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マイクロソフト は、最大のエンタープライズ AI エージェント エコシステムを密かに構築しており、立ち上げ以来 100,000 を超える組織が Copilot Studio を通じて AI エージェントを作成または編集しています。これは、エンタープライズ テクノロジーで最も注目されているエキサイティングな分野の 1 つで同社を先行させるマイルストーンです。
「これは私たちが考えていたよりもはるかに高速であり、これまでにリリースした他のどの最先端テクノロジーよりもはるかに高速です」と、マイクロソフトのエージェント ビジョンを担当する幹部であるチャールズ ラマンナ氏は VentureBeat に語った。 「そしてそれは、わずか 1 四半期で 2 倍の成長を遂げたのです。」
Microsoft がエージェント機能を大幅に拡張しているため、急速な導入が進んでいます。本日から始まる Ignite カンファレンスで、同社は 発表された これにより、企業はこれらのエージェント内で Azure カタログにある 1,800 の大規模言語モデル (LLM) のいずれかを使用できるようになります。これは、OpenAI モデルへの独占的な依存を超えた重要な動きです。会社も 自律エージェントを発表 独立して動作し、人間の監視を最小限に抑えながらイベントを検出し、複雑なワークフローを調整します。 (本日の Microsoft エージェントの発表に関する完全な記事を参照してください) ここ。）
これらの AI エージェント (生成 AI を使用して特定のビジネス タスクを推論し、実行できるソフトウェア) は、企業の自動化と生産性のための強力なツールとして台頭しています。 Microsoft のプラットフォームを使用すると、企業はエンタープライズ グレードのセキュリティとガバナンスを維持しながら、顧客サービスから複雑なビジネス プロセスの自動化に至るまでのタスク用にこれらのエージェントを構築できます。
エンタープライズグレードの基盤の構築
Microsoft が AI エージェントで早期にリードしたのは、AI の誇大広告サイクルで見落とされがちなエンタープライズ要件に重点を置いていることにあります。 Ignite では、新しい自律エージェントと LLM の柔軟性が注目を集めましたが、同社の本当の利点はエンタープライズ インフラストラクチャにあります。
このプラットフォームは、SAP から ServiceNow、SQL データベースまで、1,400 を超えるエンタープライズ システムおよびデータ ソースと統合されています。この広範な接続により、組織は既存の IT 環境全体のデータにアクセスしてデータに作用できるエージェントを構築できます。企業はカスタム エージェントをゼロから構築できますが、マイクロソフトは、一般的な企業ユース ケースへの導入を促進するために、販売、サービス、財務、サプライ チェーンなどの中核的なビジネス機能を対象とした 10 個の事前構築済み自律エージェントもリリースしました。
同社は、顧客がどのタイプのエージェントを最も人気としているかについて、これ以上の詳細は明らかにしなかった。しかしラマンナ氏は、IT部門が特定のコアタスクのために構築しているアプリとは別に、よりボトムアップ的な第2のカテゴリーのアプリがあると述べた。ここでは、従業員が Copilot エージェントを作成してドキュメントやプレゼンテーションをチームや他のパートナーと共有し、他のユーザーがコンテンツを操作したり、コンテンツについて質問したりできるようにします。
AI の導入では後回しになることが多いセキュリティとガバナンスの機能は、Microsoft のコア アーキテクチャに組み込まれています。プラットフォームの制御システムにより、エージェントは企業の権限とデータ ガバナンスのフレームワーク内で動作することが保証されます。
ラマンナ氏はVentureBeatに対し、「それはどこにでも現れるだろうと考えている。なぜなら、以前は不可能だったことを可能にするテクノロジーを手に入れるたびに、それがどれほど広範囲に使われることになるのかということに、皆さんはいつもショックを受けるからだ」と語った。彼はこれを、接続がブラウザからオペレーティング システムにまで拡張され、クライアント/サーバー アーキテクチャが根本的に変化したインターネットと比較しました。
