Microsoft Copilotの概要：AIと過ごす仕事の1日

人工知能（AI）は、仕事の進め方や日常業務への取り組み方において、急速に重要な役割を担うようになっています。以前の記事では、さまざまな分野でAIがビジネスを再定義している様子を取り上げました。今回は、AIを活用したツールであるMicrosoft Copilotについて見ていきます。Microsoft Copilotは生産性を向上させることで、職場での日常業務をより簡単かつ迅速にしています。Copilotは、Outlook、Teams、Windows、GitHubなど、広く利用されているMicrosoftのサービス内で動作する一連のAI機能を提供します。

たとえばGitHubでは、Copilotがコードを記述して開発者を支援し、日常的な作業にかかる時間を短縮します。同様に、Outlookではメールを要約し、Teamsでは会議中にメモを取ります。BingやMicrosoft EdgeにもCopilotが搭載されており、文書の作成や言語の翻訳などの作業を支援します。

この記事では、Microsoft Copilotでできること、世界中の職場にどのような変化をもたらしているか、そしてなぜAIがイノベーションを推進する代表例といえるのかを見ていきます。

Microsoft Copilotはどのように動作しますか？#

Microsoft Copilotは、生成AIや機械学習などの高度なAI技術を使用して、作業を支援します。これらの技術を、個人データや、Word、Excel、PowerPointなど日常的に使用するツールと組み合わせることで、より効率的に作業できるようにします。

Microsoft Copilotの動作を詳しく見てみましょう。

• ユーザー入力：Copilotに文書の下書き、レポートの要約、プレゼンテーションの作成を依頼するとします。プロンプトを入力するか、音声オプションを使ってハンズフリーで操作できます。
• 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内容にします。グラウンディングでは、作業したファイル、メール、その他のコンテンツを調べ、依頼のコンテキストを分析します。Copilotは、Microsoft 365におけるユーザー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：グラウンディングの後、洗練されたプロンプトが、Copilotの背後で動作するAIエンジンである大規模言語モデル（LLM）に送信されます。LLMは、膨大な知識に基づいて応答を生成します。
• 後処理：LLMが応答しても、Copilotはそこで処理を終えません。会社のデータを保持するMicrosoft Graphに照らして情報を確認し、特定の作業環境に関連した応答であることを確かめます。また、情報を保護するために、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実行します。
• 応答の提供：Copilotは、質問したアプリに応答を返します。結果を確認して調整したり、Copilotに出力をさらに改善するよう依頼したりできます。

図1 Microsoft 365 Copilotの動作の概要。

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、正確な応答を提供できるよう支援します。たとえば、Semantic Indexはデータをベクトルに整理し、完全一致だけでなく、コンテキストに基づいて関連情報をCopilotが見つけられるようにします。仕事の内容を把握し、作業をより速く進められるよう支援するパーソナルアシスタントがいるようなものです。

Microsoft Copilotの主な機能#

AIチャットボットやパーソナルアシスタントによって、職場での作業に取り組みやすくなっています。Microsoft Copilotも同様の機能を備えるよう設計されています。作業をより迅速、簡単、効率的に進めることに重点を置いています。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受けられます。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、どのような作業でも、文法や表現、さらにはコンテンツの構成方法について、より良い内容にするためのリアルタイムのヒントを提供します。細部に余分な時間をかけることなく、洗練されたプロフェッショナルな成果物を作成できます。

職場での業務は、ときに単調に感じられます。Copilotは、反復的な作業を自動化することでこの問題の解決を目指します。Copilotは、レポートの生成、Excelデータの分析、長いメールの要約など、定型的な業務を処理できます。たとえば、Excelで数値を整理する代わりに、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できます。Outlookではメール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などのアプリでコミュニケーションやタスクをリアルタイムに管理し、チームワークも向上させます。これにより、リモートで作業している場合でも、チームは生産性を維持できます。

Windows PCとCopilot AIの統合#

Microsoftはこれらの機能を基盤として、最近、Copilot+ PCという新しいWindows PCシリーズを発表しました。これらのPCはCopilotと統合され、AIワークロード向けに設計されています。Copilot+ PCには、最大45 TOPS（1秒あたり1兆回の処理）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）が搭載されています。これにより、翻訳付きのライブキャプションや、個人用のAIアーティストであるCocreatorなどの機能を通じたパーソナライズされたクリエイティブ支援など、AIタスクを非常に高速に処理できます。Copilot+ PCのようなAI PCは、単なる段階的な改善ではありません。生産性、コミュニケーション、クリエイティブな作業をハードウェアレベルでAIにより最適化・強化するという、大きな変化を示しています。

