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TechNet 上の Microsoft Teams Blog は、Microsoft Teams についての様々なトピックをカバーする専門的なプラットフォームです。製品改善、ベストプラクティスなど、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための情報が含まれています。このブログは、Microsoft 製品チームのメンバー、MVP、フィールドの専門家たちが執筆しています。ブログの投稿は、Microsoft Teams の様々な側面を扱い、設定、デプロイメント、トラブルシューティング、ユーザーフィードバック、共有された知識などをカバーしています。

ノートのスレッド

この記事では、従業員の質問をトリアージし、ITナレッジベースに基づいた回答を提供するMicrosoft Foundryエージェントを活用したContoso ITサービスデスクであるHelpDesk Copilotの開発について論じている。このシステムは、ポリシーによって要求される場合に、実際のチャネルを通じて人間への引き継ぎを行うように設計されている。アーキテクチャは、3つのAzure Container Apps、1つのFoundry Prompt Agent、およびイベント駆動型のチケットパイプラインで構成されている。エージェントは、File Search、create_ticket、get_ticket_statusの3つの機能を持っており、これらは従業員の質問に回答し、必要に応じて問題をエスカレーションするために使用される。このシステムはAzure Container Apps上に構築されており、Terraformによって完全にプロビジョニングされ、APIキーは一切使用せず、すべてのサービス間呼び出しはMicrosoft Entra IDとマネージドIDを使用している。Foundryアカウントでは、ローカルキー認証は完全に無効化されている。アーキテクチャはイベント駆動型になるように設計されており、APIはチケットイベントをService Busトピックに発行し、それがDaprサブスクリプションを通じてワーカーに配信される。ワーカーはチケットをTable Storageにアップサートし、ペイロードをPower Automate HTTPフローに投稿し、それがITチームのTeamsチャネルにAdaptive Cardを送信する。このシステムは冪等性を持つように設計されており、チケットIDは会話IDと件名から決定論的に導き出されるため、同じ会話で同じ問題に対して繰り返しcreate_ticketツールを呼び出しても、重複を作成するのではなく、同じIDに収束する。また、このシステムは結果整合性を使用しており、ワーカーがKEDAによって起動される間、チケット行は数秒間存在しない可能性がある。アーキテクチャはスケーラブルになるように設計されており、APIを変更することなくService Busトピックに新しいサブスクリプションを追加できる。IDモデルは、DefaultAzureCredentialを介してEntra IDを使用するように設計されており、各アプリはユーザー割り当てマネージドIDを使用している。API、ワーカー、フロントエンドはそれぞれ独自のIDを持っており、APIはAcrPull、Foundryエージェントアクセス、Storage Table Data Reader、Key Vault Secrets User、Service Bus Senderへのアクセス権を持つ。ワーカーはAcrPull、Storage Table Data Contributor、Key Vault Secrets User、Service Bus Receiverへのアクセス権を持ち、フロントエンドはAcrPullへのアクセス権のみを持つ。この記事では、AzureリソースのプロビジョニングにTerraformを使用することについても論じており、著者は、明白に見えるリソースが常に正しいとは限らないと指摘している。著者は、azapiではなく、azurerm_cognitive_accountを使用してFoundry Agent Serviceをプロビジョニングする必要があった。この記事は、システムがセキュア、スケーラブル、イベント駆動型になるように設計されており、サービス間呼び出しの認証にマネージドIDとEntra IDを使用することに重点を置いていると結論付けている。
ジェレマイア・ファデサヨ・アデトロは法学生で、Microsoft Agents League Hackathonでプロジェクト「StudyMate AI」でBest Creative Appを受賞しました。アデトロは、学習教材を実用的な復習ノートにまとめるという課題に取り組むためにStudyMate AIを開発しました。このアプリは、学生が自身の教材を通して学習し、概念を説明し、物語を作成し、練習を促進し、復習資料を生成することを目的としています。彼はStudyMateを単なる学習ツール以上のものとして構想し、XPを備えたゲーミフィケーションと、MateyというフレンドリーなAI学習コーチを組み込みました。重要な機能であるStory Modeは、学生の分野に関連するシナリオを通して概念を教えます。アプリの構築には、複雑な初期ドラフトから、より焦点を絞り、影響力のあるデザインへと合理化することが含まれました。レイテンシを削減するために、アデトロは従来のRAGセットアップの代わりにウィキベースのストレージシステムを実装し、エージェントがアイデアをより直接的に接続できるようにしました。グラウンディングは重要な目標であり、アプリがアップロードされた資料を使用し、情報の捏造を避けることを保証しました。アデトロは、使い慣れないMicrosoftツールで構築し、個人的な問題を焦点を絞った製品に変えることを学びました。彼は、最良のアイデアはしばしば現在の課題から生まれると信じており、注意、目的、そして反復的な改善の必要性を強調しています。この勝利は彼の自信を高め、彼はStudyMateを学生の試験成功のためのグローバルツールに拡大することを計画しています。
