原文タイトル：(一文読懂微软 Build 2026 開発者大会：「Agent 優先」時代到来，一口气发七款自研模型)
原文作者：李海伦，腾讯科技
アメリカ現地時間6月2日、マイクロソフトのBuild 2026開発者会議がサンフランシスコのメイソンバーグで開幕。今回の会議のテーマは最先端のAI技術の実践応用に焦点を当てており、マイクロソフトは自社開発のAIモデル、エージェントアプリケーション、OSセキュリティ、開発者ツール、クラウドサービス、新型ハードウェアプラットフォームに関する一連の製品とアップデートを発表した。
2025年の開発者会議では、マイクロソフトは「AIエージェント時代」の方向性を確立し、Copilot Studioの複数エージェントオーケストレーション、Windows AI Foundryを発表し、Model Context Protocolを全面的にサポートすることを発表、GitHub CopilotはプログラミングエージェントCoding Agentをリリースした。
Microsoftのストーリーでは、2025年には「エージェント時代、どの基準とフレームワークを使用すべきか」、2026年には「自社のモデルと製品を使用して本当に機能させる」ことに焦点を当てています。— モデルレイヤーは自社開発の主力を補完し、製品レイヤーはエージェントをデモからシステム、ハードウェア、クラウドのフルスタックに展開します。
今回の発表は、MAI自社開発モデルファミリー、ScoutとGitHub Copilotアプリを代表とするエージェントエコシステム、WindowsシステムレベルのAIセキュリティサンドボックスMXC、開発者向けのSurface RTX Spark Dev Boxおよびシステム最適化、Project Solaraの新タイプのエージェントデバイスプラットフォーム、そしてMicrosoft IQ、Rayfin、ASSERT、ACSなどを含む開発者ツールとガバナンスフレームワークの6つのセクションに分けられます。
01 7つのモデルをゼロからトレーニングし、蒸留を拒否
全体の基調講演はMicrosoftのCEOサティア・ナデラのビジョンの声明を主軸に展開されました。彼が「エージェント優先」の戦略フレームワークを提唱した後、各ビジネスラインの幹部が次々と登場し、このフレームワークを具体的な製品に落とし込みました。
カンファレンスで、スレイマンはMicrosoft AI内部で開発された全く新しい7つのモデルを発表し、MAIファミリーとして統一されると発表しました。
彼はMAIの使命を「山を登るマシンを構築する」と説明し、継続的な計算を投入し、より良いデータとより正確な評価を通じて、サイクルを繰り返して自己改善を実現し、ユーザーを常に技術の最前線に保つことを目指しています。
トレーニング計算の規模に関して、スレイマンは先端モデルのトレーニングに必要な計算量が1兆倍増加し、今後3年間でさらに1000倍増加すると予測しています。MicrosoftのすべてのMAIモデルは「ゼロから登山し、蒸留なし」で、サードパーティモデルの出力に依存してトレーニングされることはありません。
Microsoft AI部門の責任者、スレイマンが7つの自社開発モデルを紹介
具体的なモデルは以下の通りです：
フラッグシップ推論モデルMAI-Thinking-1は、中型モデルです。Microsoftは、主要なソフトウェアエンジニアリングテストにおいて、その性能が市場で最も優れたモデルと同等であると述べています。盲検比較では、人間の審査員がSonnet 4.6に匹敵する好みを示しました。このモデルはゼロから、クリーンなデータでトレーニングされており、サードパーティモデルの蒸留は使用されていません。
プログラミングモデルMAI-Code-1-Flashは、高効率なエージェンティックコーディングモデルで、50億のパラメータを持ち、GitHub Copilot、VS Code、Microsoft技術スタック向けに特別に設計され、深く統合されています。Microsoftは、Haikuと競合できるが、コストはより低いと述べています。
文生図モデルMAI-Image-2.5およびその超効率的なFlashバリアントは、文生図および画像編集をサポートし、MicrosoftはそのArenaスコアでGoogleのNano Banana Proを超えたと述べています。
