20260704_なごあず_Microsoft Build 2026 AI関連の注目まとめ！

MICROSOFT BUILD 2026 — KEYNOTE 2026.06.02 独断と偏見の AI関連Update 2026/07/04 なごあず#09

PROFILE — 自己紹介 しろくま 野村宏樹 / Hiroki Nomura 𝕏 Microsoft MVP for Microsoft Foundry X Z Zenn 所属：KINTOテクノロジーズ AIファーストG 愛知県在住のエンジニアです。 技術関係のブログを書いたり、登壇したりしています。 コミュニティ AzPoC部 #AzPoC なごあず #75azu GitHub Copilot User Group Japan #GhCUG 02

SECTION 01 全体像

KEYNOTE — THE ONE METRIC Performance = Tokens / (Watt + $) 同じワット・同じドルから、どれだけの知能を取り出せるか。スタック全体をこの一つの指標へ最適化する。

MICROSOFT AGENT PLATFORM ガバナンスが効いたエージェントライフサイクル GitHub でビルド。Foundry で実行・最適化。仕事が行われるあらゆる場所でユーザーにリーチ。 Foundry で実行・最適化 GitHub / GitHub Copilot コード プロンプト モデル・プロンプト・スキル・ツールを最適化 エージェントランタイム 評価 ＆ 最適化 計画 / 行動 / 観察 ホスト ＆ スケ ルーティング ＋ RL エージェント ール ＆ 評価シグナル → ユーザーへ配布 → M365 Copilot Teams Apps ＋ APIs スキル ＋ ツール AIモデル — 11,000+ Azure が支える グローバルスケール・データゾーン・主権的コントロール Agent 365 で管理 エージェント ID で観測・セキュリティ・ガバナンス IQ 付きコンテキスト エンタープライズナレッジ

SECTION 02 Microsoft IQ ＝ IQ4兄弟

MICROSOFT IQ PLATFORM — 公式の整理 エンタープライズ AI のための統合インテリジェンス Web IQ Work IQ Fabric IQ Foundry IQ “Web インテリジェンスへの “従業員の働き方” “ビジネスの運用方法” “エージェントが知識を引き出 接続方法” Web（MCPネイティブ） す方法” ＋ Microsoft 365 ＋ Microsoft Fabric / OneLake ＋ Azure / SharePoint / OneLake / Web ビジネスエンティティ・基幹シス Web・ニュース・画像・動画から 人・コラボレーション・ワークフロ テム・業務アクションのコンテキ ポリシー・ドキュメント・ナレッジ のコンテキスト ーのコンテキスト スト ベースのコンテキスト

FABRIC IQ — PREVIEW ビジネスの実体とデータ オントロジー でエンティティ型・関係・ルール・アクションを定義し 、各所で再利用。 配信先 Power BI セマンティックモデル・グラフ と統合し、つながりを OneLake を土台に Fabric / Foundry / たどる。 Copilot Studio へ同じ信頼データを配信。 NL2Ontology で自然言語のビジネス質問を構造化クエリに 変換。

WORK IQ — PREVIEW 社員の働き方 3つのアクセス手段 M365の協働シグナルを 権限・コンプライアンス境界を保った まま 意味理解。 A2Aエージェント間の構造化委任 Copilot ライセンスとは独立した従量課金で利用可能。 MCP数百操作を約10個の汎用ツールに集約 Rego ベースのポリシー でリクエスト単位制御＋全ツール呼び 出しをログ化。 REST会話型のリクエスト/レスポンス

FOUNDRY IQ — PREVIEW 組織の公式な知識 構造化／非構造化データを横断接続するマネージド知識層。permission-aware に取得。 エージェンティックRAG（Azure AI Search）。クエリプラン・サブクエリ・取得ステップを可視化。 リモート SharePoint は Copilot Retrieval API 経由で ACL と Purview 機密ラベルを尊重。 Foundry Agent Service の知識ベースとして接続。無料枠で PoC 可能。

FOUNDRY IQ — PREVIEW 組織の公式な知識 10億ユーザー超を支える検索インフラを、 LLM・エージェント向けに作り直し 。モ デル非依存・MCPネイティブで最新のWebにつなぐ。 2.5 倍速 回答品質・最低レイテンシー トークン効率

DEMO — BRIGHTLINE 電力会社 4つのIQが連携する 正しく構造化した文脈を与えれば、トークン効率はそのぶん大きく上がる。 Web IQ Fabric IQ Work IQ 長時間実行 電力価格を取得 リスク変電所を抽出 対応手順を適用 報告書を作成 サンフランシスコの市場価格 送電網オントロジーから一覧化 SharePoint 原本を直接参照 Teams へ通知

SECTION 03 Foundry エージェントを作る・最適化する・評価する 場所

FOUNDRY AGENT SERVICE FOUNDRY AGENT SERVICE Agent Optimizer 指示・スキル・ツール・モデルを評価デ ータで自動最適化 Hosted agents 今月 GA A2A 着信エンドポイント／外部エージェントへの接続 セッション毎の 専用 microVM・永続メモリ・自己改善ループ Routines・音声エージェント 定型処理の自動化／Voice を内蔵する長時間実行基盤。 Live統合 マネージドMCP・tool search Fabric IQ / Work IQ コ ネクタ

