Full Keynote: Satya Nadella at Microsoft Build 2024
[音楽再生中]
私たちの業界は共通のビジョンを持つべきだと思います。
それは、私たちを素晴らしいものと繋げる時間でした。
このビジョンに対する私の名前は「手の届く情報」です。
そして30年後、私たちは新しい時代にいます。
情報へのアクセスが専門知識へのアクセスになる時代です。
農場から実験室まで、会議室から教室まで、この新しいAI世代は誰にでも、どこにでもあります。
今では誰でもパーソナルアシスタントで時間を節約できます。
GitHub Copilotを使えば、約50％の時間を節約できます。
そして、その時間を使って他の革新的なことができます。
[日本語の音声]
誰でも新しいスキルを学ぶためのパーソナルチューターにアクセスできます。
[日本語の音声]
この技術は、世界中のすべての学生の学び方を完全に再考する可能性を持っていると思います。
これは、パーソナルコーチとともに新しい分析の方法です。
私たちは、生産性の向上だけでなく、ほぼリアルタイムで提供される洞察を得ることができるようになります。
生成AIはデータから学び、農家の生産性を向上させるのに役立ちます。
[音楽再生中]
AIは私たち全員の創造力を解き放っています。
説明は非常に詳細です。
私の想像の中で、私は絵画を描くことができます。
[日本語の音声]
手の届く専門知識で、重要なことを構築できます。
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AI変革の時代へようこそ。
[音楽再生中]
[拍手]
おはようございます。
[拍手]
おはようございます。
Microsoft Buildに戻ってこれたことは素晴らしいことです。
ここにいる皆さん、そしてウェブで参加している皆さん、ようこそ。
開発者会議は、いつも最もエキサイティングで楽しいものです。
それは、空気中に感じる根本的な変化があるときです。
私は成人してからの人生を、PDCやBuildに参加してきた3年間で刻んできました。
Win32が最初に議論された時のことを今でも鮮明に覚えています。
たぶん、それは91年のことでした。
.NET、Azure、これらは私の人生に刻まれた瞬間です。
そして、今回もまたそのような瞬間のように感じます。
今回は規模と範囲がこれまでよりもはるかに深く、広いものです。
この技術スタックのすべてのレイヤーが変わっています。
データセンターの電力消費と冷却層からエッジのNPUまで、これらの新しいワークロードによって形作られています。
これらの分散、同期、データ並列ワークロードが技術スタックのすべてのレイヤーを再形成しています。
しかし、現代のコンピューティングの始まりから70年前に遡ってみても、私たちには2つの本当の夢がありました。
まず第一に、コンピューターが私たちを理解できるかどうか。
私たちがコンピューターを理解するのではなく。
第二に、情報が増え続ける世界で、コンピューターが私たちを助けて、計画し、行動することができるかどうか。
これらは、過去70年以上にわたって私たちが抱いてきた夢です。
そしてここにいます。
私は、両方の面で本当の突破口があると思います。
根本的な力の一つは、私が常に自問する質問の一つです。
これは素晴らしい時代かもしれませんが、何がそれを駆動しているのか？
私はいつもこれらのスケーリング法則に戻ります。
ちょうどムーアの法則が情報革命を推進したように、DNNのスケーリング法則が知性革命を推進しています。
ムーアの法則はおそらく15ヶ月から18ヶ月のスケーリングだったので、もっと安定していたと言えます。
今、私たちには6ヶ月ごとにスケールするものがあります。
これらのスケーリング法則の効果で、マルチモーダルな新しい自然ユーザーインターフェースが生まれました。
これは、テキスト、音声、画像、ビデオを入力と出力としてサポートします。
重要なコンテキストを保持し、アプリやデバイス全体で私たちの個人的な知識とデータを思い出します。
複雑なコンテキストを理解し、複雑なタスクを完了するための新しい推論と計画の能力があります。
これにより、私たちの認知的負荷が軽減されます。
しかし、過去1年間を振り返って、私が最も印象的だったのは、あなた方開発者がこれらの能力をどのように適用しているかです。
私は常に2023年1月の瞬間を思い出します。
農村のインドの農家が、GPD 3.5を使って政府の農業補助金についての情報をテレビで聞いたことを推論していたときです。
これは驚くべきものでした。
西海岸で開発されたフロンティアモデルが、わずか数ヶ月前にインドの開発者によって農村のインドの農家の生活を直接改善するために使用されました。
この普及率は、私の職業人生で見たことがないものです。
そしてそれはますます増えています。
実際、今月初めに私は東南アジアにいました。
タイで開発者に会い、素晴らしいラウンドテーブルを持ちました。
彼は5.3とGPD 4を使っていたことについて話してくれました。
