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title: 20260606_なんでもCopilot_Copilotによる「Fabricのデータエージェント」と「Foundryで創る数理最適化エージェント」の協奏・共創・競争
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author: [Masahide TAKASUKA](https://image.docswell.com/user/3324212129)
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description: 2026/6/6(土) 13:15 〜 17:30 開催 なんでもCopilot @ QUINTBRIDGE https://nandemo.connpass.com/event/389878/
published: June 05, 26
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Copilotによる「Fabricのデータエージェント」
と「Foundryで創る数理最適化エージェン
ト」の協奏・共創・競争
なんでもCopilot
2026/6/6
高須賀 将秀


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自己紹介
たかすか
まさひで
高須賀 将秀
博士（情報学）（2023/3）
研究分野：組合せ最適化，数理最適化，オペレーションズ・リサーチ（OR），グラフ理論
所属：NTT西日本 デジタル改革推進部（2021/8～），
法政大学 デザイン工学部 兼任講師（2024/4～），個人事業（Udemy講師等）（2024/6～）
業務：データドリブン経営を牽引する立場
・データ活用基盤のシステム開発 ・データ分析手法の研究
・データ分析活用事例の提案 ・デジタル人材育成
資格：クラウド資格（AWS全冠，Azure/AppliedSkills全冠，GCP全冠， Snowflake（6/11）），
受賞：AWS Community Builders（2026），AWS All Certifications Engineers（2024, 2025），
高須賀将秀のホームページ
Microsoft Top Partner Engineer Award（2024），Microsoft Innovative Educator Experts 2025-2026，
Google Cloud Partner Top Engineer（2026），Google Cloud Partner All Certification Holders（2025），
Jagu‘e’r Award 優秀賞（2025），Snowflake Squad（2024, 2025）， Microsoft Certified Trainer（MCT）


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私の研究（博論）内容
◼ 与えられた全ての工事に対して立会者の割当を決定する問題である
◼ 移動距離や立会者のスキル等の様々な条件を考慮し割当を決定している
◼ 条件は万人共通の条件もあれば手配者の思考や嗜好によって異なるものもある
入力
出力
工事4
工事1
1
工事2 4
手配者
工事5
2
1
工事6
3
工事7
工事8
8
工事9
6
工事5
数理モデル
5
工事6
工事3
手配者
の思考/嗜好
=
7
工事2 4
2
5
工事3
立会者1～4
工事4
工事1
立会者4
3
工事7
立会者1
7
立会者2
工事8
ブラックボックス
化
8
工事9
9
9
立会者3
6


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私の研究（博論）内容
◼ 高度な技能を有している手配者により意思決定が行われている工事立会者手配
業務に対し実用的な手配結果を算出可能な数理モデルを構築した
長期効果
短期効果
付随効果
過去の工事立会者手配業務
デジタルデータ活用による工事立会者手配業務
人件費
年間1億（関東エリア：年間6万件）
年間0.1億（関東エリア：年間6万件）（想定）
品質
年間工事事故5件
年間工事事故0件（想定）
総移動時間
11,424 s（3.2 h）
11,593 s（3.2 h）※1
総割当ペナルティ
163 pt
81 pt※1
手配時間
3時間2回/1日
5分×2回/1日
やり方
アナログ（手書き）
デジタル
手配結果
※1：数理モデル4で総移動時間を重視すると, 総合移動時間10,697 s, 総品質146 ptとなる.


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数理最適化とは？
数理最適化の詳細はこちら↑ ↑
• 数理最適化とは，与えられた制約条件の下で，目的関数を最大化ま
たは最小化する解を求める数学的手法である．
• 目的関数: 最大化/最小化したい対象（コスト，時間，利益など）
• 制約条件: 守るべきルールや条件
• 決定変数: 最適化によって決定する変数
𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝑓 𝑥 = −𝑥 + 6
1
14
𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 𝑔 𝑥 = 𝑥 + ≤ 0
5
5
𝑥∈𝑅
8
1
14
𝑔 𝑥 = 𝑥+
5
5
10
3
10
𝑥 = 3 のとき 𝑓 𝑥 は最大値 3
𝑓 𝑥 = −𝑥 + 6
8
𝑥


