「マイクロソフトが描く未来｜AIエージェントとCopilotの革新」

今、ビジネス界隈で「AIエージェント」という言葉を聞かない日はないくらいですが、正直なところ、「ChatGPTがもっと賢くなったもの？」くらいのイメージの方も多いのではないでしょうか。

単に質問に答えるだけでなく、私たちの意図を汲んで、計画を立て、タスクまでこなしてくれる…まるでSF映画に出てくる有能な秘書や相棒のようですが、そんな存在が本当に私たちの仕事や生活に入り込んでくるのでしょうか？

テクノロジーの巨人、マイクロソフトは、この「AIエージェント」がもたらす未来をどう描き、私たちをどこへ連れて行こうとしているのか。日本マイクロソフトで「Azure AI」の日本、韓国におけるGTM戦略をリードする小田健太郎氏に話を聞きました。

ライター：小澤健祐

AIエージェントの定義と未来像：マイクロソフトの視点

AIエージェントは「役割」で進化する！ 3つのステップ

小澤：
マイクロソフトといえば、Copilot が大きな話題になりました。Word や Excel、Teams などで「AIが手伝ってくれる！」という体験は、多くのビジネスパーソンに衝撃を与えたと思います。この Copilot とAIエージェントの関係性から、まずはお伺いできますか？ マイクロソフトが考える「AIエージェント」とは、一体どのような存在なのでしょうか？

小田：
「AIエージェントとはこれだ！」というカチッとした定義よりも、私たちはAIができること、その「役割」がどんどん進化していくプロセスとして捉えています。イメージしやすいように、3つのステップで考えてみましょう。

1. 情報コンシェルジュ（Retrieval）： これは、みなさんが Microsoft 365 Copilot で体験されている「〇〇についてまとめて」「この長いメールを要約して」といった能力です。膨大な情報の中から必要なものを見つけ、分かりやすく整理してくれます。
2. タスク実行アシスタント（Task）： 次に、「〇〇さんに □ □ の件で Teams メッセージを送って」「このExcelデータから売上推移のグラフを作って」といった具体的な指示を受けて、実際に Microsoft 365 アプリ などを操作してタスクを実行してくれる段階です。
3. 自律型プロジェクトマネージャー（Autonomous）： これが「エージェント」の真骨頂かもしれません。「来週の役員会議までに、新製品の市場投入計画案を作成し、関連部署のレビューを通して最終版を準備して」といった、ある程度大きな目標を伝えると、AIが自ら必要なタスクを洗い出し、計画を立て、情報収集、資料作成、レビュー依頼、フィードバック反映といった一連のプロセスを自律的に進めてくれるイメージです。

小澤：
なるほど！ 情報を整理してくれるコンシェルジュから、指示通り動くアシスタントへ、そして最後は自ら考えてプロジェクトを進めてくれるマネージャーへと、AIが進化していくわけですね。Copilot は、まさにこの進化の途上にいると。

小田：
おっしゃる通りです。私たちは Copilot を「AIのためのユーザーインターフェース（UI）」、つまり人間がAIと自然に対話するための窓口だと考えています。皆さんが Copilot に話しかけるその裏側では、その言葉の意味や意図を Azure AI というマイクロソフトの強力なクラウドAI基盤が解釈し、最適なAIモデルや、特定のタスクを実行する様々な「エージェント機能」が連携して、最適な答えやアクションを返しています。

「Agentic World」の到来と Microsoft Graph の威力

小澤：
マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏は「Agentic Worldが来る」と宣言されていますよね。それは、こうしたAIエージェントが社会の隅々まで浸透する世界、ということでしょうか？

小田：
そうですね。単に便利なツールが増えるというだけでなく、AIエージェントが私たちの仕事の進め方、ビジネスのあり方そのものを根本から変えていく時代の到来を意味しています。個人の生産性向上はもちろん、組織全体の働き方にも大きな変革をもたらします。

