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  • マイクロソフト、AI対話内で決済まで完結する「Copilot Checkout」を発表 

    マイクロソフト、AI対話内で決済まで完結する「Copilot Checkout」を発表 

    消費者の購買行動において、AIアシスタントにアドバイスを求める動きが日常化しつつある。

    しかし、AIとの対話で購買意欲が高まっても、実際の購入には外部サイトへの遷移が必要であり、その過程での離脱(カゴ落ち)がEコマース事業者の課題となっていた。

    こうした中、マイクロソフトは2026年1月8日、AIアシスタント「Copilot」上での対話から直接商品の購入・決済までを完結させる新機能「Copilot Checkout」および、自社サイト上にAI販売員を配置する「Brand Agents」を発表した。

    「Copilot Checkout」は、ユーザがCopilotと会話する中で商品に興味を持った際、別のウェブサイトに移動することなく、その場で決済手続きまで行える機能である。

    例えば、ユーザが「ディナーパーティー用のドレス」についてCopilotに相談すると、AIが複数の商品を比較・提案する。ユーザが決定すれば、そのままチャット画面内で購入が完了する。

    これにより、購買意欲が最も高い瞬間を逃さずに成約につなげることが可能となる。

    マイクロソフトのデータによると、Copilotを含む購買体験は、そうでない場合に比べて対話から30分以内の購入数が53%増加し、購買意欲がある場合の成約率は194%高いという結果が出ているのだという。

    また、事業者の自社ECサイト上に、ブランド固有の知識と「声」を持ったAIショッピングアシスタントを設置できる機能である「Brand Agents」も同時に発表された。

    これは、従来の検索フィルターとは異なり、熟練した店舗スタッフのように自然な会話を通じて商品を提案するというものだ。

    マイクロソフトの分析ツール「Clarity」と連携しており、顧客の行動データを可視化しながら、アップセルやクロスセルを促進する。

    先行導入した小売企業では、AIが支援したセッションのコンバージョン率が通常と比較して3倍以上に達したのだという。

    Google「UCP」との比較:アプローチの違いと共通点

    なお、マイクロソフトの発表と時を同じくして、Googleも2026年1月11日、同様のエージェンティック・コマース(自律的なAIによる商取引)を実現するためのオープン規格「Universal Commerce Protocol(UCP)」の詳細を発表している。

    両社の動きは、AIが単なる検索補助から「購買の実行者」へと進化していることを示しているが、そのアプローチには特徴的な違いが見られる。

    マイクロソフトは、「Copilot」という自社のAIプラットフォームにおける具体的な機能や、分析ツールとセットになったソリューションとして展開している。

    つまり、ShopifyやPayPalなどのパートナーシップを活用し、既存の加盟店がスムーズに導入できる「実利」を強調するアプローチだ。

    一方、GoogleのUCPは、AIエージェントとECサイトが通信するための「標準規格(プロトコル)」の策定に重きを置いている。

    Google検索やGeminiだけでなく、あらゆるAIプラットフォームが共通の仕様でECサイトと接続できる「オープンなエコシステム」の構築を目指しており、GitHub上で仕様を公開している。

    両社に共通しているのは、Amazonのような巨大プラットフォームが取引を仲介・管理するのではなく、あくまで販売元(マーチャント)が「Merchant of Record(記録上の販売者)」となるモデルを採用している点だ。

    マイクロソフトもGoogleも、事業者が顧客データや取引関係を自社で保有し続けることを保証している。

    これは、プラットフォーマーによるデータの囲い込みを懸念するEC事業者にとって、導入の大きなインセンティブとなる。

    実務的な導入においては、両社ともにECプラットフォーム最大手の「Shopify」との連携を核としている。

    マイクロソフトは、Shopify利用者であれば自動的に「Copilot Checkout」が有効化される仕組みを用意しており、GoogleもShopifyを含む主要パートナーとUCPを共同開発している。

    2026年は、AIエージェントが「商品を探す」だけでなく「決済まで代行する」という新たな商習慣が、これら二大テックジャイアントの主導によって急速に普及する年となりそうだ。

  • マイクロソフト独自AIチップMaia200を発表

    マイクロソフト独自AIチップMaia200を発表

    マイクロソフトは、Maia 200という新しいAIチップを発表しました。

    NVIDIAへの依存を低減し、コスト効率を向上させることを目的としています。マイクロソフトはこれをAzureクラウドで活用し、一部タスクではAmazonやGoogleの競合チップを上回る性能を主張しています。

