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Devin、「Sign in with ChatGPT」を発表──ChatGPTの利用枠をDevinで活用可能に

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Devin: Cognition社が開発する自律型AIソフトウェアエンジニア。コーディングからテスト、アプリの操作までを自律的に実行できるツール。

ChatGPT Plus / Pro: OpenAIが提供するChatGPTの有料サブスクリプションプラン。

Fusionモード: Devinにおいて、複数のAIモデルを組み合わせてタスクを処理する機能。高性能なモデルを「リーダー」、軽量・無料のモデルを「サイドキック（助手）」として分担させることができます。

SWE-2: DevinのFusionモード等で、実装作業を担う無償のAIモデル。

それでは解説に入ります。

2026年9月29日、Cognition社は自社のAIソフトウェアエンジニア「Devin」において、「Sign in with ChatGPT」機能の提供を開始したと発表しました。これにより、対象となる「ChatGPT Plus」または「Pro」プランのユーザーは、DevinにChatGPTのアカウントでサインインし、自身のプランに含まれているOpenAIモデルの利用枠をDevin上でのタスク実行に割り当てることができるようになります。この機能は、Devin Cloud、Devin Desktop、およびDevin CLIのすべてでサポートされています。

Devin Cloudでは、Lite、Normal、Ultra、Fusionといった各モードにおいて複数のAIモデルが組み合わせて使用されています。ChatGPTアカウントを連携すると、セッション中のOpenAIモデル利用分はユーザーのChatGPTプランから消費され、その他のモデル利用分のみがDevin本来のクォータから引かれるようになります。さらにDevinは連携中のプランを考慮し、手持ちの利用枠を最大限活かせるようOpenAIモデルを優先して使用する挙動をとります。また、先日発表されたばかりの最新モデル「GPT-6 Sol」も、Devin Cloudにてリサーチプレビューとしていち早く利用可能になっています。

ローカル環境のDevin DesktopやCLIを使用する場合は、ユーザー自身が任意のGPTモデルを指定し、そのリクエストをChatGPTプランへ直接請求させることが可能です。Cognition社はコストパフォーマンスを高めるための推奨設定として、「GPT-6 Astra」を計画・レビューを行うリーダーに据え、実装の大半を無料の「SWE-2」に任せるFusion構成を提案しています。「Artificial Analysis Coding Agent Index」のデータによれば、AstraとSWE-2を組み合わせることで、Astra単独で実行する場合と比較してコストを39%削減できることが示されています。

この新機能は、DevinのPro、Max、Teamsプランで利用可能です。開発者にとって、すでに契約しているChatGPTの高度な推論能力（特にブラウザ操作などのコンピュータ利用に優れたGPTモデルの強み）を、追加コストを抑えながらDevinの自律的な開発ワークフローに直接組み込める経済的かつ強力な選択肢となるでしょう。

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OpenAI、常時稼働の自律型AIエージェント「dots」を発表──“会話”から“業務委託”へのパラダイムシフト

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dots: OpenAIが新たに発表した常時稼働型のAIエージェント。ユーザーの分身として自律的に働き、複数のアプリに接続して複雑な業務を長期的に代行する。

GPT-6 Astra: dotsの頭脳となるOpenAIの最新フロンティアモデル。高度な推論力と文脈理解力を備え、バックグラウンドでの継続的なタスク実行を可能にする。

先回りリサーチ: dotsがユーザーの直接的な指示を待たずに、バックグラウンドで必要な情報を調査・整理しておく機能。安全のため、この段階では外部へのデータ送信や変更は行われない。

