こんばんは。皆さま、いかがお過ごしでしょうか？

“室長”こと、吉島良平（Microsoft MVP for Business Applications | Microsoft Regional Director）です。帰国してから、少し花粉を感じる今日この頃です。なんかね、目がシバシバするのと、鼻がムズムズするんですよね。不規則な生活は極力さけたいところです。

現在、Microsoft MVP/RD Global Summitがハイブリッド形式で開催中ですが、シアトルに出向けないので、深夜から朝にかけて、オンラインでDynamics 365のこれからの進化の方向性を学んでいます。拝聴している内容は、全てがNDAなので、ここで公開できる情報は全くないのですが、多くのインプットをいただきつつ、製品開発チームにも改善依頼等のフィードバックをしながら、近い将来、私のお客様にこれらの時間が還元できるよう日々研鑽致します。

また、3月18日にマイクロソフト社が発表したDynamics 365 2026 wave 1のリリースノートをもとに、各業務アプリの新機能・利用が停止になっていく機能を、以下14のBlogにおいて、室長の勝手な解釈で解説し、公開しております。なんとか、Microsoft AI Tour Tokyo、Microsoft MVP/ RD Global Summitの開催に間に合わせたいという思いで、急ぎ取り組みました。

公開後、予想以上のアクセスをいただいています。正直、大変驚いていますが、私の時間が、「誰か」の「何か」に役立っていればとても嬉しく思います。

さて、本日3月24日（火曜日）は、Microsoft AI Tour Tokyo (#microsoftaitour)の開催日なので、東京ビッグサイトに出向いていらっしゃるITな方も多いのではないかと思います。

イベントは満員御礼だったようですね。私は午前の基調講演は自宅からオンライン参加、午後の会場セッション＆製品展示ブースは現地で程よく楽しませていただきました。ということで、本稿ではAI Tour in Tokyoの基調講演を振り返っていこうと思いますので、最後までお付き合いいただけますと幸いです！

ちなみに、記載形式は秋に開催されたMicrosoft AI Tour Osakaと同様とします。なので、大阪でのAI Tourを見れなかった方は、そちらからみていただくと、今回のZava社（架空の企業）の業務チームのAI利活用の進化をより理解できると思います。

また、後半に、マイクロソフト社が公開済みの基調講演録画、僭越ながら室長のハイレベル纏め/所感を置いておきます。お時間がない方は、最後の纏めをご覧いただくか、AIが読むことを想定して、一次情報を残しているので、本稿をAIに要約してもらう等、皆さまのご都合に合わせて、お好きな方法でご覧ください。

それでは、♯microsoftaitourtokyo はじまりはじまりー。

Microsoft AI Tour Tokyoへ、ようこそお越しくださいました。日本マイクロソフトの津坂です。昨年、私はこのステージでAIエージェントの誕生と、その可能性についてお話ししました。

そしてその一年後、日経225企業の94％がCopilotを導入していることを発表させていただきます。ありがとうございます。

総務省の試算によれば、昨年度日本のAI市場は1兆3400億円でした。3年後の2029年には4兆円を超える規模になると予想されています。圧倒的なスピードとスケールで日本の社会・経済を変えようとしています。

AIエージェントも瞬く間に広がりました。2028年には13億エージェント、Fortune 500企業の約80％が、すでに何らかの形でエージェントを活用しています。

本日の基調講演では、私たち自身がこのテクノロジーとどう向き合い、人間としてどう受け止めていくのかを、皆さまと共有したいと考えています。

まず、マイクロソフト米国本社のCMO沼本健が、Copilotとエージェントを中心に、企業がいかにビジネスを変えているのかについて、日本マイクロソフト社員によるデモ交えて、具体的にご紹介します。

続いて、弊社社員のAIの活用を動画でご覧いただいた後、AIトランスフォーメーションを実践されている日本のリーダー3名にご登壇いただきます。

会場では、 AIの再編成を学べるセッションや展示もございますので一日AIをお楽しみください。なお、このイベントはNVIDIA様、アクセンチャ様、アバナード様、 NTTデータ様をはじめ、多くのパートナー様に協賛いただいております。本当にありがとうございます。

それではここで沼本にバトンタッチしたいと思います。沼本さん、宜しくお願い致します！

おはようございます。マイクロソフトCMOの沼本です。Microsoft AI Tour Tokyoにお越しいただき本当にありがとうございます。このMicrosoft AI Tourは、世界 40以上の都市で開催し、累計100,000人を超える方々にご参加いただいてる弊社最大規模のイベントです。今日ここ東京で、第三回目となるAI Tourを皆さまとご一緒できることを大変感謝しております。

このAI Tourを通じて、世界中のお客様からベストプラクティス等沢山学んで来ました。本日は、これらの学びを皆様と共有させていただきたいと思います。

このセッションでは、主に 3つのテーマについてお話します。 1つ目は皆様の組織でAIを有効活用していくためのフレームワークについてです。  2つ目は、その皆様の成功を後押しするために、弊社が新たに提供する最新のAI企業や取り組みについてご紹介します。そして 3つ目は、先ほど申し上げました通り、津坂にバトンタッチしてですね、取り組んでいらっしゃる日本のリーダーの方々の知見やお考えについて伺います。AIをどのようにビジネスや組織の成長につなげているのか、リーダーの皆様から直接伺いたいと思います。

生成AIが市場に本格的に登場してから、間もなく3年が経ちます。これまでAIによる業務効率化、コスト削減について多く語られてきましたが、既存の雇用形態に関するインパクトであったりとか、必要とされる人材やスキルについて不安を助長していた面もあったかと思います。しかし、我々マイクロソフトとして推進・推奨しているフロンティアトランスフォーメーションというのは、それらとは全く異なる考え方です。変化に対して、後ろ向きになるのではなくて、AIが人間の可能性を引き出して、創造性やイノベーション、人と組織の成長を促進すること、その最前線を如何に加速化するかを私たちは目指しています。日々繰り返し行われる、煩雑な単純作業を減らして、イノベーションを解き放ち、創造性を支援する。例えば、映画監督やアーティストが次の次世代のコンテンツを創造できるようにすること。または医療関係者の皆さまがこれまで治せなかった病気を治せるようにしたり、基礎物資の研究を加速化するとか、我々が考えるAIの将来は、所謂AIの民主化、つまり誰もがAIを有効活用できるようにすることによってこそ可能になると考えています。

このフロンティアトランスフォーメーションというのは、決してなんとなく、自動的に起こるというものではありません。それぞれの組織がリーダーシップをとって、AIに対する考え方を定義して、強い意志をもって実現する必要があります。マイクロソフトとして、世界中の何千社のAIプロジェクトを支援してきた中で、成功するプロジェクト、またはそうでないプロジェクト、そのお客様の違いも見えてきています。一番の要因は、AIの利用目的を技術主導型ではなく、ビジネス解決型へシフトしている企業です。成功される企業は、パターン化できます。

まず第一に「従業員エクスペリエンスの強化」に深く取り組んでいらっしゃいます。優秀な人材を採用し、教育し、AIが組み込まれた最高のツールを従業員に幅広く提供されていらっしゃいます。その成果を、KPIとして可視化して、実際のビジネスインパクトを認識し、確認していらっしゃいます。

第二には、「顧客エンゲージメント改革」です。顧客とのつながりをよりリアルタイムに、よりパーソナライズされたものに変革し、コスト削減でなく、新たな顧客体験という価値を再構築、創造し、成果を実現されておられます。

3つ目は、「ビジネスプロセスの再構築」です。既存のプロセスに単にAIをあてはめるだけでは、革新的な成果は生まれません。ビジネスプロセスを端から端まで見直し、AIを中心としたビジネスプロセスに設計しなおすことによって、ビジネスに大きなインパクトを実現されています。最後の4つ目ですが、AIを「イノベーションの加速」の為に直接活用されています。それぞれの業界の中で、自社の強みをより加速化するために、例えば、素材化学の研究推進や、創薬ソフトウェア開発の高速化など、AIを活用することで、自社独自の技術を起点としたイノベーションの加速を実現されています。

ここでご紹介した４つの成功パタンが所謂＝“What“、つまり何をやるのか？だとすれば、次に重要なのは、どうするのか？所謂＝“How”の部分です。

ここでもAIの活用に成功したお客様を分析すると、３つのアプローチが見えてきます。第一に、人間の思いを成果につなげるような形でAIを活用なさっています。単に作業内容をプロンプト化して、チャットに投げて、なんかかえってきたという事にとどまらず。日々発生する業務全体に自然とAIを活用する仕組みを作っているという事です。単に一発芸のようなAIではなく、重要なのはそれがビジネスのアウトプットとして役に立つかという事です。ビジネスに本当に必要なワークフローを考えると、どの作業も一人で完結することはなく、多くの担当者が関与し、その中で反芻・推敲が行われ、または承認等が必要になって本当にアウトプットが出てきます。このワークフロー全体をサポートして、人の思いが成果に繋げられるようなAIの導入が成功する為には不可欠です。