    ポイント

    1. Maia 200は、AIモデルのトレーニングではなく推論(訓練済みモデルを実際のクエリに適用する段階)に最適化されたアクセラレータ
    2. マイクロソフトの前世代Maia 100からの進化版で、特定のワークロードではAmazonのTrainium 3世代比で3倍の性能向上を主張
    3. カスタムシリコンは、汎用GPU(NVIDIAのH100/Blackwellなど)と比べて電力効率が高く、Azureのデータセンター統合に適する
    4. 一方、NVIDIAのCUDAエコシステムほどの柔軟性や広範なソフトウェアサポートはないため、推論特化型として位置づけられる

    全体として、AIインフラの「垂直統合」が進んでいて、ビッグテックが自社ワークロードに合わせたチップを設計するトレンド(Google TPU、Amazon Inferentia、Meta MTIAなど)を加速することになりそうです。

    ニュース深掘り

    ここからは、このニュースをビジネス面で深掘りしていきます。

    戦略的・ビジネス的視点

    マイクロソフトの今回のチップ開発における最大の動機は、コストコントロールとサプライチェーンリスク低減といえます。

    AIブームでNVIDIAのGPU需要が爆発し、価格高騰・供給不足が発生しています。

    そんな中、OpenAIのような大規模顧客向けに自社チップを使うことで、30%以上のコスト効率向上を実現可能とされていて、これはAzureの競争力を強化します。
    将来的にMaia 200を外部顧客に開放すれば、新たな収益源にもなります。

    一方、リスクもあります。自社チップ開発には巨額投資が必要で、性能が期待を下回ればNVIDIA依存が続く可能性があります。

    実際、トレーニング分野ではまだNVIDIAの優位性が揺るぎません。

    市場的・競争的視点

    現在、NVIDIAのシェアは現在80-90%超ですが、Maia 200のような動きが続けば、価格競争が激化し、エンドユーザー(企業)にとってはコスト低下の恩恵が期待できます。

    競合では、AmazonのTrainium/Inferentia、GoogleのTPU v5、さらには新興のGroqやCerebrasなどが台頭しています。

    結果として、AIハードウェア市場は「NVIDIA一強」から「多極化」へ移行し、イノベーションが加速するでしょう。

    ただし、短期的にNVIDIAの株価に悪影響を与える可能性は低いです。マイクロソフト自身もトレーニングではNVIDIAチップを大量購入しており、完全な「脱NVIDIA」ではないからです。

    今後、Maia200の性能を実際に確認しながら、投資対効果が見合い、使えそうであれば置き換えていく、と言う流れになりそうです。

    倫理的・社会的視点

    ビッグテックの垂直統合が進むと、チップ設計・製造の力が少数の巨大企業に集中し、新規参入障壁が高まるリスクがあります。

    また、地政学的にはTSMC依存が続くため、サプライチェーン全体の脆弱性は解消されていません。

    AI開発を行う企業では、ビジネスへの影響

    自動運転や創薬、新素材開発など、さまざまな分野でAIを活用した研究開発が進んでいる状況で、AI開発を行なっている企業においては、良くも悪くもNVIDIAに依存していればよかったという状況が崩れてきています。

    リソースの分散、多能化などを考えると、(コストを度外視すれば)NVIDIA一強の方が楽ではあるのですが、そうも言ってはいられません。

    そこで、ここからは、この発表に対するAI開発を行う企業への影響を解説します。

    インフラの多角化を急ぐ必要あり

    NVIDIA一辺倒ではなく、Azure Maia、AWS Inferentia、Google TPUなど複数プロバイダーを評価した方が良いと思われます。

    なぜなら、ワークロードに応じて最適な組み合わせを選ぶことで、コストを20-40%削減できる可能性があるからです。

    長期契約の見直しを検討すべき

    GPU供給不足が続く中、クラウドベンダーのカスタムチップ移行が進むと価格変動が起きやすいです。

    1-2年単位でベンダー比較を行い、ロックインを避ける柔軟な契約を優先してください。

    自社AI戦略の再検討

    大企業であれば、カスタムチップやFPGAの導入を検討する価値があると思われます。

    中小企業は、Maia 200のような推論特化チップが開放されたタイミングで、Azure移行を視野に入れてみると良いでしょう。

    推論コストが支配的になる生成AI時代では、ここが最大の節約ポイントとなるはずです。

    人材・スキル投資の必要性

    AI開発を行なっている企業は、NVIDIA CUDA中心のスキルセットだけでなく、ONNXやTriton Inference Serverなどのマルチプラットフォームに対応した人材を確保してください。

