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title: Microsoft Build 2026の話-デジタルラボもよかったですよ
tags:  #microsoftbuild #aimtg  
author: [Miyaura](https://www.docswell.com/user/m-taka596)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 【大阪】KANSAI AI PUB（関西×人工知能×場）2026/06/10 #AIMTG( https://deep-learning-osaka.connpass.com/event/393855/ )登壇資料。 先週開催されたMicrosoft Build 2026
published: June 10, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/m-taka596/5JWQ8G-AIMTG-build2026-topics-20260610
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K9K5X97D.jpg)

Microsoft Build 2026の話
- デジタルラボもよかったですよ。
2026/06
AI ミーティング
@takabrz1
Takahiro Miyaura


# Page. 2

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宮浦 恭弘
(Miyaura Takahiro)
Microsoft MVP for Mixed Reality 2018
Microsoft MVP for M365 2025
- 2026
XR は趣味です.AI 系も最近始めました。
- 202 5
大阪駆動開発コミュニティに生息
HoloLens 日本販売してからxR 系技術に取組む
新しい技術や、MRに使えそうな技術を調べる
技術Tips :
https://qiita.com/miyaura
https://zenn.dev/miyaura
最近興味があって取り組んでいるもの
○ AndroidXR
○ 新しいガジェット( MiRZA,Galaxy
XR,etc …)
○ Microsoft Foundry,
生成AI
@takabrz1
※よかったらこれを機にお知り合いになってください


# Page. 3

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Microsoft Build 2026とは
年1回開催されるMicrosoft公式カンファレンス
Microsoftの開発系の最新動向を知ることができる
○セッションタイプ
○現地オフライン、オンラインセッション、ラボ(ハンズオン)
○トピック
○Agents & apps
○Cloud platform & data
○Developer tools & frameworks
○Responsible AI
○Windows
○Working with models
会期中の自由なタイミングで環
境を借りて実施できる形式
（参考）
秋は Microsoft Ignite
2026/06/10
© 2026 Takahiro Miyaura
も開催
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# Page. 4

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Build 2026 開発者スタック ─ 4階層の全体像
①
コンピュート・ファブリック（インフラ層）
②
モデルとコンテキスト（IQ 層）
③
ランタイム（実行環境層）
④
ツールとガバナンス（開発・管理層）
エッジ〜クラウドの計算基盤：Fairwater
／Maia 200 ／Surface Dev Box
モデル選択＋企業の文脈：Foundry ／MAI／Microsoft IQ
安全・スケーラブルに実行：MXC／Foundry - hosted agents
作る・運用する：GitHub Copilot app
／Agent 365
／Autopilots
キーノート紹介順 ①→④（上から下：基盤 → 開発者に近い層） │ 各層の詳細は次ページ以降
2026/06/10
© 2026 Takahiro Miyaura
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AIスタック4階層 ① ─ インフラ & モデル
①コンピュート・ファブリック（インフラ層）
②モデルとコンテキスト（IQ 層）
エッジ〜クラウドのAI 処理基盤
モデル選択＋企業独自の文脈を付与
エッジ（Windows ）
○ NPU/ GPUでローカルAI
＋SLM「Aion Instruct/Plan
○ 開発者向けPC
「Surface RTX Spark Dev Box
モデルと独自AI
○ Foundry カタログ
（11,000+ 、Fireworks 追加）
○ 自社モデル群「MAI」ファミリー
○ 自社データで育てる「Frontier Tuning
○ エージェント専用デバイス「Project
」
」
Solara 」
クラウド（Azure ）
○ 水消費ゼロの次世代DC「Fairwater 」
○ 「Maia 200 」「Cobalt 200 」＋NVIDIA 「Vera
Rubin 」
2026/06/10
」
データとIQ 統合
○ 「Horizon DB 」「Fabric DW （GPU）」
○ 知識統合「Microsoft IQ
」
（Web/Fabric/Work ）
→Web IQ の発表(4 つになった)
© 2026 Takahiro Miyaura
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AIスタック4階層 ② ─ 実行環境 & 開発・管理
③ランタイム（実行環境層）
④ツールとセキュリティ・ガバナンス
安全・スケーラブルにエージェントを実行
開発ツール群＋運用の管理機能
Windows 上の安全実行
○ OSレベルで隔離・制御する「MXC」
○ OSS 「OpenClaw 」のWindows ネイティブ対応
次世代の開発ツール
○ 「GitHub Copilot app
」
（複数セッション/UI 生成）
○ バックエンド接続SDK 「Rayfin 」
○ 自律型「Autopilots
」（第一弾「Scout 」）
○ 科学発見を自動化「Microsoft Discovery
」
クラウド上の実行
○ 長期実行を支える
「Foundry - hosted agents
2026/06/10
」
セキュリティ＆ガバナンス
○ ID/ 権限を統合する「Agent 365
○ 脆弱性を発見・修正「MDASH」
© 2026 Takahiro Miyaura
」
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# Page. 7

