Microsoft Agent 365 と TrueFoundry: エージェントコントロールプレーンへの2つのアプローチを比較。

2024年の大半、エージェントに関する議論はフレームワークが中心でした。しかし2025年後半にはその焦点が移り、企業は問いかけるのをやめました。 どうやってエージェントを構築するのか？ と問いかけるようになり、代わりに どうすればそれらを安全に数千も実行できるのか？ この変化により、エージェント、それらが呼び出すモデル、それらが触れるツール、そしてそれらに責任を持つ人間の間に位置するレイヤーであるエージェントコントロールプレーンが、その年で最も重要なアーキテクチャ上の決定となりました。

対極にある2つのアプローチから、強力な解決策が2つ現れました。 Microsoft Agent 365は、2026年5月1日から一般提供されており、エージェントをMicrosoft Graph内の第一級のIDとして扱い、Entra、Purview、Defenderを拡張してそれらを管理します。 TrueFoundryのプラットフォーム（単一のデータプレーン上で動作するAIゲートウェイ、MCPゲートウェイ、エージェントゲートウェイ）は、あなたのクラウド内に、あなたのモデルとツールの前に位置し、あらゆるエージェント（あらゆるフレームワーク、あらゆるプロバイダー）が実際にどのように実行されるかを管理します。

本稿は、公平な技術比較です。2026年6月時点で入手可能な公開ベンダー資料および公開ローンチ報道に基づいています。参照元リンクは最後に記載されています。

Microsoft Agent 365: 概要

Microsoftの設計思想は、 エージェントはユーザーと同じ方法で管理されるべきである という考えを中心に据えています。つまり、ID、ポリシー、そしてIT部門が既に運用しているのと同じ管理ツールを通じて管理されるべきだということです。MicrosoftはAgent 365を、サポートされているMicrosoft環境および接続された環境全体でAIエージェントのセキュリティを監視するための統合コントロールプレーンと説明しています。実際には、これは2つの異なるエクスペリエンスとして現れます。知識労働者なら誰でも使えるノーコードのAgent Builderと、ITおよびセキュリティチームが運用する管理者レベルのレジストリです。

「すべてのユーザーがエージェントを立ち上げられる」というその配布モデルこそが、プラットフォームのもう一方にあるレジストリが非常に重要である理由です。ここで作成されたエージェント、Agent Storeからインストールされたエージェント、エコシステムパートナーによって持ち込まれたエージェント、そしてDefenderによって発見されたシャドーエージェントはすべて、Microsoft 365管理センターの単一のインベントリに流れ込み、それぞれがMicrosoft Entra Agent IDによって識別されます。

UIの裏側では、3つの柱が機能しています — 監視, ガバナンス, and セキュリティ — それぞれ特定のMicrosoft製品によって支えられています。IDは Microsoft Entra Agent ID。データセキュリティは Microsoft Purview （秘密度ラベル、DLP、eDiscovery、保持）。脅威保護は Microsoft Defender （ポスチャ管理、シャドウAI検出、インシデント対応）です。開発者向けには、Microsoftは主要なエージェントフレームワークやAIプラットフォームとの統合機能を備えたAgent 365 SDKをPython、JavaScript、.NETで公開しています。

‍TrueFoundryのプラットフォーム：概要

TrueFoundryは逆のアプローチから始めました。Microsoftが尋ねたのは Microsoft 365内でエージェントをどのように管理するか？と尋ねたのに対し、TrueFoundryが尋ねたのは どのようなフレームワーク、モデル、クラウドでも、本番システムと同等のセキュリティ、可観測性、コスト管理でエージェントを運用するにはどうすればよいか？ このプラットフォームは、単一のデータプレーン上に3つの連携したレイヤーで構成されています。