Azure SQL Data Sync は 2027 年 9 月 30 日に廃止される予定であり、組織はデータ同期戦略を再評価する必要があります。この廃止は、データ アーキテクチャを最新化し、技術的負債を削減する機会となります。Azure SQL Database から Azure SQL Database への同期には、管理可能でスケーラブル、かつ将来性のあるソリューションを提供する Azure Data Factory が推奨されます。推奨される ADF 移行には、初期のフルロードに続いて、変更追跡または変更データ キャプチャを使用した増分同期が含まれます。このアプローチは、SQL Data Sync と比較して、可視性と運用制御を強化します。真の双方向同期が必要ない場合は、Active Geo-Replication、Database Copies、または Read Replicas が、さまざまなユース ケースに対応する実行可能な代替手段となります。リアルタイム分析と Microsoft Fabric に重点を置いている組織の場合、Fabric Mirrored Databases は統合のメリットを提供します。Azure Functions は、イベント駆動型または軽量の同期ニーズに使用できますが、より多くの開発作業が必要です。複雑なテストとデプロイメントのサイクルが関わるため、組織が早期に移行計画を開始することが重要です。最適な代替ソリューションは、レイテンシ、ワークロードの種類、およびディザスタ リカバリのニーズなどの特定の要件によって異なります。最終的に、SQL Data Sync の廃止は、最新のクラウドネイティブ サービスを採用し、全体的なデータ アーキテクチャを改善する機会となります。
MLVCは、Microsoft Researchが開発した新しい機械学習ベースのビデオコーデックです。H.264やH.265のような従来のコーデックと比較して、帯域幅とストレージの必要性を大幅に削減します。この効率の向上は、特に信頼性の低いネットワークでのストリーミングやビデオ通話の品質を向上させます。MLVCは、従来のビデオ圧縮技術をエンドツーエンドで学習されたニューラル圧縮に置き換えることでこれを実現します。このコーデックは、最新デバイスのNeural Processing Unit(NPU)で効率的に実行できるように設計されており、他のシステムタスクのためのヘッドルームを残します。様々なハードウェアプラットフォームで、最大540pの解像度でリアルタイムパフォーマンスを実証しています。MLVCはすでにMicrosoft Teamsに統合されており、ユーザーのビデオ通話品質を向上させています。Microsoftは、開発におけるコミュニティの協力を促進するために、MLVCをオープンソース化しました。リリースには、MITライセンスの下でモデルコード、学習済み重み、およびトレーニングスクリプトが含まれています。長期的な目標は、レガシーソリューションを上回る、オープンで学習されたビデオコーデックエコシステムを確立することです。
Microsoft 365 Copilot は、Anthropic の Claude Opus 5 モデルを統合することで、AI 機能を強化しています。この新しいモデルは、特に複雑で多段階のタスクにおいて、大幅なアップグレードを意味します。Claude Opus 5 は、前モデルと比較して、コーディング、専門的な知識作業、長期間にわたる推論などの分野でパフォーマンスが向上しています。この統合により、Copilot はさまざまな Microsoft アプリケーションでユーザーをより効果的に支援し、最初のアイデアから最終的な出力までのプロセスを合理化します。Word では、長文ドキュメントの完全なドラフト作成を容易にします。Excel ユーザーは、より高品質な分析と洗練されたワークブックの恩恵を受けることができます。PowerPoint では、視覚的な洗練やレイアウトの改善を含む、プレゼンテーション開発の強化が見られます。Copilot Chat は、より強力な推論と計画能力を提供し、より複雑でオープンエンドな問題に対処します。Copilot Cowork は、さまざまなツールやファイルにわたる作業を整理することで、長期間にわたるプロジェクトをサポートします。Copilot Studio は、高度な自動化と推論を活用するために Claude Opus 5 を利用するエージェントの作成を可能にします。Microsoft は、堅牢なセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを備えた最先端の AI イノベーションを提供するというコミットメントを強調しています。Claude Opus 5 は現在、さまざまな Copilot 機能のモデルセレクターで利用可能ですが、地域によっては利用できない場合があります。
Microsoftの「Behind the Build」シリーズは、技術的および戦略的な意思決定に焦点を当て、影響力のあるパートナー統合を紹介しています。今回のエディションでは、Microsoft Sentinelを強化するためのGigamonとのコラボレーションに焦点を当てています。セキュリティチームは、ID、エンドポイント、クラウドなどのさまざまな環境にわたる断片的な可視性という課題に直面しています。Gigamonは、20年以上の経験を持ち、Deep Observability Pipelineを提供しています。このパイプラインは、複雑で最新のインフラストラクチャから実行可能なネットワーク由来のテレメトリを抽出します。Gigamonソリューションは、既存の広範なデータ収集を強化することで、Microsoft Sentinelを補完します。Gigamonは、システムおよびアプリケーションの通信に関する重要なランタイムコンテキストを提供します。この組み合わせデータにより、より包括的な脅威検出と調査が可能になります。Gigamonが説明するように、ネットワークテレメトリは、ログ、メトリクス、トレースとともに、セキュリティの全体像を完成させるために不可欠です。これらの強化されたシグナルは連携して、AI駆動型のセキュリティ分析を強化し、より深い洞察を提供します。