それでは解説に入ります。

OpenAIは2026年9月29日、会話を終えた後も自律的に作業を継続する常時稼働型のAIエージェント「dots」を発表しました。これまで主流だったチャットボットが「一問一答」の道具であったのに対し、dotsは最新モデル「GPT-6 Astra」を搭載し、専用のクラウドコンピューター上で24時間働き続ける「デジタルの同僚」として機能します。この発表は、AIとの関わり方が単なる「壁打ち」から本格的な「業務委託」へと移行する重要な転換点と言えます。

dotsの最大の特徴は、その高い自律性と実行力です。4,000以上のアプリと接続可能なプラグインエコシステムを通じて、ユーザーが別の業務に取り組んでいる間も、dotsはバックグラウンドで「先回りリサーチ」を行います。たとえば、ユーザーが媒体への請求を忘れていることに気づいて自動で請求書を作成したり、顧客からのフィードバックを基にアプリのバグ修正を行い、テスト済みのコードをレビュー待ちの状態にしたりと、先回りして仕事の準備を整えてくれます。

また、ユーザーが普段働いている環境にシームレスに溶け込む設計も魅力的です。専用のアプリを開く必要はなく、ChatGPTの画面だけでなく、Slack、Teams、さらにはスマートフォンのテキストメッセージからでもdotsに指示を出したり、進捗の報告を受けたりすることができます。複数のチャネルをまたいでも文脈は完全に維持されるため、思いついたアイデアをテキストで送り、後からPCで詳細を確認するといった自然な連携が可能です。

強力な実行力を持たせる一方で、セキュリティとガバナンスの枠組みも厳格に設計されています。情報の読み取りを行う権限と、メール送信やファイル変更などの「外部に影響を与える操作」の権限は分離されており、重要なアクションの実行前には必ずユーザーの承認（自動レビュー）が求められます。さらに、企業向けには特定の役割と専用IDを持つ「専門 dots」のプレビューも開始され、将来的にはMicrosoftの管理機能（Agent 365など）との統合も予定されています。AIエージェントが本格的な労働力として企業に組み込まれる未来が、いよいよ現実のものとなってきました。

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OpenAI、新モデル「GPT-6.1 Sol」を発表──高性能とコスト最適化の両立

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OpenAI: 大規模言語モデルなどの先進的なAI技術を開発し、市場を牽引するアメリカのテクノロジー企業。

GPT-6.1 Sol: 2026年9月にOpenAIが発表した最新のAIモデル。運用コストを抑えつつ、最上位モデルに迫る推論性能を持つ。

GPT-6 Astra: OpenAIが提供する現在の最上位フロンティアモデル。極めて高い総合能力を誇る。

DevDay: OpenAIが主催する開発者向けの年次カンファレンス。次世代の技術や新たな製品戦略が発表される場。

トークン: AIがテキストを処理・生成する際の情報の最小単位。API料金はこのトークン数を基準に算出される。

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2026年9月30日、OpenAIは開発者向けイベントであるDevDay 2026の基調講演において、新たなAIモデル「GPT-6.1 Sol」を発表し、同日より提供を開始しました。このモデルは、同社の製品群において中間的な立ち位置にあり、最上位モデルであるGPT-6 Astraに肉薄する性能を維持しながら、コストを5分の1に削減した点が最大の特徴です。APIの利用料金は100万トークンあたり入力が2ドル、出力が10ドルに設定されており、大規模なアプリケーション構築を行う開発者にとって経済的な選択肢となります。

性能面においても妥協はなく、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークではGPT-6 Astraと同等の数値を記録し、専門的な文書理解のテストでは競合他社のモデルを上回る結果を示しました。また、前世代であるGPT-6 Solと比較してコーディングや科学研究などの専門業務での能力が向上しているだけでなく、事実誤認の発生率が低下し、複数ステップにまたがる複雑な業務ワークフローを実行する際の信頼性も高められています。

さらにOpenAIは、知能を維持しつつ最大8倍の速度でトークンを生成する「GPT-6.1 Sol Ultrafast」を数日以内に提供する予定であることも明らかにしました。この高速処理に対応するため、ChatGPTには月額500ドルの高価格帯プランが追加されると報じられています。企業がAIを自社の業務システムへ導入する際、高度な推論能力と運用コストの最適化は常にトレードオフの関係にありました。GPT-6.1 Solがそのバランスを再定義したことで、企業は投資対効果の算出が容易になり、専門業務の自動化や自律型AIエージェントの本格的な普及が一段と加速することが予想されます。