• AI Gateway — OpenAI、Anthropic、Bedrock、Vertex、Gemini、Azure OpenAI、Mistral、Together、Groq、xAI、Cerebras、およびセルフホスト型のvLLM/TGI/Tritonなど、1,000以上のLLMに対応する統合APIで、レイテンシーオーバーヘッドは通常5ms未満です。
• MCP Gateway — OAuth2、RBAC、ツールごとのポリシー、呼び出し前後のガードレールを備えたModel Context Protocolサーバーの一元化されたレジストリです。TrueFoundryのドキュメントで「N×M統合問題」と呼ばれる課題を解決します。
• Agent Gateway — 最新のレイヤーであり、今回の比較において最も関連性の高いものです。本番環境のAIエージェント専用の制御レイヤーです。

Agent Gatewayは詳しく見る価値があります。なぜなら、これはモデルゲートウェイとより広範なエージェント制御プレーンを区別するレイヤーだからです。TrueFoundryはその違いを正確に説明しています。AIゲートウェイはステートレスなプロンプトとトークンを管理しますが、 エージェント ゲートウェイは、エージェントAIのためのデータプレーンです。ステートフルなセッション、多段階実行、エージェントとそれらが呼び出すツール間のデータ移動を扱います。エージェントシステムのために特別に構築されたサービスメッシュと考えるとよいでしょう。

6つの制御の柱を提供します。単一の統制されたレイヤーによる統合エージェント実行、ステップレベルの可観測性とトレーシング、ポリシーとRBACの適用、リトライ、フォールバック、タイムアウトによる信頼性の高いタスク実行、負荷に応じた自動スケーリング、そしてフレームワークに依存しない互換性（LangChain、CrewAI、AutoGen、または完全にカスタムなもの）です。特筆すべきは、基盤となるAgent GatewayプロジェクトがLinux Foundationのオープンソースプロジェクトであることです。これは、制御レイヤーが独自のブラックボックスではなく、単一ベンダーのフレームワークに縛られることがないことを意味します。

Agent Harness — ゲートウェイの上位にあるマネージドランタイム

3つのゲートウェイが基盤であるとすれば、Agent Harnessはその上に位置するマネージドランタイムです。ハーネスとは、LLMを取り巻くランタイムレイヤーのことで、計画を立て、ツールを呼び出し、コンテキストを管理し、承認を通じて機密性の高いアクションをゲートし、完全なトレースを記録するオーケストレーションループです。これにより、モデルの呼び出しが信頼性の高い、長期実行型のエージェントへと変わります。TrueFoundryのAgent Harnessは、これをマネージドサービスとして提供します。モデルを選択し、MCPサーバーを接続し、レジストリから統制されたスキルを追加し、指示を記述してデプロイするだけです。

TrueFoundryのプラットフォーム：概要

TrueFoundryは逆のアプローチから始めました。Microsoftが問いかけたのが Microsoft 365内でエージェントを統制するにはどうすればよいか？であったのに対し、TrueFoundryが問いかけたのは どのようなフレームワーク、モデル、クラウドでも、本番システムと同等のセキュリティ、可観測性、コスト管理でエージェントを運用するにはどうすればよいか？ このプラットフォームは、単一のデータプレーン上に3つの連携したレイヤーで構成されています。

• AI Gateway — OpenAI、Anthropic、Bedrock、Vertex、Gemini、Azure OpenAI、Mistral、Together、Groq、xAI、Cerebras、および自己ホスト型vLLM/TGI/Tritonを含む1,000以上のLLMを統合するAPIで、通常5ms未満のレイテンシーオーバーヘッドを実現します。
• MCP Gateway — OAuth2、RBAC、ツールごとのポリシー、呼び出し前後のガードレールを備えたModel Context Protocolサーバーの一元化されたレジストリ。TrueFoundryのドキュメントでN×M統合問題と呼ばれるものを解決します。
• Agent Gateway — 最も新しいレイヤーであり、この比較において最も関連性の高いものです。本番環境のAIエージェント専用の制御レイヤーです。

Agent Gatewayは詳しく見てみる価値があります。なぜなら、これはモデルゲートウェイとより広範なエージェント制御プレーンを区別するレイヤーだからです。TrueFoundryはこの区別を正確に表現しています。AIゲートウェイはステートレスなプロンプトとトークンを管理しますが、 エージェント ゲートウェイはエージェントAIのデータプレーンです。ステートフルなセッション、多段階実行、エージェントとそれらが呼び出すツール間のデータ移動を扱います。エージェントシステムのために特別に構築されたサービスメッシュと考えると良いでしょう。

