Microsoft Build 2026 開発者カンファレンス：「エージェント・ファースト」時代の到来——自社開発モデルを一挙に7種類発表
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Microsoft Build 2026 開発者カンファレンス：「エージェント・ファースト」時代の到来——自社開発モデルを一挙に7種類発表
マイクロソフトのBuildカンファレンスで7つのモデルが一斉に発表され、初のフラッグシップ推論モデルがAnthropicと直接競合することに。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察文｜李海倫
編集｜徐青陽
米国現地時間6月2日、マイクロソフトの開発者会議「Build 2026」がサンフランシスコのフォート・メイソンで開幕した。本大会のテーマは最先端AI技術の実践的応用に焦点を当てており、マイクロソフトは自社開発AIモデル、スマートエージェントアプリケーション、OSセキュリティ、開発者向けツール、クラウドサービス、および新型ハードウェアプラットフォームを含む一連の製品とアップデートを発表した。
2025年の開発者会議では、マイクロソフトは「AIエージェント時代」への進化を宣言し、Copilot Studioによるマルチエージェントオーケストレーション、Windows AI Foundryを発表するとともに、Model Context Protocol（MCP）の全面的なサポートを表明した。また、GitHub Copilotはプログラミング専用エージェント「Coding Agent」をリリースした。
マイクロソフトの説明によると、2025年は「エージェント時代における標準およびフレームワークの確立」を課題とし、2026年は「自社モデルおよび製品を活用して、実際にシステム全体で稼働させる」ことに重点を置いている——モデル層では主力となる自社開発モデルが揃い、製品層ではエージェントを単なるデモから、OS・ハードウェア・クラウドを含むフルスタックでの実装へと進化させたという。
今回の発表内容は、以下の6つの主要な領域に分類できる：MAI自社開発モデルファミリー、ScoutおよびGitHub Copilotアプリケーションを代表とするエージェントエコシステム、WindowsにおけるシステムレベルのAIセキュリティサンドボックス「MXC」、開発者向けSurface RTX Spark Dev BoxおよびOS最適化、新型エージェントデバイスプラットフォーム「Project Solara」、そしてMicrosoft IQ、Rayfin、ASSERT、ACSなどの開発者ツールおよびガバナンスフレームワークである。
01 7種類のモデルをゼロから訓練、「蒸留」を一切排除
基調講演は、マイクロソフトCEOサティア・ナデラ氏によるビジョンの提示を軸に展開された。彼が「エージェント優先（Agent-First）」戦略を提唱した後、各事業部門の幹部が次々と登壇し、その戦略を具現化する具体的な製品を発表した。
大会において、マイクロソフトAI部門責任者スレイマン氏は、同社AIチームが内部で開発した7種類の全新モデルを発表し、これらを統一的に「MAIファミリー」と命名した。
スレイマン氏は、MAIの使命を「山登りマシン（climbing machine）」の構築と表現した。これは、継続的な計算資源投入、より高品質なデータ、そしてより正確な評価を通じて自己改善を繰り返し、ユーザーが常に技術の最前線に立てるよう支援することを意味する。
訓練に必要な計算規模に関して、スレイマン氏は、最先端モデルの訓練に使われる計算量が既に1兆倍に増加しており、今後3年間でさらに1000倍に拡大すると予測した。すべてのMAIモデルは「ゼロから山登りを開始し、ゼロ蒸留（zero-distillation）」で訓練されており、いかなる第三者モデルの出力も訓練に使用していない。
マイクロソフトAI部門責任者スレイマン氏が7種類の自社開発モデルを紹介
具体的なモデルは以下の通りである：
フラッグシップ推論モデル「MAI-Thinking-1」は中規模モデルであり、マイクロソフトは、このモデルが重要なソフトウェア工学テストにおいて、業界最高水準のモデルと同等のパフォーマンスを発揮すると述べている。ブラインドテストでは、人間の審査員による好ましさ評価がSonnet 4.6とほぼ同等であったという。このモデルは、クリーンなデータを用いてゼロから訓練され、第三者モデルによる蒸留は一切行っていない。
プログラミング専用モデル「MAI-Code-1-Flash」は、推論効率に優れたagenticコーディングモデルであり、50億パラメータを持つ。GitHub Copilot、VS Codeおよびマイクロソフトのテクノロジースタックに特化して設計・深く統合されている。マイクロソフトによれば、このモデルはHaikuと同等の性能を提供しつつ、コストはより低く抑えられる。
