人工知能（AI）は急速に、私たちの働き方や日常業務の処理方法の重要な一部となりつつある。前回は、AIがさまざまな分野のビジネスをどのように再定義しているかを見てきた。本日は、生産性を向上させることで、職場の日常業務をより簡単かつ迅速にするAI駆動ツール、Microsoft Copilotについて紹介する。Copilotは、Outlook、Teams、Windows、GitHubといった人気の高いMicrosoft サービス内で動作する一連のAI機能を提供する。

例えばGitHubでは、Copilotがコードを書くことで開発者を支援し、ルーチンワークの時間を節約する。同様に、Outlookではメールを要約し、Teamsでは会議中にメモを取る。CopilotはBingやMicrosoft Edgeでも利用でき、文書の作成や言語の翻訳などの作業を支援する。 

この記事では、Microsoft コパイロットができること、世界中の職場にどのような変化をもたらしているのか、そしてなぜAIがイノベーションを推進している強力な例なのかを探る。

Microsoft コパイロットの仕組み

Microsoft コパイロットは、生成AIや 機械学習などの高度なAI技術を駆使して作業を支援します。これらの技術を、あなたの個人データやWord、Excel、PowerPointなど、あなたが日常的に使用しているツールと組み合わせることで、より効率的な作業を支援します。

ここでは、Microsoft コパイロットの仕組みについて詳しく見ていこう：

• ユーザー入力：例えば、文書の下書き、レポートの要約、プレゼンテーションの作成をCopilotに依頼したいとします。プロンプトを入力することも、音声オプションを使用してハンズフリーで入力することもできます。
• グラウンディング：Copilotは応答する前に、グラウンディングを使用してプロンプトを処理し、より具体的でニーズに合ったものにします。グラウンディングでは、作業したファイル、電子メール、その他のコンテンツを調べて、リクエストのコンテキストを分析します。Copilot は、Microsoft 365 の役割と権限に基づいてデータにアクセスできます。
• AI処理：接地後、洗練されたプロンプトは、コパイロットを支えるAIエンジンである大規模言語モデル（LLM）に送られる。LLMは膨大な知識に基づいて応答を生成する。
• 後処理：LLMが応答すると、Copilotはそれだけで終わりません。企業のデータを保持するMicrosoft Graph と情報を照合し、応答が特定の業務環境に関連していることを確認します。また、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスのチェックも行い、情報を保護します。
• 回答の配信：Copilotは、質問したアプリに回答を返します。結果を確認したり、調整したり、Copilotに出力をさらに絞り込むように依頼することもできます。

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データ間の関係を分析することで、Microsoft Graphや Semantic Indexなどのツールは、Copilotがよりパーソナライズされた正確な回答を提供するのに役立ちます。例えば、Semantic Indexはデータをベクトルに整理し、Copilotが完全に一致する情報だけでなく、コンテキストに基づいて関連する情報を見つけられるようにします。これは、自分の仕事を熟知し、物事をより早く終わらせる手助けをしてくれるパーソナルアシスタントを持つようなものです。

主なMicrosoft コパイロットの特徴

AIチャットボットやパーソナルアシスタントは、仕事でのタスクへの取り組みを容易にしている。同様に、Microsoft Copilotも同様の機能で設計されている。タスクをより早く、より簡単に、より効率的にすることに重点を置いている。Copilotを使えば、ワークフローを改善するためのスマートな提案を得ることができる。メールの作成、文書の作成、プレゼンテーションのデザインなど、Copilotは文法や言い回し、コンテンツの構成方法まで、より良いヒントをリアルタイムで提供します。細かい作業に余計な時間を費やすことなく、洗練されたプロフェッショナルな仕事を作成できます。

Copilotは反復作業を自動化することで、この問題を解決することを目指しています。Copilotは、レポートの作成、Excelデータの分析、長い電子メールの要約などのルーチンワークを処理できます。例えば、Excelで数字を並べ替える代わりに、Copilotが数式を作成してデータを分析し、結果を理解しやすくします。Outlookでは、電子メールのスレッドを要約できるため、長い会話をスクロールしなくても重要なメッセージを把握できます。また、CopilotはTeamsなどのアプリケーションでコミュニケーションとタスクをリアルタイムに管理することで、チームワークを強化し、リモートで作業している場合でもチームの生産性を維持できます。 

Windows PCとコパイロットAIの統合

これらの機能を基盤として、Microsoft は最近、Windows PCの新しいラインアップ、Copilot+ PCを発表した。これらのPCはCopilotと統合されており、AIワークロード向けに作成されている。Copilot+ PCは、最大45 TOPS（1秒間に1兆回の演算）を処理できる専用のニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）を搭載している。これにより、翻訳付きライブキャプションや、パーソナルAIアーティストであるCocreatorなどの機能によるパーソナライズされたクリエイティブ支援など、電光石火のAIタスクが可能になります。Copilot+ PCsのようなAI PCは、単なる段階的な改良ではなく、生産性、コミュニケーション、創造的作業をハードウェアレベルでAIによって最適化し、強化する方法における大きな転換を意味する。