小澤：
組織の働き方が変わる、というと？

小田：
その鍵を握るのが、マイクロソフトならではの秘密兵器とも言える「Microsoft Graph」です。これは、皆さんが日々使っている Outlook のメールやカレンダー、Teams のチャットや会議、OneDrive や SharePoint 上のファイルといった、組織内の膨大なデータを繋ぎ合わせ、AIがその文脈（コンテキスト）を理解するための基盤技術です。

例えば、Copilot に「小澤さんの担当している△△プロジェクトについて、最近の動向を教えて」と尋ねたとします。Microsoft Graph と連携した Copilot は、単にWeb検索をするだけでなく、小澤さんが送受信したメール、関連する Teams チャネルでの会話、共有されたプロジェクトファイルなどを横断的に参照し、「最近、 □ □ の課題について議論が進んでおり、来週〇〇さんと打ち合わせ予定です」といった、組織内のリアルな状況に基づいた回答を生成できるのです。

小澤：
それはすごい！ まさに「組織の記憶」にアクセスできるAIですね。他のAIアシスタントでは、ここまでシームレスな社内データ連携は難しいのではないでしょうか？

小田：
そこが、Microsoft 365 という統合された業務プラットフォームを持つマイクロソフトの大きなアドバンテージだと考えています。この Microsoft Graph 連携により、組織内の暗黙知を形式知化したり、部門間の情報共有を円滑にしたりと、組織全体の「集合知」を高めるポテンシャルを秘めています。例えば、先日は Copilot に「小澤さんと30分ミーティングしたいんだけど、空いてる時間と関連資料を探して」と頼んだら、瞬時に候補日時と関連資料のリストを提示してくれました。これまでなら、お互いのカレンダーを確認し、過去のメールを探して…とやっていた手間が、一瞬で終わるわけです。

進化への期待と現実：AIエージェントは“銀の弾丸”ではない

小澤：
期待は高まるばかりですが、一方で「本当にそんなにうまくいくの？」という疑問もあります。AIが間違った情報を提示したり（ハルシネーション）、期待通りの動きをしてくれなかったり、という課題もまだありますよね。

小田：
もちろんです。AIエージェントは決して「銀の弾丸」ではありません。特に、企業データを扱う場合は、正確性と信頼性の担保が非常に重要です。そのために、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術が鍵になります。

これは、AIが回答を生成する際に、単に学習済みデータに頼るだけでなく、信頼できる社内文書や最新の外部情報源をリアルタイムで参照し、その情報に基づいて回答を生成する仕組みです。マイクロソフトでは、Azure AI Search といったサービスで、このRAGの精度を高めるための機能を提供しています。

AIエージェントの導入を成功させるには、こうした基盤技術をしっかり整備することが不可欠です。地道なデータ整理やシステム連携といった「泥臭い」部分も、実は非常に重要なんですね。

Azure AI がもたらすビジネス変革：フルカスタムAIの世界

Azure AI：企業のAI戦略を支える「AI Foundry」

小田：
Copilot がすぐに使える完成品のAIだとすれば、Azure AI は、企業が自社のビジネスに合わせてAIモデルをトレーニングしたり、独自のAIアプリケーションを開発したりするための、いわば「AI開発のエンジンルーム」であり「AI Foundry(製造工場)」です。

