入力ミスによる情報流出を未然防止 Microsoft、Copilot入力文の保護機能を提供開始
Microsoftは2026年4月21日（現地時間）、「Microsoft 365 Copilot」における機密データ保護機能として、入力プロンプトに対する情報漏えい対策（DLP）機能の一般提供を開始したと発表した。「Microsoft 365 Copilot」および「Copilot Chat」の全ユーザーに追加費用なしで提供する。 入力したテキストを処理前に評価し「うっかりミス」防ぐ 設定方法は？ 生成AIの業務利用が拡大し、ユーザーは文書要約や分析、資料作成などを自然言語で指示できるようになった。他方で、入力内容に機密情報が含まれる場合の取り扱いが課題となっていた。今回の機能は、こうしたリスクに対処するため、ユーザーが入力したテキストを処理前に評価し、機密情報が含まれているかどうかに応じて処理を制御する点に特徴がある。 Microsoftはこれまで約2年間にわたり、Copilot用のD
M365利用中の京都市が職員7000人に「NotebookLM」を配ったワケ 利用者の8割が「業務の質向上」
M365利用中の京都市が職員7000人に「NotebookLM」を配ったワケ 利用者の8割が「業務の質向上」：Google Cloud AI Agent Summit ’26 Spring 京都市がNotebookLM Enterpriseを導入。Microsoft 365を利用する中、なぜ同製品の大規模導入へと踏み切ったのか。職員の8割が業務向上を実感した活用法と、Gemini Enterpriseによる「全庁統合AIアシスタント」が描く自治体DXの未来とは。 京都市は2026年1月、約7000人の職員を対象に「NotebookLM Enterprise」を導入した。今後は「Gemini Enterprise」を基盤としてノートブック同士をつなぎ、「全庁統合AIアシスタント」の実現を目指すという。 NotebookLM Enterpriseの利用開始後わずか2カ月で利用者が2000人を超
Spec-Driven Development (仕様駆動開発) をきっかけに、仕様と設計を整理する
はじめに｜Spec-Driven Developmentを調べ始めて引っかかったこと この記事を書いている私は、AI Coding Agent を使った開発を実際に試しながら、 「この知見をチームや関係者にどう説明すればいいのか？」という壁にぶつかっている一人の実務者です。 もしあなたが、次のような状況に心当たりがあれば、この記事はきっと役に立つと思います。 AI Coding Agent を使い始めたが、まだ使いきれてないようなメンバーにどうアドバイスすればいいか悩んでいる Spec-Driven Development の Spec (Specification) として何を書くべきかピンときていない この記事では、ISO/JIS の整理も参照しながら、 なぜ、今Spec-Driven Developmentが必要か・注目されているかを実務目線で整理します。 最近、AI Coding
【教えてプロ】資料作成「Copilot4機能」、Claude・Geminiと比べたら…意外な“優劣”
資料作成AIの覇権争いが激化する中、アンソロピックの「Claude in PowerPoint」、グーグルの「NotebookLM」が存在感を高めています。一方のマイクロソフトも「Microsoft 365 Copilot」で巻き返しを図っており、Agent ModeやOffice Agentなど、4つの注目機能が続々登場しています。各社の動きを見比べると、「どのAIがより賢いか」よりも、「どこまで実務に踏み込んだ作業を代行できるか」が競争の軸に変わりつつあるように感じます。こうした状況を踏まえて、この記事では、Microsoft 365 Copilotの資料作成機能が現時点でどこまで実務レベルに近づいているのか、現状や課題を整理してみます。 1983年生まれ、秋田県出身。2010年に自社のMicrosoft 365（当時BPOS）導入を担当したことをきっかけに、多くの企業に対してMicr
Claude Codeで「AI部下10人」を作ったら、勝手にバグ直して「違反は切腹」ルールを追加してきて、オレは適当にしゃべるだけになった