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GitHub Copilotが開発に変化をもたらす

AIやより大規模な情報技術（IT）コミュニティでは、GitHub Copilotがソフトウェア開発プロセスを変革するとして広く注目を集めている。GitHub Copilotは、Microsoft Copilotの開発者向けに特化したバージョンだ。より大規模なMicrosoft Copilotスイートの一部ではあるが、GitHub Copilotはコーディングとソフトウェア開発の支援に重点を置いている。公開コードで訓練されたOpenAIのCodexモデルを使用して、プロジェクトのコンテキストに基づいてリアルタイムのコード提案を生成します。 

Github Copilotの自然言語プロンプトを解釈する機能により、開発者は簡単にヘルプを要求できます。ユーザーは反復作業にかかる時間を節約できるだけでなく、開発のさまざまな段階にわたって生産性を向上させることができます。 

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Copilotはコード記述以外にも、デプロイスクリプトの生成や設定ファイルの作成など、DevOpsタスクを支援できます。これにより、開発者とDevOpsエンジニアのワークフローが簡素化されます。さらに、CopilotはVisual Studio CodeやJetBrains IDEなどの一般的な開発環境と統合されているため、さまざまなプログラミング言語やフレームワークで利用できます。Copilotは、定型的なコーディング作業に費やす時間を削減することで、開発者が問題解決とイノベーションにより集中できるようにします。

企業向けコパイロットAIの実際の使用例

次に、CopilotのAI機能を使用して効率性を高め、業務を合理化している企業の実例をいくつか紹介します。これらのユースケースは、AIがいかに日常業務を迅速化し、管理しやすくするかを浮き彫りにしています。

天然ガスと電気エネルギーのワークフローを簡素化

公益事業業界では、一般的な顧客からの問い合わせへの対応や定期検査の実施など、反復的で時間のかかる業務に取り組むことが多い。このような業務は、従業員に負担をかけ、業務全体を停滞させ、より重要な業務に割く時間を減らしてしまう可能性がある。同様に、天然ガスと電気を合わせたエネルギー会社としては米国最大級のPacific Gas and Electric Company（PG&E）社は、特にヘルプデスクなどの分野で、大量の反復タスクを処理していました。同社のエージェントは定型的な問い合わせに追われ、レスポンスタイムが遅くなり、より価値のある業務に集中できなくなっていました。PG&Eは、これらのタスクを自動化し、従業員がより優先順位の高い活動に集中できるようにする効率的なソリューションを必要としていました。

これを解決するために、PG&EはMicrosoft Copilotを利用した。Copilotは300を超えるワークフローの自動化で中心的な役割を果たし、AIを統合してこれらのタスクの管理方法を強化した。Copilotを搭載したAIチャットボット Peggyが作成され、現在ではヘルプデスクからの問い合わせの最大40%に対応している。これにより、スタッフの作業負荷が大幅に軽減され、手作業だった作業が自動化されたことで、PG&Eは年間110万ドルのコスト削減を実現しました。

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PG&Eは、CopilotのAI機能を使用して、さまざまな分野のワークフローを最適化し、従業員がより価値の高い業務に集中できるようにしました。Copilotがサポートするこれらの自動化により、従業員の時間は52万7,000時間解放され、年間約7,500万ドルの節約につながりました。

電気通信業界の生産性向上

Copilotのもう1つの興味深い使用例は、反復的なタスクを管理することで進捗が遅れがちな通信分野でのものです。多くの企業では、営業チームやカスタマーサービスチームが、顧客の詳細を調査したり、アウトリーチ資料を作成したり、レポートを作成したりといった手作業に多くの時間を費やしています。こうした作業は貴重な時間を奪うだけでなく、従業員が顧客との関わりや成長促進といった、より重要な仕事に集中する妨げにもなっている。

世界的な通信プロバイダーである Lumen Technologies は、顧客のアウトリーチ調査などのタスクに最大 4 時間を費やしているという同様の問題に直面していた。同社はMicrosoft 365 Copilot を使用してこれらの反復作業を自動化し、調査にかかる時間をわずか 15 分に短縮した。この変更により、チームの効率が向上しただけでなく、より有意義な仕事に時間を割けるようになり、従業員の満足度も向上した。その結果、Lumen の業績は大幅に向上し、1 年間で 5,000 万ドルの追加収益を上げることができました。

Microsoft コパイロットAI主導のシフトを受け入れる 

Microsoft CopilotのようなAI強化ツールは、さまざまな業界のワークフローを合理化している。コードの記述から電子メールの管理まで、タスクを自動化し、インテリジェントな提案を行い、コラボレーションを向上させることができる。例えば、Microsoft CopilotはAIを使用して、Word、Excel、PowerPointなどのアプリケーションのプロセスを簡素化する。これによりユーザーの時間を節約し、生産性を高める。レポートの作成、データの分析、コミュニケーションの強化など、AIアシスタントは専門家がより戦略的な活動に集中できるよう支援する。AIが進歩するにつれて、こうしたツールは必要不可欠なものとなり、私たちの仕事の日常的な一部となる可能性が高い。

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