Microsoft Build 2026で、Microsoftは個別の新機能群を「Microsoft IQ」という1枚の傘の下に並べ直した。狙いは明快で、エージェントに渡す「コンテキスト」を製品横断で標準化することだ。

Microsoftの言い方を借りれば「エージェントは受け取るコンテキストの質以上には賢くなれない」。IQはこの課題を、Work / Web / Foundry / Fabric という4つのレイヤーに分解する枠組みである。

本記事は公式ブログとMicrosoft Learnの一次ソースを軸に、4層の役割・MCPとの関係・RAGとの違い・競合比較までを通しで整理する。

この記事のポイント
  • Microsoft IQはM365・Copilot Studio・Azure AI Foundry・Microsoft Fabricに横串で入った「エージェント向けコンテキスト層」
  • Work IQ（M365横断・6/16 API GA）／Web IQ（MCPネイティブ・競合比2.5倍速）／Foundry IQ（Azure AI Foundry向け）／Fabric IQ（Microsoft Fabric向け）の4層構成
  • 論点はMCPとの関係。Foundry IQ／Web IQはMCP経由で他社エージェントからも叩ける
  • RAGの置き換えではなく「単発RAGを多段・権限対応・引用付きに進化させる」枠組みとして整理する価値がある

30秒で理解する

まず全体像から。Microsoft IQは単独の新製品ではなく、既存スタックに後付けされた「データ・コンテキスト層」のブランド名だ。

・Microsoft IQはM365／Copilot Studio／Azure AI Foundry／Microsoft Fabricに横串で実装された、エージェント向けの「データ・コンテキスト層」
・4層構成。Work IQ（M365横断のワークインテリジェンス、Work IQ APIが2026年6月16日にGA）／Web IQ（MCPネイティブ・モデル非依存、競合比2.5倍速のWebグラウンディング）／Foundry IQ（Azure AI Foundry向けナレッジ層）／Fabric IQ（Microsoft Fabric向けセマンティック層）
・狙いはエージェント文脈における「データ層の標準化」。VentureBeatは、エージェントが各所でデータサイロを生む問題へのMicrosoftの回答がMicrosoft IQだと整理している
・ベクトル検索ベースのRAGの「次」の枠組みとして整理しておく価値がある。MCPとの関係性が最大の論点

「IQ」と「Agent」は別物
Microsoft IQはエージェントそのものではない。エージェントに「世界知識」と「企業知識」を供給する土台のレイヤーだ。エージェントを作る器（Copilot Studio／Foundry Agent Service／Microsoft Agent Framework）と、その器に文脈を流し込む水道管（Microsoft IQ）を分けて考えるとよい。

何が発表されたか

Build 2026のメッセージは「AIをサイドパネルとして売るのをやめ、OS的なオペレーティングレイヤーとして敷設する」というものだった。Microsoft IQはその中核に置かれた概念で、Microsoft公式ブログによればGitHub Copilot・Microsoft Foundry・Copilot Studioにまたがって一般提供が始まっている。

同じBuild 2026では、GitHub Copilotのネイティブアプリ化やデフォルトモデルの刷新も同時に発表された。開発ツール側の動きは GitHub Copilotがネイティブアプリ化、デフォルトモデルもPolarisへ——Build 2026の主戦場 で詳しく扱っている。本記事はその「データ・文脈の供給側」を担うMicrosoft IQに焦点を当てる。

4層の位置づけを俯瞰すると、それぞれが「どこのデータに、どう触るか」で住み分けている。

flowchart TD AGENT["AIエージェント
(Copilot Studio / Foundry / 他社MCPクライアント)"] AGENT --> IQ["Microsoft IQ
コンテキスト層"] IQ --> WORK["Work IQ
M365の働き方シグナル"] IQ --> WEB["Web IQ
リアルタイムWebグラウンディング"] IQ --> FOUNDRY["Foundry IQ
企業ナレッジの統合検索"] IQ --> FABRIC["Fabric IQ
構造化データのセマンティック層"] WORK --> M365[("M365
メール/会議/Teams/文書")] WEB --> NET[("Web/ニュース/画像/動画")] FOUNDRY --> ENT[("SharePoint/OneLake
Azure SQL/Blob")] FABRIC --> LAKE[("OneLake / Power BI
オントロジー")]

