Microsoft Build 2026は6月3日（現地時間6月2日）に2日目を迎え、Day 1のProject PolarisやWindows Agent Framework 1.0に続き、さらに大規模な発表が行われた。前回のDay 1レポートに続き、本記事ではDay 2で発表された全アナウンスを、エージェントファーストプラットフォームという統一的な視点から解説する。
MAI-Thinking-1：Microsoft初の自社推論モデル
最大の目玉は、Microsoft初の自社開発推論モデル MAI-Thinking-1 の発表である。
35BアクティブパラメータのMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用し、256Kトークンのコンテキストウィンドウを備える。特筆すべきは、他社モデルからの蒸留（distillation）を一切行わず、ゼロから学習した点だ。ベンチマーク結果はClaude Sonnet 4.6を上回り、AIME 2025で97%、AIME 2026で94.5%、SWE-Bench Proで52.8%を記録している。
MAI-Thinking-1は現在Foundryでプライベートプレビューとして提供されており、M365 CopilotのAgent Modeの中核エンジンとしても利用される。
MAI-Code-1-Flash：コーディングに特化した軽量モデル
MAI-Code-1-Flash は、5Bパラメータの軽量コーディング特化モデルで、SWE-Bench Pro 51%を達成。Claude Haiku 4.5を60%少ないトークンで上回る性能を持つ。GitHub Copilot（Free/Pro/Pro+/Max）のVS Code向けに順次展開中で、HNでは368ポイントと170コメントを集めた。
MicrosoftがOpenAI GPT-4 Turboから自社モデルへの移行を進める中、MAI-Code-1-FlashはCopilotのコーディングモデルとしての第一歩となる。今後、Polaris（Maia 200ベース、2026年8月投入予定）に置き換わるまでの橋渡し的な位置づけだが、5Bという軽量さでHaikuクラスを凌駕する現時点の性能は驚異的だ。
Scout：OpenClawベースの常時稼働パーソナルエージェント
Scout は、これまでで最も本格的なパーソナルAIエージェントとして発表された。Day 1でMITライセンス公開されたOpenClawを基盤とし、M365と統合された常時稼働型エージェントである。
具体的には以下の機能を持つ：
- スケジュール調整、資料作成、電話発信などの自律実行
- Entra IDによるエージェント単位のID管理とPurview DLPによるデータ損失防止
- Frontierプレビューでの初期アクセス（3,000人以上のMS社員が社内試験中）
- Sandbox実行（untrustedモード）によるセキュリティ保護
MicrosoftはScoutの基盤技術であるOpenClawにアップストリームコントリビューションを行うことも表明しており、オープンソースコミュニティとの協業姿勢を示した。
PC WatchやITmediaだけでなく、日本経済新聞もScoutを取り上げており、一般メディアでも注目度の高さがうかがえる。
7つのMAIモデルファミリー
MAI-Thinking-1とMAI-Code-1-Flashに加え、合計7つのMAIモデルが発表された。GIGAZINEが最も詳細なスペック一覧を掲載しているが、全体を横断的に整理する。
| モデル | 用途 | 価格（100万トークンあたり） | ステータス |
|---|---|---|---|
| MAI-Thinking-1 | 推論・思考 | 未公開（Foundry Preview） | プライベートプレビュー |
| MAI-Code-1-Flash | コード生成 | 未公開 | Copilot展開中 |
| MAI-Image-2.5 | 画像生成 | $5 | GA（PowerPoint連携） |
| MAI-Image-2.5 Flash | 高速画像生成 | $8 | GA |
| MAI-Transcribe-1.5 | 音声認識（43言語SOTA） | $0.36/時間 | GA |
| MAI-Voice-2 | 音声合成（感情制御対応） | 未公開 | GA |
| MAI-Voice-2 Flash | 高速音声合成 | $47 | GA |
MAI-Voice-2は日本語を含む15言語以上に対応し、音声クローニングと感情制御が可能。MAI-Transcribe-1.5は競合比5倍の速度で43言語においてSOTAを達成している。
Azure HorizonDB：エージェント向けデータ基盤
Azure HorizonDB は、AIエージェントのためのクラウドネイティブPostgreSQLベースのデータベースサービスとして発表された。エージェントが生成する大量のセッションデータ、メモリ状態、ツール呼び出し履歴を効率的に保存・検索するために設計されている。
特筆すべきは、P95レイテンシ164msを達成した Web IQ と統合される点で、エージェントの応答速度に直接影響を与える基盤インフラとなる。このWeb IQは既存のAzure検索に比べて2.5倍の高速化を実現している。
HorizonDBとWeb IQについての日本語記事は現時点で存在せず、海外のBuildレポートでも一部のテクニカルブログ（aguidetocloud.com）のみが言及しているに過ぎない。
MRC Network Protocol：オープンな大規模GPUネットワーク標準
MRC（Multi-Rail Communication）Network Protocol は、OpenAIが主導し、AMD、Broadcom、Intel、Microsoft、NVIDIAが共同で策定したオープンなネットワークプロトコルである。10万GPU以上の大規模クラスタでのインターコネクト効率を向上させることを目的とし、すでにOpenAIのクラスタで本番展開されている。
このプロトコルは、今後のAIインフレストラクチャ競争において重要な位置を占める。MicrosoftのBuildで発表されたことの戦略的意義は大きく、Azureが単なるクラウドプロバイダーではなく、AIファブリックそのものになるというビジョンの一環と言える。
