2026年9月26日から10月3日までに公開された、C#/.NET関連の主なニュースを紹介します。 今週は、AIエージェントの動きをBlazorの画面へ組み込む部品と、Visual StudioやRiderで開発・調査を助ける更新が公開されました。MicrosoftとJetBrainsの公式情報から、WindowsでC#を学ぶ人にも影響が分かりやすい内容を選んでいます。
Windowsユーザーへの影響
Visual Studio 2026を使う人は、NuGet Auditで見つかった脆弱なパッケージの修正支援や、複雑なif条件のデバッグ表示を利用できます。Rider利用者には、Windows限定のAI性能分析と、画面拡大率が低い環境で発生していたウィジェット不具合の修正が届きました。
Blazorの新しいAIコンポーネントは実験段階で、試すには.NET 11 RC1 SDKとプレリリースパッケージが必要です。普段使うPCや本番プロジェクトを直接更新せず、検証用フォルダーや仮想環境で試すと安全です。
BlazorにAIエージェント向けの実験的UIコンポーネントが登場
公式記事：Build Agentic UI with the new Blazor AI components
2026年9月28日、AIエージェントとのやり取りをBlazorアプリに表示する実験的なMicrosoft.AspNetCore.Components.AIパッケージが公開されました。
応答を少しずつ表示するChatPage、ツール実行の状態表示、重要な操作を利用者が承認・拒否する画面、利用者とエージェントが共有する状態などを、Razorコンポーネントとして組み立てられます。公式サンプルではAG-UI、Microsoft Agent Framework、ASP.NET Core、Aspireも組み合わせています。
初心者は「AIチャットの見た目だけでなく、処理中・承認待ち・完了を画面で管理する部品」と考えると分かりやすいです。実務ではまだ実験的なプレリリース機能なので、API変更を前提にバージョンを固定し、外部操作には必ず確認画面と権限チェックを入れてください。
Visual Studio 2026、NuGetの脆弱性対応とC#デバッグを改善
公式記事：Visual Studio September Update – Power Your Workflow with Your Model
2026年9月29日、Visual Studio 2026のStable Channel向けSeptember Updateが公開されました。
NuGet AuditのNU1901〜NU1904警告からGitHub Copilotへ修正を依頼できる機能、C#の&&や||を含むif文で結果を決めた条件を色分けするデバッグ表示、Podman上の.NETコンテナーへ接続する機能などが追加されています。自分で用意したAIモデルをAgent Modeで使うBYOMも更新されました。
初心者は、まずエラー一覧に出るNuGet警告の番号と対象パッケージを読み、提案された更新後にビルドとテストを実行しましょう。実務では脆弱性修正でも破壊的変更が入る可能性があり、Copilotの提案だけで安全と判断せず、リリースノートと依存関係を確認する必要があります。
Rider 2026.2.3、WindowsでAIによる性能分析を追加
公式記事：Rider 2026.2.3 Is Released!
2026年9月28日、Rider 2026.2.3が公開され、MonitoringツールウィンドウからAIエージェントへ性能分析を依頼できるようになりました。
実行時に集めたデータをdottrace-analyzeスキルへ渡し、処理時間の多い場所やコードまでの経路を調べます。また、Windowsの表示倍率が175%未満のときにAI Agent Setupウィジェットが開かないことがある問題も修正されました。
初心者は、AIの説明を性能問題の答えではなく、調査を始める候補として使ってください。実務では同じ操作を複数回測り、実測データとコードを照合しましょう。この機能はWindows限定で、dotUltimateまたはAll Products PackとAI Assistantプラグインが必要です。
初心者が次に確認すること
まずVisual StudioまたはRiderの現在のバージョンを確認し、更新前にプロジェクトをGitへ保存してから、普段使うソリューションのビルドとテストを実行してください。Visual Studioではエラー一覧のNU1901〜NU1904警告を探し、警告がある場合はパッケージの公式リリースノートを読んで更新範囲を決めましょう。
BlazorのAIコンポーネントを試す場合は、既存アプリではなく新しい検証用プロジェクトを用意してください。ツール呼び出しやAI性能分析の結果は人が確認し、外部サービスへの送信内容、必要なライセンス、プレリリース版の更新による変更も記録しておくと、後で正式導入を判断しやすくなります。