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たとえばフィールドサービス用のエージェントを作って、コパイロットと連携させたいとしますやろ。せなあかんことは、システムプロンプトを与えて、「フィールドサービス用のエージェントになってほしい」言うて、フィールドサービスに関する文書がたくさんあるSharePointサイトを指定するだけです。さらにダイナミクスなんかの追加データソースをフィールドサービスの記録システムとして加えたら、フィールドサービス用のエージェントができあがります。
これで普通のコパイロットみたいに会話ができるようになるんですわ。この簡単さは、昔エクセルのスプレッドシートを作るみたいなもんです。神秘的なもんでも何でもありません。予測用のエクセルシートを作れたように、今ではコパイロットスタジオのようなローコード・ノーコードツールでAIエージェントを作って、コパイロットに組み込めるんです。これらを新しい形のアプリケーションやと考えてもええでしょう。
これはロンドンのAIツアーでサティア・ナデラが示した、AIエージェントを作る簡単な方法なんです。多くの人が、ナデラの話すAIスタック全体を理解してへんと思います。彼はコパイロットについて、そしてこれら全てがAIとどう統合されるかについて話してます。
この講演は、仕事の未来がどうなるかを見せてくれる最高のものの一つです。マイクロソフトは、Macじゃないコンピュータにも大量に組み込まれてますし、これは非常に重要な情報になります。なぜなら、これが私たちの個人用コンピュータでの仕事の未来そのものやからです。
ナデラは、これらのエージェントが推論や計画を持ち、一部は記憶も持つことについて語ってます。これによって、仕事だけでなく、将来経験するさまざまな体験のためのエージェント体験が統合されるんです。
より多くのコンテキストと記憶を感じられる。これら3つを組み合わせることで、非常に豊かなAIまたはエージェントの世界を構築することになります。個人用エージェントもあれば、チームや組織、ビジネスプロセス、さらには組織間で機能するものもあるでしょう。
これはAIエージェントの豊かな織物のようなもので、私たちが構築した他の全てのものを補強します。今日持っているデジタルインフラやツール全体が、このエージェントの世界で拡張されるんです。これらのAIエージェントは、基礎となる力としてスケーリング法則を使って構築されます。
そしてここで、ナデラはこれがAIのUIになると語ります。コパイロットは基本的に、AIがコンピュータとどう相互作用し、統合するかのインターフェースになるんです。これが最も分かりやすい説明方法やと思います。なぜなら、エージェント型AIが皆さんのコンピュータや他の重要なアプリケーションと融合したとき、未来がどうなるかを理解できるからです。
コパイロットは、AIのUIやと考えてください。これが最もシンプルな捉え方です。そして、コパイロットとAIスタックがあります。独自のAIやAIエージェント、コパイロットを構築できるように、完全なスタックを用意しています。最後に、これらのコパイロットデバイスという新しいデバイスセットがあります。
これらの各プラットフォームについて、コパイロットから始めて説明したいと思います。この豊かなエージェントの世界は、最終的に私たちと出会う必要があり、私たちもそれと出会う必要があります。つまり、UIインターフェースが必要ということです。
PCや携帯電話がユーザーインターフェースだったように、携帯電話やPCのアプリがデジタル技術へのインターフェースだったように、これらのコパイロットがAIへのUIとなります。多くのエージェントが自律的に動作する世界でも、例外を発生させたり、私たちから許可を得たりする必要があります。
それはどのように行われるのでしょうか？特に仕事がどのように行われるかという、この新しい組織化層を通じて行われます。実際、仕事の成果物やワークフローは変化します。
良い例が、数ヶ月前に発表したPagesです。90年代にExcelやWordなど、基本的に新しい成果物を作成するエディタを発表したように、Pagesは最初のAIファーストな成果物を作成するユーザー体験です。
ウェブや仕事場から情報を検索し、それをPagesに入れることができます。そしてそれは組織全体で共有できる文書であり、AIと人間の両方と協働できます。私が使うメタファーでは、AIと考え、同僚と働くということです。これが新しいワークフローです。
以前のワークフローでは、一人で作業し、成果物を作成して組織全体で共有し、協力しました。しかし今では、AIという認知的増幅器を持っているだけでなく、そこで仕事をし、成果物を作成し、同僚と協力して物事を成し遂げます。
これがコパイロット時代の始まりです。単なるチャットインターフェースではなく、チャットが情報を取得するための一つのモダリティに過ぎないことを示していますが、より洗練されたワークフローと協働につながります。
さらに、これは特定の成果物エディタやワークフローに限定されるものではありません。構築した任意のエージェントでコパイロットを拡張できます。実際、コパイロットスタジオは、ローコード・ノーコードでエージェントを構築する方法です。
これらのエージェントは、豊富なデータソースに基づいています。実際、ほとんどの組織で最も重要なデータベースは、オフィス情報を全て含むデータベースです。誰が誰の部下か、このプロジェクトの同僚は誰か、特定のチームやプロジェクトに関連する文書は何か、これらの文書、人々、プロジェクト間の関係は何か、そして全てのメールやTeamsでの会話。
これら全てが実際、グラフまたは基盤と呼ばれる一級のデータベースにあり、現在M365を通じてグラフとして公開されています。
AIエージェントの構築が将来的に難しいと考える人もいるかもしれませんが、ナデラは、プロトタイプから作業空間内で使える実用的なエージェントまでの過程がいかに早くなるかを示しています。
フィールドサービス用のエージェントを作って、コパイロットと連携させたいとしましょう。必要なのは、システムプロンプトを与えて、「フィールドサービス用のエージェントになってほしい」と伝え、フィールドサービスに関する文書がたくさんあるSharePointサイトを指定することだけです。