    チップ多様化時代に入ったとき、適応力が競争優位性になります。

    リスクヘッジを忘れずに

    地政学リスク(台湾有事など)を考慮し、複数リージョンのクラウド分散やオンプレミス回帰も選択肢に含めてビジネスを進めることが重要になるでしょう。

  • インフォマティカとマイクロソフト、両サービスを組み合わせAIを活用した統合ソリューションを提供

    インフォマティカとマイクロソフト、両サービスを組み合わせAIを活用した統合ソリューションを提供

    インフォマティカは、マイクロソフトの年次カンファレンス「Microsoft Ignite 2025」において、マイクロソフトとの新たな戦略的イノベーションを発表した。

    今回の連携では、インフォマティカのAI搭載クラウドデータ管理プラットフォーム「Intelligent Data Management Cloud」(以下、IDMC)と、マイクロソフトのエンタープライズ向けエージェント型AI基盤「Microsoft Foundry」を統合。これにより、企業はガバナンスの効いた高品質なデータを活用し、自律的に業務を遂行する「AIエージェント」を迅速かつ安全に構築・実装することが可能になる。

    今回の発表の核となるのは、業界標準である「Model Context Protocol(MCP)」を用いた統合だ。

    これにより、「Microsoft Foundry」で構築されたAIエージェントは、インフォマティカの「IDMC」へ直接かつ安全に接続が可能となる。

    また、AIエージェントの開発を加速させるため、特定の業務や業界に特化した「生成AIレシピ」ライブラリも発表された。

    これには、シンプルなReactエージェントおよびFoundry搭載の多機能コール対応エージェント、ならびに「ローン処理」や「自動車保険請求処理」など業界特化型のFoundryレシピが含まれ、いずれもFoundryとインフォマティカのデータ管理基盤を活用している

    さらに、インフォマティカのAIエンジン「CLAIRE」も「Microsoft Foundry」と統合され、データ統合や品質管理、ガバナンスやマスターデータ管理(MDM)などのサービス全体で高度な推論機能を提供する。

    加えて、Apache Icebergテーブル形式でバックアップされたMicrosoft OneLakeテーブルの読み取りおよび書き込みのサポートも発表された。

    これにより、データ資産全体を統合、保護、アクセスすることが容易になる。

    インフォマティカのCPOであるKrish Vitaldevara氏は、「Microsoft Foundryの機能と当社のエンタープライズグレードのデータ管理を統合することで、顧客はコンプライアンスを遵守しながら迅速にAIエージェントを構築できる」と述べている。

    また、マイクロソフトのCVPであるAmanda Silver氏は、「正確かつ責任ある成果を提供するには、信頼性が高くガバナンスの効いたデータが不可欠だ」とし、今回の統合が本番環境でのAI活用において重要であることを強調した。

  • UiPath、MicrosoftのAIエージェントを連携する双方向プラットフォーム統合を発表

    UiPath、MicrosoftのAIエージェントを連携する双方向プラットフォーム統合を発表

    UiPathは、同社が提供する「UiPath Maestro」において、Microsoft社が提供する「Microsoft Copilot Studio」のAIエージェントを、UiPathやその他の企業とともにオーケストレーションできる新たな機能を発表した。

    「UiPath Maestro」は、複雑な業務プロセスに対して、AIエージェント、ロボット、人間を連携させ、エンタープライズ規模の自動化を実現するソリューションだ。

    一方「Microsoft Copilot Studio」は、ローコード・ノーコードでAIエージェントやチャットボットを開発・カスタマイズ・管理するためのプラットフォームだ。

    今回発表された機能により、開発者は「Microsoft Copilot Studio」のAIエージェントを「UiPath Maestro」から直接連携できるようになった。

    この機能は、Microsoftが最近発表した、「UiPath Maestro」を含む企業向けの統合的な自動化ソリューション群である「UiPath Platform」と「Microsoft Copilot Studio」の双方向統合を基盤としており、UiPathおよびMicrosoftのAIエージェントや自動化の連携を促進する。

    開発者は、「UiPath Maestro」を活用することで、UiPathの自動化やAIエージェントを「Microsoft Copilot Studio」に直接組み込んだり、「Microsoft Copilot」のAIエージェントをRPA開発・設計ツール「UiPath Studio」に統合したりできるようになった。

    この統合により、Pythonライブラリ「LangGraph」を使用して作成したAIエージェントを、コードを一切変更することなく、「UiPath Platform」上でネイティブに実行できるようになった。

    これにより、開発者はPythonツールを使ってAIエージェントを構築・テストできると同時に、ガバナンス、セキュリティ、評価といった「UiPath Platform」の利点も得ることができる。

    また、LLMを使ったアプリケーションの開発を効率化するためのオープンソースのフレームワークである「LangChain」で開発されたAIエージェントを業務プロセスに組み込むことも可能だ。

