Microsoft Build 2024

SharePointのドキュメントからCopilotを簡単に作成可能に！ この記事の内容 Microsoft Build 2024で発表された、SharePointから直接カスタムCopilotを作成できる新機能を紹介します ドキュメントを選択してボタンを押すだけで、そのドキュメントに基づいて回答するチャットボットが完成します コードを一切書かずに、RAGベースのチャットボットをノーコードで構築できます 作成したCopilotはリンクで共有でき、Microsoft Teamsのチャットに埋め込むことも可能です 記事執筆時点ではプライベートプレビュー中で、夏頃に一般提供が予定されています SharePointからCopilotをワンクリックで作成 Microsoft Build 2024において、SharePointの新機能として「Create a Copilot」が発表されました。この機能を使うと、SharePointサイト上のドキュメントを対象にしたカスタムCopilot（チャットボット）を、驚くほど簡単に作成できます。 従来、ドキュメントを検索・参照するチャットボットを構築しようとすると、Azure OpenAI Serviceの契約やインデックスの構築、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装など、相応のコストと工数が必要でした。この新機能はそのような複雑さを一切排除しています。 作成手順：数クリックで完成 1. 対象ドキュメントを選択する SharePointサイト上で、Copilotに学習させたいドキュメントを選択します。複数のドキュメントをまとめて選択することも可能です。 2. 「Create a Copilot」ボタンをクリックする ドキュメントを選択すると、SharePointの画面に「Create a Copilot」ボタンが表示されます。これをクリックするだけで、選択したドキュメントの内容を知っているCopilotの作成が始まります。 3. 名前や設定を調整する（任意） Copilotの名前は自動生成されますが、「Edit」ボタンから変更することができます。目的や説明文を追記することも可能です。設定が完了したら「Save」をクリックします。何も変更せずにそのまま保存しても問題ありません。 動作確認：ドキュメントの内容を正確に回答 作成したCopilotはすぐに試すことができます。デモでは、ドローンによるランチデリバリーサービスに関するドキュメントを対象にCopilotを作成し、以下のような質問を投げかけました。 「ドローンでデリバリーしてくれるサービスの値段はいくらですか？」 Copilotはドキュメントの内容を参照した上で、次のように回答しました。 「フラットフィー（定額）で、1オーダーあたり5ドルです。」 コードをまったく書かずに、ドキュメントの内容を正しく参照するチャットボットが動作していることが確認できました。裏側ではドキュメントがインデックス化され、RAGの仕組みによって関連箇所を取得して回答していると考えられます。 共有とTeams連携 作成したCopilotは「Share」ボタンから簡単に共有できます。共有画面はOneDriveの共有と同様のインターフェースになっており、以下の操作が可能です。 特定のユーザーやグループへの権限付与 リンクのコピー メールアドレス宛てのリンク送信 デモでは、コピーしたリンクをMicrosoft Teamsのチャットに貼り付けることで、チャット画面上にCopilotが埋め込まれました。「Chat」ボタンを押すことで、Teams内から直接Copilotと会話できる状態になります。 従来との比較：コストと工数が大幅に削減 同等の機能（ドキュメントを参照するRAGベースのチャットボット）を自前で構築しようとした場合、Azure OpenAI Serviceの契約、Azure AI Searchによるインデックス構築、アプリケーション開発など、数百万円規模のシステム開発になることもあります。 SharePointを利用している環境であれば、この機能を使うことで同じ本質的な機能をノーコードで実現できるようになります。Microsoft 365のライセンスをすでに持っている組織にとって、非常にコストパフォーマンスの高いソリューションです。 提供時期について この機能はMicrosoft Build 2024で発表されたばかりであり、記事執筆時点ではプライベートプレビュー段階です。サインアップして承認されると試用が可能で、一般提供（GA）は2024年夏頃を予定しているとのことです。 機能の正式名称は 「Create Copilot from SharePoint」 です。 まとめ SharePointの「Create a Copilot」機能は、ドキュメントを選んでボタンを押すだけで、そのドキュメントに基づいて回答するカスタムCopilotをノーコードで作成できる画期的な機能です。作成したCopilotはリンク共有やTeams連携にも対応しており、組織内への展開も容易です。 ...