TLSは、Azure Database for PostgreSQLのクライアントとサーバー間のデータを暗号化し、サーバー証明書は信頼されたCAによって発行されます。証明書ピンニングは、デフォルトのトラストストアではなく、特定の証明書への信頼を制限するクライアントサイドのセキュリティメソッドです。サーバーは、クライアントでピンニングが構成されているかどうかを検出できず、TLSハンドシェイクの成功または失敗のみを観測します。証明書ピンニングは、歴史的に中間者攻撃保護に使用されてきましたが、特に証明書ローテーション中に運用上の脆弱性を導入します。サーバー証明書またはCAが変更されると、ピンニングされたクライアントは接続エラーを経験します。代わりに、個々の証明書ではなくルートCAを信頼するCAベースの信頼モデルが推奨されます。クライアントは、Azureで文書化されたルートCAに対して標準的なTLS検証を使用し、柔軟で最新のトラストストアを維持する必要があります。sslmode=verify-caまたはsslmode=verify-fullのようなPostgreSQL構成は、ピンニングを意味することなく信頼されたCAに対して検証するため、好ましいです。CAローテーション中、クライアントは移行が完了するまで古いCAを保持しながら新しいルートCAを追加する必要があります。この組み合わせたCAアプローチは、中断のない検証を保証し、アプリケーションが証明書の変更に対して回復力を維持できるようにします。
Microsoft Intune で大規模なデバイスフリートを管理する場合、多くの場合、広範なレポートデータを取得する必要があります。これは、エクスポート API に最適なタスクです。この API は、レポートの非同期エクスポートジョブを容易にし、個別の Graph 呼び出しと比較して API 呼び出しの数を劇的に削減します。たとえば、50,000 台のデバイスに対する夜間ジョブは、以前は 100,000 回のオペレーショナル Graph API 呼び出しを必要とし、2.5 時間かかっていましたが、エクスポート API を使用すると、わずか 15 回の呼び出しで 15 分で完了できます。この大幅な改善は、エクスポート API がレポート全体をサーバー側で生成し、ダウンロード可能な単一のファイルを提供する能力に由来します。オペレーショナル Graph API を使用する従来の方法では、デバイスを列挙し、各デバイスのコンプライアンスステータスに対して個別の呼び出しを行う必要があり、頻繁なスロットリング、複雑なスレッド処理、および多数の障害点による脆弱性につながります。一方、エクスポート API は、単純なリクエスト・ポーリング・ダウンロードのパターンに従い、このデバイスごとのオーバーヘッドを排除します。主な利点は、各 API 呼び出しには認証、TLS セットアップ、およびネットワーク遅延のコストがかかるため、データ量ではなく往復回数を削減することにあります。エクスポート API は、データ取得を単一のバルク転送に統合することで、これらのオーバーヘッドを最小限に抑えます。この移行は、IT 管理者にとって、メンテナンスウィンドウの短縮、コードの複雑さの軽減、信頼性の向上、およびサービスへの影響の低減など、大きなメリットをもたらします。また、スケーラビリティも提供します。デバイスフリートを倍増させても、API 呼び出しの指数関数的な増加ではなく、主にファイルダウンロードが大きくなるだけです。出力スキーマは一貫したままなので、ダッシュボードやデータウェアハウスなどのダウンストリームシステムへの影響はありません。エクスポート API はバルクのスケジュールされたスナップショットに最適ですが、オペレーショナルエンドポイントはリアルタイムの単一デバイスのルックアップにも引き続き適しています。重要なのは、包括的なフリートデータを取得するためにエクスポート API を活用し、時間のかかるプロセスを効率的で堅牢な運用に変えることです。
多くの組織がMicrosoft 365 Copilotの導入に苦労しています。なぜなら、ユーザーはプロンプトエンジニアではなく、空白の画面に intimidat され、単純なクエリを入力して結果に不満を感じ、ツールの使用をやめてしまうからです。解決策は、組織全体で利用できるプロンプトのライブラリを事前にロードできる管理者設定である、組織プロンプトの活用にあります。これらのプロンプトは、Copilot Chat、Microsoft Edge、Teams全体に表示され、ユーザーに空白のボックスではなく、開始点を提供します。これを設定するには、Microsoft 365 管理センターに移動し、次にCopilot、そしてPromptsを選択します。プロンプトは個別に、またはCSVテンプレートを介して一括でインポートできます。公開できるプロンプトは1,000件までです。プロンプトを作成する際には、タイトル、表示プロンプト、実際のプロンプトテキスト、サポートされているアプリ、部署、タスクタイプ、言語などのフィールドを定義します。部署はユーザー向けのフリーテキストフィルターであり、タスクタイプはフィルターを容易にするためにMicrosoftによって事前定義されています。公開後、プロンプトがプロンプトラボに表示されるまで約3時間かかります。最大4つの重要なプロンプトをピン留めして、素早くアクセスできます。Analyticsタブは、プロンプトの使用状況に関する貴重な洞察を提供し、効果的なプロンプトと改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。ユーザーは、Suggestedボタン、プロンプトラボ、Copilot入力ボックスの自動提案を通じてこれらのプロンプトにアクセスします。組織プロンプトを有効にした後、ユーザーにその存在を知らせ、ライブラリへの含めるための成功したプロンプトを提出するチャネルを提供することが重要です。この機能は、ユーザーが効果的に開始するために必要な基盤を提供することで、Copilotの導入を促進する significant な「quick win」を提供します。
