Microsoft Copilot Harnessとは？機能・料金・使い方を公式情報で解説

Microsoft Copilot Harnessは、AIモデルそのものではなく、AIエージェントが複数ステップの仕事を進めるための実行・オーケストレーション層です。Microsoft Foundry Agent Serviceでは、モデル、指示、スキル、ツール、会話ごとの作業領域、サンドボックスを組み合わせ、Foundry側がエージェントループと実行環境を管理します。

2026年10月28日時点で、Foundry Agent ServiceのMicrosoft Copilot Harnessはパブリックプレビューです。Microsoftはプレビュー機能についてSLAを提供せず、本番ワークロードには推奨しないと明記しています。まずは、外部への確定操作をしない限定的なPoCで、品質・処理時間・費用・権限設計を検証するのが現実的です。 Microsoft Learn：Use the Microsoft Copilot harness with prompt agents

なお、Microsoft Copilot、Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilotを利用しているだけで、Copilot Harnessを自動的に使えるわけではありません。本記事で主に扱うのは、Microsoft Foundry上でエージェントを構築するためのCopilot Harnessです。

結論：Microsoft Copilot Harnessを検討する判断基準

これはMojiによる一般的な設計上の目安です。実際の選定結果は、対象業務、入力データの品質、使うモデル、評価指標、許容できない誤り、許容コストによって変わります。AIエージェントと固定ワークフローの使い分けは、AIエージェントとは？生成AI・チャットボット・RPAとの違いと導入判断・実践手順も参照してください。

Microsoft Copilot Harnessとは

MicrosoftはHarnessを、モデルの外側でエージェントへ指示、コンテキスト、実行環境、制御を与えるオーケストレーション層として説明しています。Foundry版では、利用者がエージェント固有の知識、手順、ツールを定義し、Microsoftがエージェントループとサンドボックスを運用します。対応モデルは切り替え可能ですが、Harness自体を作り直す必要はない、という位置付けです。 Microsoft公式ブログ：Introducing the Microsoft Copilot harness

Foundry Agent Serviceでは、Harnessを選択してもエージェントの種類はPrompt Agentのままで、呼び出しはResponses APIを通じて行います。つまり、Harnessは新しいチャットUIではなく、Prompt Agentの実行基盤を選ぶ設定です。 Microsoft Learn：Harnessの仕組み

初期プレビューで確認できる主な構成要素

• スキル：指示、スクリプト、補助リソースを再利用可能な手順としてまとめる仕組み
• 接続ツール：Foundryの対応ツールやMCPツールを、認証・承認設定とともに接続する仕組み
• 実行と委任：ファイル・コードを扱い、主エージェントが組み込みサブエージェントへ限定タスクを委任する仕組み
• ソース管理可能な定義：エージェント定義や補助リソースをアプリケーションコードと一緒に管理する選択肢

これらはFoundry版Copilot Harnessのパブリックプレビューで案内されている要素です。 Microsoft Foundry Blog：Introducing the Microsoft Copilot harness in Foundry Agent Service

できること・できないこと

できること

Harnessの組み込み機能として、作業領域内のファイル読み取り・書き込み、シェルコマンド実行、URLからのWebコンテンツ取得、サブエージェントへの委任が案内されています。新規エージェントでは、これら5つの機能が原則として有効です。さらに、Function tool、Foundry Web Search、接続設定を伴うMCPツールなどを追加できます。 Microsoft Learn：対応ツールと設定方法

MCPを使う場合は、AIに何を接続するかだけでなく、接続先が何を許可するかを別に設計してください。API・MCP・A2Aの役割の違いは、API・MCP・A2Aの違いとは？AIエージェントを接続する仕組みやポイントを分かりやすく解説で整理しています。

現時点での制約

• Foundry版はパブリックプレビューであり、本番ワークロードには推奨されていません。
• Harnessは新規Prompt Agentの作成時に選びます。初期プレビューでは既存エージェントへの後付け、および作成後のHarness切り替えはできません。
• BYOMは未対応です。プロジェクトのリージョンでPrompt Agentに使える、推論・ツール呼び出し対応モデルを選ぶ必要があります。
• Harnessの作業領域は会話単位です。サンドボックスのアイドル・再開・置換後も通常は作業領域の状態を維持しますが、重要な成果物はFoundry Filesなどの永続ストアへ保存する必要があります。
• Foundry MemoryおよびMemory toolsはHarnessでは未対応です。
• モデルのtemperature、top_p、max_output_tokensなど、一部の生成・実行パラメータはHarness側で管理され、指定できません。

