こんにちは！エンジニアのみっつーです。
今回は Microsoft AI Tour Tokyo の参加録です！
今回、私の参加セッションは Keynote と一つのブレークアウトセッションを除いて全てワークショップだったため、画像も多めで今の Fabric や Microsoft Foundry 、Copilot がどんな感じかを振り返りたいと思います！
Keynote
ZAVA 社のデモ、昨年の Microsoft AI Tour Osaka の時と同じ流れかと思いきや、所々大きなアップデートが反映されていて面白かったですね。
特に Fabric のプラットフォームひとつで、データの吸い上げが便利になったことはもちろん、そこからの様々な AI サービスへの接続およびコンテキストの調整が GUI 上で済むレベルになっていて驚かされました。
Copilot アプリにおいても、PowerPoint スライドの生成はもちろん読み上げ動画まで作れてしまうことに非常に驚きました。
Keynote は YouTube でもアーカイブ公開されています。
（PowerPoint スライドから動画生成するところは最後の方にあります。笑）
Fabric、Databricks、Microsoft Foundry によるデータ基盤のモダナイゼーション
1 個目は Fabric のワークショップに出ました。
Keynote 前、朝 8 時台から気合を入れての参加です。笑
データのミラーリング連携から BI 管理まで一貫して Fabric で行えることがかなり便利でした。
更に、BI 内にデータに基づいて AI が解説するブロックを設けることができます。
アタッチしたデータをセマンティックモデル化したことにより回答精度は高いです。
また、私はたどり着けませんでしたが、この後 Fabric データエージェントを作成して Microsoft Foundry のエージェントと接続する手順まで含まれていました。
データさえあれば画面ポチポチでここまでこれてしまうのは結構衝撃ですね。
開発者ワークフローにおける AI エージェントとしての GitHub Copilot
私が当日聴いた唯一のブレークアウトセッションです。
冒頭、Scott が非常にエモい話をしてくれました。
AI ツールが普及したこの時代の我々にとってとても大事なマインドですね。
Is the craft dead? - Scott Hanselman's Blog
表題に戻りますが、GitHub Copilot は今や並列実行が可能になり呼び出し方も音声での指示やスマホからの指示ができるためかなり使い勝手が良くなりました。
特に並列実行は複数モデルを指定できるのが GitHub Copilot ならではのポイントです。
GitHub Copilot Agent Mode による実践的なコード移行
2 個目に受けたワークショップは、GitHub Copilot をフル活用して Python を .NET のプロジェクトに移行 & モダナイズするものです。
GitHub Copilot の Agent モードを使った実装ではコンテキストの最適化がポイントとなります。
まずはプロジェクトを一通り説明させてチャット欄を充実させるところから始めるのも良いです。
#codebase このPythonプロジェクトの内容について、詳細な概要を教えてください。
ある程度出揃ったらファイル出力を行ってコンテキスト保持しておくのも手という説明がありました。
コンテキスト保持のやり方はまだ色々と試行錯誤されている段階にありますが、外部から取得する手段が確立してない場合は一旦ファイルに吐き出しておくことが手っ取り早いですね。
※但し、使われなくなったドキュメントはノイズ・トークン浪費のもとになってしまうので適切に管理しましょう。
更に大事なのが、カスタムインストラクションです。
例えば下記のような言語ガイドラインなどを予め定義しておくと便利だという説明がありました。
# C# .NET 10 WebApi 移行手順 このガイドでは、開発者が Python の天気予報 API を ASP.NET Core の Minimal APIs を使用して C# .NET 10 に移行する手順を説明します。 ## 開発ワークフロー - **ビルド**: `dotnet build` - **実行**: `dotnet run` - **テスト**: `dotnet test` (テストは `WeatherApi.Tests` ディレクトリにあります) - **API ドキュメント**: 実行時に `/swagger` エンドポイントから確認 ## C# API ガイドライン - `Program.cs` のエンドポイント定義には **Minimal APIs** を使用してください - すべてのシリアル化には **System.Text.Json** を使用してください - Swaggerドキュメントを自動生成するために、エンドポイントに Swashbuckle 属性を追加してください - クラス名はパスカルケース、メソッド名はキャメルケースを使用してください - 実装例: `src/csharp-app/WeatherApi/Program.cs` ...
実装時は Plan モードも活用しましょうという話もありました。
Plan モードを使用（あるいは Agent モードで明示的に askQuestions ツールを使用）すると、Copilot が作業を始める前の質問回答用のレンダリングがされて非常に便利です。
AI Toolkit と Model Context Protocol (MCP) を使ったエージェント開発プロトタイピング
3 個目は、VSCode 上で Microsoft Foundry まわりのリソースの一元管理およびプレイグラウンド実行およびエージェントアプリ用ソースコード出力が可能という AI Toolkit Extensions ワッショイなワークショップでした。
おなじみモデル一覧表示。
プレイグラウンド。
Compare ボタンから複数モデルの比較（並列チャット）ができるのが良いですね。
作成したエージェントのコードテンプレ出力。
デプロイモデルのエンドポイント設定はもちろん、MCP 利用が含まれていればそれらを使用する内容までコードに含まれます。
まとめ
去年に比べると、いよいよ Microsoft の各種 AI サービスに実践向きの機能や使い方が出揃ってきた印象でした。
各サービス急速に成長していますがもうちょっと使いやすくなってからの導入…と言っていると遅れを取ってしまうので、今のうちから触り始めて各 AI 機能の使いどころやその判断基準を養いたいですね。
クロージングでは Anthropic Japan の方も登壇されて、Claude モデルは統計（Anthropic Economic Index というページで公開されています）的に開発用途で最も使われていてヨシ！という話をされていました。
これだけきれいに情報がまとまっていると説得力もありますし、今後の動向も気になりますね。
今後ますます人間がやるべきことに注力するために、人間がやるべきこと以外の作業を担うための強力な AI 機能やサービスがすぐにでも出揃ってくると肌で感じます。
その時に各個人が強い責任をもったうえでイノベーションを起こせるよう、今すぐに備えておく必要性を強く実感させられたイベントでした！
余談
Scott はブレークアウトセッションの冒頭で、 エンジニアは職人であり誇りを持つべきだ という話をされていました。
何のことかというと、近頃バイブコーディングが登場したことによってエンジニアという職が軽視される場面もちらほら出てくるようになりましたが、エンジニア職は決して全てが不要になるものではないということです。
AI はあくまで人のために役立つもので、AI の作業は必ず人の目を介さなければならないとも語られていました。
その分、人は判断力を身につける必要があります。
AI が無い時代に培ってきた "鼻が利く" 能力を、これからの部下後輩にも教えていく責任があります。
私も一エンジニアとして、一部下を育てている身として、強く心に残るセッションでした！
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