Microsoft は、SQL Server 用 Python Driver のバージョン 1.12.0 をリリースしました。このアップデートでは、ODBC ドライバーバイナリ用の新しいスタンドアロンパッケージ mssql-python-odbc が導入されました。この変更は、以前の PyPi スペースの制限に対処し、ドライバーバイナリの独立したピン留めまたは更新を可能にします。mssql-python パッケージは、現在 mssql-python-odbc を依存関係として透過的にプルします。既存のインストールは、コードの変更なしで引き続き機能し、ネイティブローダーは新しい外部パッケージを優先します。このアップデートには、重要なバグ修正も含まれています。バルクコピー操作は、connect 関数で設定された接続タイムアウトを正しく尊重するようになりました。これにより、遅いまたは高レイテンシの SQL Server エンドポイントを扱うアプリケーションの問題が解決され、より迅速に失敗したり、より長い接続時間を許容したりできるようになります。さらに、バルクコピー操作は、カスタム CLR ユーザー定義型 (UDT) 列にデータを正常に挿入できるようになりました。以前は、サポートされていない TDS 型のために「プロトコルエラー」が発生していました。ネイティブコアは現在、UDT 列を varbinary(max) にマッピングしてストリーミングしており、他のドライバーが UDT を処理する方法と一致しています。これらの改善により、さまざまなユースケースにおけるドライバーの堅牢性と機能性が向上します。ユーザーは、GitHub でプロジェクトをアップグレードして貢献することが推奨されます。
Microsoft Entra 7月ニュースレターは、最近一般提供が開始されたリリースとパブリックプレビューをまとめたものです。一般提供機能には、テナントオブジェクトを復元するMicrosoft Entra Backup and Recoveryや、メール経由での外部ユーザーへの直接管理者割り当てが含まれます。Global Secure Access WindowsクライアントのBYODサポートにより、Microsoft Entra登録済みデバイスからのアクセスが可能になり、Kerberosキーローテーションは認証の信頼性を向上させます。ドメインレスSAMLフェデレーションは、メールドメインの一致要件を削除することで、外部ユーザーのアクセスを簡素化します。新しいパブリックプレビューは、Conditional AccessによるAIエージェントのセキュリティを強化し、Active Directoryグループの変更をMicrosoft Entraプロビジョニングに制限します。属性変換のためのカスタムコールアウトを使用したユニークなエイリアスの生成もプレビュー中です。発表には、セキュリティ強化のためのMicrosoft Authenticatorのジェイルブレイク/ルート検出と、iCloud経由でのiOSユーザー向けのバックアップ/復元エクスペリエンスの改善が含まれます。SCIM APIが米国政府機関向けクラウドで利用可能になり、標準ベースのユーザーおよびグループ管理が可能になりました。フィードバックはMicrosoft Formを通じて奨励されており、読者は詳細情報のためにブログやリリースノートを参照するように案内されています。ニュースレターはまた、Microsoft Identity and Access Administrator認定を宣伝しています。
エンタープライズAIは、計画と適応を必要とする複雑で長期間にわたるワークフローを処理する必要があります。Microsoft Foundryで利用可能になったAnthropicのClaude Opus 5は、これらのタスクのために設計されています。この高度なモデルは、数時間作業し、シニアエンジニアのように複雑なコードベースをナビゲートし、停止するのではなく障害を克服することができます。計画とコンテキスト維持を通じて、エラーから回復し、目標を達成できる長期間実行されるエージェントを強化します。Opus 5は、複雑なドキュメントに対するより深い推論と分析における高い精度により、エンタープライズナレッジワークを変革します。金融ワークフローに優れ、密度の高い提出書類を理解し、トランザクション全体でデータをコンテキスト化します。このモデルは高度なビジョン機能も備えており、チャートや図などの視覚コンテンツを推論できます。さらに、Opus 5はソフトウェアインターフェースと対話でき、マルチアプリケーションワークフローを自動化できます。Microsoft Foundryは、評価、ガバナンス、Zero Data Retention互換性を含む、安全でスケーラブルな展開のためのエンタープライズプラットフォームを提供します。この統合により、組織は自信を持って次世代AIアプリケーションを構築および運用できるようになります。
mssql-django 1.7.4 リリースが PyPI で利用可能になりました。このアップデートは主に、raw および annotated の GROUP BY クエリ処理における 2 つの特定の問題に対処しています。まず、GROUP BY クエリで、リテラルのパーセントを表すエスケープされた二重パーセント記号と実際のパラメータが組み合わされた場合に発生する可能性のある IndexError を解決します。プレースホルダーのリライトロジックが改善され、リテラルの '%%' と '%s' プレースホルダーを正しく区別できるようになり、これらのクエリがエラーなく実行されるようになりました。次に、raw GROUP BY クエリに IntegerChoices 値を渡す際に発生する NotImplementedError を修正します。更新された型チェックメカニズムは isinstance を使用しており、IntegerChoices パラメータが適切に処理されるようになり、ブール値および標準の整数型との一貫した動作が維持されます。このパッチリリースには、エスケープされたパーセント処理と raw GROUP BY クエリでの IntegerChoices の両方に対する新しい回帰テストも含まれています。重要な点として、mssql-django 1.7.4 は後方互換性のあるリリースであり、既存のユーザーに破壊的な変更はありません。開発者は、これらの問題を報告してくれたユーザーに感謝しており、そのフィードバックがライブラリの信頼性を向上させています。問題が発生したユーザーは、プロジェクトの GitHub リポジトリで issue を開くことが推奨されます。リリースノートと PyPI リンクで詳細を確認できます。