彼はRAGを最適化するために5.3を使っていました。
これは信じられないことです。
数週間前に発売されたばかりです。
そして私はバンコクで開発者と話し、この技術について本当に専門的に話していました。
民主化の力を見るのは本当に素晴らしいことです。
これは私たちがこの業界にいる理由です。
そしてそれは私たちの仕事に深い意味を与えてくれます。
しかし、まずは皆さんに大きな感謝を伝えたいです。
世界に影響を与えてくれている皆さん、本当にありがとう。
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過去1年で私たちがどれだけ進歩したかを考えると、私たちは3つのプラットフォームを構築しました。
最初はMicrosoft CoPilotです。
これは毎日のパートナーであり、知識と専門知識を手の届くところに置き、それを行動に移すのに役立ちます。
そして、CoPilot Stackを構築し、AIアプリケーションとソリューション、体験を構築できます。
昨日、AIファーストの最速PCであるCoPilot+ PCの新しいカテゴリーを紹介しました。
これらの3つのプラットフォームはすべてエキサイティングです。
しかし、CoPilot+ PCから始めたいと思います。
私たちはAIをWindowsのファーストクラスの名前空間として公開しています。
今週、Windows CoPilot Runtimeを紹介し、WindowsをAIアプリケーションを構築するための最高のプラットフォームにします。
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Win32がグラフィカルユーザーインターフェイスにとって重要であったように、Windows CoPilot RuntimeがAIにとって重要になると信じています。
それはWindows CoPilotライブラリから始まります。
これには、すべてのAI機能を新しい体験に統合するためのコード不要の統合が含まれます。
たとえば、StudioFX、クリエイティブフィルター、テレプロンプター、音声フォーカスなどです。
もちろん、これらのモデル自体にアクセスしたい場合は、APIを介して直接呼び出すことができます。
40以上のモデルがすぐに使用可能であり、PhySilicaも含まれます。
これはCoPilot+ PCでローカルに実行するように特別に設計された小型言語モデルです。
これにより、デバイスでのローカル推論が非常に高速になります。
CoPilotライブラリは、アプリケーション内でベクトルストアを構築するためのツールも提供します。
Recallで見たように、ローカルデータを使用してRAGアプリケーションのプロンプトを作成できます。
さらに、PyTorchと新しいWebNNフレームワークをWindows Direct MLでネイティブにサポートします。
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ネイティブPyTorchサポートにより、OSSモデルがWindows上でそのまま動作し、簡単に始められます。
昨夜、エッジでWebNNサンプルコードを実行するのを見ましたが、それがNPUsを使用しているのを見て興奮しました。
PyTorchとWebNNは開発者プレビューで利用可能です。
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これらは今日の多くの発表の一部です。
50以上の新製品とパートナーシップを紹介し、新しい機会を創出します。
私たちは常にプラットフォーム会社であり、インフラストラクチャからデータ、ツール、アプリケーションの拡張性まで、エンドツーエンドのスタックを構築することが目標です。
これにより、この技術の力を活用して自分のアプリケーションを構築できます。
したがって、今日はこのイベントのトップニュースをCoPilotスタックのすべてのレイヤーで強調したいと思います。
インフラストラクチャから始めましょう。
私たちはAI時代のニーズに応える最も完全でスケーラブルなAIインフラストラクチャを提供しています。
Azureを世界のコンピューターとして構築しています。
最も包括的なグローバルインフラストラクチャを持ち、60以上のデータセンター地域があります。
過去1年間で、日本からメキシコ、スペインからウィスコンシンまで、データセンター地域とAI容量を拡大しました。
私たちの最先端のAIインフラストラクチャをどこでも利用できるようにしています。
そして、クラウドサービスの持続可能性を提供することに重点を置いています。
実際、来年までにデータセンターを100％再生可能エネルギーで稼働させる目標に向けて進んでいます。
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私たちは、データセンターからネットワークまで、スタックのすべてのレイヤーで電力と効率を最適化しています。
