Azure、企業向け AI 変革にエンドツーエンドプラットフォームを提供

要約

過去数週間にわたり、マイクロソフトが評価される理由は、AI の本番環境導入において、モデル、インフラストラクチャ、データ、アプリケーション、開発者ツールが一つのシステムとして連携している点にあります。

エンタープライズ AI は本番環境への移行を加速しており、顧客はマルチモデル構成へと移行しています。組織は、能力が最優先される場面では最先端モデルを採用し、コスト効率や細かい制御が重要となる場面では、より小型で特化型、オープンウェイトのモデルを活用します。しかし、価値は単独のモデルから生まれるものではありません。それは、その周囲を構成するシステム全体から生まれます。インフラストラクチャ、データ、アプリケーション、エージェント、セキュリティ、運用が一体となって機能することで、初めて真価を発揮します。この相乗効果こそが、Microsoft Azure が目指すものです。

シリコンからエージェントまで統合されたシステム

この統合は、モデルを支える基盤となるインフラストラクチャにも及びます。顧客は、あらゆるモデルやインフラストラクチャを柔軟に選択できる環境を求めており、各層を手作業でつなぎ合わせたり調整したりする必要はありません。マイクロソフトは、数十年にわたるミッションクリティカルなシステムの運用経験と、世界有数の過酷な AI サービスをグローバル規模で運営してきた知見を活かしています。プラットフォーム全体を通じた広範な対応力と統合性、そして開発者ツールや AI アプリケーションへの拡張性が、マイクロソフトが「2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Strategic Cloud Platform Services」および「The Forrester Wave™: Public Cloud Platforms, Q3 2026」の両方でリーダーに選出された主要な理由であると私たちは考えています。

この評価をいただけたことは光栄です。しかし、より重要なのは、今日プラットフォームを選ぶ顧客が、その選択によって将来数年にわたるインフラストラクチャーの基盤を形作っているという点です。その選択は、システム全体の能力にかかっています。クラウドプラットフォームはもはや個別のサービスを提供するだけでは不十分です。モデルやインフラストラクチャの選択肢を提供し、より迅速な構築、信頼性の高い運用、リスク管理、コスト制御、そして成果の向上を支援する必要があります。

次世代の AI アプリケーションを構築する企業にとって、個々の機能よりも、各レイヤーがどのように連携して動作するかが何よりも重要です。

Microsoft Azure で信頼できるクラウドソリューションを見つける

マイクロソフトは、2026 年版 Gartner® Magic Quadrant™ for Strategic Cloud Platform Services（戦略的クラウドプラットフォームサービス）で「リーダー」に選定されました。これは、2025 年、2024 年、2023 年の各版でも同様に「リーダー」に選ばれたことを意味します。

私たちが顧客にとって重要だと考えるのは、技術が実際のインパクトに変換されるかどうかです。具体的には、パフォーマンスの向上、コスト効率の改善、迅速なデリバリー、そして重要なシステムを自信を持ってスケールアップできる能力です。

マイクロソフトはまた、Forrester Wave™: Public Cloud Platforms（2026 年第 3 四半期）でも「リーダー」に選定されました。Forrester の評価では、現在の提供体制の強さと、その背後にある戦略の両方が検討されています。

この評価は、顧客が孤立した AI プロジェクトから本番環境システムへと移行する中で、Azure がどのように進化しているかを示す、もう一つの独立した視点を提供しています。

Forrester は、Microsoft の方向性を「Azure を単一の垂直統合システムとして捉えるビジョン」と評しています。

複雑さを伴わない選択肢の提供

マルチモデル戦略とは、すべてのモデルを同じ方法で実行する必要があるという意味ではありません。プラットフォームは、多様なコンピューティング環境に対応しつつ、一貫したセキュリティ、アイデンティティ管理、ガバナンス、信頼性、運用を提供できる必要があります。

このアプローチの中核にあるのが Microsoft Foundry です。開発者は広範なモデル選択の自由を得られ、AI システムの評価、保護、監視、運用に必要なツールも利用できます。その基盤には Azure インフラストラクチャが支えています。これはすべてのワークロードを一つのモデルに強制する話ではありません。むしろ、レイヤー間の接合部を減らしつつ、チームがワークロードに応じた最適な選択を行えるようにすることです。これにより、クラウド、オンプレミス、エッジ、サードパーティ環境など、どこで運用しても一貫した操作が可能になります。

データこそが AI にビジネス価値をもたらす

モデルの選定は常に変化しますが、AI を有用なものとするデータとビジネスコンテキストは不変です。顧客は、データをコピーして増やすことなく、ガバナンスを損なうことなく、データが存在する場所で作業したいと考えています。Forrester が指摘するように、「モデルは来たり去ったりしますが、データには重力がある」のです。

Microsoft Fabric は分析とデータを統合し、Microsoft Purview はそのデータ資産全体にガバナンスを適用します。Azure SQL や Azure Cosmos DB といった Azure データベースは、AI と現在の運用データを結びつけます。さらにその基盤の上に Microsoft IQ が、統一されたエンタープライズインテリジェンス層を提供し、アプリやエージェントが業務、データ、知識全体で一貫したビジネスコンテキストを把握できるようにします。