テキストから画像を生成するモデル「MAI-Image-2.5」およびその超高速Flash版は、テキストから画像を生成する機能および画像編集機能を備えており、マイクロソフトは、ArenaスコアリングにおいてGoogleのNano Banana Proを上回ると主張している。
音声文字起こしモデル「MAI-Transcribe-1.5」は、SOTA（State-of-the-Art）レベルの精度を達成。競合他社のモデルと比較して速度は5倍速く、43言語のドメイン固有用語認識を内蔵している。
音声合成モデル「MAI-Voice-2」は、高品質かつ自然な聴感の音声を生成し、15言語をサポート。短いサンプル音声から声質を適応させることができ、悪用防止対策も組み込まれている。Flash版は近々リリース予定で、より低コストで同等の機能を提供する。
すべてのモデルは、共通のデータ仕様、インフラストラクチャ、および評価フレームワークを共有している。これらのモデルはAzure Foundry上で配信され、マイクロソフトの第一級製品向けに最適化されるほか、Open Router、FireworksおよびBasetenといったプラットフォームを通じて開発者にも提供される。これにより、開発者は初めてモデルの重みを独自に調整することが可能になる。
また、ナデラ氏は企業向けに自身の業務データを用いてモデルをカスタマイズする手法「Microsoft Frontier Tuning」を紹介した。その基本思想は、「最も価値あるデータは汎用コーパスではなく、エージェントが企業内で実際のタスクを遂行する際に生み出すリアルな行動履歴・手順・意思決定プロセスにある」というものである。
マイクロソフトCEOナデラ氏がFrontier Tuningを紹介
この仕組みは、MAIモデルを実際の業務フローに接続し、リアルな環境で「実行しながら学習」することを可能にする。スレイマン氏は、「あなたは自分専用のモデルを構築しています。あなたの環境で、あなたのデータで訓練され、あなたが完全に制御します。組織の知識がモデルの一部となり、それはあなただけのものになります」と述べた。
実績としては、Excel向けにチューニングされたMAIモデルはGPT-5.4と同等の性能を発揮しつつ、効率は10倍向上した。マッキンゼー社がFrontier Tuningを導入したところ、MAIはすべてのテストモデルの中で最高の勝率を記録し、コストは約10分の1に削減された。
ヘルスケア分野では、マイクロソフトはメイヨー・クリニックと提携し、医療用途の最先端AIモデルを共同開発すると発表した。このモデルは、メイヨー・クリニックの臨床専門知識、匿名化された臨床データおよび縦断的洞察を、マイクロソフトの基盤AI能力と統合するものである。
さらにマイクロソフトは、MAIモデルが自社開発のMaia 200チップと協調設計されており、ソフトウェアとハードウェアの連携最適化によって、すでに1.4倍の効率向上を実現していると明らかにした。
02 エージェントエコシステムのフルスタック実装
マイクロソフトは、この大会で「エージェント優先」への大規模な移行を宣言し、知識労働者がソフトウェアを利用する方法を自動化し、AIアシスタントを日常のオフィスインタラクションに埋め込むことを目指している。
今回の発表の核となるエージェント製品が「Scout」である。これは「常時オン（always-on）」と称されるAIエージェントで、OpenClawフレームワーク上に構築され、Microsoft Teams内で人間の同僚のように対話できる。
Scoutは、ユーザーの作業メッセージ、カレンダー、メール受信トレイを閲覧し、タスクの自動完了、競合する会議の再スケジュール、専門的で自然な返信の草稿作成などを行う。ユーザーはTeams内で直接指令を送信したり、Scoutに名前を付けたりすることも可能である。
マイクロソフト新任エンタープライズ副社長オマール・シャヒーン氏は、Scoutの設計思想について次のように説明した。「あなたの会社は、本質的にあなたのアシスタントを雇っているのです。プライベートアシスタントを雇う最大の意義は、あなたが勤務していない間も、彼らが働き続ける点にあります。」
ScoutはマイクロソフトのFrontierプログラムを通じて提供され、GitHub Copilotのサブスクリプションが必要である。マイクロソフトは現在、Scoutのデスクトップアプリケーションをテスト中であり、サブスクリプションユーザーのうち「Frontier」機能へのアクセス権を選択したユーザーに順次提供される予定である。マイクロソフト社内では、シャヒーン氏によれば、営業部門がこのツールを最も多く、かつ最も急速に採用しているという。
