忙しい月曜日の朝、AIエージェントは戦略目標に集中できるようにさまざまなタスクを支援します。Microsoft 365 Copilotのようなエージェントは、日常的な活動や複雑な作業を処理し、生産性と効率を向上させ、業界全体でその効果を発揮します。返品の承認や出荷請求書の管理、フィールド技術者への指示提供、IT問題の解決などの業務を行います。 ジャレッド・スパタロによって「AIが強化された世界の新しいアプリ」と説明されたMicrosoftのAIエージェントは、財務調整や販売注文の履行などの分野で特化し、個人アシスタントを超えた能力を提供します。これらのエージェントは、Microsoft 365やDynamics 365を通じて利用可能で、Copilot Studioでカスタマイズのオプションがあります。 大規模言語モデル（LLM）の進化により、ユーザーはAIとより効果的にコミュニケーションでき、エージェントが自律的にタスクを実行できるようになっています。Microsoftは、エージェントの自律性を強化するために、記憶、許可、ツールの3つの要素に焦点を当てています。 記憶は継続性を確保し、許可とツールは必要情報とプログラムへの安全なアクセスを提供します。Microsoftは、記憶インフラを改善し、迅速なアクセスと関連するコンテクストのためにチャンク化と連鎖プロセスに取り組んでいます。 まもなく、人々はスプレッドシートを作成するように簡単にエージェントを作成でき、業務データに接続してインサイトフルな支援が可能になります。近々登場するMicrosoft 365エージェントは、リアルタイム翻訳やHRに関する問い合わせの支援を行い、SharePointエージェントは情報検索を効率化します。 開発者はAzure AI Agent Serviceを利用して高度な推論を活用したエージェント搭載アプリを作成し、複雑なタスクの自動化に機会を提供します。このプラットフォームは、受注処理などの分野でワークフローを自動化する十分な機会を提供します。 AIエージェントが自律性を高めるにあたり、責任ある展開とリスク管理が重要です。Copilot Control Systemはデータのアクセスとガバナンスを管理し、正確性と安全性を確保します。人間の監督が多くのエージェントプロセスに統合されており、制御を維持します。 AIエージェントは職場の効率を革新し、従業員を日常業務から解放し、ビジネス運営を強化します。この進化するテクノロジーは、業務の遂行方法を変革することが期待され、Copilotの今後の機能により、業務負荷の最適化が推進されるでしょう。「Copilotはすべての従業員が最高の仕事をする力を与えるでしょう」とスパタロは述べ、ビジネス全体での改善されたコラボレーションとイノベーションの可能性を強調します。

**2024年11月19日 午後1:30 UTCに投稿** **J** **引用** Microsoftは、新しい「統合」AIアプリケーションプラットフォームであるAzure AI Foundryを発表しました。 Azure AI Foundryは、組織がAIツールを管理するのを支援するために設計されています。Microsoftのブログ投稿で詳述されているように、このプラットフォームは高度なAI技術と実用的なビジネス用途との間のギャップを埋め、組織がAIを完全かつ効果的に活用できるようにすることを目的としています。

Microsoftは、年次カンファレンス「Ignite」で、企業向けAIサービスを統合した新しいプラットフォーム「Azure AI Foundry」を発表しました。このFoundryの管理コンソール兼ポータルとして「Azure AI Studio」が設けられ、生成系AIアプリケーションの構築に焦点を当てています。 Microsoftのデータ、AI、デジタルアプリケーション担当コーポレートバイスプレジデントであるジェシカ・ホーク氏は、「ビジネスリーダーはAIソリューションの導入にかかる時間とコストを最小限に抑え、そのパフォーマンスとROIを継続的に監視したいと考えています。そのため、Azure AI FoundryをAI時代の統合プラットフォームとして導入できることに、私たちは非常に期待しています」と述べています。このFoundryは、先進的なAI技術を実用的なビジネス用途に結びつけ、組織がAIの潜在能力を効率的に最大限に引き出せることを目指しています。 Foundryには、閉じた重みと開かれた重みの両方の基盤モデル、タスクモデル、業界特化のモデルを含むMicrosoftのモデルカタログが含まれています。また、Azure AI Search、AI Agents、AI Content Safety、Azure Machine Learningといった既存のAzure AIツールと統合されています。 現在プレビュー段階の新しいコンポーネント「Azure AI Foundry SDK」は、Microsoftによれば、「エンタープライズグレードの制御でAIアプリケーションとエージェントをカスタマイズ、テスト、デプロイ、管理するための統一されたツールチェーン」を提供します。開発者支援のために、AIサービスをアプリケーションに統合するための25の事前構築アプリテンプレートが利用可能になります。 開発者はポータル（旧Azure AI Studio）を利用して、AIモデル、サービス、ツールを検索および評価し、また新しい管理センターを使って「大規模なAIアプリ管理と最適化」を行うことができます。リソース使用量、アクセス権限、接続されたリソースの管理が含まれます。要するに、強化されたダッシュボードです。 また、来月利用可能になるAzure AIエージェントサービスの導入も発表されました。これは、開発者が複数のAIツールを統合して、ビジネスプロセスを自動化するエージェントを作成することを可能にします。顧客自身のストレージやプライベートネットワークオプションを提供し、ビジネスデータのセキュリティを確保します。 ホーク氏は、「さまざまな技術がひしめき合う市場において、Azure AI FoundryはAI変革を求める組織内で多様なニーズを 具体的に満たせるように設計しました。ただの先進ツールの提供ではなく、技術チームとビジネス戦略との連携を促進することが重要なのです」と説明します。