第二に、組織のあらゆる場所にイノベーションがうまれる場所・環境を提供するという事ですね。研究開発・営業・経理・人事、それぞれの業務分野の方、ファンクションのエキスパート方、皆さんそれぞれ自分の範疇で課題認識をされ、各々アイデアをもっておられます。その課題に一番近くにいる現場の方々にAIツールを届ける事で、より効果的で、インスピレーションに溢れた解決策が生まれてきます。会社全体にイノベーションを開放したら、どうやってコントロールするのかという御心配を持たれる事もあるのですが、そこで3つ目のHow、可観測性が重要になってきます。AIスタックの全てのレイヤーにおいて、可観測性を担保すること。つまり、どのようなAIが動いていて、どのような権限をもっていて、どんなデータにアクセスしているかということを可視化して管理すること。つくったエージェントが期待に叶うアウトプットを信頼できる形で出力しているのか？期待しているROIを実現できているのか等、コストを含めて掌握している必要があります。これがフロンティア組織におけるAI導入が成功する３つの成功特性です。

多くのお客様とお話する中で、「AI時代に一番大切なものは何か？」が話題になります。皆さんはどう思われますか？会場の皆さまも少し考えてみてください。LLMと思われた方、この会場にいらっしゃると思います。または、推論やトレーニングに使われるシリコンだとお考えになった方もいるかもしれません。マイクロソフトとしては、このAI時代における一番大切なものは、それらの何れでもないと考えています。私たちが一番大切だと考えているのは、お客様が独自に創られるインテリジェンスとトラストです。LLMモデルは、これまでも色々なものがでてきていて、その都度話題の中心が変ってきました。大切なのは、LLMモデルの変遷に関わらず、それぞれのお客様が組織独自のユニークなインテリジェンスを構築して、有効活用できるようにすることです。今のAIソリューションの現状を見ていると、開発者の方が膨大なデータの海と戦いながら、その海をかき分けて、無数のコネクターやAPIを使って、細いストローでいろいろなところからデータを集めてきて、それを吸い上げながら、推論を行っているというケースが多く見受けられます。AIは本来皆さんがどのように組織の中で働き、誰と誰が協業し、どのように意思決定しているのかを知っているべきです。マイクロソフトはそのための包括的なプラットフォームを提供します。本日は、マイクロソフトが持つ独自のインテリジェンスレイヤーを活用して、どのようにAIの活用を実現しているかについてご紹介したいと思います。そのインテリジェンスとセットになるのが信頼（Trust）です。AIの可観測性、ガバナンス、セキュリティーが担保されなければ、どんなテクノロジーも広まる事はありません。

ここまでは、コンセプトやフレームワークについてお話をしましたが、ここからは、こうした概念を実現させるマイクロソフトのツールであり、プラットフォームのご紹介となります。

Work IQ・Foundry IQ・Fabric IQという3つのテクノロジーは、それぞれのお客様組織固有のインテリジェンスを引き出し、AIソリューションの実現を可能にするものです。AIエージェントが、お客様固有のコンテキストやポリシーといった“お作法”を理解することが重要になります。

Work IQ は、社員の実際の働き方や、誰と誰が連携しているのか、プロジェクトの進捗状況、さらには無数に行われている会議や日々のコラボレーションの中で生まれる議論やシグナルを、権限やポリシーを踏まえた形で整理し、エージェントが活用できるようにするものです。

Fabric IQ は、Power BI をはじめとしたさまざまなバックエンドのデータソースを、ビジネスの意味を持ったデータ基盤としてまとめて提供することで、AIエージェントやAIソリューションがそれらを活用できるようにします。

Foundry IQ はナレッジベースとして、構造化・非構造化データを含むあらゆる情報を統合し、エージェントが正確で根拠に基づく回答を行うための情報基盤を提供します。

これら3つのIQを活用したエージェントの運用管理を可能にするのが Trust レイヤーであり、Agent 365 として、エンドツーエンドの可観測性を担保し、各エージェントがどのような権限で、どのデータにアクセスしているのかを可視化することで、適切なガバナンスを適用できるようにしています。

このフレームワークを実際の業務に適用し、各組織固有のインテリジェンスを活かしたエージェントの構築・展開を支援する仕組みが Microsoft Agent Factory Program です。本プログラムでは、マイクロソフトの AI エキスパートによる伴走支援やアクセラレータ、共同開発の枠組みを通じて、エージェントの企画から実装、本番展開までを迅速に進めることをご支援しています。

ここまでお話してきたフロンティア組織というのは、具体的にはどのような組織なのか？具体的にイメージできるように、ここからはZava（企業名）を例にお話をします。Zavaはお客様の声や、我々が支援させていただいた事例に着想を得て、私たちがつくった架空の会社です。本日のデモンストレーションの前提になる企業のプロファイルを理解していただきたいので、この架空の会社、Zavaを紹介する動画をご覧ください。

Zavaが成長していく過程の舞台裏を、本日はデモンストレーションを通じてご紹介していきます。

まず最初に見ていただきたいのは、先ほどご紹介した「人間の思いを成果へつなぐAI」という概念です。

まずは、Zava社のマーケティングマネージャー役を担当する船本さんをご紹介します。

沼本さん、今朝私たちの製品開発チームから連絡がありまして、我々が注力しているZavaコアテクノロジー、こちらに大きなアップデートがあったということで、すぐにでもバージョンⅡをラウンチしたいという連絡をもらいました。新商品が出来上がったからには、急ピッチでマーケティングプランを練って、直ぐにでもローンチプランを策定するのが、プロダクトマーケティング担当の私の責任です。今日はそのプランをCopilotを使って進めていきたいと思います。

こちらは、皆さんにもお馴染みのCopilotアプリです。

新しい機能であるCopilot Coworkをつかっていきたいと思います。Zava社はマイクロソフトのフロンティアプログラムに参加していますので、これらの新たな機能に早期にアクセスすることが可能となっております。

Project Next v2のローンチに向けたビジネスピッチ準備を進めていきます！

Copilot Coworkは、指示の内容を理解し、タスクの分解をはじめます。全体の進め方とチェックリストを作成してくれます。では、作業を開始してもらいます。

Copilot Coworkは自分がやらないといけないタスクを分解した後に、このようにタスクを表示し、進捗を含めて報告してくれるので、私たちは別の作業をしながら、Copilot Coworkの作業が完了するのを待つ事ができます。

早速ですが、山田さんと最短でミーティングができる時間帯を見つけてくれました。ランチタイムですが、急ぎたいので、このままスケジュールを送信します。

沼本氏）船本さん、山田さんとの調整はいいけど、財務部との打ち合わせの調整は進んでいますか？

船本氏）すみません。失念していました。財務の妻木（つまき）さんにも相談したいと思います。

妻木（つまき）さんへ、追加のお願いごとを依頼してもらいます。

これは私のお気に入りなのですが、作業を依頼中でも、並行的に別のタスクも依頼することができる事です。

ありがとうございます。準備してくれましたね。Project Nextのサマリー、予算の取り纏めに関しても、しっかりと書いてくれているので、このまま送信します。

どんどんタスクを進めてくれています。右側の情報を見ていきましょう。Output folderにPowerPointが出来上がってきました。ビジネスブリーフィングレポートも準備ができたようです。内容をサマリーしてくれています。PowerPointにも必要な項目がすべて入っているように見えます。

Value Propositionに関しては、ちゃんと空欄にしてくれているようです。

一応、PowerPointの内容を確認しておきます。デザイン・数字、分かり易くハイライトしてくれているように見えます。

船本）経営層向けのピッチ作成は準備が進んできています。では、私は山田さんとのミーティングに行ってきます。

沼本さん、妻木さんとの確認、宜しくお願い致します。

沼本氏）いいですねぇ。では、私は、妻木さんと一緒に確認してきます。

妻木さん、船本さんに頼まれた財務分析はどのような感じでしょうか？

妻木氏）では、Zava社で財務の責任者をしている妻木のほうから、財務でどのような事をしているのかご紹介していきます。先ほど、船本さんからV2の話をいただいたので、投資が見合うか検討していきたいと思います。Fabric IQを利用して、データを収集しています。

ExcelのCopilotを利用して私の業務をご紹介していきます。

右にWindowが出てきます。AIのモデルをこのように選択できるようになりました。業務に合わせてモデルを選択することができます。今日は、Claudeを使ってみます。

あとは、このチャットウィンドウに、作業内容を入力するだけです。先ほど、船本さんのお話の中に、V2というキーワードがありましたので、V2と入れてみます。Work IQが、私の業務、誰と繋がって仕事をしているのかを理解し、適切な資料を提案してくれました。

V2の支出金額をV1のローンチ予算シートに追加するよう指示をします。

ここ注目していただきたいのですが、今はセキュリティーレベルが水色でGeneralとなっています。これはセキュリティーレベルを表しています。

今、Confidentialにかわりました。最初のV1は一般というレベルのセキュリティーレベルで作成していました。Copilotが作成したこのExcelが参照したのは、マーケティング資料でConfidentialとなっていたので、それを参照し、セキュリティーレベルが自動でアップデートされました。

