Microsoft、エージェント向け知識レイヤー「IQ」群を発表―Work IQ・Foundry IQ・Web IQ の3層構成

概要

※本記事は公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。一次情報は出典欄をご参照ください。

Microsoft は Build 2026 で、AI エージェントが参照する知識側を担う製品群「IQ」を発表した。Work IQ、Foundry IQ、Web IQ の3つで構成される。

Work IQ は「すべてのエージェントのための実用段階の知識（production-ready intelligence for every agent）」と説明され、業務データを扱う層に位置づけられる。Foundry IQ は「統合された知識とサーバーレスな検索（unified knowledge and serverless retrieval）」を掲げ、エージェント開発における情報取得を担う。Web IQ は検索部門から提供される Web 情報の層とされる。モデルの性能そのものではなく、モデルに何を読ませるかを整備する方向の発表といえる。

事実のポイント

• Work IQ: エージェント向けの実用段階の知識層。業務データを対象とする
• Foundry IQ: 統合知識とサーバーレス検索。エージェント開発時の情報取得を担当
• Web IQ: 検索部門による Web 情報の提供層
• 同イベントではエージェント統制の Agent 365 / Agent Control Specification も発表
• 発表は Microsoft Build 2026（2026年6月2〜3日）

用語・背景の補足

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）: AI が回答を生成する前に、外部の資料を検索して参照させる手法。モデル自体を再学習させずに、社内文書や最新情報を回答へ反映できる。IQ 群はこの「検索して渡す」部分を製品化したものと位置づけられる。

サーバーレス検索: 検索基盤のサーバー構築・運用を利用者が行わず、必要な時に必要な分だけ実行される形態。インデックスの維持管理から解放される一方、料金は利用量に連動する。

なぜ知識層が焦点になるか: 生成 AI の誤りの多くは、モデルの推論能力ではなく「参照した情報が古い・不足している・そもそも渡されていない」ことに起因する。参照情報の整備が精度に直結するため、モデル選定と同等以上に重要な工程とみなされつつある。

注意点

• 参照情報を整えても、元となる社内文書が古い・重複している・版が乱立している場合、その品質がそのまま出力に反映される
• 業務データを扱う層では、誰がどの文書にアクセスできるかという権限設計が前提となる。検索基盤が権限を越えて情報を返さない設計かは確認を要する
• 提供時期・対象ライセンス・利用可能な地域は製品ごとに異なる可能性がある
• 本記事は発表内容の整理であり、検索精度を実測したものではない

編集部見解

（追記予定）