転写モデルMAI-Transcribe-1.5はSOTAレベルの正確性を備えています。競合モデルよりも5倍速いとされ、43の言語に特化した用語認識が内蔵されています。
音声生成モデルMAI-Voice-2は、高品質で自然な音声生成を提供し、15の言語をサポートし、短いサンプルに基づいて声を適応させ、悪用防止措置を備えています。そのFlashバリアントが間もなく登場し、同様の機能をより低コストで実現します。
すべてのモデルは同じデータ仕様、インフラストラクチャ、評価フレームワークを共有します。Azure Foundryで配布し、Microsoftのファーストパーティ製品向けに最適化するだけでなく、これらのモデルはOpen RouterやFireworks、Basetenの開発者にも提供されます。開発者は初めてモデルの重みを調整できるようになります。
会議で、ナデラはMicrosoft Frontier Tuningを紹介しました。これは、企業が自社の作業データを使用してモデルをカスタマイズする方法です。その論理は、最も価値のあるデータは一般的なコーパスではなく、エージェントが企業内でタスクを実行する際の実際の軌跡、ステップ、意思決定であるということです。
Microsoft CEOナデラがFrontier Tuningを紹介
このメカニズムはMAIモデルを実際のビジネスプロセスに接続し、モデルが実際の環境で学びながら作業することを可能にします。スレイマンは言いました。「あなたは自分のモデルを構築しています：あなたの環境で、あなたのデータでトレーニングし、あなたが制御します。あなたの組織の知識はモデルの一部になり、あなたのものだけになります。」
効果面では、MicrosoftがExcel用に調整したMAIモデルはGPT-5.4レベルに相当し、効率は10倍向上しています。マッキンゼーはFrontier Tuningを採用し、MAIはすべてのテストモデルで最高の勝率を実現し、コストは約10倍削減されました。
医療分野において、Microsoftはメイヨークリニックと提携し、医療保健用の最前線AIモデルを共同で開発することを発表しました。このモデルはメイヨークリニックの臨床専門知識、匿名化された臨床データ、縦の洞察をMicrosoftの基礎AI能力と組み合わせたものです。
Microsoftは同時に、MAIモデルが自社開発のMaia 200チップと協調設計されていることを明らかにし、ソフトウェアとハードウェアの統合最適化により1.4倍の効率向上を実現しています。
02 スマートエコシステムの完全展開
Microsoftはカンファレンスで「エージェント優先」への大規模な転換を発表しました。これは、知識労働者がソフトウェアを使用する方法を自動化し、日常のオフィスインタラクションにAIアシスタントを埋め込むことを目指しています。
Scoutは今回のリリースの中心的なエージェント製品です。この「常にオンライン」と呼ばれるAIエージェントは、OpenClawフレームワークに基づいて構築され、Microsoft Teamsで人間の同僚のようにインタラクションを行うことができます。
Scoutはユーザーの作業メッセージ、カレンダー、メールボックスをブラウズし、タスクを自動的に完了し、衝突する会議を再調整し、プロフェッショナルな返信を起草します。ユーザーはTeamsで直接指示を送信することも、Scoutに名前を付けることもできます。
Microsoftの新任企業副社長、オマール・シャヒンはScoutの設計理念を説明しました。「あなたの会社は本質的にあなたのアシスタントを雇っているのです。プライベートアシスタントを持つ意味は、あなたが仕事をしていないときでも、彼らが働いていることにあります。」
ScoutはMicrosoft Frontierプログラムを通じて提供され、GitHub Copilotのサブスクリプションが必要です。MicrosoftはScoutデスクトップアプリのテストを行っており、「フロンティア」機能へのアクセスを選択したサブスクリプションユーザーに提供する予定です。社内で、サヒンは販売部門がこのツールを最大かつ最も急速に成長しているグループだと述べました。
GitHub Copilotデスクトップアプリは別の重要なリリースです。GitHubの最高製品責任者マリオ・ロドリゲス（Mario Rodriguez）は、「GitHub上に構築された、エージェントネイティブなデスクトップ体験」であると紹介しました。
