「Microsoft 365 Copilot」は、「Microsoft 365」に蓄積されたコンテンツの内容を基に回答している。背景でどのような処理を実行し、エンドユーザーの要求に対する精度を高めているのか。
Microsoftは、サブスクリプション形式のオフィススイート「Microsoft 365」で、AI(人工知能)技術を組み込んだアシスタント「Copilot」が利用可能になる「Microsoft 365 Copilot」(旧「Microsoft Copilot for Microsoft 365」)を提供している。Copilotが「Microsoft Office」アプリケーションで利用できるようになることで、文書作成や分析、会議の要約など、多岐にわたる業務の負荷軽減が期待できる。Copilotはどのようにエンドユーザーからのリクエストを“理解”し、業務を支えるのか。
AIベンダーOpenAIの大規模言語モデル(LLM)は、Microsoft 365 Copilotを支える基盤技術だ。MicrosoftはOpenAIと提携を結んでおり、この提携の下でOpenAIのAIモデルを利用できるサービス「Azure OpenAI Service」を提供している。Microsoft自身もAzure OpenAI Serviceを活用してCopilotを稼働させている。
Microsoft 365 Copilotを有効化することで、企業の検索機能が強化される。「セマンティックインデックス」は、Microsoft 365内のコンテンツにメタデータを付加して、コンテンツの情報や内容を考慮した検索を実現するものだ。「ベクトル検索」では、データをベクトル(数値型の構造体)形式として表現し、データを素早く見つけ出せるようにする。これらの検索機能は、エンドユーザーの問い合わせに基づいて情報を検索し、その検索結果をLLMに送信する。検索結果を基に、LLMは適切な回答を生成する。このように、AIモデルが外部ソースから得た情報を用いて出力精度を高める手法を「RAG」(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)と呼ぶ。
Copilotの検索は、エンドユーザーの情報とアクセス権に基づく。そのため、効果的な検索を実現するには高品質なデータが必要だ。古過ぎるデータや関連性の低いデータは検索結果の質を損なう可能性があり、関連性の高い情報の発見を困難にする恐れがある。
エンドユーザーがCopilotにプロンプト(情報生成のための質問や指示)を送信すると、次のイベントが発生する。
オーケストレーターは安全性を保つ仕組みを備えており、悪意あるコンテンツをフィルタリングする。必要に応じて情報やコンテンツの機密度を表す「秘密度ラベル」を適用し、LLMへのシステムプロンプト(エンドユーザーではなく開発時にAIモデルに指示するガイドライン)を定義することもできる。
Microsoft Graphの検索は、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索だ。この検索では、検索を実行したエンドユーザーがアクセス権を持つコンテンツを、「Microsoft SharePoint」「OneDrive」「Exchange Online」など、Microsoft 365で利用可能なアプリケーションのデータソースから探す。具体的には以下のデータソースがある。
その他、リレーショナルデータベース管理システム「Microsoft SQL Server」やAtlassianの情報管理・共有ツール「Confluence」など、Microsoft 365アプリケーションではないデータソースも、Microsoft Graphのコネクターを介して検索できる。
2023年11月のリリース以降、MicrosoftはMicrosoft 365 Copilotに幾つかのアップデートを加えている。以下はその例だ。
アシスタント設計ツール「Microsoft Copilot Studio」も登場した。Microsoft Copilot Studioを使うことで、Microsoft 365 Copilotを特定のニーズに合わせてカスタマイズできる。ChatGPTをカスタマイズできる機能「GPTs」(GPT Builder)と同じように、特定の分野に特化させた仮想アシスタントや、生成AIを活用するチャットbotを作成可能だ。
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