というわけで2日目です。
2日目キーノートはJay氏から。
クラウド～エッジ全体でAI搭載ツールとエージェント工場を提供。
最初はGitHub Copilot。PRでCopilotボタン押すだけでCopilotにアサインできる。編集するときはそこにCopilotがいる（青いインジケーター）のでタップしたらコード書いてくれる。スニペットから選ぶだけでMCPサーバーがVisual Studio Code上のコミットコメントも書いてくれる。Readmeも書いてくれるしコメントでMermaidで書いてって言ったらCopilotが生成して修正してくれる。
GitHubモデルとAzure AI Foundryで独自のアプリも作れる。
アプリのパフォーマンス問題などもAzure SRE Agentで原因追及がしやすく、エージェントとやり取りすることで素早く対応できそう。Azure上の構成を更新するためのコードもCopilotの提案を受けながら確認していくと実装できる。
Javaの移行支援も計画から実行、総括まで。メインフレームのモダナイゼーションもね。TeamsとかXboxとかわりと有名どころで使われてそう。
懐かしのWindows起動音が。
という感じのGitHub Copilotのデモでした。GitHubでAnthropicのCloud Codeも、というアナウンス。
次はAgent Factory。1975年のMicrosoftはソフトウェア工場を作ることだったが2025年はエージェント工場を作ることに。カタログ上に1900もモデルがあるのに加えて11000モデルもある。
エージェント工場にある、エージェントを作るために必要な要素。Agent Service、Agent Catalog、ナレッジ、Tools（A2A/MCP）、フレームワーク。
Azure AI FoundryでAgentを作るデモですね。Playgroundでいろいろ試せます。Visual Studio Codeの拡張でAzure AI Foundryを使ってステップを定義してエージェント作ってく感じ。データストアはFabricのCosmos DBを使ってる。という感じで予定を作るエージェントができました。
次は複数のエージェントが協調動作してるデモ。イベントの予定を立てて予約してって感じ。なかなか音声対話のデモは大変そう。最後はイメージも生成してSNSに投稿みたいな感じかな。ライブでLinkedInに投稿まで。
使ったモデルはGitHub Actionsを通して評価レポートを生成、品質向上に役立てます。
SQLでベクター検索してる。PostgreSQLのデータをFabricにミラーリングしてレポートしたりする感じ。
次はTrust+Security。AI Foundryでモデルが安全かどうかテストして評価、結果を見たりするデモですね。Microsoft Defenderではエージェントを監視してアラートしたりもできます。プロンプトのJailbreak系の攻撃を検出したり、誰からというのを追求したり。
次はCloud –> Edge。デモはSeth氏ですね。Windows AI Foundryです。ローカルPC上でGPUを使ってモデルが動作してるところ。MCPレジストリーも発表があったので楽しみですね。
Microsoft Researchチームと取り組んでる。エージェントにファイルを分析させたらエラーになるので原因を追究させる。今回はFloat期待してるところに＄が入ってたとかなんとか。
C++のCall Stackから足らない変数を追加したり。
DoomにJumpコマンドを付けるデモ。
という感じでした。
次はモデルまわり。Phi-4 Reasoningもでましたね。という感じでFoundry Localの話。Foundry CLIでコマンドからモデルを起動してAPIで叩ける状態にできます。Windows AI FoundryではローカルでRAGもできるし、Phi SlicaでLoRAも可。
デモではLoRAする感じ。モデル（Phi Silica）選んでトレーニングデータとテストデータを選ぶだけ。ジョブはAzure上で実行させることができる感じかな。出来たら接続するだけで使えます。
動画編集でローカルのデータの検索してる感じかな。Windows MLは統合実行ランタイムぽい感じ。AI推論をONNX Runtimeでいろんなハード上で動かせる。
次はCharles氏。2028年までには13億のエージェントが動くことになりそう。デモはMicrosoft 365 CopilotのResearcherエージェントですね。AgentとRAGについての論文についてCopilotに調べさせる…みたいな。
他にもいろいろAgent Catalogで見れます。そして最近発表のあったMCP、A2Aサポート。
Agentと人が一緒に働く。新しい仕事の考え方が必要。
事例はCSX。アメリカ最大の輸送プロバイダー。貨物列車の線路の信号故障とかのシチュエーションでCopilot Studioを使ってエージェントを作る感じ。MCPサーバーにも接続。Azure AI FoundryでファインチューニングしたDeepSeekモデルを選択。Computer Useも使ってブラウザを開いてダッシュボードから新しいIssueを起こさせる、という感じ。
できあがったエージェントにインシデントの情報渡すともろもろ処理が進む感じのデモでした。
Power Appsで現場と共同作業したりするデモですね。Power Appsでステップを追加修正したり。エージェントももちろんそこにいます。
Teamsは毎日3億2千万人が使ってるらしい。そんなTeams向けのTeams AI Library。Teamsに対応したエージェントだとチャットだけじゃなくミーティングにも参加できる（勝手に）。
MCPもA2Aも簡単に対応できそう。SDK様様ですね。
データ保護のPurviewの話も。情報にラベル付けしたりして機密情報かどうか判断したり。Secure by design。
次はAIインフラということで赤シャツことScott Guthrie氏。貴重なリージョンのメイキング動画（？）。いわゆるAIデータセンター。
最近は年内目標で100％再生エネルギーに向けて進んでる。建材もリサイクルを多めに。AIといえばNVIDIAなところ。そして液体冷却。内部で使った液体は外に出て外で冷やすっぽい。というサイクルを回して作って水の再充填をゼロにしていく予定。
ネットワーク。AI WANは最大400TB/s。複数リージョンにまたがる分散トレーニングも可能。GPUだけじゃなく多くのストレージ、DB、Conputeなども必要。全Azureリージョンにエクサバイトのストレージと数百万CPUコアが一緒にある。サッカー場5個分。1つのBlobストレージアカウントで1秒間に200万回のRead/Writeなトランザクションが実行できるようになりました。Blobストレージアカウントも300万アカウント保存できる。
VM周りはAzure BoostやCobaltなども。
急激にさがるモデルのコスト。
ChatGPTを支えるAzure。GPUなVM、AKS、Cosmos DB、PostgreSQL、Storageあたりを使ってるようです。
という感じでAzureでAIイノベーションを作ろうって感じでした。
雑な感想としては、2日目の内容を見る限りローコードとかノーコードとか、そういった括りではなく今提供しようとしてる開発ツールとAI補助が今後主流にしたい開発の現場なのかなぁと思いました。
もちろんVisual Studioでがっつり開発の必要性などは分かった上で、それでもいつの間にかオールドタイプな感じになっていくのかなぁ、と漠然と思いました。AIの登場で思ったよりその時は早いのかもしれません。
ブチザッキ 