はじめまして、ますみです！
株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^
この記事では、Microsoft Build 2024とMicrosoft Ignite 2024に参加した私から、Microsoftの技術イベントに参加する際のTIPSをシェアします◎
もしもBuildやIgniteに参加される方に、少しでもお役に立てたら幸いです^^
もしも最新のMicrosoft Build 2025の発表情報が気になる方はこちらをご覧ください👇
前日編〜DAY 0（開催前日）の攻略〜
Microsoftのイベントは、DAY 1の前日にDAY 0という形で、会場に前入りできます。
この開催前日であるDAY 0にやるべきことをまとめました◎
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バッジはDAY 0で受け取る
- バッジとは、イベント移動時に必須な名札のようなものです。
- 受取時にパスポートと**QRコード（開催3日前頃に届くメール添付）**が必須です。
- バッジ内のおそらくRFIDが入っており、予約制のイベントに入る際などに必要です。
- DAY 1に受け取ろうとすると、かなりの行列に並ぶことになり、大事なKeynoteに遅れてしまう可能性があります。
- たとえKeynoteに間に合ったとしても、良い席に座れない可能性があります。これはかなり痛いです。
- Keynoteは見返すことは録画されるため、見返すことはできますが、現地での迫力を味わうことができる重要イベントです。
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ノベルティ類もDAY 0で完了させる
- バッジ受取時にTシャツ引換券も発行されます。3柄×複数サイズをその場でオンデマンド印刷されます。
- 水筒などのお土産も同時に受領できます。DAY 1以降混雑するので前日に済ませるのが吉です。
ちなみに、印刷はこんな感じな機械で印刷されます◎
ちなみに、Microsoft Build 2025のティーシャツはこんな感じでした！
ブース出展編〜現地ならではの特別チャンス〜
Microsoftのイベントでは、ブース出展という形で、色々な企業が自分たちのブースを出しています。
Microsoftの各サービスの方々（例：Azure AI FoundryやMicrosoft Fabricなど）と協賛企業の方々（例：NVIDIAやCohereなど）も出展しており、話しかけにいくことができます◎
これが結構穴場なのですが、なかなかない貴重な機会なため、有益です！
いくつか知っておくべきTIPSを紹介します！
- もしもあまり海外の人とのコミュニケーションに慣れていない場合は、"Hi, Nice to meet you"と笑顔で握手をすれば、いい感じに会話が始まります。
- 自己紹介は20秒くらいで端的に「どこから来て、どんな会社で、どんなことをしているか？」を話せるとGOODです。
- 事前に質問リストを用意し、手書きメモを取ると好印象です。
- 録音をしようとすると少し警戒されます。
- 聞き取りが本当に不安な場合は、「私は英語がネイティブではなく、自分で聞き返すためだけの目的で録音してもいいですか？」とお願いすると快く受け入れてくれるかもしれません。
- ブースに行くと、シールなども貰えます。嬉しいです。
- Microsoftの人からしても、シールをもらって、広めてくれたら嬉しいため「会社の同僚の分ももらっていいですか？」と言えば5枚くらい貰えるかもしれません。
- 質問がひととおり終わった後に、LinkedInで交換をしてネットワーキングするのも推奨です。
- 返信が来るかはさておき、イベント後に追加の質問をしたりすることもできます。
- もしもあなたがエンタープライズ企業さんで日本法人に担当がいる場合、担当を通さずにアメリカのエンジニアに質問をすると少し変な空気になることがあるため、その点だけ注意することを推奨します。
- ちなみに、DAY 4では、ブース出展は閉鎖している可能性があります（2024年のIgniteの時はそうでした）。そのため、ブースの方々と話したい場合は、DAY 3以前に行くことを推奨します。
- もしも英語が本当に不安だけど、どうしても話したいという方は、私までDMをいただけて、タイミングが合えば、一緒に行きましょう◎（DMに気づかない可能性もあるため、ダメ元でご連絡ください🙏）
事前準備編〜セッション分類と参加戦略〜
Microsoft Buildのセッションは、大きく8種類に分かれています。
- Keynote：DAY 1とDAY 2の午前に各2時間ずつ開催される基調講演です。サティアCEOやゲストが登壇し、全員参加可能です。会場とオンラインの両方で視聴できます。
- Breakout：Keynoteに次ぐ重要度の大規模講演セッションです。会場とオンラインの両方で視聴可能です。
- Lab：ハンズオン形式の実践的なセッションで、会場でのみ参加可能です。同じテーマが複数回開催されることもあり、満席の場合はStandbyを狙うことができます。
