この記事のポイント
Copilot stackはMicrosoft Copilotを支える4層構造（AIインフラ→Orchestration→Apps/frontend→安全性）であり、開発者はこの全体像を理解すべき- AIの安全性とセキュリティが最上位に位置する設計思想は、企業導入時の信頼性担保として最も重要なポイント
- LLMを組み込んだアプリ構築にはCopilot StudioやカスタムCopilotを活用するのが最短ルート
- Orchestration層により既存の社内システムや外部サービスとの統合が可能なため、段階的な業務自動化に適している
- Copilot活用を本格化するなら、Copilot stackの各レイヤーの役割を把握したうえで自社に最適な統合ポイントを選定すべき
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
Microsoft Copilotは、AIを活用して効率的なタスク実行を実現するツールです。その背後にあるのが、Copilotstackと呼ばれる技術基盤です。
Copilot stackは、AIの安全性とセキュリティを最優先に考慮しながら、開発者がアプリケーションのフロントエンドやインフラストラクチャーを整備するためのツール群を提供します。
本記事では、Copilot stackの概要と、それがもたらす可能性について詳しく解説します。Copilot stackを理解することで、開発者はより効果的にCopilotを活用し、ユーザーエクスペリエンスの向上を図ることができるでしょう。
✅Microsoft 365 Copilotの最新エージェント機能「Copilot Cowork」については、以下の記事をご覧ください。
Copilot Coworkとは？機能や料金、Claude Coworkとの違いを解説
Copilotとは
Microsoft Copilotは、AIを活用して人間のように自然な会話を行い、日常的なタスクを自動化する革新的な技術です。
このツールは、Microsoft 365のWord、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどの主要アプリケーションにシームレスに統合されており、ユーザーは自然言語で問いかけや指示を行うだけで、適切なタスクを実行してもらうことができます。
例えば、Copilotは文書作成の支援、メールの要約、会議の記録などを自動で行い、生産性の向上と作業プロセスの効率化に貢献します。搭載されたAIは、ユーザーのデータと文脈を深く理解し、状況に応じて最適な情報やアクションを提案してくれるのです。
以下の動画では、実際にCopilotをエクセルやワードで利用している様子を確認できます。
Microsoft Copilotは、AI技術を駆使することでオフィスワークの在り方を大きく変革する可能性を秘めています。自然言語によるコミュニケーションを通じて、誰もが簡単にAIの力を活用できる時代の到来を感じさせる、画期的なツールと言えるでしょう。
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Copilot stack（コパイロット スタック）とは
Copilot stack画像
「Copilot stack」 は、Copilotを利用する開発者のための包括的なツール群を示した図です。AIのセキュリティと信頼性を確保するための基本方針に囲まれながら、開発プロセスの各ステージを支援するための複数のレイヤーが階層的に並んでいます。
「AIの安全性とセキュリティ」
最上部に位置する 「AIの安全性とセキュリティ」 では、Microsoftのシステムの安定性とユーザーの安全を確実にするための措置が取られています。
これには、データ保護、アクセス制御、AIの倫理基準の遵守などが含まれます。
「Apps / frontend」 レイヤー
「Apps/ frontend レイヤー」では、ユーザーが直接触れるインターフェースやアプリケーションを構築するためのツールが提供されています。
これにより、開発者はLLMを組み込んだ魅力的なユーザーエクスペリエンスを設計できます。Copilot StudioやカスタムCopilotなどが含まれています。
「Orchestration」 レイヤー
Orchestration は複数のプロセスやサービスを統合管理するためのシステムで、開発者にとって重要な部分です。スムーズな開発、運用を支援します。
言語モデルが持った技術を使って、あらゆる技術と統合できるようになっています。
「AIインフラストラクチャー」 レイヤー
AIインフラストラクチャー は、これらすべてを支える技術基盤となる層です。全体的にこの図は、開発者が高品質なAIソリューションを構築、管理、提供する際に必要なツールやサービスのエコシステムを描いています。
実際にCopilotはカスタム機能、ブラウジング機能、Bing多くの機能を有しています。これを支える技術群がCopilot stackとなります。
チャットボットの理想の形がCopilot stuckで着々と進んでいます🙌 pic.twitter.com/t1m4fByXdy
— 坂本将磨@AI総合研究所 (@LinkX_group) March 21, 2024
Copilot Stackの技術理解を実際のAIエージェント構築に活かすなら
Copilot StackのAI Infrastructure層・Foundation Models層・Orchestration層の構造を理解したら、次はその技術基盤の上で実際に業務を自動化するAIエージェントを構築する段階です。
AI Agent Hubは、Copilot StackのOrchestration層にあたるCopilot Studioやn8nを開発基盤として活用し、Fabric OneLakeのデータ基盤からTeamsの実行基盤まで3層構成でAIエージェントが業務を自動実行するエンタープライズAI基盤です。技術スタックの理解があるからこそ設計できる、堅牢なAgent運用基盤を提供します。Azure Managed Applicationsとして自社テナント内に構築されるため、データが外部に出ることはなく、AIの学習対象からも完全除外されます。
AI総合研究所が、Microsoft MVP / Solution Partner認定の実績をもとに、設計から運用まで専任チームが伴走支援します。まずは無料の資料で、自社の業務にどう活用できるかご確認ください。
Copilot Stackの技術理解をAgent構築に
技術基盤の理解から実装へ
Copilot Stackの技術アーキテクチャを踏まえたAIエージェント基盤を自社テナント内に構築。全Agentの実行ログ・権限管理をダッシュボードで一元管理できます。
まとめ
本記事では、Copilotを支える技術スタックであるCopilot stackについて詳しく解説しました。
Copilotは、GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer、Colab AIなど、複数のサービスを包含する総称です。これらのサービスを支えているのが、Copilot stackと呼ばれる技術基盤です。
Copilot stackは、大規模な言語モデル、機械学習アルゴリズム、クラウドインフラストラクチャなどの先進的な技術を組み合わせることで、高度なコード生成と支援を実現しています。この技術スタックを理解することは、Copilotを活用した効果的な開発を行う上で重要な知識となります。
本記事で提供された情報を活用し、Copilot stackの仕組みを深く理解することで、開発者はCopilotの能力を最大限に引き出し、生産性の向上とコードの品質向上を達成することができるでしょう。
