Microsoft Build 2025で発表された注目の主要発表を徹底解説

Microsoft Build 2025で発表された注目の主要発表を徹底解説

2025年5月に開催されたMicrosoft Build 2025は、開発者・IT関係者のみならず、企業経営者からも大きな注目を集めるイベントとなりました。マイクロソフトはこのカンファレンスにおいて、生成AI、クラウド、オープンエージェントなどの分野で多岐にわたる新発表を行い、今後の方向性を明確に打ち出しました。とりわけAIエージェントとAzure AI Foundry、そしてGitHub Copilotのエージェント化は開発現場を根本から変革するインパクトを持ち、業界に大きな波紋を呼んでいます。本記事では、Build 2025における注目の主要発表を一つひとつ丁寧に解説し、今後の開発・ビジネスにどのような影響を与えるのかを考察します。

Build 2025の概要とグローバルにおける注目度

Microsoft Buildは毎年恒例の開発者向けイベントですが、2025年は特に「AIエージェントの実用フェーズ突入」をキーワードに掲げ、世界中の注目を集めました。オンラインとシアトル現地のハイブリッド開催で行われ、グローバル同時中継の視聴者数は過去最大を記録。特に、生成AIやオープンエージェントといった最新技術に関心を持つ層にとって、戦略の全貌が明かされる場として大きな意味を持ちました。開発者だけでなく、プロダクトマネージャーや経営層にとってもビジョンを掴む絶好の機会となっています。

今年のBuildで発表された主要プロダクトの一覧

Build 2025で発表されたプロダクト群は、AI主導の時代を象徴するものばかりです。特筆すべきは、GitHub Copilotが「エージェント」として進化したこと、そしてAzure AI Foundryによる独自AI開発フレームワークの提供開始です。また、Microsoft 365 Copilotも大幅アップデートされ、日常業務におけるAI活用が一層進む環境が整いました。さらに、NLWebやModel Context Protocolなどの新しいオープン技術も紹介され、Microsoftのエコシステムがますます広がる様子が伺えました。プロダクトの一つ一つが戦略的意味を持っており、今後の活用シーンに注目が集まります。

生成AI・クラウド・DevOps分野での発表ハイライト

生成AIの分野では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）強化やベクトルデータベース統合といった技術革新が発表され、Azure OpenAI Serviceの機能も強化されました。クラウド分野では、Azure AI Foundryが本格ローンチし、エンタープライズ向けのセキュアなAIモデル構築が加速します。さらにDevOps領域では、GitHub Actionsのエージェント対応、CopilotのWorkspace機能の進化があり、CI/CDの効率化が実現。開発から運用まで、AIによる自動化の波が一段と押し寄せていることが明確に示されました。

MicrosoftのCEOによる戦略的なメッセージ要点

サティア・ナデラCEOのキーノートでは、「AIをあらゆるプロダクトに組み込む」ことが明確に打ち出されました。彼は、AIが開発者や知識労働者の生産性を飛躍的に高めると語り、Copilotによる支援が日常の作業をどのように変えるかをデモを通じて紹介しました。また、AzureとGitHub、Microsoft 365が連携していくことで、AIの恩恵をワークフロー全体に浸透させることが可能であると強調。AI活用の民主化、すなわち誰でも使えるAIの未来を掲げ、テクノロジーの民主化が進むことへの期待感を高めました。

Build 2024からの進化点と比較による意義の考察

前回のBuild 2024では、AI導入の「基盤整備」が中心でしたが、2025ではそれが一気に「エージェントの実用化」へとシフトしました。Copilotが単なる補助ツールから、自律的に文脈を理解しタスクを実行する存在へ進化し、AI Foundryでのモデル設計も柔軟性が格段に向上しています。さらに、Model Context Protocolの導入は、多様なAI間連携を現実のものとし、開発者にとって革新的なワークフローの再構築を促します。2024年と比べても、テクノロジーの成熟と実用性が飛躍的に向上している点が本Buildの最大の意義と言えるでしょう。