FOUNDRY HOSTED AGENTS — HOW IT WORKS カスタムコードをそのままデプロイ クライアント エージェントフレームワークで構築 ↓ ビルド / パッケージ ↓ コンテナ ↓ デプロイ ↓ Foundry Agent Service ホスト・スケール・ログ・エージェント ID Foundry ポータル — Playground での実行・Agent info・ログストリーム

AGENT OPTIMIZER エビデンスに基づき継続的に改善 Foundry Hosted Agent ↓ 評価と最適化を実行 エージェントオプティマイザー プロンプトとスキルを読み取り、品質を高める構成を自動探索。 候補 1 候補 2 品質 +26% コスト −36% 品質 +16% コスト −10% 実行例 — Inventory Monitor のスコアが 0.48 → 0.79（+65%）

FOUNDRY MODELS — 新提供 Foundryのモデル GA Public Preview Claude in Microsoft Foundry 新しい MAI モデル in Foundry Anthropic Microsoft AI 推論・コーディング・ エージェント型ワークフ チャット・画像・音声・スピーチを横断する 効 ロー のための先進モデル。 率的なマルチモーダルスタック。

SECTION 04 Azure Functions ツールのホストから、エージェントの実行基盤 へ。Flex Consumption ＋ Agent Framework が共通土台。

3 WAYS IN エージェントための3つの手段 PREVIEW 提供中 GA（一部 preview） Serverless Agents Runtime Durable Agents MCPサーバー / 関数ツール 宣言的・markdownファースト コードファースト・耐久実行 バインディング / SDK .agent.md ＋ YAML で 最短のイベント駆 長時間・ステートフル・ マルチエージェント。 エージェントに渡す 「ツール」を提供。 動。

SERVERLESS AGENTS RUNTIME — PREVIEW .agent.md で定義する YAMLフロントマターで設定、markdown本文が指示。 トリガー＝起動方法 。HTTP/タイマー/キュー/Blob/Event Grid/Service Bus/コネクタ。 機能はまず「設定」、必要に応じて「コード」 。実行は Agent Framework 経由。 azd up でアプリ・Foundry・セッションプールを一括プロビジ ョン。 project function_app.py *.agent.md← エージェント定義 agents.config.yaml mcp.json tools/ ・ skills/

DURABLE TASK FOR AI AGENTS 耐久実行で堅牢に 自動チェックポイント 自動再開 組み込みリトライ LLM応答・ツール結果・制御フローを逐一永 完了済みLLM呼び出しは再実行せず節約 バックオフ付きで障害に耐える 続化 特定のフレームワークに縛られない。 Agent Framework / LangChain / 直接LLM呼び出しと何とでも組み合わせ可能。 Agent Framework は ロジック変更なしで durable 化できる。

HOW TO CHOOSE — 今日の核心 実行基盤の選び方 いずれも「ツール」は Functions の MCP で供給でき、相互に組み合わせ可能。 最短でイベント駆動 → Serverless Agents Runtime 長時間・ステートフル・堅牢 → Durable Agents（Durable Task） ポータルで完結させたい → Foundry Hosted Agents ローコードで業務統合 → Logic Apps agent loop

SECTION 05 M365 Copilot 作ったエージェントを現場へ届ける 。Chat / Cowork / Code ＋ Autopilots。

FOUNDRY → TEAMS / M365 COPILOT 作ったエージェントをすぐ現場へ Foundry Agent Service → Teams と Copilot Publish メニュー → Publish to Teams and Microsoft 365 Copilot を選ぶだけ 公開後は Open app でそのまま動作確認 Foundry ポータル — Publish メニューから公開

CHAT · COWORK · CODE → AUTOPILOTS テナント内で動く自律エージェント Autopilots 名前・性格・メモリ を持つ自律・長時間実行エージェント。完 全なコンプライアンス下で動作する。 Microsoft Scout 第1弾 OpenClaw × Work IQ の仕事用パーソナルエージェン ト。Teams / Outlook に参加し、会議準備や定型タスク を先回りで処理。

RELEASE NOTES — 2026 H1 2026年前半の主な更新 マルチエージェント・ワークフロー Researcher に Foundry エージェントを Copilot へ発行 ワンクリック Connected Agents 宣言型エージェントの拡張 会議の文字起こし等に接続 UIウィジェット OpenAI Apps SDK で MCP にUI付与 Retrieval API 従量課金 アドオン無しでテナントデータ取得 Excel・PowerPoint の Copilot 編集 Designer Editor 等

SECTION 06 MAI モデル / Frontier Tuning 基盤モデルと、自社データで賢くし続ける学習ループ。

MAI FAMILY — 数値はキーノート提示値 MAI 新モデル 7種 MAI-Thinking-1 初の推論モデル。35Bアクティブ、Sonnet 4.6 より選好／SWE Bench Pro 53% MAI-Image-2.5 / Flash 精密な編集と一貫性。image-to-image で Nano Banana 2 を上回ると提示 MAI-Transcribe-1.5 43言語で SOTA の文字起こし。競合旗艦比 5倍速 MAI-Voice-2 / Flash 自然な抑揚の音声生成。15言語以上に対応 MAI-Code-1-Flash 推論効率に特化。Copilot と VS Code で提供 Maia 200 向け最適化で、GB300 比 1.4倍の電力あたり性能（シリコン×モデルの協調設計）。

