AIエージェント基盤とは｜
主要5社の特徴と選び方・PoC前の確認一覧

AIエージェント基盤とは、AIエージェントを作り、動かし、管理するためのサービスです。選定は製品名の知名度ではなく、①自社の必須条件を決める、②公式資料の記載を確かめる、③PoCで実際に試す、という3段階で進めます。

AIエージェントを業務で使うには、エージェントを作る画面や部品、動かすための実行環境、権限やログの管理といった土台が必要です。この土台をまとめて提供するサービスが、本記事で扱う「AIエージェント基盤」です。クラウドの契約先やデータ基盤とセットで提供されることが多く、どの基盤を選ぶかは、その後の開発・運用のやり方に直結します。

選定の進め方は3段階です。まず自社の必須条件を決める。たとえば社員ごとの権限管理です。次に、各社の公式資料でその条件に関係する記載を確かめる。最後に、PoCで実際に試して判断する。この記事では、この3段階を順に案内します。

5社とも、大手IT企業が提供するAIエージェント基盤です。8つの観点の説明はどの社の資料にもあり、記載の有無では差がつきません。まず各社の資料が何を説明しているかを知り、自社が使っている環境に近い候補から確かめます。

提供元は、Microsoft・Google・AWS・Databricks・IBMの5社です。比較した8つの観点は、当社がPoCの計画を支援するときに確認を求められることが多い、次の運用項目です——ツール・API連携（外部システムとの接続）／認証・アクセス統制／知識グラウンディング／評価・テスト／可観測性・分析／実行・デプロイ／人の確認・承認／複数エージェント連携。次の章の一覧でも、この観点名がそのまま列の並び順になっています。この8つに絞ったのは本記事の判断です。自社の規程で別の観点が必要なら、そちらを足して確認してください。

見出しの意味は、candidate＝候補、vendor＝提供元、where_it_fits＝確かめ始めやすい条件です。

選び方のコツは、自社がすでに契約・利用している提供元から確かめ始めることです。既存の環境や契約と重なる基盤は、社内の確認もPoCの準備も進めやすいためです——ここは当社の支援経験にもとづく見立てです。名前の印象で1社に決める必要はありません。

この表は、3段階のうち②公式資料の記載を確かめる場面で使います。まず自社の必須条件に近い観点の列を見て、次にマスに書いた資料の説明の要旨を読み、最後にリンクで出典の原文を確かめます。使えるかどうかの最終判断は、資料ではなく③PoCの実測で行います。

列の観点名は、前の章で挙げた8つの観点と同じです。分からない観点名は、前の章で語に触れると説明が出ます。

5社×8観点＝40マスのすべてで、公式資料に説明の記載を確認できました。つまり、記載の有無では5社に差がつきません。確認は記載の観測記録であり、機能対応・性能の評価ではありません。絞り込みは「自社の必須条件×PoC」で行います。

見出しの意味は、tool_api＝ツール・API連携、auth_access＝認証・アクセス統制、grounding＝知識グラウンディング、evaluation＝評価・テスト、observability＝可観測性・分析、runtime＝実行・デプロイ、human_approval＝人の確認・承認、multi_agent＝複数エージェント連携です。

マスによっては、公式資料の側に限定条件が付いています。次の4点は調査時の記録をそのまま残したもので、そのマスを一般化して読まないための注意です。文中のclassic agent flows・Preview・experimentalは、語に触れると意味が出ます。

• Microsoftの「人の確認をはさむ処理」は classic agent flows を経由する記載。新しい方式の画面に共通する承認機能へは広げられません。
• Microsoftの複数エージェントと、Googleの評価・エージェント間連携・エージェントIDは Preview の表示。
• Googleの「実行前の人の確認」は、開発キットADKの Tool Confirmation という experimental の機能が根拠。管理画面の標準機能へは広げられません。
• IBMの「協働エージェントへの作業委任」は標準では順番に1つずつ実行する方式。並列実行へは広げられません。

読み方の例を1つ挙げます。自社で「社員ごとの権限管理」が必須条件なら、「認証・アクセス統制」の列を見ます。Microsoftのマスは「利用者ごとの認証」で、リンク先の公式資料の原文から、その説明がどんな条件・範囲のものかを確かめられます。

この一覧で分かるのは「公式資料に説明があること」までです。性能の良し悪しや、自社の環境で動くかどうかは、資料からは分かりません。だから資料で確認できることを先に整理し、残った不確かな部分だけを、次の章の手順でPoCへ送ります。

絞り込みの基準は「資料に説明が多いか」ではありません。自社の必須条件について、一覧のマスと出典で根拠を確かめたうえで、PoCで確かめること・合否基準・責任者まで言える候補だけを、次のPoC計画へ進めます。

判定規則：候補ごとに「自社の必須条件の根拠を、一覧のマスと出典で確かめられたか」「PoCで確かめること・合否基準・責任者まで決められたか」の2つを確認します。この2つが両方できた候補は「進める」、できなかった候補は理由に応じて「戻す」か「再定義」——どれに入っても失格ではありません。

次の行動：まず自社の必須条件を3つ決め、一覧の該当する観点から出典を確認し、上の記入例にならって「PoCで確かめること・合否基準・責任者」をメモしてから、候補絞り込みの会議に臨んでください。