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個人的に気になったのはこれ
Project Solara
○ コンセプト
エージェントが特定のアプリの枠内に留まらず、デバイスやワークフローをまたがって
グローバルに機能する世界を目指す
○ 発表時のデバイス
○ 据え置き型（Stationary
）
顔認証（Hello for Business
）でサインインし、Microsoft
365 Copilot
などに直接アクセスできる専用デバイス。
○ ポータブル型（Portable
）
社員証などを首から下げる「アクセスバッジ」を再構築したウェアラブルデ
バイス。例えば、カメラやマイクを使ってSNS 用のコンテンツを収集した
り、医療現場で看護師がハンズフリーで患者の記録やバイタルの確認
を行ったりするデモが紹介
2026/06/10
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 8

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とりあえず
この２つ押さえておくといいかも？
キーノートとカンファレンス ＆ 日本語のラップアップセッション！
○ Microsoft Build opening keynote
Wed, Jun 3|2:00 AM
https://build.microsoft.com/en
- 3:30 AM JST
Duration 1 hour 30 minutes
- US/sessions/KEY01
全体的な動向を見るのはやはりこれ。
日本向けなのでおすすめ
○ Japan Wrap - up Session
Wed, Jun 4|9:15 AM
https://build.microsoft.com/en
- 10:00 AM JST
- US/sessions/
Duration 45 minutes
BRK209
本セッションは、日本からご参加の方向けに、Microsoft Build
ンスについて日本語で解説を行います。
2026/06/10
© 2026 Takahiro Miyaura
の主要なアナウ
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Digital Lab: Engineering agents that reason, act,
and adapt
LAB530D ─ 「Lost in San Francisco
適応するエージェント開発
2026/06/10
© 2026 Takahiro Miyaura
」で学ぶ、推論し・行動し・
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# Page. 10

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ラボ概要 ─ 何を作るか
シナリオ：締切までに SF を横断し、ゴールへたどり着く
あなたの代わりにクエストへ挑む「player
agent 」を構築する
ゲームの流れ ─ ミッションを解いてゴールへ
○ ミッションをゲームサーバーから受け取り、回答を返す（MCP）
○ 移動ミッションは Agent42 に最適な交通手段を相談（A2A）
○ トリビアは街ガイドの知識ベースで解答（Agentic
Retrieval
）
○ 繰り返して最終目的地に到達 → リーダーボードに掲載
これらを支える MCP／A2A／Retrieval
ページ以降で詳説
2026/06/10
／Memory & Logging
© 2026 Takahiro Miyaura
を順に実装 → 次
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# Page. 11

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アーキテクチャ全体像 ─ 司令塔と専門エージェント
MCP ゲームサーバー：クエスト開始・回答送信
Player Agent
を記憶／全呼び出しを記録
Memory + Logging
player_id
Agentic Retrieval
City Guide Agent → Azure AI
Microsoft Agent Framework
ツールを選んで呼び出す
オーケストレーター
Search
知識ベース
A2A Agent42 ：天候/ 渋滞を考慮した移動手段の推薦
基盤：Microsoft Foundry
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／ Azure OpenAI
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（gpt - 5.5 ・gpt - 4.1 - mini ）
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# Page. 12

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メモリ ─ 状態をエージェントに持たせる
なぜ必要か
○ 毎回新規登録せず、前回の
player_id
を継承し「継続セッション」化
仕組み
○ ContextProvider
＝モデルのターン前に走る
フック（before_run ）
○ memory.json
の player_id
を
instructions
に注入
（extend_instructions
）
○ 保存は @tool の save_player_id ─
モデルが登録後に自分で呼ぶ
# memory: remember the player_id
class PlayerContextProvider(
ContextProvider):
async def before_run(self, *,
context, **_):
pid = load(MEMORY_FILE)
context.extend_instructions(
self.source_id,
f"player_id: {pid}")
@tool("Save player_id")
async def save_player_id(pid):
MEMORY_FILE.write_text(pid)
知見：状態は外部ファイル＋コンテキスト注入で
持たせる
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# Page. 13

