【Microsoft×生成AI連載】シリーズの記事です。 本記事では「Microsoft Excel」(以下、Excel)で利用できるCopilotの機能について紹介します。 これまでの連載 ExcelのCopilot紹介 Webデータを取得して表を生成する方法 プロンプトを自分で入力する場合 Copilotが提示するプロンプトを用いる場合 利用シーンとメリット、注意点 利用シーン メリット 注意点 まとめ おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約) これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記載をご参照ください。 blog.jbs.co.jp ExcelのCopilot紹介 ExcelのCopilotを用いることで、Webからデータを取得し、テーブルを生成することができます。 自然言語を用いて行うことができる

昨年からMicrosoft×生成AIというテーマでシーズン2まで連載を実施しておりましたが、シーズン3として連載を再開いたします。 前回は「Microsoft 365 Copilot」を連載テーマの中心としておりましたが、シーズン3ではさらにCopilot Agents、Copilot in Power Platformについてもテーマとして広げていきます。 合計9名の執筆メンバーによる連載となり、引き続き週2回の投稿をしていく予定となります。ぜひお楽しみに！ シーズン3初回となる今回は、Copilot Studioエージェントビルダーの機能を紹介しながら実際にエージェントを作成してみます。 Copilot Studioエージェントビルダーを使ってみたい方、AIエージェントに興味がある方はぜひご覧ください。 これまでの連載 Copilot Studioエージェントビルダーの概要 AIエージ

【Microsoft×生成AI連載】シリーズの記事です。 本記事では、Microsoft PowerPointのCopilotで新たに追加された機能から、翻訳、書き換え、スピーカーノートの起草について紹介しています。 これまでの連載 PowerPointのCopilotの紹介 新機能を使ってみる スライドの翻訳機能 Azure AI Translatorとの比較 リライト機能 テキストの書き換え 要約 プロフェッショナルな文章の生成 スピーカーノートの起草 利用シーンとメリット、注意点 利用シーン メリット 注意点 まとめ おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約) これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記載をご参照ください。 blog.jbs.co.jp PowerPointのCopilotの紹介 Pow

ユーザー検証などを行う際、テスト用のダミーユーザーをCSVで用意する必要があることがあります。 サンプルデータを探したり、自身で作成したりする方法もありますが、Copilotを用いてダミーユーザーのCSVファイルを生成する事も可能です。 本記事では、ダミーユーザーが一覧化されたCSVファイルを、Copilotで生成する方法をご紹介します。 Copilotを使用したCSVの生成 CopilotでのCSV生成手順 使用するプロンプト 生成までの手順 補足：職場タブを使った場合 まとめ Copilotを使用したCSVの生成 今回は、Microsoft 365 Copilot Chat（以下、Copilot）を利用します。 Copilotでは職場タブとWebタブの切り替えが可能ですが、CSV生成はどちらでも利用可能です。 本記事では、Webタブを使用した場合の生成方法を紹介します。 Copilot

皆様、こんにちは！今回は、Microsoft 365 管理センター上でCopilotを利用した情報取得の方法と、フィードバックから学べることをご紹介したいと思います。 これまでの連載 Microsoft 365 管理センターでのCopilot 利用できる内容 情報収集でのCopilot 設定状況確認に利用するCopilot 設定画面への誘導に使うCopilot フィードバックから学ぶ 利用シーンとメリット、注意点 まとめ おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約) これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記載をご参照ください。 blog.jbs.co.jp Microsoft 365 管理センターでのCopilot Microsoft 365 管理センターではMicrosoft 365に関する様々な管理業務が

AWS Re:Invent 2024で発表されたAmazon Nova、どのようなものなのか実際に試してみました。 Amazon Novaとは 発表されているモデル一覧 利用可能リージョン Amazon Nova 利用料金 利用方法 モデルの有効化 PlayGround上での利用 補足 まとめ Amazon Novaとは Amazonが開発した新しい基盤モデルのシリーズになります。 生成AIサービスであるAmazon Bedrockで利用可能です。 発表されているモデル一覧 Amazon Nova Micro： 最も低コストで低レイテンシー応答を提供するテキストのみのモデル。 Amazon Nova Lite： 画像、ビデオ、テキスト入力を高速で処理する低コストのマルチモーダルモデル。 Amazon Nova Pro： Nova Liteよりも幅広いタスクに対応する精度、速度、コストのバラ