キーノートセッションから見えるマイクロソフトの戦略的展望

Microsoft Build 2025のキーノートセッションは、マイクロソフトの今後数年間のテクノロジー戦略を明確にする場として位置づけられていました。CEOサティア・ナデラをはじめとする幹部が登壇し、「AIエージェント」「統合プラットフォーム」「開発者体験の革新」といったキーワードを軸に、同社の方向性を提示。Copilotを中心とする全製品へのAI組み込み、Azure AIの強化、GitHubとの連携など、従来の発表以上に具体的なユースケースとロードマップが提示されました。これにより開発者や企業は、今後の意思決定の参考となる強力なインサイトを得ることができました。

キーノートの構成と主要な登壇者の紹介

キーノートは3部構成となっており、それぞれが「戦略」「実装」「未来展望」の観点から情報が整理されていました。第一部ではCEOサティア・ナデラ氏が登壇し、マイクロソフトのAIへの総力を結集した戦略を語りました。第二部では製品責任者らが登壇し、GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot、Azure AI Foundryといった主要プロダクトの最新情報と実際のデモを披露。第三部では、オープンエージェント技術やMCPなど今後の技術進展に関する見通しが語られ、開発者の好奇心を刺激しました。登壇者の顔ぶれは技術だけでなくビジネス面の強化も象徴するものとなり、多様な層にアピールしました。

生成AIに注力した戦略とその背景

キーノートで特に強調されたのが、マイクロソフトが生成AIを「全てのアプリケーションに浸透させる」戦略を明言した点です。この方針の背景には、過去1年間でのCopilot導入による生産性向上データとユーザーフィードバックがあり、もはや生成AIは「選択肢」ではなく「必須基盤」となったという判断があります。Azure OpenAIやAI Foundryを活用することで、各企業が自社専用の生成AIを構築できる体制も整い、AI民主化が本格化。今後のSaaS、業務支援ツール、ナレッジワーク支援における基盤技術として、生成AIが据えられることを示しました。

Azure・Microsoft 365に見られる新しい方向性

キーノートでは、Microsoftの中核プラットフォームであるAzureとMicrosoft 365の戦略的連携がさらに強化された点も注目されました。Azure AI Foundryで生成したAIモデルをMicrosoft 365 Copilotに組み込む流れが紹介され、企業は自社の業務データに特化したCopilotを構築可能になります。また、Microsoft Graphとの統合により、OutlookやTeams上で自然言語によるデータ抽出や意思決定支援が可能となる事例も紹介されました。これにより、業務のあらゆる場面でAIが「考える右腕」として機能し、真の意味での業務トランスフォーメーションが実現します。

開発者エコシステムを取り巻く今後の取り組み

開発者へのメッセージとしては、マイクロソフトが「開発者ファースト」を掲げ、ツールとドキュメントの充実、APIの一貫性向上、そしてオープン性の維持を重視していることが伝えられました。特に注目されたのが、GitHub Copilot WorkspaceとAzure DevOpsの統合進展、そしてエージェントとしてのCopilotが自律的に開発タスクを遂行する未来像です。これにより開発者はコードを書くことに専念でき、反復的なタスクやデバッグの負担が軽減されます。また、NLWebやMCPのようなオープンプロトコルを通じて、エコシステム全体の拡張性も確保されている点が強調されました。

マイクロソフトが目指すAIファースト時代の世界観

サティア・ナデラ氏はキーノートの最後で、「AIはOSやクラウドと並ぶ、次なるプラットフォームである」と明言しました。これにより、すべてのプロダクト設計がAI中心に再構築される未来が描かれています。Copilotは単なるツールではなく「コラボレーター」として認識され、開発・業務・運用すべてのフェーズに溶け込みます。さらに、AIの倫理性や透明性にも触れ、「責任あるAI」の重要性も強調されました。マイクロソフトはAIによる革命を単なる技術革新に留めず、社会全体にポジティブな影響を与えるためのフレームワーク作りを目指しているのです。

