【登壇レポート】AI総合研究所がMicrosoft AI Tour Tokyoで発表 ― Azure OpenAI × Fabric × TeamsによるAIエージェント構築
この記事のポイント
Microsoft AI Tour Tokyo 2026にてAI総合研究所がライトニングトークに登壇- Azure OpenAI × Fabric × Teamsを組み合わせたエンタープライズAIエージェントの構築パターンを紹介
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監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
AI総合研究所（LinkX Japan株式会社）代表の坂本将磨が、Microsoft AI Tour Tokyo 2026のライトニングトークに登壇しました。本記事では、セッション「Azure OpenAI × Fabric × Teamsで構築するエンタープライズAIエージェント」の内容をご紹介します。
2026年3月24日（火）、東京ビッグサイトで開催されたMicrosoft AI Tour Tokyo 2026にて、AI総合研究所（LinkX Japan株式会社）代表の坂本将磨がライトニングトークに登壇しました。
セッション概要
セッション名: Azure OpenAI × Fabric × Teamsで構築するエンタープライズAIエージェント
Session code: LTG188-JP
日時: 2026年3月24日 16:20〜16:35
分散したデータソースがバックオフィスDXを阻む――この課題に対し、以下の3つの技術を組み合わせたAIエージェントの構築パターンを解説しました。
| 技術 | 役割 |
|---|---|
| Microsoft Fabric OneLake | ERP・SharePoint・人事システムなど分散データをショートカットで仮想統合 |
| Azure OpenAI（RAG） | 社内規定・ナレッジを参照した回答生成 |
| Microsoft Teams | 自然言語による業務操作のインターフェース |
課題：分散データがDXを止める
多くの企業では、ERP・SharePoint・人事システムなどデータソースが分散しており、部門ごとにサイロ化しています。AIエージェントを構築しても、必要なデータにアクセスできなければ実用的な回答は得られません。
本セッションでは、この「データ分散」こそがAIエージェント導入の最大のボトルネックであるという課題認識からスタートしました。
解決アプローチ：Fabric OneLakeによる仮想統合
Microsoft Fabric OneLakeのショートカット機能を活用し、各データソースを物理的に移動させることなく仮想的に統合。これにより、既存システムを変更せずにAIエージェントがアクセスできるデータ基盤を構築できます。
さらに、Azure OpenAIのRAG（Retrieval-Augmented Generation）で社内規定やナレッジベースを参照し、日本固有要件（日本語処理、社内規定の参照精度など）にも対応した実装パターンを共有しました。
AIエージェントを実務に組み込む
セッションで強調したのは、AIエージェントを単体デモで終わらせず実務フローに組み込むことの重要性です。Teamsをインターフェースとすることで、従業員が日常的に使っているツールから自然言語で業務を完結でき、導入のハードルを下げることができます。
発表資料のご案内
本セッションの発表資料をご希望の方にお送りしています。以下のような課題をお持ちの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
- 社内データが分散しており、AIエージェントの導入が進まない
- Azure OpenAIやMicrosoft Fabricを活用したAI基盤を検討している
- AIエージェントのPoCから本番運用への移行に課題がある
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