Copilot Studioで「エージェント」へ進化！長期記憶・アクション実行まで対応 この記事の内容 Microsoft Build 2024で発表された、CopilotのTeamアシスタント化・エージェント化について解説します Copilotが個人アシスタントからチームアシスタントへ、さらに自律的なエージェントへと進化する仕組みを紹介します 従業員オンボーディングのデモを通じて、トリガー設定・ナレッジ参照・アクション実行の具体的な動作を説明します 長期的な文脈を保持しながら複数日にわたってプロセスを回す「長期記憶」機能のデモ内容を紹介します Copilot Studioを使ったカスタマイズと改善フィードバックの仕組みについて解説します CopilotがTeamアシスタントへ Microsoft Build 2024では、Copilotが個人アシスタントからチームのアシスタントへと進化するという発表がありました。 具体的には、ミーティングのファシリテーターを担ったり、グループでのコラボレーションをサポートしたり、プロジェクトマネージャーとして機能したりすることが可能になります。Teams、Planner、Loopなど、さまざまな場所でチームのメンバーとして動作できるようになるとのことです。 さらに一歩進んで「エージェント」へ Teamアシスタントの段階からさらに進んで、CopilotはAIエージェントとしてもう1人の人間のように生産的に振る舞う段階へと向かっています。 このエージェントはCopilot Studioを使ってカスタマイズすることができ、具体的にどのような仕事をするのかをユーザーが定義します。 デモで見るオンボーディングエージェントの仕組み 発表内で紹介されたデモでは、新入社員のオンボーディングを担うエージェントが紹介されました。以下の流れで設定・動作します。 1. 目的・ゴールの定義 まず、Copilotにどのような仕事をしてほしいかを伝えます。デモでは「新しく入社した従業員に対して、そのロールに応じたトレーニングやリソースをおすすめすること」が指示として与えられていました。担当する役割によってやるべきことが異なるため、ロールごとに適切な情報を提示するよう定義されています。 2. トリガーの設定 エージェントはどのタイミングで動き出すかを複数登録できます。デモで設定されていたトリガーの例は以下の通りです。 新しい従業員が採用されたことを認識したとき 従業員のオンボーディングサーベイが完了したとき 3. ナレッジの参照先 エージェントが使う情報ソースを指定することもできます。デモでは、LinkedInラーニングのコンテンツへのリンクや、トレーニングベンダーの情報などが登録されており、「すべての情報ではなく、ここに指定された情報だけを使って回答すること」という絞り込みが可能でした。 4. 実行できるアクション 単にテキストで返答するだけでなく、以下のような具体的なアクションを実行する許可を与えることができます。 会議招集メールの送信 リソースガイドの作成 トレーニングプランを採用マネージャーへ送付 トレーニング登録の手続き これはPower Automateなどで作成するフローを実行させるイメージに近く、Copilotにフロー実行の許可を与えるような仕組みになっているようです。 長期記憶で複数日のプロセスを管理 このデモで特に注目すべきポイントは、長期的な文脈を保持してプロセスを継続的に管理できる点です。 デモでは「Miel」という新入社員に対して、オンボーディングコパイロットアシスタントが7日目に話しかけているシーンが紹介されました。 1日目から6日目までに何をしてきたかを把握した上で、7日目にやるべきトレーニングのオプションを提示 オンボーディングアンケートの結果を参照してレコメンドを生成 「2週間後にこのイベントがあるので、1週間前にリマインドを送る」という形で、将来のスケジュールを意識した行動計画も実行 1回聞いて1回答えて終わりではなく、立ち上がるまでの数週間・数ヶ月にわたって継続的にサポートするという動作が実現されています。 複数チャンネルへの展開 作成したエージェントは複数のチャンネルに対して公開することができます。対応チャンネルの例は以下の通りです。 Microsoft Copilot Microsoft Teams ウェブサイト Slackチャンネル LINE 標準機能として多様なチャンネルへの展開が用意されているとのことです。 フィードバックによる改善 エージェントは動作状況のモニタリングとフィードバックに基づく改善にも対応しています。 デモでは、有償トレーニングの承認率が低下しているという状況を検知し、ユーザーが「シニアセールスロールの人からのリクエストだけ承認されるように変更してほしい」と指示を出したところ、Copilotがその変更内容を反映してくれるというシナリオが紹介されました。 全体のフローを俯瞰しながら「この部分を直したい」と伝えると修正してくれる、というCopilot Studioを使ったカスタマイズの流れです。 まとめ Microsoft Build 2024では、Copilotが以下の段階的な進化を遂げることが発表されました。 個人アシスタント → これまでのCopilot チームアシスタント → ミーティングのファシリテーションやコラボレーション支援 エージェント → 役割を持ち、長期的なプロセスを自律的に管理・実行 Copilot Studioを使えば、目的・トリガー・ナレッジ・アクションを定義することで、業務に特化したエージェントをカスタマイズできます。人手不足の解消や業務効率化において、AIエージェントの活用が広がりそうな流れを感じる発表内容でした。引き続き、この分野の動向に注目していきたいところです。 ...