もう一つの重要な発表は、GitHub Copilotデスクトップアプリケーションである。GitHub最高製品責任者マリオ・ロドリゲス氏は、これを「GitHub上に構築された、エージェントネイティブなデスクトップ体験」と表現した。
統一された「My Work」ビューを通じて、開発者は接続されたリポジトリ横断の動的な作業状況（アクティブなセッション、イシューやプルリクエスト、バックグラウンドでの自動化処理など）を確認できる。各セッションは独自のGit worktreeで実行され、並列実行されるエージェント同士は互いに干渉しない。アプリケーションには「Agent Merge」機能があり、プルリクエストのレビュー、チェック、マージまでをエージェントがリードする。Canvasインターフェースは、人間とエージェントの双方向インタラクションを可能にし、開発者はエージェントが代わりに実行した作業を検証・ガイド・確認できる。
GitHub Copilotアプリケーションは、Windows 11、Windows 11 on Arm、MacおよびLinux向けにテクニカルプレビュー版が提供され、GitHub Copilotのサブスクリプションが必要である。将来的にはCopilot Freeユーザーにも開放される予定である。このアプリケーションは、クラウドおよびローカルのサンドボックス、コードレビュー機能をサポートし、いずれもポリシー対応を含む。
エージェントのセキュリティガバナンスに関して、マイクロソフトは「Agent Control Specification（ACS）」を発表した。これは、開発者に対して、AIエージェントの挙動をより一貫性・細かさをもって制御するための新しいオープンソース規格である。ACSにより、開発・コンプライアンス・セキュリティチームは、エージェントの許可範囲、絶対に禁止される行為、人的承認が必要なタイミング、ならびに監査のために記録すべき証拠などを規定するポリシーファイルを作成できる。
ACSはSDKとしてリリースされ、LangChain、OpenAI Agents SDK、Anthropic Agents SDK、AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、Microsoft.Extensions.AI、MCPツールなどに対応するプラグインが付属する。ポリシーは単一ファイルで記述可能であり、エージェントと共にバンドルされ、異なるフレームワークや環境を跨いで移動できる。
もう一つのテストツールが「ASSERT（Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing）」である。これは、AIを活用して、目的・ポリシー・期待される振る舞いに関する高水準な自然言語記述を、構造化されたスコアリングテストに変換するオープンソースフレームワークである。
ASSERTは、AIモデルの期待される振る舞いに関する簡潔な自然言語記述を受け取り、許容／不許容の振る舞いの集合、問題シナリオ、テストケースを生成し、対象システム上でテストを実行してスコアリングを行う。また、AIシステムが実行したパス（中間操作およびツール呼び出しを含む）を記録し、開発者が失敗箇所を特定できるようにする。
03 エージェントが自律性を高めれば高めるほど危険性も増す——マイクロソフトはMXCでOSレベルに「レッドライン」を引く
AIエージェントがますます強力かつ自律的になるにつれ、マイクロソフトは「エージェントが自律性を高めれば高めるほど有用性は増す一方で、企業ネットワーク上で制限なく動作させることは極めて危険である」という重要な課題を認識した。マイクロソフト公式ブログでは、これを「多層システム問題」と表現しており、「エージェントと人間・ツール・アプリケーション・モデル・他のエージェントとのあらゆるインタラクションが、新たな攻撃面を暴露し、異なる障害モードを引き起こす」と述べている。
この課題に対処するため、マイクロソフトは「Microsoft Execution Containers（MXC）」を発表した。これはWindowsオペレーティングシステムそのものに組み込まれた、ポリシー駆動型の実行レイヤーである。マイクロソフトWindowsおよびデバイス担当執行副社長パワン・ダヴルリ氏は、これはAIエージェントの商用利用可能性にとって極めて重要であり、「セキュリティ、包含性、分離性、およびユーザーによる制御」を確保することで、一般消費者および企業向けに十分安全なエージェントを実現すると強調した。
マイクロソフトCEOナデラ氏がシステムレベルのセキュリティサンドボックスMXCを紹介