図2。Copilotが組み込まれたWindows PC。

GitHub Copilotが開発に変化をもたらす#

AIおよびより広範な情報技術（IT）コミュニティにおいて、GitHub Copilotはソフトウェア開発プロセスを変革していることから、広く注目を集めています。GitHub Copilotは、開発者向けに特化して構築されたMicrosoft Copilotの専用バージョンです。Microsoft Copilotスイートの一部である一方、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ます。公開コードでトレーニングされた OpenAIのCodexモデルを使用し、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は自然言語のプロンプトを解釈できるため、開発者は簡単に支援を依頼できます。ユーザーは反復的な作業にかかる時間を短縮できるだけでなく、開発のさまざまな段階で生産性も向上させられます。

図3 GitHub Copilotの動作の概要。

コードの記述に加えて、Copilotは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タスクも支援できます。これにより、開発者やDevOpsエンジニアのワークフローが簡素化されます。さらに、Visual Studio CodeやJetBrains IDEなど、広く使われている開発環境とのCopilotの統合により、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。日常的なコーディング作業に費やす時間を削減することで、Copilotは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。

企業におけるCopilot AIの実際のユースケース#

次に、企業がCopilotのAI機能を活用して効率を高め、業務を合理化している実例を見ていきます。これらのユースケースは、AIによって日常業務をより迅速かつ管理しやすくできることを示しています。

天然ガスおよび電力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作業を扱うことがよくあります。こうした業務は従業員に過大な負担をかけ、全体の業務を遅らせるため、より重要な作業に割ける時間が減少します。同様に、米国最大級の天然ガス・電力エネルギーの総合企業の1つであるPacific Gas and Electric Company (PG&E)も、特にヘルプデスクなどで大量の反復作業を処理していました。担当者は定型的な問い合わせに追われ、応答時間が長くなり、より価値の高い業務に集中できなくなっていました。PG&Eには、これらの作業を自動化し、従業員が優先度の高い活動に集中できる効率的なソリューションが必要でした。

この問題を解決するため、PG&EはMicrosoft Copilotを導入しました。Copilotは300以上の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改善しました。Copilotを基盤とするAIチャットボットのPeggyが開発され、現在ではヘルプデスクへの問い合わせの最大40%を処理しています。これによりスタッフの負担が大幅に軽減され、以前は手作業だったタスクを自動化することで、PG&Eは年間110万ドルを節約しました。

図4。PeggyはCopilotを基盤とするPG&Eのチャットボットです。

CopilotのAI機能を活用して、PG&Eは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に支えられたこれらの自動化により、従業員の時間527,000時間が創出され、年間で約7,500万ドルの節約が生まれました。

通信業界の生産性を向上#

Copilotのもう1つの興味深いユースケースは、反復的なタスクの管理によって進行が遅れがちな通信分野にあります。多くの企業では、営業やカスタマーサービスのチームが、顧客情報の調査、営業資料の準備、レポートの作成などの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、顧客との関係構築や成長の推進など、より重要な業務に従業員が集中することを妨げます。

グローバルな通信プロバイダーであるLumen Technologiesも同様の問題を抱えており、チームは顧客へのアプローチに関する調査などに最大4時間を費やしていました。同社はMicrosoft 365 Copilotを使用してこれらの反復作業を自動化し、調査時間をわずか15分に短縮しました。この変化によりチームの効率が向上しただけでなく、より意義のある業務に時間を使えるようになったことで、従業員満足度も高まりました。その結果、Lumenは業績を大幅に向上させ、1年間でさらに5,000万ドルの収益を生み出しました。

Microsoft Copilot：AIによる変革を受け入れる#

Microsoft CopilotのようなAI強化ツールは、さまざまな業界でワークフローを合理化しています。コードの記述からメールの管理まで、タスクを自動化し、インテリジェントな提案を提供し、コラボレーションを改善できます。たとえば、Microsoft CopilotはAIを使用して、Word、Excel、PowerPointなどのアプリでのプロセスを簡素化します。これにより、ユーザーの時間を節約し、生産性を高められます。レポートの生成、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職のユーザーがより戦略的な活動に集中できるよう支援します。AIが進化するにつれて、こうしたツールは不可欠な存在となり、私たちの仕事の一部として日常的に使われるようになる可能性があります。

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