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Microsoft Build 2026の発表から、AIエージェントを本番業務で動かすための実行基盤、権限管理、監査、開発ツールの変化を整理します。

NVIDIAのPhysical AI発表を軸に、ロボット、自動運転、工場、医療でAI開発がモデル単体からシミュレーションと実機展開の基盤へ移る流れを整理します。

AIエージェントは画面操作、ID、決済、GPU推論基盤まで広がり始めた。Copilot Studio、AWS AgentCore、Anthropic、NVIDIAの最新動向から本番導入の論点を整理する。

音声AI、管理型エージェント、リアルタイム生成動画、推論サーバー更新を整理。AI実装の焦点はモデル性能から実行基盤へ移っています。

五眼当局とNISTの最新動向から、AIエージェント導入で重要になる権限管理、監査ログ、段階導入、ツール連携リスクを整理します。

FTCのAI広告制裁、Waymoの自動運転リコール、WHOの医療AI安全監視、AIエージェント指針から、導入後の説明責任を整理します。

Google I/Oのエージェント基盤、米国AI規制の揺れ、カリフォルニアの労働政策、AppleのアクセシビリティAI、医療AIの実務影響を整理します。

CodexやClaude Codeを効率化する鍵は、長いプロンプトではなく、検証条件、永続指示、権限、フックを先に整えることです。