- Open Hack：会場限定のハッカソン形式で、2025年はAI Agent開発がテーマです。10のスロットが用意されています。
- Demo：製品やPoCの実演デモを行うセッションで、会場でのみ参加可能です。
- Community：著名人に直接質問できる貴重な機会で、会場限定かつ予約が必要です。
- Pre-recorded：事前収録されたセッションで、渡航前後でもオンラインで視聴可能です。
- Interview：Day 1直前などにスポット的に実施されるインタビューセッションです。
| 種別 | 予約必須 | 録画あり | 現地のみ |
|---|---|---|---|
| Keynote | × | ◎ | ◎ |
| Breakout | × | ◎ | ◎ |
| Lab | ◎ | × | ◎ |
| Open Hack | × | × | ◎ |
| Demo | × | ◎ | ◎ |
| Community | ◎ | × | ◎ |
| Pre-recorded | × | ◎ | × |
| Interview | × | ? | × |
目的別スケジュール作成ガイド
まず「参加目的」を明確にすることを推奨します！
その上で、優先度に沿って枠を埋めるとロスが少ないです◎
ここでは、4パターンのシナリオでそれぞれのおすすめのスケジュール作成のアプローチを紹介します。
1. 座学的ナレッジを獲得したい
- まず興味のあるCommunityのセッションを予約します。
- 次に、空いている枠に興味のあるBreakoutのセッションを埋めていきます（1とかぶっている場合は、録画で見返すことも可能）。
- 余白の時間でブースに行き、質問をします。
2. 実践スキルを獲得したい
- まず興味のあるLabのセッションを予約します。満席ならStandbyを狙い、それでもダメなら、オンデマンドへ進みます。
- 次に、空いている枠に興味のあるBreakoutのセッションを埋めていきます（1とかぶっている場合は、録画で見返すことも可能）。
- Open Hackに参加するのも一案です。
- 余白の時間でブースに行き、質問をします。
3. 人脈を広げたい / 疑問点を解消したい
- まず興味のあるCommunityのセッションを予約します。
- Communityのセッションにて質問をして、その後、必要に応じて、LinkedIn交換をします。
- 次に、空いている枠に興味のあるBreakoutのセッションを埋めていきます（1とかぶっている場合は、録画で見返すことも可能）。
- 余白の時間でブースに行き、質問をします。
その他オススメTIPS
- Keynoteのベストな参加方法：DAY 1のKeynoteには、開始30分前には入れる時間でいきましょう。ギリギリでいくと、良い席に座れず、後ろの方やはじの方になってしまいます。前の真ん中の席の方が圧倒的に迫力があって楽しいです。
- 写真・動画の撮影について：イベント中にカメラで写真を撮ることができます。ただし、KeynoteとBreakoutとDemoについては録画が提供されており、ウェブサイトでほぼリアルタイムに動画がストリーミングされています。そちらを開いてスクショを撮る方が綺麗に残せます。
- SNSでの盛り上がり方：Xで「#MSBuild」のハッシュタグをつけて投稿すると、参加者同士でいいねやリツイートが活発に行われます。SNS上での交流を楽しむためにも、ハッシュタグの活用をオススメします。
- 体力管理のコツ：想像の3倍は疲れるため、前日にしっかりと睡眠をとりましょう。会場が広く移動が多いため体力を消耗します。また、すべて英語のセッションのため、脳も疲れます。
- 会場案内の基礎知識：会場での「Level」は階数を指します。例えば「Level3」は3階のことです。
- 移動手段について：会場へは様々な場所からシャトルバスが運行されています。特に主要ホテルからはバスが出ていることが多いため、事前に経路を確認することをオススメします。
- 食事について（朝食）：2024年のMS Buildでは朝食（バナナやマフィンなど）が提供されます。また、飲み物は終日無料で、コーヒー・ラテ・紅茶・ジュース・炭酸飲料などが飲み放題です。朝スタバで飲み物を買うと後悔するかもしれません。
- 食事について（昼食）：昼食も支給されます。ビーガン対応を含む3種類程度の選択肢があります。ピックアップ場所は複数ありますが、周辺の席が埋まりやすく、床に座って食べる人も見かけます。
- 休憩スペースの活用：会場には電源付きベンチがあり、充電やミーティング、仮眠などに利用できます。
- パーティ情報：DAY 3夜には「Microsoft Build and AMD Celebration」が開催されます。2025年はLumen Fieldで実施予定です。出店も多く、グループでの参加がオススメです。食事は無料で食べ放題です。
- パーティへの移動手段：Microsoftが用意するバスで会場へ向かいます。DAY 3のセッション終了からパーティまで時間があるため、一度ホテルに戻る場合は、最寄りのバス乗り場を事前に確認しましょう。