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Perplexity、「Perplexity Computer」に自律的な業務遂行機能「Automations」を追加──文脈を引き継ぐ常時稼働のAIアシスタント

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Perplexity Computer: ユーザーに代わってリサーチ、ファイルの作成、外部ツールとの連携など、複雑なマルチステップのタスクを自律的に実行する汎用AIエージェント。

Automations: Perplexity Computerに新たに追加された継続的業務の自動化機能。スケジュールや外部ツールのイベントを条件として、タスクをバックグラウンドで自動実行する。

トリガー（Trigger）: 自動化処理を開始するための条件設定。「毎週月曜日の朝8時」といったスケジュール指定から、「特定の顧客からGmailを受信した時」といったイベント指定まで柔軟に設定できる。

それでは解説に入ります。

米Perplexityは2026年9月29日、自社のAIアシスタント「Perplexity Computer」において、継続的な業務を自動化する新機能「Automations」の提供を開始したと発表しました。これまで同社が提供してきた「Scheduled Tasks（スケジュールタスク）」をさらに進化させたこの機能により、単なる定期実行だけでなく、SlackやGmail、Linear、GitHubなどと連携した特定のイベントをきっかけにして、複雑なタスクを自律的に進行させることが可能になります。

このAutomationsの最大の特徴は、毎回ゼロからタスクを開始するのではなく「過去の実行履歴や文脈を記憶し、引き継ぐ」点にあります。たとえば、毎週の競合価格レポートを作成させる場合、単に最新のデータをまとめるだけでなく、前週の調査結果と比較して「何が変化したか」を自動的に抽出して報告します。また、カスタマーサポートにおいて顧客への返信文を作成する際も、過去のメールのやり取りを完全に踏まえた上で、文脈に沿った的確なドラフトを作成することが可能です。

さらに、業務の進行を監視して漏れを防ぐフォローアップ機能も強力です。「水曜日の朝までに火曜日のデプロイが完了していなければ通知する」「4日間返信がない重要顧客のアカウントにフラグを立てる」といったタスクを設定できます。重要なアクション（Slackへの投稿など）を実行する前には「人間のレビュー（承認）を求める」よう指定できるほか、トリガーを監視している待機状態ではクレジットが消費されず、実際にタスクを実行した時のみ課金されるという、実用性とコストに配慮した仕組みも採用されています。

現在、AIエージェント市場は単発のチャット対応から、文脈を維持しながらバックグラウンドで働き続ける「常時稼働型のAI」へのシフトが鮮明になっています。今回のPerplexityによる機能拡張は、ユーザーが日々の煩雑なルーティンワークや進捗管理をAIに「委託」し、チームがより付加価値の高い業務に専念できる環境作りを大きく前進させるものとなるでしょう。

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SpaceXの巨大ロケット「Starship」、14回目の試験飛行で初の軌道到達に成功

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Starship（スターシップ）: SpaceXが開発を進める完全再利用型の超大型ロケット。月や火星への有人探査ミッションの中核を担い、次世代の宇宙開発を牽引する宇宙船。

軌道到達（Orbit）: ロケットが地球を周回する経路に投入されること。過去13回の試験飛行は宇宙空間をかすめる弾道飛行（サブオービタル）にとどまっていたが、今回初めてこの重要なマイルストーンを達成した。

Starlink（スターリンク）: SpaceXが構築・運用する衛星インターネット網。今回の軌道飛行ミッションでは、最新型のStarlink衛星を無事に宇宙空間へ展開することにも成功している。

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2026年9月28日、米SpaceXはテキサス州ボカチカの「スターベース」から超大型ロケット「Starship」の第14回目となる試験飛行を実施し、機体初となる地球軌道への投入に成功しました。打ち上げ後、管制室から「Starshipが軌道に乗った（Starship is orbital）」とアナウンスされると、現場の観衆やスタッフは大きな歓声に包まれました。NASA長官のジャレッド・アイザックマン氏も、安全かつ責任ある形で軌道到達を果たしたSpaceXの功績に祝辞を贈っています。