対応リージョン、モデル、入力方式、未対応パラメータは変更され得るため、実装直前に公式の制限一覧を確認してください。 Microsoft Learn：Foundry Agent Serviceの制限・リージョン

日本で使える？利用条件と対応リージョン

2026年10月28日時点で、Copilot Harnessの対応リージョンにはJapan Eastが含まれます。ほかにAustralia East、Canada Central、Central US、Germany West Central、Sweden Central、UK South、West Europe、West USが案内されています。ただし、Harnessが利用できても、必要なモデルやツールが同じリージョンで利用可能とは限りません。プロジェクトのリージョン、モデル、ツールをセットで確認してください。 Microsoft Learn：Copilot Harness対応リージョン

最低限、Azureサブスクリプション、Microsoft Foundryプロジェクト、対応リージョンにデプロイした推論・ツール呼び出し対応モデル、エージェント作成・実行に必要なFoundry Userロールが必要です。接続ツールを使う場合は、プロジェクト接続と、ツールが必要とする最小権限も別途設定します。 Microsoft Learn：前提条件とロール

料金：2026年12月1日からHarness実行環境に従量課金

料金は、Harnessだけの月額固定料金として公表されているわけではありません。2026年10月28日時点のMicrosoft Foundry Blogでは、Harness runtimeの利用は2026年12月1日まで無料で、同日から消費ベース課金を開始すると案内されています。モデル推論、別料金のツール、接続サービスは、無料期間中でも各サービスの条件に従って課金対象です。 Microsoft Foundry Blog：Harness pricing

上記のCPU・メモリ単価は米ドル建てで、リージョンや契約条件によって変わる場合があります。見積もりでは、次のように分けて管理すると、原因別に費用を確認しやすくなります。

月額概算 = モデル推論費 + Harness CPU時間 × 単価 + Harness GiB時間 × 単価 + 検索・MCP・外部サービス費

これはMojiによる管理用の式です。実コストは、モデル、会話数、ツール実行回数、サンドボックスの稼働時間、リージョン、契約単価によって変わります。PoC段階から「1依頼あたりの費用」「失敗・再試行あたりの追加費用」「人の確認時間」を記録してください。継続運用で追う指標は、LLMモニタリングとは？本番運用で追う指標・導入手順・選定チェックリストも参考になります。

Microsoft Copilot SDKとの違い

発表にはSDKも含まれますが、Foundryで使うHarnessと、Microsoft Copilot SDKは同じ導入経路ではありません。Microsoft Copilot SDKは、Microsoft Copilot Harnessのプログラム可能なインターフェースとして移行中のSDKであり、Python、TypeScript、Go、.NET、Java、Rust向けの実装が公開されています。SDK経由では、アプリケーションからCopilot CLIのエージェントランタイムを利用できます。 GitHub公式リポジトリ：Microsoft Copilot SDK

SDKはGAでセマンティックバージョニングに従うと案内されていますが、SDKの利用条件とFoundry版Harnessの提供条件を混同しないでください。 GitHub公式リポジトリ：SDKの認証・BYOK・提供状況

最小PoCの始め方：4ステップ

以下は、Microsoft公式の作成手順を基に、検証範囲を絞るためにMojiが提案するPoC手順です。本番導入の完成手順ではありません。

1. 対象業務を「読む・整理する・下書きを作る」に限定する
   架空の例として、「公開済みの製品資料を読み、比較メモの下書きを作る」など、外部送信・更新・削除を含まない業務を選びます。
2. Japan Eastなど対応リージョンにFoundryプロジェクトを作る
   対象リージョンで、Prompt Agentに利用可能な推論・ツール呼び出し対応モデルを確認してデプロイします。
3. 新しいPrompt AgentでCopilot Harnessを選ぶ
   Foundryポータルでは、新規エージェント作成時に「Use the Microsoft Copilot harness」を選択します。既存エージェントを切り替えるのではなく、検証用エージェントを新規作成してください。
4. ツールを最小化して会話ごとに評価する
   最初はファイル読み取りだけ、またはWeb取得だけに絞り、シェル、書き込み、サブエージェント、MCP接続は後から追加します。Responses APIではConversationを作成してから呼び出し、レスポンストレースでモデルとツールの実行経路を確認します。

