<p><!--META { "title": "Microsoft Build 2024：Copilot拡張性の進化とAIエンジニアの時代", "primary_category": "AI>Microsoft Copilot", "secondary_categories": ["開発ツール","生産性向上"], "tags": ["Microsoft Build 2024", "Copilot", "Copilot Studio", "Microsoft Graph Connectors", "Teams Toolkit", "AI"], "summary": "Microsoft Build 2024で発表されたCopilotの拡張性強化を解説。Copilot Studio、Graph Connectors、Teams Toolkitを通じた開発者エコシステムと、Team Copilotの登場を深掘りします。", "mermaid": true, "verify_level": "L0", "tweet_hint": {"text":"Microsoft Build 2024で発表されたCopilotの拡張性強化を解説！Copilot Studio、Graph Connectors、Teams Toolkitで開発者はCopilotを自在にカスタマイズ可能に。Team Copilotも登場し、AIエンジニアの時代へ。 #MicrosoftBuild #Copilot #AI"}, "link_hints": ["https://blogs.microsoft.com/blog/2024/05/21/microsoft-build-2024-era-of-the-ai-engineer/", "https://devblogs.microsoft.com/microsoft365dev/2024/05/21/new-tools-for-developers-to-build-ai-powered-apps-with-microsoft-copilot/", "https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/copilot-studio-extend-copilot", "https://techcrunch.com/2024/05/21/microsoft-wants-to-build-copilot-into-an-application-platform/"] } --> 本記事は<strong>Geminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）</strong>です。</p> <h1 class="wp-block-heading">Microsoft Build 2024：Copilot拡張性の進化とAIエンジニアの時代</h1> <h2 class="wp-block-heading">ニュース要点</h2> <p>2024年5月21日（米国時間）に開催されたMicrosoft Build 2024において、マイクロソフトは、同社のAIアシスタント「Copilot」を単なるツールから、開発者が自由に機能を追加・拡張できる「AIエージェントプラットフォーム」へと進化させる戦略を発表しました[1][4]。この発表は、「AIエンジニアの時代」の到来を告げ、開発者向けにCopilotを拡張するための新たなツールとメカニズムが多数紹介されました。</p> <p>主要な発表内容は以下の通りです[2]：</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>Copilot Studioの強化</strong>: カスタムAIエージェント、GPT、プラグイン、コネクタを構築するための統合開発環境。</p></li> <li><p><strong>Microsoft Graph Connectorsの活用</strong>: 企業内の多様なデータソースをCopilotに接続し、情報検索と意思決定を支援。</p></li> <li><p><strong>Teams Toolkit for Visual Studio Codeによる開発支援</strong>: Copilotプラグイン開発を簡素化するツールとテンプレートの提供。</p></li> <li><p><strong>Team Copilotの導入</strong>: Microsoft Teams内で共同作業を支援する新たなCopilotの役割。</p></li> <li><p><strong>Adaptive Cardsによるリッチな応答</strong>: Copilotの応答をよりインタラクティブで視覚的に豊かなものにする機能。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">技術的背景：AIアシスタントからAIプラットフォームへ</h2> <p>これまで、Copilotは主にユーザーの指示に基づいて情報提供やタスク実行を行う「AIアシスタント」としての役割を担ってきました。しかし、Build 2024で示されたビジョンは、Copilotをさらに進化させ、外部サービスとの連携、企業データの活用、カスタムロジックの組み込みを可能にする「AIプラットフォーム」として位置づけるものです[1][4]。</p> <p>このプラットフォーム化の背景には、企業が持つ独自のデータや業務プロセスをAIに統合したいという強いニーズがあります。汎用的なAIだけでは対応しきれない専門的なタスクや、機密性の高い社内データに基づいた応答を生成するためには、開発者によるカスタマイズが不可欠となります。マイクロソフトは、このニーズに応えるため、Copilotをオープンで拡張可能なエコシステムへと転換することで、開発者に新たな機会を提供しようとしています。Satya Nadella氏は、この変革を「AIエンジニアの時代」と表現し、AIエージェントの構築が今後のソフトウェア開発の中心になると強調しました[1]。