今回のミッションは当初、約10時間かけて地球を6周（6ラップ）する計画でしたが、一部のエンジントラブルなどによる安全確保のため、予定を前倒しして飛行を早期終了する決定が下されました。機体は最終的にハワイ北部の海上に着水し（予定通り回収はされず炎に包まれました）、フルの飛行計画こそ完了しませんでしたが、ミッションの主要目的は達成されています。最大の成果は、打ち上げ時のトラブルを乗り越えて軌道に到達しただけでなく、数十基の最先端のStarlink衛星をペイロードとして無事に展開し、稼働させた点にあります。前年の試験飛行で空中で制御不能となり爆発したことを踏まえれば、目覚ましい技術的進歩です。

Starshipの軌道到達は、今後の世界の宇宙開発計画に直結する大きな意味を持ちます。NASAは数年以内に宇宙飛行士を月面へ送る「アルテミス計画」の着陸船としてStarshipを正式に採用しており、今回の成功によってその実現に向けた懸念が一つ払拭されました。また、SpaceXのイーロン・マスクCEOは、Starshipを極めて高い頻度（最終的には1時間に1回以上）で再利用・打ち上げする未来を描いており、将来的には軌道上で太陽光発電を利用した「宇宙AIデータセンター」を構築するという野心的な構想の土台にもなります。

SpaceXは今後、発射塔に備え付けられた巨大なメカニカルアーム（箸のような機構）で帰還する機体を空中でキャッチする技術の確立など、完全再利用に向けたさらなるテストを急ピッチで進めていく予定です。

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Meta、中小企業向けAIエージェント「Muse for Small Business」を発表──分散するSaaS群を統合する新たなOS

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Meta: 世界最大のSNSプラットフォームを運営する巨大テック企業。近年はAIモデルのオープンソース化や自律型エージェントの開発を強力に推し進めている。

Muse: Metaが開発・提供するパーソナルAIエージェント。ユーザーに代わってメール処理や決済、旅行の手配などを実行する機能を持つ。

Muse for Small Business: 今回新たに発表された中小企業向けの拡張機能。各種SaaSやMetaのビジネスアカウント群と連携し、経営の自動化と効率化を支援する。

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米Metaは2026年9月29日、同社のAIエージェント「Muse」の対象領域を中小企業の業務支援へと拡張する「Muse for Small Business」を発表しました。Museはこれまで、個人のタスク管理やショッピング、決済などを支援する消費者向けのパーソナルアシスタントとして展開されてきましたが、今回のアップデートにより、企業の財務、マーケティング、顧客管理といった複雑なビジネスワークフローに直接介入できるようになります。

この新ソリューションの最大の強みは、広範なサードパーティ製アプリケーションとのシームレスな統合にあります。Shopify、Intuit QuickBooks、Stripe、Slack、Zoom、Canvaなどの中小企業が日常的に利用する主要なソフトウェア群に加え、InstagramのプロフェッショナルアカウントやFacebookページ、さらにはMetaの広告アカウントとも直接接続されます。これにより経営者は、複数のツールを行き来してデータを集約する手間から解放され、単一のインターフェース上で「最近の売上傾向を分析して」「マーケティングの異常な支出を検知して」と指示するだけで、高度な分析結果や業務代行を得られるようになります。

同時に、自律型AIが引き起こし得るリスクに対する統制メカニズムも組み込まれています。AIが自律的にタスクを進行できる一方で、SNSへのコンテンツの公開、顧客への直接のメッセージ送信、または資金の移動を伴う決済といったビジネス上の重要なアクションを実行する前には、必ずユーザーの承認を要求する設計が採用されました。人間の介在とコントロールを維持しつつ、AIの実行力を最大限に引き出すという実用的なバランスが図られています。

現在、情報技術業界ではMicrosoftのCopilotやGoogleのGeminiといったAIアシスタントが単なる対話から「自律的に行動するエージェント（Agentic AI）」へと急速に進化しています。特に中小企業は、数多くのSaaSツールを導入した結果、管理が煩雑化する「SaaS疲れ」に直面しています。Metaは、消費者市場で培ったMuseの直感的なユーザー体験をビジネス領域に持ち込み、分散したソフトウェア群を束ねる新たな業務の司令塔としてのポジションを確立しようと動いており、ソフトウェアエコシステムの勢力図に大きな影響を与えることが予想されます。