マイクロソフトは、2027会計年度において、パートナーがセキュリティおよびAIの実践を拡大するための新たな機会を提供しています。今月のセキュリティパートナーのまとめでは、重要なアップデート、インセンティブ、およびスキルアップリソースをハイライトしています。主な焦点は、Microsoft Purviewによるデータセキュリティの進化と、Microsoft CopilotおよびAgent 365とのAIインサイトの統合です。パートナーは、27会計年度の優先事項と市場投入戦略に関するMCAPS Start for PartnersおよびPartner GTM Kickoffイベントへの参加を推奨されています。重要なニュースとしては、Microsoft Defender for Cloud Apps DLPが2026年12月までにMicrosoft Purviewに統合されること、およびMicrosoft Defender Threat Intelligenceが2026年8月1日にスタンドアロン製品として廃止されることが挙げられます。Agentic SecurityやFrontier Partnerなどの新しい専門分野が、AIの専門知識を認識するために登場しています。Microsoft Sentinel 50-GBプロモーションやMicrosoft Purview Suite for Business Premiumの50%割引など、いくつかのプロモーションオファーが2026年12月まで延長されています。Entra ID P2およびDefender for Office 365 P2向けの更新されたCSPセキュリティアドオンが、簡素化された価格設定で利用可能になりました。セキュリティパートナーへの投資はFrontier Accelerate for Securityの下で統合され、インセンティブの合理化とモジュラーエンビジョニングワークショップの実施を可能にします。パートナーは、Microsoft Agent 365のトレーニングや新しい認定パスなど、スキルアップの機会にアクセスできます。AZ-500認定は2026年8月に廃止されます。11月のMicrosoft Igniteでは、AIイノベーションと将来の開発に関するさらなる洞察が提供される予定です。
Azure AI Speech の Post-Stream Refinement (PSR) が一般提供 (GA) を開始し、インスタントストリーミングの結果を犠牲にすることなく、非常に正確な最終的なトランスクリプトを提供します。このテクノロジーは、ストリーミングと並行して 2 回目の認識パスを実行し、発話完了時に初期セグメントをより正確なバージョンに置き換えることで機能します。GA リリースでは、話者属性のための話者分離、ドメイン固有の語彙のためのフレーズリスト、および 22 の Azure リージョンにわたる 19 のロケールへのサポート拡大を含む、重要な本番環境機能が導入されています。既存のリアルタイム契約と部分結果ストリーミングは変更されません。ユーザーは、SpeechConfig のプロパティを設定するだけでリファインメントを有効にできます。PSR の話者分離サポートにより、話者ラベルがリファインされたトランスクリプトに保持されるため、会議、コンタクトセンター、インタビューに最適です。フレーズリストを使用すると、認識エンジンは特定の用語を優先でき、製品名や専門用語の精度が大幅に向上します。内部テストでは、特に長い発話や固有名詞において、単語エラー率が 2 桁の相対的な減少を示しました。部分結果のレイテンシは影響を受けませんが、リファインメントにより最終セグメントのレイテンシがわずかに増加する可能性があります。PSR は現在、いくつかのインドの言語を含む 19 のロケール、およびアメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋の 22 の Azure リージョンで利用可能です。Microsoft Teams および Microsoft 365 Copilot で既に利用されているこのテクノロジーは、Azure AI Speech の顧客に本番環境グレードのトランスクリプションエクスペリエンスをもたらします。開始するには、ユーザーは Speech SDK 1.50 以降、サポートされているリージョンの Speech リソース、および認識エンジンで設定されたセッションロケールが必要です。SpeechConfig で 'PostRefinement' オプションを設定する必要があり、オプションでフレーズリストを追加できます。複数の言語またはコードスイッチングを含むシナリオでは、多言語 PSR パブリックプレビューが利用可能です。ただし、フレーズリストと話者分離を備えた既知のセッションロケールについては、単一言語 GA パスが推奨されます。このリリースは、最小限の設定変更で Azure AI Speech アプリケーションのトランスクリプション品質を大幅に向上させます。
Azure AI Speech は、多言語ポストストリームリファインメントをパブリックプレビューでリリースしました。この新機能により、リアルタイム文字起こしのために事前に単一言語を選択する必要がなくなりました。これにより、単一ストリームで同じセッション内の複数の言語を自動的に検出し、文字起こしできるようになります。現実世界の会話では言語間のコードスイッチングが頻繁に発生するため、これは大きな進歩です。リファインされたトランスクリプトは、初期ストリーミング遅延を増加させることなく、精度が向上しています。社内テストでは、Tier-1 ロケール全体で平均して単語エラー率が約 10% 削減されました。長い発話や固有名詞のような難しいコンテンツでは、さらに大きな削減が見られます。このシステムは、29 のマーケットロケールにわたる 25 言語の自動言語検出をサポートしています。このパブリックプレビューは、6 つの Azure リージョンで利用可能です。ユーザーは、Speech SDK 1.50 以降と、サポートされているリージョンのスピーチリソースを使用してこの機能を利用できます。有効化するには、SpeechConfig の簡単な設定変更が必要です。この機能強化は、最終的なトランスクリプトを保存または処理するアプリケーションに特に役立ちます。さまざまな業界の顧客から、すでに肯定的な文字起こし品質の向上が報告されています。一般提供に向けて、フィードバックを歓迎します。