その最大の強みは、エンタープライズグレードの信頼性、セキュリティ、そして圧倒的な柔軟性にあります。

• 信頼とセキュリティ： Azure OpenAI Service を使えば、OpenAI社のGPT-4oのような最新・最高性能のモデルを、マイクロソフトの高度なセキュリティ基準（Microsoft Entra ID による認証、Azure Private Link による閉域網接続など）とコンプライアンスの下で安全に利用できます。データがモデルの学習に使われることもありません。
• モデル選択の自由度： OpenAI社のモデルだけでなく、Meta社のLlamaシリーズ、Mistral AI、そしてマイクロソフト独自の高性能小型モデル Phi（ファイ）シリーズなど、多様なモデルを Azure AI Studio から自由に選択し、比較検討できます。特定のモデルに縛られないオープンな姿勢が特徴です。
• AI開発ライフサイクル全体をカバー： データ準備からモデルのトレーニング、評価、デプロイ、監視まで、AI開発に必要な全ての工程を Azure Machine Learning などのサービス群で包括的にサポートします。
• 豊富なAIサービス： 高精度な検索を実現する Azure AI Search、ドキュメント処理を自動化する Azure AI Document Intelligence、音声認識・合成の Azure AI Speech、画像認識の Azure AI Visionなど、特定のAIタスクに特化した高機能なサービスをAPIとして利用できます。
• Copilot の基盤： マイクロソフトの Copilot 製品は、実はこの Azure AI の「AI Foundry」と呼ばれる基盤の上で動いています。企業も Azure AI を通じて、Copilot と同じレベルの基盤技術をカスタムして活用できるのです。

JAL事例に学ぶ：SLMとオンデバイスAIの衝撃

小澤：
Azure AI のパワーを示す事例として、先ほどの日本航空（JAL）さんのケースは非常に印象的でした。改めて、この事例が画期的だった点を教えてください。

小田：
JALさんの事例は、いくつかの点でAI活用の新たな可能性を示しました。

1. SLM（小型言語モデル）の実力証明： LLM（大規模言語モデル）でなければ高度なタスクはこなせない、という常識を覆し、マイクロソフトの Phiモデル というSLMを特定の業務（レポート作成）に合わせてファインチューニング（追加学習）することで、十分に実用的な性能を発揮できることを証明しました。SLMはLLMに比べて学習コストが格段に低いため、企業がAIモデルをカスタマイズするハードルを大きく下げます。
2. オンデバイスAIの実現： ネットワーク接続のないオフライン、または限定環境下のタブレット端末という、決して高性能とは言えないデバイス上でAI（Phiモデル）を動作させた点です。これは、クラウドAIだけでなく、デバイス上でAIが自律的に動作する「オンデバイスAI（エッジAI）」時代の本格的な到来を告げるものでした。
3. 現場の課題解決： 最新技術を駆使するだけでなく、客室乗務員の方々の報告書作成業務の負荷軽減という、現場の具体的な課題解決に直結した点が素晴らしいと思います。

小澤：
オフラインで、しかもタブレット上でAIが動くとなると、利用シーンが一気に広がりますね。特にセキュリティが重視される分野では朗報です。

小田：
おっしゃる通りです。金融機関での顧客情報分析、製造現場での機密性の高いデータ処理、医療現場での患者情報に基づいた診断支援、公共機関での住民サービスなど、これまでクラウド利用に慎重だった分野でも、オンデバイスAIなら導入のハードルが下がります。このJALさんの事例以降、国内外の様々な業界から、オンデバイスAIに関する問い合わせが急増しています。

マルチモーダルAIと産業別応用：Azure AI の可能性は無限大

小澤：
Azure AI とSLM、オンデバイスAIの組み合わせは、今後どのような産業分野でインパクトを与えそうですか？

小田：
あらゆる産業に可能性がありますが、特に期待されるのは、マルチモーダルな活用分野です。AIはテキストだけでなく、画像・音声・動画などを組み合わせたマルチモーダル情報を扱えるようになっています。これにより、より現実に近い複雑な状況をAIが理解し、判断できるようになります。

さらに、PCやエッジデバイスに搭載されるNPU（AI処理専用チップ）に最適化された Phi-Silica のようなモデルを活用すれば、これらの処理をデバイス上で高速かつ効率的に実行できます。Azure AI は、こうした最先端の技術と、各産業特有のニーズに応えるための柔軟なカスタマイズ性を提供することで、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を強力に支援します。

小澤：
まさに企業のAI戦略を実現するための強力な武器庫、という印象ですね。一方で、多くのビジネスパーソンにとって、日々の仕事でAIの恩恵を最も身近に感じるのは、やはり Copilot だと思います。Copilot は私たちの「働き方」を、これからどのように変えていくのでしょうか？