AIエージェント革命がもたらす次世代の開発環境の変化

Microsoft Build 2025で最も注目されたトピックの一つが「AIエージェントの実用化」です。AIエージェントは、単なる入力補助ではなく、タスクの意図を理解し、状況に応じて判断・実行できる自律的な存在です。GitHub CopilotやMicrosoft 365 Copilotの進化により、エージェントは実装段階からデバッグ、さらにはユーザー対応や提案までを担えるようになりました。これにより、従来の開発ワークフローや作業分担が大きく見直され、より創造性の高い業務に人間のリソースを集中できる未来が現実となっています。

AIエージェントとは何か？基本概念の再確認

AIエージェントとは、ユーザーの指示に応じて状況判断を行い、複数のタスクを自律的に処理する人工知能システムのことを指します。従来のチャットボットや自動補完ツールと異なり、エージェントは文脈を理解した上で最適なアクションを選択し、実行可能なステップへと展開する能力を持っています。Microsoftはこの概念を製品全体に組み込み始めており、GitHub Copilotではコードの文脈を把握して改修提案を行い、Microsoft 365 Copilotではユーザーの業務パターンから適切な対応策を提案する形で具現化されています。エージェントは今後、業務や開発の主役となる存在です。

AIエージェントによるコーディング支援の高度化

GitHub Copilotのエージェント化により、コーディング支援のレベルは飛躍的に向上しています。これまでのコード補完機能は、あくまで部分的な提案にとどまっていましたが、Copilotエージェントはプロジェクト全体の構造や目的を理解し、適切なコード構造、関数設計、さらにはテストコードの生成までを自動化します。また、過去のコミット履歴やドキュメントを参照して推論することで、一貫性のあるリファクタリング提案も可能となり、単なる「支援」から「共創」へと進化しています。この結果、開発者はより戦略的な設計や高度なアルゴリズム開発に集中できるようになります。

開発ワークフローの自律化がもたらす効果

AIエージェントの登場によって、開発ワークフロー全体の自律化が急速に進んでいます。要件定義から設計、実装、テスト、デプロイに至るまで、エージェントが人間の意図を汲み取りながら一貫して支援するため、プロジェクトのスピードと品質が飛躍的に向上します。たとえば、Copilotが自動でコードの品質チェックやセキュリティレビューを行い、必要に応じて自動修正の提案を出すことも可能です。また、開発者の作業ログをもとにスケジュールや進捗の予測まで行えるため、チームマネジメントの効率化にも貢献します。これは、ソフトウェア開発の常識を覆す変革です。

CopilotエージェントとMicrosoft製品との統合進化

GitHub Copilotのエージェント機能は、Visual Studio、Azure DevOps、Microsoft Teamsなどのマイクロソフト製品群と緊密に統合されています。これにより、開発者が複数のツールを横断することなく、一つのプラットフォーム上で企画から実装・共有までを完結できる環境が整いつつあります。たとえば、Teams上で発言したタスク内容をCopilotが即座にキャッチしてGitHubにIssueを作成し、Azure Pipelinesでのテストやデプロイまでを自動化する連携が紹介されました。エージェントを中心とした横断的なシナジーは、企業の開発生産性を大幅に向上させると同時に、ナレッジ共有の質も引き上げます。

他社のAIエージェントとの比較と差別化ポイント

GoogleやAmazonもAIエージェントの開発に注力していますが、Microsoftのエージェントは「エンタープライズ適応性」と「統合性」において特に優れています。GitHubという世界最大の開発プラットフォームを土台とし、Azureというクラウド基盤、Microsoft 365という業務支援ツールと統合することで、ユーザーはシームレスにエージェントを活用できます。また、NLWebやMCPといった標準化プロトコルを推進することで、オープンエージェントとしての可能性も広がっています。単なる技術力だけでなく、ビジネス・開発・運用の全レイヤーをカバーする総合力がMicrosoftのAIエージェントの大きな差別化要因です。