- 最終日について：DAY 4は午前中のみの短いセッションです。実質的にはDAY 3でイベントのメインは終了します。
- 参加の心構え：とにかく積極的なチャレンジが重要です！英語での進行に不安もあるでしょうが、せっかくの機会です。質問や会話に臆せず挑戦してください。
- 交流のお誘い：私を見かけた際は、お気軽にお声がけください^^ オープンマインドでウェルカムです！
ネイティブ英語でよく使うフレーズ（話し言葉）
Microsoft Buildとは関係ないですが、ネイティブ英語でよく使うフレーズをまとめてみました◎
英語で話すときの参考材料としてご活用ください。一部、地域によってはあまり使わなそうなフレーズも含まれます。
| 英語表現 | 日本語表現 | 例文 | 補足 | 類義表現 |
|---|---|---|---|---|
| Absolutely. | もちろん！ |
A: Can we share this? B: Absolutely. |
強い肯定・同意を示す一語の返答。 | Definitely; Totally |
| Actually, ... | 実は、... |
A: You think this will solve everything? B: Actually, we might need to consider another approach as well. |
軽く反論・訂正を切り出す際のカジュアルな前置き。 | In fact, ...; To be honest, ... |
| Awesome! | すごい！ |
A: We hit the KPI. B: Awesome! |
カジュアル称賛 | - |
| Building on that | それに加えると | A: Building on that, we can A/B test. | 意見補強 | - |
| Can I jump in here? | ここで口を挟んでもいいですか？ |
A: ... (speaking) ... B: Can I jump in here? I have something to add regarding the architecture. |
議論に割り込んで発言・質問したいときに使うカジュアルなフレーズ。 | Can I chime in?; May I add something? |
| Circle back | 後ほど戻る | A: Let’s circle back after the demo. | 保留→再検討 ([merriam‑webster.com][4]) | Follow up |
| Correct me if I'm wrong, but ... | もし間違っていたらご指摘いただきたいのですが、... |
A: We plan to release next month. B: Correct me if I'm wrong, but the beta isn’t finished yet? |
自分の理解に誤りがあれば訂正を促しつつ確認する丁寧な言い回し。 | If I'm not mistaken ...; Tell me if I'm wrong, but ... |
| Dive deeper | 深掘りする | A: Let’s dive deeper into metrics. | 詳細分析 | - |
| Exactly. | まさにその通り。 |
A: So the bug is in the API. B: Exactly. A: This is the most efficient algorithm for now. B: Exactly — that’s what I was thinking. |
相手の発言に「その通り」と完全同意する際に使用。 | Precisely; You're exactly right |
| Fair enough. | それもそうですね。 |
A: I'd prefer using an open‑source tool. B: Fair enough, open‑source would give us more flexibility. |
相手の意見をもっともだと認めて受け入れる表現 | That's fair; That makes sense |
| Got it! | わかった！／了解！ |
A: Can you finish this by noon? B: Got it! A: Please send me the final report by Friday. B: Got it! |
指示や発言を理解したことを即座に伝えるカジュアル表現 | I got it; Gotcha |
| Heads‑up | 事前通知 | A: Thanks for the heads‑up! | 注意喚起 | - |
| I have a follow‑up question. | 追加の質問があります。 |
A: ... (answers question) ... B: Thank you. I have a follow‑up question: how will this scale next year? |