これは6つの制御の柱を提供します。単一の統制されたレイヤーによる統合エージェント実行。ステップレベルの可観測性とトレーシング。ポリシーとRBACの適用。リトライ、フォールバック、タイムアウトによる信頼性の高いタスク実行。負荷に応じた自動スケーリング。そして、フレームワークに依存しない互換性（LangChain、CrewAI、AutoGen、または完全にカスタム）です。特筆すべきは、基盤となるエージェントゲートウェイプロジェクトがLinux Foundationのオープンソースプロジェクトであることです。これは、制御レイヤーが独自のブラックボックスではなく、単一ベンダーのフレームワークに縛られることがないことを意味します。

Agent Harness — ゲートウェイの上に位置するマネージドランタイム

3つのゲートウェイが基盤であるとすれば、Agent Harnessはその上に位置するマネージドランタイムです。ハーネスはLLMを取り巻くランタイムレイヤーであり、計画を立て、ツールを呼び出し、コンテキストを管理し、承認を通じて機密性の高いアクションをゲートし、完全なトレースを記録するオーケストレーションループです。これは、モデル呼び出しを信頼性の高い、長時間実行されるエージェントに変えるものです。TrueFoundryのAgent Harnessは、これをマネージドサービスとして統合します。モデルを選択し、MCPサーバーを接続し、レジストリから統制されたスキルを追加し、指示を記述してデプロイします。

ハーネスに同梱されているのは、通常チームが自ら構築しなければならないものです。コードと長時間実行タスクのためのサンドボックス化された実行環境、機密性の高い操作のためのヒューマン・イン・ザ・ループ承認ゲート、RBACを備えたバージョン管理されたスキルレジストリ、コンテキストエンジニアリングプリミティブ（サブエージェント、大規模結果オフロード、自動圧縮）、そして、クライアントが構造化されたブロックをレンダリングするための生成UIストリーミングです。エンドツーエンドのトレースは、プラットフォームの他の部分と同じ可観測性サーフェスに流れ込み、モデル、MCP、エージェントのトラフィック全体を単一の画面で確認できます。

ハーネスの最も重要なガバナンス特性は、その認証情報モデルです。APIキー、OAuthトークン、ベアラヘッダーがエージェント定義内に存在することはありません。モデル認証情報はAI Gatewayに存在し、MCP認証情報はユーザーごとのOAuthと自動更新を備えたMCP Gatewayに存在し、スキルは統制されたレジストリから取得されます。プラットフォームチームは一度アクセスを設定すれば、エージェントビルダーがシークレットを扱うことはありません。これは、マルチエージェント環境を悩ませがちなツールごとの認証情報の乱立に対する構造的な解決策です。

‍2つの制御プレーンの重複点と非重複点

この関係を最も明確に理解する方法は、構造的に見ることです。両製品はエージェントと世界の間に位置しますが、異なる側面を統制します。Microsoft Agent 365は、M365に面する側面、すなわちID、データ、および配布を統制します。TrueFoundryは、実行レイヤー、すなわちモデルルーティング、ツール呼び出し、およびエージェントランタイム自体を統制します。

‍2つの製品の違い — 引用元付き

以下の表は、両製品のベンダー資料に基づいています。出典は下部に記載されています。

‍ペルソナ別の長所と短所

同じ製品でも、誰が求めるかによって、明確な成功にも明確な失敗にもなり得ます。

‍どちらを選ぶべきか — そして両方を使うべき時

「Agent 365とTrueFoundry、どちらを選ぶべきか？」という問いに対する正直な答えは、多くの企業にとって 答えは「両方」です、明確な責任分担のもとで。

Microsoft Agent 365を選ぶべきケース

• 機密データのほとんどがM365にあり、Purviewによってすでに管理されている場合
• エージェントが主にCopilot Studio、M365 Copilot、またはAgent Storeのパートナーエージェントである場合
• セキュリティ投資がすでにEntra + Defender + Purviewに深く行われている場合
• ユーザーごとのライセンスが価値提供の方法（ナレッジワーカーエージェント）に合致している場合