実行状況を確認していきます。

表も見てみましょう。追加された明細は黄色になっているのでとても分かり易いです。

この情報だけだと、投資が支出に見合うのか判断ができないので、ダッシュボードをつくってみたいと思います。

船本さんが作成している収益予測のファイルを指定して、作業を依頼していきます。

表作成したり、色を変えたり、罫線をつくったり、列幅を整えたり。まるで、人間が作業しているかのように見えます。

内容を確認していきます。出来上がってきたようです。

シートを見ていきます。主要リスク、前提条件、KPIサマリー、色も変わっています。とても分かり易いです。おもてなしを受けているようで、個人的にとても気に入っています。

少し右のほうにいって、グラフも見てみましょう。

データを参照して、グラフがつくられています。

沼本氏）ExcelのCopilotはExcelを熟知しているから、Excelの機能を正しく使ってグラフをつくっているんですね。妻木さんと一緒に仕事をされている方もこのExcelを見る事で、業務の内容を理解することができるということですね。

妻木氏）おっしゃる通りです。では、全体像も確認しておきましょう。ダッシュボードとして必要な情報がすべて網羅されています。私は財務部門の責任者として、このExcelの資料を作成する事にフォーカスするのではなく、ここから得られる情報をもとに、投資が支出に見合っているのか？もしくは会社の戦略・分析という作業に時間を使う必要があります。Copilotを活用することで、これが実現できたことがわかります。

財務部門のメンバー全員が各々使っているので、正確性・スピード・信頼性を得ながら、非常に効率的に業務を進めることができるようになっています。

以上で私の資料は出来上がったので、船本さんから依頼のあった経営層向けの資料作成のお手伝いにいってきたいと思います。

沼本氏）妻木さん、ありがとうございました！

沼本氏）船本さん、数字の方は揃ってきたみたいです。ローンチ、大丈夫そうですよ。会議どうでしたか？

船本氏）ありがとうございます。山田さんとの会議も順調にいきました。製品のアップデートも凄くワクワクするような内容なので、ローンチが凄く楽しみになってきました。

私が会議をしている間に、妻木さんがまとめてくださった情報、そして価格戦略情報についても、全てメールで受け取りました。全ての情報が揃ったので、ピッチの最終化を進めていきたいと思います。

こちらは、先ほどデモでCopilotにつくってもらったビジネス計画書の内容です。私が依頼したように、山田さんとのミーティングで内容を決めてから、このビジネスバリューの部分は埋めたいので、空欄＆マーカーでハイライトしてくれています。

GoToMarketのプランは書き起こしてくれているのですが、価格戦略のところも空欄になっています。

ということで、私はCopilotと一緒にこちらを仕上げていきます！

ビジネスプランを会議の内容に基づいてアップデートしてくださいと指示します。また、価格戦略のところも、先ほどメールで受け取った内容に基づいてアップデートして欲しいと依頼します。

敢えて、どの会議、どのメールなのかは指示をしていません。Copilotは私のWork IQにアクセスすることができるので、私の仕事や、ビジネスの文脈を理解した上で必要なデータを引っ張ってきてくれます。どんどん文章入力が自動で進みます。とてもかっこよくて、見ているのがとても好きです！

完成したので、内容を確認していきたいと思います。Copilotがどのようなアクションを行ったのかは右のペインに表示されています。

山田さんと会議した内容で情報を埋めてくれていて、メールで受領した価格戦略の部分も対応が完了しています。

ここで一つ注目したいことがあります。妻木さんも先ほどおっしゃっていましたが、「Highly Confidential」というラベルが張られています。先ほど受領した価格戦略のメールには、Zava社内で最高レベルの機密情報「Highly Confidential」貼られていました。Copilotはその内容をみて、この資料の機密度レベルを設定してくれたという訳です。Microsoft Azure Perviewが裏で動いている事がわかると思います。

それでは、一番最後の仕上げの作業に入っていきます。経営層向けのPowerPointです。

テーブル形式で情報を纏めてくれているところもあって、とても分かり易いです。

一番最後に、妻木さんがメールでおくってくれた情報を追記してくれたようです。

経営層向けのピッチなので、もう少しデザインにこだわりたいと思います。ということで、再びCopilotを立ち上げて、一目でわかるように変更依頼。

船本氏）Copilotに開いているドキュメントの編集権限を与え、全体のデザインを変えたり、フォントを変えたり、まさに人間がしていたような作業をおこなってくれます。出来上がりました。いかがでしょうか？テキストだけだったビジュアルが、一気に分かり易くなったように思います。これで完成です。沼本さん、経営会議での承認、宜しくお願い致します。

沼本氏）予算きついですが、頑張ってみます！

ここから先は、「あらゆる場所に広がるイノベーション」をご覧いただきたいと思います。

AIが一連のプロセスを通じて、ビジネスインパクトを発揮する為には、一番身近に課題に向き合う方々がAIツールを使える状況にあることが必要です。各々の業務ユーザーがAIエージェントを構築して活用できる状況にしなくてはなりません。

続いて、サプライチェーンや在庫管理も大変な領域でこちらを見ていきたいと思います。藤原さん、いかがでしょう？

藤原氏）私、Zava社でサプライチェーンを担当しているギーク藤原です。予算と実績、ここをサプライチェーンの状態を見て計画を立てていく必要があります。エージェントを使って行くと、ビジネスプロセスの中にAIを取り入れていく事が簡単にできます。それをこれから紹介したいと思っています。予算の少ない中、沼本さんご承認いただいてありがとうございました。

ZavaCoreV2ローンチプロジェクトが承認されましたので、ここからは物流と生産を連携させたサプライチェーンのリリース計画書を策定していきたいと思います。承認メールには、「BOM最終確認・仕様確定」「RFQ発行・サプライヤー選定」「生産・物流スケジュールの策定」等の依頼事項があります。

これまでは何週間も時間がかかることがありましたが、AIエージェントがリリース計画書を策定してくれています。

あっという間です。中身を見てみましょう。リスクステータスのサマリーだけでなく、Wordファイルまで作成してくれます。

どのようにこれらが作成されたのか、気になりませんか？

沼本氏）見てみたいですねー！

藤原氏）Copilot Studioでどのようにエージェントがつくられているのかについてこれから紹介します。

Copilot Agentは、皆さんの業務に特化したエージェントをカスタムで構築できるもツールです。今みていただいているのはリリース計画立案エージェントです。

利用できるモデルは組み込み型です。Microsoft社が提供しているGPTだけでなく、アンソロピック社のモデルもありますので、業務に特化したモデルを選択することができます。

どのような業務への対応をしてほしいか、言葉で指示をしてあげるだけでいいのです。

更に、どのような情報をつかっているかというツール、どのようなきっかけで動き出すかというトリガー、そして一緒に働くエージェントも追加登録することができるのです。

製造・物流を専門に対応するエージェントもあります。

実際の単価・製品・サプライヤ―・リスクに関する情報が、Dataverse MCP Serverというところに入っていて、文脈を理解し、普段働いている業務であったり、いつも気にかけている事なども含まれています。

更には、レビュー・確認作業を担当してくれるMicrosoft Foundryで作成したエージェントも繋がっています。チェックポイントや、社内のレビューの規定に繋げる事で、その情報に基づいて作業をしてもらうことが可能です。

そして、ここではWork IQ XXXというのが、いろいろと繋がっていて、自分が働いている事を代わりに実行してくれるようになっています。例えばWord資料や、メールを送信する等の設定があります。実際に、動かしてみたいと思います。

自動的に動く設定になっているのですが、テスト的に動かしてみましょうか。

エージェントがどのように考えながら、意思決定をしているか、確認することができます。動きが見えるので、安心できますね。

最近のデータから議事録を見つけてくれたようです。

単価の変更が行われていますね。

製造物流エージェントにサプライチェーンの情報をわたし、

統合レビューエージェントが確認作業をしてくれています。

Wordを参照し、レビュー規定にそってレビューしてくれます。

その結果をメール本文に概要を差し込み、Wordファイル作成、出力してくれています。人間が見ても分かり易い形式で記載してくれています。

実際にリリース計画書を見てみると、社内規定のフォーマットにそって作成してくれています。つまり、レビューに直ぐ取り掛かれる

沼本氏）社内のお作法に準拠したドキュメントを作成しているということですね。

藤原氏）その通りです。品質、サプライチェーン等細かいレベルで対応してくれているので、私自身もこのラウンチに向けてスピーディーに対応できます。

沼本氏）マーケティング→財務→サプライチェーンと来たので、次はZavaの開発チームは、ウェブサイトでラウンチするだけですね。

大森氏）今回開発を担当します。大森です。宜しくお願い致します。

これから急ピッチで開発を進めていきます。実は開発チームにもキックオフミーティングの参加の打診があったのですが、私が参加することができませんでした。

社内では、Microsoft Teamsでミーティングし、録画もされているはずなので、そこから情報を収集していきたいと思います。そういう時に頼りになるのが、そうCopilotです。開発者であるからには、GitHub Copilotを使っていきます。CLI（コマンドラインツール）を使っていきます。Work IQのコマンドラインに接続して、指示を出し、必要な情報を取得していきたいと思います。

