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AIxIoTビジネス共創ラボ

December 23, 2025
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  1. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. Copilot

    Studio と MCPサーバーで AIエージェント を作ったら、 社内から喜びの声が沢山届いた話 クラウドIoTカンパニー エッジクラウドソリューション部 ストラテジックプランニンググループ 茂出木 裕也 AIxIoTビジネス共創ラボ 第4回勉強会 (2025年12月3日)
  2. 茂出木 裕也 (もでき ゆうや) 東京エレクトロン デバイス株式会社 (仙台オフィス在籍) クラウドIoTカンパニー エッジクラウドソリューション部 ストラテジックプランニンググループ

    クラウドソリューションアーキテクト Microsoft のパートナー(CSP:クラウドソリューションプロバイダー) のエンジニアとして Microsoft 製品のご提案や技術サポートを提供 3年くらい BIOS開発のエンジニア (Intel x86 アセンブラ言語) 9年くらい 組込み系エンジニア (Windows Embedded OS) 8年くらい クラウドエンジニア (Microsoft Azure IoT/AI) 【受賞歴】 2013年~2017年 Microsoft MVP Award (Windows Embedded) 2018年~2023年 Microsoft MVP Award (Azure / Internet of Things) 2023年7月 Microsoft Top Partner Engineer Award (Business Applications部門) 2024年7月 Microsoft Top Partner Engineer Award (AI部門) 2025年7月 Microsoft Top Partner Engineer Award (Azure-Data-AI部門) 自己紹介
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    ◦◦チョットデキル、 ◦◦チョットトクイ って、ご存知ですか? ⚫ギークなITエンジニアの皆様にはお馴染みの… ⚫その道のプロフェッショナル的な意味 (最上級の謙遜語?) https://gihyo.jp/news/report/2014/05/2201
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    ハジメマシテ マイクロソフトチョットワカル君 デス
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    マイクロソフトチョットワカル君の仕組み ⚫ マイクロソフト社が提供している「Microsoft Learn MCP Server」 を利用しているよ https://github.com/microsoftdocs/mcp ⚫ これは、マイクロソフトの公式ドキュメント(Microsoft Learn)の情報検索・取得に特化した MCP(Model Context Protocol)サーバーなんだ 【簡単に言うと…】 Microsoft Learn の情報を より効率的・正確に検索・取得 できる仕組みだよ Web検索よりも目的の情報を 見つけやすい! https://learn.microsoft.com/ja-jp/docs/
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    ワカル君 登場の背景: M365 Copilot は使いにくい? ライト エージェント For End Users ローコードカスタム エージェント For Makers Copilot Studio M365 Copilot 業務向けエージェントをローコードで作成 M365 Apps からユーザーが簡単に利用 など 通訳 プリビルド エージェント サイト ユーザー作成 エージェント チャット ユーザー作成 エージェント 宣言型 エージェント 対話型 カスタム エージェント 対話型 / 自律型 M365 Copilot を使ってはみたものの… 期待した回答を得る事ができなかった、いまいち上手く使えない、効果が実感できない Copilot の活用を断念してしまう人も ちょっとした工夫で、実用的な AI エージェント を構築した 社内事例をご紹介します
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    【シナリオ例】マイクロソフト製品のサポートに必要な情報を、迅速かつ的確に収集したい ライト エージェント For End Users M365 Copilot M365 Apps からユーザーが簡単に利用 (調べたい事) → M365 Copilot に聞いてみました 「Microsoft Azure の Read API は、日本語の手書き文字の認識に対応していますか?」 回答された内容を見ると どうも情報が古いようだ… M365 Copilot を利用した場合の課題 ⚫ マイクロソフト以外が発信しているWeb記事やブログ記事の情報も参照されてしまう ⚫ 回答の出典元をチェックし、情報が古くないか、誤りが無いか等を確認する必要がある この場合、AIの回答に対する「ファクトチェック」が重要。 プロンプトを工夫して情報源を絞るなど、ある程度回避する方法はあるが、 これが「使いにくさ」を感じる要因になってしまう。 https://qiita.com/ymodek/items/5afa808b6c44ebd9e0ca MS公式以外のWebサイトから 回答が引用された!
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    Copilot Studio で AIエージェントを作成すれば 課題を解決できるか? ローコードカスタム エージェント For Makers Copilot Studio 業務向けエージェントをローコードで作成 では、マイクロソフトの公式ドキュメントで公開されている情報「だけ」を使って質問に回答する AIエージェントを作ってみたらどうだろうか?(=特定用途・業務特化型のエージェント) ⚫ マイクロソフトチョットワカル君は、Copilot Studio で作成した AIエージェント ⚫ マイクロソフトの公式ドキュメント (Microsoft Learn) の情報「だけ」を使って質問に回答 ⚫ 元々LLMモデルが持っている知識(学習済ナレッジ)やWeb検索などは使わない ⚫ データソースが限定されているから、 “正確な”回答を見つけやすい
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    マイクロソフトチョットワカル君が M365 Copilot の「使いにくさ」を解決 Copilot Studio で構築したAIエージェントで課題を解決 ⚫ マイクロソフトの公式ドキュメント (Microsoft Learn) の情報「だけ」を使って質問に回答 ⚫ 信頼できる確実な情報だけをソースにして回答してくれる (ファクトチェックの手間も激減) マイクロソフトの公式ドキュメント (Microsoft Learn) https://learn.microsoft.com/ja-jp/docs/ 引用元(参考リンク)として、MS公式ドキュメントのURLを提示 質問に対する的確な回答 情報源をMS公式ドキュメント (Learn)に限定しているため、 シンプルな指示だけでOK ※Microsoft Azure の専門家 として回答して下さい~ 等の 長文プロンプトは不要
  10. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 13

