AIコパイロットの主な役割と特徴

SAP JouleやMicrosoft CopilotのようなAIコパイロットは、専用のワークフロー指向のエコシステムに統合されたAIツールであり、生産性や専門的な業務に重点を置いています。これらのアシスタントは特定の製品や作業環境に関連しているため、それぞれに特有の役割と機能を持っています。

AIの分野において、コパイロットとはデータと処理能力を活用し、さまざまなタスクを効率的に完了するためのバーチャルアシスタントを指します。わずかなプロンプトでコンテンツを数秒で生成したり、データから洞察を引き出したりすることが可能です。AIコパイロットの最大の特徴は「生産性と効率性を向上させる能力」にあり、時間と労力を削減し、成果を最大化します。

AIアシスタントにはさまざまな形態があります。OpenAIのChatGPTのような単独で動作するものもあれば、JouleやMicrosoft Copilotのようにビジネスツールやウェブサイト、ソフトウェアエコシステムに統合されているものもあります。いずれも共通の目的は、ユーザーの支援と業務の効率化にあります。

主なAIアシスタント一覧

• ChatGPT：スタンドアロンの生成 AI アシスタント。テキストの生成、要約、翻訳や質問への回答、チャットボットのような対話が可能
• DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion：テキストを画像に変換する AI モデル。自然言語による記述プロンプトから画像を生成する
• Jasper：AI コパイロットの総合サービス。テキストと画像を含むマーケティングコンテンツを生成し、インサイトを提供する
• Microsoft Copilot：AI 活用の生産性ツール。リアルタイムのインテリジェントアシスタントとしてユーザーの創造性、生産性、スキルを強化する
• Joule：統合生成 AI コパイロット。職場の生産性ソフトウェアに組み込まれ、コンテンツ生成、分析、コード作成、ビジネスプロセスの最適化を支援する

Microsoft Copilot と SAP Joule の連携

Microsoft Copilot と Joule は緊密な双方向統合により接続される予定です。これによって SAP のビジネスアプリケーションと Microsoft 365 の情報にシームレスなアクセスが可能となり、従業員はワークフローの中で、今までより多くの成果を挙げることができます。

JouleとMicrosoft Copilotの統合により、ユーザーは両方のシステムからインサイトを得たり、重要なタスクを自分のワークスペース内で直接完了させたりすることが可能になります。これにより、SAPのプロセスはMicrosoft 365内で扱うことができ、MicrosoftツールはSAP内でシームレスに使用できるようになり、より効率的でスムーズなユーザー体験が実現します。

例えば、Microsoft 365アプリ（Teams、Word、Outlook、Excel）内では、ユーザーはSAPデータやタスク（例えば、配送状況の確認や人事リクエストの提出）にアクセスし、アプリケーションを切り替えることなく作業を進められます。

また、SAPアプリケーション内で作業している場合、JouleはMicrosoft 365にアクセスしてスケジュール管理やメール、コラボレーション機能を活用することができます。

この統合により、従業員は自分のニーズに合わせて両方の環境を活用し、タスクを効率化し、より高い生産性を実現することができます。

AIパイロットはどのように機能しますか？

人工知能の文脈におけるAIアシスタントとは、人間のユーザーがより迅速かつ効率的に作業できるよう支援するスマートな仮想アシスタントです。これを実現するために、主に次の3つのテクノロジーが基盤となっています。

• 自然言語処理 (NLP)

• 大規模言語モデル (LLM)

• 生成AI

仮想アシスタントは、単純なスクリプトベースのチャットボットから、現在のAIアシスタントのような、生産性向上のためのパートナーへと進化してきました。これら3つのテクノロジーは、その進化を支える重要な要素です。さらに、専用のAIアシスタントは、ファーストパーティーデータと連携し、生産性ツールやワークフローに統合することも可能です。これについては後ほど詳しく説明します。

これらの3つの技術は、仮想アシスタントが単純なスクリプトベースのチャットボットから、現在のような生産性向上パートナー（AIコパイロット）へと進化するための主要な推進力となっています。