統一された「My Work」ビューを通じて、開発者は接続されたリポジトリ全体の動的作業を確認できます。活動セッション、議題、プルリクエスト、バックグラウンド自動化が含まれます。
各セッションはそれぞれのGitワークツリー内で実行され、並行エージェントは互いに干渉しません。アプリはエージェントマージ機能を備え、プルリクエストのレビュー、チェック、マージを完了させることができます。Canvasインターフェースは人間と機械の間の双方向インタラクションに使用され、開発者はエージェントが自分の代理で実行する作業を確認、ガイド、検証できます。
GitHub Copilotアプリは、Windows 11、Windows 11 on Arm、Mac、Linux向けのテクニカルプレビュー版を提供し、GitHub Copilotのサブスクリプションが必要です。将来的にはCopilot Freeユーザーにも開放される予定です。このアプリは、クラウドとローカルのサンドボックス、コードレビューをサポートし、両者にポリシーサポートが付属しています。
エージェントの安全ガバナンスに関して、Microsoftはエージェント制御規範（ACS）を発表しました。これは新しいオープンソース基準で、開発者にAIエージェントの動作を制御するためのより一貫した、より細かい方法を提供することを目的としています。ACSにより、開発、コンプライアンス、安全チームがエージェントの行動を制御するためのポリシーファイルを定義し、エージェントが何をすることができ、絶対に何をしてはいけないか、いつ人間の承認が必要か、どの証拠を記録すべきかを規定できます。
ACSはSDKとしてリリースされ、LangChain、OpenAI Agents SDK、Anthropic Agents SDK、AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、Microsoft.Extensions.AI、MCPツールなどのプラグインが付属します。ポリシーは単一ファイルとして記述でき、エージェントとバンドルされ、異なるフレームワークや環境を通じてエージェントに従うことができます。
ASSERT（Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing）は別のテストツールです。これはオープンソースのフレームワークで、AIを使用してターゲット、ポリシー、または期待される動作の高レベルな自然言語記述を構造化されたスコアテストに変換します。
ASSERTはAIモデルの期待される動作に関する簡潔な言語記述を受け取り、受け入れ可能な行動と受け入れ不可の行動の集合、問題シナリオ、テストケースを生成し、ターゲットシステムでテストを実行し、スコアを付けます。また、AIシステムが取った経路を記録し、中間操作やツール呼び出しを含めて開発者が失敗位置を確認できるようにします。
03 エージェントが自律的になればなるほど危険性が増し、MicrosoftはMXCでシステムレベルの境界を引きました
AIエージェントがますます強力で自律的になる中、Microsoftは重要な問題を認識しました：エージェントが自律的であればあるほど役に立ち、企業ネットワーク内で制限なしに動作させることは危険です。Microsoftの公式ブログはこれを「多層システムの問題」と説明し、エージェントと人間、ツール、アプリ、モデル、他のエージェントとのすべての相互作用が「新しい攻撃面を露出し、異なる故障モードを導入する」としています。
この問題に対処するため、MicrosoftはMicrosoft Execution Containers（MXC）を導入しました。これは、Windowsオペレーティングシステム自体に組み込まれたポリシー駆動の実行層です。
MicrosoftのWindowsおよびデバイス担当副社長パワン・ダウルリは、これがAIエージェントの商業的実現可能性を持つために重要であり、「セキュリティ、包括性、隔離、ユーザーの制御を中心に」構築されているため、エージェントが一般消費者や企業の展開において十分に安全であると強調しました。
Microsoft CEOナデラがシステムレベルのセキュリティサンドボックスMXCを紹介
MXCは本質的にSDKとポリシーモデルで、WindowsとWindows Subsystem for Linuxに埋め込まれ、Microsoftが「組み合わせ可能なサンドボックススペクトル」と呼ぶものを提供します。このスペクトルは、軽量プロセス隔離（すでにGitHub Copilotのコマンドラインインターフェースで採用されている）から、ミニ仮想マシン、Linuxコンテナ、Windows 365で動作する完全なクラウドインスタンスまで広がります。
