株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260303

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youtube版(スライド付き) 関連リンク Microsoft Copilot Tasks発表、AIが「答える」から「実行する」時代へ Microsoftは2026年2月26日、AIアシスタントCopilotの新機能「Copilot Tasks」を発表しました。これまでの生成AIは、ユーザーの問いに対してテキストや画像で「答える」ことが中心でしたが、今回のアップデートは、AIがユーザーに代わって自律的にタスクを「実行する」エージェント型AI（AI Agent）への大きな転換を意味しています。 ■ 主な機能とユースケース Copilot Tasksは、自然言語で指示を与えるだけで、AIがバックグラウンドでタスクを分解・実行し、結果を報告します。主なユースケースとして、定期タスクの自動化、ドキュメント作成、予約や買い物の代行、ロジスティクスの最適化などが挙げられます。なお、支払いやメッセージ送信といった重要なアクションには、ユーザーの同意を必要とする「Human-in-the-loop」の設計が採用されています。 ■ エンジニアが注目すべき「クラウドサンドボックス」構造技術的な側面で最も重要なのは、その実行環境の設計です。Copilot Tasksは、Microsoftのクラウド上に隔離された「仮想実行環境（サンドボックス）」でタスクを処理します。 2026年初頭、ローカルPC上で直接コマンドを実行するオープンソースのエージェント「OpenClaw」が、深刻な脆弱性を多数指摘され「セキュリティ上の悪夢」と評された事例がありました。これに対し、Microsoftはエージェントの実行場所をクラウド側に封じ込めることで、ユーザーのデバイスへの直接的なリスクを抑え、認証情報の漏洩やシステム乗っ取りを防ぐアーキテクチャを選択しました。 ■ 業界の動向と今後の展望現在、AI業界は「エージェント型」の激戦区となっています。同時期にOpenAIは「Operator」を、GoogleはAndroid向けの「Geminiエージェント」を展開しており、AIがブラウザやアプリを直接操作する時代が本格的に到来しました。今後の開発においては、単に「正解を出す」だけでなく、外部サイトの悪意ある記述による「プロンプトインジェクション」への対策や、AIが行ったアクションの責任の所在、監査ログの透明性といった「信頼性エンジニアリング」が競争力の鍵となります。新人エンジニアの皆さんは、AIを単なるチャットボットとしてではなく、クラウド上の安全な環境で外部ツールを操作する「自律的なソフトウェアコンポーネント」として捉えることで、次世代のシステム設計のヒントが得られるはずです。現在はリサーチプレビュー段階であり、今後の段階的なロールアウトが注目されます。引用元: https://innovatopia.jp/ai/ai-news/81599/ microgpt 元OpenAIのAndrej Karpathy氏が公開した「microgpt」は、外部ライブラリを一切使用せず、わずか200行の純粋なPythonコードだけでGPTの学習と推論を実現した教育的プロジェクトです。LLM（大規模言語モデル）の仕組みを極限までシンプルに削ぎ落とし、その「アルゴリズムの本質」を1つのファイルに凝縮しています。概要 microgptは、現代のAIの核心となる技術をブラックボックスなしで実装しています。具体的には以下の要素が含まれています。データセットとトークナイザ: テキストを読み込み、文字単位で数値（トークン）に変換する最小限の仕組み。Autograd（自動微分）エンジン: 誤差逆伝播法を実現する独自のValueクラス。PyTorchなどのライブラリが内部で行っている計算を、数学の連鎖律に基づいてゼロから記述しています。GPT-2ベースのアーキテクチャ: アテンション機構（トークン間の通信）とMLP（計算処理）を交互に配置し、残差接続やRMSNormを組み込んだ標準的なトランスフォーマー構造。学習と推論: Adamオプティマイザによるパラメータ更新と、学習した統計モデルから新しい文字列を生成（サンプリング）するループ。本プロジェクトの制約と特徴効率性よりも「理解のしやすさ」を最優先しているため、以下の制約があります。ライブラリ依存なし: NumPyすら使わず、標準の数学ライブラリのみで動作します。スカラー演算: 通常、AIは行列演算で高速化しますが、本作は個々の数値を個別に計算します。そのため非常に低速ですが、デバッガで...

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