Azure AI FoundryとAzureプラットフォームの最新アップデート概要

Microsoft Build 2025では、Azure AI Foundryの本格提供が発表され、AIモデル開発の民主化を目指す新たなステージへと移行しました。Azure AI Foundryは、開発者が独自のAIモデルを構築・デプロイ・管理するための統合基盤として位置付けられており、既存のAzure AI Studioと比べてもカスタマイズ性・拡張性に優れています。加えて、ベクトル検索機能、RAG対応、セキュリティ設計の強化など、エンタープライズ向けの高度な要求にも対応可能です。本章では、Foundryを中心にAzureプラットフォーム全体に施された主要なアップデートを詳述していきます。

Azure AI Foundryの概要と発表の背景

Azure AI Foundryは、マイクロソフトが開発者や企業のAI導入を支援するために発表した統合型AI構築プラットフォームです。従来のモデル提供型とは異なり、Foundryでは開発者がRAGやベクトル検索、ファインチューニングなどの手法を組み合わせ、自社の業務に最適化されたAIモデルを独自に設計・運用できます。その背景には、各企業が標準モデルに依存せずにユースケース特化型のAIを必要とする現実があります。また、FoundryはMCPやNLWebとの連携を前提に設計されており、マイクロソフトが推進するオープンエージェント構想との親和性も高い点が特徴です。

FoundryにおけるカスタムAIモデルの構築支援

Foundry最大の特徴は、ノーコード／ローコードベースでのカスタムAIモデル作成支援機能です。ユーザーはUIベースのツールを使って、ドキュメントアップロード→ベクトル変換→インデックス作成→応答設計という一連のRAGワークフローを簡単に構築できます。また、Azure MLと連携して、LLMのファインチューニングやスケーラブルな推論APIの生成も可能となっており、従来は専門知識が必要だった高度な開発が一気に身近になります。さらに、ガイド付きテンプレートやベストプラクティス集も提供されており、導入ハードルが非常に低く抑えられている点も注目されています。

ベクトル検索やRAG機能などの技術的革新

Azure AI Foundryでは、検索連動型生成（RAG）の機能強化が注目を集めています。特に、新たに統合されたAzure Vector Searchは、大規模データを高速かつ高精度で処理できる次世代インフラとして高く評価されています。複数ソースから収集された文書をベクトル化し、コンテキストに基づいた応答生成を可能にするこの技術は、社内ナレッジ検索やFAQ自動応答システムなどの構築に最適です。また、構造化・非構造化データ両方への対応、セキュアなアクセス制御の設定、暗号化対応なども強化されており、エンタープライズ用途での導入が加速することが期待されます。

Azure Machine Learningとの連携強化の詳細

Azure AI Foundryは、Azure Machine Learning（Azure ML）とのシームレスな統合によって、さらに高機能なAI開発環境を実現しています。Azure MLではモデルのトレーニングからデプロイ、モニタリングまでを一括管理でき、Foundryと連携することで、RAG構築の際に必要な事前処理、後処理、評価指標の計測なども含めた一貫したパイプラインが組めるようになりました。さらに、Data FactoryやEvent Hubとの連携も強化されており、リアルタイムデータを取り込んだインテリジェントなAIアプリケーションの構築が可能になります。この統合により、ML Opsの自動化や継続的改善が実現し、AIの運用効率が飛躍的に向上します。

企業導入におけるメリットとユースケース

Azure AI Foundryの導入により、企業は以下のような明確なメリットを享受できます。第一に、開発スピードと品質の両立が可能となり、業務ニーズに即した独自AIを迅速に構築できます。第二に、既存のAzureインフラと統合しやすいため、セキュリティやコンプライアンス要件を満たしたうえでのスムーズな展開が可能です。実際に、金融業界ではリスク判断モデルの精度向上に、製造業では故障予測AIへの活用が進んでいます。加えて、社内ナレッジの検索効率を劇的に高める社内向けAIチャットボット構築にも最適であり、さまざまなユースケースに対応できる柔軟性がFoundryの大きな魅力です。

