今年も始まりました、Microsoft Ignite 2023！本日発表された、CEOのSatya Nadella氏のキーノートを日本語でまとめました。ChatGPTが発表されてから1年が経過しました。

進化のペースは凄まじいものです。我々は新しい時代に入ろうとしています。ただの新しい技術に留まりません。

このAIの時代によって、製品を作ったり、安全性を考えたりと、実課題を解決しています。

Airbnb、Shopifyや、BTや電通などもMicrosoft Copilotを展開しています。そして、組織は独自のCopilotを作成しています。

そして、Copilotは非常に生産性を向上させています。より少ない時間で情報を集めたり、ミーティングを行ったりすることができます。 Copilot はタスクを素早くこなすことが可能になり、新しいUI（ユーザーインターフェース）として、世界のナレッジだけでなく、組織の中のナレッジにもアクセスできるのです。

今回のIgniteでは100以上の大きな発表やアップデートをアナウンスします。

我々のCopilotスタックはインフラストラクチャー、基盤モデル、データ、ツール群、そしてCopilot自身と包括的に提供しています。今日はその中でも5つの主なテーマについてお話していきたいと思います。

インフラストラクチャー（Infrastructure）

まずはAIインフラストラクチャーです。我々は60以上のデータセンターを提供し、世界のコンピューターとして提供しています。

まずはデータセンターがどのように電力供給されているかについて話ます。我々は、19ギガワットの再生可能エネルギーを2013年から採用しています。それらエネルギーは水力・風力などのエネルギーを利用しています。

そして2025年までにゼロカーボンのエネルギーを採用できる方向となっています。

そしてネットワーク面では、新しく採用した、コアレス光ファイバーを使うことで、従来の光ファイバーケーブルよりも47％速度が向上しています。すでにイギリスのデータセンターでは採用されています。

次に我々はAzure Boostについての一般公開を発表します。サーバー仮想化プロセスを促進させ、セキュリティを強化しつつよりパワフルなコンピューティングを提供します。

ハイパースケールを提供する会社として、エネルギーからシリコンそのものの効率化までを考えます。そこで今回、我々のインハウスCPUとして、本日 Azure Cobalt を発表します。これは、Microsoft Cloud向けのCPUで、128コアを搭載した64bitのCPUです。来年お客様に提供していきます。

AI市場の様々な会社とパートナーシップを組んでいます。Azure をAIのトレーニングと推論の両方で最も最適なプラットフォームとして提供するためにも、我々はNVIDIA社とのパートナーシップから話したいと思います。世界で最も強力なスーパーコンピューターをNVIDIAのGPUで構築しました。そしてOpenAI社はこの基盤から最新のAIモデルを作成しました。

先週開催されたMLPerf コンソーシアムでは1万以上のH100GPUを搭載したものを提出し、ほかのクラウドよりも最も高いパフォーマンスを発揮しました。

世界のトップ500のスーパーコンピューターのランキングでは、我々は3位として位置づけられており、唯一ハイパフォーマンスのパブリッククラウドのスーパーコンピューターとなったのですが、これは我々が保有するごく一部のスーパーコンピューターのみを提供してこの結果が得られているのです。

Infinibandによって、我々に独自のアドバンテージを提供します。GPU AI加速化ハードウェアとして、NVIDIA社の ND H200 v5を搭載することで、さらに大きなモデルに同じレイテンシーのままで対応できます。

そして、今回初めて機密情報を取り扱うためのGPU搭載VMをプレビュー公開します。これによりセンシティブなデータを取り扱ったAIモデルを構築可能となり、NVIDIA社と共同でデザインしました。RAGを構築する際に機密情報が扱えることを意味します。

次にAMDについてお話します。AMD MI300X を搭載したAzure VMは192GBものメモリーを搭載し、業界をリードするメモリー速度と容量を提供します。我々はすでにGPT-4モデルをこのVM上でも稼働しています。このVMは一部のお客様に限定公開を行っています。

本日独自のカスタムのAIアクセレレーターAzure Maiaを発表します。このチップは5nmプロセスで製造され、10兆のトランジスタを搭載しています。

Maiaは単なるチップだけでなく、エンドツーエンドのスタックを考慮してデザインしています。我々のGitHub Copilotでも試しています。

シリコンを複数種類（シリコンダイバーシティ）にすることで、最もパワフルな基盤モデルを提供できるのです。我々のCopilotから皆さんのAIアプリケーションまでをシステムのエンドツーエンドのイノベーションをスケールさせる形で皆様に提供しています。