最新のデータセンター設計は、これらのAIワークロードに特化して設計されており、AIのコストと電力消費を効果的かつ責任を持って削減します。
シリコンレイヤーでは、ワークロードを最適なAIハードウェアに動的にマッピングし、最高のパフォーマンスを提供します。
カスタムI/Oハードウェアとサーバー設計により、ネットワーキング、リモートストレージ、ローカルストレージのスループットが劇的に向上します。
このエンドツーエンドのアプローチにより、前例のないスケールに到達しています。
昨年11月、クラウドで最も強力なAIスーパーコンピューターを発表しましたが、クラウドインフラのごく一部を使用していました。
過去6ヶ月で、そのスーパーコンピューティングパワーを30倍に増やしました。
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そして、トレーニングフリートだけでなく、世界中の推論フリートもスケーリングしています。
Azure AIサービスが利用可能な国の数を4倍に増やしました。
これを見て素晴らしいことです。
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AIインフラストラクチャの中心には、世界で最も先進的なAIアクセラレータがあります。
NVIDIAやAMDからのAIアクセラレータの完全な選択肢を提供し、自社のAzure Mayaも含めて、すべてのワークロードに最適化されています。
Microsoft CoPilotやCoPilotアプリを構築している場合でも、最高のアクセラレータパフォーマンスを最適なコストで提供します。
たとえば、GPT-4の進化を見てください。
発売時より12倍安く、6倍速くなりました。
これは、システムアーキテクチャの進化と共に、進化を続けることを示しています。
この非常に深いパートナーシップから始まります。
NVIDIAとのパートナーシップは、CoPilotスタック全体にわたるすべてのハードウェアイノベーションとシステムソフトウェアイノベーションを含みます。
NVIDIAと共同で、AIモデルのエンドツーエンドで機密データを保護するためのAzure機密コンピューティングを提供します。
最新のH200sを今年後半にAzureに導入し、NVIDIAのBlackwell GPUs B100sとGB200構成も提供する予定です。
また、GPT-4などの大規模言語モデルや5.3ファミリーの小型言語モデルのトレーニングと最適化を続けています。
ハードウェアだけでなく、NVIDIAの主要な企業向けプラットフォームオファリングをAzureに統合しています。
たとえば、NVIDIAは最近、DGX CloudがMicrosoft Fabricとネイティブに統合されることを発表しました。
これにより、Fabricデータへのフルアクセスを持つDGX Cloudを使用してモデルをトレーニングできます。
Omniverse APIもAzureで初めて利用可能になり、開発者は産業AIソリューションを構築できます。
また、NVIDIA NIM産業特化型開発者サービスとも協力しており、Azureで素晴らしいものにしています。
AMDに関しては、初めて一般利用可能なVMを提供するクラウドとして、AMD AMI 300x AIアクセラレータを導入します。
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これはAMDとMicrosoftにとって大きなマイルストーンです。
長い間取り組んできました。
そして、今日話している時点で、GPT-4推論で最高の価格性能を提供しています。
Azure Mayaも進展しています。
最初のクラスターが稼働中で、CoPilotやAzure OpenAIサービスを使用する場合、一部のプロンプトはMayaハードウェアを使用します。
AI以外にも、エンドツーエンドのシステム最適化により、クラウドネイティブアプリケーションとその開発が改善されます。
6ヶ月前に、初の汎用ARMベースのコンピュートプロセッサ、Microsoft Cobaltを発表しました。
そして今日、CobaltベースのVMの公開プレビューを発表します。
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CobaltはMicrosoft 365のビデオ処理や権限管理に使用されており、Microsoft Teamsのビリオン単位の会話を支えています。
同じARMベースのパフォーマンスと効率を多くの顧客に提供しています。
最近のベンチマークデータとテストでは、Cobalt 100 VMは他の一般に利用可能なARMベースのVMよりも最大40％のパフォーマンス向上を示しました。
Cobaltが市場に出ることに非常に興奮しています。
次に、ファウンデーションモデルに移りましょう。
Azure AIでは、最も広範なフロンティアおよびオープンソースモデルの選択肢を提供しています。
50,000以上の組織がAzure AIを使用しています。