Microsoftは、特定のワークロードのニーズに基づいた、より多くの選択肢をお客様に提供するために、AIモデルファミリーを拡大しています。開発者や企業は、高い品質または応答性とコスト効率のいずれかに最適化されたモデルを求めています。本日、Microsoftは2つの新しいモデルを発表します:MAI-Image-2.5 ProとMAI-Voice-2 Flashです。MAI-Image-2.5 Proは、視覚的な精度と制御を必要とするプロフェッショナルなクリエイティブワークフロー向けに設計された、高忠実度の画像生成モデルです。オブジェクトの一貫性とクリエイティブな意図への準拠が重要な、キャンペーンアセット作成、製品写真撮影、ストーリーボードなどのシナリオで優れています。このモデルはスループットよりも忠実度を優先するため、最小限の編集で洗練されたプロフェッショナルなアセットを作成するのに理想的です。MAI-Voice-2 Flashは、速度が最優先されるリアルタイム音声アプリケーション向けに構築された、新しい低遅延テキスト読み上げモデルです。15以上の言語で、より高速な応答時間と高いコスト効率を提供します。このモデルは、コールセンターエージェント、会話型音声アシスタント、およびインタラクティブボイスレスポンスシステムに適しており、より自然で即時的なユーザーエクスペリエンスを作成できます。MAI-Image-2.5 Proとその前身であるMAI-Image-2.5の選択は、スループットに対する最大の忠実度とクリエイティブ品質の必要性によって異なります。同様に、MAI-Voice-2 Flashは低遅延と応答性を優先するシナリオ向けであり、MAI-Voice-2は音声IDにより焦点を当てています。MAI-Image-2.5 ProはMicrosoft Foundryを通じて、MAI-Voice-2 FlashはAzure Speechを通じて利用可能です。
Azure Logic Apps Consumption Integration Accounts は、古いランタイムで実行されている約 60,000 の Azure Functions アプリによって支えられていました。チームは、顧客によるアクションを必要とせずに、これらのすべてのアプリケーションを新しい Functions v4 ランタイムに正常に移行しました。これは、互換性を確保し、混乱を最小限に抑えるように設計された、綿密な多段階アプローチを通じて達成されました。中核となる戦略はシャドーイングを含み、実際の運用トラフィックが古いランタイムと新しいランタイムの両方に同時にルーティングされました。これにより、実証されていないパスが顧客に影響を与えることなく、すべての結果を直接比較することができました。重要な側面は、堅牢なパリティバーを確立することであり、適格なトラフィックの 100% が分析され、実際のバグと本来決定論的でないワークロードを区別できるようにしました。検出された実際の相違点は、トラフィックがシフトされる前に綿密に修正されました。ロールアウトは段階的かつ元に戻すことが可能であり、トラフィックはトラフィックハッシュに基づいてリージョンごとに徐々に移動されました。重要な機能は、単純な構成変更を通じてマイグレーション全体をロールバックできることであり、数分以内に有効になりました。古いアプリケーションの廃止は、細心の注意を払って処理されました。古いアプリは最初に停止され、その後、永久に削除される前にかなりの観察期間が設けられました。この段階的なアプローチにより、予期しない問題が発生した場合でも、顧客に影響を与えることなく対処できることが保証されました。この複雑な移行は、Microsoft が基盤となるコンピューティングインフラストラクチャを所有および運用していたため可能になりました。契約やスキーマなどの永続的な顧客データはそのまま維持され、実行されたアクションは純粋な変換でした。このコントロールプレーンにより、両方のランタイムの並列実行と比較が可能になりました。主な課題は新しいランタイム自体ではなく、既存の顧客ワークロードとの互換性を証明することでした。レガシーランタイムはサポート終了が近づいており、リスクが増大していました。60,000 のアプリケーションにわたる運用規模とホストモデルの変更により、分離されたワーカーモデルを備えた Azure Functions v4 への移行は、大幅なアーキテクチャの変更を表していました。インプレースアップグレードや単純なデプロイスロットのような標準的な軽量移行オプションは、ホストモデルの変更と 60,000 アプリケーションにわたる運用の規模により、不十分と見なされました。移行により、顧客に見える混乱は発生しませんでしたが、ロールバックが開始される前に、少数の顧客が大量の負荷の下で短いエッジケースに遭遇しました。チームは、顧客にシームレスなエクスペリエンスを提供するために、複雑さを吸収しました。
組織は、オンプレミスシステムからクラウド戦略へと移行することで、SAPアイデンティティ管理をモダナイズしています。Microsoft EntraとSAPは、SAPアイデンティティをより広範なアプリケーションランドスケープに接続することを容易にするために、統合を強化しました。これらのアップデートは、ユーザーライフサイクルの変更を自動化し、一貫したアクセスポリシーを強制し、SAPおよび非SAPアプリケーション全体でのガバナンスを改善します。主な新機能には、SAP Cloud Identity Servicesによるより柔軟なプロビジョニング、カスタムユーザー属性のサポート、アカウント検出が含まれます。OAuth 2.0クライアント認証情報は、2つのプラットフォーム間のサービス間通信を保護します。重要な統合として、Microsoft Entra ID GovernanceとSAP Identity Access Governanceを接続し、統合されたビジネスロール管理を実現します。これにより、中央集権的なアイデンティティ制御プレーンが作成され、入社者、異動者、退職者のプロセスが自動化されます。Microsoft Entraでより柔軟になったSAP Cloud Identity Servicesは、認証とプロビジョニングを一元化します。この統合は、Microsoft Entraアクセスパッケージ内でSAPビジネスロールのリクエストを可能にすることで、ガバナンスを強化します。アイデンティティを超えて、MicrosoftはSAP向けに、データ検出、エンドポイント保護、インシデント検出、および対応の高速化を含む、その他のセキュリティ機能を提供します。これらの進歩は、SAP環境向けのアイデンティティファーストのゼロトラスト戦略をサポートします。