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AMD、空間知能AI「World Labs」を82億ドルで買収──“AIのゴッドマザー”を迎え入れNVIDIAを猛追

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World Labs: 「AIのゴッドマザー」と呼ばれるスタンフォード大学のフェイフェイ・リー（Fei-Fei Li）氏らが2024年に創業したAIスタートアップ。3D空間の構造や物理法則を理解・生成する「空間知能」の研究開発に注力している。

世界モデル（World Model）: 従来の言語ベースのAIとは異なり、テキストや画像、動画からインタラクティブな3D環境をシミュレーションし、現実世界の物理的挙動を再現するAIモデル。ロボティクスや自動運転の基盤として期待されている。

フェイフェイ・リー（Fei-Fei Li）: コンピュータビジョン分野における深層学習のブレイクスルーを牽引した画像データセット「ImageNet」の構築者。今回の買収に伴い、AMDの執行副社長兼最高科学責任者（Chief Scientist）に就任する。

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米半導体大手AMDは2026年9月28日、AIスタートアップのWorld Labsを全額株式交換方式により約82億ドル（約1兆2900億円）で買収する最終契約を締結したと発表しました。この買収は、2022年に行われた約500億ドルのXilinx買収に次ぐ、同社史上2番目の規模となります。World Labsの共同創業者であり、AI研究の世界的権威であるフェイフェイ・リー氏は、買収完了後にAMDの執行副社長兼最高科学責任者として、リサ・スーCEOの直属となります。

World Labsは設立からわずか数年で、3D物理世界を理解してシミュレーションする「空間知能（Spatial Intelligence）」の分野で世界をリードしてきました。2026年9月初旬には、画像や動画からインタラクティブな3D空間を生成する世界モデル「Atlas」を発表したばかりです。テキストを処理する大規模言語モデル（LLM）とは異なり、三次元の幾何学や物理法則、リアルタイムの相互作用を処理する世界モデルは、次世代の「物理AI（Physical AI）」やロボティクスにおいて不可欠な技術とされています。

AMDにとって今回の巨額買収は、競合であるNVIDIAとのAI覇権争いにおける重要な戦略的布石です。NVIDIAがソフトウェアエコシステム（CUDA）や自身のモデル開発で圧倒的な優位性を築く中、AMDにはこれまで、前沿（フロンティア）モデルを独自に研究する同等規模のチームが不足していました。AIの負荷がLLMから3D、ロボティクス、シミュレーションへと移行していく中、ハードウェア開発陣がWorld Labsの最先端の研究を直接取り込むことで、次世代AIチップのアーキテクチャやメモリ設計をより早く最適化できるようになります。

さらに、フェイフェイ・リー氏というAI界の象徴的なリーダーを迎え入れることは、AI開発者や研究者に対するAMDの強力な求心力となります。今回のディールは、半導体メーカーが単なる「計算リソースの提供者（ハードウェアの売り手）」にとどまらず、AIのエコシステムそのものや未来のモデルの方向性を自ら主導しようとする業界の大きなトレンドを如実に示しています。

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Anthropic、「Claude Sonnet 5.5」を発表──速度とコストパフォーマンスが劇的に進化した新世代モデル

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Claude Sonnet 5.5: Anthropicが発表した最新の大規模言語モデル。日常的なタスク、コーディング、資料作成において、旧モデルから大幅な性能向上、処理速度の向上、コスト削減を実現している。

Claude Opus 5.5: 同社が提供する最上位モデル。高度な推論や複雑な判断が求められるタスクに特化しており、Sonnet 5.5とは用途に応じて使い分けられる。

Terminal-Bench 4.0: モデルの自律的なコーディング能力（エージェント機能）を評価するベンチマーク。コマンドラインインターフェース内での複雑なタスク処理能力を測定する。

