Teamsと生産性
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AIの混乱を止める：Microsoft Copilot StudioのRFIアクションでクリーンなデータと本物のガバナンスを（AI吹き替え）
AIフローが失敗する原因はAIではなく、不完全な入力を真実として扱うことにあります。このエピソードでは、Copilot Studioの「情報の要求（RFI）」アクションが、人がデータを確認するまでフローを一時停止する仕組みを紹介します。
つぎはぎデバッグから脱却：.NETとAzureで使うGitHub Copilotエージェントモード（AI吹き替え）
書いて、ビルドして、エラー、直して、また繰り返す――このループが午後を丸ごと奪います。本エピソードでは、GitHub Copilotのエージェントモードが複数ファイルにまたがる文脈を把握し、実際の.NET／Azureプロジェクトで変更を連携させる様子を紹介します。
Microsoft TeamsのAIエージェント：生産性向上かセキュリティリスクか？デジタル社員のガバナンス（AI吹き替え）
AIエージェントは生産性を約束しますが、ルールがなければ目的を誤解し、あなたが責任を問われる形でアクセスを広げてしまいます。このエピソードでは、エージェントを有用かつ安全に、目標に沿って運用するためのシンプルなフレームワーク、実践的な管理策、最初の一歩を紹介します。
Microsoft Designer：AIでレイアウト・ブランドカラー・共同作業の時間を毎週何時間も削減（AI吹き替え）
スライドの位置合わせに何時間もかけたのに、誰かがブランドカラーを変えてしまう――。本エピソードでは、Microsoft Designerがブランドキットを自動適用し、あなたのスタイルを学び、Microsoft 365での共同作業を整理する仕組みと、AIがまだ外してしまう場面を紹介します。
Copilotの回答が曖昧な理由：Microsoft 365の権限・SharePoint・メタデータを整える方法（AI吹き替え）
Copilotの期待外れな回答の原因は、AIモデルではなくデータにあることがほとんどです。データが不完全だったり古かったり、壊れた権限の陰に隠れていたりすると、Copilotはノイズしか返せません。このエピソードでは、Copilotを当て推量の道具から精密なツールに変えるためのMicrosoft…
Microsoft Copilot の ROI：Forrester モデルで見る AI の投資対効果116%の実現方法（AI吹き替え）
Forrester は、従業員2万5,000人のモデル企業で3年間のリスク調整後ROIを116%と試算しました。このエピソードでは、効果の源泉、前提条件、そして自社で検証する方法を解説します。