The Linebreakersは、おなじみの曲にインスパイアされたプログラミングをテーマにしたパロディソングを作成する、テクノロジストとミュージシャンのグローバルグループです。彼らは2016年に、ビリー・ジョエルの「We Didn't Start the Fire」に乗せて、JavaScriptフレームワークの数に疑問を投げかける曲で始まりました。バンドのパフォーマンスは、ユーモアと音楽性で開発者文化を称賛し、世界中のカンファレンスやミートアップで演奏しています。仲間のテクノロジストが有機的にグループに参加し、柔軟な国際的なラインナップを作成しました。彼らの曲は、APIやアジャイル見積もりからAIやフィーチャークリープまで、幅広いテクノロジートピックをカバーしています。パフォーマンスはカンファレンス体験に深く根ざしており、聴衆の共有された文脈とのユニークなつながりを提供します。メンバーは世界中に分散していますが、個別に練習し、パフォーマンスを同期させています。グループはクラフトへの強いコミットメントを示しており、コメディが決して品質を犠牲にしないようにしています。彼らの作品は、メンバーのキャリアにも利益をもたらし、メディア制作スキルを向上させ、テクノロジーにおける人間性の共有感覚を育んでいます。The Linebreakersは、テクニカルコミュニティが笑い、共有された参照、そして予期せぬコラボレーションによって繁栄することを思い出させてくれます。彼らの物語は、テクノロジー業界の創造的でしばしば奇妙な側面を受け入れるように、他の人々を招待します。
Azure Policy for Kubernetes は、Common Expression Language (CEL) を使用して Gatekeeper およびネイティブ Kubernetes Validating Admission Policy (VAP) と統合されました。Kubernetes 1.30 の VAP を活用したこの統合により、より効率的で信頼性の高いインプロセス ポリシー強制が実現します。これにより、アドミッション決定のレイテンシが削減され、制約テンプレートの作成が簡素化され、より強力なフェイルクローズ動作が可能になります。ユーザーは、中央集権的な割り当て、スコープ管理、安全なロールアウト制御といった Azure Policy のメリットを引き続き享受できます。以前は、Azure Policy はアドミッション Webhook を介した OPA Rego ベースの評価に依存していました。新しいアプローチでは、Kubernetes 検証のために設計された軽量言語である CEL を使用し、ポリシーを Kubernetes API サーバー内で実行できるようになります。このインツリー評価は、外部サービスへの依存を排除することで信頼性を向上させます。Azure Policy はガバナンスレイヤーとして機能し、CEL は検証ロジックを提供します。CEL ポリシーを実装するには、CEL 制約テンプレートを作成し、それを Azure Policy 定義内にパッケージ化します。例として、この 2 層アプローチを使用してデプロイメントレプリカを 5 に制限する方法を示します。制約テンプレートは検証ロジックを定義し、Azure Policy 定義はガバナンス機能でそれをラップします。ポリシーは AKS クラスターに割り当てられ、コンプライアンスは Azure Policy コンソールを通じて監視されます。この機能には、Kubernetes v1.30 以降と Azure Policy add-on for Kubernetes が必要です。
AI Skills Fest 2026の一環として開催されたAgents Leagueハッカソンは、エージェンティックAIを構築する開発者たちを称えました。数万人が参加し、様々なカテゴリーでイノベーションを披露しました。Afterlogin: The Huntは、創造的なセキュリティトレーニングシミュレーションでBest Overallを受賞しました。StudyMateは、個人のノートを活用したゲーミフィケーション学習体験で表彰されました。DELPHAIは、検証のために11体のアージェントからなる評議会を採用することで、推論能力で優れました。Archonは、Microsoft Teams内で金融インテリジェンスを提供し、エンタープライズ統合を示しました。特別賞は、IQツール、アクセシビリティ、ソーシャルグッド、学生プロジェクトにおけるイノベーションを称えました。主要なエンジニアリングの教訓には、モノリシックなプロンプトに対するマルチエージェントオーケストレーションの力と、既存のワークフローでユーザーに会うことの重要性が含まれます。厳格なテストとアクセシビリティファーストのデザインも、重要な差別化要因として特定されました。このイベントでは、リアルタイム学習のためのライブReactorバトルが開催され、AI Skills Navigatorで豊富なスキリングプレイリストが提供されました。極めて重要なことに、将来の参加者は、デモビデオと公開リポジトリを、必須の提出コンポーネントとして優先することを推奨されます。