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Anthropicは2026年9月28日、最新のAIモデルファミリーの第2弾となる「Claude Sonnet 5.5」を発表しました。このモデルは、すでにリリースされている最上位モデル「Opus 5.5」を補完する位置づけであり、前世代のSonnet 5と比較して「30%以上の処理速度向上」と「最大30%のコスト削減」を実現しています。特に日常的な業務タスク、バグの修正、プレゼン資料やスプレッドシートの作成といった明確なゴールが設定された作業において、圧倒的なパフォーマンスを発揮します。

特筆すべきは、エージェントとしてのコーディング能力の飛躍的な向上です。自律的なコーディング評価指標である「Terminal-Bench 4.0」において、前世代のSonnet 5がわずか10.3%にとどまっていたのに対し、Sonnet 5.5は70.6%という劇的なスコアアップを記録しました。さらに長時間の作業や画像理解能力も強化されており、「画面のスクリーンショットだけで『ポケットモンスター 赤』をプレイ・クリアした初のSonnetモデル」というユニークな実績も残しています。

また、ユーザー体験に直結する「推論の効率化」も大きな特徴です。プロンプトあたりの入力トークン価格（100万トークンあたり2ドル）や出力トークン価格（同10ドル）は前世代と据え置きですが、タスクを完了するまでに必要なステップ数やトークン消費量が劇的に削減されました。例えば、外部ツールを呼び出す回数を減らして一度の処理でまとめて実行する能力（バッチ処理能力）が高まったことで、開発現場からは「APIの呼び出し回数が減り、結果としてトータルのコストが劇的に下がった」と高く評価されています。

安全性とガバナンスの面でも進化が見られます。Sonnet 5.5は、最上位モデルであるOpus 5に匹敵するサイバーセキュリティ能力を備えているため、Sonnetシリーズとして初めて、上位モデル向けに開発された高度なサイバーセーフガードとフォールバック機能が搭載されました。これにより、金融や医療といった機密性の高いデータを扱うエンタープライズ環境でも、より安心して導入することが可能になっています。

圧倒的なコストパフォーマンスと実用レベルのエージェント機能を兼ね備えたSonnet 5.5の登場は、企業のAI導入において「どのタスクにどのモデルを割り当てるか」という戦略を大きく変化させるでしょう。数週間後には、より軽量かつ高速な「Claude Haiku 5.5」のリリースも予告されており、Claude 5.5ファミリーのさらなる展開に期待が高まります。

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NVIDIA、AIエージェントの暴走を防ぐ「Open Agent Safety Platform」を発表──シリコンレベルのセキュリティ基盤

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NVIDIA Open Agent Safety Platform: 2026年9月28日にNVIDIAが発表した、AIエージェントの安全性をハードウェアからソフトウェアまでの全スタックで担保するオープンな基盤。

BlueField DPU（データ・プロセッシング・ユニット）: ネットワークやストレージ、セキュリティなどのデータ処理をCPUからオフロードし、高速かつ安全に処理するNVIDIAの専用プロセッサ。新プラットフォームにおいて重要な監視・制御の役割を担う。

自律型AIエージェント: ユーザーから与えられた目標を達成するために、複数のツールやシステムを自律的に操作しながら計画・実行を繰り返す次世代のAI。その高度な自由度が、新たなセキュリティリスクを生み出している。

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NVIDIAは2026年9月28日、AIエージェントの安全性をテスト段階から本番環境への展開に至るまで包括的に保護する「NVIDIA Open Agent Safety Platform」を発表しました。自律型AIエージェントが普及し、企業内のシステムやネットワークにアクセスして複雑なタスクをこなすようになる中、エージェントが予期せぬ行動をとったり、権限を逸脱したりする「暴走」を防ぐことが、業界全体の喫緊の課題となっていました。

これまで、AIの安全対策の多くはソフトウェアのルールベースに依存していましたが、この新プラットフォームの最大のブレイクスルーは「シリコンレベルでの厳格な境界制御」を実現した点にあります。NVIDIA Vera CPUやBlueField DPUに最適化されたこのシステムでは、エージェントの行動がハードウェア層に極めて近いレベルで常に監視されます。エージェントにはファイルシステムやネットワークへのアクセス制限が物理的な壁のように強制され、エージェント自身が自分の制御ポリシーにアクセスしたり、ルールを書き換えたりすることは不可能な設計になっています。

