こんにちは！昨日はステーキを食べたせいかお腹が痛くなり25年ぶりくらいに飲んだ正露丸の効果にびっくりしている横野です。美味しい肉は大体お腹を壊します。笑
あとは3日目にしてやっとホテルの部屋から見える景色にヤツがいることに気づきました。
【セッション】From DEV to PROD: How to build agentic memory with Azure Cosmos DB (BRK)
このセッションでは、エージェントの「メモリ」を Azure Cosmos DB 上に実装・運用するための考え方と実装パターンが整理されていました。
短期／長期メモリの役割や、マルチテナント構成、ベクトル検索・全文検索・ハイブリッド検索の組み合わせ方を整理しつつ、Cosmos DB のスキーマレスなドキュメントモデルとベクトルインデックスを活かして、会話履歴・要約・埋め込み・メタデータを一箇所に集約するアーキテクチャを提案されていました。
後半では、Intellipeer と Walmart Chile という企業の事例を通じて、音声対話・請求書回収・リテール AI アシスタントなど現実のプロダクション環境で、Cosmos DB をコアに短期・長期メモリを分離しつつ高スループット・低レイテンシ・多テナント対応を実現している様子が紹介されました。
ベクター検索・全文検索・ハイブリッド検索を組み合わせることで、「意味が近いもの」「キーワードでピンポイントなもの」「その両方をバランスよく押さえたもの」を一度に探せるようになり、ユーザーが本当に欲しかった答えに、より自然な形でたどり着けるようになりそうですね。
【セッション】The Power of GitHub Copilot in VS Code (LAB)
この LAB セッションでは、GitHub Copilot の「できること」を広く紹介するのではなく、VS Code にフォーカスして、実際に手を動かしながら Copilot を活用する体験が提供されました。
参加者は、事前に用意されたクラウド上の開発用 VM と手順書を使い、コード補完、チャットによる質問、ユニットテスト生成、プロジェクトやチームに合わせた Copilot 指示（ガイドライン）のカスタマイズ、さらには自然言語だけで Azure リソースと対話するシナリオなどを順に試しました。
途中で環境やライセンスの準備に時間がかかる場面もありましたが、講師やサポートメンバーがその場でフォローしながら、"Copilot に任せる部分" と "自分で考えるべき部分" のバランス感覚を掴むことができる、実践的なハンズオンでした。
正直 LAB の内容は普段自分が使っているような使い方とほぼ変わりませんでしたが、サンプルコードにてエラーが出た際にスタッフの方に質問してみれたことと、その際の解決方法がとても勉強になり、それだけで参加してよかったなと思えるセッションでした。
【セッション】Building agentic solutions with Copilot Studio (LAB)
この LAB セッションでは、Microsoft Copilot Studio を使って「エージェント（agentic solutions）」を実際にゼロから構築し、拡張し、外部データソースとつなぐ一連の流れを体験しました。実は Microsoft Copilot Studio にあまり触れたことがなかったので楽しみにしていたLABでもあります。
前半では Copilot Studio の全体像（エージェント一覧、チャネル公開、分析・インサイト、Copilot Studio Light との違い）を短く押さえたうえで、すぐにハンズオンへ移行しました。
自然言語でのエージェント作成、ドラッグ＆ドロップでのトピック／フロー定義、Agent flows による「LLM 任せにしない決定ロジック」、さらに Model Context Protocol（MCP）サーバーを使った外部データ連携まで、Copilot Studio のフル体験版で段階的に手を動かす構成になっていました。
環境の起動やインデックス作成に時間がかかる場面もありましたが、講師・スタッフが随時歩き回って個別サポートしつつ、現場で実際に起きがちな「待ち時間」も含めて現実的なエージェント構築プロセスを学ぶことができました。
おまけ
Microsoft 356 Copilot のトランプとCopilot Studio のサングラスをもらいました。
