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CONFIDENTIAL

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  "project_id": "M365_Copilot_Python_Integration",
  "version": "1.0.0",
  "status": "Draft",
  "classification": "Internal",
  "author": "SeniorCloudArchitect",
  "date": "2024-10-15",
  "tags": ["Microsoft365", "Copilot", "Python", "Excel", "DataAnalytics", "EntraID", "Purview"]
}

END CONFIDENTIAL

本記事は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）です。

Microsoft 365におけるCopilotとPythonの融合：高度なデータ分析民主化アーキテクチャ

【導入】

非構造化プロンプトによるデータ分析の指示を、セキュアなPython実行環境に繋ぎ、高度な分析を全従業員に展開するクラウド課題を解決します。

【アーキテクチャ設計】

本ソリューションは、Microsoft 365のセキュリティ境界内で、自然言語処理（Copilot）とデータ処理（Python in Excel）を連携させ、組織のデータ分析能力を飛躍的に向上させることを目的とします。全てのデータトランザクションとコード実行は、Microsoft PurviewのポリシーとEntra IDの認証認可によって厳密に管理されます。

コンポーネント間の関係性

  1. User/Excel Client (Copilot): ユーザーがCopilotに対して自然言語でデータ処理（例：異常値検出、トレンド予測）を要求します。

  2. Microsoft Graph: Copilotはユーザーの意図を解釈し、Excelワークブックのデータへのアクセス要求をGraph API経由で発行します。

  3. Python Execution Service (M365 Cloud): Graph APIからの要求に基づき、Pythonコード（通常はPandas, Matplotlibなどの標準ライブラリを使用）がM365のセキュアなコンテナ環境（Anacondaディストリビューション）内で実行されます。

  4. Result Integration: Pythonで処理された結果（テーブル、グラフなど）がExcelワークブックに出力として統合されます。

  5. Entra ID & Microsoft Purview: Entra IDは認証認可を担い、Purviewはデータの機密性ラベルやDLPポリシーに基づいて、Pythonコードがアクセスできるデータ範囲を制限します。

Mermaid図解

graph TD
    A[User] -->|Natural Language Prompt| B("Excel Client with Copilot")
    B -->|Intent & Data Access Request| C["Microsoft Graph API"]
    C -->|Trigger Python Execution| D{"Python Execution Service(\"M365 Cloud\")"}
    D -->|Data Processing (Pandas/Matplotlib)| E["Data Source(\"Excel Workbook\")"]
    E -->|Security Boundary Enforcement| F["Microsoft Purview DLP & Sensitivity Labels"]
    F --> D
    D -->|Output (Result/Chart)| B
    A -->|Auth/Policy Enforcement| G["Entra ID"]
    G --> B & C

【実装・デプロイ手順】

この機能の有効化は主にMicrosoft 365管理センターまたはPowerShell経由で行います。Python in Excelのテナント設定と、Copilot for Microsoft 365のライセンス付与が必要です。

Python in Excelのテナント設定（PowerShellによる制御）

テナント全体でPython in Excelの利用を制御するために、Microsoft Graph PowerShell SDKを使用して設定を確認・変更します。デフォルトでは、特定のライセンスを持つユーザーにのみ提供されますが、管理者によって完全に無効化することも推奨されます。

1. モジュールのインストールと接続

# Graph PowerShell SDKをインストール

Install-Module Microsoft.Graph -Scope CurrentUser

# 管理者権限で接続

Connect-MgGraph -Scopes "Policy.ReadWrite.Authorization"

2. Python in Excelの利用ポリシー確認

現在のテナント設定（テナント全体の有効/無効）を確認します。

# ExcelSettingsオブジェクトを取得 (具体的なAPIエンドポイントはプレビュー段階で変動する可能性があるため、Docsを確認推奨)


# 現行のGraph APIでは、テナントレベルのExcel設定に直接アクセスする専用エンドポイントは限定的。


# 実際にはM365 Admin Centerまたは専用のPowerShellコマンドレット (Set-M365PythonInExcelPolicy など) を使用することが多い。

# (代替として、Copilotの一般的な設定確認例)


# Get-MgBetaPolicyFeatureProfileSetting -FeatureName "CopilotPythonExecution" 


# (このコマンドは例示であり、正確なコマンドレットは公式ドキュメントを参照してください)

Write-Host "テナントレベルのPython in Excelの有効化/無効化は、M365管理センター > 設定 > 組織設定から行うのが最も確実です。"