結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち
【講演原稿】AIとは何か？ビジネスはどこへ行くのか？
2025年11月24日、大阪産業大学の『ITビジネス企画論』にて、弊社スタッフが登壇しました。本記事ではCTO山内の講演パート「AIとは何か？ビジネスはどこへ行くのか？」を全文書き起こしで公開します。 はじめに こんにちは。株式会社 itomaAI 代表、兼、CTO の山内です。CEO の橋本に続きまして、私の方からは AI の中身の話と、AI とビジネスの話をさせていただければと思います。 まず簡単に自己紹介させてください。私は大学では哲学をやっていました。ちょっとした縁から2015年に株式会社ALBERTというデータ分析会社でバイトをはじめ、2017年大学卒業とともにそのまま入社。深層学習の案件に6年ほど携わった後に、東京大学 松尾・岩澤研究室に移り、１年ちょっと基礎研究やったあとで、今年１月に itomaAI を起業しました。 起業したばかりなので、経営者としてはまだまだ若輩者で、正
AI推進におけるKPI設計の勘所：経営層と現場の共通目標を作ろう｜しば田
AI推進は難しいAI推進がうまくいかない理由を挙げだしたらキリがない。 領域選定のミス、経営陣のリテラシー不足、社内政治（既存部署の抵抗）、推進体制が適切でない、既存業務の再定義が困難 など無限に出てくる。 その中でも今回はKPI設計に焦点を当ててみる。 なぜAI推進においては適切なKPI設計が特に大事なのか そもそも目標設定が大事なのはいうまでもない。 目標がなければ、プロジェクトの成功・失敗の判断を下すことも、関係者間で認識を合わせることもできない。 そんな当たり前の話をしたいわけではなくて、 KPI設計が特に大事な理由は、AI系プロジェクトはAIの性質上、正しくKPI設計をしないと確実に失敗するからだ。 なぜか？ AIは短期では「先行指標」にのみしか寄与できないケースが多いからだ。 先行指標と結果指標について先行指標とは、最終的な成果（例: 売上）につながる「原因」や「プロセス」に関
個人用Copilotの法人利用を禁止する
個人用 Copilot 法人利用 の 禁止 2025年10月にマイクロソフトは新しく個人用Copilotの法人利用ができることをマイクロソフト公式のブログで紹介していました。 TECHCOMMUNITY.MICROSOFT.COMEmployees can bring Copilot from their personal Microsoft 365 plans to work -...https://techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft365copilotblog/employees-can-bring-copilot-from-their-personal-microsoft-365-plans-to-work---wh/4458212Today, we made some exciting announcements for Micro
社内AIヘルプデスク 正答率80%達成 RAG精度改善の軌跡 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに 皆さん、こんにちは。IT本部IT戦略部の部長の鳥越です。 私たちIT本部が全力で推進している「AIジャーニー」。 この取り組みは、単なるツールの導入ではなく、AIという新たなテクノロジーの力を活用して、私たち一人ひとりの働き方そのものを変革し、会社全体の未来を創っていくための壮大な航海です。 … このツールはSlackとAIを組み合わせることでユーザーは普段使い慣れたSlackから気軽に質問を投げかけ、FindoutのAIから即座に回答を得られるようになり、ユーザー体験は飛躍的に向上しました。 しかしAIが正しい回答ができない場合もあり、結果的にヘルプデスク担当者のリソースが割かれ、本来注力すべき付加価値の高い業務に集中できない状況にありました。 そこで私たちは、AIの力を最大限に活用してヘルプデスク業務の抜本的な改善に着手しました。 IT領域の質問回答100%への挑戦 この挑戦
SharePoint の新機能 Knowledge agents (ナレッジ エージェント) の登場!