Foundryポータル、Azure Developer CLI（azd）、SDKでの作成方法と、Harness指定の例は公式ドキュメントに掲載されています。 Microsoft Learn：作成・呼び出し手順

PoCの最小評価表（Mojiによる提案）

エージェントは最終文章だけでなく、権限内の行動、ツール実行、停止条件を含めて評価します。より詳しい評価設計は、AIエージェント評価とは？導入判断に使える比較基準・評価項目・実務手順を参照してください。

権限・セキュリティ設計のチェックリスト

Harnessでは、シェル、ファイル書き込み、Web、外部ツール、MCP接続を扱えます。特にシェルは、環境で許可されたネットワーク資源へアクセスしたり、ファイルを読み書きしたりできる広い機能です。ファイル・Web機能を無効にしても、シェルを有効にしたままでは厳密な境界にならない、とMicrosoftは注意しています。 Microsoft Learn：Harness toolsのセキュリティ上の注意

• ツールの既定を無効化する：必要な機能だけを明示的に有効にする。PoCの初期段階でシェルを有効にしない。
• 接続先ごとに最小権限を付与する：読み取り専用、対象フォルダ限定、対象API限定など、ツールごとの権限を分ける。
• MCPの承認を必須にする：書き込みや外部操作を行うMCPツールでは、少なくとも検証段階ではrequire_approval: alwaysを検討する。
• 秘密情報を検索クエリへ入れない：Web Searchを使う場合、認証情報、機密情報、個人情報を検索語へ含めない。
• 会話単位の作業領域を永続ストアと混同しない：重要成果物、監査証跡、承認記録は、別の耐久性がある保存先へ残す。
• 外部操作の前に停止点を置く：送信、更新、削除、購入、権限変更は、人の承認なしに実行しない設計から始める。

上記の委任レベルや承認の置き方はMojiによる実務上の提案です。より詳細な停止条件・承認・監査の設計は、AIエージェントのガードレール設計｜暴走を防ぎながら自動化を進める権限・承認・停止・監視の実務ガイドで解説しています。

導入前チェックリスト

• □ 対象は、複数ステップの判断・ツール連携が必要な業務か
• □ まずは外部への確定操作を含まないPoCに限定したか
• □ 利用するリージョンがCopilot Harnessに対応し、必要なモデル・ツールも同居できるか
• □ Foundry版Harnessがパブリックプレビューであることを関係者が理解しているか
• □ BYOMが必須要件ではないか
• □ ファイル、シェル、Web、サブエージェントをすべて有効にする必要が本当にあるか
• □ MCP・外部接続ごとに、認証方式、最小権限、承認要否、監査ログを決めたか
• □ 2026年12月1日以降のモデル・CPU・メモリ・ツール費用を分けて計測できるか
• □ 正確性だけでなく、ツール経路、停止、人への引き継ぎ、再現性を評価するか
• □ プレビュー終了、仕様変更、リージョン・モデル制約の変更を定期確認する担当者を決めたか

まとめ

Microsoft Copilot Harnessは、モデルを切り替えながら、スキル、ツール、ファイル、サンドボックス、サブエージェントを組み合わせるエージェント実行基盤です。Microsoft Foundry Agent Serviceでの提供は2026年10月28日時点でパブリックプレビューであり、Japan Eastは対応リージョンに含まれます。

導入判断で重要なのは、「複数モデルを使えるか」だけではありません。対象業務に複数ステップの実行が必要か、ツール権限を最小化できるか、プレビューの制約を許容できるか、モデル・実行環境・外部ツールを合算した費用を測れるかを確認してください。まずは、調査・整理・下書き作成のような可逆的な業務で、Harnessの実行経路と人の確認工程を評価することをMojiでは提案します。