MXCは、本質的にはWindowsおよびWindows Subsystem for Linux（WSL）に埋め込まれたSDKおよびポリシーモデルであり、「組み合わせ可能なサンドボックススペクトラム（composable sandbox spectrum）」を提供する。このスペクトラムは、GitHub CopilotのCLIで既に採用されている軽量プロセス分離から、マイクロ仮想マシン、Linuxコンテナ、Windows 365上で動作する完全なクラウドインスタンスまでをカバーする。
このシステムは、エージェントの実行をユーザーのデスクトップ、クリップボード、UI、入力デバイスから分離する。各エージェントは、ローカルIDまたはMicrosoft EntraでサポートされるクラウドプロビジョニングIDのいずれかを識別子としてバインドされ、エージェントのすべての行動が帰属・監査・ガバナンス可能となる。
MXCは現在、早期プレビュー版が提供されている。マイクロソフトのエンタープライズセキュリティスタックと統合された「Agent 365」は2026年7月にプレビュー版がリリースされ、Entra IDのアイデンティティサービス、Intuneのデバイス管理、Defenderの脅威保護、Purviewのデータガバナンス機能をMXC上に重ねることで、IT部門がエージェントの分離を集中管理できるようになる。
パートナー企業については、OpenAI、NVIDIA、Manus、Nous Research（Hermes Agentの開発元）、およびOpenClawオープンソースプロジェクトが、MXC上で開発を開始すると発表している。
注目に値するのは、OpenClawとの連携が、創設者ピーター・スタインバーガー氏が自らマイクロソフトに協業の意向を伝えたことがきっかけであり、それが最終的に包括的なプラットフォームレベルのパートナーシップへと発展した点である。
04 3つのアップデートでEdgeのAIを「オフラインでも動作可能」に
マイクロソフトEdgeブラウザもローカルAI機能の強化を果たした。マイクロソフトは、Build 2025でPhi-4-miniを導入した後、Web開発者からのフィードバックに基づき、エッジ側AI機能を拡充したと説明している。
第1のアップデートは「Aion-1.0-Instruct」で、Phi-4-miniよりもさらに小型・高速・効率的なローカル小規模言語モデルである。GPUおよびCPUの能力が低いPC上でも動作可能であり、現在はデベロッパー向けプレビュー版として提供中で、7月にはHugging Faceで公開される予定である。
第2のアップデートは、Edge 148バージョンで提供される言語検出および翻訳APIである。これら2つのAPIは、Edgeに内蔵されたエッジ側AIモデルによって駆動され、JavaScriptで利用可能であり、ウェブサイトおよびブラウザ拡張機能がテキストの言語を識別し、言語ペア間で翻訳を行うことを可能にする。マイクロソフトは、このサービスが「145言語以上をサポートする高速・高品質な翻訳を提供し、ウェブ上の翻訳ワークロードに最適化されている」と説明しており、無料で利用可能である。
第3のアップデートは、Web Speech APIを用いた音声認識機能で、Edge CanaryおよびDevチャンネルで実験的機能として提供される。このAPIにより、開発者は音声または音響入力をウェブサイトおよびブラウザ拡張機能に統合でき、デバイス上でローカルに実行される。また、クラウドベースの音声認識および音声合成サービスをバックアップとしても利用可能である。
05 開発者ツールおよびクラウドサービスの進化
データインテリジェンスの観点では、マイクロソフトは「Microsoft IQ」を発表し、これまで個別に運用されていた4つのコンテキストソースを、エージェントが共有する基盤として統合した。
マイクロソフトFabricの最高技術責任者アミル・ネッツ氏は、比喩的にこう説明した。「『マトリックス』に登場する緑色のコードの滝は単なる装飾ではなく、あの世界を構築する基盤なのです。私たちがデータの世界で行っているのは、エージェントにとっての『データに基づく現実』を構築することです。」
Microsoft IQの4つのコンテキストソースは以下の通りである： ・Work IQ：組織の日常的な運営方法を捉え、メール、ドキュメント、会議、スケジュールを活用する。 ・Foundry IQ：組織の知識を管理し、ナレッジベースを企画・索引化する。 ・Fabric IQ：データを用いてビジネスのリアルタイム運用状態をモデリングし、Fabricのリアルタイムインテリジェンスに基づくリアルタイム信号がアンカーされるエンティティ、関係性、ビジネスルールを定義する。この機能は今後数か月以内に正式リリースされる予定。 ・Web IQ：インターネットからリアルタイムのグローバルコンテキストを追加する。