    さらに、コンピュータ操作用の「UiPath UI Agent」を使って、実際のエンタープライズ向けインターフェースを操作することもできる。「UiPath UI Agent」は、コンピュータ操作モデルとユーザインターフェース自動化を組み合わせており、目的を理解し、計画を立て、自律的に行動する。なお、「UI Agent」は、現在プライベートプレビュー版が提供されている。

    すでに、「Microsoft Copilot Studio」のAIエージェントやRPAツール「Power Automate」を活用して、メールの監視・分類やQ&Aを行っている顧客のなかには、UiPathのエージェンティックオートメーションを使ってプロセスを最適化し、明確なROIを達成している企業もあるとのことだ。

    例えば、Johnson Controls社では、UiPathのロボットと「Power Automate」で作成した既存の自動化を強化するため、信頼度に基づいて文書情報を抽出するUiPathのAIエージェントを追加した。

    その結果、500%のROIを達成し、さらに手作業での文書チェックにかかっていた年間推定18,000時間という工数削減を達成した。

    Johnson Controls社のグローバルインテリジェントオートメーション&インテグレーション担当ディレクターであるラムナス・ナタラジャン氏は、「プロセスを単体で自動化することはできないため、確実なビジネス成果につなげるには、テクノロジーの境界を越えた統合が必要。双方向統合によって、Microsoft CopilotとUiPathのAIエージェントそれぞれの強みを組み合わせ、さまざまな文書、メール、PowerApps、企業向けシステムを横断する複雑なワークフローを完全に自動化できる」と述べている。

    なお、UiPathとMicrosoftは、MCP統合を通じてUiPathのAIエージェントがMicrosoft Azureのツールを検出できるようにするほか、生成AIプラットフォーム「AI Foundry」上で構築されたモデルや機能を「UiPath Platform」から提供するための連携を進めているとのことだ。

    関連記事:業務プロセスの基本や改善方法について知りたい方は、こちらの記事も参考にしてください。
    業務プロセスとは?具体的な定義や可視化方法、デジタルを活用した改善事例などを紹介

  • 最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法

    マイクロソフトは、AIに関する最新の技術やツール、活用事例などを紹介するイベント「Microsoft AI Tour Tokyo」を、2025年3月27日に東京ビッグサイトで開催した。

    イベントのテーマは、「責任あるAIの開発とその応用について」で、業界のリーダーやマイクロソフトの専門家、パートナーが集まり議論が行われた。

    本稿では、Microsoft会長兼CEOサティア・ナディラ氏による基調講演にて、「Copilot」の活用方法について語られた内容を紹介する。

    マイクロソフトが「Copilot」に注力する理由

    まず、マイクロソフトが「Copilot」に注力する理由について語られた内容を紹介する。

    ナデラ氏はまず、AIのトレーニングに必要な計算資源が、2010年以降急増しているという図を示した。

    GPUやTPUなどの専用ハードウェアの進化により、従来では考えられなかった大規模なモデルのトレーニングが可能になっている一方、膨大な計算リソースを投入しなければならないということだ。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    スケーリング則の図

    そのため、AIの性能は、処理できるトークン数(=知的能力)を、消費電力とコストの合計で割ったものという考え方を示し、より少ない電力とコストで多くのトークンを処理できるAIが、高性能であると定義した。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    AIの性能を表した図

    また、どのように価値を付加するかが重要であるとした上で、「AIの性能向上はハードウェアだけでなく、ソフトウェアの最適化により100倍もの計算効率向上が可能になる」と言う。

    つまり、AIの価値は、単なる計算能力の向上ではなく、消費電力とコストのバランスをとりながらソフトウェアの最適化を行い、いかに価値あるタスクを効率的にこなせるかが重要であるということだ。

    こうした前提の上、「現在3つのブレークスルーがAIエージェントの世界に現れている」とナデラ氏は述べる。

    一つ目はインターフェース(UI)。
    二つ目が推論及びプランニング。
    三つ目がやり取りの記憶・コンテキスト(文脈)だ。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    3つのブレークスルー

    ナデラ氏は、「マイクロソフトとしても、いかにしてこれらのテクノロジーのパワーを発揮することができるかということが大切である。そして、これを実現するために、マイクロソフトは「Copilot」「Copilot & AI Stack」「Copilot Device」の3つのプラットフォームに集中する」と述べた。

    なお、「Copilot & AI Stack」は、Copilotを活用してユーザ自身の製品やアプリケーション開発する際に必要となるインフラストラクチャを提供するもので、企業が独自のAIを構築することができる。また、「Copilot Device」は、AI搭載のPC「Copilot+PC」などだ。