Copilot が変える働き方と業界別活用：AIとの協働

Microsoft Copilot：あなたの「仕事の副操縦士」

小田：
マイクロソフトは Copilot を、皆さんの日々の業務に寄り添い、生産性と創造性を高める「仕事の副操縦士」と位置付けています。皆さんが使い慣れた Microsoft 365 アプリ（Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなど）の中で、AIの力を意識することなく、自然に活用できるのが最大の特長です。

Copilot がこれまで私たちが多くの時間を費やしてきた定型業務や情報整理の時間を肩代わりしてくれることで、私たちはもっと「考える」「創造する」「コミュニケーションする」といった、人間にしかできない付加価値の高い仕事に集中できるようになります。

Copilot の進化：Microsoft Graph 連携と新機能「リサーチャー」「アナリスト」

小澤：
Copilot の進化で特に注目すべき点は何でしょうか？ 先ほどデモで見せていただいた新機能は衝撃的でした！

小田：
ありがとうございます。Copilot が他のAIアシスタントと一線を画すのは、やはり「Microsoft Graph」との連携による組織内の文脈理解力です。そして、その能力を最大限に活かす新たなエージェントが、「リサーチャー」と「アナリスト」です。

• リサーチャー： Web検索だけでなく、メール、チャット、ファイルなど組織内の情報も含めて横断的に検索し、質問に関連する情報を探し出して提示します。例えば、「△△プロジェクトに関する最近の議論と関連資料をまとめて」と頼めば、Teams の会話、メールのスレッド、SharePoint 上のファイル、Web上の広範囲なデータなどをAIが探し出し、要点を整理してくれます。
• アナリスト： Excel などのデータを読み込み、自然言語での指示に基づいて高度なデータ分析や可視化（グラフ作成など）を行います。「この売上データの地域別・製品別の傾向を分析して、課題点を指摘して」といった依頼に応えてくれます。

小澤：
まさに「かゆいところに手が届く」機能ですね！ これがあれば、資料探しやデータ分析に費やしていた時間が大幅に削減できそうです。しかも、その回答や分析は、インターネット上の一般的な情報だけでなく、自社のリアルなデータに基づいている、と。

小田：
その通りです。さらに、これらの機能の裏側では、OpenAIの最新モデルであるGPT-o3-miniを基盤にしており、より賢く、より高速な応答が可能になっています。

Copilot ファミリーと Copilot Studio：適材適所とAIの民主化

小澤：
Copilot には、Microsoft 365 向け以外にも、Copilot for Sales や Copilot for Service といった特定業務向けのものや、自分でカスタム Copilot を作れる Copilot Studio もありますよね。これらはどのように使い分けるのでしょうか？

小田：
私たちは「適材適所」の考え方を重視しています。

• Microsoft 365 Copilot： 全てのビジネスパーソンの基本的な生産性向上を支援します。
• Microsoft 365 Copilot for Sales / Serviceなど： 営業担当者やカスタマーサービス担当者など、特定の職種の専門的な業務を、CRM（Microsoft Dynamics 365 など）と連携しながら強力にサポートします。
• Microsoft Copilot Studio： プログラミング知識がない現場の担当者でも、ノーコード/ローコードで独自の対話型AI（カスタム Copilot ）を作成できるツールです。例えば、「社内規定に関する質問に答えるボット」や「経費精算プロセスを案内するボット」などを簡単に作れます。さらに、コネクタ機能を使えば、Salesforceのような外部サービスや、自社独自のシステムと連携させることも可能です。

このように、役割や目的に応じて最適な Copilot を選び、組み合わせて使うことで、組織全体のAI活用レベルを引き上げていくことができます。特に Copilot Studio は、現場のニーズに即したAIを迅速に開発・展開できるため、「AIの民主化」を加速する上で非常に重要な役割を担っています。