回答を受けてさらに質問したいときのフレーズ。 | As a follow‑up ...; Another question |
| I see where you're coming from, but ... | おっしゃることはわかりますが、... |
A: We need more features, users expect a lot. B: I see where you're coming from, but we have to prioritize stability first. |
相手の考えを理解した上で丁寧に反対意見を述べる前置き | I understand your point, but ...; I get it, but ... |
| I was wondering if ... | 〜していただけないかと思いまして。 |
A: Could you share more about the results? B: I was wondering if you could provide an example of a failure case. |
丁寧かつ控えめに質問や依頼を切り出す表現。 | I wanted to ask if ...; I'm curious if ... |
| If I may ask, ... | 差し支えなければ、... |
A: (Presentation on solution) B: If I may ask, what was the reasoning behind choosing this algorithm? |
相手の許可をうかがって質問を始める丁寧な前置き。 | If you don't mind me asking; May I ask ... |
| If I understand correctly, ... | もし私の理解が正しければ、... |
A: (audience asks a complex question) B: If I understand correctly, you're asking about our security protocol, right? |
相手の質問の意図を確認する前置き表現 | If I understood you correctly; So, you’re asking ... |
| Loop X in | X を共有相手に入れる | A: Let’s loop Bob in on this email. | 関係者追加 | CC; Include |
| Makes sense. | なるほど／納得 |
A: Start earlier to save time. B: Makes sense. |
妥当性認識 | - |
| Next steps | 次のアクション | A: Let’s define next steps. | 行動整理 | Action items |
| Not necessarily. | 必ずしもそうとは限りません。 |
A: So this solution will always work for any input? B: Not necessarily. It depends on the input size. |
相手の断定に対し「必ずしもそうではない」と柔らかく否定する返答。 | Not always; Not exactly |
| On the same page | 同じ認識でいる | A: Let’s be sure we’re on the same page before release. | 認識合わせ ([merriam‑webster.com][1]) | In sync |
| One more question, if I may. | もう 1 つ質問してもよろしいでしょうか。 |
A: (session almost ending) B: One more question, if I may: what are the next steps after this prototype? |
質疑応答の終わり際に「あと一問よろしいですか？」と丁寧に尋ねる表現。 | Just one more question; One last question |
| Out of curiosity, ... | 興味本位の質問ですが、... |
A: ... (explains feature) ... B: Out of curiosity, what was the reason for choosing Java over Python? |
重要ではないが純粋な興味から質問する際の前置き。 | Just out of curiosity, ...; Just curious, ... |
| Ping me | 連絡ちょうだい | A: Ping me if you need help. | チャット等での呼びかけ | Message me |