    今回は、「Copilot」について語られた内容を紹介する。

    UIとしてのCopilot

    Copilotは、OpenAIのGPTを活用し、自然言語処理技術を用いた生成AIツールで、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsなどのMicrosoft 365のアプリケーションと統合されているのが特徴だ。

    ​ユーザが自然言語で対話したり指示を入力したりすると、Copilotはがリアルタイムで応答し、作業タスクを効率化する。

    今回の基調講演でナデラ氏は、「CopilotをAIのUIとして、ブラウザ、デバイス、OS、既存のアプリケーションなどに導入する」と述べた。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    CopilotをAIのUIを担うことを表している図

    「Teams」での活用例

    まず、ビデオ会議やファイル共有などができるビジネスチャットツール「Teams」に搭載されたCopicotのデモ動画が紹介された。

    このデモでは、外科医メンバーが脳腫瘍の手術に今から挑もうとしているという想定で、Teamsのミーティングで病歴やどれくらいの時間を手術にかけることができるかといった詳細について話し合っていた。

    Teamsの画面では、実際の症例や、ミーティングの内容を文字起こししてくれる「AI ノート」を見ることができる。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    右側に、「AI ノート」が書き起こしてくれたミーティングの内容が書かれている。

    ミーティングが終わった後は、AIが書いてくれた会議の議事録を元に、パワーポイントのスライドデッキを作ることができる。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    AIが書いてくれた会議の議事録を元にパワーポイントのスライドデッキを作っている様子

    「Pages」での活用例

    また、Copilotが搭載されたPagesを活用することで、ウェブや組織の情報をもとに、AIがグラフを作ったり、販売レポートを作成したりしてくれる。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    「Copilot Pages」によって作成されたグラフ

    そして、チームでCopilot Pagesを活用すれば、リアルタイムに作業や入力情報を共有することができる。

    つまり、かつてスプレッドシートやドキュメントを活用してチームで作業共有していたところに、AIも参加する形で作業を遂行することができるということだ。

    AIエージェントを構築するCopilot Studio

    次に、AIエージェントを構築することができる「Copilot Studio」についての説明があった。

    ナデラ氏は、「ワードを使いながらドキュメントやスプレッドシートを作成するように、何千何万というエージェントを構築できる世界を目指している」と言う。

    具体的な操作としては、OpenAIのGPTsのように、自然言語でエージェントにやってほしいことを記載するだけで、簡単にエージェントを作ることができる。

    フィールドサービスエージェント

    基調講演では、フィールドサービス担当者のオンサイト訪問を支援するための「フィールドサービスエージェント」を構築するデモが行われた。

    指示文とデータをアップロードすることで、フィールドサービスエージェントを構築することができた。なお、Copilot Studioで構築したエージェントは、Copilotの中で活用することができる。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    フィールドサービスエージェント

    ブログ要約エージェント

    また、「Copilot Studio」を通じて、マイクロソフトの本社のブログを要約してくれるエージェントの紹介もあった。

    マイクロソフトでは、毎日読みきれないほどの英語のコンテンツが公開されるため、それを要約して投稿してくれるエージェントを活用しているという。

    「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた最新の活用方法
    ブログ要約エージェント

    なお、こうしたエージェントを構築するには、ユーザのデータを活用する必要がある。

    そこでナデラ氏は、「コンプライアンスやセキュリティをはじめ、社内にある人と人との関係性関するデータやドキュメント、プロジェクトなどのデータベースに加え、パブリックなデータやDataverse(マイクロソフトが提供するクラウド型データプラットフォーム)に蓄積されているデータなど、エンタープライズの全ての情報を融合する」と述べた。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    エージェントを実現するためのデータベースの概要図

    専門性を高めたエージェント

    さらにナデラ氏は、「近い将来、リサーチャーエージェントとアナリストエージェントをCopilotに取り込む」と発表した。

    マイクロソフトが作った高度な推論モデルをCopilotに取り込むことで、研究者やデータアナリストをユーザ一人一人に割り当てることができるという構想だ。

    例えば二つのデータをアナリストエージェントに投げると、その相関関係はなんなのかといったことを導きだしてもらうことができるという。

    リサーチャーエージェント

    リサーチャーエージェントは、リサーチ業務を担ってくれるエージェントだ。

    基調講演のデモでは、製品開発を行っていると仮定して、新たなマーケットに参入するための製品戦略を考えてほしいとリサーチャーエージェントに投げかけている。

    するとリサーチャーエージェントは、求められている回答に必要な情報をユーザに聞き返した上で、リサーチの計画を提案してくれた。

    「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた最新の活用方法
    ユーザが、「私たちがアウトドア&アドベンチャーマーケットに参入するための製品戦略を開発してください。市場における当社の可能性を把握するために、既存の内部データを活用し、外部調査も行ってください。そして、より広範な市場環境と当社の戦略を結びつけてください。」と書き込んでいる。これに対し、リサーチャーエージェントは、より具体的にニーズを理解するための情報を提供してほしいと回答している。

