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GitHub Copilot の Agent Skills と Custom Agent — 何が違い、どう使い分けるか
Agent Skills は再利用可能な「能力」の定義、Custom Agent はツール制限付きの「ペルソナ」の定義です。本記事を作成した背景は、VS Code の Copilot カスタマイズ機能が急速に拡充され、Custom Instructions・Prompt Files・Agent Skills・Cu...
GitHub Copilot カスタマイズ応用編 — Custom Agent と Agent Skills の実践セットアップ
GitHub Copilot の Custom Agent（.agent.md）と Agent Skills（SKILL.md）の設定方法を解説。ツール制限やハンドオフ、スキルのプログレッシブ・ローディングなど実践的な組み合わせ方を紹介します。
GitHub Copilot を Markdown でカスタマイズする実践ガイド
GitHub CopilotをMarkdownでカスタマイズする方法を解説。.github/copilot-instructions.mdで全体ルール、.github/instructions/*.instructions.mdでパス別ルールを管理し、applyToや設定で適用範囲を制御。確認方法やトラブル対処、運用上の注意も整理している。
GitHub 組織の設定共有ガイド — .github / .github-private の使い分け
GitHub組織で設定やAI指示を共有する3層構造を整理。.githubはテンプレートやガイドラインの組織デフォルト、Organization設定はCopilot指示やルールセットの一括適用、各リポジトリの.githubは個別最適化。.github-privateはCopilotカスタムエージェント共有専用。
Microsoft Foundry の Fine Tuning 完全ガイド — 方式・モデル・コスト（Part 1／全 2 回）
Microsoft FoundryのFine Tuning導入判断を整理。SFT・DPO・RFTの違い、RAGやプロンプトとの使い分け、対応モデル、デプロイ方式、料金、制約、代表ユースケースを比較し、目的・品質・運用要件に応じた選定観点を示す。
Microsoft Foundry の Fine Tuning 完全ガイド — データ設計・実行（Part 2／全 2 回）
Microsoft FoundryでのFine Tuningを再現性高く進めるため、目的と評価指標の設定、ベースモデル比較、JSONLデータ設計、ジョブ設定、学習・検証・デプロイ手順を整理。重要なのは件数よりデータ品質、一貫した評価、実験記録、失敗例を活かす継続改善である。
Foundry Models のモデルの種類と機能 — Microsoft Foundry 選定・デプロイガイド
Microsoft Foundryのモデル選定を、性能順位ではなく「調達区分・モダリティ・デプロイタイプ・ライフサイクル」の4軸で整理。契約、課金、SLA、運用制約を踏まえ、選定から評価、保護、実装、監視までの判断順序と主要機能を実務視点で解説する。
Microsoft AI が MAI モデルを内製する理由 — Frontier Tuning と差し替え可能な設計
Microsoft AI が MAI モデルを内製する狙いを、性能あたりコスト、製品特化チューニング、モデルの差し替え可能性、Microsoft Frontier Tuning の提供状態から整理します。
OpenAI・Anthropic・Microsoft AI の現行モデルを徹底比較【2026年7月版】
2026年7月時点のOpenAI・Anthropic・Microsoft AIの現行モデルを、提供状況・価格チャネル・廃止予定で整理。OpenAIはGPT-5.6がGA、Anthropic一般向け最上位はClaude Fable 5、MicrosoftはMAIが限定展開・Phi-4がGA。直販とFoundry/Azure課金差、旧世代やSora 2の停止予定にも注意と解説。