基盤モデル

次に、基盤モデルについて進みます。これらの基盤モデルは前段で話した高度なインフラストラクチャーがあるからこそ、実行できるのです。最もパワフルなGPUを必要とする兆単位のパラメータのLLM（大規模言語モデル）から、タスク特化型の小規模のモデルまで、我々は皆さんが使えるように提供し、独自のAIアプリケーションなどを構築できるようにしています。その中でもOpenAI社との非常に深いパートナーシップはその1つです。我々のメッセージはシンプルです。OpenAI社が新しいモデルを提供するにつれて、我々はそれらをAzure AIとして皆様に提供していきます。

そして昨今ですと、リリースされたばかりのGPT-4 Turbo、GPT-4 Turbo with Vision等々が含まれます。GPT-4はより低い価格を提供するだけでなく、JSONフォーマットでのレスポンス、300ページ分のテキストをプロンプトに含められるます。GPT-4 Turboは今週プレビューとしてAzureで提供開始します。トークン価格はOpenAIと同等となります。

そして、GPT-4 Turbo with Visionに関しては、我々のAzure Visionとつなげられるようになる予定です。動画を使ってプロンプトとして使うことができます。そしてカスタムバージョンのGPT-4を作るためのファインチューニングも可能になります。

我々はオープンソースにも力を入れています。Azure上で実行し、責任を持ってお提供することができます。

モデルカタログは最も幅広い種類のモデルを提供しており、さらに多くのモデルを追加していってます。これらの機能は我々が設けたガードレールの機能によって保護しています。

そして本日、更なる一歩を踏み出します。それがModels as a Serviceです。Azure 上で公開します。これによりシンプルになり、これらの大規模言語モデルをホスト型APIとして提供され、独自のGPUなどを用意する必要なく、エンドポイントを叩くだけで実行できます。

Llama 2 as a serviceとしてMeta社とも提携し、それ以外にもMistralやJaisもサービスとして提供します。

他にも興味深いのがSLM（小規模言語モデル）です。その中でもMicrosoft Research が作り上げた「Phi」は特定の分野に特化したデータセットをもとに構築し、50倍以上大きなLLMとその分野では機能差なく実行できるのです。Phi 1.5は1.3兆パラメータしかありませんが、ロジカル推論などが行えます。

そして本日Phi-2を発表します。 Phi 1.5 よりもより多くのことができますが、2.7兆のパラメータだけで動きますが、50％以上のより精度の高い結果が出てきます。これはオープンソースとして提供し、Model as a serviceとしても公開します。

ツール群

次にお話するのがツール群です。Azure AI Studioでは、包括的なライフサイクルを提供し、大規模言語モデルが活用できます。もちろんセーフティ機能も搭載しています。もう一つ行っているのが、どんなエンドポイントでも実行できるようにすることです。SLMを皆さんがカスタマイズした上でアプリケーションに組み込むことができます。クラウドとエッジを組み合わせることにより、非常に強力なシナリオにも対応できるようになります。

SLMを活用して、ゲームのNPCヘルパーを作りたいとした場合に、Phiを採用し、RAGのテンプレートを活用してクエストに関する質問に答えられるようにしたりということをローカル上で実行することができます。そして、ファインチューニング必要な場合にはAzure上でSLMをカスタマイズすることもできます。

それだけにとどまりません。NVIDIAとのパートナーシップにより、モデルと推論をさらにパワフルなものをしていきます。そして本日、NVIDIA AI Foundry サービスをAzure上でも提供していきます。

NVIDIA CEO Jensen Huang の登壇

Satya氏はNVIDIA の最高経営責任者のJenson Huang氏を招き、対談しました。「このパートナーシップにおける我々の進歩を語るにあたり、システム面での努力を特に強調しました。」と述べ、OpenAIモデルのトレーニングや過去数年間の進展はマイクロソフトの「信じがたいほどのシステム作業」なしには不可能だったと感謝の意を示しました。また、NVIDIAとのさらなる協力について言及し、「ソフトウェアイノベーションの全てを持ち込む」ということについて触れました。これに対し、Jensen氏は、「過去12ヶ月間での両チームの素晴らしい努力を祝福するためにここに来ました。」と述べ、AIと加速コンピューティングがフルスタックの課題であることを強調しました。