    なお、この回答は、タスクを始め、製品のラインナップ、会議の内容といった自社のデータから、ウェブのデータ、サードパーティのデータを踏まえた上で出力することができるという。

    アナリストエージェント

    一方、アナリストエージェントは、生データから数分以内に洞察を得ることができるデータサイエンティストのようなエージェントだ。

    デモでは、顧客データテーブルや顧客別の収益レポートといった生データのExcelファイルから、収益レポートを分析し、顧客セグメントに関する洞察を提示してくれる。また、それを視覚的に表現したグラフの作成を依頼することで、顧客層の分析と、その分析結果をグラフで分かりやすく示してくれた。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    顧客の収益レポートから分析をして、洞察結果を視覚化してくれている。

    そして、収益レポートを分析し、顧客セグメントに関する洞察と、それを視覚的に表現したグラフの作成を依頼することで、顧客層の分析と、その分析結果をグラフで分かりやすく示してくれた。

    さらに、アナリストエージェントが分析するために実行したPythonコードと、その実行結果を確認することも可能だ。

    最新の「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた活用方法
    収益レポートを分析するために実行したPythonコードと、その実行結果を示している。

    ナデラ氏は、「リサーチャーエージェント及びアナリストエージェントを活用することで、全ての社員が専門性を活用することができる。」と述べた。

    通訳エージェント

    最後に、日本マイクロソフト株式会社の代表取締役社長である津坂美樹氏より、マイクロソフト社内での翻訳に関する事例について紹介があった。

    まず、津坂氏が英語でインタビューを受けている様子と、同じ内容が3カ国後で、かつ本人の声で話されるビデオが流れた。

    これは、去年の秋に受けたインタビューを、Azuruのエンジニア二人が30分かけて翻訳したものだという。

    「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた最新の活用方法
    英語でのインタビューを、日本語を含む3カ国後に翻訳している。

    そこから数ヶ月後、Teamsでのミーティング中にほぼリアルタイムに翻訳することに成功したのだと津坂氏は述べる。

    デモの動画では、津坂氏と韓国語を話す女性、スペイン語を話す男性がTeamsでミーティングをしている。

    そして、日本語で語りかける津坂氏に対し、韓国語やスペイン語で答える他の二人の声が、ほぼリアルタイムで日本語に翻訳されて音声となって流れた。

    「Copilot」は何ができるのか?Microsoft AI Tour Tokyoで語られた最新の活用方法
    Teamsでミーティングをしながら、韓国語とスペイン語をほぼリアルタイムに日本語に翻訳している。

    これは、Teamsの「インタープリターエージェント」という新しいファンクションで、現在社内でトライしているとのことだ。

    津坂氏は、「このファンクションが実用化されれば、グローバルに展開する企業にとっては大きなインパクトとなる」と述べた。

  • シーメンス、マイクロソフトとの連携によりIT/OT統合を加速

    シーメンス、マイクロソフトとの連携によりIT/OT統合を加速

    シーメンスは、情報技術(以下、IT)と運用技術(以下、OT)の統合を支援するオープンデジタルビジネスプラットフォームである「Siemens Xcelerator」において、マイクロソフトとの協業を拡大することを発表した。

    今回の協業により、「Siemens Industrial Edge」と「Microsoft Azure IoT Operations」を組み合わせ、生産ラインからエッジ、クラウドへとデータを統合する。

    「Siemens Industrial Edge」は、OTの領域に属し、エッジデバイスを一元的に管理するシステムだ。接続されている全デバイスの状況を監視し、エッジアプリや各種ソフトウェア機能を特定のエッジデバイスにリモートでインストールすることができる。

    一方「Microsoft Azure IoT Operations」は、マイクロソフトのクラウドプラットフォームであるAzure上で提供される、産業用IoT向けのサービス群だ。ITの領域に位置し、クラウドベースでデータの統合や分析を行う。​

    今回、両製品の統合により、​エッジからクラウドへデータ統合し、AIやデジタルツインを活用した適応型生産を支援する。

    シーメンス、マイクロソフトとの連携によりIT/OT統合を加速
    「Siemens Industrial Edge」と「Microsoft Azure IoT Operations」の連携概要

    また、Siemens Industrial AIポートフォリオとAzure Machine Learningサービスを組み合わせることで、クラウドでAIと機械学習のモデルをトレーニングし、エッジにより低遅延で実行することができる。