4層の機能と使い分け

ここからは各層を個別に見ていく。重要なのは「どのデータソースを対象にするか」で役割が分かれている点だ。

Work IQ

Work IQはMicrosoft 365向けの「働き方のコンテキスト層」だ。メール・会議・Teamsメッセージ・文書・人・ワークプレイスインサイトといった協働シグナルを捉え、エージェントに「組織がどう動いているか」を渡す。

・Work IQ APIは2026年6月16日にGA。プログラムからこのインテリジェンス層へアクセスできるようになる
・開発者向けにはWork IQ CLI＋MCPサーバ（パブリックプレビュー）が提供され、npm install -g @microsoft/workiq または npx -y @microsoft/workiq mcp で導入できる
・GitHub Copilot CLIやVS Codeにプラグイン／MCPサーバとして組み込め、コーディング中に関連する会議メモや仕様書を自動で引き込める
・M365 Copilotの権限をそのまま継承。ユーザーが閲覧権を持つデータしか触れず、データは保存せずオンデマンドで取得する。利用にはEntraテナント管理者の同意が必要

具体的には、ターミナルやエディタから自然言語でM365データを問い合わせられる。

# CLIから直接問い合わせる
workiq ask -q "Contoso案件の認証要件について先週の会議で何が決まった？"

# MCPサーバとして起動し、Copilot/Claude等から接続
npx -y @microsoft/workiq mcp

VS Codeへ組み込む際のMCP設定はシンプルだ。

{
  "workiq": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@microsoft/workiq", "mcp"],
    "tools": ["*"]
  }
}

Web IQ

Web IQはMicrosoftの「AIファーストなWeb検索スタック」で、エージェントにリアルタイムの世界知識をグラウンディングする。最大の特徴はモデル非依存・MCPネイティブであることだ。

・MCPネイティブ（JSON-RPC 2.0）で実装され、推論モデルにロックインされない。GPTでもClaudeでもGeminiでも同じ結果を受け取れる
・関連パッセージの返却が「次点の代替手段の約2.5倍速」。P95レイテンシ164msのサブ秒グラウンディングで、多段エージェントチェーン向けに最適化
・対象はWeb・ニュース・画像・動画・ショッピングと広く、出典付きの構造化JSON（タイトル・URL・スニペット・タイムスタンプ・provenance）を後処理なしで返す
・コンテンツ供給はライセンス済みソース＋構造化データ＋オープンWebで、いわゆるSERPスクレイピングではない。データ保持はゼロ

「SERPスクレイピングではない」が意味すること
従来の「検索結果ページを取得してパースする」方式は、レイアウト変更で壊れやすく、ライセンスやレート制限の問題も抱える。Web IQはライセンス契約済みソースと構造化データを束ね、引用可能な形で返す設計のため、エージェントが安心して本番で叩けるグラウンディングAPIを志向している。

Foundry IQ

Foundry IQはAzure AI Foundry向けの「マネージドなナレッジ層」だ。社内のばらばらなデータを、権限対応の「ナレッジベース」として束ねる。基盤はAzure AI Searchが担う。

・ナレッジベースはGA（SLA・コンプライアンス認証・安定API・MCPサーバ・agentic retrievalのログ／引用つき）
・ナレッジソース（プレビュー含む）はWork IQ・Fabric IQ・File Search・Azure SQL・MCPサーバ・Web IQ・Azure Blob・既存search index・SharePoint・OneLakeと幅広い
・中核はagentic retrieval。複雑なクエリをサブクエリに分解し、並列実行→セマンティック再ランク→統合回答という多段検索を行い、クエリ計画にLLMを使う（reasoning effortはminimal/low/medium）
・権限はACL同期＋Purviewの機密ラベル＋呼び出し元のEntra ID単位で強制。引用付きで返すため出典をたどれる
・サーバレス（パブリックプレビュー）はscale-to-zero課金。Developerティアは$0.24/Compute Unit・時、ストレージ最大$0.29/GB・月、課金開始は2026年後半