それは素晴らしい勢いです。
最も重要なパートナーシップはOpenAIとのものです。
先週、OpenAIは最新のマルチモーダルモデル、GPT-4.0を発表しました。
これはAzure上でトレーニングされたもので、テキスト、音声、画像、ビデオを入力および出力として持ち、人間のような会話が迅速かつ流れるように行えます。
GPT-4.0は、さまざまなモダリティでのベンチマークで最高のパフォーマンスを示します。
提供された情報を理解する能力が重要です。
OpenAIが先週デモしたものは魔法のようなものでした。
昨日、CoPilotがGPT-4.0を活用する方法を示しました。
次のビデオでは、CoPilotがどのようにしてあなたが行っていることを助けるのかを確認してください。
ビデオを再生しましょう。
[ビデオ再生]
こんにちは、CoPilot。調子はどう？
こんにちは、元気です。
マインクラフトに取り掛かる準備はできましたか？
建築や探索、モンスターとの戦いを楽しむ準備は？
はい、剣の作り方を知りたいのです。
息子がいつもこのゲームをしているのですが、私は何もわかりません。
問題ありません。
息子を驚かせる手助けをします。
前にある作業台はいいスタートです。
剣を作るには材料が必要です。
インベントリを開いてください。
キーボードのEを押して。
材料は揃っていますか？
見てみましょう。
棒がありますね、剣の柄にぴったりです。
しかし、刃の材料が足りないようです。
木、石、鉄、金、ダイヤモンドを使えます。
木か石を集めに行きましょう。
資源を探しに行きますか？
はい、行きましょう。
ああ、あれは何ですか？
これはゾンビです。急いで逃げてください。
スプリントで逃げるか、すぐにブロックの塔を作ってゾンビの手が届かないようにしましょう。
シェルターを見つけるか、丘の側面に穴を掘ってください。
ゾンビが届かないようにしましょう。
よし、安全な場所を見つけました。
よくやりました。
素晴らしいシェルターを見つけました。
それを見て素晴らしいと思います。
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ここでの魔法は、CoPilotがどんなタスクでも個人的なアシスタントとして助けてくれることです。
ゲームでも、ドキュメントでも、コードでも、その瞬間に集中できるようにします。
OpenAIがイノベーションを進める中で、私たちの約束は、Azureにもそのイノベーションをもたらすことです。
OpenAIがGPT 4.0を発表した同じ日に、Azure OpenAIサービスでそのモデルをテストできるようにしました。
そして今日、Azure AIで一般に利用可能になったことを発表できることをうれしく思います。
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これにより、すべてのアプリやウェブサイトが完全なマルチモーダル、フルデュープレックスの会話キャンバスになることが可能になります。
見てみましょう。
こんにちは、セス。調子はどう？
最高です。すみません、急いでいます。
今夜キャンプに行くのですが、暗くて寒くなりそうです。
この靴を使うべきでしょうか？
山ですし、たぶん寒くなるでしょう。
問題ありません。調べてみましょう。
これはトレックスターのハイキングサンダルですね。
夏のハイキングには素晴らしいですが、寒い山には適さないかもしれません。
すみません、中断します。
最適なものを選んでカートに追加してください。
一つだけ。
問題ありません。
トレックレディハイキングブーツを選びましょう。
耐久性があり、足首のサポートが素晴らしく、寒い山でも足を暖かく保てます。
カートに追加しますね。
素晴らしいです。ありがとうございます。
セスは急いでいましたが、GPT 4.0は彼に追いつきました。
驚くべきことです。
OpenAIチームに感謝したいです。
彼らの責任あるアプローチは、業界の前進に貢献しています。
サムがケビンとともに登壇し、今後の展望について話す予定です。
楽しみにしています。
また、Cohere、Databricks、Desi、Meta、Mistral、SnowflakeなどからもモデルをAzure AIに提供します。
すべての国、すべての言語のモデルをサポートしたいと考えています。
今日は、Cohere、G42、NTT Data、Nixleなどからモデルを提供し、サービスとしてのAIモデルを簡単に利用できるようにします。
オープンソースも大好きです。
2年前のBuildで、Hugging Faceとパートナーシップを結びました。
最先端の言語モデルライブラリをAzure AIで簡単にアクセスできるようにしました。
そして今日、このパートナーシップを拡大し、Hugging Faceのモデルをさらに多く導入します。
テキスト生成推論、テキスト埋め込み推論をAzure AI Studioに直接導入します。
