ai governance

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。

組織でAIを使うには、賢いモデルだけでは足りません。必要なのはトレーサビリティです。このエピソードでは、Azure AI Foundry Agent Service が予測できないAIを、規律ある監査可能なシステムへと変える方法を解説します。

社員を支援するはずのチャットボットが、数分で偏った提案や誤解を招く提案をし始めることがあります。依頼文に隠された一文だけで、AIアシスタントの進路は変えられてしまいます。このエピソードでは、プロンプトインジェクションの仕組みと、Power Platform と Microsoft 365…

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。

Power PlatformのAIデモの多くがチャットボットで止まり、遅延、ハルシネーション、データ漏えい、膨らむコストによって実際の業務プロセスで失敗してしまうのはなぜでしょうか。本エピソードでは、セキュリティ、パフォーマンス、ガバナンスを保ちながら、Azure OpenAIをPower…

AI エージェントは時間を節約しますが、多くの企業は「誰がどのエージェントを作り、どのデータにアクセスし、誰が公開したのか」を把握できなくなることを恐れています。このエピソードでは、ガバナンスがもはや任意ではない理由と、Microsoft 365 管理センターがイノベーションを妨げずに…

ボタンひとつで動くスクリプトはエージェントではありません。自動販売機と気の利く販売員の例えで、オートメーションとAIエージェントがなぜ別物なのか、そして混同すると信頼と予算を失う理由を解説します。

Microsoft 365 Copilotを管理センターだけで管理していると、グラフは見えても証拠は残りません。PowerShellがCopilotガバナンスの本当の制御ツールである理由を、スケーラビリティ、自動化、ログとタイムスタンプによる検証可能性の観点から解説します。