Microsoft 365 Copilotでできること──プロンプト例で紹介
米Microsoftは3月16日(現地時間)、米OpenAIのGPT-4を含むLLM(大規模言語モデル)採用のビジネス支援ツール「Microsoft 365 Copilot」を発表した。
Microsoft 365 Copilot(以下、「Copilot」)は、Word、Excel、Outlook、PowerPoint、Teamsで「ChatGPT」のように自然言語で命令することで仕事を効率化してくれる。
おおまかな仕組みは、ユーザーが各アプリでCopilotにプロンプト(命令)を与えると、Copilotはこれらのアプリのデータ(Microsoftが「Microsoft Graph」と呼ぶ、メール、ファイル、チャットやMeetの履歴、カレンダー、連絡先など)にグラウンディング(プロンプトをデータに結びつける)し、それをLLMに送る。LLMは与えられたデータをChatGPTと同じように処理してCopilotに戻し、Copilotがユーザーが求めたデータやアプリのコマンドとして返す。
こうした仕組みなので、個別のアプリでの命令だけでなく、アプリ全体を横断してユーザーを助けることも可能だ。Microsoftはその機能を「Business Chat」と名付けた。
本稿では、各アプリでCopilotができることを、プロンプト例で紹介する。
Word
- <Microsoft 365上のあるWord文書>と<同じく既存のあるExelデータ>を使って2ページの提案書を作成して
- <あるWord文書>の3段落目をもっと簡潔に、文書全体のトーンをもっとカジュアルにして
- このアウトライン(要点の箇条書きなど)に基づいて1ページのドラフトを作成して
Exel
- タイプ別、チャネル別の売上高の内訳を表で示して
- <ある変数の変化>の影響を予測するグラフを生成して
- <ある変数>の成長率の変化が粗利益にどう影響するかをモデル化して
PowerPoint
- <あるWord文書>の内容を5枚のスライドのプレゼン資料にまとめて。ストック写真から関連する画像を挿入して
- <あるPowerPointデータ>を3枚のスライドに要約して
- 3つの箇条書きを再フォーマットし、それぞれに画像を付けて
Outlook
- 先週外出中に見逃したメールを要約し、重要な項目にはフラグを立てて
- メールスレッドに参加しているメンバーに謝意を示し、2つ目と3つ目の項目について質問する返信を作成して。トーンはプロフェッショナルに
- 来週木曜正午に開催する新製品発表ランチへの招待を全員に。ランチありだと強調して
Teams
- (会議で聞き逃したことを確認するために)この会議でどんな点が指摘された? どこで意見が分かれた?
- <議題>の利点と欠点を表にして。決断する前に何を考慮すべきか?
- <ある会議>でどんな決定がくだされ、何が提案された?
Business Chat
- 顧客のエスカレーション(CRMなどで対応で発生した問題を上に引き継ぐこと)に関するチャット、メール、ドキュメントを要約して
- <あるプロジェクト>の次の短期目標は? リスクは? 軽減策のリストをブレインストーミングして
- 新計画の概要を書いて。<ある従業員>のメールにあるプロジェクトリストと<あるファイルその1>にあるタイムラインを入れて、文体は<あるファイルその2>のスタイルにして
このように、CopilotはMicrosoft 365に統合されており、企業のMicrosoft 365上のあらゆるデータを横断して活用する。
Microsoftは、CopilotはMicrosoft 365のセキュリティ、コンプライアンス、プライバシーポリシーとプロセスをすべて自動的に継承していると説明する。
また、CopilotのLLMは、ユーザー企業のデータやプロンプトでトレーニングしないとも明言する。企業内のアクセス許可モデルにより、社内の部門間でもデータが漏えいすることはなく、従業員がアクセスできるのは各従業員の権限範囲内のデータのみとしている。
さらに、AIの原則とResponsible AI Standardを指針としており、トレーニングデータの改良や有害なコンテンツを制限するためのフィルタリングなどで常にAIシステムをレビューしていると強調した。ユーザーに対しては、制限があることを明示したり情報源のリンクを表示することで、事実確認や成果の調整を促すとしている。
Copilotは現在、20社でテスト中。向こう数カ月でプレビュー対象顧客を拡大していく計画だ。価格と詳細についても向こう数カ月以内に知らせるとしている。
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