これらの機能を組み合わせることで、組織は各アプリケーションの周りにあるデータを再構築したり、ガバナンスやビジネスコンテキストをやり直したりすることなく、モデルを変更することが可能になります。

UNC Health は、なぜこの基盤が重要なのかを示す事例です。分析基盤の近代化を通じて、同組織は規制の厳しい業界の要件を満たしつつ、医療ケア、業務運営、研究を支えるガバナンスされたデータ環境を構築しています。これは、AI を大規模かつ責任を持って活用する前に、組織が備えておくべき基盤の典型例です。

近代化こそが AI への架け橋となる

現在、ビジネスを動かすアプリケーションには、何年にもわたるビジネスロジック、データ、運用ノウハウが蓄積されています。これらは、確立されたプロセスを継続して支えつつ、新しい AI エクスペリエンスと接続できる、現代的な環境が必要です。したがって、近代化は AI 導入の一部であり、別個のプロジェクトとして扱うべきではありません。

顧客は、ワークロードごとに判断する必要があります。移行するか、更新するか、マネージドサービスを利用するか、安全なインターフェースを通じてエージェントに公開する必要があるか、あるいは明確なビジネス上の理由がある部分だけを再構築するか——それぞれのケースで最適な選択を下すことが求められます。

リーバイス・ストラウス社が示すように、近代化と AI は同じ旅の一部として統合されるものです。同社は Azure 上でレガシーインフラを近代化し、より強靭な基盤を構築した上で、Microsoft Foundry を活用してエージェントを導入しました。これにより業務の簡素化と意思決定の加速が実現しています。歴史ある企業であっても、AI の導入のために既存事業を捨てる必要はありません。基盤を近代化し、そこから未来へと発展させたのです。

エージェントは、チームがアプリケーションの評価、アップグレード計画、コードのリファクタリング、変更のテスト、移行支援を行うのをサポートします。その際、開発者や IT チームはアーキテクチャとビジネス上の意思決定に対するコントロールを維持できます。GitHub Copilot のアジェンティック・モダナイゼーション機能は .NET および Java アプリケーションをサポートし、ソフトウェアライフサイクル全体にわたって連携します。

ここでアナリストからのフィードバックが特に重要となります。Gartner は、Microsoft のアプリケーション近代化に対する実用的なアプローチと、統合されたエンドツーエンドのソフトウェア開発者ライフサイクルを評価しています。また Forrester のレポートでは、顧客が Microsoft の移行および近代化における専門知識に感謝していることが指摘されています。

目標はシンプルです。顧客がすでに依存しているアプリケーションを近代化し、次世代 AI に対応できる状態を整えることです。

すべての AI への野望を支える

プロダクション環境で AI の利用が拡大する中、プラットフォームはより効率的かつ信頼性が高く、運用しやすくなることが求められています。顧客には、各ワークロードに最適なモデルとインフラストラクチャを選択できる自由が必要ですが、同時にプラットフォーム側では、それらの選択肢を統合する際の複雑さを軽減する必要があります。

ガートナーやフォーレスターから「リーダー」の評価を受けたことを誇りに思っています。さらに、これらの評価が業界の将来性をどう映し出しているかにも大きな期待を抱いています。次世代のクラウドは、インフラストラクチャ、データ、モデル、アプリケーション、開発ツールをいかに統合しながらも、各層が進化する中で顧客が必要とする選択肢を維持できるかで決まると考えています。

これが Azure が目指す方向性です。顧客やパートナーと共に、次のステップを共に作り上げていくことを楽しみにしています。

2026 年版「ガートナー®マジッククアドラント™：戦略的クラウドプラットフォームサービス」をご確認ください。レポートはこちら。

The Forrester Wave™: Public Cloud Platforms, Q3 2026 をご参照ください。レポートはこちら。

出典：Gartner® Magic Quadrant™ for Strategic Cloud Platform Services, 2026。著者：Alessandro Galimberti、Carolin Zhou、Douglas Toombs、Dennis Smith、Ed Anderson、Tobi Bet、Chuck Lawton。発行日：2026 年 9 月 1 日。

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このグラフィックは、より広範な調査ドキュメントの一部として Gartner, Inc. から公開されたものであり、文書全体との文脈で評価されるべきものです。ガートナーのドキュメントは、こちらからリクエストにより入手可能です。

Forrester は、その調査出版物に含まれる企業、製品、ブランド、サービスについて推奨するものではなく、技術ユーザーに対して、そのような出版物に含まれる評価に基づいて特定の企業やブランドの製品・サービスを選択することを助言するものではありません。情報は利用可能な最良のリソースに基づいています。見解は当時の判断を反映したものであり、変更される可能性があります。このレポートは、インタラクティブモデル、フレームワーク、ツール、データ、アナリストガイダンスへのアクセスなどを含む、Forrester の広範なリソースの一部です。詳細については、Forrester の客観性についてこちらをご覧ください。

エンタープライズ向け AI 変革には、エンドツーエンドのプラットフォームが不可欠です。この瞬間のために設計されたのが Azure です。