Microsoft 365 Copilot (有償版) を活用する上でいかにして組織内のナレッジを再利用して業務に役立てるかは非常に重要なテーマの一つです。その能力を最大限に引き出すには、組織内のコンテンツの質を保ちメタデータを活用することが今後ますます重要になってきます。 そこで新たに登場したのが SharePoint の新機能「Knowledge agents (ナレッジ エージェント)」。このエージェントはコンテンツの整理・生成・活用をAIで支援し、SharePoint を動的でインテリジェントなナレッジハブ(中心)へと進化させます。 公式の情報は下記に公開されています。 Introducing Knowledge Agent in SharePoint | Microsoft Community Hub 一通りのデモンストレーションは次のYouTubeのビデオで確認できます。 Yo
生成AIで巧妙化するフィッシングメール 総務省、DMARC導入など対策強化を業界に要請
総務省は9月1日、フィッシングメール対策への対策を強化するよう、IT関連の業界4団体に要請した。フィルタリング精度の向上や送信ドメイン認証（DMARC）の導入などを進め、2026年8月末まで、3カ月ごとに進ちょくを報告するよう求めている。 要請の対象は、携帯キャリアなどでつくる電気通信事業者協会、SIerなどが加盟するテレコムサービス協会、ISPでつくる日本インターネットプロバイダー協会、ケーブルテレビ事業者で構成する日本ケーブルテレビ連盟。 総務省は、「生成AIを使って自然な日本語を大量に生成できるようになり、これまで以上に精巧なフィッシングメールの送付が容易となっている」と指摘。ここ最近は、証券会社をかたったフィッシングメールによる不正取引が急増するなど被害が深刻化する中、より効果的な対策を求めた。 要請内容は、AIを活用するなどしてメールフィルタリング精度を向上させ、高度化するフィッ
「生成AIは期待外れ」と言ってしまう日本企業が生まれるワケ 5カ国調査で分かった、効果を実感する企業との違い
「生成AIは期待外れ」と言ってしまう日本企業が生まれるワケ 5カ国調査で分かった、効果を実感する企業との違い（1/2 ページ） 生成AI導入で「期待を上回る効果」を得た企業の割合は、米国51％、英国50％に対し、日本はわずか13％――PwCコンサルティングが日米英独中の5カ国で実施し、6月に結果を発表した生成AI活用実態調査で、日本企業の効果創出力の低さが浮き彫りになった。 推進度合いでは日本は5カ国中3位で、56％が「活用中」と平均的な水準にある一方、肝心の成果では最下位に。「日本企業の動向は想像通りひどい。毎回同じことを言っている」。調査を主導したPwCコンサルティングの三善心平氏（執行役員パートナー）は率直に語る。 背景には生成AIを単なる「効率化ツール」として捉え、経営層のコミット不足や業務への本格的な組み込みができていない構造的課題がある。とはいえ、日本企業の中にも効果を実感する
これ読めばOK。私が使ってるものだけの、Claude Code チュートリアル
Claude Codeに関して、どわーーっといろんなノウハウが各所で散見されていて、辞書的な記事があったらいいなと思い、これを書いています。 いざ1から使い始める時に、これさえ読めば、ある程度使いこなせることを目指して、この記事を書きました。 細かい話はいろいろなところで書かれていると思うので、ざっくりと書いていきます。 社内で行ったチュートリアル資料です。 Claude Codeとは？ ターミナル内で動作し、コードベースを理解し、自然言語コマンドを通じてより高速なコーディングを支援するエージェンティックなコーディングツールです。 Cursorとかと違って、ターミナルで動くAIコーディングツールってことです。 そもそもなんでClaude Codeが強いの？ なんだか AIコーディングツールで、同じくSonnet4/Opusとか使うんだったら、CursorやClineでも同じじゃない？ と思
プロダクションのコードで Vibe Coding を使う方法｜牛尾 剛
最近は、自分はかなり Vibe Coding にお世話になっている。実際にプロダクションのコードでも使っていて自分的には普通のことと思っていたのだが、ある人にどうやってやってるのか聞いてみたいと言われたのでせっかくだからブログに書いておくことにした。みんなとっては普通のことかもしれないので、整理のためにも書いておこう。 Vibe Coding の光と影Vibe Coding を使うと、GitHub Copilot Agent などを使うと、自然言語で指示をすればプログラムを書いてくれる。これがあると、素人でもコーディングができそうだ。プロトタイピングや、ゼロから何かを作るときはなかなか良い感じだが、プロダクションで何も考えずに使えるというわけにもいかない。実はコードが複雑になればなるほど、そのままではうまくいかない。 今読んでいる AI Engineering より引用した次のグラフが興味