| Quick question. | ちょっと質問いいですか？ |
A: Are there any questions? B: Quick question: how do you handle data privacy in this system? |
カジュアルに質問を切り出す表現。「短い質問がある」というニュアンス | Just a quick question; I have a quick question |
| Reach out | 連絡する | A: I’ll reach out to the vendor. | 初回接触 | Contact |
| So, you're saying ... | つまり、〜ということですね？ |
A: We had to refactor the codebase. B: So, you're saying the initial design wasn’t scalable? |
相手の発言をまとめて確認する表現。 | So, what you mean is ...; In other words, ... |
| Sounds good. | いいね／了解です |
A: Let’s meet at 3. B: Sounds good. |
合意を示す定番 | Sounds great |
| Sure thing. | いいですよ。 |
A: Could you email me the slides later? B: Sure thing! |
依頼に対する快諾を示すカジュアル表現 | Of course; No problem |
| Sync up | 打合せする | A: We should sync up before EOD. | 短時間ミーティング | Catch up |
| Take it offline | 別途話す | A: We’re over time—take it offline. | 詳細は後で | - |
| That's a great question. | 良い質問ですね。 |
A: ... (finishes explanation) ... B: How do you plan to scale this? A: That's a great question. We are looking into scalable solutions now. |
質問者を褒めて回答への前向きな姿勢を示す定番フレーズ | Good question; I'm glad you asked that |
| Touch base | 連絡を取る | A: I’ll touch base tomorrow. | 軽い確認 ([merriam‑webster.com][3]) | Check in |
| Will do. | 任せて／やっておく |
A: Please update the doc. B: Will do. |
依頼を快諾 | Sure thing |
| With all due respect, ... | 失礼ながら、... |
A: Our current approach is fine. B: With all due respect, this strategy might not work in the long run. |
反対意見を述べる前に添える丁寧な表現（批判のクッション） | No offense, but ...; Respectfully, ... |
生成AIの用語集（Azureの周辺サービス）
Azureの周辺サービスもまとめてみました◎
Deep Researchを用いて、生成しております◎
AzureにおけるAIサービス
| 単語 | 概要 |
|---|---|
| Azure OpenAI Service | OpenAIの強力な生成AIモデル(GPT-4o、GPT-3.5-Turbo、DALL-E、Whisperなど)をAzure上で利用できるサービス。REST APIとSDKを通じてアクセス可能で、テキスト生成、要約、コード生成、画像解釈などの様々なタスクをサポート。エンタープライズグレードのデータプライバシーと高可用性(99.9% SLA)を備え、アプリケーションへのChatGPT機能の安全な統合を実現。 |
| Azure AI Foundry（旧：Azure AI Studio） | 2024年に発表された新しい統合AIプラットフォームで、既存のAzure AIサービスを新機能と統合。Azure AI StudioはFoundryポータルに進化し、Azure OpenAIモデルと様々なオープンソースモデル（1,800以上）の統合管理を提供。Azure AI Foundry SDK（Python/C#）により、GitHub、Visual Studio、Copilot Studioなどの開発環境からAzureのAI機能にシームレスにアクセス可能。組み込みの安全機能を備えた生成AIソリューションを企業が迅速に構築・運用するための統合プラットフォームとして機能。 |
