Microsoft AI ツアー リソース

GitHub ModelsとAzureを活用して、AI agentsをより迅速に構築・リリースできます。オープンモデルでプロトタイプを作成し、Azure AI Foundryモデルでスケールし、VS CodeのAI Toolkitでワークフローを効率化できます。モデルとプロンプトを実験し、エージェントの応答を評価し、最先端の開発ツールでプロトタイプからクラウドに移行できます。

GitHub Copilotが、実際の開発ワークフローにおいてAIエージェントとしてどのように機能するかをご覧ください。複数ステップのタスクを計画、実行し、エンジニアリングプロセスにシームレスに統合します。Copilotがチームの生産性を向上させ、ソフトウェア開発を加速させ、ベストプラクティスをサポートする方法をご覧ください。オートコンプリートの枠を超えた、組織内で測定可能な効果を示す実践的な実例をご覧ください。

このセッションでは、モデルのカスタマイズに焦点を当てます。どのような選択肢があるのか、そしてなぜファインチューニングがシナリオにとって最適な選択肢となり得るのかを学びます。Azure AI Foundryの様々なファインチューニングオプションについて学び、ハンズオンデモを通して、Distillation（コスト削減）やRAFT（精度向上）といった手法の使いこなし方を直感的に理解しましょう。Azure AI Foundryを用いたエンドツーエンドのモデル最適化プロセスを効率化するためのリソースと洞察を習得しましょう。

Azure AI SearchとPostgreSQLを用いて、本番環境対応のAI agentsを構築する方法を学びます。このセッションでは、エージェント検索、グラフベース検索、そしてエンタープライズAIアプリを強化するための高度なグラウンディング技術について解説します。

このソリューションは、ガバナンス、再利用、責任ある AI を考慮したマルチサービス AI agents を設計、実装、展開するためのパターンを示します。

BRK-447では、Visual Studio内でGitHub Copilotを使用して開発を加速する方法、MCPサーバーでCopilotを拡張してドキュメントに基づいた提案を行う方法、そしてCopilotエージェントを使用して問題発生時のコード変更とUI更新を自動化する方法を紹介します。このセッションでは、短いライブデモと、より長いフローや不安定なフロー向けの録画セグメントを組み合わせて紹介します。

このセッションでは、Microsoft Fabricを用いてデータ資産を統合することで、組織がエージェント型AIアプリケーションを実現する方法を探ります。地域のDIY小売業者であるZavaの事例を通して、断片化されたデータシステムを近代化、統合し、AI対応にする方法を実証します。参加者は、堅牢なセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、データの統合、変換、ガバナンス、データ製品のCI/CD、AIを活用したエクスペリエンスの統合など、実践的なデモをご覧いただけます。

このセッションでは、AI 対応の管理ツールを使用して Azure 環境で一般的な IT 運用タスクを実行する方法を学習します。

このセッションでは、ソリューションにAIを統合し、スケーリング、キャッシュ、セキュリティといった一般的な問題に対処する方法を学びます。また、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を用いてエージェントを用いた開発を標準化する方法も学びます。

生成型AIアプリの構築はモデルの選択から始まりますが、ユーザーの信頼を得るには継続的な評価が不可欠です。この講演では、Azure AI Evaluations SDKが、開発前と開発後のモデル評価、結果分析、そしてオブザーバビリティによる品質向上にどのように役立つかを学びます。

この講演では、モデルコンテキストプロトコル（MCP）がAIとツール、データ、そしてAI同士の標準的な接続方法をどのように変革し、AI Foundry、AI Foundry、GitHubのいずれのプラットフォームでもエコシステムの一部となりつつあるかを紹介します。MCPは単なるプロトコルではなく、インテリジェントで相互運用可能なシステムを構築するための結合組織です。MCPの基礎をハンズオン形式でスピーディーに解説した後、VS Codeをホスト、GitHubをクライアントとして利用し、独自のMCPサーバーを構築します。

85%の企業がマルチモデルAI戦略を採用するにつれ、開発者は各タスクに適したモデルの選択、導入、管理の複雑さが増すという課題に直面しています。このセッションでは、AI Foundryのモデルルーターが、パフォーマンス、コスト、レイテンシに基づいてモデル選択をインテリジェントに自動化する仕組みをご紹介します。このインテリジェントなオーケストレーションレイヤーは、運用オーバーヘッドを削減し、導入を加速させ、組織全体でスケーラブルなAI運用を実現します。モデル疲労とはおさらばし、ルーターに戦略的な作業を任せましょう。

コミュニティブースでAIツアーアドバイザーを試しましたか？この講演では、エージェントの構築方法を解説し、その裏側で使用されている技術について詳しく解説します。指示やモデルからツールや関数呼び出しまで、あらゆる要素を網羅し、インターフェースとエージェントフレームワークを通して、全体的な体験がどのように実現されているかを探ります。

データ準備は面倒な作業ではありません。マルチクラウド対応のOneLakeショートカットが、重複なくデータソースに接続し、ショートカットファイル変換や、要約やPII検出などのショートカットAI変換を実行し、Data Wranglerを使用して結果をクリーンアップおよび整形する方法を、Microsoft Fabric内でご覧ください。

AIがAzure Database for PostgreSQLをベクターサポート、インデックス、Visual Studioツールでどのように変革しているかをご覧ください。データのインタラクション、理解、最適化を促進する新機能を活用して、AIを活用したアプリをわずか数分で構築する方法をご覧ください。

小売DIY企業Zava向けに、売上データを分析し、顧客が商品を見つけるのを支援する会話型AIエージェントを構築します。Azure AI Foundry Agent Service、外部データ接続用のModel Context Protocol（MCP）、そしてロールベースのデータ保護とセマンティック検索を実現するPostgreSQL（Row Level Security（RLS）対応）とpgvectorを用いて、安全でインテリジェントなagentsを作成する方法を学びます。

AIペアプログラミング技術をGitHub Copilotに適用し、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語への移行や翻訳といった困難な作業を実行したいと考えている技術者。異なるプログラミング言語でプロジェクトを翻訳する際に特に役立つ高度なGitHub Copilot技術と、GitHub Copilotが提供する様々なモードを活用します。

このラボでは、Microsoft Fabricを用いてデータ資産を統合することで、組織がレガシーデータをどのように活用できるかを探ります。このハンズオンラボで、データの混沌を明確化しましょう。Microsoft FabricとAzure Databricksを用いたデータの取り込み、変換、そしてAI主導のインサイトを習得します。スケーラブルなデータソリューションを構築し、よりスマートな意思決定と真のビジネスインパクトを実現するエージェントAIを探求します。

AzureのCopilotが、ログの確認と運用の効率化によってアプリのレジリエンス（回復力）を高める方法を学びましょう。実際のシナリオを実際に体験し、GitHub Copilotがビルドとデプロイのワークフローをどのように強化できるかをご覧ください。