米Microsoft、AIでWindowsアプリの動作遅延原因を分析する「WPA MCP」アーリープレビュー発表

米Microsoftは、Windowsアプリケーションが遅くなる原因の調査分析をAIに依頼できるツール「Windows Performance Analyzer MCP」（WPA MCP）のアーリープレビューを発表しました。

GitHub Copilot CLIがトレース分析を支援

Windowsアプリケーションの動作が遅い場合、そのボトルネックがCPUの処理にあるのか、ファイル処理にあるのか、それともネットワーク入出力にあるのか、原因を調査するには「Windows Performance Analyzer」（WPA）ツールを用いて、Windowsのシステム領域全般にわたるログの記録とトレースを行うEvent Tracing for Windowsにアクセスして分析を行うことになります。

しかしWPAを用いて自在に分析を行うにはある程度の知識と経験が求められます。

今回発表されたWPA MCPは、このWPAがトレース分析を行う機能にGitHub Copilot CLIを組み込むことで、分析内容について人間が自然言語で指示や質問ができるようになる、というものです。

これにより、GitHub Copilotに対するプロンプトに基づいてトレース分析が行われ、関連するデータを特定し、どこがボトルネックなのかを判断するための分析を支援してくれます。

Microsoftは次のようなサンプルプロンプトを紹介しています。

Analyze this trace and tell me why the machine was slow. Prioritize evidence that explains perceived slowness such as hangs, delayed input response, long ready times, CPU starvation, disk bottlenecks, memory pressure, paging, service contention, and problematic drivers. Use the trace to distinguish between system-wide bottlenecks and activity isolated to a single app or service and create a digestible report based on the insights you received from the trace.

このトレースを分析して、なぜマシンが遅かったのか教えてください。優先的に取り上げるのは、ハングアップ、入力の応答遅延、長い待ち時間、CPUの枯渇、ディスクのボトルネック、メモリ負荷、ページング、サービス競合、問題のあるドライバーなどの認識しやすい証拠です。トレースを使って、システム全体のボトルネックと単一のアプリやサービスに限定された問題を区別し、トレースから得た洞察に基づいた分かりやすいレポートを作成してください。

このプロンプトで得た情報から仮説を立て、関連する情報を抽出し、原因を絞り込んでいくことで分析を進めることができると説明されています。