現在、AIコパイロットは、自然言語処理（NLP）、機械学習、およびビジネスデータや生産性ツールとの統合を組み合わせて、リアルタイムでユーザーをサポートしています。

1. 自然言語を理解する：AIコパイロットには、日常的な言葉で入力したり話しかけたりできます。複雑な質問や会話形式でも理解し、適切に対応します。

1. データに接続する：コパイロットは、Microsoft 365やSAP、社内文書など、接続されたシステムから情報を取得し、正確で関連性の高い回答を提供します。

1. タスクを自動化する：レポート作成、文書の要約、会議の予約、ビジネスデータに基づいた質問の回答など、定型的な作業を自動化できます。

1. コンテキストに基づいたヘルプを提供する：現在取り組んでいるコンテキストに基づいたインサイトを提供します。例えば、Microsoft Wordではファイルの内容を使って要約を書く手助けをし、SAPでは関連するビジネスメトリクスを引き出すことができます。

1. 学習し適応する：時間が経つにつれて、AIコパイロットはユーザーの好みを学習し、よりパーソナライズされた効率的な体験を提供します。応答がユーザーに合わせて改善され、最適化されていきます。

AIアシスタント（AIコパイロット）の種類

AIアシスタントにはさまざまなタイプがあり、分類方法も複数存在します。ここでは、理解しやすい3つの分類方法を紹介します。

アクセス方法別：AIアシスタントの利用方法

• ブラウザのチャットインターフェースからの直接利用（例：ChatGPT）

• ダウンロードして使うスタンドアロン型ソフトウェア（例：Parthean）

• 他のツールとの連携オプション（例：Jasperのブラウザ拡張機能やGoogle Docsなどのサードパーティアプリとの統合）

• 既存の生産性向上エコシステムやビジネスインフラへの完全な組み込み（例：SAPソリューションに組み込まれたJoule）

ナレッジベース別：AIアシスタントが利用するナレッジベース

• インターネットや学習用データセットなど外部情報と、ユーザーとの対話から得た情報のみを利用するタイプ

• 顧客データベースや人事ポリシー文書など、企業内の構造化・非構造化データを統合できるタイプ

AIアシスタントの汎用性レベル：コパイロットの汎用性は以下のように分類できます

• 幅広い目的に対応できる汎用AIアシスタント（例：Google Gemini）

• 特定の業種や用途に特化したアシスタントやアドバイザー（例：ソフトウェア開発者向けGitHub Copilotや金融向けParthean AI）

• 既存の業務環境に組み込まれ、複数の目的で利用可能な汎用業務用コパイロット（例：SAPソリューションに統合されたJouleは多様なビジネス用途に対応）

AIアシスタントとチャットボットの違い

AIアシスタントの大きな特徴の一つは、自然言語による対話型プロンプトでユーザーからの入力を受け付ける点です。つまり、プログラムコードではなく、日常的な言葉で指示や質問ができます。では、AIアシスタントはチャットボットの一種なのでしょうか？必ずしもそうとは言えません。

チャットボットは長い歴史があり、1967年のELIZAや1997年のJabberwackyなどが有名です。しかし、現代のチャットボットのような高度な対話は、機械学習や生成AIの進化によって実現しました。すべてのチャットボットが生成AIを使っているわけではありませんが、ChatGPTのように生成AIプラットフォームがチャットボット的に機能する例もあります。一方、DALL-EやMidjourneyのような生成AIはチャットボットには該当しません。JasperやGoogle Geminiのように、チャットボットにもAIアシスタントにも分類できるツールも存在します。こうしたツールの多くは高度な会話機能を持つ会話型AIの技術を活用しています。しかし、汎用AIアシスタントと本格的なAIコパイロットの間には明確な違いがあり、それは用途や業務利用への適合性です。

ChatGPTのようなスタンドアロンAIアシスタントは、質問への回答や特定タスクの実行が可能ですが、その情報源は主にインターネット上のデータや外部情報に限られます。ユーザーや業務の詳細にはアクセスせず、生産性ツールや業務データにも直接関与しないため、文脈情報が不足する場合があります。一方、専用AIコパイロットは以下のような特徴があります。