このシステムはエージェントの実行をユーザーのデスクトップ、クリップボード、ユーザーインターフェース、入力デバイスから分離します。各エージェントは、ローカルIDまたはMicrosoft EntraによってサポートされるクラウドプロビジョニングIDにバインドされ、エージェントのすべてのアクションが特定、監査、ガバナンスされることを保証します。
MXCは現在早期プレビュー版を提供しています。Microsoftの企業セキュリティスタックと統合されたAgent 365は、2026年7月にプレビュー版をリリース予定で、Entra IDサービス、Intuneデバイス管理、Defender脅威防護、Purviewデータガバナンス機能をMXCの上に重ね、IT部門がエージェントの隔離を集中管理できるようにします。
パートナーとして、OpenAI、NVIDIA、Manus、Nous Research（Hermesエージェントの製造業者）、OpenClawオープンソースプロジェクトがMXCでの構築を発表しました。
特筆すべきは、OpenClawとの提携は、クリエイターのピーター・スタインバーガー（Peter Steinberger）がMicrosoftに協力の興味を示したことから始まり、最終的には全面的なプラットフォームレベルのパートナーシップに発展したことです。
04 3つの更新により、EdgeのAIが「オフラインでも動作する」
Microsoft EdgeブラウザもローカルAI機能のアップグレードを受けました。Microsoftは、Build 2025でPhi-4-miniを導入した後、チームがウェブ開発者からのフィードバックに基づいてエッジ側のAI機能を拡張したと述べています。
最初の項目はAion-1.0-Instructで、Phi-4-miniよりも小型で高速かつ効率的なローカル小型言語モデルです。
これはGPUおよびCPUの能力が弱いPCでも動作可能で、現在開発者プレビュー版が提供され、7月にHugging Faceに上陸します。
第二の項目は、Edge 148バージョンで提供される言語検出および翻訳APIです。これらのAPIはEdgeに内蔵されたエッジ側のAIモデルによって駆動され、JavaScriptでテキストの言語を認識し、言語ペア間で翻訳を可能にします。
Microsoftは「迅速かつ高品質な翻訳を提供し、145以上の言語をサポートし、オンラインの翻訳ワークロードに最適化されている」と述べ、このサービスは無料です。
第三の項目はWeb Speech APIを通じて音声認識を実現し、Edge CanaryおよびDevチャンネルで実験的に提供されます。
このAPIは、開発者が音声または音声入力をウェブサイトやブラウザ拡張に統合するのを助け、デバイスでローカルに実行され、クラウドベースの音声からテキスト、テキストから音声サービスをバックエンドとして使用できます。
05 開発者ツールとクラウドサービスのイテレーション
データインテリジェンスのレイヤーで、MicrosoftはMicrosoft IQを発表し、以前は独立していた4つのコンテキストソースをエージェントの共有基盤に統合しました。
Microsoft Fabricの最高技術責任者、アミール・ネッツは比喩的に言います：(マトリックス)の中の緑のコードの滝は装飾ではなく、その世界を構築する基盤です。彼は「私たちがデータの世界で行っていることは、エージェントにデータに基づいた現実を構築することです」と述べました。
Microsoft IQの4つのコンテキストソースは次の通りです：Work IQは組織の日常的な運営方法をキャッチし、メール、文書、会議、スケジュールを利用します。Foundry IQは組織の知識を管理し、知識ベースを編纂しインデックス化します。Fabric IQはデータに基づいてビジネスのリアルタイム運営状態をモデル化し、Fabricリアルタイムインテリジェンスに基づくリアルタイム信号でアンカーされたエンティティ、関係、ビジネスルールを定義します。この機能は今後数ヶ月以内に正式にリリースされる予定です。Web IQはネットワークからのリアルタイムのグローバルコンテキストを追加します。
このコンテキスト体系により、エージェントはただのコマンドを実行するツールではなく、企業の運営状況を理解する仮想社員となります。