    そして、「Siemens Industrial Edge」から「Azure IoT Operations」と「Azure Cloud Services」に提供されたデータを使用して、デジタルツインを構築することができる。

    このコラボレーションにより、生成AI機能を備えた実稼働データを使用して、従業員のスキルと業務を強化することも可能とのことだ。

    さらに、「Siemens Industrial Copilot for Operations」が、オペレータの自然言語によるクエリを通じて、問題のトラブルシューティングや機械情報へのアクセスを支援する。

    シーメンスのファクトリーオートメーションのCEOであるレイナー・ブレム氏は、「シーメンスとマイクロソフトは、インフラストラクチャー、データ、およびアプリケーションの統合と管理の負担を軽減することで、産業顧客の複雑さを軽減している。これにより、オートメーションソリューションを機械、ライン、工場全体に展開して拡張することが容易になり、機械のパフォーマンスが向上し、メンテナンス時間が短縮された。」と述べている。

  • セレンス、マイクロソフトと協業し車載向けの組込み型SLMモデル「CaLLM Edge」を発表

    セレンス、マイクロソフトと協業し車載向けの組込み型SLMモデル「CaLLM Edge」を発表

    自動車業界向けのAI技術を提供するCerence Inc.(以下、セレンス)は、新たな組込み型小規模言語モデル(以下、SLM)「CaLLM Edge」を発表した。

    「CaLLM Edge」は、同社のAIアシスタントプラットフォームに組込まれ、セレンスの既存ソリューションのポートフォリオで利用できるSLMだ。

    マイクロソフトとの協業により開発および最適化されており、セレンスの自動車メーカの顧客に直接提供されるほか、Microsoft Azure AIモデルカタログでも入手可能だ。

    セレンスの自動車データセットを活用し、マイクロソフトのSLMであるPhi-3ファミリーを微調整した結果生まれたもので、自動車の様々なユースケースに対応した専門性の高いAIを提供する。

    このモデルは、38億のパラメータ、4kのコンテキストサイズ、4ビットの量子化を有しており、自動車のヘッドユニットに組込むことが想定されている。

    また、温度、窓、ドア、座席位置などに関する暗示的/明示的な自動車制御コマンド、地図上の特定の場所(POI)の検索、ナビゲーションや会話形式のインタラクションといった中核機能を備えている。

    例えば、「ハリウッド映画で最も人気のある作品は何?」という質問の後に「そのあらすじを教えて」と続く質問に応対可能だ。

    さらに「CaLLM Edge」は、主要な自動車プラットフォームと互換性を持っており、組込み型専用(接続がなくても単独で機能)と、ハイブリッド型またはクラウド優先型(接続が切れた場合はバックアップとして機能)の両方で利用可能だ。

    これにより、クラウドに接続していない場合でもユーザは生成AIによる主要機能や情報に常時アクセスでき、データは車内にとどまるため、プライバシーも守られる。

    セレンスの製品技術エグゼクティブ・バイスプレジデント、ニールス・シャンツ氏は「CaLLM Edgeは、ユーザーがどこにいても、クラウドベースのシステムに求められている、応答性の高い充実したユーザーエクスペリエンスを実現する。マイクロソフトとの協業により、専門分野に特化した当社の知識の深さや、組込み型ソリューションにおける強みを、マイクロソフトの言語モデル能力と融合できることを誇りに思う」と述べている。

    同様に、マイクロソフトのビジネス&インダストリーソリューション部門コーポレートバイスプレジデント、サティシュ・トーマス氏も「セレンスとの協業により、Azure AIモデルカタログでCaLLM Edgeを提供することで、自動車業界がAzure AI StudioとMicrosoft Copilot StudioでAIソリューションを構築できるようになることを嬉しく思う」とコメントしている。

  • ベル・データ、生成AIと統合OS「IBM i」を連携させるサービスを発表

    ベル・データ、生成AIと統合OS「IBM i」を連携させるサービスを発表

    BELLグループのベル・データ株式会社は、生成AIと「IBM i」を連携させるサービス「生成AI連携サービス for i(フォーアイ)」のリリースを発表した。

    「生成AI連携サービス for i」は、IBM Power上で稼働するオペレーティングシステムである「IBM i」と、Microsoftの生成AI環境を連携し、運用担当者向けの技術支援機能や、データ抽出及び生成機能などを提供するサービスだ。

    サービスの特徴としては、チャットテンプレートを提供し、サービス加入者には順次新しいテンプレートを提供するほか、オプションとして「IBM i」以外の顧客環境との連携も可能であり、テンプレートの切り替えによって社内規程などのドキュメントの呼び出しなども実現できる点だ。