GitHub Copilotの新フェーズ：エージェント化による進化の全貌

GitHub Copilotは、従来のコード補完ツールという枠を超え、エージェントとしての新たなステージへと進化しました。Microsoft Build 2025では「Copilot Workspace」などの新機能とともに、開発タスクを自律的に理解・支援する次世代Copilotの全容が公開されました。今後のCopilotは、開発者が意図を指示すれば、設計、実装、テスト、ドキュメント化といった一連の工程を主体的に進めてくれる“開発パートナー”として活躍します。これにより開発スピードと精度が大幅に向上し、チームの生産性を革新的に高めることが可能となります。

GitHub Copilotのこれまでの進化の歩み

GitHub Copilotは、2021年のベータ版リリース以来、開発者コミュニティに大きなインパクトを与えてきました。初期はコード補完に特化したサジェストツールでしたが、フィードバックと技術革新を重ねることで、自然言語からのコード生成、テストコードの生成、さらにはセキュリティレビュー機能へと機能が拡張されていきました。2024年には「Copilot Chat」が追加され、文脈理解能力が大幅に強化されました。そして2025年、いよいよCopilotは「エージェント化」によって、自律的に問題を解決し、マルチタスクに対応するAIパートナーとしての進化を遂げました。

Copilot Workspaceによる開発フローの再構築

Copilot Workspaceは、開発者が抱えるプロジェクト全体の文脈を理解し、最適なタスク分解と実行を支援する画期的な機能です。たとえば、バグ報告のIssueを読み取り、影響範囲を解析し、必要なコード修正を提案し、テストとプルリクエストまでを自動的に生成するという一連のフローが実現されます。これにより、単なるコード生成にとどまらず、開発全体の生産性と再現性が劇的に向上します。さらに、Copilot Workspaceは個々のプロジェクト構造や開発者のコーディングスタイルを学習し、カスタマイズされた支援を提供するため、より信頼性の高いパートナーとして機能します。

AIエージェントによるチーム協働の変革

従来のAIは個々の開発者を対象とした支援が主でしたが、エージェント化されたCopilotは、チーム全体の協働を支援する役割を果たします。例えば、タスク分配の最適化、コードレビューの標準化、ドキュメント生成の自動化など、プロジェクト全体に関わる複数の役割を横断的にカバーします。また、Microsoft TeamsやSlackといったコラボレーションツールとも統合されており、チャットベースでの指示や進捗確認もスムーズに行えるようになります。このようなエージェントの導入は、単なる作業効率化を超えて、チームの働き方そのものを変革する可能性を秘めています。

GitHub ActionsやCodespacesとの統合ポイント

GitHub Copilotのエージェント機能は、GitHub ActionsやCodespacesといった開発インフラとの密接な連携によって真価を発揮します。具体的には、Copilotがプロジェクトの状態を解析し、必要なCI/CDジョブを自動生成したり、環境依存のエラーを特定して修正案を提示するなど、ビルド・テスト・デプロイの各段階で高度なサポートを実現します。また、Codespacesとの連携により、クラウド上で即時に開発環境をセットアップし、Copilotが適切なライブラリや設定を提案するなど、セットアップ作業の省力化も図られています。これにより、開発者は本質的な業務に集中できる環境が整いつつあります。

今後のロードマップと開発者へのメッセージ

Microsoftは今後のGitHub Copilotのロードマップとして、さらなるエージェント機能の強化とマルチエージェント連携の実装を掲げています。将来的には、複数のCopilotが連携して、大規模な開発タスクを分担・調整しながら進行する“協調型AI開発”が可能になるとされています。また、カスタムエージェントの開発も支援され、開発チームや企業が自社ニーズに合わせた独自Copilotを構築できるようになります。Microsoftは「開発者はCopilotによって、さらに創造的な課題解決に集中できるようになる」と明言しており、AIとの共創が開発の標準となる時代が目前に迫っています。

