まだ GitHub Copilot も使っておらず、フロントエンド開発に難儀して無理やりノーコード/ローコー ドを使ったり、Assistant API のリリースに気づかず面倒なロジックを実装したりなどいろいろ試行 錯誤がありました。 ただし当時の結論としてはテキストチャットのみかつカットオフを乗り越える手段も乏しかったので、 Bing Chat (この後すぐ Copilot に改名) で使える範囲で良いかなという感じで終了。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 10
プロンプトの世代 GitHub Copilotによるフロントエンド開発のデモ Azure Open AI Service を Logic Apps でラッ プしたAPIがあります。 この API を使ってチャットを行う Web 画面のコード を生成してください。 ・bodyには下記のスキーマのjsonをセットしてくださ い ---------・画面ではMessageのみを入力します ・回答はContentフィールドで返却されます © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 11
RAGの世代 Ignite 2023 で On Your Data をキャッチアップしてちょっと味見してみる。 https://qiita.com/koutaro_harada/items/720be7799f90ea002986 これはカットオフも越えられて効果が明確にわかるのでなかなか面白かったです。 この後この仕組みを使って社内資料を RAG 化して FAQ 化するというのが流行りました。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 12
RAGの世代 RAG によるカットオフ対応のデモ © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 13
RAGの世代 とここまでは手抜きしながらも順調だったのですがこのあと躓くことになります… © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 14
閑話休題 Azure (Openじゃない) AI Service https://qiita.com/koutaro_harada/items/8c3997812784c2419e4a © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 15
Prompt Flow への挫折 2023年から2024年にかけて Prompt Flow が結構取り上げられていましたが、どうしてもこいつ が理解できなくて挫折してしまいました。 当時 Prompt Flow はローコードツールとして紹介されていましたが、 1. ローコードを謳うのであればコードの存在は極力表に出すべきではない 2. が Prompt Flow では Python コードがばっちり表示されてしまっている 3. 故に Prompt Flow はローコードではない とその存在を否定してしまい、「じゃあまあいっか」とモチベーションを失ってしまった時期でした。 でも今ならわかります、Prompt Flow は Azure Machine Learning で生成 AI を扱うため の手段であって汎用的なツールとして提供されたものではないのだと。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 16
RAGの世代 Prompt Flow の画面見せるだけ © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 17
エージェントの世代 Prompt Flow の躓きを経て再び生成 AI 開発の舞台に舞い戻る契機が来ました。 それが Global Azure 2025 で執り行いました「新 さよなら？Azureクラシック」です。 https://www.docswell.com/s/6258098609/K6V244-2025-05-12-195036 まあ相変わらずフロントエンドが面倒だったのでそこは Teams にお任せしたのですが、↑の記事で も触れている通り、 1. 複数のアクションを自律的に実行してくれる 2. 戻り値を自律的に解釈してくる と言った生成 AI ならではの動作を確認することができてモチベーションが再燃しました。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 18
03 セッション向けにやったことのご紹介 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 19
エージェントの世代 そしてここからがこのセッションの本番… © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 20
さよなら？Azureクラシック 【完結編】 Agent with MCP による クラシックリソースの生存確認 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 21
目指すアーキテクチャ [Azure でモデル コンテキスト プロトコルを使用してエージェントを構築する] https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/developer/ai/intro-agents-mcp © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 22
Azure MCP サーバーで死活監視ができるか (デモ) ストレージアカウントが生存しているかの確認を行い ます。 Azure MCP Server を使用して、 テナント: xxxxx サブスクリプション: xxxxx リソースグループ: xxxxx ストレージアカウント: xxxxx コンテナ: xxxxx Blob名: 現在のタイムスタンプを yyyyMMddHHmmssに変換 データ: blob名と同じ 補足仕様： ・アップロードするファイルはセッション内で新規作成 ・必要に応じCLIによるログインを行う と言う仕様でblobを新規作成し、作成が成功すれ ば生きていると判断してください。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 23
MCP サーバーを Functions 化して死活監視ができるか (デモ) xxxxx MCPサーバを使用してクラシックストレージア カウントが生きているかを確認してください。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 24
エージェントのツールに MCP サーバーを登録して死活監視ができるか (デモ) © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 25
クラシックストレージアカウントが行方不明に クラシックストレージアカウントって Default-Storage-JapanEast にいなかったっけ？ © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 26
クラシックストレージアカウントの強制アップグレード クラシックストレージアカウントは Storage (汎用 v1) に強制バージョンアップされ、別のリソースグ ループに移動してました。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 27
04・05 まとめ・おまけ © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 28
まとめ と言うことで「さよなら？Azureクラシック」は思わぬ形での完結を迎えることになりました。 確かに https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/storage/common/classicaccount-migration-overview に、 残りのクラシック ストレージ アカウントは、ローリング スケジュールに従って Azure Resource Manager に移行されます。 て書いてありました。 だが私にはまだ仮想ネットワーク (クラシック)が残ってます。 またいつかどこかでもうちょっと格好良くなったエージェントとともに「さよなら？Azureクラシック ～仮 想ネットワーク編～」でお会いしましょう。 © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 29
おまけ このセッションを構築するにあたって引っかかったこと。 1. 開発 PC がオフィスのラック工事のため使えない • 最も安定なこの開発 PC にリモートデスクトップしてデモする予定だった • やむなく私物の Mac に環境を乗り換え 2. Mac の Azure AI Foundry 拡張機能が不安定 • 最後の最後にさらに環境を乗り換える羽目に、おかげさまで睡眠時間3時間減 3. ZScaler が Blob アップロードをブロックする • VSCode から Functions へのデプロイが失敗する • Azure MCP Server のデモが失敗する © 2025 NTT DATA INTELLILINK Corporation 30