このアプローチにより、仮にソフトウェア上でエージェントが予期せぬ挙動を示した場合でも、データは安全な境界内に保持され、システム全体への影響を最小限に食い止めることができます。単一のアプリケーションだけでなく、コンピュートインフラやロボティクスシステムに至るまで、エージェントが稼働するすべてのスタックに対して一貫したセキュリティポリシーを適用できるのが特徴です。

NVIDIAはこの基盤をオープンソースのソフトウェアプラットフォームとリファレンスシステムデザインとして提供し、AIの安全性を業界標準として確立しようとしています。今回の発表には、強力な基盤モデル「Claude」を展開するAnthropicや、エンタープライズAIを牽引するIBMといった主要なテクノロジー企業も賛同と支持を表明しており、次世代の「Agentic AI（エージェント型AI）」に対する企業の信頼構築を大きく後押しすることになるでしょう。

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Microsoft、Copilot生成アプリの専用基盤「Managed Runtime」を発表──“誰もが開発者”時代のITガバナンス

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Copilot Managed Runtime: Microsoftが新たに提供するエンタープライズ向けのアプリケーション実行基盤。AIによって生成されたコードを、企業の管理下で安全にホスト・運用する。

Copilot Code: 従業員が自然言語による指示だけで、業務アプリやダッシュボード、自動化ツールなどを生成できるCopilotの新機能。

Microsoft Entra ID: Microsoftが提供するクラウドベースのIDおよびアクセス管理サービス。本基盤において、安全なユーザー認証と権限制御を担う。

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Microsoftは2026年9月25日、AIアシスタントCopilotの機能拡充に伴い、新たなアプリケーション実行基盤である「Copilot Managed Runtime」のパブリックプレビューを発表しました。このプラットフォームは、最新機能である「Copilot Code」や「Copilot Studio」などを通じてAIが生成したコードを、エンタープライズの要求基準を満たす安全な環境でホストし、一元的に管理するためのインフラとして機能します。

現在、生成AIの進化により、プログラミングの専門知識を持たないビジネス部門の従業員でも、自然言語で指示を出すだけで独自の業務アプリやトラッカーを即座に作成できる時代が到来しています。しかし、企業の情報システム部門にとっては、こうした手軽さが「野良アプリ」の乱立やセキュリティリスク、いわゆるシャドーITを助長する懸念材料となっていました。Copilot Managed Runtimeは、この「イノベーションの加速」と「運用リスクの制御」という相反する課題を解決するために設計されています。

この実行基盤にデプロイされたアプリケーションは、すべてMicrosoft 365のテナント境界内で動作します。Microsoft Entra IDによる厳格なユーザー認証が適用されるほか、組織のポリシーに基づいて社内データやシステムへのアクセス権限が制御されます。また、裏側ではGitベースのソースコード管理が自動化されており、稼働中のアプリを停止することなく、新しいバージョンのテストや安全な移行が可能です。IT管理者は専用のダッシュボードを通じて、組織内で構築されたすべてのアプリの稼働状況や利用頻度を一覧で監視できます。

さらに、プロのエンジニア向けの拡張性も確保されています。提供される専用のSDKやコマンドラインインターフェース（CLI）を利用することで、開発者は現場の従業員がAIを使って作り上げた初期段階のアプリコードを手元に引き取り、TypeScriptなどの一般的なWeb技術を用いて機能を追加・改修することが可能です。サードパーティ製のAI開発ツールで作られたアプリも、この基盤上に統合できる仕組みが整えられています。

今回の発表は、Microsoftが単なるAIによるコード自動生成ツールの提供にとどまらず、その後の運用、保守、セキュリティ監査という企業のシステムライフサイクル全体をプラットフォームとして囲い込もうとしている戦略を如実に示しています。企業はこれにより、現場のデジタルトランスフォーメーションを推進しつつ、強固なITガバナンスを維持することが可能になるでしょう。

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