Windows AI Foundry の概要

Windows AI Foundry Build 2025で発表されたWindowsの技術進化 〜AIエージェント時代に向けた開発基盤強化〜 木澤朋和 Microsoft MVP for Windows and Devices windows-podcast.com

AIエージェントの時代 • これまでのAIの限界 • 学習データやネット情報に基づきテキスト/画像を生成 • PC内のファイル操作やアプリ連携は限定的 • AIエージェントとは • PCやアプリの機能を使って具体的なタスクを実行できるAI • PC内の情報・機能を「スキル」として活用 • 賢く自律的に動ける「秘書」のような存在 • Microsoftの目標： • Windowsを「AIエージェントの時代」に最適なプラットフォームにする • インテリジェンスをソフトウェア、シリコン、ハードウェア全体に統合 • セキュアな開発基盤

主要な技術基盤の概要 • 今回の発表におけるAIエージェント実現のための基盤技術 • Windows AI Foundry • 開発者がWindows上でAI機能を効率的に作るための統一プラット フォーム • Model Context Protocol (MCP) • AIエージェントがアプリやWindows機能と安全に連携するための通信 ルール

Windows AI Foundryとは • 「Windows Copilot Runtime」の発展形 • AI開発ライフサイクルをサポート • AI開発の一連の流れ • モデル選定、最適化、微調整、展開（ローカル/クラウド） • 一つのプラットフォームのシンプルにまとめる • AI開発の民主化を目指す • AI開発経験が少ない開発者でもAI機能を組み込みやすく。手軽に追加 • 主要な構成要素 • Windows ML • Foundry Local • Windows AI API • モデルのカスタム化機能 (LoRA, Semantic Search/RAG)

Windows AI Foundry • Phi Silicaのファインチューニング（LoRA） • Windows標準搭載の小規模言語モデル(SLM) • 独自のカスタムデータで学習させ、特定の用途向けに性能向上 • 特定のデータでより賢く「LoRA (low-rank-adaption)」手法を使用 • Semantic Search API： • アプリ内で意味合いによる検索を実装 • Knowledge Retrieval API / RAGサポート： • 独自のデータに基づいた応答生成 (RAG) 機能 • ローカルで動作し、プライバシーとパフォーマンスに優れる

Windows AI Foundry - Windows AI APIs • Windows標準搭載AIモデル（In-boxモデル）を利用 • 特定のタスクに特化したAI機能を提供 • テキストの要約、書き換え • 画像の説明生成、テキスト認識（OCR）、超解像、オブジェクト認識/ 削除 • Copilot+ PC (NPU搭載) に最適化 • デバイス上（ローカル）で実行 • データが外部に送信されずプライバシーが保護 • 高速な応答

Windows AI Foundry - Foundry Local • クラウド上の「Azure AI Foundry」のローカルバージョン • Windows AI Foundryに統合 • 最適化済みオープンソースモデルに簡単にアクセス • Ollama, NVIDIA NIMsなど • CPU/GPU/NPU向けに最適化済み • PC上（ローカル）での高速なAI処理を実現 • インターネット接続がなくても動作 • CLI, SDK, OpenAI互換APIを通じて操作可能 • AIエージェント（MCP使用）によるローカルツールの呼び出し をサポート

Windows AI Foundry - Windows ML • Windowsに組み込まれたAI推論ランタイム • AIモデルの高パフォーマンスな実行（推論）を担う • CPU, GPU, NPUなど様々なハードウェアで効率的に動作 • 開発者メリット • 展開の簡素化：MLランタイムやハードウェア固有ドライバーの同梱が 不要 • 将来のAIハードウェアに自動適応 • AMD, Intel, NVIDIA, Qualcommなど、ハードウェアパートナーと連携 し性能最適化

App Actions • アプリ機能の発見性を高める新機能 • 開発者がアプリ内のよく使う機能を定義 • AIエージェントやWindows検索など、新しい場所から直接呼び 出せるように • 例：「〇〇アプリで新規プロジェクト作成」と指示/検索 • 開発者向けAPIとテストツールを提供 • ビルトインのMCPサーバーとしても利用可能

Model Context Protocol (MCP)とは • AIエージェントとWindows上のアプリ/システム機能が連携するた めの「共通の通信ルール」 • Anthropicが提唱した解決策 • 単なる検索・問い合わせの機能だけではなくアプリの機能と連携 • AIエージェントがこれらの機能を「スキル」として利用可能に • 様々なアプリ機能を横断的に呼び出し、連携 • アプリ開発者は、特定の機能をMCPサーバーとして公開 • 例：「ドキュメントを保存」「画像を編集」など • Windows自体もコア機能（ファイルシステム、ウィンドウ操作な ど）をMCPサーバーとして実装予定

MCPの実装とセキュリティ • Windows 11にネイティブサポートを導入 • MCP Registry：AIエージェントがMCPサーバーを安全に発見 するための信頼できるソース • セキュリティとプライバシーを最優先 • エージェントによるMCPサーバーへのアクセスはデフォルトで無効 • 有効時も、ユーザーが操作をチェック/監査可能 • 最小限の権限（Least Privilege）のみ付与 • セキュリティは継続的な取り組み

Windowsユーザーへのメリット (まとめ) • これらの技術により、将来的には… • 利用中のアプリがより高度で便利なAI機能を搭載 • 写真編集、文書作成、データ検索などがAIで強化 • AIエージェントがPC上で複雑な作業を代行 • 複数のアプリを連携し、ファイル操作を含む作業の自動化 • アプリの機能がより簡単に見つけやすくCP] • プライバシーが向上し、AI機能の応答が速くなる • 処理がPC内で行われるため

まとめと今後の展望 • Build 2025での発表は、WindowsをAI開発のプラットフォームとし て強化するもの • Windows AI Foundryは、開発者がアプリにAIを組み込むための包括 的な土台を提供 • MCPは、AIエージェントがアプリやシステム機能と連携するための 安全なルールを確立 • これらの技術は、より賢く、パーソナルで、多くの作業を代行して くれるAIの恩恵を私たちが受けられる未来に向けた重要な一歩 • アプリ開発者との協力のもと、エコシステムを拡大 • WindowsがAI時代のコンピューティング基盤としての役割を担う