Microsoft Build 2026: 職場で自分らしく働く
著者: カイル デイグル (Kyle Daigle) / GitHub COO 兼 マイクロソフト 開発者部門CMO
※本ブログは、米国時間 2026 年 6 月 2 日に公開された “Microsoft Build 2026: Be yourself at work – The Official Microsoft Blog ” の抄訳を基に掲載しています。
プラットフォームは開発者が新しいイノベーションを作ることで変化していきます。私たち開発者は探求し、ツールを選び、そして夢を描き、それを形にします。
このプラットフォームの進化は、かつてないほど膨大な情報をあなたの指先にもたらします。この変化は、単にものづくりが高速化するというだけではありません。その先にあるのは、構築、運用、最適化、そして観測や管理までを一体化して進めていくことが含まれます。ノート PC を開いた瞬間から本番環境に展開するまで、インフラストラクチャ、アプリケーション、エージェントをシームレスに保護しながらも、開発のスピードを損なわないことが求められます。
しかし、開発者であることには二面性があります。ツールやモデルを自ら選択する探究者である一方で、初日からガバナンス、セキュリティ、信頼性が求められるシステムを提供するエンタープライズ システムを構築する者でもあります。
開発者に必要なのは、単にエージェントやアプリを構築して実行する新たな方法ではありません。本当に必要なのは信頼であり、環境に応じた文脈と知識です。そして何より重要なのは、適切な課題に対応するために最適なモデルを選べる選択肢があることです。
この二面性こそが、マイクロソフトが強みを発揮する領域です。私たちは現代の開発者であるとはどういうことなのか、その問いに向き合い続けており、Microsoft Build では、知能があらゆる場所に存在する時代に、開発者が大規模環境で求められる管理とセキュリティを備えた開発を実現するための支援方法を紹介しました。それは、技術スタックのあらゆるレイヤーにおいて、モデルの多様性、オープン性、異種混在性（ヘテロジニアスさ）を備えたプラットフォームであり、あなたが持つ知識と、世界が持つ知識をそのままの形で結び付けて動作します。
本日は多数の発表があります。
第一に、あなたのものとなる知能です。Microsoft IQ から得られる文脈と知能によって支えられる Microsoft Agent Platform により、GitHub 上でエージェントを構築し、Microsoft Foundry に展開、そしてタスクに適切なモデルを選び、自動的に最適化することができます。自社の知識と世界の知識に基づいてそれを構築し、Microsoft Teams や Microsoft 365、またはチームが業務を行うあらゆる場所からアクセスできます。これは、コンテクストとガバナンス、セキュリティとスピード、モデルとツールの間でトレードオフを行う必要性を減らすよう設計されています。
第二に、自分の方法で構築できるフルスタックです。開発者は選択したツール、モデル、ワークフローを使って、自分が望む方法で構築し、それを実現できるべきです。これはエージェントプラットフォームにとどまらず、スタック全体に広がります。シリコンからOS、開発者ツール、クラウドに至るまで、その起点となるのがWindowsです。「Windows 開発者のための Windows」ではなく、「開発者のための Windows」です。私たちは、さらなる柔軟性を提供し、摩擦のないインテリジェントなシェルとターミナルの体験、エージェントのためのローカル サンドボックス、強化されたWindows Subsystem for Linuxの機能、そしてローカル マシン上でそれを実現するための強力な選択肢を備えた、新しい開発者向けシステム構成を提供します。
第三は、これからの展開です。そこでは、エージェント型システムがコーディングの段階から人類の進歩を支援する存在へと移行し、科学者や研究者が達成できる成果をさらに拡大していきます。そしてその基盤には、同じ開発者プラットフォームを土台とした、科学とコンピューティングにおける新たなフロンティアが広がっています。
開発者は、ラップトップからクラウドに至るまでのマルチモデルエコシステムを手に入れることで、自分の仕事を自分のものたらしめているコントロールやこだわりを損なうことなく、最前線の開発作業に取り組むことができます。
そしていつものとおり、すべては開発者から始まります。さっそく見ていきましょう。
あなた、あなたのビジネス、そして世界を理解するエージェント
モデルの能力が高まり、より広く利用可能になる中で、組織が差別化を図るうえで重要なのは、知能へのアクセスではなく、それをどのように所有するかという点に移っています。あなたの専門知識、データ、そして仕事の進め方はどのようにして、継続的に学習し、より優れた成果を生み出すシステムへと変わるのでしょうか。その目的は、価値がコンサルタントやモデル提供者に還元されるのではなく、企業自身が主体性を持つことができるエコシステムを実現することにあります。
