現代のビジネス環境は急速に変化しており、効率化と生産性向上が求められています。そんな中、Microsoft が提供する AI ツールである Microsoft Copilot for Microsoft 365 、Copilot Studio 、Azure OpenAI Service は、業務の効率化と革新を支える強力なツールです。

これらのツールは「生成 AI 」と呼ばれる技術を基にしています。生成 AI とは、人工知能が大量のデータを学習し、新しいコンテンツや情報を生成する技術のことです。例えば、テキストの生成、画像の作成、コードの生成などが含まれます。生成 AI は、自然言語処理や機械学習の技術を駆使して、人間のように理解し、応答することが可能です。

本記事では、これらのサービスの違いと具体的な業務活用方法について詳しく解説します。

各サービスの比較

サービス名	Microsoft 365 Copilot	Copilot Studio	Azure OpenAI Service
機能と特徴	Microsoft 365 アプリケーション内での業務効率化。ドキュメント作成、メール処理、データ分析が得意。	カスタム AI アシスタントの作成とワークフローの自動化が強み。業務プロセスの AI ソリューションを設計。	幅広い用途に対応する強力な AI モデルを提供。コンテンツ生成、コード生成、自然言語処理が可能。
適用シナリオ	日常業務の効率化。特に、ドキュメント作成やメール処理が多い業務。	業務プロセスを自動化したい場合に適している。カスタム AI アシスタントを作成することで、業務の効率化。	高度な AI 機能を必要とする場合に最適。コンテンツ生成やデータ分析、コード生成など。
コストと導入のしやすさ	Microsoft 365 のサブスクリプションに含まれているため、導入が容易。	カスタムソリューションの設計が必要なため、初期設定に時間がかかる場合があるが、柔軟性が高い。	高度な AI 機能を提供するため、コストがかかる場合があるが、その分高いパフォーマンスを発揮。

Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot は、Word 、Excel 、Outlook などの Microsoft 365 アプリケーションに統合された AI アシスタントです。

自然言語処理を活用して、ユーザーの指示に基づいてドキュメント作成やデータ分析を行います。

例えば、総務部門において、活用シーンとしていくつかご紹介します。

営業プロセスの自動化

• 会議のスケジュール管理：多くの時間を消費する会議のスケジュール管理をスムーズに行う
• メールの自動作成：高品質なメールを迅速に作成する
• タスク設定：タスクの抽出や有線付けといったルーチンワークを減らし、戦略的な活動に集中できるようにする

総事務業務の自動化

• 配布資料の作成準備：資料のアジェンダや要約を関連ドキュメントから作成し、資料作成や調査にかかる時間を短縮
• データ入力と報告書の作成：異常値の発見やデータの解析など時間がかかるタスクを簡略化

営業プロセスや事務業務の自動化を行うことで組織全体の業務効率が向上します。

Copilot Studio

Copilot Studio は自社の業務に合わせてカスタム AI アシスタントを作成することができるツールです。

例えば、顧客対応のワークフローを効率化することが可能です。

顧客対応の効率化

• 自動応答の設定：メールやチャットでのよくある質問への自動応答を設定し、迅速な対応を可能に
• パーソナライズ対応：顧客データを活用し、購入履歴や問い合わせ内容に基づいた個別対応を自動化
• 問い合わせの分類と割り当て：AI が問い合わせを自動で分類し、適切なチームに割り当て
• フォローアップの自動化：顧客対応後にフォローアップメールやアンケートを自動送信し、進捗管理
• クレーム管理：クレーム対応を自動化し、進捗状況の通知や解決までのフォローを効率化
• セルフサービス強化：FAQやナレッジベースとの連携で、顧客が自力で問題解決できる環境を提供

このように営業スタッフが普段行っている顧客対応作業を、AI に作業させることで、業務効率化や組織全体の生産性を向上させます。します。これにより、顧客の待ち時間を減らし、サービスの質を向上させます。また、顧客の履歴データを基に、パーソナライズされた対応を実現します。このように、顧客対応の自動化を進めることで、業務効率が向上し、顧客満足度も高まります。

Azure OpenAI Service

Azure OpenAI Serviceは、OpenAI の強力な AI モデルを Azure プラットフォーム上で使えるサービスです。このサービスは、自然言語処理、コンテンツ生成、コード生成など、いろいろな用途に対応しています。特に、データに基づいた意思決定をサポートするための強力なツールとなります。

具体的に、組織内のデータ活用のケースをご紹介します。

営業データ分析と予測

1. 膨大なデータからのインサイト抽出
   • 有用なインサイトを抽出し、将来的なトレンドを予測
   • 収集された情報を体系的に整理し、パターンを見つけ出すことが可能
2. 効果的な戦略立案
   • パターンを見つけ出すことで、効果的な戦略を立案
   • 市場の変動や顧客の行動を予見し、迅速な判断が可能
3. 競争力の維持
   • 予測機能を活用することで、競争力を維持する手助け

データ管理

1. 大量データの迅速かつ正確な処理
   • データ入力や集計の時間を大幅に短縮
   • AI がデータの解析をサポートし、詳細で有用なインサイトを提供
2. データセキュリティの確保
   • 機密情報の取り扱いも安心
   • データの整合性を保ちながら、総務部門の業務を支援
3. カスタマイズの容易さ
   • 特定の業務ニーズに応じて柔軟に対応
   • 総務部門のデータ管理が一層効率的かつ安全に

Azure OpenAI Service を使うことで、企業は高度な AI 技術を簡単に導入でき、業務の効率化と生産性向上を実現できます。

生成 AI 導入のための準備

生成 AI を導入する前には、まず現状の業務フローを詳細に分析することが不可欠です。その上で、従業員へのヒアリングやアンケートを通じて必要な要件を整理し、導入の範囲を明確に定めることが重要です。必要なツールを最適な形で導入するためには、事前の準備が肝心です。

1. 分析と計画
   最初に、業務フローを詳細に分析し、従業員へのヒアリングやアンケートを通じてニーズを把握する。その後、必要な要件を整理し、導入の範囲を明確に決定する
2. ツール選定
   次に、目的に合った生成 AI ツールを選定し、各ツールの機能や使い方を比較検討して最適なものを選択
3. チーム編成と教育
   導入プロジェクトに関与するメンバーを選定し、役割を明確にするとともに、教育やトレーニングプログラムを策定
4. 試験的導入と評価
   パイロットプロジェクトを実施して生成AIの効果を測定し、その結果を分析して従業員からのフィードバックを収集
5. 最終導入と継続的改善
   フィードバックを反映させた最終導入計画を策定し、正式に導入した後は、定期的に評価を行い、必要に応じて改善策を講じる

Copilot 導入活用支援サービスのご紹介