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大型言語モデルだけでなく、小型言語モデルの革命もリードしています。
5.3ファミリーのSLMは最も能力があり、最もコスト効果があります。
同じサイズのモデルや次のサイズのモデルと比較して、言語、推論、コーディング、数学のベンチマークで優れた性能を発揮します。
パフォーマンス対パラメータ数の比率で考えると、真に最高クラスです。
今日、5.3ファミリーに新しいモデルを追加し、品質とコストのバランスをさらに柔軟にします。
5.3 Vision、4.2ビリオンパラメータのマルチモーダルモデルを導入します。
現実の画像を推論したり、画像に関する洞察を生成したり、質問に答えることができます。
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また、7ビリオンパラメータの5.3スモールモデルと14ビリオンパラメータの5.3ミディアムモデルを提供します。
PHYを使用して、Web、Android、iOS、Windows、およびEdgeにまたがるアプリを構築できます。
利用可能な場合はローカルハードウェアを活用し、利用できない場合はクラウドにフォールバックします。
これにより、VS開発者が1つのAIモデルを使用して複数のプラットフォームをサポートする作業が簡素化されます。
多くの開発者が5.3を使用して素晴らしいことをしているのを見るのは本当に素晴らしいです。
タイの会社Amity Solutions、インドの農家のためのCoPilotを構築したITC、Epicが医療においてPHYを使用して複雑な患者履歴をより迅速かつ効率的に要約するなど、多くの例があります。
そして、教育において非常にクールなユースケースがあります。
今日は、Khan Academyとの新しいパートナーシップを発表します。
PHY3を使用して数学チュータリングをよりアクセスしやすくするために協力します。
また、Khan Amigo、彼らのAIアシスタントをすべての米国の教師に無料で提供することを発表します。
ビデオを再生しましょう。
すでにここにいますか？
もう忘れましたか？
教師としてのキャリアの中で、自分の輝きを失っていると感じる瞬間がありました。
教室を見回すと、生徒が関与していないのを見て、本当に打ちのめされた気持ちになりました。
教師の仕事は非常に困難です。
テクノロジーを活用して、教師の負担を軽減し、教室をより人間らしくすることができると考えています。
奇跡的に、私たちはKhan Amigoのパイロット校になりました。
生成AIの新しい進展により、Khan Amigoを立ち上げました。
すべての学生に個別のチューターとして、すべての教師にティーチングアシスタントとして機能します。
より充実したレッスンを構築し始め、生徒が関与するのを見始めました。
Microsoftと協力して、数学チュータリングに特化したPHYモデルを開発しています。
小型言語モデルのPHYを特定のユースケースでうまく機能させることができれば、特定のシナリオでPHYにトラフィックをシフトさせたいと考えています。
小型言語モデルを使用することで、コストが大幅に削減されます。
Khan AmigoとMicrosoftとのパートナーシップにより、米国の教師にこれらのツールを無料で提供することで、米国の教育に劇的な影響を与えることができます。
次世代のイノベーター、質問者を育成することが私たちの未来です。
これはすべてです。
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このすべてがどのように影響を与えるか、Khan Academyが何を成し遂げるかを見るのが楽しみです。
サルがケビンと一緒に登壇し、もっと共有する予定です。
そして、メリッサのような教師たちに感謝します。
本当にありがとう。
もちろん、モデルだけではなく、これらの体験を構築するためのツールも必要です。
Azure AI Studioでは、CoPilotアプリを開発し、保護するためのエンドツーエンドのツールソリューションを提供します。
また、AIモデルとアプリケーションのパフォーマンスと品質を評価するためのツールとガイダンスを提供します。
これらのモデルを展開する際に最も重要なタスクの1つです。
そして今日は、Azure AI Studioが一般に利用可能になったことを発表します。
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これはAIモデルを構築、トレーニング、微調整するためのエンドツーエンドの開発環境です。
そして、責任を持って行うことができます。
最も重要な機能であるAI安全性のための最先端の安全ツールが含まれています。
モデル出力の幻覚を検出し、リスクと安全性を監視し、コンテンツフィルターをトリガーする入力と出力を理解するのに役立ちます。
プロンプトシールドは、プロンプトインジェクション攻撃を検出してブロックします。
今日は、新しい機能を追加します。