さらに、この場合はフィールドサービスの記録システムとしてダイナミクスなどの追加データソースを加えると、フィールドサービス用のエージェントができあがります。これで普通のコパイロットと同じように会話ができるようになります。
この簡単さは、昔エクセルのスプレッドシートを作るみたいなもんです。神秘的なもんでも何でもありません。予測用のエクセルシートを作れたように、今ではコパイロットスタジオのようなローコード・ノーコードツールでAIエージェントを作って、コパイロットに組み込めます。これらを新しい形のアプリケーションやと考えることもできます。
ここで、以前の動画で見たエージェントのOpenAIデモに入ります。これはより詳細なハンズオンデモで、実際の動作例があります。これから6分間見ていただきますが、これはおそらく最も重要なコンテンツの一つです。未来が目の前で変わっていく様子を実際に見ることができるからです。
このような内容を見逃さないでください。未来は想像以上に早く訪れると思いますし、世界がどのように変化しているかに注意を払わないのは大きな間違いです。とはいえ、これらはもちろんマイクロソフトのコパイロットエージェントです。
見てみましょう。全ては見込み客からの受信メールから始まります。画面に表示されているようなものです。以前は、これらのメールを受信し、解析して、次に何をすべきか、誰に回すべきか、どんな専門知識が社内にあるかを判断する人々がバックエンドにいました。
しかし、ここで自律型エージェントが登場します。メールが届くと、エージェントが行動を開始します。ここで見ているのは、エージェントが人間の言語の曖昧さを処理しながらメールを解析し始め、例えば案件の内容を把握し、案件の履歴を確認し、また業界標準の用語にマッピングし、最後に社内で次のステップを担当する適切な人物を見つけ出すというプロセスです。
これら全ての情報を手に入れると、エージェントはこの情報を全て取り入れて要約し、受け取るパートナーへのメールを作成します。画面に表示されているのはまさにそれです。人間が書いた大量のメールが入ってきて、エージェントがそれを処理し、要約して、次のステップを担当する適切なパートナーに送信します。
ここで少し立ち止まって、見ているものについて考えてみる価値があります。あまりにも速く進むので見逃すかもしれませんが、基本的にこのエージェントは、人間に与えるような大まかな指示を与えられ、人間のコミュニケーションの混沌とした部分を全て処理して、顧客にとって適切な次の接点を見つけ出しています。
これは魔法のようですが、魔法の半分に過ぎません。なぜなら、このようなエージェントを実際に作るのがいかに簡単かを見るために、舞台裏を見てみましょう。
コパイロットスタジオに移動すると、マッケンジーと一緒にエージェントをプログラムしているのが見えます。ただし、複雑なプログラミング言語ではなく、同僚にこのタスクの準備をするように伝えるのと同じように、自然言語を使っています。
このエージェントを自律的にしているのは、トリガーと呼ばれるものを設定できることです。この場合、トリガーはメールアドレスを監視し、メールが届いたらすぐに反応するように設定されています。実際には、さまざまなシステムにわたってイベントを探し、24時間365日働き続け、開始のきっかけとなるイベントを待つように設定できます。
また、通常の人間の同僚のように、知識を追加することもできます。ここではWordドキュメント、SharePointサイト、案件に関するデータベースが見えます。もちろん、SAPやServiceNowのようなビジネスシステムやデータベースなど、追加の知識ソースを加えることもできます。
最後に、このエージェントが仕事をするために、一連のアクションを与えます。フローで見たように、これらのアクションには関連情報の抽出や人間が書いたものの要約などが含まれます。これら全てを組み合わせることで、エージェントは強力になります。なぜなら、人間が投げかける曖昧さを全て処理できるからです。
私たちが見たのは、新規顧客案件に関する1つのメールでしたが、エキサイティングなのは、これがスケールすることです。どのようにスケールするのでしょうか？アクティビティペインに移動して、作業中の案件の長いリストを見てみましょう。
上部にズームインすると、1300件以上の案件を処理し、33件が進行中であることがわかります。より詳しい情報が必要な場合は、分析タブに移動できます。これは、このエージェントが常に会社のために働いているということを意味し、それは非常にエキサイティングです。
ここから、エージェントは素晴らしいものの、時には人間の助けが必要になることもあることがわかります。上から2番目のケースを見てみましょう。ここでエージェントが少し行き詰まっているのが見えます。
見てみると、以前見たステップを進んできましたが、パートナーを探すところで行き詰まっています。ズームインして理由を見てみると、適切なパートナーを選んだものの、そのパートナーが既に会社を去っていることがわかります。その場合は、他の担当者を指定してもらうために人間のマネージャーにエスカレーションする必要があるという指示があります。
それがどのように見えるか、コパイロットに切り替えて、その人間のマネージャーとのインターフェースを見てみましょう。右下に通知がポップアップ表示され、マネージャーは必要な情報を全て受け取り、メールの送信先として適切な人物を指定することができます。
エージェントに戻ると、その情報を受け取って必要な作業を完了させているのが分かります。これが私たちをワクワクさせる理由は、もたらすビジネス価値にあります。マッケンジーの試験では、リードタイムを90%削減し、管理業務のオーバーヘッドを30%削減できることが示されています。
このリストを見ると、私たちが思い描いているのは、個人、チーム、そして部門全体のプロセスを効率化・自動化するのを支援できる、多くのエージェントによるオーケストレーション層です。業種に関係なく、誰でも簡単に作れます。コパイロットスタジオでこれらのコパイロットを設計して仕事に送り出し、対話することができます。
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