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Microsoft AI Genius | シーズン6

Ready to get started with AI and the latest technologies? Microsoft Reactor provides events, training, and community resources to help developers, entrepreneurs and startups build on AI technology and more. Join us!

Microsoft AI Genius | シーズン6

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Microsoft AI Genius | シーズン6

  • Format:
  • alt##LivestreamLivestream

Topic: Not Applicable

Language: Japanese

  • Events in this Series:
  • 3

AIワークフローを構築するだけでなく、その効果を継続的に測定・改善しながら、大規模な環境でも安定して運用できる形へと進化させたいと考えていませんか?

そんな課題意識をお持ちの方におすすめなのが、Microsoft AI Genius Series です。AI ワークフローの設計・評価から運用、スケールまで、次のレベルへ進むための実践的な知見やヒントを得られる絶好の機会です。

Microsoft AI Genius シリーズとは?
Microsoft AI Genius シリーズは、AIのアイデアを実際のビジネスで活用できる本番レベルのソリューションへと発展させるための、開発者向けのプログラムです。

これまでのシーズンでは、アジア各国の開発者が Microsoft や GitHub のテクノロジーを活用しながら、実践的なハンズオン形式で AI アプリケーションの開発、構築、公開について学んできました。

シーズン6の見どころは?
シーズン6では、AIワークフローの構築からさらに一歩進み、組織全体で効率的かつ安定的に運用するためのアプローチを学びます。

より優れたAIエージェント体験の設計、継続的な品質評価、本番環境での安定運用など、実践的なノウハウを習得できます。

GitHub Copilot、Microsoft Foundry、そして最新のAIプラットフォーム機能を活用しながら、 「設計(Architect) → 評価(Measure) → 運用(Operate)」という流れに沿って実践的に学習を進めます。

今シーズンでは、3つの実践的なハンズオンエピソードをご用意しています。

エピソード1 | よりスマートなAIワークフローを設計する
ビジュアルオーケストレーション、トークン最適化、コンテキストエンジニアリング、拡張可能なエージェント機能を使用し、効率的なマルチエージェントワークフローを構築する方法を学びます。

エピソード2 | AI ワークフローの品質を 評価・測定し、継続的に改善する
Microsoft Foundry、Evaluation Frameworks、Intelligence Quality (IQ)、Evaluations、Agent Optimizerを活用し、AI ワークフローの品質を評価・測定する方法を学びます。パフォーマンスのベンチマーク、品質・速度・コストの最適なバランスの実現、回帰防止に向けた実践的なアプローチをご紹介します。

エピソード3 | レガシーシステムのモダナイゼーションから AI 運用 まで
自己修復型エージェント、自動モダナイゼーション、運用インテリジェンスを活用し、本番環境におけるシステム監視、迅速な問題解決、そしてAIを活用した運用の大規模展開を実現する方法を学びます。

Upcoming Events

Click on an event below to learn more and register for individual events.

All times in - Coordinated Universal Time

Oct

28

Wednesday

2026

AI Genius | エピソード1 よりスマートなAIワークフローを設計する

7:30 AM - 8:30 AM (UTC)

セッションの紹介 AIエージェントの活用が大規模化・高度化する中、効率的なコンテキスト管理とビジュアルオーケストレーションは、次世代のAI開発を支える重要な要素となっています。 本セッションでは、GitHub CopilotのCanvases、コンテキストエンジニアリング、拡張可能なエージェント機能を活用し、よりスマートで効率的なAIワークフローを構築する方法をご紹介します。 実践的なデモを通じて、複数のAIエージェントを連携する方法や、コンテキスト管理を最適化するアプローチ、さらにはチャット中心の操作からビジュアルオーケストレーションへと進化する新たな開発体験をご覧いただけます。 学習内容 • GitHub Copilot の Canvases を活用し、複数のAIエージェントが連携する複雑な開発を効率的に進めるための、ビジュアルワークスペースの活用方法 • トークンの予算管理、プロンプト キャッシュ、コンテキスト最適化を活用し、AIワークフローの効率とパフォーマンスを向上させる方法 • エージェントプラグインや Model Context Protocol (MCP) を活用し、エージェントワークフローを拡張する方法 • 単発のプロンプト実行から、複数のAIエージェントが連携して業務を遂行するエージェントオーケストレーションへ移行するためのベストプラクティス 使用技術 • GitHub Copilot の CLI、app、Visual Studio Codeなどの各種ハーネス • エージェントプラグインと Model Context Protocol (MCP) • トークン最適化とコンテキスト エンジニアリング こんな方におすすめ • 大規模かつ複雑なコードベースでAIエージェントを活用したワークフローを構築・運用している開発者 • AI ワークフローの 効率向上やコンテキスト管理の最適化に取り組むエンジニア • 再利用可能なエージェント機能を活用してGitHub Copilotを拡張したいチーム • マルチエージェントによる新しい開発体験やビジュアルオーケストレーションに関心のある方 講演者 Ayana Yokota