Work IQを使って、キックオフの内容を纏めてくださいと依頼します。

どういった内容が必要なのか調べていきます。指示の内容に問題がなければ、OKを出します。

どのような指示があるのか、纏めてくれました。

1つ目は、新たなラウンチに合わせてウェブサイトを構築する事

2つ目は、AIエージェントを使って、新しいカスタムのT-shirtをつくる事

これら2点の開発を急ピッチで進めていきたいと思います。

ここからは、いくつかの作業を並行的に進められるfleetモードを使って、この2つのタスクについて内容を纏めてもらおうと思います。

実際にはどのような要件が求められるのか？内容をGitHubイシューに書き込む、というような作業をしてもらいます。

アプリケーションの概要、内容、To-Do、開発の終了条件、これらすべてをまとめてもらいます。以下のように出来上がったので、

GitHubのレポジトリーで確認していきましょう。２つのIssuesが作成されていることが確認できます。

実際にCopilotに作業をしてもらいましょう。

タスクをアサインして、指示を出します。これで私はコードを書かなくても、この要件定義書をもとに、開発を進める事ができます。

一番下に👀のマークが出ているので、Copilotが内容を認識したというのが分かります。♯4をクリックすると、

Copilotの仕事ぶりをご覧いただくことができます。

ビューセッションをクリックすると、さまざまなツールを使いながら、GitHubエージェントが開発作業を進めている様子をご覧いただけます。

既にウェブの開発が終了したようなので、確認作業をしていきましょう。

プルリクなので見ていくと、既に新しいサイト

レポジトリーをきって、新しいウェブサイトを構築してくれました。ウェブサイトを開かなくてもある程度どのようなサイトになっているか確認ができます。

今日はcodespacesを使います。

ローカルではなく、クラウド上に開発環境を構築することができます。Copilotにどのようにアプリケーションを起動すればいいのか？指示をします。

READMEを見ると、npmインストールをして、npmスタートをすれば、

サイトが起動するようになっています。

先ほどプレビューでみたいただいたものと同じウェブサイトが無事に立ち上がっているのがおわかりになると思います。

（沼本氏）開発チームは一行もコード書かないですね。

（大森氏）要件を確認するという作業はあるのですが、コードを書かなくてもこのウェブサイト構築までたどり着くことができました。

Call to Actionに関しても出来上がっているので、一緒に確認していきたいと思います。

音声で指示＞

カメラを音声で起動して＞立ち上がる

写真撮影

音声で指示＞

作成に少々お時間がかかりそうなので、その間にバックエンドで動いているAI Foundryについてみていきましょう！

新しくなったMicrosoft Foundryはさまざまなモデルが活用できるようになっています。

サイトでモデルの比較もできるようになっています。

ここまでWork IQをつかってきましたが、今度はFoundry IQを使って行きます。Microsoft FoundryでつくったAIエージェントの知識・ナレッジを取り込むことにより、より期待にそった作業が可能となります。

Zava社の新しいポリシー、例えば次に必要になってくるT-shirtをデザインした時の価格であるとか、送料であるとか

事前にとりこんでおくことにより、素早く対応できるようになります。

では、デザインができたようなので、実際に見てみたいと思います！

無事にT-shirtが出来上がりました！

セキュアに構築されているのか？攻撃をうけていないだろうか？気になると思います。以下のようなダッシュボードにて状況を確認することができます。

Agent365、Intune、Microsoft Purview、Sentinelという製品と連動しているので、

何か問題があれば、アラートを得る事ができます。セキュアに安心してご利用いただくための仕組みも併せて実装可能になっておりますので、新しいMicrosoft Foundryを是非ご活用ください。

Work IQやFoundry IQをご理解いただいたと思います。全てのデータの基本はデータです。そのためのAIエージェントを活用するために、データ活用基盤は非常に重要です。

しかし、時には、散らばったデータを統合するのが非常に難しく、負担が大きいシーンもあるかと思います。

Fabric IQが、さまざまなシステムに分散したエージェントがデータをリアルアイムに利用できるようにしているのか、それをご覧いただきたいと思います。

Zava社がMicrosoft Fabricを使って、どのようにAIエージェントを支えているのかをご紹介していこうと思いますが、その前に皆さんにお伝えしたいことがあります。

Fabricならではのエージェントは意味を理解して回答することができます。それはFabric IQにビジネスの文脈を持たせることができるからです。

この画面はFabricのデータソースの流れです。

沢山のData Streamがあるので、１つ開いてみます。

全てのデータは、Fabricのイベントハウスを通じて、

OneLakeにリアルタイムで流し込んでいます。

更にAWSの外部のデータソースもOneLakeのシートカットを使えば、データを移動させずにFabric上で利用できるようになっています。

沼本氏）システムのマイグレーションが不要だということですね？

楊氏）そうですね！それがOneLakeの強みで、ETLなしでデータ統合ができるのです。

ここでは集まったデータを基に、Fabricのデータエージェントをつくりました。

左側はLakeHouseなのですが、生データをそのまま使うと回答の解釈がぶれたり、前提がずれたりすることがあります。

例えばエージェントに、このような質問を投げると、データやビジネス用語を理解せず、勝手に回答してしまう事があります。それはエージェントがローデータの意味を理解していないからです。

そこで利用すべきなのが、Fabric IQです。これを活用することで、データにビジネス上の意味・文脈を与えることができます。エージェントの回答は正確で、一貫性をもったものになります。

Fabric IQはローコードで、モデル化、データにビジネス文脈を持たせる事、データ同士に関係性を持たせる事ができます。

（沼本氏）つまりは、データのセマンティックな意味が定義できるということですね。

（楊氏）定義は、Copilot StudioやMicrosoft Foundryのようなエージェントソリューションでも活用することができます。

実際、Zava社では、左の下にあるモデルを使っています。ここで同じような質問をしてみますと、今度は必要なビジネスの意味を理解した上で、より正確で安定した回答が返ってきています。

つまりFabric IQが入る事で、データは単なる情報ではなくて、本当に使える知識になります。更にFabric IQがデータを深く理解できるようになると、デジタルツインビルダーのような製品、仮想モデルもつくれるようになります。

この例では、Zava社のカスタム3Dモデルは、外部アプリケーションですが、Fabricのワークロードとして組み込まれています。ユーザーはFabricのポータル上でそのまま使う事ができます。クリックしてみます。

可視化には、NVIDIAのオムニバースを使っていて、リアルタイムにシューズの中の熱がどのように変化していくか、見ることができるようになります。赤と黄色は温度の差を示しています。

このような生産データとAIを組み合わせた状態で研究し、通気性の高いシューズを設計・開発していくのです。

実際に設計したシューズは私の手元にあります。統合したデータをインテリジェンスに変えてくれるのが、このFabric IQなのです。沼本さん、Fabric IQを活用することで、このような素晴らしい性能のシューズが出来上がりました。

沼本氏）楊さん、ありがとうございました！

ここからは、先ほどご紹介したHowのうちの3つ目、可観測性についてみていきたいと思います。どのようなエージェントやＡIも、セキュリティやガバナンスが担保できなければ、有効活用することはできません。MicrosoftはEntra ID、Defender、Purview, Intune等の製品群を通じて、ユーザー・デバイス等のセキュリティーソリューションを幅広く展開してきておりますが、Agent365を通じて、皆さんが幅広くお使いになっているコントロールブレーンをそのままエージェントの世界に拡張することができます。

ここでは、Zava社のセキュリティーの責任者である山本さんに、それをどのように活用しているのか、見せてもらいましょう。

山本氏）沼本さん、ありがとうございます。セキュリティー担当の山本です。皆さん、待ちにまったセキュリティーのお時間です。

以下は、Agent365のメニューが出ているMicrosoft 365の管理センターになります。

皆さんが、いつもユーザーやデバイスを管理しているこの画面の左側のメニューに、Agent365の情報が出てきています。Agent365を日本でご紹介するのは今日が初めてです。

Zava社の環境においては、112,295のエージェントが動いています。それらを11,376人が利用しています。1週間で、7841時間の効率Upが実現できています。

更にそのエージェントはつくって誰かに共有しているのか？自分だけが使っているのか？会社がきちんと承認して使っているのか？パートナーさんのエージェントを使っているのか？

こういったところまでの見える化が出来ています。

更にはどのプラットフォームで動いているのか？ファーストパーティーのエージェントは、何の問題なくこのメニューにアラート表示することができます。

サードパーティーのエージェントの場合、SDKをアタッチしてここに表示させる事も可能です。

いろいろな状態を確認することができるわけですが、これが可観測性です。

勿論、全てのエージェントを見ることができますが、今日はエージェントマップというものを是非ご覧いただきたいと思います。これまでのセッションでAIエージェントを使うイメージは湧いてきたかと思います。

今後はA2A、つまりエージェントとエージェント同士がどんどん繋がっていきます。

アラートがあがっているものです。この色と⇔は、これらのエージェント同士が通信をしている事をおしえてくれます。

先ほど、大森さんが素晴らしいデモンストレーションをしてくれたZava Storeのエージェントですが、アラートが出ています。おかしいですね。見てみましょう。

現在５つのアラートが出ている事が確認できました。

更には、このエージェントが社内のどのMCPサーバーと繋がっているのか？社内のどのExcel, OneDrive, Teams, SharePointと繋がっているのか？知る事ができます。

