学習パス: Teamsと生産性

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。

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…

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…

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。

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。

ライセンスは配布済み、ログイン数も増えている――それでも、Copilotがどこで時間を節約しているのか誰も示せない。本エピソードでは、多くの導入が静かに失敗する理由と、指標をフィードバックループに変えて期待先行の状態から測定可能なROIへ移行する方法を解説します。

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。