Microsoft 365 Copilotに新エージェント:「Researcher」と「Analyst」

m365 researcher analyst

Microsoftが新たに発表したAIエージェント「Researcher」と「Analyst」は、業務における複雑な調査や高度なデータ分析を迅速かつ高精度に実行することで、企業活動の効率化を促進します。社内外の豊富なデータを自在に活用し、従来のAIが苦手としてきた曖昧な問題や高度な意思決定までサポートできるようになりました。さらにCopilot Studioの「Deep Reasoning」と「Agent Flow」の導入により、企業は自身の業務に最適化されたAIエージェントを簡単に作成・管理できるようになります。

目次

Researcherとは

Researcherは、多岐にわたる複雑な調査を迅速かつ正確に行うことができるAIエージェントです。OpenAIの高度な深層リサーチモデルとMicrosoftの優れた検索技術を融合させ、メールやチャット、会議記録などの社内データと外部データを総合的に解析し、質の高い洞察を提供します。例えば、新製品の市場参入戦略策定や顧客向けの四半期報告書作成などがユースケースとなります。OpenAIのDeep Researchのように社内のリソースを多段階で調査し、アウトプット作成を支援します。また、SalesforceやConfluenceなど、外部の業務アプリケーションとの連携も可能で、より包括的な分析を実現します。

researcher
出力イメージ

Analystとは

Analystは、データサイエンティストのような高度な分析を身近な存在にするAIエージェントです。OpenAIのo3-mini推論モデルを用い、「チェーン・オブ・ソート(思考連鎖)」という手法で複雑な問題を段階的に処理します。さらにPythonコードを自動生成し、データ分析や予測、可視化まで行います。例えば複数のExcelシートを呼び出し、Analystに分析を依頼することで、Pythonコードを自動的に活用し、散在するデータから新製品の需要予測や顧客購買パターンの分析を迅速に行うことが可能になります。ユーザーは分析過程をリアルタイムで確認でき、透明性が高い分析を実現します。

analyst
出力イメージ

Deep ReasoningとAgent Flowとは

Microsoftは、企業が自身のニーズに合わせてAIエージェントを作成・管理できるプラットフォーム「Copilot Studio」も提供しており、このツール開発の分野においても新たな機能をリリースしました。「深層推論(deep reasoning)」と「エージェントフロー(agent flows)」です。

Deep ReasoningはOpenAIの高度な推論モデルを活用し、詳細な分析や方法論的な思考を必要とする複雑な業務を処理します。この機能は企業内の曖昧な業務プロセスにも対応し、例えばグローバル市場の需要予測やサプライチェーン最適化など高度な意思決定を可能にします。推論モデルといくつかのM365のツール、ナレッジを自律的に活用することで、アウトプットを返す拡張されたGPTsのような機能です。

deep reasoning
設定イメージ(ツール、アクション、トリガーなどPower Automate上の定義を活用できる)

一方、Agent Flowは、処理フローが決まった定型タスクを迅速かつ一貫性を持って実行します。文書処理やルーチンの財務承認、コンプライアンス関連の業務など、繰り返し発生するシナリオをAIの柔軟性とワークフローの予測可能性を融合して処理します。M365のRPAであるPower AutomateのAIを含んだ機能です。

agent flow
設定イメージ(ノードを組み合わせてワークフローを構築できる)

「新エージェント」について一言

かなりしっかりと読み込んだうえで、改めて今回のM365のアップデートは色々と衝撃があります。

まずResearcherですが、Deep Researchは OpenAI、Google、PerplexityといったLLM開発企業から相次いでリリースされていましたが、基本的に外部データの検索向けでした。セキュリティやデータ構造の複雑性の伴う社内データの検索へのアプローチはRAGがメインでしたがこのアプローチにも限界があり社内情報向けDeep Researchを提唱したResearcherは一つの突破口となる可能性があります。

次にAnalystですが、これは正直大したことはありません。OpenAIが1年前からリリースしていたCode Interpreterに当たります。そもそもデータ分析についてはエクセルの操作画面から実行する環境を模索していたようですがエクセルからコード環境を呼び出すことのハードルは高いそうで、Copilotのエクセル活用はあまり評価されていませんでした。Analystはチャットが主で添付ファイルという形でエクセルを用いるスタイルとすることで、データ分析タスクに対処したことになります。

最後にDeep ReasoningとAgent Flowですが、これ自体は決して新しさはないものの、サードパーティが先駆けて実装していたノーコード領域のAI活用に当たります。Microsoftの今回の動きを受けて、今後の開発環境がどうなるかは注視していく必要がありそうです。

出所:Introducing Researcher and Analyst in Microsoft 365 Copilot

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執筆者

慶應義塾大学卒業後、総合化学メーカーを経てデロイトトーマツコンサルティングに在籍。新規事業立ち上げ、M&A、経営管理、業務改善などのプロジェクトに関与。マーケティング企業を経て、株式会社ProFabを設立。ProFabでは経営コンサルティングと生成導入支援事業を運営。

TechTechでは、技術、ビジネス、サービス、規制に関する最新ニュースと、各種ツールの実務的な活用方法について、初心者でも理解できる明瞭な発信を心掛ける。日本ディープラーニング協会の実施するG検定資格を保有。

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