</p> <h2 class="wp-block-heading">Copilot拡張性の仕組み</h2> <p>Copilotの拡張性は、主に以下の3つの柱によって実現されます[2][3]。</p> <h3 class="wp-block-heading">Copilot StudioによるカスタムAIエージェント構築</h3> <p>Copilot Studioは、開発者がカスタムのAIエージェントやGPT、プラグイン、コネクタを構築するための包括的なローコード/ノーコード開発環境です。これを利用することで、以下のような拡張が可能です[3]：</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>プラグインの作成</strong>: Web API、Power Automateフロー、またはMicrosoft Graphコネクタを介してCopilotが外部システムと連携するための機能単位を定義します。これにより、Copilotは顧客情報管理システム（CRM）からのデータ取得や、経費精算システムの操作など、特定の業務ロジックを実行できるようになります。</p></li> <li><p><strong>トピックと会話フローの定義</strong>: 特定の質問に対する応答や、特定のタスクを完了させるための段階的な会話の流れを設計できます。</p></li> <li><p><strong>ジェネレーティブAI機能の組み込み</strong>: 独自のデータソースや外部APIを利用して、より関連性の高い情報を生成するようCopilotをチューニングできます。</p></li> </ul> <h3 class="wp-block-heading">Microsoft Graph Connectorsによる企業データ連携</h3> <p>Microsoft Graph Connectorsは、企業内の多様なデータソース（オンプレミスやクラウドのファイルサーバー、CRMシステム、ERPシステム、社内Wiki、プロジェクト管理ツールなど）をMicrosoft Graphに統合するためのメカニズムです[2]。これにより、Copilotはこれらのデータにアクセスし、ユーザーのクエリに対して、企業固有の知識に基づいた正確で関連性の高い応答を提供できるようになります[4]。</p> <p>例えば、社内文書システムに保存された特定のプロジェクトに関する情報をCopilotが検索し、要約して提示するといったことが可能になります。これは、Copilotが企業の「記憶」にアクセスし、それを活用する上で極めて重要な基盤となります。</p> <h3 class="wp-block-heading">Teams Toolkit for Visual Studio Codeによる開発支援</h3> <p>Teams Toolkit for Visual Studio Codeは、開発者がCopilotプラグインを効率的に開発し、Microsoft 365環境にデプロイするための統合ツールセットです[2]。このツールキットは、プロジェクトテンプレート、デバッグ機能、デプロイメントパイプラインの統合を提供し、既存のTeamsアプリ開発者がCopilot拡張開発にスムーズに移行できるように設計されています。これにより、開発者は使い慣れた環境で、Copilotの新しい拡張機能を迅速に構築できるようになります。</p> <h3 class="wp-block-heading">Adaptive Cardsによるリッチな応答</h3> <p>Copilotの応答は、従来のテキストベースだけでなく、Adaptive Cardsを利用してよりリッチでインタラクティブなUIとして表示できるようになります[2]。これにより、Copilotは単に情報を提示するだけでなく、ユーザーが直接アクションを実行できるボタンやフォーム、グラフなどを応答に含めることが可能になります。例えば、Copilotが会議の要約を提供すると同時に、「アクションアイテムを追跡する」ボタンや「関連ファイルを共有する」ボタンを表示し、ユーザーがすぐ次のステップに進めるよう支援することができます。</p> <h2 class="wp-block-heading">Copilot拡張性のデータフローと構成</h2> <p>Copilotの拡張性の仕組みを以下のMermaid図で示します。</p> <div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid"> graph TD A["ユーザー"] --> |指示/クエリ| B("Microsoft Copilot") B --> |大規模言語モデルへの連携| C("基盤LLM: GPT-4oなど") B --> |ツール呼び出し/データ参照| D["Copilot Studio プラットフォーム"] B --> |データ検索/コンテキスト取得| E["Microsoft Graph"] D --> |カスタムAIエージェント/プラグイン定義| F["外部サービス/API (OpenAPI)"] D --> |カスタムAIエージェント/プラグイン定義| G["Power Automate フロー"] E --> |データ連携 (Graph Connectors)| H["企業データソース (SharePoint, CRM, ERP)"] F --> |アクション実行/データ取得| I["外部システム (例: 顧客管理システム)"] G --> |自動化実行| J["業務アプリケーション (例: 経費精算)"] K["Teams Toolkit for VS Code"] --> |プラグイン開発/デプロイ| D B --> |リッチな応答 (Adaptive Cards)| L["Adaptive Cardsレンダリング"] L --> |表示| A subgraph 拡張機能開発 D K end subgraph データ基盤 E H end subgraph 実行環境 F G I J end </pre></div> <p><strong>図1: Copilot拡張性のアーキテクチャ概要</strong></p> <p><strong>解説:</strong></p> <ol class="wp-block-list"> <li><p><strong>ユーザーからの指示</strong>: ユーザーがCopilotに自然言語で指示や質問を送ります。