• ユーザー固有のデータソースと連携し、文脈に沿った出力が可能です。

• 生産性ソフトウェアやビジネスシステムなど他ツールへの組み込みが可能です。SAPのAIコパイロットJouleがその例です。

• タスクに応じて幅広いアクションや多様な出力形式を選べます。

• 顧客情報、人事ポリシー、記録、サプライチェーンデータなどの構造化データにもアクセスできます。

AIアシスタントを業務に活用すべき理由

生成AIの導入や発展が加速する中、AIアシスタントやコパイロットの普及は今後ますます広がるでしょう。では、AIアシスタントを業務に導入することで、どのようなメリットや課題が考えられるのでしょうか。

従業員にとってAIアシスタントは、業務を効率化しサポートしてくれる存在です。AIアシスタントの活用により、時間や労力を削減し、より高いパフォーマンスを実現できます。雇用主側にとっても、AIアシスタントは生産性向上の大きな要因となります。従業員全体の業務効率が上がれば、企業全体の成果も向上します。

これらの期待は妥当ですが、生成AIを活用する際には注意すべき制約やポイントもあります。職場でのAIアシスタントやコパイロットの利用は、責任と倫理を守り、雇用主と従業員が納得できる透明性のある方法で進めることが重要です。

AIアシスタントは、人工知能による計算力と人間の専門知識を組み合わせ、データ活用を通じて実用的な成果をもたらします。

AIアシスタントを業務や事業に導入するメリット

もしデータが自ら語れるなら、どれほど便利でしょう。AIアシスタントは自然言語で情報やインサイト、コンテンツを提供します。日々のほとんどの業務タスクで、AIアシスタントは常にあなたをサポートします。ビジネスに精通した優秀な同僚のように、適切なAIアシスタントは時間とリソースを節約し、信頼性の高いインサイトを導き出し、より大きな成果を生み出します。

その企業独自のビジネスを理解しているAIアシスタントは特に効果的です。AIアシスタントは、業務で使うツールやビジネスデータ、固有の業務プロセスと連携することで、さらなる力を発揮します。

関連性

ビジネス向けに構築され、ワークフローに組み込まれた AI コパイロットは、コンテキスト情報とインフラストラクチャーを備えており、必要な場面でビジネスに 直結する効果をもたらし ます。

信頼性

AI コパイロットを ビジネスデータ に基づいて動作させれば、疑問に対する回答をボトルネックなしにオンデマンドで引き出すことができ、人的ミスも減ります。これにより、より自信を持って意思決定を行うことができます。

責任

専有のデータやツールには、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスが必要です。ビジネスについて何も「知らない」汎用 AI アシスタントは、さほど効果的ではない可能性があります。しかし、赤の他人に自分の個人情報を渡すことがないのと同様に、ビジネスデータもその安全を確保できない AI モデルに渡すべきではありません。これが、ビジネスソリューションに組み込まれた専用の AI コパイロットを使用すべきもう一つの理由です。専用の組み込み AI コパイロットであれば、安全な環境で意思決定を常に完全に掌握するとともに、データプライバシーを確保できます。

リアルタイム

ChatGPT が普及してからしばらくの間、ナレッジベースには 2021 年 9 月までのデータしか含まれていませんでした。しかし、ビジネスにおいて古くなった情報を使用していては、他社に取り残されること必至です。AI コパイロットがビジネスエコシステムに組み込まれていれば、データのあらゆる変化が自動的に反映されます。最新の知識は、より正確なインサイトひいてはより良い成果を得るための前提条件です。

データの有効活用

あなたのビジネスについて誰よりも詳しいのは、あなた自身です。その知識を十分に生かすことが成功の鍵です。例えば、ファーストパーティーデータは宝の山ですが、驚くべきことに、多くの企業で十分に活用されていません。データと統合された AI コパイロットを使えば、それらの 苦労して手に入れた知識を活用 し、地道に集めてきたファーストパーティーデータを、誰もがアクセス/活用できる実用的で強力なツールやワークフロー、インフラストラクチャーへと変換できるのです。