エージェントは、あなたの思考や業務の進め方を反映するものであるべきです。それは、ビジネスのロジックや組織に蓄積された知識から、具体的なワークフローに至るまでを含んでいます。
そのビジネスや仕事の仕方の文脈を担うのが Microsoft IQ です。Microsoft IQ は、現在 GitHub Copilot、Microsoft Foundry、Copilot Studio 全体で一般提供されている新しい文脈を把握し提供するための基盤であり、これによりエージェントが世界に関する知識と企業の知識の両方を活用できます。Work IQ はエージェント向けの業務インテリジェンスの基盤であり、Microsoft 365、組織内システム、および外部ソースにまたがって、実際の業務の進め方を捉えます。具体的には、人、メール、ドキュメント、会議、そしてそれらのつながりを含みます。Work IQ API は 6 月 16 日に一般提供開始を予定しており、このインテリジェントレイヤーへのプログラムからのアクセスを提供し、エージェントが組織内で効果的に業務を遂行するために必要な文脈を提供します。Fabric IQ は構造化されたビジネス データ全体にわたる共有のセマンティック基盤を提供します。Foundry IQ はこれらを統合し、企業内の知識とリアルタイムのウェブ両方から、必要な情報を適切に取得できるようにします。
そして本日新たに、Web IQ がラインナップに加わりました。これは、エージェントに提供する現実世界の文脈を扱う基盤として、最も高速なものです。モデルに依存せず、MCP ネイティブで設計されたAIファーストのWeb検索スタックであり、他の最も優れた代替手段と比較して約 2.5 倍の速度で関連する内容を返します。
この文脈のための基盤を異なる形態、特に、常時稼働する自律型エージェント、にいかに活用するかについて、検討を重ねてきました。本日、マイクロソフトはFrontier のお客様向けに新しい業務向けパーソナルエージェント 「 Microsoft Scout 」の提供を開始しました。OpenClawとWorkIQを基盤とする Scout は、ユーザーの働き方を理解し、Teams や Outlook といった日常的に使用しているツールを活用しながら、会議の準備、スケジュールの調整、日常業務などを、指示を待つことなく先回りして処理します。今後は、Scout の機能をさらに拡張し、提供範囲を拡大する予定です。詳細は後日お知らせします。
モデルレイヤーでは、Microsoft AIのSuperintelligence Team が、7つの新しい自社開発モデル群を発表しました。その最初のモデルがMAI-Thinking-1です。これは Microsoft AIにおける初の推論モデルです。本モデルは、エンタープライズ用途に対応した、クリーンで商用利用可能なデータを用い、蒸留を一切行わずにゼロからトレーニングされています。このため、信頼して開発に活用することができます。
このモデルは中規模に位置付けられる350 億アクティブ パラメーターのモデルであり、256 K のコンテキストウィンドウを備えています。高い効率性とパフォーマンスを実現したことに加え、重要な点として、トークンコストも低く抑えられています。ブラインドテストでは、独立した評価者が Sonnet 4.6 [1]よりも本モデルを好み、SWE Bench Pro[2] におけるコーディング能力においては Opus 4.6 と同等の性能を示しています。MAI-Thinking-1 は、複雑なマルチステップの指示への対応、長い文脈に基づく推論、コード生成を得意とするように設計されています。現在 Foundry 上でプライベート プレビューとして提供されています。
しかし、新しいモデルはそれだけではありません。MAI‑Image‑2.5 とその高速版は、テキストから画像の生成に対応し、 Arena AI leaderboardで3位にランクインすると同時に、画像から画像への処理にも対応しArena AI leaderboardで Nano Banana Proを上回り2位にランクインした、マイクロソフト初のモデルです。これらのモデルは、コンセプトを形にする際や、既存の画像の品質向上など、クリエイティブなワークフローで特に高い効果を発揮します。現在、PowerPointで利用可能であり、OneDriveへの展開を進めています。さらに本日より Foundry上で、コスト当たりの品質において業界をリードする水準で提供開始します。
MAIファミリーに、新たに加わったモデルがほかにもあります。MAI‑Transcribe‑1.5 は、43 言語にわたり最先端の精度を実現しており、ストリーミング対応も近日提供予定です。MAI‑Voice‑2とその高速版は、新しい音声オプションを備え、さらに15を超える追加言語で利用可能になっています。また、GitHub 向けに最適化された高効率の推論型コーディング モデルであるMAI‑Code‑1は、現在CopilotとVisual Studio Codeで利用可能です。
開発者が選べる選択肢は、マイクロソフトのカタログにとどまりません。MAIモデルは、Fireworks AI、Baseten、Open Router上でも利用可能になります。また、Fireworks AIは現在、Foundry上で一般提供されています。これにより、開発者はどのモデルを選択しても、エンタープライズレベルのガバナンスとAzureによるデータ保護要件に対応した環境で、統一されたプラットフォーム体験を実現できます。