Microsoftは、Copilotエクスペリエンス内で内部ドキュメントをグラウンデッドコンテキストとして利用可能にするために、大規模なMicrosoft 365 Copilotコネクタを構築しました。このコネクタは、信頼できるエンタープライズナレッジがしばしば活用されていないポータルに存在するギャップを埋めることを目的としています。コネクタの真の力は、取り込み能力ではなく、Copilot ChatやMicrosoft 365アプリ内のCopilotなどのさまざまなCopilot機能全体でコンテンツを利用可能にすることにあります。また、追加の開発作業なしに、コネクタのコンテンツにスコープされたカスタムCopilot Studioエージェントをユーザーが構築できるようになります。プロトタイプから本番稼働可能なコネクタへの移行により、テナント構成、セキュリティとコンプライアンスの準備状況、検出可能性、および共有スロットリング制限における重要なギャップが明らかになりました。テナント構成の早期検証は、クロステナントデータフローや所有権のギャップなどの問題に対処するために不可欠です。セキュリティとコンプライアンスの準備状況、脅威モデリングやプライバシーレビューを含むには、かなりの初期作業が必要でした。コネクタコンテンツはデフォルトでメールやユーザーファイルよりも優先されない可能性があるため、コンテンツの検出可能性は課題となります。スロットリングと共有制限の設計は、堅牢なリトライロジックと取り込みの遅延の監視を必要とするため、非常に重要です。アーキテクチャは、リトライ、監視、および進化を容易にするために、ソースコンテンツと取り込みコンピューティングを分離することを強調しています。反復的なスキーマ設計は取得品質を大幅に向上させ、一貫性のためにセキュアな認証とデプロイメントパターンが実装されました。
Azure DDoS Protection は、新しいカスタムポリシー機能のパブリックプレビューを開始し、ユーザーに攻撃の検出と緩和に対するより多くの制御を提供します。この新しい機能により、顧客は緩和動作を微調整し、保護されたワークロードのプロトコル固有の検出しきい値を構成できます。これは、レイテンシに敏感なアプリケーションや予測可能なトラフィックの急増など、独自のトラフィック特性を持つ組織が保護をカスタマイズする必要性に対応します。利点としては、TCP、UDP、および TCP SYN トラフィックのしきい値に対する詳細な制御が可能になり、イベント中の予測されるトラフィックの変更との整合性が実現されます。この機能は、Azure のグローバル規模の緩和インフラストラクチャの恩恵を受けながら柔軟性を維持し、異なる環境の各リソースに対するポリシー管理を可能にします。顧客は、既存の Azure Monitor および DDoS Protection テレメトリを通じて完全な運用上の可視性を維持することもできます。カスタムポリシーのデプロイと管理は Azure portal を通じて利用でき、Standard Load Balancer のフロントエンド IP 構成をサポートします。現在の制限としては、Standard Load Balancer のフロントエンド IP のみのサポートであり、PowerShell のサポートはありません。ユーザーは、予測されるトラフィックのベースラインに基づいてしきい値を慎重に選択し、保守的な変更から始めて、より低い環境で動作を検証する必要があります。カスタムポリシーは構成されたプロトコルの自動調整を無効にしますが、カスタムしきい値が設定されていない場所では自動調整はアクティブなままです。この強化機能は、Azure DDoS Protection の既存の自動および適応エンジンに対するオプションのオーバーライドを提供します。
小規模な Microsoft 365 Business テナントのユーザーが、macOS の Apple Mail で断続的なメール同期の問題を経験しています。Connection Doctor は正常な接続を表示していますが、新しいメールは ActiveSync 経由でユーザーの iPhone/iPad には表示されるものの、Mac には表示されません。この問題は、一時的な解決策の後でも、1~3 日ごとに再発します。トラブルシューティングの手順には、autodiscover の確認、メールボックスおよび組織レベルでの EWS の有効化、Apple 用の EwsAllowedAppIDs の設定が含まれていました。Mac Mail アカウントは完全に再追加され、ネットワーク関連の要因は除外されました。同じテナントの 2 つ目のメールボックスでは、別の Mac の Apple Mail を使用していますが、この問題は発生していません。これは、テナント全体の問題ではないことを示唆しています。ユーザーは、この問題が Microsoft の進行中の EWS サービス中断テスト、または macOS のバージョン間の EWS 処理の違いに関連しているのではないかと推測しています。ユーザーはまた、メールボックスごとに適用される可能性のある、スロットリング ポリシー、CAS メールボックス設定、または条件付きアクセス ルールなどの追加のテナント側チェックに関するアドバイスも求めています。EWS が廃止される前に問題を解決するために、診断データを提供する用意があります。
ホスティングおよびハイブリッドクラウドのパートナーは現在、重大なインフラストラクチャの移行を切り抜けています。5月のブログでは、仮想化ライセンスの変更、インフラストラクチャコストの増加、顧客期待の変化がホスティングビジネスにプレッシャーと機会をもたらしている理由を探りました。今回の会話は、機会を理解することから行動を起こすことに移り変わります。停滞なく進化すること、機能するものを維持すること、重要な場所を近代化すること、そしてMicrosoft Adaptive Cloudで高付加価値サービスに成長することについてです。そのため、私たちは新しい電子書籍「ホスティングの次の時代への道案内」を作成しました。これは、Azure、ハイブリッド、AI対応シナリオ全体でマージンを保護し、顧客の信頼を維持し、明確な近代化パスを定義しようとしているホスティングパートナーにとっての実践的なガイドです。認識から行動へホスティングパートナーはすでに、より複雑な顧客との会話に取り組んでいます。顧客は、オンプレミス、エッジ、パートナーデータセンター、パブリッククラウド環境全体で柔軟性を求めています。顧客は、一貫した管理、組み込みセキュリティ、強力なガバナンス、明確な近代化オプションを求めていますが、単一の目的地またはタイムラインに強制されることを望んでいません。同時に、多くのパートナーは、長年にわたるプラットフォーム戦略を再評価しています。ライセンスの変更、商業モデルの進化、インフラストラクチャコストの増加は、マージンの予測可能性、プラットフォームの管理、長期的な差別化について新しい疑問を提起しています。ここで行動が重要になります。早期に動くパートナーは、顧客との会話を形作ることができます。どのような点が一貫性を維持するか、近代化をどこから始めるか、顧客が選択肢を維持しながら次のステップに備える方法を説明できます。こちらを続けてください