AIアシスタントの一般的なユースケース

AIアシスタント（AI コパイロット）は、さまざまな目的や使用するツールによって活用方法が無限に広がります。業種や役割を問わず、多くのビジネスシーンで利用されています。ここでは、業務用AIアシスタントの代表的な使用例をいくつかご紹介します。

ソフトウェア開発とコード作成

対象：ソフトウェア開発者、IT担当者、自社アプリケーション開発に取り組む企業

AIアシスタントの活用例：コードの自動生成、アプリケーションロジックの設計、データモデルやサービスエンティティ、UIアノテーションの作成支援など、開発作業の効率化を実現します。

例：SAP Build Codeでは、SAPのAIアシスタント Joule がコード作成、テスト、JavaやJavaScriptアプリケーションのライフサイクル管理をサポートします。

採用および人材管理

対象：採用担当者、採用マネージャー、人事部門

AI コパイロットの支援内容：職務記述書の作成、採用候補評価の合理化、面接の準備、企業内でのプロフェッショナルとしての成長の後押し

例：SAP SuccessFactors HCM ソリューション では、SAP の AI コパイロット Joule が、正確で公平な職務記述書の迅速な作成、採用候補者評価時の認知バイアスの回避、職務記述書に基づく面接用質問の生成、各従業員の仕事上の目標に合わせた学習提言などを支援します。

営業担当のイネーブルメントおよび事業最適化

対象：営業チーム、事業成長マネージャー、大半のコア業務 (財務、流通、製造、調達)

AI コパイロットの支援内容：顧客および見込み客/リードへのメールなどの通信文の作成、関連するインサイトのより迅速な取得、生産性ソフトウェアその他のビジネスツールを使いやすくするガイド、事業運営の効率最大化、意思決定プロセスの最適化、その他多数

例：SAP CX AI Toolkit では、SAP の AI コパイロット Joule が、隠されたインサイトの抽出、関連コンテンツの生成、効果的なセールスエンゲージメントの実現などを支援します。

マーケティングとカスタマーエクスペリエンス

対象：マーケティングチーム、コンテンツ作成専門家、カスタマーエクスペリエンスマネージャーなど

AI コパイロットの支援内容：心をつかむコンテンツの迅速な生成および反復、オーディエンス分類の自動化と迅速化、カスタマーエクスペリエンスの強化、データ主導の戦略策定

例：SAP Customer Data Platform では、SAP の AI コパイロット Joule が、カスタマージャーニー、セグメント、指標の迅速な生成、顧客プロファイルの視覚化、顧客に関するリアルタイムインサイトの取得、パーソナライズされたエクスペリエンスの促進、その他多くの業務を支援します。

コパイロット使用時に考慮すべき注意点

AIコパイロット（AIアシスタント）は業務効率化や生産性向上に大きなメリットをもたらしますが、その効果を最大限に引き出すためには、いくつかの重要な注意点を押さえておくことが必要です。以下では、AIコパイロットを効果的に活用するためのポイントを紹介します。

1. データのプライバシーとセキュリティ

AIコパイロットを使用する際、特に機密情報や個人データを扱う場合は、そのデータが適切に保護されているかどうか確認することが重要です。プライバシーに関する規制や社内ポリシーに準拠しているかもチェックしましょう。

2. 既存ツールとの統合

AIコパイロットは、Microsoft 365やSAPなどのツールとシームレスに連携できることが求められます。ツールの統合がスムーズであれば、業務フローの中で効率的にデータや情報を活用できます。

3. 限界を理解する

AIコパイロットは強力なツールですが、完璧ではありません。特に複雑な質問やタスクに対しては、必ずしも正確な結果が得られない場合があります。重要な判断をする前に、AIから得た情報を他のソースと照らし合わせることが推奨されます。

4. ユーザー教育とサポート

AIコパイロットを効果的に活用するためには、ユーザーがツールの使い方を理解していることが必要です。十分なトレーニングを行い、利用者が困ったときにサポートが受けられる体制を整えましょう。