Microsoft 365 Copilotの強化機能と業務変革への影響とは

Microsoft 365 Copilotは、WordやExcel、Outlook、Teamsなどの主要アプリに統合され、業務の効率化と知的生産性の向上を実現するAIアシスタントとして進化を続けています。Microsoft Build 2025では、Copilotの機能が大幅に強化され、各種アプリケーションでの文脈理解やマルチモーダル対応が進展したことが発表されました。加えて、個別ユーザーや組織ごとの業務パターンを学習し、最適な提案や自動処理を行う「カスタムCopilot」の機能も公開されました。今後は、ナレッジワーカーの働き方が根本的に変わるAI支援型の業務環境が加速することが期待されています。

新しく追加されたCopilot機能の概要

Microsoft Build 2025では、Microsoft 365 Copilotに多数の新機能が追加されました。特に注目すべきは、「Copilot Studio」と呼ばれる開発ツールの刷新で、ノーコードで業務フローや応答テンプレートを設定できるようになり、ユーザーや組織ごとの業務に最適化されたCopilotを迅速に作成できます。また、Copilotが複数アプリ間のデータを横断的に処理できるようになり、Teamsの会話からOutlookのスケジュール調整、Excelレポートの作成までを一括で行うシナリオも実現可能です。これにより、業務の「分断」をAIが解消し、連続的な生産性向上を支援します。

Outlook・Excel・TeamsにおけるAI支援の進化

Outlookでは、Copilotがメール内容の要約、返信案作成、スケジュール提案などを自動で行い、受信ボックスの負担を大幅に軽減します。Excelでは、自然言語によるデータ分析がさらに高度化し、「この列の売上推移を可視化して」と指示するだけで、関数を使った集計とグラフ生成が可能になります。Teamsでは会議中のリアルタイム議事録作成に加え、発言者ごとのタスク抽出や要点整理も行われ、非参加者向けに自動サマリを送信する機能も追加されました。これにより、どのアプリを使っていても一貫した業務支援を受けられる体験が実現されています。

業務自動化と意思決定のサポート強化

Microsoft 365 Copilotは、単なる作業の自動化にとどまらず、意思決定の高度化を支援するツールへと進化しています。Copilotはユーザーの過去の資料やメール履歴、予定表などを横断的に分析し、「次の会議に向けた提案資料を作成して」「今週の未完了タスクを整理して」などの命令に対して即座に対応。さらに、AIによるパターン分析に基づく意思決定支援（たとえば売上予測や顧客クレームの傾向分析）も実現されており、管理職やリーダー層にとって非常に有益なツールとなっています。これにより、情報過多時代における業務の質が大きく向上します。

セキュリティとコンプライアンス対応の強化

AIが業務データを扱うにあたっては、セキュリティとコンプライアンスが極めて重要です。Microsoft 365 CopilotはMicrosoft Purviewなどのセキュリティツール群と連携し、情報漏洩リスクのある操作を自動検知・遮断する仕組みを備えています。たとえば、Copilotが生成するレポートが規定外のデータを含んでいる場合、警告を表示して編集を促すなど、ユーザーに安全な操作を促します。また、個人データ保護や業界規制（GDPRなど）への対応も強化されており、企業のIT部門が安心してCopilotを導入・展開できる設計がされています。これにより、企業全体でのAI活用が加速しています。

中小企業・大企業における導入効果の違い

Microsoft 365 Copilotは、企業規模を問わず幅広い業務改善効果をもたらしますが、そのアプローチや得られる効果には違いがあります。中小企業では、限られたリソースでの生産性向上が課題となっており、Copilotの導入により日常業務の効率化が即効性のある成果として現れます。一方、大企業では、部門ごとの業務最適化やデータ連携の課題に対応し、全社的な業務改革の基盤として機能します。また、Copilot Studioによって自社業務に合ったカスタマイズが可能になったことで、規模に応じた柔軟な導入戦略が取れるようになり、導入のハードルが大きく下がっています。