両社が過去12ヶ月間に取り組んだ成果についてJensen氏は詳述し、「世界最速のAIスーパーコンピュータを共に構築しました。通常、1台を計画するのに2〜3年、立ち上げるのに1年かかりますが、我々のチームは数ヶ月で2台を構築しました。」と説明しました。このスーパーコンピュータは現在、世界で最も高速であり、「第三位のスーパーコンピュータです。」と語り、さらに、機密コンピューティングやクラウドからPCへの大規模言語モデルの展開など、コンピューティング技術の進歩にも触れました。

Satya氏とJensen氏は、マイクロソフトとNVIDIAの将来のパートナーシップについて議論し、 Satya 氏は「この協力が人々に利益をもたらすこと」を強調しました。フアン氏は、「私たちはマイクロソフトとの巨大なパートナーシップを持っており、このパートナーシップは本当にユニークです。」と述べ、Azureを介したNVIDIAの技術の拡張を歓迎しました。「過去12ヶ月間の進歩は私のプロフェッショナルキャリアで見た中で最も特筆すべきものであり、今後もそのペースを維持することを計画しています。」と締めくくりました。

データ

Microsoft Fabricは大きなデータトランスフォーメーションを行うことを統合されたエクスペリエンスとして提供しており、SQLサーバーが発表されて以来の画期的なものです。すでに25000社が利用しており、本日 を般公開（GA）しました。

そして本日新しい機能としてミラーリングを搭載しました。これは既存のクラウドやデータウェアハウス・データベースをMicrosoft Fabric上に持ってくることができます。

Cosmos DBやAzure SQL、MongoDBやSnowflakeも対応しています。すべてはオープンソースのParquet形式のFabricにとってネイティブな形式で保存されます。 ですので、Cosmos DBとFabricを自動同期させられるのです。そしてFabricにはほかの関連するデータも組み込むことができ、Azure Databricksや、AWS S3、ADLSなども統合された1つのデータレイクに保存できます。

さらに、例えばAzure AI Studioと連携して、予測保全が実現可能になります。この例ではPower AppsでEVの予測保全を行うためのアプリを作り、さらにそこに含まれたデータに対するコンテキストをチャットで質問できるようにしています。

そして、AIのパワーをすべてのデータスタックに満ってきます。RAG（Retrieval Augmented Generation）はAIを搭載するアプリケーションに必須のものです。まず一つ目に追加したのが、ベクター指数をCosmos DBとPostgreSQLに搭載しました。

さらにそれだけでなく、Azure AI エクステンションをデータベースそのものに搭載させ、アプリ層からデータ層に移しました。これを実装することで開発者は簡単に保有しているリレーショナルデータベースに対してAIを搭載させることができるのです。

また、Azure AI Search では、ベクター検索とランキングテクノロジーを搭載させることにより、従来のベクター検索よりもはるかに制度の高い結果が得られ余す。

アプリケーション層

次にアプリ層について話していきます。コアなアプリケーションの中でもまずはTeamsから始めたいと思います。

現在3億2000万人がMicrosoft Teams を活用しており、様々な場所で利用可能です。

新しいTeams はマルチレイヤーなアプリでもあります。 Windowsでも、Macでも、もちろんモバイル上でも動きます。 現在Teams ストアでは2000以上のあp類があり、その中にはAdobeやAtlassian、ServiceNowやWorkdayも含まれ、100万人以上が利用しています。

すべての業種で採用されており、14万5千以上のカスタム業務アプリがTeams上で動作しています。

Teamsについて考えたときに、プレゼンス（自己の存在）は重要です。そう考え、Meshの力をTeamsに持ってくることで、どのデバイスからでも従業員同士は繋がることができます。Mesh は Microsoft Teams 上で1月から一般公開されます。

カスタムの背景を作ることもでき、空間オーディオも搭載し、距離や方向も体感できます。

Copilot層

最後に最も上の層である、Copilot層、つまりMicrosoft Copilotについて話します。マイクロソフトはCopilotの会社です。Copilot が誰にでも、何にでも存在する、そういう未来を考えています。

Microsoft Copilot はどんな場面でもでてくる統一された体験で、ウェブでも、デバイスでも、仕事場でも、必要なスキルを提供します。 OSを立ち上げてアプリやブラウザを開いてウェブサイトをアクセスするのと同じように、Copilotに対してこれらのアクティビティができ、ショッピングや、コーディングしたり、分析したり、学んだり、作ったりできます。