カスタムカテゴリを追加し、プロンプトと完了に対してユニークなフィルターを作成し、迅速に展開できるオプションを提供します。
Emerging threatが現れた場合に対応するためです。
Azure AI Studio以外にも、特定のユースケースのためにモデルを非常にカスタマイズする必要がある高度なアプリケーションがあります。
今日は、Azure AIカスタムモデルの提供を発表します。
ドメイン固有のモデルをトレーニングする能力を提供します。
OpenAIと協力してきた同じビルダーとデータサイエンティストが、カスタムモデルを構築するために協力します。
出力はドメイン固有であり、マルチタスクおよびマルチモーダルであり、ベンチマークで最高クラスのパフォーマンスを発揮します。
データについて話しましょう。
モデルをトレーニング、微調整、グラウンドするには、データが最適な形である必要があります。
そのために、Azureでフルデータエステートを構築しています。
Cosmos DB、SQL、PostgreSQLなど、すべてのオペレーショナルストアにAI機能を追加しています。
インテリジェントデータプラットフォームのコアはMicrosoft Fabricです。
11,000以上の顧客がFabricを使用しており、進展を見て素晴らしいことです。
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Fabricでは、単一の統合SaaSプラットフォームですべてが提供されます。
基本レベルでの計算とストレージが統合され、体験が統合され、ガバナンスが統合され、ビジネスモデルも統合されています。
Fabricの素晴らしい点は、データがどこにあっても動作することです。
Azureだけでなく、AWSやGCP、オンプレミスデータセンターでも動作します。
今日は次のステップを踏み出します。
Fabricにリアルタイムインテリジェンスを導入します。
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顧客は、IoTシステムやテレメトリシステムからのリアルタイムデータをますます多く持っています。
クラウドアプリケーション自体も大量のデータを生成しています。
Fabricでは、データエステート全体からアクショナブルな洞察を即座に引き出すことができます。
見てみましょう。
Microsoft Fabricのリアルタイムインテリジェンスを紹介します。
ストリーミングデータに関するインスタントなアクショナブルな洞察を提供するエンドツーエンドソリューションです。
中心には、組織全体でイベントデータを発見、管理、消費するための豊富なガバナンスされた体験があります。
Microsoftのソースやクラウド全体からデータを取り込むためのさまざまなアウトオブザボックスコネクタを使用して、迅速に開始できます。
Fabricで簡単なドラッグアンドドロップ体験を使用して、関連するデータを適切な目的地にルーティングします。
ストリーミングデータのペタバイトを数クリックで探索できます。
Microsoft FabricのCopilotのインテリジェンスを活用して、シンプルで自然な言語を使用して分析を向上させます。
リアルタイムのアクショナブルな洞察で効率的なビジネス意思決定を行い、変化する環境に積極的に対応します。
ユーザーが関心を持つデータを監視し、パターンの変化を検出し、ビジネス価値を生み出すアクションを設定できます。
すべてのデータ、すべてのチーム、すべてが一つの場所に。
これがMicrosoft Fabricです。
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Fabricでの設計、構築、相互運用を容易にするために、新しいアプリプラットフォームを構築しています。
Fabric Workload Development Kitを使用して、Esriのような企業がFabricと統合し、顧客が自分のロケーションデータからEsriの豊富なツールとライブラリを使用して洞察を生成できるようにします。
これは本当にエキサイティングなことです。
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初めて、アナリティクススタックが一流のアプリプラットフォームになります。
Fabric以外にも、データスタック全体にAIの力を統合しています。
RAGは、特に今日の企業において、AIパワードアプリケーションの核心です。
Azure AI Searchは、任意のスケールでRAGを実行でき、最先端の検索システムを使用して非常に高精度の応答を提供します。
実際、Chat GPTのサポートはAzure AI Searchによって提供されています。
Azure AI Searchは、自分の埋め込みモデルを持ち込むことをサポートし、One Lakeの統合が組み込まれているため、非構造化データを自動的にインデックス化します。
Azure Searchが過去1年間で主要な開発者サービスに成長するのを見るのは本当に素晴らしいことです。