Microsoftの計測では、単発RAG比でrecallが最大54%、回答品質が最大20%改善したとされる。Foundry IQはナレッジベースをリモートMCPサーバとして公開でき、Claude・ChatGPT・LangChain・Microsoft Agent Frameworkから接続できる。

Fabric IQ

Fabric IQはMicrosoft Fabric向けの「セマンティック・インテリジェンス層」だ。構造化された業務データに意味の土台を与える。

・オントロジー・セマンティックモデル・グラフ・データエージェントとして業務データをモデル化し、OneLakeやPower BIの分析をエージェントが推論できるようにする
・狙いは曖昧さの排除。ある企業にとっての「売上」「顧客」「アクティブアカウント」が何を指すのか、エージェントが推測せずに済むよう共有のセマンティック基盤を与える
・ライブのOneLakeデータに接続し、Foundry IQからもナレッジソースとして参照できる

MCPとの関係性

Microsoft IQを理解する上で最大の論点がMCP（Model Context Protocol）との関係だ。MCPはAnthropicが提唱したオープン標準で、エージェントと外部データ／ツールを接続する共通インターフェースである。

Microsoft IQはこのMCPを「敵」ではなく「土台」として採用している。具体的には2つの方向で噛み合う。

・供給側として：Foundry IQはナレッジベースをリモートMCPサーバとして公開し、Claude・ChatGPT・LangChain・Microsoft Agent Frameworkなど任意のMCP互換ホストから叩ける。Web IQもJSON-RPC 2.0のMCPネイティブ実装
・消費側として：Foundry IQは外部のMCPサーバを「ナレッジソース」の一種として取り込める。つまり既存のMCPエコシステムをそのまま社内ナレッジの入口にできる

「IQはMCPの置き換えではない」
よくある誤解だが、Microsoft IQはMCPと競合する独自プロトコルではない。むしろMCPの上に「権限対応・多段検索・引用つき」のマネージド層を乗せたものだ。既存のMCPサーバを捨てる必要はなく、Foundry IQのナレッジソースとして束ね直す形になる。

実装イメージを掴むため、Foundry IQのナレッジベースをMCP経由でエージェントから呼ぶ流れを簡略化して示す。ポイントは、エンドポイントとナレッジベース名さえ揃えば、推論モデル（Claude/GPT/Gemini）を問わず同じインターフェースで叩ける点だ。

# Foundry IQ ナレッジベースを MCP リモートサーバとして参照する例（簡略）
# 任意の MCP 互換ホスト（Claude / LangChain / Agent Framework 等）から接続できる
mcp_config = {
    "foundry-iq": {
        "type": "remote",
        "url": "https://<your-search>.search.windows.net/mcp",
        "knowledge_base": "enterprise-kb",
        # 呼び出し元の Entra ID で権限を強制（ACL / Purview ラベルを尊重）
        "auth": "entra-id",
    }
}

# エージェントは knowledge_base にクエリを投げるだけ。
# 内部では agentic retrieval がサブクエリ分解→並列検索→再ランクを実行し、
# 引用付きの統合回答を返す。
answer = agent.ask(
    "Q3の解約率が高い顧客セグメントと、その共通要因を社内資料から要約して",
    knowledge="foundry-iq",
)

このようにエージェント側のコードは「ナレッジベースに問い合わせる」だけで済み、クエリ計画・並列検索・権限強制・引用付与はFoundry IQ側が肩代わりする。自前でRAGパイプラインを組むより、配管コードが大幅に減るのが実利だ。

各社の「エージェントにコンテキストを渡す」アプローチを並べると、MicrosoftがMCPを軸に据えた意味が見えてくる。

ベンダー 主なコンテキスト供給の仕組み 標準・相互運用性
Microsoft Microsoft IQ（Work/Web/Foundry/Fabric）＋ Foundry IQ MCPサーバ MCPネイティブ。他社クライアントから接続可
Anthropic MCP（プロトコル本体）＋ memoryツール MCPの提唱元。オープン標準
OpenAI Assistants API / File Search / Web Search / Tools 独自API中心。MCP対応も拡大中
Google Vertex AI Search / Gemini Function Calling / グラウンディング 独自スタック中心