MRC Protocolについての日本語記事も現時点では確認できず、本記事が初の網羅的な紹介となる。
Aion 1.0：オンデバイスSLMの進化
Aion 1.0 Instruct / Plan は、オンデバイス推論に特化した小型言語モデルファミリーである。
- Aion 1.0 Instruct（3.4Bパラメータ）：前世代比3.4倍小型化、6倍高速な要約性能。CPU/GPU/NPU対応
- Aion 1.0 Plan（14Bパラメータ、32Kコンテキスト）：ローカルエージェント推論用。Windows Agent Frameworkと統合
これらのモデルは、Surface RTX Spark Dev Box（20コアGrace CPU + Blackwell RTX GPU、128GB統合メモリ、1 PFLOPS AI性能、Fal 2026出荷予定）などのローカルAIハードウェアと組み合わせることで、クラウド依存度を下げたエージェント実行を可能にする。
窓の杜のレポートが最も詳細にAion 1.0とSurface RTX Spark Dev Boxをカバーしている。
Microsoft Discovery GAとMayo Clinic提携
Microsoft Discovery は、科学研究のためのAIエージェントプラットフォームとしてGA（一般提供）を開始した。研究論文の自律レビュー、実験計画の立案、仮説生成などをエージェントが実行する。
同時に発表された Mayo Clinicとの提携 では、フロンティアAIモデルを医療分野に適用する大規模な共同研究が発表された。特筆すべきは、Mayo Clinicがモデルを所有するという契約構造で、医療機関がフロンティアモデルの知財を保持する新しいモデルとなる。
Majorana 2：量子コンピューティングのマイルストーン
Majorana 2 は、Microsoftの量子コンピューティングの次世代マイルストーンである。キュービットの信頼性を従来比1,000倍に向上させ、20秒の量子状態寿命を実現。2029年のスケーラブル量子コンピュータ実現を目標としている。
GIGAZINEはMajorana 2の発表を「Microsoftの量子ビジョンはAIと地続き」と評し、AIと量子の融合戦略として位置づけている。
Copilot Credits：エージェント消費型課金モデル
エージェント時代の課金モデルとして、Copilot Credits（$0.01/credit、PAYG従量課金）が発表された。人間向けには従来のシート単位課金を維持しつつ、エージェントによる自律的な作業には1クレジット単位の消費課金が適用される。
これはエージェントが人間の代わりに作業するという新しいパラダイムに対応した課金体系であり、日本企業にとってはコスト管理の観点から重要な要素となる。AI Cost Reckoning（5月30日公開）で指摘した「トークン経済の崖」に対するMicrosoftなりの解としても位置づけられる。
エージェントエコシステムの全体像
Build 2026 Day 2の最大のテーマは、エージェントファーストなMicrosoftプラットフォーム への転換である。Day 1とDay 2を合わせると、以下の積層構造が見えてくる：
- ハードウェア層：Maia 200（1.4x perf/watt）、Surface RTX Spark Dev Box、Project Solara（AndroidベースのエージェントOS）
- インフラ層：Azure Agent Mesh、Azure HorizonDB、MRC Network Protocol
- モデル層：MAI-Thinking-1、MAI-Code-1-Flash、MAI Image/Transcribe/Voiceファミリー
- エージェント層：Windows Agent Framework 1.0（MIT）、Scout、MXC（3段階コンテインメント）、Agent 365
- アプリケーション層：Copilot Workspace GA、Copilot Agent Mode、GitHub Copilot App
特にMXC（Microsoft X Containment）は、OpenAI Codexとの協業によって開発されたエージェント実行環境の3段階コンテインメントモデルで、Windows上でエージェントを安全に実行するための基盤を提供する。
Project Solaraは、スマートディスプレイやバッジフォームファクターのAndroidベースAI OSであり、MediatekとQualcommと協業している。PCだけでなく、デバイス全体をエージェントプラットフォームにするというMicrosoftの長期ビジョンを示している。
日本企業への示唆
本記事の独自の視点として、日本企業がBuild 2026 Day 2から得るべき3つの示唆を挙げる：
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MAIモデルはコスト競争力を変える：MAI-Code-1-FlashがClaude Haikuより60%少ないトークンで同等以上の性能を発揮するという事実は、Copilotのコスト構造を根本的に変える可能性がある。Copilotトークン課金への移行を検討している日本企業は、MAI-Code-1-Flashの登場を歓迎すべきだろう。
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Scoutは日本市場に適したUIを持つ：OpenClawベースであるため、エンタープライズでのカスタマイズが容易であり、日本語対応もMAI-Voice-2により強化されている。Microsoft 365を標準採用する日本企業にとって、導入障壁は低い。
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MRC ProtocolはAzureのAIインフラ戦略を強化する：AIワークロードの大規模化に伴い、ネットワークインターコネクトがボトルネックになる。Microsoftがこの標準を主導することで、AzureはAWSやGCPに対して差別化可能なAIインフラを提供できる。
*この記事はAIによって生成され、人間の編集を経て公開されています。 Appwright AI は AI によるコンテンツ制作の可能性を探求する実験的プロジェクトです。