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本日の流れ
• 数理最適化とは？
• 万博を例に
• アプリの実装
• 数理最適化の民主化の営み
専制化
Microsoft製品群を使った無理くり実装
• 特化型
• AIエージェント利用なし版
• AIエージェント利用あり版
• 汎用型
Microsoft製品群のエコシステム化
• 数理最適化エージェント
民主化


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数理最適化について知ってますか？
• 万博で以下訪問したい場所があったとき，あなたはどのような順番で訪問
しますか？
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万博の訪問ルートの最適解
• 最適解は以下ルートで，総移動距離は1.34km
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万博の訪問ルートの実行可能解の一例
全部で
362,880 通り


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訪問したい場所を増やした場合
訪問場所52ヵ所の総数
訪問場所40ヵ所の総数
訪問場所10ヵ所の総数
https://homepage45.net/unit/sub.htm


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LLM（AOAI）を用いた訪問ルートの提示
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訪問したい場所を増やした場合
• 訪問場所を増やしても探索方法を工夫すれば短時間で最適解が得られる
AOAI版


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万博訪問ルート最適化サービスについて
2
1
3
使い方
①地図上に訪問したい場所をクリック
②探索方法を選択（Gurobiがお勧め）
③最適化ルートを探索ボタンをクリック
万博訪問ルート最適化サービス


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アーキテクチャ（万博訪問ルート最適化サービス）
・数理最適化による計算機能部
・GurobiやPUPL
・メタヒューリスティクスアルゴリズム
・App Service（Container）利用
・最適化計算でGurobi利用
・Fabricへのデータ書き込みでodbcド
ライバ利用
・Fabricのデータを用いてデータ可視
化（今回は未対象，Frontの
Streamlitで実装）
・GrapthAPIを利用してFabricに取得データ
を書き込み
・Fabricへの認証にEntra IDを利用


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BI：Business Intelligence
ML：Machine Learning
AI：Artificial Intelligence
MO：Mathmatical Optimization
BI・ML・AIとMOとの違い
BI・ML・AI
MO
データから
・可視化
・学習、予測
・推論
データドリブン
条件から
・データを生成し、探索
ルールドリブン
生産されたデータを厳密に探索
ここでSnowflake活躍
データ量
データ量
データからそれらしい解を生成
入力
出力
プロセス
生成
入力
出力
プロセス


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数理最適化が流行らない理由
• 一見需要はありそうだが，一向に流行らない数理最適化
• 現場で導入しようとすると，Microsoft 含むクラウドやプラットフォームの
知識と数理最適化の知識，そして現場のドメイン知識や経験が必要
Microsoft 導入企業で
最も多いパターン
オープンでスケールしやすい
ドメイン知識・経験
Microsoft
Foundry
Fabric
企業単体や企業と大学の
共同研究等であるパターン
クローズドでスケールしにくい
数理最適化
ほぼ見かけないパターン


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本日の流れ
• 数理最適化とは？
• 万博を例に
• アプリの実装
• 数理最適化の民主化の営み
専制化
Microsoft製品群を使った無理くり実装
• 特化型
• AIエージェント利用なし版
• AIエージェント利用あり版
• 汎用型
Microsoft製品群のエコシステム化
• 数理最適化エージェント
民主化


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数理最適化の民主化の道筋
• 大きく2パターンの取り組みが必要
• 特化型：ある業務課題を解決することに注力したやり方（e.g. 巡回セールスマ
ン問題，生産計画問題，ナーススケジューリング問題等）．利用者
が多い場合や継続的な業務はこちらが適合．
• 汎用型：特定の業務課題に対してではなく，汎用的な問題に適用できるやり方
で，生成AI のサービスのようなイメージ．単発ものや試行錯誤の際は
こちらが適合．
Microsoft Foundry
＋
高須賀の独自ロジック
Microsoft
Foundry
Fabric
ドメイン知識・経験
App Service
（Streamlit）
＋
Fabric
特化型
汎用型
数理最適化