  • Format:
  • alt##LivestreamLivestream

Topic: Not Applicable

Language: Japanese

Details

Nov

04

Wednesday

2026

AI Genius | エピソード2 AI ワークフローの品質を評価・測定し、継続的に改善する

7:30 AM - 8:30 AM (UTC)

セッションの 紹 介 AIエージェントの 構 築 始 継 続 品 質 維 持 評 価 コスト 管 理 改 善 効 果 可 視 化 仕 組 。 セッションでは Microsoft Foundryの 評 価 機 能 Evaluations Agent Optimizer Microsoft IQを 用 AIワークフローの 品 質 評 価 測 定 改 善 方 法 紹 介 。 AIエージェントの 品 質 コスト パフォーマンスを 可 視 化 最 適 化 実 現 するためのアプローチを 学 。 学 習 内 容 Microsoft Foundry したモデルの 比 較 評 価 なモデルの 選 定 方 法 エージェントに 知 識 やコンテキストを 組 み 込 む 方 法 評 価 パイプラインを 構 築 方 法 品 質 応 答 速 度 トークンコストのバランスを 分 析 最 適 化 Agent Optimizer してエージェントのパフォーマンスを 改 善 CI / CD パイプラインでエージェントを 管 理 運 用 方 法 使 用 技 術 Microsoft Foundry Microsoft Foundry Extension for Visual Studio Code Microsoft Foundry Evaluationsとエージェントオプティマイザー GitHub actions Microsoft Foundry 連 携 Microsoft Foundry 構 築 評 価 最 適 化 GitHub CI / CD プロセスにエージェントを 導 入 改 善 運 用 開 発 チーム 講 演 者 Keisuke Hatasaki

  • Format:
  • alt##LivestreamLivestream

Topic: Not Applicable

Language: Japanese

Details

Nov

12

Thursday

2026

AI Genius | エピソード3 レガシーシステムのモダナイゼーションから AI 運用まで

7:30 AM - 8:30 AM (UTC)

セッションの 紹 介 レガシー アプリケーションの なモダナイゼーションは 変 革 の 第 一 歩 AIシステムを 環 境 安 定 運 用 継 続 監 視 迅 速 障 害 対 応 高 信 頼 性 現 仕 組 不 可 欠 GitHub Copilotを 用 自 己 修 復 型 エージェントや 運 用 インテリジェンスを AIシステム 運 用 紹 介 AIを 運 用 負 荷 軽 減 信 頼 性 拡 張 性 えたAI 運 用 実 現 なアプローチを 学 学 習 内 容 Copilot Modernize CLI のレガシーアプリケーションの 評 価 やアップグレードを Stacked Pull Requests 自 動 マイグレーションのレビューを 率 Azure SRE Agent 診 断 検 証 修 復 策 トークン 効 率 復 旧 時 間 受 け 入 れ 率 運 用 効 果 可 視 化 追 跡 Azure SRE Agent Copilot App Modernization Agent Modernize CLI Stacked Pull Requests Human - in - the - Loop ガバナンスパターン 取 り 組 んでいるチーム 環 境 でAIシステムを 運 用 開 発 者 やプラットフォームエンジニア エージェント 支 援 障 害 対 応 運 用 改 善 検 討 しているSRE ・ DevOpsチーム 拡 張性 信 頼 性 AI 運 用 実 現 指 技 術 リーダー 講 演 者 Yurie

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Topic: Not Applicable

Language: Japanese

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