更にはもっと細かく、graph APIを叩く権限、許可をもっているのか？Permissionも把握することができます。

この状況をセキュリティー担当から見ると、“大森さんごめんなさい”。このエージェントを許可することはできないので、ブロックします。

大森さんには、あとでなおしてもらいましょう。

さて、Zava supportのエージェントには5つのリスクがあります。心配です。

セキュリティー＆コンプライアンスのところで、Entra IDへの不正アクセスが見込まれます。エージェントに対する不正アクセスです。更には、エージェントにアクセスしているユーザーのIDのPSWDが漏れている可能性（アラート）がある。更には、Zava Supportエージェントがつかさどる機密情報を社外に出しているのではないか？エージェント自身にハッカーからの攻撃（ジェイルブレイク）、変なプロンプトが入っているのではないか？これらの情報すべて１つのダッシュボードにて確認できるということです。沼本さん、これ凄い事ではないですか？

（沼本氏）それが先ほど申し上げたEntra ID、Purview, Defender等の世界観を、そのままエージェントの世界へも持ち込んで管理しているという事なのです。

皆さまが今使っていただいている認証基盤のEntra、Defender等、いろいろなコンポーネントを、そのままエージェントの世界に転用することができるのです。つまりは、新しいダッシュボード、新しいソリューション、新しいエージェントを管理するための別の仕組みは必要ないということです。

IT部門のセキュリティー担当としては、現場で勝手に脆弱性のあるエージェントを使ってほしくないです。IT部門のセキュリティー担当は、業務部門からAIエージェントを使いたいというリクエストが来れば、そのエージェントは正しい権限をもっているのか？攻撃はされていないのか等リアルタイムに確認、状況を理解しながら、承認してエージェントの利用を認めていく事で、安心・安全にエージェントをスケールする事ができるようになっています。

以上で私からの説明は終わりとなります。沼本さん、ありがとうございました。

（沼本氏）山本さん、ありがとうございました。

フロンティア組織になるために、重要なのは、組織のゴールに向けて、一貫性をもってシステムをシームレスに繋げていく事です。

架空の企業Zava社のストーリーを通じて、AI基盤のガバナンスを確保した上で、AIがマーケティング、財務、製品開発、サプライチェーン、顧客エンゲージメントにインパクトをもたらしているところをご覧いただいたと思います。

大切なのは、それらすべてが繋がり、繋がった事で価値実現が可能になっているという事をご紹介できたと思います。

マイクロソフトはAI、そしてフロンティアトランスフォーメーションにとって、もっとも重要なのは、お客様が構築されるインテリジェンスと信頼（Trust）だと強く信じております。

ここまで、Zava社を通じて、マイクロソフトのテクノロジーをご紹介してまいりましたが、日本には既に多くのフロンティア組織と、フロンティアトランスフォーメーションを推進されているリーダーの方々がいらっしゃいます。

製造、モビリティー、小売サービス、公共、教育機関等、さまざまな業界でフロンティアトランスフォーメーションが始まっています。

これらの先進的なフロンティア組織では、実際のビジネス課題を解決し、成果を生み出す為に、AIを活用されています。これは実証実験の段階の話ではございません。

ここからは津坂にバトンタッチをして、AIがどのようにこの国の未来を変えていくのか？日本のフロンティアトランスフォーメーションにフォーカスをさせていただきたいと思います。

フロンティアマインドセットをもった日本を代表するリーダーの皆さまをステージにお迎えします。

私からのお話はここまでとなります。ご清聴ありがとうございました！

映像＞

皆さん、こんにちは。日本マイクロソフトの津坂美樹です。今回は日本マイクロソフト社員が実践しているCopilotとAIエージェント活用事例をご紹介します。

マーケティングチームはAI Tour Tokyoの実施にあたり、メッセージや集客ページの作成をAIで自動化し、作業時間を3分の2に削減しました。

イベントには高い関心が寄せられ、お申込数は、目標を25％上回りました。

ファイナンスチームは、全世界で900近いAIエージェントを作成、先進的な事例と共に社内に共有しています。

お客様の財務分析や、予想なども自動化し、より戦略的な業務へシフトしています。

人事チームは、年2回行われる従業員の満足度調査の結果をCopilotで集計します。

AIを活用して、課題を洗い出し、改善策をまとめ、日々のアクションプランにまで落とし込んでいます。

営業はお客様先に伺う直前になると、エージェントが自ら動いて、社内のビジネスプランと社外の公開情報を組合せ、顧客情報を集めてお客様や競合他社を分析、

最新情報はメールで送られ、よりお客様に寄り添った視点で議論を進めることができます。

皆さまも、是非Copilotをご利用ください！

皆さま、再びこんにちは。日本でAIがどのように使われるか、日本のフロンティア組織について、これから見ていきたいと思います。

先ほどご覧いただいたビデオは日本マイクロソフトにて日々どのようにAIを活用しているかについてご紹介させていただきました。最後に出てきたAIエージェントは、先ほど出てきてくれたギーク藤原君がつくってくれたものです。

私自身も毎日AIを使っています。毎日Copilot・AIエージェントを使っています。日本は世界の中でもCopilotとエージェントの活用率がトップクラスとなっています。

毎日使い、毎日試行錯誤し、毎日の働き方を変えています。

続いて、日本のフロンティア組織の皆さま、どのようにAIを活用されているのでしょうか？

まずは、東京都様の取り組みからお伺いしていきましょう。こちらの動画をご覧下さい。

皆さま、こんにちは。東京都知事の小池百合子です。

人類発展の陰には、常に新たな発見や発明がありました。近年のAIをはじめとしたデジタル分野の進化にも、暮らしを劇的に変えるゲームチェンジャーとして、大きな期待が寄せられています。

今、この瞬間も世の中の至るところで、イノベーションが起こっています。こうした中、世界有数の大都市・東京が果たすべき役割は、「変化を恐れず、誰一人取り残さない未来へと、橋を架ける事です」

AIは「人間の可能性を拡張するパートナー」です。行政・企業・そして都民一人一人がAIを使いこなす事で、新たな価値創造のフロンティアへと踏み出すことができる。私はそう確信をしております。

共に新しい社会モデルを形づくり、希望に満ちた未来を切り拓いてまいりましょう。ありがとうございました！

小池百合子、東京都知事からのメッセージでした。ありがとうございました。

さて、本日おこしくださったリーダーの皆さまのお話をきいてみたいと思います。

東京都副知事の宮坂様、明治安田生命保険の永島様、そして日本共創プラットフォームの冨山様、皆さまどうぞステージにお迎えください。皆さま、拍手でお迎えください。

皆さま、今日はお忙しい中、ありがとうございます。さて、時間も限られているので、どんどん質問をさせていただきたいと思います。

宮坂学氏（東京都副知事）
― 行政DXにおけるAIの役割と「届ける力」の進化 ―

（津坂氏）先ほど、東京都のビデオがございましたが、宮坂様、日々小池都知事の元で、行政のDXをリードされていると思います。

質問１＞自治体業務というのは、本当に複雑で、専門性が高いものだと思います。この難しい業務の中で、東京都様はどのようにAIを活用し、業務の効率化、そして都民へのサービス向上をされているのでしょうか？

（宮坂氏）東京都の本庁職員は4万人ほどいます。昨年度、全員に対して生成AIが使える環境を用意しました。全職員が、それを使って日々の取り組みを行っている状況です。専門性が高いという御説明がありましたが、俯瞰で見ると、情報を収集し、纏め、意思決定に使っている。そんな仕事をしている人と、現場でインフラを構築したり、整備をしたり、メンテナンスをしたりと大きく分けるとこのようなお仕事です。情報収集をする仕事とAIはとても相性がいいです。残念ながら、将来的には公務員人口は減っていきますので、減っていくリソースの分を今のうちにAIに投資して、AIが働けるようにしておかないと、東京の都民、市民の皆さまにとって、「公務員人口が減るので、行政サービスの品質が落ちるという良くない未来になってしまう」ので、未来の為にも、今やらなくてはならない。そんな覚悟で取り組んでいます。

（津坂氏）この一年間、AIを使っていただきありがとうございます！

質問２＞都市間の国際競争も凄く高まってきていると思います。国際都市としてのAIの使い方は、どのようにお考えなのでしょうか？

（宮坂氏）行政の場合、何をもって競争するのか？という軸の設定は、民間企業と違ってなかなか難しいところもあるのですが、今私が是非やりたいとおもっているのは、行政が行うべき政策・支援・給付・企業へのサポート、こういったものを届けるのに時間がかかる。例えば、企業の方が申請して、審査して、実行するだけでも、半年とかかかることがあります。これをAIの力もつかって、行政サービスを、企業や都民等へ、一番はやく届ける組織にしたいと考えています。届ける力を世界で一番もっている行政になりたいというビジョンを全員で掲げて取り組んでいます。AIはゲームチェンジャーになると思っています。東京都の行政では、AIエージェントが使える環境になっています。1か月で、昨日チェックしたところ1000近くのAIエージェントを職員が自作していて、エージェントの名前を見ると、行政の人にしかわからないかもしれませんが、この時期は「異動」の時期なので、過去の会議録や資料から、引き継ぎ書をつくるのですが、そういったAIエージェントがありました。こういうAIを味方につけていくと、将来生産人口が減っても、大丈夫なのではないかと、私自身も期待しております。