共有された「基盤」だけでは不十分です。エージェントがアプリを生成し始めると、各アプリにはバックエンドが必要です。放置すると、これらのアプリはコンテキスト層の外に新しいデータアイランドを形成します。これを解決するために、MicrosoftはRayfinを発表しました。これはオープンソースのSDKおよびCLIで、エージェントが構築したアプリを直接Fabricプラットフォームにデプロイし、ガバナンスされたプロダクションバックエンドとして機能します。アプリデータはデフォルトで統一されたOneLakeデータ湖に入り、Microsoft IQにフィードバックされ、外部に蓄積されることはありません。
MicrosoftはこれをSupabaseやNeonの競合と位置づけており、コアの違いはガバナンスです：すべてのアプリは同じデータおよびコンプライアンスの経路を通ります。ネッツはこれは双方向プロセスであると言い、エージェントがアプリを構築する際に企業のデータルールから情報を取得し、アプリが動作することで生成されたデータが再びこのルールを更新し、次のエージェントが最新の情報を使用できるようになると述べました。
Microsoftが同時に発表したWSLコンテナ機能により、開発者はWindows上で直接Linuxコンテナを作成・管理できるようになり、MicrosoftはコマンドラインインターフェースとAPIを提供し、ネイティブWindowsアプリでLinuxコンテナを実行できるようにします。この機能は今後数ヶ月以内に公開プレビューが提供される予定です。
開発者が環境設定に時間を浪費しないように、MicrosoftはWindows Developer Configurationsを発表しました。これにより、新しいマシンを迅速に設定し、開発者最適化設定を適用し、WSL、PowerShell 7、Visual Studio Codeを自動的にインストールし、ファイルエクスプローラーでGitバージョン管理を有効にし、隠しファイルを表示できます。
06 2つの新しいハードウェアがAIをローカルに戻す
このBuildはモデル、エージェント、開発ツールのソフトウェアショーだけでなく、ハードウェアも欠席していません。AI計算がますます計算能力を必要とし、エージェンティックなワークフローが継続的に実行される必要がある中で、Microsoftは開発者の手元にあるデバイスに目を向け、毎回高価なクラウドGPUをレンタルする代わりに、これらの作業をローカルマシンで直接完了させることを選択しました。
Surface製品会社の副社長、アンドリュー・ヒルが2つの新しいデバイスを発表しました：
Surface RTX Spark Dev Boxは、NVIDIA RTX Sparkスーパーコアを搭載したコンパクトな開発者PCで、NVIDIA Blackwell RTX GPUとNVIDIA Grace CPUを組み合わせて、最大1ペタフロップのAI計算能力を提供し、128GBの統一メモリを備えています。
このデバイスはアルミ製の筐体を使用し、冷却器として機能し、長時間のトレーニングタスク、大規模モデルの推論、複雑なエージェンティックプロセスのために設計されています。
デバイスはWindows 11 Proがプリインストールされ、開発者のために設定されています：ダークテーマ、開発用に簡略化されたタスクバー、ウィジェットの削除、「おやすみモード」の有効化、開発者モードが有効、PowerShell 7がデフォルトシェルとして設定されています。WSL 2はGPUパススルーとCUDAサポートが設定されており、VS Code、GitHub Copilot、Git、Python、Node.jsがインストールされています。
セキュリティ面では、Surface RTX Spark Dev BoxはMicrosoftのゼロトラスト原則に基づくチップからクラウドまでのセキュリティを確立し、Secured-core PCアーキテクチャ、BitLocker暗号化、Microsoft Defender保護を含み、Entra IDやIntuneとの統合により大規模管理とガバナンスを実現します。
ヒルは、「開発者がソフトウェアを構築する方法が根本的に変わりつつある」と説明しました。AIモデルの能力と複雑性が増し、エージェンティックなワークフローが持続的な計算能力を必要とし、最新のモデルを必要としないタスクでも、各イテレーションがクラウドコストを発生させる可能性があると述べました。
