Copilotは、あなたが読めるものを読みます。それが良いとは限りません。
Copilotとエージェントが自社のテナントで何を見つけるかは、Microsoftのドキュメントには書かれていません。書かれているのは、自社のアクセス許可のほうです。当社はその両方を整えます。
Copilotが登場する前、オーバーシェアリングに実害はほとんどありませんでした。平均的な企業のドキュメントをすべて探して回る時間を持つ人間はいなかったからです。Copilotにはその時間があります。必要なのは数秒で、しかも問題を探しているわけではなく、ただ見つけてしまいます。それぞれのユーザーがMicrosoft Graph経由で読める範囲にアクセスするからです。そして多くのテナントでは、平均的な従業員が統計上およそ13万件、本来自分向けではなかったファイルを読める状態にあります。Copilotを展開して最初に現れるのが、生産性の向上ではなく意図しない可視化であることが多いのは、そのためです。
これはCopilotに反対する理由ではなく、順番についての話です。アクセス許可、秘密度ラベル、DLPポリシー、Copilot Control Systemの構成、そして最初の展開までにどの管理センターが関係してくるのかという問い。この宿題はCopilotの前から存在していて、いまも変わりません。違うのは、体系的に片づける動機がこれほどはっきりした時期はなかったということです。その意味でCopilotは問題ではなく、テナントを本来あるべき姿に整えるための機会です。
Copilotとは何か、エージェントとは何か、そしてその違いが効いてくる理由
MicrosoftがCopilotとエージェントの間に引いている区別は、技術的には正確でありながら、伝わり方が曖昧です。そのため、期待しすぎる企業と、間違ったところから手を付ける企業が出てきます。いちばん分かりやすい線引きは、自律性があるかどうかです。
M365 CopilotとCopilot Chatは対話型のアシスタントで、質問に答え、内容を要約し、文章の下書きを作ります。その材料はつねに、ユーザーがMicrosoft Graph経由で読める範囲です。自ら行動するのではなく、人を支えます。Declarative Agents、つまりSharePointのエージェントやAgent Builderで作るエージェントは、この仕組みに限定された定義済みの知識領域を足しますが、自分で判断を下すことも、システム上の操作を実行することもありません。
本当に自律的になるのは、Copilot Studio、Power Platform、Azure AI Foundryで作るCustom Engine Agentsからです。イベントをきっかけに起動し、外部サービスとやり取りし、人が一手ごとに承認しなくても操作を実行します。この違いを知らないまま進めると、Copilotに一言指示すれば済む作業のためにエージェントを作るか、Declarative Agentに、アーキテクチャ上そもそも備わっていない自律性を期待することになります。
Copilotとエージェントは、そのために整えられたプラットフォームを前提にしています
CopilotはMicrosoft Graph経由で、ユーザーが読んでよいデータにアクセスします。エージェントは、それぞれのプラットフォームが定めるシステムの境界の内側で動きます。テナントが長い年月のなかで積み上がってきて、AIからのアクセスを想定して作られたことが一度もなく、この境界が明示的に引かれていない場合、Copilotもエージェントも技術的には動きますが、性能の面でもガバナンスの面でも最適化されていない環境で動くことになります。
当社のCloud Workplace Foundationは、Copilotが必要とするM365の土台を用意します。アクセス許可の構造、秘密度ラベル、DLP、ガバナンスの方針を、後から付け足すのではなく最初から組み込みます。Azureで動くエージェントについても同じで、Azure FoundationとAzure Container Foundationが、建てる前に地盤を固めます。この土台がない環境にエージェントを展開するのは、砂の上に建てるのと同じです。
当社のサービス
Microsoft 365 Copilot Workshop
要件の整理からロードマップまで。3日間で、M365 Copilotを使い始める準備を整えます。
glueckkanja AI Agent Hackathon
ユースケースを持ち込んでいただければ、アーキテクチャから展開まで伴走します。終わったときには、自社の環境でエージェントが動いています。
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