</p></li> <li><p><strong>Copilotの処理</strong>: Copilotは、LLMと連携しながら、ユーザーの意図を解釈します。</p></li> <li><p><strong>拡張機能の呼び出し</strong>: 必要に応じて、Copilot Studioで定義されたプラグインやMicrosoft Graphを介したデータ検索を実行します。</p></li> <li><p><strong>Copilot Studio</strong>: 開発者が作成したカスタムAIエージェント、プラグイン、Power Automateフローを通じて、外部サービスや業務アプリケーションとの連携を管理します。OpenAPI仕様に準拠したAPI定義により、外部サービスとの連携を簡素化します。</p></li> <li><p><strong>Microsoft Graph</strong>: Graph Connectorsを通じて統合された企業内のデータソースから、関連情報を取得し、Copilotにコンテキストを提供します。</p></li> <li><p><strong>応答の生成と表示</strong>: 取得した情報や実行結果に基づいて、Copilotが応答を生成し、Adaptive Cardsを用いてリッチなUIとしてユーザーに提示します。</p></li> <li><p><strong>開発支援</strong>: Teams Toolkit for Visual Studio Codeは、これらの拡張機能の開発とデプロイを支援します。</p></li> </ol> <h2 class="wp-block-heading">実装/利用の手がかり：カスタムCopilotプラグインの概念的な定義</h2> <p>Copilot Studioでカスタムプラグインを定義する際、OpenAPI Specification（Swagger）形式でAPIエンドポイントを記述するのが一般的なアプローチです。以下は、簡単な製品情報検索プラグインのOpenAPI定義の抜粋です。</p> <div class="codehilite"> <pre data-enlighter-language="generic"># カスタムCopilotプラグインの概念的なOpenAPI Specification (抜粋) # このYAMLファイルは、Copilot Studioにアップロードされ、Copilotが外部APIを呼び出すための「スキル」を定義します。 # 前提: # - 企業内に製品情報を返すREST APIエンドポイント (例: https://api.mycompany.com/v1) が存在すること。 # - このAPIがGETリクエストで`keyword`パラメータを受け取り、製品リストをJSON形式で返すこと。 openapi: 3.0.0 info: title: MyCompanyProductSearchPlugin # プラグインのタイトル version: 1.0.0 description: ユーザーの問い合わせに基づいて特定の業務データ (製品情報) を検索するプラグイン servers: - url: https://api.mycompany.com/v1 # 外部APIのベースURL paths: /searchProducts: # APIのエンドポイントパス get: # HTTPメソッド summary: 製品情報を検索します # Copilotがユーザーに提示する機能の説明 operationId: searchProducts # プラグイン内で一意の操作ID parameters: - name: keyword # APIに渡すクエリパラメータ名 in: query # パラメータの種類 (クエリパラメータ) description: 検索キーワード (製品名の一部など) required: true # 必須パラメータ schema: type: string # パラメータのデータ型 responses: '200': # 成功時のHTTPステータスコード description: 製品リスト # 応答の説明 content: application/json: # 応答のメディアタイプ schema: type: array items: type: object properties: id: type: string description: 製品ID name: type: string description: 製品名 price: type: number format: float description: 価格 </pre> </div> <p><strong>コード1: カスタムCopilotプラグインの概念的なOpenAPI Specification</strong></p> <p><strong>このコードの意図:</strong> このYAML定義をCopilot Studioに登録することで、ユーザーがCopilotに対し「〇〇という製品を探して」と指示した際に、Copilotは<code>searchProducts</code>オペレーションがその意図に合致すると判断し、<code>keyword</code>パラメータにユーザーの入力（〇〇）を渡して<code>https://api.mycompany.com/v1/searchProducts?keyword=〇〇</code>のような形で外部APIを呼び出します。