Azure Synapse Analytics上で Azure OpenAI Service（もしくはOpenAI）のLLMを利用する方法として、今回はSynapseMLを利用した一括処理を紹介します。 はじめに SynapseMLについて 参考 実践 SynapseMLのインストール SynapseMLを用いたAzure OpenAI Serviceの呼び出し 一般的なユースケースを想定した処理 データ準備 メッセージカラムの作成 データ処理 おわりに はじめに 前回の記事では、Deltaテーブルを利用した逐次処理によるAzure Synapse AnalyticsでのAzure OpenAIの呼び出し方法を紹介しました。しかし、この方法ではApache Sparkの持つ分散処理能力を十分に活かせず、効率的とは言えません。 本記事では、SynapseMLを使用することでApache Sp

【Microsoft×生成AI連載】シリーズの記事です。 本記事では会議などをセットするときに使う「Microsoft Outlook」（以下、Outlook）で利用可能なCopilotの機能についてご紹介します。 これまでの連載 OutlookのCopilot紹介 メールの分類ルールを自動で作成 特定の人からのメールを別フォルダに移動させるルールを自動で作成 すでに作成しているフォルダに移動させる フォルダを新規作成し、そのフォルダに移動させる 利用シーンとメリット、注意点 利用シーン メリット 注意点 まとめ おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約) これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記載をご参照ください。 blog.jbs.co.jp OutlookのCopilot紹介 Outlookには代表的

【Microsoft×生成AI連載】シリーズの記事です。 本記事では、実際の業務フローにCopilotを組み込むことで、問い合わせメールの要約からナレッジ化するまでの一連の流れをご紹介します。 具体的には、Microsoft 365 Copilot Chat(以降、Microsoft 365をM365と表記)を利用して、社内から届いた問い合わせメールを要約し、その結果をPagesに保存してナレッジ化してみたいと思います。今回は、さらに音声入力によってM365 Copilot Chatに指示を出してみたいと思います。 これまでの連載 M365 Copilot Chatの概要 想定する業務フローとCopilotの活用シーン Copilot Chatを用いたナレッジ化 利用シーンとメリット、注意点 利用シーン メリット 注意点 まとめ おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約) これま

【Microsoft×生成AI連載】寺澤です。今回は、Microsoft Copilot Studioでエージェントにアクションを実装してみました。 本記事では、アクションでメール送信機能を実装して、エージェントとの会話からメールを送信するまでの流れを解説します。 ※ この記事の情報は2025/3/4時点のものです。 これまでの連載 エージェントのアクションの紹介 エージェントでアクションを使用 アクションの実装をする アクションをテストする エージェントを公開する Teams上からエージェントのアクションを使用する 利用シーンとメリット、注意点 利用シーン メリット 注意点 まとめ おまけ（BizChatによる本記事の要約） これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記事をご参照ください。 blog.jbs.co.jp

AutoGen v0.2とv0.4でのマルチエージェントの構築を試したので、実装方法を紹介します。 以前、Semantic Kernelで構築したマルチエージェントをもとに、AutoGenで同様のシステムを構築します。 Semantic Kernelでのマルチエージェントの構築は以下の記事をご確認ください。 blog.jbs.co.jp AutoGenの概要 マルチエージェントの実装 v0.2 開発環境の準備 toolの定義 LLMの定義 エージェントの定義 Group Chatの定義 実行 コード全体 実行結果 v0.4 開発環境の準備 toolの定義 LLMの定義 エージェントの定義 Group Chatの定義 実行 コード全体 実行結果 v0.4 エージェントの定義を変更 エージェントの定義 実行結果 終わりに AutoGenの概要 AutoGenは、Microsoft Resear

【Microsoft×生成AI連載】シリーズです！ 今回は、「Microsoft Teams」（以下、Teams）でCopilotのリライト機能を使用して、ビジネスシーンで活用できるかを検証しました。 これまでの連載 TeamsのCopilot紹介 利用場所 書き換えを実行 調整を実行 既存のプロンプトを実行 ユーザー設定を実行 ビジネスシーンを想定した実行案 箇条書きにしたメモを文章形式に変換する 長文で記載した内容を箇条書きに整理する 利用シーンとメリット、注意点 利用シーン メリット 注意点 まとめ おまけ（Copilot Chatによる本記事の要約） これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記事をご参照ください。 blog.jbs.co.jp TeamsのCopilot紹介 TeamsはMicrosoft 36

Azure OpenAI Serviceの学習を行っている時に、Azure OpenAI Serviceを介したWhisper モデルでプロンプトを使用できることを知りました。 本記事では、Azure OpenAI ServiceのWhisperモデルにおいて、プロンプトによる文字訂正がどの程度行えるのかを簡単に確認しました。 Whisper モデルとは Whisperモデルのプロンプトについて プロンプトの検証 検証したい点 音声ファイル Azure OpenAI ServiceのWhisperモデルの実装方法 検証内容 検証結果 まとめ Whisper モデルとは Whisper モデルは、音声ファイルの文字起こしに使用できるOpen AIの音声テキスト変換のモデルです。 Whisper モデルは、Azure OpenAI Service経由とAzure AI Speech経由の使用が