このコンテキスト体系を備えることで、エージェントは単なる命令実行ツールではなく、企業の運営状況を理解する仮想従業員となる。
しかし、共有された「基盤」だけでは不十分である。エージェントがアプリケーションを生成し始めると、それぞれのアプリケーションにはバックエンドが必要となるが、これを放置すれば、コンテキスト層の外に新たなデータ孤島が形成されてしまう。この課題に対処するため、マイクロソフトは「Rayfin」を発表した。これはオープンソースのSDKおよびCLIであり、エージェントが構築したアプリケーションをFabricプラットフォーム上に、ガバナンス対応の本番用バックエンドとして直接デプロイする。アプリケーションのデータはデフォルトで統合されたOneLakeデータレイクに格納され、Microsoft IQへとフィードバックされるため、外部に分散することはない。
マイクロソフトは、この製品をSupabaseおよびNeonの競合製品と位置づけており、最大の違いは「ガバナンス」にある：すべてのアプリケーションが同一のデータおよびコンプライアンスチャネルを通過する。ネッツ氏は、これは双方向プロセスであると説明し、「エージェントがアプリケーションを構築する際に企業のデータルールから情報を取得し、アプリケーションが実行中に生成するデータが再びそのルールを更新することで、次のエージェントが最新の情報を活用できるようになる」と述べた。
またマイクロソフトは、WSLコンテナ機能も発表し、開発者がWindows上で直接Linuxコンテナを作成・管理できるようにした。さらに、コマンドラインインターフェースおよびAPIも提供し、ローカルのWindowsアプリケーション内でLinuxコンテナを実行できるようにする。この機能は今後数か月以内にパブリックプレビューが提供される予定である。
開発環境の設定に時間を費やすことなく即座に作業を開始できるよう、マイクロソフトは「Windows Developer Configurations」も発表した。これにより、新しいマシンを迅速にセットアップし、開発者向けに最適化された設定を適用できる。WSL、PowerShell 7、Visual Studio Codeが自動インストールされ、ファイルエクスプローラーでGitバージョン管理が有効化され、隠しファイルが表示されるようになる。
06 2種類の新ハードウェア——AIの重負荷処理をローカルに引き戻す
今回のBuildは、モデル・エージェント・開発者ツールといったソフトウェアの展示にとどまらず、ハードウェアも登場した。AI計算がますます高い処理能力を要求し、Agenticワークフローが継続的な実行を必要とする中、マイクロソフトは開発者の手元のデバイスに注目し、高価なクラウドGPUを毎回借りるのではなく、これらの処理をローカルマシン上で直接実行することを決断したのだ。
Surface製品部門副社長アンドリュー・ヒル氏は、2種類の新デバイスを発表した。
「Surface RTX Spark Dev Box」は、コンパクトな開発者向けPCであり、NVIDIA RTX Sparkスーパーチップを搭載している。これはNVIDIA Blackwell RTX GPUとNVIDIA Grace CPUを統合し、最大1ペタフロップのAI処理性能を提供し、128GBの統一メモリを備える。
このデバイスはアルミニウム製の筐体を兼ねた放熱器を採用しており、長時間実行されるトレーニングタスク、大規模モデルの推論、複雑なAgenticプロセスに最適化されている。Windows 11 Proがプリインストールされており、開発者向けにイメージレベルで事前設定されている：ダークテーマ、開発に最適化されたタスクバー、ウィジェットの非表示、集中モード（Do Not Disturb）の有効化、開発者モードの有効化、デフォルトシェルとしてPowerShell 7が設定されている。また、WSL 2はGPUパススルーおよびCUDAサポートが設定済みであり、VS Code、GitHub Copilot、Git、Python、Node.jsもすべてプリインストールされている。
セキュリティ面では、Surface RTX Spark Dev Boxはマイクロソフトのゼロトラスト原則に則った「チップからクラウド」までのセキュリティを採用しており、Secured-core PCアーキテクチャ、BitLocker暗号化、Microsoft Defender保護を備える。さらに、Entra IDおよびIntuneと統合することで、大規模な管理およびガバナンスが可能である。