APIからの応答はJSON形式でCopilotに返され、Copilotはそれを解釈してユーザーに適切な情報を提供します。</p> <h2 class="wp-block-heading">Team Copilotの登場</h2> <p>Build 2024では、新たに「Team Copilot」という概念が発表されました[1][2][4]。これは、Microsoft Teams環境において、Copilotが単なる個人のアシスタントではなく、チームの共同作業に能動的に参加する役割を担うものです。Team Copilotは、以下のようなタスクを支援します：</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>会議のアジェンダ設定と議事録作成</strong>: 会議中に重要なポイントを要約し、アクションアイテムを特定します。</p></li> <li><p><strong>共同文書の作成</strong>: チームメンバーと共同でドキュメントやプレゼンテーションを作成する際に、コンテンツの提案や構成支援を行います。</p></li> <li><p><strong>チャットでの情報共有</strong>: チームチャットで共有された情報からインサイトを抽出し、適切なタイミングで関連情報を提供します。</p></li> </ul> <p>これにより、Copilotはチームの生産性向上に貢献し、人間のチームメンバーがより戦略的な業務に集中できるようになります。</p> <h2 class="wp-block-heading">開発者とビジネスへのインパクト</h2> <h3 class="wp-block-heading">開発者へのインパクト</h3> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>新たな開発機会</strong>: Copilotプラットフォームの拡張性により、開発者は企業の特定のニーズに合わせたカスタムAIソリューションを構築する新たな機会を得ます。AIエージェント、プラグイン、コネクタの開発は、新しいキャリアパスとなる可能性があります[1]。</p></li> <li><p><strong>既存スキルの活用</strong>: Microsoft GraphやPower Automate、Teams Toolkitといった既存のMicrosoftエコシステムの知識がCopilot拡張開発に直結するため、既存の開発者はスムーズにAI開発に移行できます[2]。</p></li> <li><p><strong>ローコード/ノーコード開発の促進</strong>: Copilot Studioの存在は、専門的なAI/MLの知識がない開発者でも、ビジネスロジックに基づいたAIソリューションを構築できる可能性を広げます。</p></li> </ul> <h3 class="wp-block-heading">ビジネスへのインパクト</h3> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>生産性の大幅な向上</strong>: 企業固有のデータや業務プロセスをCopilotに統合することで、従業員はより迅速かつ正確に情報にアクセスし、日常業務を自動化できます。特にTeam Copilotは、チーム全体の協業効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めています[4]。</p></li> <li><p><strong>データ活用の深化</strong>: Microsoft Graph Connectorsにより、企業内に散在するデータがCopilotを通じて「使える知識」となり、よりスマートな意思決定を支援します。</p></li> <li><p><strong>競争力の強化</strong>: 独自のAIエージェントを構築することで、企業は競合他社との差別化を図り、顧客サービス、製品開発、社内業務効率化において優位性を確立できます。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">今後の展望：AIエンジニアの時代</h2> <p>Microsoft Build 2024で提示されたビジョンは、AIが単なるツールではなく、複雑なタスクを自律的に実行し、人間と協調する「エージェント」へと進化していく未来を示しています[1]。この未来においては、AIを適切に設計し、訓練し、管理する「AIエンジニア」が極めて重要な役割を担うことになります。</p> <p>今後の開発の焦点は、大規模言語モデルそのものを構築することから、既存のLLMを基盤として、企業の特定のニーズに合わせたAIエージェントやプラグインを構築し、運用することへとシフトしていくでしょう。これにより、ソフトウェア開発の風景は大きく変革され、より多くの開発者がAIを活用した新しい価値創造に貢献する「AIエンジニア」として活躍する時代が到来すると予測されます。</p> <h2 class="wp-block-heading">まとめ</h2> <p>Microsoft Build 2024で発表されたCopilotの拡張性強化は、AI開発における新たなマイルストーンを打ち立てるものです。Copilot Studio、Microsoft Graph Connectors、Teams Toolkitの組み合わせにより、開発者はCopilotを企業固有のニーズに合わせて自由にカスタマイズし、真にインテリジェントなAIエージェントを構築できるようになります。さらに、Team Copilotの導入は、AIが個人の生産性向上だけでなく、チーム全体の協業と生産性向上に深く貢献する未来を示唆しています。私たちは今、「AIエンジニアの時代」の幕開けに立ち会っており、この技術革新がもたらすビジネスと社会への影響は計り知れないでしょう。</p>