そしてまず、Search（検索）から始まります。ウェブのコンテキストを皆さんに提供します。Edgeにいればいつでもアクセスでき、Google ChromeやSafari、モバイルアプリにもやってきます。エンタープライズ向けのバージョンでは、データ保護機能も搭載し、こちらもCopilotです。ｘｘ

皆さんのMicrosoft Entra IDでアクセスでき、対象のEntra IDユーザーなら追加費用なく利用できます。

つい2週間前に、Copilot for Microsoft 365 を発表しました。これにより、Microsoft Graphを活用し、メール、カレンダー、ミーティング、チャット、文書などに対する応答をしたり、タスクを完了させます。そしてもちろんプラグインを活用し、ナレッジとアクションとしても利用可能です。

拡張させるにはプラグインもありますが、OpenAIは先週GPTsも発表しました。GPTsはChatGPTをベースとして皆さんのニーズに合わせたGPTを作成することができ、こちらも使えるようになりました。

ですが、各組織は同じプロセスや業務、データを持っているわけではありまｓねん。そこで本日、Copilot Studio を発表します。Copilot Studioにより、カスタムのGPTを作成したり、プラグインの作成、ワークフローのオーケストレーション、Copilotのパフォーマンスのモニタリングなどもできます。

ビルトインのプラグインを活用することもでき、皆さんのビジネスデータはもちろんのこと、SAPやWorkdayなどの別システムとも繋げられるので、例えば新入社員受け入れCopilotや、経費精算Copilotなども作れます。

A screenshot of a user interface asking the user to choose an action, with Read SAP table selected.

また、本日Copilot for Service も発表しました。これは、サポート担当者がより素早くケースを対応することが可能になり、Teams、Outlook、デスクトップアプリなどを跨いで必要なナレッジにアクセスすることができ、Dynamics 365やSalesforce、Zendeskなどと標準で連携させることができます。

そして、Copilot のエコシステムで様々なISVがCopilotプラグインを作成しており、業務に沿ったCopilot をお客様自身を作成しています。

Bayer社は独自のCopilot用のプラグインを作成し、新しいプロジェクトの対応などについて研究者が直接質問することができ、農場のお客様向けの化学製品を作るにあたってのモデル作成なども支援しています。このように皆さんがCopilotを作成し、Microsoft Copilotに接続させるということは、これから先のパワフルな利用例となっていきます。

最後にお話ししたいのが、これからの2つのイノベーションです。AIとMixed Realityと、AIとQuantumの組み合わせです。生成型AIはプロンプトで行うことが唯一の方法ではありません。AIとMixed Realityにより、声だけでなく、ジェスチャーなどを含む様々な情報がインプットとして扱えるのです。

AIとMixed Realityを組み合わせるとどうなるか、を見てください。

これは実際にすでにできることです。Siemens、Chevron、Novo Nordisk社などはCopilot in Dynamics 365 Guidesをすでに試しています。

新しい科学的進歩は自然における複雑なシミュレーションを行うことで実現しており、化学、生物学、物理学にはハイパフォーマンスコンピューティングが欠かせません。AIはそのエミュレーションを行ってくれるものであり、必要な検索スペースを削減してくれます。それがAzure Quantum Elementsです。新しいモデルアーキテクチャによるこれを実現します。大規模言語モデルがテキストを生成するように、これは化学物質をつくることができます。これにより従来250年ほど書かkる進歩がこの先25年で進められるような世界観となるのです。

ここではPython のノートブックを表示していますが、従来3年間かかっていたプロセスが9時間でできるようになります。Copilotで候補を絞ったりなどもすることもできます。これにより科学者は新しい物質を作りがげ、新しい薬品や高度な素材、電池なども開発できます。そしてこれはまだ始まりに過ぎません。

先週はPhotonic社とのコラボレーションを発表し、このフルスタックなQuantumなアプローチで、量子ネットワークフォトニクスに採用したこのフルスタック量子アプローチを拡張し、量子通信をネイティブにサポートする新しいスピンフォトンアーキテクチャを発表しました。

結局のところ、こうしたイノベーションは、キャリア、コミュニティ、国において、私たち全員にその力を与えて初めて役立つのです。それがマイクロソフトの使命です。マイクロソフトは、Copilotで、あらゆる役割とビジネス機能にわたって、すべての人とすべての組織に力を与えたいと考えています。80億人の人々が、パーソナライズされた家庭教師、医療指導を提供する医師、必要なアドバイスを提供するメンターにいつでもアクセスできると想像してみてください。すべては手の届くところにあると信じています。それにより、様々な不可能だったことが、可能になるのです。