RAGとどう違うのか

「IQは結局RAGでは？」という疑問は当然だ。答えは「単発RAGの上位互換にあたるが、思想が一段違う」である。

従来のベクトル検索ベースRAGは、おおむね「クエリをベクトル化→近傍のチャンクをtop-k取得→そのままコンテキストに詰める」という単発（single-shot）の流れだ。手軽だが、複雑な質問には弱く、権限制御や出典の担保は自前で組む必要がある。

Foundry IQのagentic retrievalは、ここを多段に作り替える。

flowchart LR Q["複雑なクエリ"] --> P["LLMがクエリ計画
サブクエリに分解"] P --> S1["ソースA
並列検索"] P --> S2["ソースB
並列検索"] P --> S3["Web IQ
並列検索"] S1 --> R["セマンティック再ランク"] S2 --> R S3 --> R R --> ACL["権限強制
(Entra/ACL/Purview)"] ACL --> A["引用付き統合回答"]

違いを表で整理する。

観点 従来の単発RAG Foundry IQ（agentic retrieval）
検索回数 1回（top-k一発） クエリ分解→並列多段
クエリ計画 なし LLMがサブクエリ生成
複数ソース横断 自前で実装 ナレッジソースとして標準統合
権限制御 自前 Entra ID／ACL／Purviewで標準強制
出典・引用 自前 引用付きで返却
計測値 ベースライン recall最大+54%、回答品質最大+20%

重要なのは、これがRAGの「置き換え」ではない点だ。Foundry IQはAzure AI Searchの上に構築され、既存のsearch indexをそのままナレッジソースにできる。移行パスは「既存のベクトル検索資産を活かしたまま、その上にagentic retrievalの層を被せる」形になる。

エージェントのトークン効率という観点では、検索を賢くすることがコンテキスト節約に直結する。この発想は AIエージェントのトークン最適化ガイド で扱った「必要な文脈だけを的確に渡す」設計と地続きだ。

既存M365/Azure環境への影響

では実際に既存環境を運用しているチームにとって、何が変わるのか。3つの軸で見る。

・Work IQ 6/16 API GAで変わること：これまでCopilotのUI越しにしか触れなかったM365の協働シグナルに、APIから直接アクセスできるようになる。社内ツールやカスタムエージェントが「誰が・何を・いつ議論したか」を文脈として取り込める
・Copilot Studio既存エージェントの拡張：既存エージェントにWork IQ／Foundry IQをナレッジ源として接続すれば、回答の根拠が社内データに寄り、ハルシネーションを抑えられる。MCPサーバ経由なので接続の追加実装は比較的軽い
・Azure AI FoundryでのFoundry IQ活用：Foundry Agent Service上のエージェント群が、1つのナレッジベースを共有できる。ナレッジ基盤を個別エージェントごとに作り込む手間が減る

Claude Code等のワークフローとも接続できる
Foundry IQのMCPサーバはClaudeやLangChainからも叩けるため、Microsoft純正エージェントに閉じない。大規模オーケストレーションの文脈は Claude Code Dynamic Workflows解説 も併せて読むと、「文脈供給（IQ）×実行オーケストレーション（ワークフロー）」の組み合わせ像がつかめる。

競合機能との比較表

エージェント向けコンテキスト基盤という土俵で、各社の現在地を機能軸で並べる。各値は本記事執筆時点（2026年6月）の公式情報に基づく。

機能 Microsoft IQ Google（Vertex AI） Anthropic（MCP+memory） OpenAI（Assistants）
Webグラウンディング Web IQ（MCPネイティブ・2.5倍速） Grounding with Google Search 外部MCPサーバ依存 Web Search（内蔵）
社内データ統合 Foundry IQ＋Work IQ Vertex AI Search MCPサーバを自前接続 File Search
構造化データの意味付け Fabric IQ（オントロジー） BigQuery連携 （標準機能なし） （標準機能なし）
多段検索 agentic retrieval あり クライアント実装 限定的
他社クライアント接続 MCPで可（Claude/ChatGPT等） 限定的 MCP標準 MCP対応拡大中
権限・ガバナンス Entra/ACL/Purview標準 IAM 実装依存 組織管理機能