永島英器氏（明治安田生命保険相互会社取締役代表執行役社長グループCEO）
― 長期経営とAI活用、金融業における変革の視点 ―

質問１＞御社は熱心にDXに取り組まれ、システムのクラウド化、データの活用、金融のモダナイゼーション、多くの事に挑戦されていらっしゃいます。現在に至るまで、どのような取り組みをしてこられたのか是非お聞かせいただけますでしょうか？

（永島氏）保険会社は、人とシステムで成り立っているような企業です。人材への投資、システムへの投資をしないという選択肢はないと考えています。保険会社の特色として１つあげられるのは、30年―40年という長いご契約、弊社は個人保険のお客様だけで700万人ほどありますので、とても大きな、レガシーな仕組みがあります。これらを少しずつスリム化しながら、オープン系、クラウドに移設する作業を継続しています。そこにMicrosoft Azureを活用しております。保険会社の特色である長期のご契約への対応の為、弊社では「自前主義」「メンバーシップ型雇用」に拘るがため、弊社のサービスを提供できる人材に長く勤めて欲しいとおもっているのですが、結果としてAI等の新しい技術への対応が遅れがちです。そこで当社は、1年前からアクセンチャとパートナーシップを締結し、5年で300億円を投資し、人材・物作りを並走しています。汎用型が勝つのか、特化型が勝つのか、AIは群雄割拠、どこが勝つのか判断ができないため、現在できること、人づくりと基盤づくりをしている最中です。この基盤には、Microsoft Azureを活用しています。

（津坂氏）弊社の製品をご利用いただきありがとうございます。

（永島氏）基盤がマイクロソフトさんの独壇場になっており、弊社の社員にはリスク管理は大丈夫か、他の選択肢もあるのではないかと問いかけてはいるのですが、彼らは「マイクロソフトが一番いい」と言っていますね。

質問２＞明治安田生命から明治安田にブランド名も変更されました。従来の保険業務の枠組みを超えたサービス展開をお考えだと伺いました。金融業界全体、ビジネスも変革する中で、AIにどのような期待をお持ちなのでしょうか？

（永島氏）格差分断・拡大する中で、株主至上主義的な考えから、ステークホルダー資本主義的な考えに見直されて、この先は倫理資本主義も論じられています。弊社は相互会社なので、アクティビストも株主もいないため、Purpose『何のために企業が存在しているのか』を追求できるありがたい立ち位置にあります。お客様、地域社会、未来世代、働く仲間との４つの絆を大切にしています。特に、「安心」と「信頼」です。これらは似た言葉です。「安心」を得るにはITなどでリスクをそぎ落とす事が大切ですが、「信頼」は身をゆだねるような身体的な感覚を伴うもの、つまりは人間らしい感情です。例えばですが、家庭内でGPS機能を活用すると安心は高まるが、信頼は下がりますよね。明治安田は、AI・アルゴリズム・データを活用し「安心」を高める活動を行う一方で、全国3万7000人いる営業職員が、お客様と目と目を合わせ、「あなたに任せる」とお客様におっしゃっていただけるような「信頼」を獲得していきたいと考えています。

冨山和彦氏（株式会社日本共創プラットフォーム代表取締役会長）
― 人口減少社会におけるAIとリーダーシップ ―

（津坂氏）冨山様は、これまで製造業を中心に、多くの企業様の経営に携わってこれらたと思います。最近は東大の松尾先生ともAI戦略という書籍を出版されていらっしゃいますが、３つ質問をさせてください。

質問1＞日本を見ると、人口の減少、働き方改革等、構造的な変化が進む中で、AIをどのように活用していくべきだと思われますか？

（冨山氏）日本の構造人口は慢性的です。30年間で半分になります。2人のカップルから1名しか生まれないので。先に若い方が減っていく。働き手がいなくなるわけです。これは構造的に起きていくことで、人手不足社会に年々踏み込んでいくことになる。どこで人が足りないかというと、ホワイトカラーではなく、現場現業の方々のほうなんです。都庁であれば、現場の土木の管理、ごみ収集、消防等。この状況でAIは【Very Good】です。現場現業の生産性を押し上げる、AIのような大体的な手段で、補完する事ができる領域です。なので、どんどん入れないと、日本の社会、非常にまずい。そんな状況です。AI武装した現場現業のソリューションをつくっていく必要があります。この領域は所得が低い為、もっと所得があがり、経済成長に繋がっていく可能性が高い。今やるべし！と考えています。

質問2＞日本経済について。日本には独特の産業・ビジネスがあるかと思いますが、日本の持続的成長を考えると、どのような産業や領域に注目されていらっしゃいますか？

（冨山氏）大手企業、ホワイトカラーが多い会社と、現場現業の中小企業と両方あります。人が足りなくなっているのは現場現業ですね。生命保険であれば、営業職員が足りないくらいの状況になっていると思います。はっきりいうと、日本のホワイトカラー空間には人が多すぎます。何を言ってもいいと言われているので、今日は、ずばり言ってしまいますが、ホワイトカラー多すぎです。先ほどのデモの中で商品開発の話がありました。従来であれば、30名くらいのリソースが、2－3ヶ月かかる作業を一瞬でやっています。つまり、この30名はいらないという事です。雇用の課題（指名解雇ができないという事かな？）もあるので、人が余っていたところもあります。特にホワイトカラーは中間管理職が多い。そこには文系のそこそこ勉強ができる人がいるんですが、これからそこが生産性が下がっていくので、本気で減らしていかないと、コストサイドの競争で（海外の競合に）撃ち落とされていきます。欧米はもっと進んでいるし、新興国もAIネイティブで来るので、軽量で意思決定がはやく挑んでくる。逆に現場現業のほうには、めちゃめちゃAIやロボットも入れて、生産性を上げていく。この組み合わせをやっていくと、多分日本が持続的な成長モデルに戻れると考えます。この環境は日本固有のものです。多分他の国は、現場現業系の人が余っていて、AIをガンガンやると下手すると社会革命が起きるレベルです。つまり、何が言いたいかというと、日本は非常に有利な状況にあると僕は思っています。

質問3＞いろいろな変化が起きてくる中で、AI時代のリーダーシップという質問を私自身も受けるのですが、冨山さんから見て、AI時代だからこそ、リーダーはこうするべきだ。こうしないべきだというような提言はございますか？

（冨山氏）最近、ある種の知的スマートカーブ現象が起きています。つまり仕事の中で、ボスの仕事と現場現業の仕事が残っています。この間の中継と分析は、まさに先ほどのデモンストレーションであったようにAIが対応していきます。データの集計や資料作成というのは、価値がなくなる傾向でしょう。ボスか、現場か。ボスの仕事は、決めることしかなくなっていきます。「決める」という事はとても大切です。そのためには「本質的な問い」をたてる必要があります。AIを部下として使うために、経営上・組織運営上、本質的な問いが立てられるかどうかが非常に重要です。決めると実行しないといけませんよね。上司が決めた事は現場は実はあまりやりたくない事が多いようで、上司に人望、ソフトパワーがないと、組織が動かない。人間力が重要という事です。最後は結果ですね。人間辛いのは、運が悪くてうまくいかない事ってありますよね。でも、結果責任を問われちゃうんです。その責任を取る覚悟があるかどうか、これも大切です。この4要件（本質的な問いを立てられるか、決断できるか、人を動かせるか、結果責任を引き受けられるか）をクリアできることがリーダーにとって、とても大切になっていきます。また強烈なトランスフォーメーションを実施する必要があるので、DXからAX（AI Transformation）はフェーズが変ると思っていますAXの実現には、かなりの覚悟をもって仕事をやっていくことが必要です。リーダーはこれから益々大変になりますが、めちゃくちゃやりがいがあると思います。大ボス（リーダー）とミニボス（現場のリーダー）の時代になっていくと思います。

（津坂氏）この件について、宮坂さん、永島さん、いかがお感じになられますか？

（宮坂氏）現場から情報を集め、それを分かり易く整理して、意思決定に使う材料を集めるというために、巨大な組織は生まれたと思います。情報処理機構としての組織がIT技術の進化で解体される、よく言えば強化される。悪く言えば崩壊される可能性はある。情報処理を担っている仕事をどう変えていくのかというのは非常に大きなチャレンジであり、非常に面白いテーマだと思います。

（永島氏）社長・CEOをAIではなく、人間が務める意味は何だろうか？とよく自問自答するのですが、経営判断を適切に行うのはAIのほうが優れていると思いますが、人間がやる意味というのは、物を語り、紡ぎ、自らが物語の一部になるようなかたちで共感を引き出すことができれば、その時人間がやる意味があるのではないかと思います。そういう物語な部分、倫理哲学、これは人間が善（宗教的・抽象的な「善」ではなく、経営・組織・社会における実践的な意味での“善”）をやる意味なのではないでしょうか。

