Microsoft、Office AIの一部をMAIモデルへルーティング
Microsoft、Office AIの一部をMAIモデルへルーティングを、日本のテクノロジー読者向けに要点、数字、検証すべき論点を保った形で整理した記事です。
Microsoftに関する製品動向と業界分析を全26件掲載しています。
Microsoft、Office AIの一部をMAIモデルへルーティングを、日本のテクノロジー読者向けに要点、数字、検証すべき論点を保った形で整理した記事です。
Microsoft、4800人削減と企業AI投資を同時に進めるを、日本のテクノロジー読者向けに要点、数字、検証点を保って整理した記事です。
Subsea bandwidth, GPU clusters and AI data-center corridors.
Meeting governance, AI note takers and platform control.
Hands-on AI deployment, field engineers and enterprise ROI pressure.
Microsoft、ClaudeをGB300基盤のAzure AI Foundryに投入
Meredith Whittaker氏は、広い権限を持つAI Agentが便利さを監視に変えかねないと警告する。
常時稼働するコーディングAgentの負荷が、GitHubの人間時代の設計とAzure移行計画を試している。
Work IQ APIが正式提供され、MCP、A2A、RESTを通じてMicrosoft 365の業務コンテキストをエージェントに開く。
Satya Nadella は、AI価値は少数の基盤モデルに業務を明け渡すことではなく、組織固有のエージェントシステムから生まれると論じた。
Microsoft CEO は自分も token-maxer だと認めつつ、追加の token は実際の生産性向上で正当化されるべきだと警告した。
Mirage はレンダリング済み点群ではなく潜在特徴を保存し、動画世界モデルの生成を高速化しつつ一貫性を高める。
SkillOptはエージェント手順書を訓練可能なパラメータのように扱い、モデル重みを変えずにベンチマークを改善する。
KPMGは27.6万人の職員にMicrosoft 365 Copilot、Agent 365、自社Workbenchを配備する。四大会計事務所が単一モデルではなく、統制可能な複数ベンダーAI基盤へ移っていることを示す動きだ。
Sam Altman 支援の核融合企業は、Orion 発電所が早ければ2028年に Microsoft へ供電できると主張する。
Build 2026 で Microsoft は推論、画像、音声、文字起こし、コードまで自社モデル群を示し、OpenAI 横の安価な備えを示した。
BuildでMicrosoftは7つの自社モデルを示した。中心は蒸留なしでゼロから訓練した35BアクティブパラメータのMoE推論モデル、MAI-Thinking-1だ。
Project Solara imagines Android-based enterprise devices without traditional apps, where cloud agents tied to Microsoft 365 handle the work.
Microsoft、WindowsのAIエージェントにIDと隔離環境. 発表内容、戦略的な背景、影響を受ける利用者や企業にとっての実務上のリスクを整理する。
MicrosoftはAgent Control Specificationをオープンソース化し、NomaはAIエージェントとMCPサーバー向けアクセス制御を発表した。
Project Solaraは、AI Agent向け端末をチップからクラウドまでつなぐ構想だ。土台にはWindowsではなくAndroidベースのMDEPが使われる。
Build 2026 で Microsoft は自社訓練の 7 モデルを披露し、MAI-Code-1-Flash が比較ベンチで Claude Haiku 4.5 を上回ったとした。
MicrosoftはBuild 2026でFoundryを、Agentの実行、記憶、音声、検索、ガードレール、評価を担う企業向け基盤として打ち出した。
Build 2026でMicrosoftはWindowsをagent基盤として打ち出し、Project PolarisをGitHub Copilotの標準推論エンジンにすると示した。
EYはMicrosoft Copilotの試験導入で15%の生産性向上を確認し、新たに10億ドルを投じて全社員40万人に展開する5年契約を発表。
Mustafa Suleymanは、コンピュータ前の専門職の多くが12〜18カ月で自動化され得ると語った。