| Azure AI Search (旧：Azure Cognitive Search) | Azure上の完全マネージド検索サービスで、生成AIとの検索+回答シナリオでの利用が増加。ドキュメントと画像のベクトル埋め込みの類似性ベース検索機能を提供。GPTモデルと組み合わせたRetrieval-Augmented Generation パターンを可能にし、従来の検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索をサポート。 |
| Azure AI Agent Service | 2024年後半にパブリックプレビュー予定の新サービスで、エンタープライズグレードの会話型AIエージェントの構築、デプロイ、スケーリングのためのプラットフォームを提供。最新のLLMを内部/外部データソースにわたる情報検索と根拠付けで拡張し、1400以上のコネクタを通じたツール実行を可能にする。企業データの分離、暗号化を特徴とし、Azure AI Foundryポータルを通じたノーコード開発とAzure AI SDKを介したコード開発の両方をサポート。 |
| Azure AI Content Safety | 生成AIの入出力における有害コンテンツを検出・ブロックするコンテンツモデレーションサービス。暴力、憎悪、性的コンテンツ、自傷行為に関連する不適切なコンテンツを検出・除去するための高度なテキストおよび画像フィルタリングAPIを提供。専用のContent Safety Studioポータルで結果の検証とサンプルコードのテストが可能。生成AIを利用する企業のコンプライアンス維持とガードレール実装を支援。 |
| Prompt Flow | Azure AI Foundry内のLLMアプリ開発向けワークフロー構築ツール。プロンプト、LLM、Pythonコードツールを視覚的なフローとして組み合わせ、プロトタイピングから大規模テスト、デプロイメントまでの反復開発を効率化。複数のプロンプトバリエーションの作成と比較、フロー全体をアプリケーションから呼び出し可能なリアルタイムエンドポイントとしてデプロイ可能。チーム共有とバージョン管理をサポートし、エンタープライズグレードのプロンプトエンジニアリング基盤として機能。 |
| Azure Machine Learning (Azure ML) | モデル開発、トレーニングからデプロイメント、MLOpsまでの機械学習プロジェクトのライフサイクル全体をサポートするクラウドサービス。最近、生成AI向けに強化され、OpenAIやHugging Faceの基盤モデルを発見・利用するための「モデルカタログ」、プロンプト実験と評価のための「Prompt Flow」、モデルのファインチューニングとモニタリングのためのツールを提供。 |
| Azure Cognitive Services (Language & Speech) | Microsoftの事前構築済みAIモデルのコレクションで、生成AI関連サービスは主に言語と音声に焦点。Azure AI Languageは大規模言語モデルで強化されたテキスト要約や翻訳などの自然言語処理機能を提供。Azure AI Speechは特定の話者の特徴に合わせた合成音声を生成するCustom Neural Voiceを含む、ニューラル音声合成を提供。これらの認知サービスは単一のAPI呼び出しで高度な生成タスクを可能にする。 |
| Phi | Microsoftの開発しているSLM（小規模言語モデル）。 |
| Semantic Kernel | MicrosoftによるAIアプリ開発用のオープンソースSDK。C#、Python、Javaをサポートする軽量フレームワークで、最新のLLMと既存のプラグインを組み合わせたAIエージェントの構築とオーケストレーションを可能にする。プロンプトと関数呼び出しを統合するミドルウェアとして機能し、自律的な多段階インタラクションを実現。企業利用向けの拡張性と安全性への配慮を特徴とする。 |
| Guidance | Microsoft ResearchによるLLM出力の細かい制御とガイダンスのためのオープンソースPythonライブラリ。プロンプトに特別なディレクティブを埋め込んで構造化された応答とフィルタリングを強制可能。従来のプロンプトエンジニアリングを超えて、単一のAPI呼び出しを通じて出力形式と制約のプログラム的な保証を可能にする。 |
| Azure SDK for Python | PythonからAzure AIサービスを使用するための開発者ライブラリ群。Azure OpenAIサービス向けに、Azure エンドポイント用に設定されたOpenAIのPython SDK（openaiライブラリ）とMicrosoftの認証サポート付きAzure固有のPythonクライアントを提供。これらのSDKにより、PythonコードからChatGPTやモデル推論APIの呼び出し、ベクトル埋め込みの計算、コンテンツフィルタリングを簡潔に実装可能。 |