Model Context ProtocolとNLWebによるオープンエージェント構築の未来

Microsoft Build 2025では、AIエージェント技術の発展を支える重要な要素として、「Model Context Protocol（MCP）」と「NLWeb」が紹介されました。これらは、複数のAIエージェントや外部システムが連携するための共通基盤として設計されており、オープンエコシステムにおける相互運用性を担保するものです。これにより、開発者は特定のベンダーに依存せず、独自のAIエージェントネットワークを構築・運用することが可能になります。今後は、MCPとNLWebを活用した新しいウェブアプリケーションや業務支援ツールが続々と登場し、AIの社会実装を加速させていくと予想されます。

MCP（Model Context Protocol）の技術的解説

Model Context Protocol（MCP）は、AIエージェント間でタスクの文脈や状態を共有・同期するための通信プロトコルです。具体的には、「誰が」「何を」「どのように処理したか」といった履歴や意図、ステータスを構造化された形式で保持・交換することで、エージェント同士の連携をスムーズにします。これにより、一つのエージェントが失敗したタスクを別のエージェントが引き継ぐことも可能となり、信頼性の高いマルチエージェント環境の構築が実現します。MCPはRESTやGraphQLと併用可能であり、既存のWebサービスとも親和性が高いため、さまざまなユースケースに容易に適用できます。

NLWebとは何か？開発者にとっての意義

NLWebとは「Natural Language Web」の略で、自然言語によって操作・連携できる新しいWebアーキテクチャの概念です。開発者は従来のAPI設計に加え、自然言語インターフェースを提供することで、ユーザーやAIエージェントがより直感的にサービスと対話できるようになります。NLWebは、構造化データ（JSON-LDやSchema.org）との連携を前提としており、意味的な理解に基づいたデータ取得やアクションの実行が可能です。開発者にとっては、AI対応Webサービスを迅速に設計・提供できるプラットフォームとなり、Webの機能拡張を容易にする重要な技術要素といえます。

構造化データとの連携によるAI活用の広がり

NLWebやMCPの実装において重要な役割を果たすのが、構造化データの活用です。たとえばSchema.orgやOpen Graph、RSSなどを用いてWebコンテンツの意味情報を明示することで、AIエージェントは自然言語での質問に対して正確な情報を取得・解釈し、適切なアクションを行えるようになります。これにより、AIは単なる検索ツールではなく、Webサービスの一部として能動的に動作する存在となります。今後は、企業のオウンドメディアやECサイト、FAQシステムなどにも構造化データが標準化され、AIによるナビゲーションや対話型インターフェースの普及が期待されます。

オープンエージェントプロジェクトとの関連性

Microsoftが推進するオープンエージェント構想では、AIエージェントを1社の製品群内に閉じるのではなく、他社やオープンソースのエージェントとも柔軟に連携させることを重視しています。MCPはその基盤として設計されており、NLWebと併用することで、エージェント同士が自然言語を通じて協調する分散型システムが構築可能になります。実際、OpenAIやHugging Faceなどのエコシステムとの連携が模索されており、業界横断的な共創の基盤として注目を集めています。開発者にとっては、Vendor Lock-inを回避しながら柔軟なシステム構築が可能になる点が大きなメリットです。

MCP+NLWebの導入事例と開発者コミュニティ

現在、MCPとNLWebの導入は急速に進んでおり、すでに複数のユースケースが実用化されています。たとえば、社内ナレッジベースにNLWeb対応の構造化データを付与し、Copilotエージェントが自然言語で問い合わせに回答するシステムが構築されています。また、Azure AI Foundryと連携したカスタムエージェントが、MCPを介してドキュメント生成・タスク管理・通知などを分担する実装も登場しています。開発者コミュニティも活発化しており、GitHub上ではMCP対応ライブラリやNLWebのテンプレートが多数共有され、協働による技術革新が進行中です。