【Microsoft×生成AI連載】シリーズの記事です。 本記事では、Microsoft ExcelでCopilotから操作できるPython in Excelの機能を実際の実行結果とともに紹介します。 これまでの連載 Excel × Copilot × Python Copilot for Excelの概要 Python in Excel 使ってみた 高度な分析 データ分析 可視化：Matplotlibを使ったグラフ生成 数値予想：既存のデータから予測する カスタム計算：Numpyを使った数値計算 利用シーン・メリット・注意点 利用シーン メリット 注意点 まとめ おまけ（Copilot Chatによる本記事の要約） これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記載をご参照ください。 blog.jbs.co.jp Exc

今回は、複数エージェントの並列処理を含む、マルチエージェントを構築に関して記載します。 マルチエージェントの構築はAutoGen v0.4.7のフレームワークを利用して行います。 Semantic Kernelでのエージェントの並列処理に関しては、次の記事に記載しています。 blog.jbs.co.jp 実行環境 並列処理のシナリオ AutoGenでのエージェント並列処理 オーケストレーションのエージェントの定義 他のエージェントの定義 処理の実行 コード全体 実行結果 終わりに 実行環境 Python 3.11 AutoGen v0.4.7 並列処理のシナリオ 今回は、以下のような流れで回答を生成するマルチエージェントを作成します。 質問の入力 LLMでエージェントの選択 選択された複数のエージェントを並列で処理 回答の集約し最終的な回答を生成 AutoGenでのエージェント並列処理 A

【Microsoft×生成AI連載】酒巻です。今回は SharePoint agentsを利用したシナリオを考えてみました。 これまでの連載 SharePoint agentsとは 利用シーン オンボーディング 社内システムQA 営業 まとめ おまけ(BizChatによる本記事の要約) これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記事をご参照ください。 blog.jbs.co.jp SharePoint agentsとは SharePointサイトとドキュメントライブラリの情報をもとにエージェントを作成できる機能になります。 SharePoint agentsで作成したエージェントは、SharePointサイト上とTeamsのグループチャット上で使用することができます。 実際にSharePoint agentsを利用してみ

最近プレビューになった「Azure OpenAI の保存された入力候補および蒸留」について試してみたので使い方を紹介したいと思います。 learn.microsoft.com 概要 蒸留とは 注意事項 利用可能なAPIとリージョンとモデル 権限 その他 使ってみる サンプルコードの実行 Azure AI Foundryでの確認 蒸留用のデータを作成 蒸留 モデルのデプロイ モデルのテスト まとめ 概要 この機能は、Azure OpenAI Service(以下AOAI）でオプションを有効にすると、プロンプトやコンプリッションなどが保存できるというものです。 保存したプロンプトやコンプリッションなどは、そのままモデルの蒸留や評価に使えます。 蒸留とは 生成AIでの蒸留(Distillation)とは、大規模で計算コストの高いモデルの知識をより小規模で軽量なモデルに効率的に伝達する方法です。

Microsoft Research BlogにGraphRAG 1.0をリリースしたとの記事があったので、試してみました。 Moving to GraphRAG 1.0 - Streamlining ergonomics for developers and users - Microsoft Research 構築環境の説明 実装 インストール 初期化 設定 .envファイル settings.yamlファイル ファイル準備 インデックス作成 検索実行 データ読み込み Local Search Global Search まとめ 構築環境の説明 構築は主にNotebookから実行します。 今回は、以下のような環境でGraphRAGを構築していきたいと思います。 検証環境概要 なお、Azure Open AI Service、Azure AI Search等のAzure環境のデプロイ、設

【Microsoft×生成AI連載】シリーズの記事です。 本記事では、Microsoft ExcelのCopilotで、数式や条件付き書式、ピボットテーブルの作成の提案や作成をしてくれる機能について紹介しています。 これまでの連載 ExcelのCopilotの紹介 提案機能 数式列の提案 条件付き書式の提案 ピボットテーブルまたはグラフの作成 Excelに質問する 利用シーンとメリット、注意点 利用シーン メリット 注意点 まとめ おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約) これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記載をご参照ください。 blog.jbs.co.jp ExcelのCopilotの紹介 ExcelのCopilotは、AIを活用してデータ分析や視覚化を支援する機能です。 Copilotに自然言語で