Copilotエージェントの教科書 AIによる業務自動化の大本命

  • Copilotエージェントの教科書 AIによる業務自動化の大本命
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ページ数
363p
ISBN
978-4-296-20866-1
著者情報
吉田 大貴(ヨシダ タイキ)
大阪府出身。2018年にマイクロソフト入社後、日本でPower Platformビジネスを立ち上げ、2021年に渡米。米国本社の製品開発チームで世界中の大規模導入支援と成長戦略を牽引。2025年新設の生成AI Agents FDEチームの管理職としてPrincipal PM Managerに就任。経営層向け登壇では全世界で最上位の賞を受賞し、殿堂入りを果たす

吉田 まみな(ヨシダ マミナ)
愛知県出身。通算10年の人事採用経験を経て、独学でマイクロソフトのITエンジニアに転身。2021年に渡米後、米国本社で北米顧客の技術サポートを担当。現在はマイクロソフトのパートナー企業で戦略的パートナーシップをリード

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商品説明

生成AIの普及により、業務でAIエージェントを試すことが当たり前になりました。しかしながら、PoCすなわち概念実証はできても、本番運用にうまく乗せられない、公開後に問い合わせやエスカレーションが増える、品質や統制の観点で止まるといった課題も数多く発生しています。その原因は、設計と運用の前提が不足したまま、AIエージェントとの「会話」だけを先に作ってしまうことにあります。本書は、Copilot Studioを中心に「業務で使えるAIエージェント」を実装するためのアーキテクチャ(構造)を整理しました。ナレッジ、会話設計、ツール連携、プロセス化、自律化、そして運用・ガバナンスまでを体系立ててまとめています。また、本書の内容を把握できる解説動画を用意しました。本書を読んで、「業務で使えるAIエージェント」の実装法を、再現可能な手順として身に付けましょう。

生成AI の普及により、業務でAI エージェントを試すこと自体は珍しくなくなりました。一方で、PoC(Proof of Concept:概念実証)は成立しても本番運用にうまく乗せられない、公開後に問い合わせやエスカレーションが増える、品質や統制の観点で止まる――。そういった課題も同じ頻度で発生しています。
 多くの場合、その原因はAI のモデル性能ではなく、設計と運用の前提が不足したまま、AI エージェントとの「会話」だけを先に作ってしまうことにあります。
 本書は、非エンジニアの業務担当者から情報システム部門まで、AI エージェント導入に携わるすべての方々を対象として、Copilot Studio を中心に「業務で使えるAI エージェント」を実装するためのアーキテクチャ(構造)を整理しました。ナレッジ、会話設計、ツール連携、プロセス化、自律化、そして運用・ガバナンスまでを体系立ててまとめています。
 Copilot Studio の機能は豊富で、画面操作を覚えるだけでも一定の成果は出るでしょう。しかし、業務で「使われ続ける」ために必要なのは、エージェント設計を「型(パターン)」として整理することです。
 本書は、冷蔵庫・電子レンジ・炊飯器などを製造する架空の家電メーカー「コントソ」の業務部門を業務の想定シナリオとして取り上げました。製造・需要供給・物流・アフターサポートまで業務を横断し、問い合わせ対応、保証・修理手配、配送状況確認など、現実に起こりやすい業務シナリオを題材として多く取り入れています。

■解説動画を用意

 本書は、全章を通してコントソの業務シナリオを一貫して取り扱っています。読み手の前提となる認識が途中でずれると理解が難しくなってしまう箇所があるため、全体像を短時間で把握できる解説動画を各章に散りばめました。章を読み進める中で「いま扱っている設計が、全体の業務のどこに効いているか」を見失ってしまったら、解説動画に戻って前提を確認できます。

 本書の目的は、AI エージェントの「機能」の網羅ではなく、「実装の型」を学ぶことです。ぜひ本書を通じて、各要素をどう組み合わせれば、現場で使える形で「業務を完遂する」エージェントになるのかを、再現可能な手順として身に付けてください。

目次

はじめに
   免責事項
   本書のサポートサイトについて
目次

第1章 マイクロソフトが描くエージェントの世界

第2章 エージェントとCopilot の基礎概念
   2-1 生成AI の仕組み
   2-2 Copilot とは
   2-3 エージェントとは
   2-4 エージェントの構成要素
   2-5 エージェントの種類
   2-6 Copilot Studio の役割
   2-7 Copilot Studio とMicrosoft 365 Copilot エージェントビルダーの本質的な違い

第3章 従来型自動化/AI自動化/AIエージェントの違い
   3-1 すべてをエージェント化する必要はない
   3-2 ルールベースの自動化とは
   3-3 ゴールベースの自動化とは
   3-4 コスト構造から見るルールベース型とゴールベース型の違い
   3-5 AI 補助ベースの自動化とは(中間アプローチ)
   3-6 どのアプローチを選ぶべきかの判断基準とフレームワーク
   3-7 業務分類演習
   3-8 「適材適所」こそが成功の鍵

第4章 Copilot Studio の基礎
   4-1 Copilot Studio のアーキテクチャ
   4-2 ランタイムとチャネル
   4-3 指示(プロンプト)とオーケストレーション
   4-4 ナレッジ
   4-5 トピック設計
   4-6 ツール
   4-7 トリガー
   4-8 マルチエージェントで「強いチーム」を作る
   4-9 環境と請求プランを作成する

ほか

商品詳細

出版社名
日経BP
サイズ
21cm
対象年齢
一般
フォーマット
単行本

注意事項

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