5社は公式資料の記載では差がつきませんでした。だから冒頭の3段階のうち、選定の結果を分けるのは①自社の必須条件と③PoCです。②公式資料の確認は、その2つを支える材料集めにあたります。

この記事で確かめたことを振り返ります。5社×8観点の40マスすべてで、公式資料に該当する説明の記載を確認できました。つまり、記載があるかどうかで候補を絞ることはできません。絞り込みは、自社が外せない条件を先に決め、その条件をPoCで確かめる、という順で進めます。一覧は判断そのものではなく、判断の材料を早く集めるための道具です。

当社が支援の現場で見てきたのは、製品名の知名度から入った選定ほど、あとで社内説明に詰まるという傾向です。逆に、外せない条件を3つに絞れた案件は、候補が5社あっても一次選定が短く済みます。決め手になったのは資料の量ではなく、条件の明確さでした——ここは当社の見立てです。

この一覧は2026-08-01時点の記録です。提供元の資料は更新されますし、同じ説明でも適用される範囲は契約や環境によって変わります。自社の判断に使うときは、リンク先の原文で対象・条件・時点をそのつど確かめてください。

本文の「5社×8観点の確認一覧」は、2026-08-01に公開されていた各提供元の公式資料だけを対象に、あらかじめ決めた40マスを1マスずつ確かめ、確認できた説明だけを載せたものです。確認の途中でマスを足したり減らしたりはしていません。この日だけの単一時点調査で、期間をまたぐ変化は追っていません。資料に説明があることは、自社で使えることや性能が良いことを意味しません。使えるかどうかはPoCで確かめます。なおGoogleは、基盤本体の資料に加えて、公式の開発キットADKの資料も確認先に含めています。確認に使った公式資料は次のとおりです。

1. Microsoft Copilot Studioの公式資料 — Microsoft Copilot Studio｜ツール・API連携／知識グラウンディング／実行・デプロイ
2. Google Gemini Enterprise Agent Platformの公式資料 — Google Gemini Enterprise Agent Platform｜ツール・API連携／認証・アクセス統制／可観測性・分析／実行・デプロイ／複数エージェント連携— エージェント間連携（Agent2Agent）の記載は Preview 表示
3. Amazon Bedrock AgentCoreの公式資料 — Amazon Bedrock AgentCore｜ツール・API連携／認証・アクセス統制／可観測性・分析／実行・デプロイ／複数エージェント連携
4. Databricks Mosaic AI Agent Frameworkの公式資料 — Databricks Mosaic AI Agent Framework｜ツール・API連携／知識グラウンディング／評価・テスト／可観測性・分析／人の確認・承認／複数エージェント連携
5. IBM watsonx Orchestrateの公式資料 — IBM watsonx Orchestrate｜ツール・API連携／人の確認・承認
6. Microsoft Copilot Studioの公式資料 — Microsoft Copilot Studio｜認証・アクセス統制
7. Databricks Mosaic AI Agent Frameworkの公式資料 — Databricks Mosaic AI Agent Framework｜認証・アクセス統制
8. IBM watsonx Orchestrateの公式資料 — IBM watsonx Orchestrate｜認証・アクセス統制／実行・デプロイ
9. Google Gemini Enterprise Agent Platformの公式資料 — Google Gemini Enterprise Agent Platform｜知識グラウンディング
10. Amazon Bedrock AgentCoreの公式資料 — Amazon Bedrock AgentCore｜知識グラウンディング
11. IBM watsonx Orchestrateの公式資料 — IBM watsonx Orchestrate｜知識グラウンディング
12. Microsoft Copilot Studioの公式資料 — Microsoft Copilot Studio｜評価・テスト／可観測性・分析
13. Google Gemini Enterprise Agent Platformの公式資料 — Google Gemini Enterprise Agent Platform｜評価・テスト（Preview 表示を保持）
14. Amazon Bedrock AgentCoreの公式資料 — Amazon Bedrock AgentCore｜評価・テスト
15. IBM watsonx Orchestrateの公式資料 — IBM watsonx Orchestrate｜評価・テスト／可観測性・分析
16. Databricks Mosaic AI Agent Frameworkの公式資料 — Databricks Mosaic AI Agent Framework｜実行・デプロイ
17. Microsoft Copilot Studioの公式資料 — Microsoft Copilot Studio｜人の確認・承認（classic agent flows 経由の記載）
18. Google公式の開発キット（ADK）資料 — Google Gemini Enterprise Agent Platform｜人の確認・承認— ADKレベルの Tool Confirmation（experimental）が根拠。Agent Platform管理画面の標準機能ではありません
19. Amazon Bedrock AgentCoreの公式資料 — Amazon Bedrock AgentCore｜人の確認・承認
20. Microsoft Copilot Studioの公式資料 — Microsoft Copilot Studio｜複数エージェント連携（Preview と既知の制約を保持）
21. IBM watsonx Orchestrateの公式資料 — IBM watsonx Orchestrate｜複数エージェント連携（標準では逐次実行）

1つの資料が複数のマスの根拠を兼ねる場合があります（40マスに対し出典は21件）。どの社のどの観点の根拠かは、各出典の補足にあります。提供元が Previewや experimentalと表示していた項目は、その表示もあわせて残しました。※調査基準日：2026年8月1日／著者：五月女 裕太（ビジョン・コンサルティング AI Center of Excellence）／引用時は「ビジョン・コンサルティング調べ（2026-08-01時点）」と本ページへのリンクを併記してください。