ヒル氏は次のように説明した。「開発者がソフトウェアを構築する方法は、根本的に変化しようとしています。AIモデルの能力と複雑性は増し続け、Agenticワークフローには継続的な計算能力が必要です。また、最先端モデルを必要としないタスクであっても、反復ごとにクラウドコストが発生する可能性があります。」
もう一つの「Surface Laptop Ultra」は、開発者、クリエイター、テクニカルプロフェッショナル向けの高性能ノートPCであり、すでに以前に発表済みである。この2機種は、Surfaceの次のステップ——未来を創る人々のための専用デバイス——を象徴するものである。Surface RTX Spark Dev Boxは今年後半に米国で発売され、Microsoft.comのみでの独占販売となる。
07 アプリケーションではなくAIエージェントを実行する新プラットフォーム
マイクロソフトアプリケーションサイエンス部門責任者スティーヴィー・バティシュ氏は、内部プロジェクト「Project Solara」について紹介した。
これは、チップからクラウドまでをカバーする新しいプラットフォームであり、WindowsではなくAndroidを基盤としている。その目的は、デバイスがアプリケーションではなくAIエージェントを実行することを可能にすることである。バティシュ氏は、その出発点について次のように説明した。「境界は崩れつつあります。従来のアプリケーションモデルを必ずしも必要としなくなっています。体験を構築するための従来の方法も不要です。」
Build大会では、最初の2台のコンセプトデバイスが展示された：
「デスクトップセンター」デバイスは、PCの横に置けるタイプで、音声コマンドに応答し、顔認識でユーザーをログインさせ、その日に最も緊急なタスクを表示する。ディスプレイに接続すると、クラウド上で完全なWindowsマシンとして動作する。
「ウェアラブルIDカード」デバイスは、標準的な従業員IDカードを再構想したものである。指紋を1タップでエージェントを起動し、軽くタッチするだけで会話を録音・文字起こしできる。内蔵カメラにより、ユーザーが見ているものをエージェントが認識し、それに基づいて行動できる。
ヘルスケア分野のデモでは、このIDカードが医療従事者向けに設計されたエージェントを実行し、患者のQRコードをスキャンし、診察過程を記録・文字起こしし、生命徴候を記録し、処方箋を発行していた。別の応用例では、内蔵カメラがオフィス改装のアイデアを記したブレインストーミングボードをスキャンし、そこに観葉植物を追加する提案を行っていた。
バティシュ氏は、マイクロソフト自身がこれらのデバイスを製造するつもりはないとし、「ハードウェアメーカーおよび他の業界パートナーが、これらのリファレンスデザインを自社製品に転換し、それぞれ特定の業界・企業・シナリオに最適化したものを提供する」という構想を示した。
08 量子チップのアップグレードで信頼性が1000倍向上
マイクロソフトは、次世代トポロジカル量子チップ「Majorana 2」も発表した。
前世代のMajorana 1と比べ、今回の核心的な変更点は、超伝導体材料をアルミニウムから鉛に変更したことである。この変更により、量子ビットの信頼性が1000倍向上し、平均量子ビット寿命は20秒に達し、一部の事例では1分間持続するという。
他の技術ルートにおける量子ビット寿命は通常マイクロ秒レベルである。この進展を受けて、マイクロソフトはスケーラブルな量子コンピュータの実現時期を半分に短縮し、現在は2029年までに達成すると予測している。
このチップの開発は、マイクロソフトの「Discovery」プラットフォームが備えるAgentic AI機能を全面的に活用して行われた。AIエージェントは製造管理、量子状態の自動測定、学際的データ分析などのタスクを担い、本来数週間かかる測定サイクルを数桁短縮し、過去20年にわたって蓄積されたデータから人間では気づきにくい相関関係を抽出した。
マイクロソフトテクニカルフェローのチェタン・ナヤク氏は、「Agentic AIは、私たちが行うあらゆる活動に浸透しています」と述べたが、同時に「AIはあくまでガイダンスを提供するにすぎず、常に科学者がループの中にいる」と強調した。
Microsoft Discoveryプラットフォームも、本大会で正式にリリースされた。これは、最先端の研究開発を支援する組織向けプラットフォームであり、研究者が人間の指導のもとで自律的なエージェントチームを展開し、仮説生成、実験最適化、理論検証を行うことを可能にする。マイクロソフトはまた、Microsoft Discoveryアプリケーションの早期プレビュー版も発表し、個人ユーザーが無料でダウンロードし、GitHub Copilotアカウントを使ってローカルで実行できるようにした。
特別寄稿：金鹿
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