もう一つのSurface Laptop Ultraは、開発者、クリエイター、技術専門家向けに設計された高性能ノートパソコンで、すでに以前に発売されており、両者は共同でSurfaceの次のステップを表しています：未来を構築する人々のために専用デバイスを提供することです。Surface RTX Spark Dev Boxは今年後半に米国で発売され、Microsoft.comで独占販売されます。
07 デバイスがアプリではなくAIエージェントを実行する新しいプラットフォーム
Microsoftのアプリケーションサイエンス部門の責任者、スティーヴィ・バティッシュがProject Solaraと呼ばれる内部プロジェクトを紹介しました。
これはチップからクラウドまでの新しいプラットフォームで、Androidに基づいており、デバイスがアプリではなくAIエージェントを実行することを目的としています。バティッシュはその出発点を説明しました。「境界が崩れています。従来のアプリモデルが必要なわけではありません。体験を開発するための従来の方法は必要ありません。」
最初の2つのコンセプトデバイスはBuildカンファレンスで展示されました：
デスクトップ中心のデバイスはPCの横に置かれ、音声コマンドに応答し、顔認識でユーザーをログインさせ、当日の最も緊急な事項を提示します。ディスプレイに接続すると、クラウドで動作する完全なWindowsマシンに変わります。
ウェアラブルIDデバイスは、標準的な従業員IDカードを再構想しました。指紋を一押しすることでエージェントを呼び出し、タッチすることで対話を録音および転写し、内蔵カメラによりエージェントがユーザーの視界に基づいて行動できるようになります。
医療保健のデモでは、このIDデバイスが医療従事者向けに設計されたエージェントを実行し、患者のQRコードをスキャンし、診察プロセスを記録および転写し、バイタルサインを記録し、処方箋を作成します。別のアプリでは、内蔵カメラがオフィスの改装アイデアが書かれたブレインストーミングボードをスキャンし、植物を追加することを提案しました。
バティッシュは、Microsoftがこれらのデバイスを自社で製造するのではなく、ハードウェアメーカーや他の業界のパートナーがこれらの参考設計を自社製品に変換することを想定しており、それぞれが特定の業界、企業、またはシナリオを対象にしていると述べました。
08 量子チップのアップグレード、信頼性が1000倍向上
Microsoftは次世代トポロジー量子チップMajorana 2も発表しました。
前世代のMajorana 1と比較して、今回の主要な変更は超伝導体材料がアルミニウムから鉛に変更されたことです。この調整により量子ビットの信頼性が1000倍向上し、平均量子ビットの寿命が20秒に達し、一部の例では1分間持続することができます。
他の技術ルートの量子ビットの寿命は通常数マイクロ秒程度です。この進展に基づいて、Microsoftは拡張可能な量子コンピュータの実現時間を半減させ、2029年までに達成することを見込んでいます。
このチップの開発には、Microsoft DiscoveryプラットフォームのエージェンティックAI機能が全面的に使用され、AIエージェントが製造管理、量子状態の自動化測定、学際的データ分析などのタスクを担い、元々数週間かかっていた測定周期を数桁短縮し、20年近くにわたって蓄積されたデータから人間には認識できない関連性を見出しました。
Microsoftの技術フェロー、チュエタン・ナヤクは「エージェントAIは私たちが行うすべてのことにほぼ浸透しています」と述べましたが、AIはあくまで指導を提供するものであり、「常に科学者が回路にいる」と強調しました。
Microsoft Discoveryプラットフォームも今回のカンファレンスで正式に発表されました。これは最前線の研究開発を対象とした組織レベルのプラットフォームで、研究者が人間の指導の下で自律的なエージェントチームを展開し、仮説生成、実験最適化、理論検証を行うことを可能にします。Microsoftは同時にMicrosoft Discoveryアプリの早期プレビュー版も発表し、個人が無料でダウンロードし、GitHub Copilotアカウントを使用してローカルで実行できます。
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