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ロギング ─ 振る舞いを観測する
なぜ必要か
○ エージェントの振る舞いをデバッグ・説明・改善
できる
仕組み
○ ミドルウェア＝処理の各段をラップ
（await call_next()
で本体実行）
○ 3つの介入点：
○ @agent_middleware
○ @chat_middleware
○ @function_middleware
○ セッション毎に logs/
へ 入力・出力・ツール
結果 を記録
# log every tool call
@function_middleware
async def log_fn(context, call_next):
name = context.function.name
log("CALL", name,
context.arguments)
await call_next()
# run tool
log("RESULT",
context.result)
知見：可観測性はミドルウェアで横断的に確保
2026/06/10
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# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9729W4G5JR.jpg)

Agentic Retrieval ─ 信頼できる知識から答える
なぜ必要か
○ 推測やハードコードでなく「信頼できる出典」か
ら回答
仕組み
○ 専門の City Guide
エージェントが
Azure AI Search
知識ベースを検索
○ AzureAISearchContextProvider
（
mode="agentic"
）で関連章を都度取得
○ 知識ソース＝Blob をインデックス＋ベクトル
化し、回答合成（Answer synthesis
）
# retrieve from a trusted source
search = AzureAISearchContextProvider(
endpoint=SEARCH_ENDPOINT,
knowledge_base_name=
"city-knowledgebase",
mode="agentic",
)
guide = Agent(
client=client,
context_providers=[search],
)
知見：検索を専門agent に閉じ込め、ガイド質
問の時だけ RAG トークンを消費
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# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4LMV67M.jpg)

A2A ─ 専門エージェントに委譲する
なぜ必要か
○ 専門ロジックを再実装せず、別エージェントに委
譲できる
仕組み
○ Agent42 ＝交通の専門家（天候・リアルタイ
ム交通で car/bike/walk
を推薦）
○ A2AAgent で接続し、as_tool()
でメイ
ンのツール化
○ メインは「いつ呼ぶか」を判断するだけ
# delegate to a peer agent
agent42 = A2AAgent(
name="Agent42",
url=AGENT42_URL,
)
ask_agent42 = agent42.as_tool(
name="ask_agent42",
arg_name="question",
)
知見：専門性はA2Aで外部委譲し、再利用とコ
スト最適化を両立
2026/06/10
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# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NY4WG1E8.jpg)

持ち帰る技術的知見
○ MCP：外部アプリや状態を「操作」させたい時（ゲームをツール化）
○ A2A：別の専門エージェントに助けを求めたい時
○ Retrieval
：信頼できる知識源から回答させたい時（Agentic Retrieval
○ Memory：繰り返しの実行を「継続セッション」に変える
○ Logging ：振る舞いをデバッグ・説明・改善しやすくする
）
→ これら5つのパターンを自分のエージェントにそのまま再利用
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# Page. 17

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まとめ
Build 2026 ─
要点の振り返り
現在のテクノロジーの転換期において、開発者がこの「フロンティアインテリジェンス・エコシステム」に
どう参加し、その上でどのように価値を構築していくか
✓コンピュート・ファブリック:
エッジ（Windows など）とクラウド（Azure ）にまたがる基盤となるインフラ層。
✓モデルとコンテキスト:
モデル、データのコンテキスト（IQ レイヤー）、モデルがアクセスできるツールの層。
✓ランタイム:
エージェントやアプリケーションを展開・実行するための環境。
✓ツールとセキュリティ・ガバナンス:
上記を構築するための開発ツールや、安全性とコンプライアンスを担保する層。
2026/06/10
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# Page. 18

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まとめ
Digital Lab: Engineering agents that reason, act, and adapt(LBA530D)
https://build.microsoft.com/en
Agent Framerowk
○ 要素技術：
- US/sessions/LAB530D
× Foundry を体験できる良コンテンツ
○ MCP（外部操作）
○ A2A（専門委譲）
○ Agentic
Retrieval
（信頼できる知識）
○ Memory（継続）
○ Logging （可観測性）
2026/06/10
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# Page. 19

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大阪駆動開発
関西を中心に、IT系のおもしろそうなことを
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