パワポ用に原稿を整理し、レイアウトする手間が不要に

現在、マイクロソフト社はCopilotの名称のもと、大きく3種類のサービスを提供している。Microsoft Edgeに組み込まれたCopilot（旧称Bing Chat Enterprise）、OS上に常駐するCopilot in Windows、Microsoft 365のアドオンライセンスとして提供されるCopilot for Microsoft 365である。

Microsoft EdgeのCopilot、Copilot in Windowsの2サービスとCopilot for Microsoft 365の違いは、Excel、WordなどのMicrosoft 365のアプリとOpenAIのGPT-4をベースにしたマイクロソフト社の大規模言語モデル（LLM）がシームレスに連携する点にある。Microsoft Graphと連携し、Microsoft 365内のデータにアクセスし、AIが多様な洞察を行う点も注目したいポイント。インターネット上の情報だけでなく、就業規則や出張手当などの社内規定も調べることができるようになる。さらに一般的なLLMと異なり、プロンプトをLLM学習に利用しないことで商用データを保護する点も重要なポイントとなる。

一般提供開始当初、導入には300ライセンス以上を購入する必要があったCopilot for Microsoft 365だが、この条件はなくなり、Microsoft 365ユーザーであれば1ライセンスから購入することが可能になった。とはいえ、現時点では年払い契約のみの取り扱いになることもあり、エンドユーザー様にとっては決して安くないと感じる。本当に投資に見合ったリターンは得られるのだろうか。この疑問に答える一助とすべく、具体的な利用シナリオに基づきその機能を実際に試してみることにした。

まず試したのは、Copilotの生成AIでテキストを用意し、それを基にPowerPointでプレゼンテーション資料を作るプロセスだ。営業担当や企画担当はもちろん、近年はエンジニアであっても、アイデアを通すためにPowerPointによる資料作成に追われる状況に陥っていることは珍しくない。本来業務にリソースを振り向けるうえで、その省力化は大きな意味を持つ。

今回は、近年国内でもクリスマス時期になると見かけるようになったドイツの伝統菓子シュトレンの製品化に先立ち、プレゼンテーションを行うという前提で資料を作成してみた。Wordを立ち上げ、Copilotに「シュトレンを紹介する資料を作りたい。章立てを考えて」と入力すると、すぐに章立てが提案される。ChatGPTとの違いはその先だ。指定した章立て、文字数に応じて、見出し等がレイアウトされた形でWord上に表示されるのだ。読みやすさという点で、テキストのみの表示とは格段の違いがあることを改めて実感した。もちろん内容の修正指示もWord上で行える。

次にPowerPointを立ち上げ、Copilotの入力ウィンドウを開き、出来上がったばかりのWordファイルを選択する。すると待つ間もなく、項目ごとにポイントを箇条書きで紹介するプレゼン資料が自動生成された。もちろんテキストは、通常のPowerPointの発表資料同様、発表者用のメモとして反映される。

Copilotによるフォーマット変更やデザインの微調整も可能だが、シンプルでスマートな仕上がりはかなり好印象だ。ただし、シュトレンを説明するスライドに挿入された写真がどうみても日本の住宅地だったのはいただけない。「写真をドイツの街並みに変えて」と指示すると、「使えそうな画像を挿入しました」というコメントと共に、写真が窓にドイツ国旗を掲げた建物に変わった。画像については、やはり制約も多いようだ。

原稿を作成し、プレゼン資料を仕上げるために必要な時間は30分も掛からなかった。もちろん、細かな修正が必要になる実際の業務の例と単純に比較はできないが、Copilotにより業務の大幅な省力化が可能になることは間違いない。

Excelデータの分析も、その都度、自然言語で行える

Wcelは、関数や各種分析ツールを利用することで、高度なデータ分析を行うことも可能だ。ただしそれにはある程度のスキルが必要。せっかくの機能を使いこなしきれていないことも多い。

Copilotでプロンプトを作成し、Pythonでダミーデータを生成することにした。プロンプトがPythonにはねられたり、なんの反応もないというプロセスを繰り返し、何とか使えそうなデータの生成に成功した体験からいうと、AIによりプログラミングの知識が不要になるのは、まだ先のようだ。

想定したのは、鯖サンドを売りにする架空のサンドイッチ店の売上分析。Excelでダミーデータを立ち上げ、Copilotウィンドウに「若い女性に何が売れているか教えて」と入力すると、一番の売れ筋が野菜サンドで、イチオシの鯖サンドは5アイテム中4位と低迷している事実が浮かび上がった。今回試したのは単純な分析指示だが、自然言語による分析には大いに期待したい。マイクロソフト社によると、外部データベース連携により、例えば「過去10年間、雨の日に何が売れたか分析してほしい」という要望に応えることも可能になるという。

Teamsに代表されるコミュニケーションツールとの連携にも注目したい。リモート会議の一般化は、一日のスケジュールの大部分が会議参加で占められるという状況にもつながっている。Copilotによる会議内容の要約は、参加が必要な会議の絞り込みや会議自体の効率化にも貢献するはずだ。

特に中堅・中小企業のCopilot for Microsoft 365導入シナリオとしてまず挙げられるのは、多忙な経営層や部門トップ層とその周囲からの導入というパターンになるだろう。彼らが多様な情報にアクセスし、アイデアを具現化していくには、さまざまな能力を持つ人材が求められる。とはいえ人手不足が続く中、必要な人材の確保は難しいのが実情だ。外国語サイトも含め、インターネットで情報を効率的に収集し、高度なデータ分析を行い、効果的なプレゼン資料を作成してくれる人材が確保できると考えれば、利用料金は決して高くはない。

加えて注目したいのが、集合知による活用の進化という観点である。2年前、我々はAIが業務を支援する時代が来るとは夢にも考えなかった。PC導入の歴史を振り返ると、社内の多くの人がデバイスに触れることで一気にその活用は高度化した。AIも同様のプロセスをたどるとしたら、近い将来、全社的なCopilot for Microsoft 365導入も一つの選択肢になるだろう。