知能を真に自社のものとして活用する準備が整った組織向けに、Frontier Tuningは、コンプライアンスの境界内で強化学習を適用し、エージェントが実際のビジネスの仕組みを学習できるようにします。自社のデータ、ドメイン知識、ワークフローを活用することで、エージェントが使われるほどにその精度が高まっていく仕組みが生まれます。現在、プライベートプレビューとして提供されています。
Agent 365 for local agents は、Entra、Defender、および Purview を単一のコントロールプレーンに統合し、エージェントがどこでホストされているか、どのフレームワークで構築されているかに関係なく、組織全体のエージェントを可視化し、統制し、保護できるようにします。セキュリティとガバナンスがシステム全体にわたって適用され、コントロールを維持しながらスピードを落とすことなく開発を進めることができるようになります。
これに加えて、あらゆるのフレームワークに対応したAI エージェント向けに、オープンでエンドツーエンドの信頼基盤を提供します。これは2つのオープンソースプロジェクトを軸に構成されています。1 つは、ポリシーに基づく安全性評価のための Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing (ASSERT）、もう 1 つは、エージェントの処理フローの中でどこにどのように制御を適用するかを標準化するための Agent Control Specification です。
さらに防御を強化するものとして、Codename MDASH があります。この新しいマルチモデル対応のエージェント型セキュリティ システムは、100 を超えるエージェントを展開し、データフロー、ビジネスのロジック、攻撃チェーンを推論することで悪用可能なバグを発見します。また、その結果に基づく文脈を考慮した修正は、Defender Portal に直接提供されます。
フルスタックを自分の方法で
エージェント型の時代における働き方を考えると、クラウドとエッジにまたがるユビキタスな知能プラットフォーム求められます。では開発者として、どのようにすれば主導権をしっかりと維持しながら、こうした高度なエージェント型システムを構築できるのでしょうか。そのために重要なのは、ツールに作業を妨げられることなく作業の流れを維持し、実験を数時間ではなく数分で実行できるようにすることです。
それはシリコンから始まります。そしてその中核となるのが Surface RTX Spark Dev Box です。これは負荷がかかるワークロード向けに設計されており、長時間にわたるトレーニングジョブやエージェント型AI パイプライン、さらにローカル環境でのファインチューニングに対応します。
NVIDIA RTX Sparkを採用し、最大1ペタフロップのAI演算性能と128 GBの統合メモリを搭載しています。これによりクラウドGPUインスタンスを使用することなく、最大1,200 億パラメーターのLLMを最大100万トークンのコンテキストで実行することが可能です[3]。また、ネイティブのGPUパススルーと完全なCUDAサポートを備えたWindows Services for Linux (WSL)2 があらかじめ構成されており、Visual Studio Code や GitHub Copilotなど、多くの一般的なツールがプリインストールされています。Surface RTX Spark Dev Boxは、今年後半に米国において Microsoft.comで提供開始予定です。
OSのレイヤーで、マイクロソフトは Windows をエージェント に最適化された実行環境へと進化させています。現在プレビュー提供中の Microsoft Execution Containers (MXC) により、開発者およびIT管理者は、エンタープライズレベルのサンドボックス環境をエージェント向けにより簡単に作成できるようになります。エージェントの実行環境は、オペレーティングシステムによって確実に分離されます。一度要件を定義すれば、Windows がエージェントが実行されるあらゆる場所でそれを適用します。
この技術は現在、OpenClaw on Windows で活用されており、OSによって強制された環境の中でマルチステップのワークフローを実行できるようになっています。NVIDIAの自律型エージェント向けのOpenShellセキュアランタイムはMXCを使用し、ポリシー管理、推論の振り分け、個人識別情報の保護といった機能を追加します。これらの機能により、開発者にはエージェントの開発および展開のための安全な環境が提供されるとともに、IT部門にはデバイスおよびクラウド環境全体にわたるガバナンスツールが提供されます。