次に、開発者ツールに移りましょう。
設立から50年後、再びソフトウェア開発を再定義しています。
GitHub Copilotは、この生成AI時代の最初のヒットプロダクトでした。
最も広く採用されているAI開発者ツールです。
1.8ミリオンのサブスクリプションがあり、50,000の組織が使用しています。
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GitHub Copilotを使用すると、プログラミング言語とプログラミング知識にアクセスできます。
どの言語でもプログラミングを始めることができます。
Copilot Workspaceを使用すると、フローに集中することが簡単になります。
アイデアからコードまで瞬時に進むことができます。
問題から始め、コードベースの深い理解に基づいて仕様を作成し、計画を作成し、リポジトリ全体でコードを生成します。
このプロセスのすべての段階で、あなたはコントロールできます。
これは、ソフトウェアの新しい構築方法です。
これをさらに広く提供することを楽しみにしています。
今日は、さらに大きな前進を発表します。
初めて、Copilotを開発者ツールとサービスエコシステムにブリッジします。
GitHub Copilot Extensionsを発表します。
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Docker、Sentry、その他多くのサードパーティサービスの機能をCopilotにカスタマイズできます。
もちろん、Azure用の新しい拡張機能もあります。
自然言語を使用してAzureにデプロイし、Azureリソースに関する情報を取得できます。
Copilotがコーディングに対して行ったことを、インフラとオペレーションにも適用します。
これを実際に見せるために、GitHubチームのNehaが登壇します。
Neha、どうぞ。
[拍手]
ありがとう、Satya。
GitHub Copilotは、お気に入りのエディタで提案を行います。
ここでは、ユニットテストを書いています。
Copilotは、あなたが最も得意とする言語であっても、サポートします。
スペイン語を使って、音声で簡単な質問をしてみましょう。
（スペイン語で質問）
見てください。
Gracias, Copilot。
Copilotは自然言語をコードに変換し、その逆もできますが、コード以外にも対応できます。
新しいGitHub Copilot Extensionsでは、接続されたシステムのコンテキストを取り込むことができます。
Azureにアプリがデプロイされているか尋ねたり、利用可能なAzureリソースを確認したり、環境の問題を診断することができます。
これはAzureだけではありません。
発表されたように、サードパーティツールや社内ツールを含む、すべてのツールに対して拡張機能を作成できます。
開発者の1日の75％は、要件の収集、仕様の作成、計画の立案に費やされます。
GitHub Copilotがどのように役立つかをライブで示します。
通常、私の1日はGitHubの問題を確認することから始まります。
製品説明のリッチテキスト入力をサポートする必要があるようです。
Workspaceを開いて手助けを受けましょう。
Copilotは問題の意図を解釈し、必要な変更を提案します。
この仕様は完全に編集可能であり、プロセス全体が反復的です。
これで、Copilotが計画の立案を手助けします。
次に、READMEの更新を手助けさせます。
Copilotの助けを借りて、コードの実装も始められます。
これは単純な例ですが、大規模な企業コードベースでは、何千ものファイルがあり、多くのステークホルダーが関与します。
Workspaceは、必要な変更に集中させてくれます。
常に開発者がコントロールし、Copilotが提案する変更を確認し、ライブプレビューも可能です。
これが良い感じです。
VS Codeでコードを編集するか、プルリクエストを提出してチームと共有できます。
GitHub Copilot、Copilot Extensions、Copilot Workspaceが問題解決に集中し、フローを維持する手助けをします。
Satyaに戻します。
[拍手]
ありがとう、Neha。
GitHub Copilotとそのエコシステムがコーディングの楽しさと喜びを取り戻してくれています。
フローに集中することは、私たちが夢見てきたことであり、それが実現しています。
これがMicrosoft Copilotの頂点です。
Copilotを構築し、世界の知識と組織内の知識にアクセスし、行動に移せるようにしました。
Copilotは組織全体に専門知識を民主化し、実際に大きな影響を与えています。
PC時代の初めを思い出させます。
Google、Microsoft、Googleのような世界クラスの会社が、仕事、成果物、ワークフローを変革していました。