【GitHub Copilot Workspace】プログラム作成・改修はAIのみでOK!? Build 2024発表レポート この記事の内容 Microsoft Build 2024で発表されたGitHub Copilot Workspaceの概要を紹介します GitHubのIssueを起点に、AIが仕様の読み取り・計画立案・コード実装まで自動で行います 人間はAIの出力を確認・修正するだけでプルリクエストの作成まで完結します 差分表示やライブプレビューにより、変更内容を視覚的に確認できます この機能がプログラマーの働き方に与える影響についても考察します GitHub Copilot Workspaceとは Microsoft Build 2024において、GitHub Copilot Workspaceという新機能が発表されました。この機能は、プログラマーが自らコードを書かなくても、問題が見つかったらAIが自動的に修正まで行ってくれるというものです。 従来のChatGPTを使ったコーディング支援とは異なり、GitHubのワークフローとシームレスに統合された形で、Issueからプルリクエスト作成まで一気通貫で完結できるのが最大の特徴です。 デモで紹介されたユースケース デモでは、次のようなシナリオが紹介されました。 GitHubのプロダクトページに「ディスクリプション欄でリッチテキストが使えるようにしてほしい」というIssueがユーザーから上がってきている状況です。現状では通常のテキストしか入力できませんが、太文字・斜体・箇条書きなどのリッチテキスト書式に対応してほしいという要望です。 AIが行うワークフローの全体像 Copilot Workspaceでは、以下のステップでAIが開発を進めます。 ステップ1：Issueの意図を読み取り、仕様を生成する AIがIssueのテキストやスクリーンショットを解析し、実現したいことを仕様として自動的に文章化します。たとえば「プロダクトページのディスクリプションでリッチテキストフォーマット（太文字、箇条書き、斜体など）が使えるようにする」という形で、人間が本来考えるべき仕様の整理をAIが代わりに行います。 ステップ2：実装プランを生成する 仕様に対してOKを出すと、AIは「どのソースコードをどのように変更するか」という実装プランを生成します。テキストエリアの変更内容、CSSの修正方針など、変更対象ファイルと変更内容の概要が一覧で提示されます。 ステップ3：人間がプランを修正・補足する AIが生成したプランに対して、人間が追加の指示を行うことができます。デモでは「READMEにも重要な依存関係の変更点を記載しておくように」という指示が追加されました。AIの提案をそのまま受け入れるだけでなく、細かい修正もこの段階で行えます。 ステップ4：コードの実装を提案する プランが確定したら、AIが実際のソースコードの変更を実装します。変更内容は差分表示で確認でき、どのファイルのどの行がどのように変わったかが一目でわかります。 ステップ5：ライブプレビューで動作確認する 変更後の画面がライブプレビューとして表示されます。デモでは、テキストしか入力できなかった欄が、リッチテキストエディタとして機能している様子が確認できました。太文字などの書式設定も正常に動作しています。 ステップ6：プルリクエストを自動生成する 「Create Pull Request」ボタンを押すと、AIがPRのタイトル・ディスクリプション・ブランチ名まで内容に合わせて自動的に生成します。人間は最終確認をするだけで、PRの作成まで完了します。 従来のコーディング支援との違い ChatGPTなどの従来のAI活用では、コードを生成してもらった後に手動でコピー＆ペーストを繰り返す必要がありました。どこが変わったのかを自分で把握しながら、エラーが出れば再度AIに投げて修正してもらうという手順が必要でした。 Copilot Workspaceでは、差分表示・ライブプレビュー・PR生成まですべてがツールの中でシームレスにつながっています。コピー＆ペーストの手間が不要になり、開発のフローが大幅に効率化されます。 「マネージャー的な働き方」への変化 この機能を使うことで、エンジニアの役割が変わると動画内では述べられています。 誰かがIssueを上げてきたら「はい」「はい」とAIに指示を出していくだけで、コードレビューやPRの確認という「マネージャー的な業務」に近い形で開発が進んでいきます。自分でコードを1行も書かなくても、やりたいことを指示するだけで開発が前進するという世界観です。 一方で、指示の内容を判断するためのシステム設計力や要件定義力は、これまで以上に重要になります。