TrueFoundryを選ぶべきケース

• インフラストラクチャが異種混在である場合 — マルチクラウド、オンプレミス、ハイブリッド
• データレジデンシー、主権、またはVPCのみのデプロイが必須である場合
• 予算、フォールバック、負荷分散を備えた幅広いモデルアクセスが必要です
• LangGraph、CrewAI、AutoGen、または自社開発コードでカスタムエージェントを構築している場合
• 既存の可観測性スタックに供給する、ステップレベルのトレースとコスト帰属が必要です

両方を階層的に使用する場合…

• M365は、エージェントが関わる複数の環境のうちの1つである
• Agent 365はM365の領域（ID、データ、Agent Storeの検出など）を統制します
• TrueFoundryは実行レイヤー（モデルルーティング、MCPツール呼び出し、内部APIアクセス、エージェント間トラフィックなど）を統制します

‍結論

Microsoft Agent 365は、「Microsoft 365内でエージェントをどのように統制すればよいか？」という問いに非常に適しています。M365を中心とする組織にとって、それはしばしば当然の選択肢となります。

TrueFoundryは、別の問いに適しています。「あらゆるフレームワーク、あらゆるモデル、あらゆるクラウドでエージェントを、本番システムと同等のセキュリティ、可観測性、コスト管理で実行するにはどうすればよいか？」エンジニアリング主導の、マルチクラウド環境で、規制対象となる組織にとって、TrueFoundryはより直接的に適した選択肢となる傾向があります。

Microsoftが統制するのは ユーザーがエージェントで何ができるかであり、TrueFoundryが統制するのは エージェントがインフラストラクチャで何ができるかです。2026年には、多くの企業が両方を使用することになるでしょう。

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⚠ 編集上の免責事項 本記事は、TrueFoundry, Inc.が2026年6月時点の公開されているベンダー資料の分析に基づき、情報提供のみを目的として公開しています。表明されている見解はすべてTrueFoundryの企業としての立場であり、個々の寄稿者のものではなく、専門的、法的、または購入に関する助言を構成するものではありません。Microsoftは本記事をレビュー、承認、または後援していません。製品の機能、価格、ロードマップは予告なく変更される場合があります。表示されている数値は公開資料からの引用、または説明のための図です。元の分析、テキスト、図はTrueFoundry, Inc.の財産です。すべての第三者の製品名および商標は、それぞれの所有者の財産です。アーキテクチャまたは購入の決定を行う前に、すべての情報を最新のベンダー資料と照合して確認してください。

出典・引用

1. Microsoft Learn — Microsoft Agent 365 概要 (GA、ライセンス、監視 / ガバナンス / セキュリティの柱)
2. Microsoft Learn — Microsoft Agent 365 SDK 概要 (Python、JavaScript、.NET)
3. Microsoft Learn — Microsoft Agent 365 可観測性 SDK (LangChain、Semantic Kernel、OpenAI Agents SDK、Agent Framework 連携)
4. Microsoft Learn — Microsoft 365 Agents SDK (オーケストレーターに依存しない; Azure Foundry、Semantic Kernel、OpenAI Agents、LangChain に対応)
5. Windows Central — Microsoft 365 E7 プラン発表 (単体で月額15ドル/ユーザー; E7バンドルでは月額99ドル/ユーザー)
6. TrueFoundry — Agent Gateway 製品ページ (制御の柱、ステートフルなエージェントメッシュ、99.99%の稼働時間、月間100億以上のリクエスト、約30%のコスト最適化、Linux Foundation プロジェクト、VPC/オンプレミス/エアギャップ)
7. TrueFoundry Docs — AI Gateway のご紹介 (1,000以上のLLM、対応プロバイダー、レイテンシーのオーバーヘッド)
8. TrueFoundry Docs — Agent Harness 概要 (マネージドランタイム、サンドボックス、HITL承認、スキルレジストリ、キーレス認証モデル)

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