小澤：
現場の担当者が自分でAIを作れるというのは、大きなインパクトがありますね。では、こうしたマイクロソフトのAI戦略を踏まえ、日本の企業やビジネスパーソンは、これからどのようにAIと向き合っていくべきでしょうか？ 特に、新しいPCカテゴリーである「Copilot+ PC」の登場は、大きな転換点になりそうです。

日本企業への提言とグローバル展望

オンデバイスAIの切り札：「Copilot+ PC」が働き方を変える

小田：
まさに「Copilot+ PC」は、AI時代の新しい働き方を実現するための重要なピースです。先ほど Azure AI の文脈で「オンデバイスAI」の重要性についてお話ししましたが、Copilot+ PC は、それを Windows PC で本格的に実現するためのハードウェアです。

小澤：
オンデバイスAIのメリット、改めて教えていただけますか？

小田：
大きく3つあります。

1. 高速・快適： ローカルで処理するためAI機能が瞬時に応答します。サクサク動くAI体験は、生産性を大きく向上させます。
2. プライバシー・セキュリティ：業務上クラウドの活用が難しい場合でも、AIのメリットを享受いただける新たな選択肢として、機密性の高い業務でもAIを活用できます。
3. オフライン利用： インターネット接続がない場所でもアプリケーションにより、AI機能を活用することができます。

これを実現するのが、Copilot+ PC に搭載される40TOPS以上（TOPSはAIの処理能力を示す単位）という強力なNPU（AI処理専用チップ）です。Copilot+ PC の新機能は、Windows OS とNPU、そしてクラウドAIが高度に連携しているからこそ実現できる、まさに次世代のPC体験です。

小田：
これはもう、PCの買い替え時にはNPU搭載が必須、という時代になりそうですね。

小田：
AIを活用することが当たり前になる時代においては、PCのスペック、特にNPUの性能が重要になることは間違いありません。AIはソフトウェアだけでなく、それを快適に動かすハードウェア、そしてOSとの三位一体で進化していきます。マイクロソフトがソフトウェア（Windows、 Microsoft 365）、クラウド（Azure AI）、そしてハードウェア（Surface含むCopilot+ PC の推進）まで垂直統合で取り組んでいるのは、このシームレスな体験を提供するためなのです。

おわりに

小澤：
小田さん、本日はAIエージェントの可能性から、マイクロソフトの具体的な製品戦略、そして日本企業への熱いメッセージまで、本当に刺激的なお話をありがとうございました！ AIエージェントが、単なる効率化ツールではなく、私たちの働き方、創造性、そして社会のあり方そのものを変革していく、そんな未来への解像度が非常に高まりました。

特に、Microsoft 365 の業務基盤、Azure AI のクラウドパワー、そして Windows OS と Copilot+ PC というハードウェアまで、すべてを連携させるマイクロソフトの垂直統合戦略は、これからのAIエージェント時代において圧倒的な強みとなりそうですね。

最後に、この記事を読んでくださった読者の皆さんへ、メッセージをお願いします。

小田：
AIエージェントの時代は、もうすぐそこまで来ています。いや、もう始まっていると言っても過言ではありません。ぜひ、難しく考えずに、まずは身近な Copilot に触れてみてください。そして、「AIと共に、どんな新しいことができるだろう？」「AIに任せられることは任せて、自分はどんな価値ある仕事に集中しようか？」と考えてみてください。

AIは、私たち人間の能力を拡張し、退屈な作業から解放し、創造性を刺激してくれる、頼れるパートナーになりえます。マイクロソフトは、「AIの民主化」をミッションに掲げ、誰もがAIの恩恵を受けられる社会を目指しています。そのための最高のツールとプラットフォームを提供し続けることをお約束します。

小澤：
AIが「副操縦士」として、私たちの仕事と生活を豊かにしてくれる未来。それは、私たちがより人間らしく、より創造的に生きられるようになる未来なのかもしれません。マイクロソフトが切り拓くAIエージェントの新時代、そしてそれが私たちの日常をどう変えていくのか。その進化から、ますます目が離せません。小田さん、本日は本当にありがとうございました！

小田：
こちらこそ、ありがとうございました。

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