FRONTIER TUNING — HILL-CLIMBING MACHINE 自社データで賢くし続ける 1/10 社内Excelエージェントで GPT-5.4 同等を コスト1/10 10x McKinsey タスクで GPT-5.5 超をコスト効率10倍 実体は Foundry の Reinforcement Fine-Tuning（ RFT） 。グレーダーで品質を採点し学習を監視。中核は企業 ・タスク特化の RLE（強化学習環境）。 「知能へのアクセス」から「知能の所有 」へ。RLE とそこから生 まれるモデルが自社の moat になる。 90%+ Land O'Lakes で精度を 80% → 90%超 に hill climb

SECTION 07 — 選び方ガイド どれをいつ 選ぶか ユースケース → 作り手・道具・文脈・課金 を素早く判断するための 実務ガイド。

MENTAL MODEL — 3 LAYERS サービスを3レイヤーで捉える LAYER 1 LAYER 2 LAYER 3 作る道具（4つ） 文脈の供給層 記憶・データ M365 Copilot → Copilot Studio → Microsoft IQ （Work / Foundry / Cosmos DB （グローバル分散 Foundry → Azure Functions。 左=市民開 Fabric / Web）。道具ではなく、 両側 NoSQL）／ HorizonDB （マネージド 発／右=プロ開発 の連続スペクトラム。 が呼ぶ。 PostgreSQL）。 迷ったら：既存 Copilot の拡張なら左へ、独自アプリ・複雑な自律処理なら右へ。

BUILD TOOLS — A SPECTRUM 作る道具：市民開発 → プロ開発 業務ユーザー 市民開発者〜IT プロ開発者 プロ開発者 M365 Copilot ＋ Copilot Studio Foundry Agent Service Azure Functions Agent Builder 既存 Copilot を社内データ・手順 で拡張。M365 内で動く。 ローコードで独立したエージェント を構築し、多チャネル公開。 イベント駆動・長時間・耐久・マルチエ アプリに組み込むコードファースト ージェント、ツール／MCP の実行 の管理エージェント。 基盤。 自由度・複雑度 →

DECISION FLOW 誰が作る × どこで動く × 複雑度 Q1. 既存 Copilot を社内データ・手順で拡張したいだけ？ → M365 Copilot ＋ Agent Builder Q2. 独立エージェントをローコードで、多チャネル公開したい？ → Copilot Studio Q3. 管理ランタイムで、アプリに組み込むコードファーストの本番運用？ Q4. イベント駆動／長時間・耐久・HITL／MCP ホストが要る？ → Foundry（Agent Service） → Azure Functions Foundry と Functions は上位／下位ではなく補完。Foundry を管理デフォルトに、要件が出たら Functions を足す。

USE CASE → SERVICE ユースケース別 早見表 ユースケース 社内ナレッジ QA（Teams / Web） 部門の業務自動化（承認・基幹連携） 製品／SaaS に組み込む（独自 UI） 長時間・耐久・マルチエージェント（HITL） 社内 API をエージェントの道具に 第一候補（作り手） M365 Copilot／Copilot Studio メイカー Copilot Studio メイカー〜IT Foundry Agent Service プロ開発 Azure Functions プロ開発 文脈・データ 課金 Work IQ・SharePoint A Work IQ・Fabric IQ・Dataverse A Foundry IQ・Cosmos／HorizonDB B Foundry IQ・Cosmos DB B Functions（MCP）＋ Foundry プロ開発 ツール提供（API Center） B

ANTI-PATTERNS · MIGRATION アンチパターンと移行 避けたいパターン 軽い拡張に最初から Foundry／Functions（過剰設計） 大量・予測不能な配布をプリペイド容量だけ で運用 → 枯渇で停止 移行の道筋（市民 → プロ） Copilot Studio で PoC M365 接続のためだけに全員へ席を購入 検証段階からPTU／文脈層を使わず自前 RAG を再発明 → 独自 UI・複雑な自律処理なら Foundry へ、 長時間・耐久・イベント駆動なら Functions へ。 文脈層（Work IQ／Foundry IQ）は両方で再利用でき作り直し 不要。

実務のヒント 文脈 → 構築 → 接続 → 記憶 → 展開 文脈 自前RAGの前に IQ の利用可否を検討（Work IQ / Foundry IQ） 接続 MCP を第一候補に。社内APIは Functions + API Center で MCP 化 → Foundry 登録 実行 用途で選ぶ：最短=Serverless / 堅牢=Durable / 完結=Hosted 記憶 要約・ファクト・プロファイルまで含めて記憶を設計 展開 本番化前に Foundry と Copilot Studio の評価を組み込む

ご清聴ありがとう ございました

おしらせ 02

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