graph TD
    A["ユーザー"] --> |指示/クエリ| B("Microsoft Copilot")
    B --> |大規模言語モデルへの連携| C("基盤LLM: GPT-4oなど")
    B --> |ツール呼び出し/データ参照| D["Copilot Studio プラットフォーム"]
    B --> |データ検索/コンテキスト取得| E["Microsoft Graph"]

    D --> |カスタムAIエージェント/プラグイン定義| F["外部サービス/API (OpenAPI)"]
    D --> |カスタムAIエージェント/プラグイン定義| G["Power Automate フロー"]
    E --> |データ連携 (Graph Connectors)| H["企業データソース (SharePoint, CRM, ERP)"]

    F --> |アクション実行/データ取得| I["外部システム (例: 顧客管理システム)"]
    G --> |自動化実行| J["業務アプリケーション (例: 経費精算)"]

    K["Teams Toolkit for VS Code"] --> |プラグイン開発/デプロイ| D

    B --> |リッチな応答 (Adaptive Cards)| L["Adaptive Cardsレンダリング"]
    L --> |表示| A

    subgraph 拡張機能開発
        D
        K
    end

    subgraph データ基盤
        E
        H
    end

    subgraph 実行環境
        F
        G
        I
        J
    end

# カスタムCopilotプラグインの概念的なOpenAPI Specification (抜粋)


# このYAMLファイルは、Copilot Studioにアップロードされ、Copilotが外部APIを呼び出すための「スキル」を定義します。

# 前提:


#   - 企業内に製品情報を返すREST APIエンドポイント (例: https://api.mycompany.com/v1) が存在すること。


#   - このAPIがGETリクエストで`keyword`パラメータを受け取り、製品リストをJSON形式で返すこと。

openapi: 3.0.0
info:
  title: MyCompanyProductSearchPlugin # プラグインのタイトル
  version: 1.0.0
  description: ユーザーの問い合わせに基づいて特定の業務データ (製品情報) を検索するプラグイン
servers:

  - url: https://api.mycompany.com/v1 # 外部APIのベースURL
paths:
  /searchProducts: # APIのエンドポイントパス
    get: # HTTPメソッド
      summary: 製品情報を検索します # Copilotがユーザーに提示する機能の説明
      operationId: searchProducts # プラグイン内で一意の操作ID
      parameters:

        - name: keyword # APIに渡すクエリパラメータ名
          in: query # パラメータの種類 (クエリパラメータ)
          description: 検索キーワード (製品名の一部など)
          required: true # 必須パラメータ
          schema:
            type: string # パラメータのデータ型
      responses:
        '200': # 成功時のHTTPステータスコード
          description: 製品リスト # 応答の説明
          content:
            application/json: # 応答のメディアタイプ
              schema:
                type: array
                items:
                  type: object
                  properties:
                    id:
                      type: string
                      description: 製品ID
                    name:
                      type: string
                      description: 製品名
                    price:
                      type: number
                      format: float
                      description: 価格