Claude Codeで内部統制３点セットを作る（Drawioフロー図の生成）｜兎耳山ルカ 公認会計士
AIはこれが一発で出る時代になりました Drawioでここから自在に加工できます pic.twitter.com/sm7e5tDkpt — 兎耳山ルカ 公認会計士 (@TomiyamaLuca) June 8, 2025 Claude codeでDraw.ioを用いた業務フロー図を作成したよ、というツイートをしたところ沢山の関心のお声をいただいたので、共有できるリポジトリを作成しました。 GitHub リポ 「CC_Internal_Control」は、“内部統制３点セット”（業務記述書・フローチャート・RCM）をClaude Codeのエージェントに丸投げして一気通貫で生成できるテンプレート集です。draw.io形式で吐き出されるフロー図もセットなので、レビューや修正も簡単です。 リポジトリには実際に生成した「請求書支払プロセス」、「新規取引先登録プロセス」、「固定資産取得プロセス」のサ
開発系AIツールの探索とAI時代の「富豪的プログラミング」 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
こんにちは、CTOの@stanakaです。 年明けから2か月間、社内でさまざまなAIを活用した開発ツールを試してきました。当社ではすでにGitHub Copilotを標準的に導入していますが、他にも良いツールがあるはずだということで、エンジニアの皆さんに新しいツールを積極的に試してもらいました。 今回試した主なツールは以下のとおりです。 Cursor ChatGPT Plus, Pro Claude Pro Claude Code Cline Devin もっといろいろ試せるとよかったですが、リソースは有限なので今回はここまでとしました。取り組みの様子はブログでもいくつか紹介していますので、ぜひご覧ください。 creators.bengo4.com AIによるプログラミングの変化 社内で特にAIツールを使いこなしているエンジニアの傾向を観察すると、単一のツールに限定するのではなく、用途や状
MCPでのデータベースとの対話+資料化 - Qiita
はじめに 以前から話題になっていたMCP（Model Context Protocol）ですが、Anthropicの独自規格の範囲に留まらず、OpenAIが公式に採用を発表した事で一気に火がつき、最近は至るところでMCPという単語が躍るようになりました。 今回はMCPを利用したデータベースとの対話+資料化までのデモを1つのユースケースとして残しておきたいと思います。 ■構成 クライアント：Claude Desktop データベース：BigQuery データベースとの対話+資料化デモ BigQueryのMCPサーバーについては以下2つが公開されています。 機能的にはほぼ一緒なのですが、後者はデータセット名までパラメータで渡せるので、こちらを使っていきます。 Claude Desktopの構成で以下の設定をするだけで、すぐに使えます。 "mcpServers": { "bigquery": {
OpenAI - エージェント構築のための実践ガイド 日本語翻訳
OpenAIからエージェント構築のための実践ガイドが公開されました。非常に勉強になったので、全文を日本語に翻訳しながら読みました。翻訳の正確さは保証できませんが、メモとして書き残します。 はじめに 大規模言語モデルは、複雑なマルチステップのタスクを処理する能力がますます高まっています。推論、マルチモダリティ、ツール利用の進歩により、エージェントとして知られるLLM（大規模言語モデル）を活用したシステムの新しいカテゴリが生まれました。 このガイドは、初めてエージェントを構築しようとしている製品チームやエンジニアリングチーム向けに設計されており、多くの顧客導入事例から得られた洞察を、実践的で実行可能なベストプラクティスにまとめています。有望なユースケースを特定するためのフレームワーク、エージェントのロジックとオーケストレーションを設計するための明確なパターン、エージェントが安全かつ予測可能で効
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パワポ作るマン by みのるん
【Copilot最新機能】Excelの日常業務はこう変わる、一線を越えた「Agent Mode」の衝撃