要点は、Microsoftが「自社M365データ（Work IQ）」「構造化データの意味付け（Fabric IQ）」という、他社が標準では持たない2枚を握っていることだ。一方でMCPという共通土台に乗ることで、囲い込みではなく相互運用も同時に主張している。

実装の現実：いつから使えるか

提供時期はレイヤーごとに大きく差がある。導入計画を立てる際はここを正確に押さえたい。

・Work IQ：Work IQ APIが2026年6月16日にGA。CLI／MCPサーバはパブリックプレビューで既に試せる
・Web IQ：限定アクセス（select enterprise）。Microsoftアカウントチーム経由で本番AIワークロードを開発する組織が優先。Foundry IQ内のナレッジソースとしてはWeb／ニュース／画像／動画がGA
・Foundry IQ：ナレッジベースはGA。新しいナレッジソース（Work IQ・Fabric IQ・File Search・Azure SQL・MCP）とサーバレスはパブリックプレビュー。サーバレス課金は2026年後半開始予定
・Fabric IQ：Microsoft Fabricのセマンティック層として提供。具体的なGA期日は本記事執筆時点で公式に明示されていない

「GA」と「プレビュー」が同じ製品内で混在する
Foundry IQはMicrosoft Learnも明言する通り、機能ごとにGA／プレビューが分かれ、使うSearch Service REST APIのバージョンで利用可否が変わる。ポータルはプレビュー版へのアクセスを提供し続けるため、本番投入時は「自分が使う機能がGAか」をAPIバージョン単位で確認する必要がある。

よくある落とし穴

最後に、導入検討時にハマりやすい4点を挙げる。

・「IQ」と「Agent」を混同する：IQはエージェントではなくコンテキスト供給層。エージェント本体（Copilot Studio/Foundry Agent Service）と分けて設計する
・RAG置き換えだと誤認する：IQは単発RAGを多段・権限対応・引用付きに進化させる相補的な層。既存search indexはナレッジソースとして活かせる
・MCPサーバ追加実装の手間を見落とす：他社クライアントからFoundry IQを叩くにはMCP接続の設定が要る。逆に外部MCPをナレッジ源に取り込む場合も接続管理が発生する
・データガバナンス・権限境界の検証不足：Work IQはM365権限、Foundry IQはEntra ID／ACL／Purviewで権限を強制する。エージェントが「見えてはいけないデータ」を返さないか、本番前に権限境界をテストすべき

まとめ

Microsoft IQは、派手な単一機能ではなく「エージェントに渡すコンテキストを製品横断で標準化する」という地味だが本質的な動きだ。

Microsoft IQの要点
  • Work（M365）／Web（リアルタイム）／Foundry（企業ナレッジ）／Fabric（構造化データの意味付け）の4層で、エージェントに文脈を供給する
  • MCPネイティブを軸に、他社クライアント（Claude/ChatGPT等）からも接続できる相互運用を志向
  • RAGの置き換えではなく、単発RAGを多段・権限対応・引用付きに進化させる相補的な層
  • Work IQ APIは6/16 GA、Foundry IQナレッジベースはGA、Web IQ／サーバレスはプレビュー〜限定アクセス。本番投入はGA/プレビューの境界をAPIバージョンで確認

ベクトル検索一発のRAGから、権限と引用を備えた多段の「コンテキスト基盤」へ——その移行の見取り図として、Microsoft IQの4層は押さえておく価値がある。

参照ソース（一次ソース）

・Microsoft公式ブログ「Microsoft Build 2026: Be yourself at work」 https://blogs.microsoft.com/blog/2026/06/02/microsoft-build-2026-be-yourself-at-work/
・Microsoft Foundryブログ「Build smarter agents faster with Foundry IQ」 https://devblogs.microsoft.com/foundry/build-smarter-agents-faster-with-foundry-iq/
・Microsoft Learn「What is Foundry IQ?」 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/agents/concepts/what-is-foundry-iq
・Microsoft Learn「Microsoft Work IQ CLI (preview)」 https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/extensibility/workiq-overview
・Microsoft Web IQ 製品ページ https://www.microsoft.com/en-us/webiq