これは広範な企業のビジネスプロセスに影響を与えています。
同時に、何でもできる能力の底を引き下げ、天井を引き上げています。
Copilot Studioでは、ビジネスプロセスとワークフローに合わせてCopilotを拡張できます。
今日はCopilot StudioでCopilot Connectorsを導入します。
Power Platform、Fabric、Dataverseのデータを使用してCopilotをグラウンドできます。
Adobe、Atlassian、ServiceNow、Snowflakeなどのサードパーティコネクタも利用できます。
これにより、組織の知識とデータを迅速に統合できます。
また、パーソナルアシスタントを超えて、チームアシスタントとしてCopilotを拡張します。
Team Copilotを発表します。
[拍手]
チームでコラボレーションする場所でTeam Copilotを呼び出せます。
Teams、Loop、Plannerなどで利用できます。
会議の進行役として、議題の作成、時間の追跡、メモの作成、チャットの記述、重要な情報の提示、未解決の問題の対処、プロジェクトマネージャーとしてチームのプロジェクトを円滑に進めます。
これらの機能は今年後半にプレビューで提供されます。
Copilot Studioでは、誰でもエージェント機能を持つCopilotを構築できます。
独立してプロアクティブにタスクを調整します。
単にCopilotに仕事内容を説明するか、事前に用意されたテンプレートから選び、必要な知識とアクションを装備するだけで、Copilotはバックグラウンドで非同期的に作業します。
Copilotに権限を委任して、長期的なビジネスプロセスを自動化できます。
対応できない状況に遭遇した場合は、助けを求めることもできます。
これを示すために、ビデオを再生しましょう。
Copilot Studioでビジネスプロセスを再定義します。
エージェントとして機能するCopilotを作成します。
Copilotに必要な詳細を簡単に構成します。
テストして展開し、複数のチャンネルに公開します。
コンテキストを使用して推論し、ユーザー入力を管理します。
フィードバックから学び、常にコントロールできます。
Copilot StudioでCopilotを活用しましょう。
[拍手]
このスタックの周りには、Microsoftが取り組んでいる最も重要なことの1つがあります。
それは、堅牢なセキュリティで包むことです。
CoPilot、CoPilot+PC、CoPilot Stackにセキュリティが基盤です。
私たちはセキュアな未来イニシアティブに取り組んでいます。
SFIの6つの柱と基本設計原則に基づいて迅速に進展します。
設計時のセキュリティ、デフォルトのセキュリティ、運用時のセキュリティです。
この会議で多くのことを聞くでしょう。
すべての構築と行動の基盤となっています。
締めくくりに、多くの発表がありますが、この業界を選んだ理由、開発者として毎日働く理由に戻りたいと思います。
最終的には、すべての人とすべての組織を支援することがミッションです。
少数の人にしか役立たないイノベーションではなく、すべての人を支援することです。
技術の力で素晴らしい体験を生み出し、国や企業、コミュニティで実際に違いを生むことです。
新しい世代のAIは、すでに信じられないほどの影響を与えています。
情熱と努力に感謝します。
最後に、私にとって特別な意味を持つプラットフォームとツールを使用して、アクセシブルな世界を構築している素晴らしい例を紹介します。
本当にありがとうございました。
"Built"の残りを楽しんでください。
[拍手]
音声解説は、視覚に障害のある人がプログラムや映画を視覚的に楽しむためのものです。
白い車が道路を走り、手がハンドルを握っています。
私はアートを集合的な善と見なしています。
すべての人がアートにアクセスできるべきだと思います。
音声解説は、完全な体験を提供してくれます。
アムステルダムの17世紀の市民警備員の肖像画です。
挑戦は、メディアやエンターテイメントでの音声解説が限られていることです。
テクノロジーとAIは、視覚障害者を巻き込む可能性があります。
[音楽]
WPPでは、コンテンツへのアクセスを人々に提供することに情熱を注いでいます。
私が作ったツールは、動画をアップロードし、GPT-4とAzure AIサービスを使用して音声解説を追加します。
キッチンシーンでキャットとヘルマンズマヨネーズ。
これにより、音声解説がより安価で迅速になります。
すべての広告キャンペーンでこのサービスを提供することを目指しています。
ライクスマジュームには数十万のアートワークがあります。
すべてを自分たちで説明するには何百年もかかります。
AIを使えば数時間で行えます。
主題は、赤いひげと口ひげを持つ男性です。
初めて音声解説を聞いたとき、それは喜びをもたらしました。
AIの力で、最近まで夢に見ていたことが実現しています。
文化へのアクセスを強化することで、文化自体を強化し、共有された人間性をつなげます。