「何をどう作るか」を考える能力が問われる時代になっています。 プログラマーへの影響 動画の中では、この発表を受けてプログラマーの働き方を見直す必要があると率直に述べられています。 「コピペしかできないプログラマー」レベルの作業はAIに代替されてしまうというのが正直な見解です。10〜20年前は「AIがソースコードを書くのは無理」と言われていましたが、大量の学習データによって自然言語と同様にプログラム言語も扱えるようになりました。 AIの登場を脅威と捉えるだけでなく、うまく活用して自分のやりたいことを実現するツールとして使いこなすことが、これからのエンジニアに求められる姿勢です。 まとめ GitHub Copilot WorkspaceはBuild 2024で発表された、GitHub上のIssueを起点にコーディングのワークフロー全体をAIがサポートする新機能です。 IssueのテキストやスクリーンショットからAIが意図を読み取り、仕様・プラン・実装コードを自動生成します 人間は各ステップで確認・修正を行うだけで、プルリクエストの作成まで完結します 差分表示とライブプレビューにより、変更内容を視覚的に確認しながら進められます コピー＆ペーストを繰り返す従来の手順が不要になり、シームレスな開発フローが実現します AIを活用して「何を作るか」を考え・指示する力こそが、これからのエンジニアに求められるスキルになりつつあります。Copilot Workspaceを積極的に活用し、自分のプロダクトや仕組みを作ることに時間を使っていきましょう。

【ほぼ人間】Windows Copilot（GPT-4o）がMinecraftのアドバイスをリアルタイムで実施！ この記事の内容 Microsoft Build 2024 のキーノートで紹介された GPT-4o と Windows Copilot の連携デモを紹介します GPT-4o が画面共有を通じてゲームの状況をリアルタイムで把握し、音声でアドバイスを行います Minecraft のクラフト材料の不足確認からゾンビへの対処まで、ゲームルールを踏まえた的確な助言が可能です AI との会話の速度・内容・声のトーンが人間と話しているかのようなレベルに達しています ゲームにとどまらず、仕事・学習・プログラミングなど幅広い用途への応用が期待されています Build 2024 で発表された GPT-4o と Windows Copilot の統合 Microsoft Build 2024 のキーノートでは、OpenAI が発表した GPT-4o を Windows Copilot から利用できるようになるという内容が紹介されました。 GPT-4o は発表後すぐに利用可能になっており、Windows Copilot 経由でもこの新しいモデルにアクセスできます。今回のキーノートでは、その能力を分かりやすく示すデモ動画が公開され、大きな注目を集めました。 デモの概要：Minecraft で AI とリアルタイム共同プレイ デモでは、Minecraft をプレイしながら Windows Copilot（GPT-4o）にリアルタイムでアドバイスをもらうという内容が紹介されました。 プレイヤーは画面を Copilot と共有しながらゲームをスタートし、「ソードを作りたいのだけれど、材料が足りているか分からない」と相談します。 AI がインベントリを認識して必要な材料を特定 Copilot は「インベントリを開いてください」と指示し、プレイヤーが画面上でインベントリの画面を開くと、AI はその内容を画像として認識しました。 その上で、以下のような的確なアドバイスを行っています。 手持ちの材料（スティックなど）は揃っている 鉄やダイヤモンドなど一部の素材が不足している 不足している素材を探しに行くよう提案する AI が Minecraft のゲームルールやクラフトのレシピを熟知しており、インベントリの内容を画像認識した上で状況を判断していることが分かります。 ゾンビへの対処も瞬時にアドバイス 採取に向かおうとしたところ、ゾンビが出現しました。Copilot はすぐにその状況を認識し、「逃げてください」と指示を出します。 プレイヤーがうまく逃げ切ると、「よくできました」と褒めるリアクションも返ってきました。ゲームの進行状況に合わせてリアルタイムで反応し、励ましの言葉まで伝えてくれる様子は、まるで人間の友人と一緒にプレイしているかのようです。 人間らしさのレベルが桁違い 今回のデモで特に印象的だったのは、AI の応答の質と速さだけでなく、声のトーンやイントネーションを含めた「人間らしさ」の高さです。 ...