LLMは、言語、ビデオ、オーディオなどの非構造化コンテンツを理解し、このデータに基づいて結論や判断を下すための推論の始まりを示したという点で、大きな進歩を遂げたとラマンナ氏は説明する。 「ブラウザ、ワード プロセッサ、コア オペレーティング システムのエクスペリエンス、そして販売プロセスと顧客サポート プロセスの実行方法 – この機能が存在する今、それらすべてを再評価する必要があります…私は、実際にはどのような部分も存在しないと思います」エージェントと AI のすべての機能の結果として再考されたコンポーネントを持たないコンピューティングのスタックの一部です。」
早期導入者はすでに結果を実感しています。マッキンゼーは、自動ルーティング エージェントを使用して、プロジェクトの受け入れワークフローを 20 日からわずか 2 日に短縮しました。 Pets at Home は 2 週間以内に詐欺防止エージェントを導入し、年間数百万ドルを節約しました。 Copilot Studioを使用している他の企業には、Nsure、McKinsey、Standard Bank、Thomson Reuters、Virgin Money、Clifford Chance、ZurichなどがあるとMicrosoftがVentureBeatに語った。
エージェント メッシュ: エンタープライズ AI に対する Microsoft のビジョン
Microsoft の戦略の中心となるのは、ラマンナ氏が「エージェント メッシュ」と呼ぶもの、つまり AI エージェントが協力して複雑な問題を解決する相互接続システムです。エージェントは孤立して動作するのではなく、企業全体にタスク、メッセージ、知識をシームレスに渡すことができます。
これまでCopilot Studioはチャット経由でトリガーされるエージェントと関連付けられてきたが、Microsoftは今後、あらゆる種類のアクションを重視している。エージェントがシームレスに連携する企業を想像してください。販売エージェントが在庫エージェントに在庫状況を確認させ、その後、顧客サービス エージェントにクライアントを更新するように通知します。このアーキテクチャには次のものが含まれます。
- 人間の監視なしにイベントを検出し、アクションをトリガーする自律エージェント
- 複数の専門エージェントを調整するオーケストレーション層
- エージェントのワークフローに透明性を提供するリアルタイム監視ツール
Microsoft の研究部門は最近、同社の Autogen フレームワークに基づいた Magnetic-One システムをリリースしました。このシステムは、洗練されたエージェント階層を確立します。管理エージェントが「外側ループ」でタスクのチェックリストを管理し、専門エージェントが「内側ループ」で作業を実行します。このアーキテクチャは、エージェントが UI 要素を解釈できるようにする Microsoft の OmniParser のようなツールをすぐに採用する可能性があり、コンピュータを使用するエージェントにおける Microsoft の技術的優位性、つまり Anthropic と Google によって開発されている機能のマッチングを示すことができます。同社は、この研究を製品化するために取り組んでいると述べたが、いつどのように行うかは明らかにしなかった。
Microsoft のアプローチは、制御を維持しながらエージェントを数百人から場合によっては数百万人に拡張するという、企業の主要な課題に対処します。このプラットフォームを使用すると、企業はオーケストレーション機能を通じて複数の専門エージェントを調整できます。これは、マルチエージェント システムへの広範な業界トレンドに沿ったアプローチです。
プラットフォームの価格モデルは、この企業の焦点を反映しています。 Microsoft Copilot Studio では、ほとんどの AI プロバイダーのようにトークンごとに料金を請求するのではなく、交換されるメッセージの数に基づいて価格を設定し、生のコンピューティングよりもビジネスの成果を重視しています。企業はもはやどのモデルが最適であるかを問うことはなくなったとラマンナ氏は説明した。彼らはビジネス価値の例を求めています。 「これは市場における顕著な変化です。」
エンタープライズ AI エージェントの競争
