1 Microsoft AI Tour Tokyo参加レポート

Microsoft AI Tour Tokyo参加レポート

3月24日に東京ビッグサイトで開催されたMicrosoft AI Tour Tokyoに参加してきました！
本記事は、本イベントの参加レポートになります。

Connect with Community

午前中は、Microsoft MVPとしてConnect with Communityのブースに立ち、コミュニティに関する説明をしていました。

朝7時半オープンにもかかわらず、朝から多くの方が参加されていて、イベントの盛り上がりを感じました。
会場ではおにぎりやコーヒーなども配布されており、朝からエネルギーをチャージできる体制も整っていました。

ただ、基調講演の時間と重なっていたことや、ビジネス寄りの目的で来場している方が多かったこともあり、残念ながらコミュニティーブースに足を止めてもらえる場面はそれほど多くありませんでした。
が、それでも何人かの方には立ち止まっていただき、さまざまなコミュニティを紹介することができました。

また、ブースには世界のコミュニティマップを示すモニターも展示されていました。
ただ、少し残念だったのは、日本のコミュニティの掲載が少なかったことです。

この点についてはMicrosoftの社員の方にもフィードバックを行ったので、来年は日本のコミュニティがもっと多く掲載されることを期待しています。

Connection Hub

午後からは参加者として、いろいろなブースを回ってきました。

Connection Hubでは、さまざまなMicrosoftのサービスごとにブースが立っており、Microsoftの社員の方や、Microsoft MVPのスペシャリストの方から直接話を聞くことができました。
自分が聞きたいことをその場で社員の方に直接聞ける機会はあまりないので、非常によかったです。

そのこともあって各ブースは大盛況で、質問するにも順番待ちになっていました。
あまり時間がなかったこともあり、すべてを回ることはできませんでしたが、特に気になっていた「Purview」と「Foundry IQ」について話を聞いてきました。

Purview

Purviewについては、名前を聞いたことがある程度で、概要すら把握できていなかったので、いろいろ質問してきました。
Purviewは外部からの攻撃を防ぐための製品というより、情報保護やコンプライアンス、内部リスクへの対策を担う製品ということでした。

このPurviewの柱としては、主に次の3つがあるとのことでした。

DLP（データ損失防止）
秘密度ラベル
インサイダーリスクマネジメント

DLP

DLPは、個人情報や機密情報の持ち出し行動を検出・制御するための仕組みです。ユーザーが機密性の高いアイテムに対して行う操作を監視し、あらかじめ定めたポリシー条件を満たした場合に保護措置が適用されます。

例えば、次のようなポリシーを定めておくことで、情報漏えいにつながる行為を防止できます。

USBへのダウンロードを禁止する
コピーを禁止する

また、AI時代に合わせて、これを拡張したDLP for Microsoft 365 Copilotのような考え方も出てきており、実際のユーザー操作だけでなく、
ユーザーがM365 Copilotなどを経由してファイル操作を行う場合にもDLPの考え方を適用できるとのことでした。

たしかに、M365 Copilotのようなアプリケーションがエージェントライクに動くのであれば、そうしたデータアクセスも厳格に管理する必要があります。

秘密度ラベル

秘密度ラベルは、「誰がその情報を見られるか」を制御するための仕組みです。ファイルを作成するタイミングなどで作成者がラベルを付与することで、必要な人だけが見られる状態を作れます。
これにより、社内での閲覧権限を適切に管理できますし、誤って社外にデータを送ってしまった場合でも、権限が不足していれば閲覧できないため、情報漏えいの防止にもつながります。
このラベルは、メール、会議出席依頼、ドキュメントなど、さまざまなコンテンツに適用できるとのことでした。

インサイダーリスクマネジメント

インサイダーリスクマネジメントは、たとえば退職予定者がデータを持ち出そうとしているようなケースで、情報漏えいのリスクが高まる行動を監視するための仕組みです。
もちろん、明確な持ち出し意図がある場合だけでなく、意図せずリスクのある行動を取ってしまうケースにも対応できるとのことでした。

Foundry IQ

こちらは有益な情報を多く得られたので、別記事であらためてまとめたいと思います。
公開されている情報だけではつかみにくかった実装寄りの話も、直接Microsoftの社員の方から聞くことができ、とても参考になりました。

ワークショップ

会場では非常に多くのワークショップが開催されていました。今回、私が参加したのは以下の2つです。

GitHub Copilot Agent Mode による実践的なコード移行

AI Toolkit と Model Context Protocol (MCP) を使ったエージェント開発プロトタイピング

GitHub Copilot Agent Mode による実践的なコード移行のセッションでは、GitHub Copilotを使って、Pythonで書かれたソースコードをC#に変換する体験を行いました。
とはいえ、主眼はコード変換ではなく、GitHub Copilotをどう使いこなしていくかという点に置かれていました。

講師の寺田さんの実体験を交えたCopilot活用術を聞けたのは、非常に魅力的でした。

寺田さんが何度も繰り返していた「AIの最初の回答は信じないこと。再度聞き直すこと」という話は、自分でCopilotを使っていても確かにそうだよなと思う部分がありました。
また、作業レポートをmdなどで書き出しておくのは非常に有用なTipsだと感じました。チャット履歴だけを追うのは大変ですし、次回のチャットのコンテキストとしても活用できるので、ぜひ取り入れていきたいです。

2つ目のセッションでは、AI Toolkitを活用した開発を体験しました。恥ずかしながらAI Toolkitの存在を知らず、このセッションで初めて知りました。
これまではMicrosoft Foundry上でモデルのデプロイなどを都度実施していましたが、VS Code上でこうした作業が行えるようになると、開発体験はかなり良くなると感じました。
今後の開発では積極的に使っていきたいと思います。

ただ、2つともワークショップの内容自体は非常に良かった一方で、作業環境が重かったのか、Wi-Fiが貧弱だったのか、1つの作業に1分前後かかることもしばしばあり、最後まで進めるのが難しかったです。
来年はこのあたりが改善されていることに期待したいです。

まとめ

Microsoft AI Tour Tokyoに参加してきました。

午前中は、Microsoft MVPとしての初仕事としてCommunityブースでいろいろお話しさせていただきました。ブースに遊びに来ていただいた方、ありがとうございました。
午後は参加者として、さまざまなブースやワークショップに参加しました。 Microsoftの方に直接質問できたのは、非常に良い機会でした。

参加者も非常に多く、会場の盛り上がりからもAIに対する注目度の高さを感じるイベントでした。
基調講演はYouTubeでも見られるので、ぜひご覧ください！

ではまた！

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