3. Copilotライセンスの割り当て（Azure CLIによる確認）

ユーザーにCopilot for Microsoft 365ライセンスが割り当てられていることを確認します。

# Entra ID (Azure AD) のユーザーライセンス確認（az graph extensionが必要な場合がある）


# ユーザーのObjectIdを変数に格納

USER_OBJECT_ID="<Target-User-Object-ID>"

# ユーザーに割り当てられているSKUを確認

az ad user show --id $USER_OBJECT_ID --query "assignedLicenses[].skuId"

# Copilot for Microsoft 365のSKU IDが存在するか検証する。

【アイデンティティとセキュリティ】

Python in Excelの連携において最も重要なセキュリティ要件は、Pythonコードがアクセスできるデータ範囲と、実行環境の分離です。

1. データアクセス制御（Microsoft Purview DLP）

Pythonコード実行サービスは、Excelファイル内のデータにアクセスしますが、機密性の高いデータが外部に流出しないようにDLPポリシーを厳格に適用します。

  • 機密ラベルの適用: Excelファイル自体にMicrosoft PurviewのSensitivity Labels（例：Confidential, Highly Confidential）を適用し、Python実行サービスがデータにアクセスする際にラベルの制約（暗号化/アクセス制限）を継承させます。

  • DLPポリシーの適用: M365サービス用のDLPポリシーを設定し、Pythonコードの出力やログが、特定の機密情報（クレジットカード番号、個人識別情報など）を含んでいないかを検査します。

2. アイデンティティと条件付きアクセス（Entra ID）

Copilotへのアクセス自体を、セキュリティ境界で強化します。

  • CAポリシーの設計: Copilot for Microsoft 365を含むOffice 365ワークロードへのアクセスに対し、以下の条件付きアクセス（CA）ポリシーを適用します。

    • 信頼されたデバイスのみ許可: 準拠済みデバイス（Intune管理）からのアクセスのみを許可します。

    • 場所の制限: 特定の国や地域からのアクセスをブロックします。

    • MFA必須: 全てのユーザーに対して多要素認証を必須とします。

3. Python実行環境のサンドボックス化

Pythonコードは、ユーザーのローカルマシンではなく、Microsoftのクラウド内で隔離されたコンテナ（サンドボックス）環境で実行されます。これにより、ローカル環境への不正なアクセスや悪意のあるコード実行を防ぎます。

【運用・コスト最適化】

1. 可観測性（監視と監査）

Microsoft 365全体の監査ログを使用して、CopilotとPythonの利用状況を詳細に監視します。

  • 監査ログの活用:

    • 検索項目: “Copilot usage”, “Python in Excel execution”, “Data access by Cloud Service” などのキーワードでログをフィルタリングします。

    • 目的: ユーザーがどのようなプロンプトを使用し、どのデータセットに対してPythonコードを実行したかを追跡し、不正利用や誤ったデータ操作の早期発見に役立てます。

  • Copilot Activity Report: Microsoft 365管理センター内のCopilotダッシュボードを利用し、部門ごとの利用頻度や成功率を分析します。

2. コスト最適化

この機能はCopilot for Microsoft 365ライセンス（およびベースとなるE3/E5ライセンス）に統合されています。Python実行のための追加の従量課金は、現在のところ発生していません（将来的なSKU変更の可能性はあります）。

  • ライセンス最適化:

    • Copilotライセンスは高価であるため、全従業員に一律で割り当てるのではなく、データ分析を頻繁に行う役割（アナリスト、財務部門など）に限定して割り当てます。

    • 利用頻度の低いユーザーに対しては、ライセンスを再割り当てする（License Harvesting）ことでコストを削減します。

【まとめ】

Copilot in ExcelとPython in Excelの連携は、組織のデータ分析能力を革新しますが、導入にあたっては以下の3つの要点が成功の鍵となります。

  1. 厳格なガバナンス設計の必須化: Pythonコードの実行はM365のセキュリティ境界内で行われますが、Purview DLPや機密ラベルによるデータアクセス制限を事前に設計し、機密情報の流出リスクをゼロに抑える必要があります。

  2. ライセンスと利用シナリオの特定: Copilotライセンスは従量課金ではなく、ユーザー単位のサブスクリプションです。投資対効果を最大化するため、具体的な業務シナリオ（例：レポーティングの自動化、大規模データのクリーニング）を特定し、関係者に集中的にライセンスを付与すべきです。

  3. プロンプトエンジニアリングのトレーニング: ユーザーが自然言語で効果的な分析結果を得るためには、良質なプロンプト（指示）が必要です。Copilotのポテンシャルを引き出すための全社的なプロンプトエンジニアリング教育が不可欠です。

ライセンス：本記事のテキスト/コードは特記なき限り CC BY 4.0 です。引用の際は出典URL（本ページ）を明記してください。
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