この物語の版は、CNNビジネスのニュースレターナイトキャップで紹介されました。ここでサインアップすると、無料で受信できます。 2年前、OpenAIはChatGPTを発表し、人工知能分野で一種のゴールドラッシュを引き起こしました。生活のあらゆる面を革新または混乱させる可能性があるという期待のもと、AIを中心とした企業に数十億円が投資されています。 シリコンバレーからのメッセージは明確です。AI革命は進行中で、賢い投資家はこれらの革新が「超知能」になり、世界のすべての問題に取りかかる前に乗り出すべきだとしています。これを誇張と考えない熱心な信奉者にとって、この期待は、チップメーカーであるNvidiaのような企業を、今や世界で最も尊重される資産の一部に押し上げました。Nvidiaの収益は水曜日に発表されます。 この物語の核心には、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が急速に進化し続けているという考えがあります。 しかし、AIの批評家は、「スケーリング法則」という、モデルの性能がデータとコンピュータリソースを増やすだけで永続的に向上するという考えについて何年も警告を発してきました。これらは実際の法則というよりも、より教育された推測です。現実には、LLMの開発者でさえそれらの仕組みを完全には理解していません。 最近、先週の3つの報告によると、いくつかの主要な言語モデルが限界に達しているように見えます。詳細はこちらをご覧ください： OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、先週Xに「壁はない」と投稿し、これらの主張を否定しました。 それを壁、山、または高原と見るかどうかに関わらず、最近の製品リリースから判断すると、AI支持者でさえ潜在的な転換点を認識しています。 「しばらくの間、画期的なモデルは見られませんでした」と、D

AIは科学研究の分野を変革し、これまで想像できなかったスピードで進歩を促進しています。AIは薬物発見を加速し、クリーンエネルギー技術のための新しい材料の創造を支援します。Google DeepMindと王立協会が共催するAI for Scienceフォーラムでは、科学者、政策決定者、および業界リーダーが集まり、科学的な突破口を推進し、差し迫った世界的課題に取り組み、探求の新時代をもたらすAIの可能性について議論しました。

AIは職業の自動化を進めており、専門家たちは2025年までに多くの常勤職がAIに置き換えられると予測しています。その結果、ギグワークやフリーランスの役割が増加すると見られています。不安にもかかわらず、AIは効率性を高めるツールとして捉えられており、雇用を大きく混乱させるものではないとRedrobのジェイ・ガードナーは述べており、労働力を世界的に拡大する可能性があると示唆しています。SHLのアンディ・ブラッドショーは、組織において文化的な変化が必要であり、AIの利点を引き出すために好奇心と適応力のあるマインドセットを奨励しています。AIは労働力において支配的な存在となり、効率性や顧客サービスに不可欠になると予測されています。 ギグ経済は拡大すると考えられており、ガードナーとSHLのマライス・ベスターによって示されています。多くの人々がフリーランスの職を選択し、従来の雇用モデルに影響を与え、労働法の変更を促す可能性があります。採用において、AIを活用した評価は採用プロセスを向上させると予測されており、大多数の雇用者がAIを活用する計画を立てていますが、公平性に関する懸念もあります。SHLのサラ・グティエレスはAIが候補者へのフィードバックを個別化する可能性を指摘し、Redrobのフェリックス・キムは2025年までに採用におけるAIの重要なトレンドになると予見しています。ブラッドショーは、従来の面接ではなく、デジタル面接の構造化が重要であり、関与やコミュニケーションといった指標を分析することで採用が改善される可能性があると強調しています。 ベスターはAIの倫理的な使用を確保し、機密性を守るための規制が必要であると述べています。AIスキルの需要が高まる中、ブラッドショーはAIを受け入れるために行動スキルの重要性を指摘しています。彼はAIへの親しみが恐れを減少させるとし、リーダーはチームがAIを生産性向上に向けて倫理的に活用するよう指導すべきだと提案しています。全体として、AIが労働力のダイナミクスを再構築する役割は否定できず、組織はこの技術的進化から完全に利益を得るために適応しなければなりません。

「The Atlantic」の調査によれば、OpenSubtitlesデータセットが用いられて多くの生成AIシステムがTVや映画の脚本を基に訓練されていることが明らかになっています。これには53,000本以上の映画と85,000のTVエピソードが含まれています。このようなシステムは、アップル、メタ、Nvidia、セールスフォースなどの主要な企業によって開発されており、「ゴッドファーザー」「シンプソンズ」「ブレイキング・バッド」などの映画や番組の会話を含むデータセットを活用しています。これらのデータはOpenSubtitles