【Windows Copilot Runtime】WindowsがAIアプリケーション動作基盤に！ この記事の内容 Microsoft Build 2024で発表された「Windows Copilot Runtime」を紹介します Windowsにオンデバイス（ローカル）AIが標準搭載される仕組みを解説します クラウドAPIへの依存なしにAIアプリを動かせる未来の姿を紹介します 開発者向けのAIフレームワーク・ツールチェーンも標準搭載される点を説明します 近い将来、AI搭載アプリがWindowsの「当たり前」になる流れを考察します Microsoft Build 2024で発表されたWindows Copilot Runtime Microsoft Build 2024が開催され、数多くの新発表が行われました。その中でも特に注目度の高いトピックが、Windowsへのネイティブなサポートです。 キーノートの中で紹介されたのが「Windows Copilot Runtime」です。これはWindowsをAIアプリケーション開発・動作のための最良のプラットフォームにするための取り組みで、AIがWindowsの「ファーストクラスの名前空間」として位置づけられることになります。 Windows Copilot Runtimeとは何か Windows Copilot Runtimeは、シンプルに言うとWindowsそのものにAI機能を内包する仕組みです。構成イメージとしては以下のような階層になっています。 シリコン（ハードウェア）層 — NPU等、AIの推論を高速化するチップ Windowsコパイロットライブラリ層 — Windows内に組み込まれるAIライブラリ群 オンデバイスモデル層 — クラウドではなくデバイス上で動作する軽量AIモデル 重要なのは「オンデバイス」という点です。これまでのAIアプリケーションの多くは、OpenAI等のクラウドAPIに対してリクエストを送って応答を受け取るクラウド依存型のアーキテクチャでした。Windows Copilot Runtimeは、そのような外部のサービスへの接続を必要とせず、デバイス上で直接AIモデルを動かすことを可能にします。 クラウドAIとの違い：ローカルで動くことのメリット これまでの主流なAIアプリケーション開発のパターンは以下のようなものでした。 OpenAI等のAPIを契約してクラウド上のモデルを呼び出す Embeddingとベクターデータベースを組み合わせたRAG（検索拡張生成）をクラウドで構築する これらはクラウド上の大規模モデルを使うため性能は高いものの、インターネット接続が必須であり、APIの利用コストも発生します。 Windows Copilot Runtimeが提供するオンデバイスモデルは、クラウドの大規模モデルと比べると性能面では劣る部分もありますが、インターネット接続が不要でデバイス上でそのまま動作するというメリットがあります。電車の中でもオフライン環境でも、AIを使ったアプリが普通に動作する世界が近づいてきています。 開発者にとって何が変わるか キーノートでは、開発者向けの内容も紹介されました。 40以上のAIモデルがそのまま利用可能（APIを通じて呼び出せる） スタジオエフェクト、クリエイティブフィルター、音声フォーカス等がコード不要で統合可能 ローカルデータを使ったRAGのような仕組みをWindowsネイティブAPIで構築可能 AIアプリ開発のためのフレームワーク・ツールチェーンがWindowsに標準搭載 特に大きな変化は、Windowsをターゲットにしてアプリを作れば、ユーザーがどのようなサービスと契約していなくてもAI機能が使えるという点です。これは全世界のWindowsユーザーをそのまま対象にできることを意味しており、開発者にとっても非常に大きな意味を持ちます。 OS自体もAI対応になる Windows Copilot Runtimeは、アプリケーション開発の基盤を提供するだけでなく、OS自体の動作にもAIが組み込まれることになります。 つまり以下の2つのレイヤーで同時にAI化が進む形です。 OSレイヤー — Windowsそのものの挙動にAIが活用される アプリケーションレイヤー — 開発者がWindowsのAPIを使ってAI搭載アプリを作れる AIのモデルはWindowsのアップデートを通じて更新・追加されることも想定されており、ハードウェアの対応が進むにつれてさらに活用の幅が広がる見通しです。 いつ使えるようになるか この発表はMicrosoft Build 2024のタイミングで行われたものであり、今日明日から誰でもすぐに使えるというわけではありません。 ...