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本日の流れ
• 数理最適化とは？
• 万博を例に
• アプリの実装
• 数理最適化の民主化の営み
専制化
Microsoft製品群を使った無理くり実装
• 特化型
• AIエージェント利用なし版
• AIエージェント利用あり版
• 汎用型
Microsoft製品群のエコシステム化
• 数理最適化エージェント
民主化


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[特化型] Fabric Notebook での実装
• Fabric 上のNotebook で実装する
• 基本，同一ワークスペース内のユーザに対してのみしか共有できない
• そのため，共有可能なアプリをデプロイするために，Azureサービスを活用（次頁）
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# Page. 21

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[特化型] 数理最適化アプリを作ってみた
• オープンなサービスとして提供可能なアプリの実装について
・皆さんもお手元で確認できます
・ただし，Microsoft Fabric への情
報保存
は皆さんで共用のため注意
・そのため，この場は，Read 部分
（読み込んだ住所一覧，保存済み
のデータを表示等））のみ確認を推
奨
・App Service のリソースの関係でう
まく地図が表示されない場合あり
・以下アルゴリズムは利用未推奨（時
間制限付き全探索，完全全列挙型
アルゴリズム（全解保存））
https://poccloudstappfabrictsp.
azurewebsites.net/
Microsoft Fabric版


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[特化型] アーキテクチャ（数理最適化アプリ）
・数理最適化による計算機能部
・Gurobi やPuLP
・メタヒューリスティクスアルゴリズム
アプリ↑
・Fabric のデータを用いてデータ可
視化（今回は未対象，Front の
Streamlit で実装）
・App Service（Container）利用
・最適化計算でGurobi利用
・Fabric へのデータ書き込みでodbc
ドライバ利用
・Fabric ウェアハウスのSQLエンドポイント経由
でデータを読み書き
・Fabric への認証にEntra IDを利用
カテゴリ
技術
用途
フロントエンド
Streamlit
WebUI構築
データ基盤
Microsoft Fabric Warehouse
データ永続化
AI
Azure OpenAI (GPT-4o)
住所→座標変換、TSP最適化
認証
Azure AD / ClientSecretCredential
サービス間認証
接続
pyodbc + ODBC Driver 18
DB接続
可視化
pydeck, plotly
地図・グラフ表示
最適化
scipy, sklearn
数値計算・ML


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本日の流れ
• 数理最適化とは？
• 万博を例に
• アプリの実装
• 数理最適化の民主化の営み
専制化
Microsoft製品群を使った無理くり実装
• 特化型
• AIエージェント利用なし版
• AIエージェント利用あり版
• 汎用型
Microsoft製品群のエコシステム化
• 数理最適化エージェント
民主化


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数理最適化とLLMとの融合
推論
探索
データからそれらしい解を生成
生産されたデータを厳密に探索
LLM
数理最適化
数理最適化の
AIエージェント
データから得られる”それらしい解”から”精度保証付きの厳密な解”へ


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アーキテクチャ（数理最適化とLLMとの融合）
• とりあえず，雑に実装してみた（詳細は別の場で）
front
自然言語の解釈
・数理最適化処理の必要可否判定
・数理最適化の変換機能
・数理最適化の計算機能
・データ蓄積機能部
・可視化機能部


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実装アプリケーション
入力
アプリ
過程
2025年12月6日に大阪観光を
するのですが、マイクロソフト技術
が好きな人向けの観光プランを作
成してください
↑数理最適化のAIエージェントの組込
出力


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本日の流れ
• 数理最適化とは？
• 万博を例に
• アプリの実装
• 数理最適化の民主化の営み
専制化
Microsoft製品群を使った無理くり実装
• 特化型
• AIエージェント利用なし版
• AIエージェント利用あり版
• 汎用型
Microsoft製品群のエコシステム化
• 数理最適化エージェント
民主化