    M365 Copilot Chat や Teams からいつでも呼び出せる AIエージェントに! M365 Copilot Chat Teams
  11. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 15

    【前提知識】 MCP(Model Context Protocol)とは ⚫ MCPは、AIエージェントが外部のツールやデータソースと接続するための、 新しいオープン標準プロトコルです ⚫ AIの世界における「USB-C」のような存在で、どんなAIアプリでも同じルールで外部システムと 連携できる仕組みを提供します。 従来は、AIと外部サービスを連携させるために、サービスごとに異なるAPIや認証方式を個別に実装する必要がありました。 これには膨大な開発コストとメンテナンス負担が伴います。MCPはこの問題を解決し、共通の通信ルールで統合を可能にしました。
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    チョットワカル君の内部構成 (MCPサーバーでAIエージェントの能力を強化) システムプロンプト (AI エージェントへの指示) 設定・モデルの指定 AI エージェントが利用するツールの設定 (Microsoft 公式ドキュメントを検索・取得するMCPサーバー) 難しい設定は不要!ツールの一覧から利用したいMCPサーバーを選択するだけで、 AIエージェントが「ツール」として、その機能を利用できるようになります。 (他にも様々な用途のMCPサーバーが提供されています) Microsoft Learn Docs MCP Server とは マイクロソフト社が提供している MCPサーバーで、Copilot Studio の「ツール」から選択できます。 この機能を使う事で、AIエージェントがマイクロソフトの公式ドキュメント (Microsoft Learn) から 目的の情報を高い精度で検索・取得する事ができるようになります。 https://github.com/microsoftdocs/mcp
  13. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 17

    Docs Learn MCPサーバーが持つ機能 (ツール) https://github.com/microsoftdocs/mcp
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    なぜ精度が高い?Docs Learn MCP サーバー 内部の仕組み https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/support/mcp#limitations https://devblogs.microsoft.com/engineering-at-microsoft/how-we-built-ask-learn-the-rag- based-knowledge-service/ ナレッジは毎日更新! Microsoft Learn の膨大な情報の中からでも、 常に最新の情報にアクセスできる
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    Docs Learn MCP サーバーが出る前は? 【Copilot Studio に従来からある機能】 「ナレッジの追加」で、WebサイトのURLを指定すれば、AIエージェントはその URL に含まれる公開情報を活用して、 ユーザーの質問に対する回答を生成できるようになるが… (精度はあまり良く無い) URLの情報を元に関連するコンテンツを検索・抽出し、それを元に回答を生成す るという意味ではRAGに近い動作をするが、内部的にはBing検索しているだけ。 Docs Learn MCPサーバーのように、大規模なRAG環境を参照している訳では ない。 https://learn.microsoft.com/ja- jp/microsoft-copilot- studio/knowledge-add-public- website#url-considerations
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    チョットワカル君の利用者から届いた「喜びの声」 (エンジニア M.Sさん) ちょっと使った感じですが、普通にCopilot使うよりも 100良い感じっす! CP-TechWebでお客様の壁打ち相手として有償 サービス化しても良いと思えるぐらい、使えます! (営業 J.Fさん) ちょっとわかるくん、ぜひ使わせてください。 私もCopilotで調べても、その結果が本当かどうか 必ずFAEさんへ確認してから回答行っておりました。 (エンジニア Y.Mさん) 非常に使いやすくて早速サポート業務などで活用し たいと思います! MCPサーバーというものがあることを初めて学んで、 私のCopilot Studioの方でも連携させて試してみて います。 (営業 Y.Mさん) ありがとうございます!早速使い始めました。 実はCopilot Studioを使って、Learnを参照して回答する Copilotエージェント作っていたのですが、 MCPを参照できるか否かでこんなにも違うかと驚かされて います。。 活用させていただきます! (営業 T.Nさん) もうワカル君がいないと仕事になりません!
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    営業としての活用案 (エンジニアへの相談前の下調べ) ⚫ 自分で調べずに顧客メールをそのままエンジニアに転送して怒られた事はない? ⚫ ちょっと調べてから相談するだけで全然印象が違うよ! ⚫ でも忙しくて調べるの大変だよね?調べたとしても、変なブログを引用すると怒 られちゃったりするよね… ⚫ そんな時に「チョットワカル君」に聞いてみるといいんだよ! (例) お客様から••の質問がありました。少し調べてみたところ、MSのWebサイト http:xxxx に△△と記載がありました。 この内容の回答で良いかアドバイスください。 社内の営業向け勉強会で、ワカル君の活用促進の話をしたら。。。
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    あなたのAIエージェントを Copilot Studio で! ⚫業務改善ツールは、エンジニアでなくても作る(作れる)時代です ⚫ちょっとした工夫で、業務内容に特化したAIエージェントが作れます ⚫M365 Copilot で実現が難しい「業務特化型」のタスクは Copilot Studio で カスタム エージェント を作って解決しましょう!
  19. Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 28

    Docs Learn MCPサーバー 参考情報 Microsoft Learn MCP Server https://github.com/microsoftdocs/mcp Microsoft Learn MCP Server overview https://learn.microsoft.com/en-us/training/support/mcp Microsoft Learn MCP Server developer reference documentation https://learn.microsoft.com/en-us/training/support/mcp-developer-reference How we built “Ask Learn”, the RAG-based knowledge service https://devblogs.microsoft.com/engineering-at-microsoft/how-we-built-ask-learn- the-rag-based-knowledge-service/