    ベル・データ、生成AIと「IBM i」を連携させるサービスを発表
    「生成AI for IBM i」の活用環境イメージ

    現在、ベル・データはパイロットユーザとして数社の企業に対して同サービスの導入を進めており、今後は導入企業の環境に合わせたコマンド生成が可能となるよう、チューニングモデルの提供を目指し、研究開発を推進していくとしている。

  • SBT、生成AIサービス「dailyAI」とマイクロソフトのクラウドストレージサービスを連携し社内データ活用機能を提供

    SBT、生成AIサービス「dailyAI」とマイクロソフトのクラウドストレージサービスを連携し社内データ活用機能を提供

    SBテクノロジー株式会社((以下、SBT)は、同社が提供する生成AIを日々の業務で活用できるサービス「dailyAI(デイリーエーアイ)」が、マイクロソフト株式会社の提供するクラウドストレージサービス「SharePoint Online」と連携し、自社内のデータを生成AIに活用できる「社内ファイル」機能を追加し、2024年9月20日より提供開始したことを発表した。

    「dailyAI」 は、Azure OpenAI Serviceを活用した法人向けのクラウド型生成AIサービスだ。入力情報が学習に利用されないほか、ユーザ認証やIPアドレス制限などのセキュリティ機能が搭載されているのが特徴だ。

    今回発表された「社内ファイル」は、社内規定や企画書といった、社外秘情報を含む社内のデータに対して、セキュアな環境で生成AIとの対話を実現する機能だ。

    具体的には、ユーザの環境の「SharePoint Online」に、「dailyAI」専用のデータ格納場所を用意することで、社内データを利用した生成AIとの対話が可能だ。ユーザの環境の「SharePoint Online」と連携するため、すでに「SharePoint Online」を利用しているユーザにとってはデータを二重管理する手間がなく、容易に導入することができる。

    格納するデータは、最大10個までインデックス(分類)が可能で、検索対象となるインデックスを指定することで、より精度の高い検索結果を出力する。対応するデータは、Word、PPT、Excel、CSV、TXT、PDFだ。

    SBT、生成AIサービス「dailyAI」とマイクロソフトのクラウドストレージサービスを連携し社内データ活用機能を提供
    「 SharePoint Online」との連携で社内データをAIに活用

    さらに、さまざまな業務に対応する、100種類以上の目的別プロンプトテンプレートが用意されており、必要なプロンプトテンプレートを選択することで生成AIとの対話を開始することができる。

    SBT、生成AIサービス「dailyAI」とマイクロソフトのクラウドストレージサービスを連携し社内データ活用機能を提供
    プロンプト例

    加えて、生成AIへの質問に対する回答とあわせて、RAG(検索拡張生成)によって、「SharePoint Online」に格納された社内データの中から、回答と関連性の高いファイルデータを複数参照できるようになっているほか、ユーザの質問を自動解析し、より検索にヒットさせるためのクエリ拡張、検索結果のリランキング(再順位付け)などの組み合わせにより、回答精度を向上させているのだという。

    また、「社内ファイル」の提供とあわせて、「dailyAI」のサービスラインアップを「lite(ライト)」と「standard(スタンダード)」にリニューアルし、全てのプランにおいて最新モデルである「GPT-4o mini」に対応した。

    「lite」は、すでに提供している生成AIとの「ダイレクトトーク」機能、特定のファイルに対して生成AIを利用できる「アップロードファイル」機能を利用できるプランで、「standard」は、この2つの機能に加えて、「社内ファイル」機能の3つを利用できるプランとなっている。

    今後は、「SharePoint Online」に加えて、他のクラウドストレージサービスとの連携を増やしていく予定だ。

  • AGRIST、農作物の収量を予測する「AGRIST Ai」を開発

    AGRIST、農作物の収量を予測する「AGRIST Ai」を開発

    AGRIST株式会社は、Microsoftの支援を受け、農業に特化したAI「AGRIST Ai」を開発した。

    「AGRIST Ai」は、Microsoftの「Copilot」を活用して、Azure上で農場から収集されたデータを解析し、農作物の収量を予測するAIだ。「AGRIST Ai」を活用することで収量予測が容易になり、収量予測に基づいた最適な施肥量や灌水量の設定できる。

    今後AGRISTは、「AGRIST Ai」をさらに発展させ、管理用のロボット、環境制御ツール、営農管理システムなど、多様な作物に対応できるよう機能を拡充していく予定だ。また、農業用の収穫ロボットとの連携を強化するほか、「AGRIST Ai」を他の農家に提供するとしている。

    さらに、「AGRIST Ai」をAGRISTが運営する鹿児島県東串良町の自社農場で導入し、反収28.6%以上の収益増加を見込んでいるのだという。