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※本ブログは、米国時間 3 月 26 日に公開された “Analyst agent in Microsoft 365 Copilot” の抄訳を基に掲載しています。 データ分析と推論を手軽に実行 Xia Song (Microsoft 365 エンジニアリング担当 CVP) 言語、コード、視覚データ、音声をシームレスに扱う大規模言語モデル (LLM) やマルチモーダル システムによって情報処理が大きく変革されている一方で、膨大な量の表形式の構造化データは十分に活用されていません。Excel シート、データベース、CSV ファイル、Power BI レポートなどはたいていの場合、テキストや画像のように一目で理解できるようには作られていないものです。たとえば、あるプロジェクト マネージャーが、四半期のパフォーマンス分析情報を急ぎで必要としており、それをプレゼンテーション内の複数の Excel ワークシートや、構成が不完全な表に散らばったデータから引き出さなければならないとします。ワークシートの中に指標が隠れていたり、タブではなくコンマが使用されている TSV ファイルがあったりするうえ、データどうしのつながりや重要なデータはどれかを示す手がかりはほとんどありません。データの前処理や整形のスキルを持たないユーザーがこのような状況に陥ると、ストレスの溜まる作業を何時間も続けることになったり、分析情報を見落としたりする可能性があります。しかし、データを加工したりコードをツールとして活用したりするノウハウを持っていれば、このような複雑な問題をすばやく解明し、重要な情報を抽出して、厳しい競争で優位に立つことができます。 もし、だれもがこのような機能をたやすく利用できるとしたらどうでしょうか。マイクロソフトは、まさにこれを実現するために Analyst をリリースしました。これは、M365 Copilot で使用できる初の推論エージェントの 1 つです。Analyst は分析タスクに関して… Read more

※本ブログは、米国時間 3 月 26 日に公開された “Researcher agent in Microsoft 365 Copilot” の抄訳を基に掲載しています。 業務で Deep Research を利用するためのアシスタント Gaurav Anand (Microsoft 365 エンジニアリング担当 CVP) 近年、推論モデルが進歩したことで、思考連鎖に基づく反復推論に変革がもたらされています。これにより、AI システムは膨大な量のデータを抽出して十分な根拠のある結論を導き出せるようになりました。Web を中心とする (AI) リサーチ ツールもいくつか登場していますが、現代のインフォメーション ワーカーが必要としているのは、企業データと Web データの両方に基づいて推論を行うモデルです。M365 ユーザーにとって、背景情報を十分に考慮した正確かつ詳細な調査レポートを作成することは非常に重要です。なぜなら、こうしたレポートは、市場参入戦略、販売提案、研究開発への投資などに影響を与える可能性があるからです。 Researcher エージェントはこのギャップに対処するため、メール、チャット、会議の録画、ドキュメント、ISV/LOB アプリケーションなどの企業データ ソースを探索して推論を実行します。このワークフローは、ほぼリアルタイムで答えを返す Microsoft 365 Copilot Chat… Read more