Microsoft 365 Copilot記者発表会内容まとめ

来週の会議準備をAIが自動準備　「Copilot Cowork」と「Microsoft IQ」が変える新しい働き方

提供:マイクロソフト

　日本マイクロソフトは7月27日、Microsoft 365 Copilotの最新情報に関する記者説明会を開催した。

　現在、日本国内におけるAI利用率は世界平均の3倍を超えるペースで成長しており、AIの役割は個人の作業アシスタントから、組織全体の知識を活用して自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」へと移行しつつあるという。

日経225の87%がカスタムAIを活用

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　現在、日経225構成企業の87%がすでにAIエージェントを業務に導入している。さらに、その100%が「Copilot Studio」などの開発ツールを活用し、社内の現場担当者自らが作成した「カスタムAIエージェント」を利用している。

　AI活用の拡大の背景には、AIモデルの能力や日本語品質の向上、AIエコシステムの広がりに加え、複雑かつ専門的なタスクを扱えるようになった事などがあげられるという。

　導入事例として、りそなグループでは融資や住宅ローン、iDeCoなどの照会業務を代行するエージェントを現場主導で開発し、担当者は付加価値の高い業務に注力。

　また、INPEXでは、情報収集や調査業務の自動化により年間約20億円以上の効果を見込んでいる。営業や人事、総務といった非IT部門による「市民開発」が一般化し、定型業務をAIに移行することで、社員が専門業務に集中できる環境構築が進んでいる。

複数タスクを自律実行する「Copilot Cowork」と「Microsoft Scout」

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　説明会では、Microsoft 365 Copilotの進化として、AIアシスタントツールは、チャットから自律実行型へ進化していくとし、AIが自律的に稼働する新たなソリューションとして、以下の2機能が紹介された。

1. Copilot Cowork（2026年6月一般提供開始）
　クラウド上で複数のステップをまたぐ作業を自律的に実行する機能。

　従来の一問一答形式とは異なり、「来週のプロジェクト会議の準備」と指示するだけで、AIがタスクを洗い出し、資料作成、関係者へのチャット送信、会議設定までを完了させる。このプロセスの基盤には、専門家の業務手順を記述した「Skill.md」が活用されている。

2. Microsoft Scout（プレビュー提供中）
　ウェブブラウザや社内システムを横断して稼働する自律型エージェント。

　ユーザーの業務プロセスを理解し、特定のテーマに対するネット上の最新情報の常時監視や、重要な更新時の通知など、オートパイロットとしての動作を実現する。

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　さらにCopilotで使用可能なモデルの拡充も発表。OpenAI（GPT-5.6、GPT-5.5）やAnthropic（Claude Fable 5、Claude Opus 5、Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 5等）の複数の最先端モデルを、用途に応じて選択可能にしていくという（プレビュー提供中）

 ビジネスの文脈を理解する「Microsoft IQ」

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　また上記のようなCopilot Cowork、 Microsoft Scoutが実務において最適な提案を行なうためにはモデルの性能だけでは不十分であるとして、エージェントの基盤としてのインテリジェンスレイヤー「Microsoft IQ」も紹介された。

　同機能は以下の3要素を統合し、AIに自社のルールや過去の経緯を踏まえたコンテキスト（文脈）を提供するという。

Work IQ：個人の作業スタイル、過去のメール、会議録、ドキュメントなどから「仕事の文脈」を学習。

Fabric IQ：企業の業務データや基盤システム（LOBデータ）との連携。

Foundry IQ / Web IQ：外部ウェブ情報、最新ニュース、各種AIモデル群の活用。

マイクロソフトはカスタマーゼロ（最初の顧客）を目指す

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　最新の調査レポート「Work Trend Index 2026」によれば、AI利用者の約6割が効果を実感する一方、約5割のリーダーが「仕事のやり方を変えるより、今の目標を守るほうが安全だ」として業務プロセスの変更に慎重な姿勢を示している。

　同レポートは、AI活用の成果を左右する要因として「組織要因（67%）」が「個人要因（32%）」の2倍以上の影響力を持つと指摘しており、実験的取り組みを推奨する文化や、業務プロセスの再設計が今後の課題となる。

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　マイクロソフト自身も「カスタマーゼロ（最初の顧客）」の実践を進めているという。これは同社の社員自身が、業務プロセスにAIエージェントを組み込み、日々の業務内での活用し、業務プロセス自体をAIドリブンなものに再構築する取り組み。

　社内事例では、技術的な問い合わせ対応をAIエージェントに移行させることで、有人対応の件数を半年間で12分の1に削減。解決された事例は新たなナレッジとして自動蓄積され、毎月約20件の新規知見がAIによって生成され続けているという。

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