（津坂氏）貴重なお話をありがとうございました。会場の皆さまも、是非拍手でお送りください。

西脇資哲氏プレゼンテーション

続きまして、日本マイクロソフトのエバンジェリスト西脇より、デモンストレーションをさせていただきます。西脇さん、宜しくお願い致します。

ここからは最後のデモンストレーションとなります。最後の時間、お付き合いください。私のデモンストレーションでは、まさにこの時期の日本のお客様向けのデモンストレーションを用意しております。しかも、全て日本語です。質問する内容も、出来上がるドキュメントも全て日本語です。そして、AIが見るデータも全て日本語です。安心してお使いいただきたいと思っております。

生成AIを活用した、まさに3月末、4月のお仕事を効率よく行うデモンストレーションとなります。前半のデモンストレーションで使った、まさにCoworkをつかったデモンストレーションとなります。

期末のお話です。数字と格闘している経理部門、財務部門の方々いらっしゃると思います。

これが3月末格闘されている皆さまの財務データです。ちゃんと勘定科目をCopilotが日本語で理解します。昨年度の月からこの3月までの勘定科目ごとの数字がはいってきているわけです。ここからダッシュボードをつくっていきましょう。勿論指示も日本語です。

日本語で指示をします。分析ダッシュボードのような言い方でいいのではないでしょうか。私はグラフが欲しいので、グラフを多めに作ってほしいという言い方をしました。

Copilotは勘定科目を理解します。この作業、わずか3分です。ダッシュボードをつくってくれます。

ダッシュボードには、月次の推移、費用の内訳を出してくれます。グラフを沢山つくってくださいという要望を出しましたが、その対応もしてくれています。

私のリクエストはグラフを沢山つくってくださいというお願いでした。見てください。７つのグラフをつくってくれました。

綺麗に出来ています。実際に出来上がったダッシュボードを皆さんと一緒にみていきたいと思います。このくらいの情報で十分なのではないでしょうか。きっと追加でお願いしてもサクッと対応しれると思います。

さて、続いてまいりましょう。次は、財務部門の数字の集計です。セグメント別のデータの集計と、営業利益の集計をしてみましょう。2021年からの5年間の経緯です。

Copilotを使って作業します。Copilotの画面にいきましょう。セグメント別、製品別で集計されているデータが対象ですね。先ほどと同様の指示をテキストで書き込みました。

売上は少しおちているのですが、利益は改善できている。このあたりも、しっかりと理解をして、中身、ダッシュボード、グラフを作成してくれます。

これも、おそよ3分で作成が終わります。人手でやると物凄く時間がかかると思いますよ。それでは一緒に見ていきましょう。グラフも10種類作ってくれています。分析テーブルを一緒にみていきましょうか。これだけ沢山のものを、この時間でつくってくれるのであれば、いつもの作業を大幅に軽減できると思います。

分析インサイトできていますね。セグメント別パフォーマンス、利益率集計までできていますね。

それだけでは、終わりませんよね。売上分析、財務分析をした後は、決算説明会に向かう訳です。

日本では、財務データのダッシュボード化、決算説明会の準備、リハーサルに大変多くの時間をかけていると思います。これ、圧縮していきましょう！

勿論、決算説明会の資料はPowerPointです。先ほど作成した２つの資料（Excel）を活用しましょう。1つ目は財務情報データです。2つ目はセグメント別売上集計データです。

この２つのデータから決算説明会資料をつくっていきましょう。この時に、業績が順調であることを強調してくだい。今後は為替や原材料費の高騰、ここまで考えて決算説明会資料をつくってください。

いきますよ、全て日本語の資料です。まったく問題なく、日本語のデータから、日本語の決算説明会資料が出来上がってきます。しかもですよ。ニュアンスがまたいいんですよ。まず、投資家向け、PowerPointのデザインを選択して、これでつくってもらいましょう。長さは自動としておきましょう。

ここは5分くらい時間をいただくのですが、

よく見てみてください。

つくっているスライドは11枚のようです。

なんとポジティブな決算説明会資料なんでしょう。かなりポジティブですよね。「収益力の転換」と「持続的成長」というサブタイトルがついています。PowerPointをみてみましょう！

ここで修正したり、加筆をしたりすることができるのですが、

実は、この決算説明会資料を、AIがプレゼンします！では、よく見てください。まず、今できたてほやほやの決算説明資料を選び、

ここから動画（ビデオ）を作成します。

この作業、7分です。人間が行うと、もの凄く時間がかかるとおもいませんか？

さぁ、出来上がりました。これがトークスクリプト、音声とミュージックを選択しましょう。BGMをいれていきましょう。

この決算説明会資料をAIがプレゼンします。AIが流暢に日本語で説明してくれます。今から再生します。よーく聞いてください。

（AI）2025年度決算説明会をご覧いただきありがとうございます。今回の説明会は、収益力の転換と持続的成長に向けてというテーマで、2026年3月時点での状況をお伝えします。

（AI）売上高は前年比で、わずかに減少しましたが、営業利益率は14.3％と大幅に改善しました。売上高は2兆310億円、営業利益は2,919億円：前年度比14.8％増となっています。計上利益は2,939億円、売上総利益率は62.1％、5年間の売上CAGRは3.0％です。

（AI）5年間の売上の成長以上に利益が拡大し、収益体質が着実に強化されています。

いかがでしたか？とても流暢な日本語です。しかも、データを理解し、私からの作業指示を理解し、「業績が好調である」旨を強調してくれていました。

こんな事が素早くできるので、ここから修正していけば良いのです。

さて、次の話をさせてください。

今の時期ならではのお話をさせていただきます。人事異動です。この時期は企業の人事異動が頻繁にあります。皆さん、どうしますか？

日経新聞を見て、「あ、人事異動がある」「この担当者誰だ」「直ぐにこの担当者を調べて」「資料をつくって」「お客様にご挨拶にいかないといけない」

では、この対応について、デモンストレーションをやっていきましょう！

先ほどと同じく、Coworkにお願いをしていきたいと思います。

上場企業の社長の人事異動、これを調べて私にメールしてください。

更に、社内の社内情報とLinedInの人の繋がりを理解してPowerPointをつくってください。

1つ目のPowerPointは、企業情報です。どのような企業に人事異動があったのか？

2つ目は、誰が異動したか？です。LinkedInやインターネットの情報から調べてくれます。

では、やってみましょう。これ、生データです。実際に先週の土曜日に行いました。

かかる時間は7分です。仮に人がやったら、3日間くらいかかるのではないでしょうか？

日経新聞、プレスリリース、さまざまな情報から、

シャープ様の社長に関する人事異動、先週行われました。それが発表されました。

ということは？

社内の担当者を見つけて、シャープ様の企業情報と、社長になられる方の人事情報を集める必要がありますね。

それをやってもらっている間に、他のタスクを進めます。これができるのもCopilot、Coworkの特長です。

一旦もとに戻りましょう。これが、現在進行中の人事異動情報の分析です。

社内の責任者がわかりましたね。関係する人物もわかりました。

では、PowerPointの作成を待ちながら、、、、人事メールのサマリーメールをわたしに送ってもらえるようです。

お、来ました。これが人事異動のサマリーメール。これを送信しておきましょう。自動的に送ることもできますよ。

そのあと、PowerPointを2種類作成します。1つ目は企業情報、2つ目は人物の情報です。これをつくるのは本当に大変じゃないでしょうか。

まずは、出来上がった資料を営業担当者と私に送りましょう。

いよいよ、完成です。

行った内容です。人事情報を収集して、サマリーメールをおくって、

PowerPointを２つ作成、私と営業に送信済みです。毎週月曜日に送ってくださいと言えば、毎週この作業が行われます。

実際に送られたメールをみてみましょう。こちら側です。これがリアルな先週の日経新聞のまとめです。シャープ様があります。

なので、シャープ様の企業情報と、異動に関するPowerPoint、これをつくりました。

PowerPoint見たいですよね。日本語で非常に質の高いPowerPointが出来ています。

まずは企業情報です。

これ集めようと思うと、かなり時間かかりますよね。

質の高い情報をPowerPointでつくりげてくれました。

更にいきましょう！ここが注目です。Microsoftとして、この企業にどのような提案ができるのか？

これはWork IQを使って、提案書の雛形のようなものが出来上がってくるのです。

就任祝いを、面談予定を、提案予定の準備が必要ですね。

人物情報です。こちらも自動的に、日本語で作成してくれました。

何故人事異動が発表されたのか？そして、その選定理由。

そのあとは人物のプロフィールです。生年月日、入社日、

そして、キャリア年表までつくってくれます。

そして、この方の強みをAIが分析して、３つ取り上げてくれました。

そして、期待と注目ポイントです。

我々は、この企業の担当者にどのような話題を持ち込むことができるのか？

更に、社内の営業担当者、LinkedInの情報から、お客様の担当者と、弊社で関係がある人物を一通りピックアップして纏めてくれます。

経営者、リーダーが行うべき仕事は明らかですよね。指示をして、お客様のところに訪問するという流れになるのではないでしょうか？

今の時期、本当に大切なお仕事を軽やかにこなす、Microsoft 365 Copilotのデモンストレーションでございました。以上でデモンストレーションは終わりです。ご覧いただきありがとうございました！

西脇さん、どうもありがとうございました。

最後に、私たちマイクロソフトは、「地球上のすべての個人とすべての組織が、より多くのことを達成できるようにする」というミッションのもと、日本では半世紀近くにわたり、日本のお客様、そしてパートナーの皆様とともに歩んでまいりました。