Microsoft Build 2025の発表が企業や開発者にもたらす影響と今後の展望

Microsoft Build 2025は、生成AIとAIエージェントの進化を中心に据えた革新的なカンファレンスとして、多くの企業や開発者に強いインパクトを与えました。GitHub Copilotのエージェント化、Microsoft 365 Copilotの強化、Azure AI Foundryの一般提供など、発表された内容は単なるプロダクトアップデートにとどまらず、開発や業務の在り方そのものを再定義するものでした。MCPやNLWebといったオープン規格の登場は、AIエコシステム全体の民主化にもつながるものであり、今後の技術選定やビジネスモデル構築にも影響を及ぼすことが予想されます。以下では、それぞれの層に与える具体的な影響について詳しく見ていきます。

企業における業務変革の加速とCopilot導入

企業にとって、Microsoft Build 2025で提示された新しいCopilot製品群は、業務の変革を一気に加速させる強力な武器となります。とりわけMicrosoft 365 Copilotの機能強化によって、事務処理の自動化、資料作成の支援、会議内容の整理など、日常業務の多くがAIによって支援される環境が整いました。また、Copilot Studioの登場により、非エンジニアでも自社の業務に最適化されたCopilotを簡単に開発できるようになり、全社規模での展開が現実のものとなっています。これにより、人手不足や業務属人化といった課題の解決にも直結し、DX（デジタルトランスフォーメーション）の実現を加速させる原動力になるといえるでしょう。

開発者視点で見る新API・SDKの可能性

開発者にとって、Build 2025で発表されたAPIやSDKの進化は、今後のプロジェクトに大きな可能性をもたらします。たとえば、GitHub Copilotのエージェント機能は、既存の拡張機能を通じて高度にカスタマイズできる設計となっており、独自のワークフローや業務ロジックに合わせたエージェント構築が可能です。また、MCPやNLWebといった新しい標準プロトコルに対応したSDKが多数リリースされ、複数のAIモデルやアプリケーションとの連携も容易になっています。さらに、Azure AI Foundryと統合した開発環境では、RAGアーキテクチャやベクトル検索などの最新技術も標準搭載されており、次世代AIアプリケーション開発の土台が急速に整備されつつあります。

教育・医療・製造業など各業界への波及効果

Build 2025で発表されたAI関連の技術は、業種を問わず幅広い分野に応用可能であり、すでに教育、医療、製造業などでの活用が始まっています。教育現場では、Copilotが教員の教材作成や成績分析を支援し、個別学習支援にもAIが活用されつつあります。医療分野では、Azure AI Foundryを用いた診療データ解析や、医療文書作成支援への展開が注目されており、業務負担の軽減と診断精度の向上が期待されています。製造業においても、故障予知や工程改善にAIが使われ始めており、デジタルツインとの連携による生産性向上が現実のものになりつつあります。これらはすべて、Buildで示された新たなテクノロジーの可能性が業界に広がっている証左です。

Build 2025が描くAI社会のビジョンと方向性

Build 2025では、単なる技術の紹介にとどまらず、マイクロソフトが見据える「AI社会のビジョン」も明確に打ち出されました。その中心にあるのは、「AIが人間の創造性を引き出すための補完的存在となる」という理念です。Copilotは人の業務を奪うのではなく、単純作業を代行することで人間がより価値ある思考や創造に集中できる環境を構築します。また、NLWebやMCPを通じたオープンエージェント構想は、ベンダーロックインを超えてAIの民主化を推進し、誰もが恩恵を受けられるインフラを目指しています。このビジョンは、今後の開発者や企業のAI活用戦略にも深く影響を与えるものとなるでしょう。

今後数年のテクノロジートレンドへの影響予測

Build 2025の発表は、今後のテクノロジートレンドにも多大な影響を及ぼすと予測されます。まず、AIエージェントがあらゆる業務に浸透することで、業界全体における生産性向上と業務の再構築が進むでしょう。また、MCPやNLWebといった標準化技術の登場により、AIエージェント同士の連携が当たり前になる世界が到来します。これにより、ソフトウェア設計は従来のモノリシックな構造から、エージェント間通信を前提としたマイクロサービス的な構造へと変化することが見込まれます。さらに、開発者の役割も「コードを書く人」から「AIを設計・監督する人」へと進化していくことになるでしょう。