他のハイテク大手が AI エージェントに多額の投資を行っている中、Microsoft はエンタープライズ機能と広範な統合の組み合わせにより、早期に優位性を獲得できます。 Salesforce や ServiceNow などの競合他社は、Agentforce ( 構築されたエージェント数は 10,000 を誇ります) と ServiceNow エージェントがありますが、これらのサービスは比較的新しく、Microsoft が確立したエンタープライズ向けのサービスには欠けています。何億人もの従業員が Microsoft の生産性スイートを使用しています。
競合他社の状況にはさまざまなアプローチが含まれています。 OpenAI は直接 API アクセスに重点を置いていますが、エンタープライズ AI エージェント導入フレームワークはまだ構築していません。ただし、最新の o1 プレビュー モデルは、将来的によりインテリジェントなエージェントを強化できる優れた推論機能を示しています。 Crew のような新規参入者は実験的なエージェント フレームワークを提供していますが、エンタープライズ規模には欠けています。 LangChain のモジュラー フレームワークは依然として開発者の間で人気がありますが、エンタープライズ グレードの展開よりも実験に重点を置いています。 AWS は SageMaker などのプラットフォームを通じて開発者重視のアプローチを維持していますが、一方、Google の AI プラットフォームは特定の業種では強みを示していますが、幅広い企業での導入に向けた一貫したエージェント フレームワークが欠けています。
対照的に、Microsoft はエンタープライズ セキュリティ、ローコード ツール、構築済みテンプレート、開発者向けのプロコード SDK を組み合わせて、多様なチームにとってより包括的なオプションを提供しています。また、AI エージェントが検索拡張生成 (RAG) 目的でデータベースを個別に呼び出すのではなく、あらゆる企業データをネイティブに呼び出せるように、さまざまなアプリケーションと分析データベースを統合するという大変な作業にもかなりの時間を費やしてきました (「RAG (検索拡張生成)」を参照)。トランザクション データベースの統合に関する Microsoft の本日の発表)。
ただし、AI エージェント テクノロジーはまだ初期段階にあります。大規模な言語モデルは依然として幻覚を引き起こす可能性があり、それらに依存する AI エージェントは、無限ループや不要なコストなどの問題を回避するために慎重なインストールと管理が必要です。一部の顧客は、Copilot の価格設定と実装上の課題について懸念を表明しています。
この分野も断片化したままになる可能性が高い。 Fortune 500 企業のかなりの部分がマルチベンダー アプローチを選択する可能性があり、機密性の高いアプリケーションには他のフレームワークを選択しながら、従業員の生産性のために Microsoft の Copilot エージェントを使用する可能性があります。
結論: エージェント主導の企業をリードする
Microsoft は現在、エンタープライズ AI エージェントの導入でリードしていますが、このテクノロジーはまだ初期段階にあります。同社の優位性は、単一の機能によるものではなく、エンタープライズ グレードのインフラストラクチャ、広範な統合、生の AI 機能ではなくビジネスの成果への焦点といった包括的なアプローチから生まれています。
来年はマイクロソフトがこのリードを維持できるかどうかが試されることになる。競合他社は自社の製品を強化しようと競い合っています。企業は実験から完全な導入に移行しつつあります。明らかなことは、AI エージェントが誇大宣伝サイクルを超えて、移行に伴うあらゆる複雑さと課題を抱えながら、現実のエンタープライズ IT アーキテクチャに移行しつつあるということです。
技術リーダーにとって、反復的なタスクの自動化から新しいコラボレーション モードの実現まで、AI エージェントがワークフローをどのように変革できるかを評価する時期が来ています。小規模から始めて、測定可能な成果に焦点を当て、最初に事前構築されたエージェントを検討して、取り組みを加速してください。
上に埋め込まれた Charles Lamanna 氏のインタビュー全文をご覧になり、Microsoft が AI 革命をどのように推進しているか、エンタープライズ アーキテクチャにとって AI エージェントが何を意味するか、ContentOps の台頭、役割と職務機能にどのように影響するかを直接聞いてください。