私たちは、皆様の“Copilot”として、そして世界で最も安全・安心なAIプロバイダーとして、AIの可能性を日本社会へ確実にお届けしていきたいと考えています。これからも皆様とともに、新たなフロンティアを切り開いてまいります。

改めまして、本日の基調講演で、素晴らしいお話を聞かせてくださったゲストの皆様、そして会場およびオンラインでご視聴いただいたすべての皆様に、心より感謝申し上げます。この後も、Microsoft AI Tourをぜひお楽しみください。本日は誠にありがとうございました。

本基調講演は、動画（録画）が公開されていますので、以下においておきます。

Microsoft AI Tour Tokyo | 基調講演サマリー

Zava社のデモで、沼本氏（米国本社 CMO）が伝えたかったこと

沼本氏がZava社という架空企業のデモを通じて伝えたかったのは、AIエージェントは「個別業務の自動化」ではなく、「人の思いを成果につなげるための組織基盤」になりつつあるという点だったように感じました。Zava社のストーリーでは、マーケティング、財務、サプライチェーン、開発といった部門が、AIエージェントによって一気通貫でつながっていました。

重要なのは、AIが単に作業を代行しているのではなく、企業固有のルール、文脈、意思決定プロセスを理解したうえで動いている点です。その中核にあるのが、「Work IQ（人と仕事の文脈を理解する）」「Fabric IQ（データに業務上の意味を与える）」「Foundry IQ（根拠ある判断を可能にする情報基盤）」という「インテリジェンスレイヤー」であり、これを安全にスケールさせるためのトラストレイヤー（Agent 365）がセットで提示された。

沼本氏のメッセージは明確で、「AI活用の成否を分けるのはモデル性能ではなく、企業自身の“Intelligence × Trust”をどう構築するかだ」という点にあった。

ゲスト3名を招いたパネルディスカッションの要点

東京都におけるAI活用は、単なる業務効率化にとどまらず、行政サービスそのものの在り方を変える取り組みとして進められている。行政には、情報を集約し意思決定を行う業務と、現場でインフラ整備や運用を担う業務があり、とりわけ前者はAIとの親和性が高い。人口減少が進む中、公務員数を増やすことは現実的ではなく、今のうちにAIへ投資し、行政の生産性を高めておくことが不可欠である。東京都では、政策立案、給付や支援制度の設計・実行といった領域において、AIを活用することで、これまで半年以上かかっていた行政サービス提供のスピードを大幅に短縮することを目指している。AIは、行政サービスを「必要な人に、必要なタイミングで、確実に届ける」ためのゲームチェンジャーであり、都民・企業双方にとって価値のある新しい行政モデルを実現する鍵になる。そのために、現場の職員自身がAIエージェントを作り、活用できる環境づくりが進められている。

生命保険業界は、30年、40年という超長期の契約を前提とするビジネスであり、短期的な効率化だけでは語れない構造的な変革が求められている。その中でAIは、業務の自動化や効率化に加え、経営判断の質を高める重要な役割を担う。金融業界全体が環境変化に直面する中、AIを活用することで、これまで人手に依存してきた業務のあり方を見直し、持続可能な経営基盤を構築することが重要である。特に、複雑な業務プロセスや大量の情報を扱う金融業においては、AIの活用が競争力そのものを左右する。AIは単なるITツールではなく、長期視点で企業価値を高めるための経営基盤として位置づける必要があり、経営層がその活用を正しく理解し、意思をもって取り組むことが不可欠である。

日本社会は、今後30年で人口が半減するという構造的な課題に直面している。特に若年人口の減少が先行することで、深刻な人手不足社会が避けられない状況にある。この課題に対し、AIはホワイトカラー業務だけでなく、現場・現業を含めた生産性向上に大きく貢献する。いわば「AIで武装した現場」を作ることが、日本にとって現実的かつ有利な戦略になり得る。AI時代のリーダーに求められるのは、単なる意思決定ではなく、本質的な問いを立てる力である。AIを使いこなすためには、何を問うべきか、何を変えるべきかを見極める人間の判断力が不可欠だ。DXからAX（AI Transformation）への移行は、生半可な覚悟では成し遂げられない。組織を本気で変えるという強い意思とリーダーシップが求められる一方で、その先には大きなやりがいと可能性がある。AI時代は、トップだけでなく、現場一人ひとりが「ミニリーダー」として判断し行動する時代になる。

3名に共通していたのは、「AIは効率化の道具ではなく、社会・組織・意思決定の構造そのものを変える力である」という認識です。行政・金融・産業という異なる立場から、「AIをどう使うか」ではなく「AIを前提に、何を変える覚悟があるのか」が問われていることが、強く浮かび上がるセッションでした。

西脇氏のデモが示したこと

「AIが、日本企業の“いま一番忙しい日常業務”をどう変えるのか」

西脇氏のデモは、AIが「未来の構想」ではなく、日本企業の“いま一番忙しい日常業務”をどう変えつつあるのかを、極めて具体的に示す内容でした。

題材となったのは、年度末・期末・人事異動といった、日本企業にとって業務が最も集中する時期。期末の業績分析、ダッシュボード作成、決算説明会資料の生成、さらには人事異動シーズンにおける営業準備まで、CopilotとAIエージェントが一連の業務を支援する様子が、実際のデモを通じて紹介されました

まず取り上げられたのは、3月末の期末業務です。売上や利益といったデータをもとに、Copilotが日本語の勘定科目を正しく理解し、集計・分析を自動で実行する。売上はやや落ち込んでいる一方で利益率は改善している、といった状況をAIが読み取り、その結果をダッシュボードやグラフとして即座に可視化する。従来であれば多くの時間を要していた分析資料やグラフが短時間で揃い、作業負荷が大幅に軽減されることが強調されました。

さらに、単なる数値集計にとどまらず、セグメント別の売上分析や利益率の傾向といった分析インサイトまで自動で提示される点も印象的でした。続いて紹介されたのが、決算説明会資料の作成である。Copilotに指示するだけで、決算説明会向けのPowerPoint資料が日本語で自動生成され、「収益力の転換と持続的成長」といったサブタイトルを含む全11枚のスライドが短時間で完成する。特に印象的だったのは、作成されたスライドをAIがそのままプレゼンテーションするデモです。数値の増減や背景を自然な日本語で説明し、人が説明しているのとほぼ変わらない形でプレゼンが進んでいく様子が紹介されました。

次に話題は、人事異動シーズンならではの営業活動へと移ります。新聞やニュース、公開情報から、企業の社長交代や役員人事の情報をAIが把握し、「この企業には挨拶に行くべきではないか」といった判断材料を自動で整理する。その流れで、対象企業の概要、新任経営者の経歴や強み、注目すべきポイント、どのような切り口で話題を持ち込めるかといった情報をまとめました、営業向けの提案資料が自動生成される様子が示され、さらに社内の営業担当者情報（Dynamics 365 Sales）やLinkedInの情報を組み合わせることで、社内外の関係者を一覧化し、「誰と、どのようにつながるべきか」まで整理される点も紹介された。これら一連のデモは、「期末」「人事異動」「営業準備」といった、日本企業で毎年必ず発生する業務を題材に、AIエージェントが実務レベルでどこまで支援できるのかを具体的に示すものでした。

特に印象的だったのは、「日本語の勘定科目を理解した分析」「PowerPoint資料の自動生成とAIによるプレゼン」「ニュースやSNSをもとにした営業向け人物・関係者整理」といった、これまで“人がやるのが当たり前”だった仕事が、すでにAIで置き換わり始めている現実を実際のデモンストレーションで示した事です。

西脇氏は、「こうしたAI活用は、特別なIT部門や一部の専門家のためのものではなく、日々の業務を担う一人ひとりが使える形で提供されることに意味がある」というようなニュアンスを、このデモに込めたのではないでしょうか。

いやぁ、キャッチーで、日本人にとても分かりやすい内容を、うまく伝えきりましたね。冒頭1分間の機材トラブルにも全く動ぜず。さすが、真のエバンジェリストだと感じました。

室長まとめ

今回の Microsoft AI Tour Tokyoのオープニングから基調講演、デモ、パネルディスカッションを通じて見えてきたのは、AIはもはや「導入するかどうか」を議論する段階を終え、「AIを前提に組織や仕事をどう再設計するか」を問うフェーズに入ったという事実です。

沼本氏が示したZava社の世界観は、AIエージェントが人の思いを組織の成果へと変換する基盤になり得ることを示していました。一方で、冨山氏の言葉が象徴するように、その先で問われるのは、人間の問い、意思、信頼、そして覚悟です。西脇氏のデモが示したように、この変化は遠い未来の話ではなく、期末、決算、人事異動といった、極めて現実的な業務の中で、すでに始まっています。

フロンティア・トランスフォーメーションとは、新しい技術の話ではなく、AIを前提とした時代に、人と組織がどこまで変わる覚悟を持てるかの話なのだ。その問いを、参加者一人ひとりに突きつけるオープニングだったように思います。

Microsoft MVP/RDも展示会場を盛り上げていました。頑張っている仲間たちは、とても素敵でした。