そして、エージェントがクラウドで実行されている場合には、現在プレビュー提供中の hosted agents in Foundry Agent Serviceによって同様の仕組みを大規模に利用できるようになります。具体的には、セッションごとに即時起動するサンドボックス、分離された実行環境、永続的なメモリ、そして必要に応じて拡張できるスケーリングを備えています。これは、クラウドネイティブ アプリケーションにおけるコンテナーと同様に、エージェントのための基盤的な仕組みとして捉えることができます。
IDE であってもコマンドラインであっても、エージェント型の開発フローは、これまで以上に高速にコードを書くことを可能にしますが、それはソフトウェア開発の一側面にすぎません。
現在プレビュー提供中の GitHub Copilot appは、エージェント型開発がネイティブなデスクトップ環境で実現され、より幅広いユーザーに提供されます。アイデアや既存の課題、または PR（プルリクエスト） から開始し、複数のエージェントセッションを並行してオーケストレーションしながら、変更をレビュー、CI、マージへと進め続けることができます。各セッションは git worktree を使用するため、作業は個別に分離されます。Copilot が実行を担い、開発者は主導権を維持します。
開発者は数秒でアプリケーションを生成できますが、それらのアプリを本番環境に導入するためには、依然としてデータベース、API、認証、インフラストラクチャを組み合わせて構築する必要があります。
プラットフォームのレイヤーでは、現在プレビュー提供中の Project Rayfin がその課題を解決します。これは Microsoft Fabric に管理可能なBackend as a Serviceをもたらし、GitHub ベースのワークフローを通じて定義されることで、開発者はインフラストラクチャを管理することなく、プロトタイプから本番環境へと移行することができます。Replit との統合により、初日からガバナンスを備えたエンタープライズレベルの環境への展開を迅速に進められるようになります。また、エージェント型アプリケーションがスケールする中で、Azure HorizonDB は、最も要求の厳しいデータベース要件に対応するためのパフォーマンスと信頼性を提供します。これは Azure 上のフルマネージド PostgreSQL サービスであり、社内テストにおいて、同等のセルフマネージド構成と比較して 3 倍以上のスループットを実現しています。
未来は開発者のものです
長時間稼働するエージェントがソフトウェア開発や開発者の役割を再定義してきたのと同様に、新しいエージェントは研究開発のあり方と、科学者が達成できる成果そのものを変えていきます。
本日、Microsoft Discoveryの一般提供を開始しました。Azure 上に構築されたこのプラットフォームは、研究者向けに、科学研究のワークフロー全体を支えるエンタープライズ レベルのエージェント型AIプラットフォームを提供します。BHPはこれを活用し、銅の浸出ソリューションを従来の数年ではなく数か月で見つけています。Syensqo は半導体の研究開発を加速させており、GSK は創薬プロセスの改善を反復しながら進めています。さらに、より広範な科学コミュニティ向けに、無償で利用可能な Discovery ローカル アプリも発表しました。 プレビュー版として提供されており、GitHub Copilot アカウントがあれば利用できます。
最後に、本日発表した次世代の量子コンピューティング チップである Majorana 2 は、今後の拡張可能性において大きな一歩を示しました。Majorana 2 では、平均キュービット寿命が 20 秒で、最長で1 分に達する場合もあり、前世代と比較して1,000 倍の信頼性を実現しました。これにより、手のひらに収まるサイズのチップで100 万キュービットの実現に向けた道筋も示されています。エージェント型AIの活用により、2029 年までにスケーラブルな量子マシンの実現を目指しています。
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プラットフォームは自然に変化するものではなく、開発者が前進させていくものです。本日の発表は、開発者のみなさまがより多くのものを構築できるようにするためのものです。
これらは Build における発表のほんの一部に過ぎません。基調講演やコードの深掘りセッション、ハックセッションなどに、オンラインおよび対面で参加される皆さまとつながれることを楽しみにしています。多くのセッションはオンデマンドでも視聴可能となる予定です。
すべての最新情報については、Microsoft Build Live ブログをご覧ください。
さあ、構築を始めましょう。
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1.当社の独立した評価パートナーであるSurgeによる測定
2. SWE Bench Proベンチマークに基づく
3. 出典：NVIDIA スパース性機能を使用した理論上のFP4 TOPS（1）に基づく値
関連情報:
開発者向けの最新情報はこちらをご覧ください update for developers
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