| Azure AI SDK (Foundry SDK) | 複数のAzure AIサービスにわたる一貫したインターフェースを提供するAzure AI Foundry用の統合SDK。PythonとC#で利用可能で、LLM推論、Azure AI Search クエリ、Azure AI Agent Serviceの呼び出し、評価ログ、AIアプリテンプレートの利用を単一のSDKを通じて実現。GitHub、Visual Studio、Copilot Studioなどの開発環境との統合を想定して設計。 |
| Hugging Face on Azure | Hugging Faceとのパートナーシップを通じて、オープンソースの生成AIモデルをAzureで簡単に利用できるようにする統合機能。Hugging Face Hubの数千の人気Transformerモデルがアジュール機械学習のモデルカタログに統合され、数クリックでAzureのマネージドエンドポイントにデプロイ可能。Azure OpenAIサービスの限定的な提供を超えて、多様なモデルの企業利用を可能にする。 |
| DeepSpeed | Microsoftが開発した大規模モデルのトレーニングと推論を加速するためのオープンソース深層学習最適化ライブラリ。数千のGPUにわたる数十億から数兆パラメータのモデルを効率的にトレーニングするための並列化手法とメモリ圧縮技術を提供。また、低レイテンシ、高スループットの推論のための最適化も特徴。 |
| ONNX Runtime | Microsoftが主導する様々な機械学習モデル（ONNX形式）を複数のプラットフォームで効率的に実行するオープンソースの高性能推論エンジン。CPU/GPUからAIアクセラレータまで幅広いハードウェアをサポートし、Transformerモデル向けの特定の最適化を提供。様々な環境での生成AIモデルのデプロイ時のパフォーマンスチューニングを可能にする。 |
| Microsoft 365 Copilot | Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsなどのOffice製品に統合された生成AIアシスタント。GPT-4などの大規模言語モデルと組織のMicrosoft Graphデータを組み合わせて、文書作成、要約、分析、プレゼンテーション作成を支援。アプリケーション横断的なタスクのためのBusiness Chatを特徴とし、日常の生産性と創造性を大幅に向上。 |
| Microsoft Copilot Studio | Power Platform上の内部利用向けChatGPTライクなエージェントを構築するためのローコード環境。LLM、企業データ接続、外部API呼び出し（プラグイン）を使用した会話フローを視覚的に設計可能。Power Platform管理センターを通じた一元的なガバナンスで、様々なチャネルにエージェントをデプロイ可能。 |
| Microsoft Fabric | 2023年に発表されたデータエンジニアリング、データウェアハウス、BIレポーティング機能を統合するエンドツーエンドのクラウド分析プラットフォーム。AI支援によるデータ操作を行う「Copilot in Fabric」を特徴とし、会話ベースの高度な分析処理とデータおよびPower BIレポートからの自動インサイト抽出を可能にする。 |
| Microsoft Copilot（旧：Bing Chat） | MicrosoftのBing検索エンジンに統合されたGPT-4搭載チャットボット。リアルタイムのWeb検索結果を参照しながら、ソース引用を含む質問応答とテキスト生成を提供。Enterpriseバージョンは会話内容が保存・再利用されないデータ保護機能を備え、機密性の高いビジネス情報の取り扱いに適している。 |
| Windows Copilot | Windows 11に組み込まれたAIアシスタントで、タスクバーボタンからサイドバーCopilotとしてアクセス可能。Bing ChatのGPT-4機能をOSに組み込み、Windowsの設定、アプリ操作、ファイル要約を自然言語で制御可能。BingとChatGPTプラグインのサポートを予定しており、Windows上でクロス操作可能な個人AIセクレタリーとして機能。 |
| GitHub Copilot | OpenAIのコード特化モデル（CodexとGPT-4）を活用したAIペアプログラマー。Visual Studio CodeとGitHub.devの拡張機能として動作し、コメントや関数名に基づいてリアルタイムのコード提案を提供。Copilot Xの拡張でチャットと音声インターフェースを追加し、開発者の生産性を向上させる革新的なツールとなっている。 |
最後に
最後まで読んでくださり、ありがとうございました！
この記事を通して、少しでもあなたの学びに役立てば幸いです！
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参考文献
株式会社Galirageのテックブログです！ Galirageでは、生成AIのシステム開発・コンサルティング・研修を行なっております。 ▼ 問い合わせ先 ▼ info@galirage.com
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