AI アシスタントの未来：注目すべきトレンド

前述の例は、AI コパイロットを適用できる可能性があるアプリケーションのほんの一部に過ぎません。既に、これら以外のユースケースも多数存在しており、近い将来、仮想アシスタントの普及とともに、さらに多くの用途が見つかり実用化されるものと思われます。テクノロジー企業大手が汎用のコパイロット製品の導入と普及を急ぐ一方で、他の分野の企業は、それぞれのニッチ領域や業種 (教育、医療、財務、不動産など) に特化した AI コパイロットを開発中です。著名なアナリストのほとんどは、生成 AI が人々の日常生活や仕事はもとより、世界の経済と生産性に多大な影響を及ぼすと予測しています。生成 AI の現在および予測される卓越した能力を考えると、生成 AI に基づくテクノロジーの安全性や規制について懸念が生じるのは当然です。

AIアシスタントの倫理、ガバナンス、信頼性

AIアシスタント（AI コパイロット）も他の革新的テクノロジーと同様に、倫理的な課題があります。生成AIの進化した可能性を最大限に活かしつつ、悪用リスクを防ぐためには、政府、企業、社会の連携が不可欠です。倫理やガバナンスへの配慮はAIアシスタントにも当てはまり、生成AIの利用において重要です。ここでは、AIアシスタント（AI コパイロット）や生成AIを仕事で活用する際に考慮すべき懸念点を紹介します。

バイアス

人工知能は主張や感情ではなくデータとAIモデルで動作しますが、AIによるコンテンツもバイアスから完全に自由ではありません。開発者はインターネットや外部データベンダーなど多様なデータセットを利用できるため、データにバイアスが含まれるリスクがあります。さらに、データ選定自体にもバイアスが内在し、差別的な選択がなされることもあります。

確認ポイント：学習データの出所や、AIアシスタントが利用するAIモデルの透明性

信頼できない出力

生成AIの出力は、時に誤解を招いたり不適切な場合があります。たとえば「ハルシネーション」と呼ばれる現象では、AIプラットフォームがもっともらしく見えるが事実とは異なる情報を生成することがあります。AIチャットボットの回答にランダムな虚偽が含まれることもその一例です。

確認ポイント：利用するAIアシスタントの開発者が十分な品質保証策を取っているか、また生成AIの特性や制約がユーザーに正しく伝えられているか

セキュリティとコンプライアンス

従業員が仕事で生成 AI を使用することに慣れてくると、雇用主にとってセキュリティだけでなく、データプライバシープラクティスが守られているかも懸念事項となります。例えば、サードパーティーが開発管理する AI コパイロットを介して従業員が会社の専有情報を共有したり、社内データへの未承認のアクセス権限を外部ソースに誤って付与したりする恐れがあります。これは、セキュリティリスクを招きます。あるいは、従業員が会社のデータを引き出すコパイロットを使って、本来アクセスが禁止されている機密情報、個人情報を推測する可能性もあります。

確認すべき項目：組織が AI について熟知しているか、従業員に AI に関するトレーニングを実施しているか。AI コパイロットの開発者がセキュリティとコンプライアンスに配慮しているか

こうした合理的な懸念は、汎用の外部 AI コパイロットではなく、ワークフローに組み込まれた専用の AI コパイロットを使用することで払拭されます。例えば、採用担当者が SAP SuccessFactors Recruiting ソリューションを使用すれば、SAP の生成 AI コパイロット Joule が、採用候補者評価時の認知バイアスや、職務記述書作成時の性別バイアスが回避できます。特に雇用主にとっては、AI のトレンドを先取りすることが重要になるでしょう。企業が先を見越して、機能的かつ効果的な AI コパイロットを業務に組み込めば、従業員はそれらの責任ある適切な使い方を、安全な環境で容易に習得することができます。

AIアシスタントの導入方法

AIアシスタントの種類によっては、導入が非常に簡単な場合があります。たとえば、ChatGPTのような汎用AIアシスタントの場合、導入方法で迷うことはほとんどありません。多くの場合、ブラウザから直接アクセスしたり、アプリをダウンロードするだけで利用できます。専用AIアシスタントの場合も、ツールに組み込まれていることが多いため、そのツールを職場で導入するだけで利用可能です。

FAQ（よくある質問）

AI アシスタントがもたらすビジネス変革の詳細をご覧ください。

詳細はこちら