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[汎用型] LLMの活用による汎用型数理最適化アプリ
アプリ
• Microsoft Foundry（旧称:Azure AI Studio）は，企業が生成AIアプリケーションやAIエージェ
ントを安全かつ迅速に構築，評価，デプロイ，監視するための統合プラットフォーム
View
数理最適化function を実装
Copilot
自然言語での入力を数理モデルに変換する
function
Orchestrator
Microsoft Foundry
＋
Agents Models
Knowl
edge
Memo
ry
Guard
rail
Tool
Data
Foundation Models
数理モデルを解くためのPyhon プログラムに変換する
function
詳細の技術解説は別場で


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[汎用型] LLMの活用による汎用型数理最適化アプリ
アプリ↑
• Microsoft Foundry で作成したOpt-Agents に数理最適化に関する問題を入力すると，数理最
適化ストアドプロシージャをツールとして組込まない場合，推論のような動きとなり，厳密な最適解が
得られない
数理最適化function ”なし”の場合
最大化されてません！
最大値50が正解


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[汎用型] LLMの活用による汎用型数理最適化アプリ
アプリ↑
• Microsoft Foundry で作成したOpt-Agents に数理最適化に関する問題を入力すると，数理最
適化ストアドプロシージャをツールとして組込む場合，探索のような動きとなり，厳密な最適解が得ら
れる
数理最適化function ”あり”の場合


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アーキテクチャ（ LLMの活用による汎用型数理最適化アプリ）
単に入出力を行うため
だけのフロントエンドを
App Serviceで構築
数理最適化のロジックを
組み込んだ数理最適化
エージェント
チャット履歴や数理最
適化の実行結果の履
歴をFabricのウェアハウ
スで保持
数理最適化エージェント
この仕組みを特許出願中


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アーキテクチャ1（数理最適化エージェントをCopilotと協奏・共創）
• Foundryで構築した汎用型数理最適化エージェントや特化型数理最適化エージェ
ント，Fabricのデータエージェントを用いて，LLMの苦手な厳密な解探索を行った結
果を回答をCopilot経由で実装する案（未実装）
数理最適化のロジックを
組み込んだ数理最適化
エージェント
および、Fabric
DataAgentのオーケス
トレーター
front
数理最適化エージェント


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アーキテクチャ2（数理最適化エージェントをCopilotと協奏・共創）
• Foundryで構築した汎用型数理最適化エージェントや特化型数理最適化エージェ
ント，Fabricのデータエージェントを用いて，LLMの苦手な厳密な解探索を行った結
果を回答をCopilot経由で実装する案（未実装）
front
数理最適化のロジックを
組み込んだ数理最適化
エージェント
数理最適化エージェント
数理最適化エージェント
とFabric DataAgent
のオーケストレーター


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まとめ
• 数理最適化は学術界に寄った技術ではあるが，社会実装されれば効
果は大きい技術分野である
• Microsoft 製品群（Foundry，Fabric，App Service等）を活用
することで，社会実装しやすい環境は整い始めつつあり，民主化される
世界もそう遠くはない
• 1年前ごろと比べると，独自の作り込み用を部分はだいぶ減り，
Microsoft製品群を組合わせたエコシステムで実装できるようになってき
ている
• 一方で，”まだ”，作り込みが必要な領域もあるため，誰でも手軽にでき
るようなネイティブサービス化の活動と，草の根活動を続けていく
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宣伝1
• 数理最適化と機械学習に関する勉強会をやっています！（5回実施）
• まずは，数理最適化に関する題材を中心に話しています！
• 次回は，2026/5以降 20:00～21:00（の内30~40分くらい）
https://opt-research.connpass.com/
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宣伝2
• Microsoft Fabric コミュニティ（もとSQLコミュニティ）を2026/1に立ち
上げました！
• サブテーマごとにリーダを立てて運営してます
https://sqlserver.connpass.com/
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宣伝3
• NTT西日本のトップガン制度とトップガンとして活動している高須賀の業
務での活用について，翔泳社のEnterpriseZineにて，4回に分けた連
載されています！（現在2回掲載済み）
https://enterprisezine.jp/article/detail/24194
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