AI 戦略を成功させるには、4 つの主要な領域で構造化された計画が必要です。 測定可能なビジネス価値を提供する AI ユース ケース を特定し、チームのスキルに合った Microsoft AI テクノロジ を選択し、スケーラブルな データ ガバナンスを確立し、信頼を維持し、規制要件を満たす 責任ある AI プラクティス を実装します。 スタートアップ、中小企業、大企業、非営利団体、公的機関など、あらゆる規模の組織に適用されます。
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戦略的 AI 計画が重要である理由: 文書化された AI 戦略は、アドホックな実験と比較して、一貫性のある、迅速で監査可能な結果を生み出します。 このガイドでは、Microsoft Copilot のデプロイ、Azure AI Foundry 環境のセットアップ、AI エージェントの導入、Azure OpenAI 統合、Microsoft Purview を使用した組織全体の AI ガバナンスに関する実用的な手順を示します。
ビジネスへの影響を最大限に高める AI ユース ケースを特定する
AI は、知識作業を加速し、日常的なプロセスを自動化することで、ビジネス運用を変革します。 生成 AI (テキスト、画像、コードなどのコンテンツを作成するシステム) により、ナレッジ ワーカーの生産性が向上します。 分析 AI と機械学習 は、データ負荷の高いタスクを自動化し、エラー率を削減し、予測分析情報を生成します。 まず、AI によってコスト、速度、品質、またはカスタマー エクスペリエンスが向上する測定可能な摩擦を使用してプロセスを分離します。
最初にビジネス成果に焦点を当てる: 成功した AI プログラムは、モデル優先の実験ではなく、定量化されたビジネス目標に各ユース ケースを固定します。 構造化された検出方法は、 Azure Architecture Center AI ガイダンスによって強化された、より高い運用化成功率と関連しています。
自動化の機会を特定する。 自動化に適したプロセスに焦点を当てて、効率を向上させ、運用コストを削減します。 反復タスク、データ負荷の高い操作、または AI が大きな影響を与える可能性があるエラー率の高い領域をターゲットにします。
お客様からのフィードバックを収集します。 構造化された顧客フィードバック (アンケート、サポート トランスクリプト、NPS コメント) を使用して、AI で自動化された場合の満足度を向上させるユース ケースを明らかにします。 このフィードバックは、測定可能な影響を持つイニシアチブに優先順位を付けるのに役立ちます。
内部評価を実施します。 部門 (運用、財務、法務、サポート、製品) から入力を収集して、AI が対処できる課題と非効率性を特定します。 ワークフローを文書化し、利害関係者の入力を収集して、自動化、分析情報の生成、または意思決定の品質向上の機会を明らかにします。
業界のユース ケースを調査します。 類似の組織や業界が AI を使用して問題を解決したり、運用を強化したりする方法を調査します。 Azure アーキテクチャ センターの AI アーキテクチャ などのリソースを使用して、インスピレーションを得て、適切なアプローチを評価します。
AI ターゲットを定義します。 ユース ケースごとに、目標 (汎用)、目標 (望ましい結果)、成功メトリック (定量化可能なメジャー) を定義します。 これらのベンチマークは、導入をガイドし、成功を測定します。 詳細については、 AI 戦略の例を参照してください。
Microsoft のサービス オプションを使用して AI テクノロジ戦略を定義する
テクノロジ戦略によって、速度、カスタマイズ、制御のバランスが決まります。 Microsoft では、すぐに使用できるソフトウェア (SaaS)、拡張可能な開発プラットフォーム (PaaS)、フル マネージド インフラストラクチャ (IaaS) の 3 つの主要な AI 消費パターンを提供しています。 エンジニアリングの成熟度、コンプライアンス体制、データ所在地、カスタマイズのニーズに合ったモデルを選択します。
AI エージェントについて理解します。 AI エージェントは、AI モデルを使用して、一定の人間の監視なしでタスクを完了する自律システムです。 これらのシステムは、従来の自動化から、変化する条件に適応するインテリジェントな意思決定への移行を表します。 複雑なワークフローとマルチシステムコラボレーションをサポートするために、エージェント統合を計画する必要があります。 エージェントとは何かを確認して、エージェントの機能を理解し、エージェントベースのソリューションのために組織を準備します。
AI 相互運用性のための標準的なメカニズムを採用する。 標準プロトコルを使用すると、AI システムはさまざまなプラットフォーム間で通信し、カスタム実装を減らすことができます。 これらのプロトコルは、データ共有とシステム統合をサポートすると同時に、将来のテクノロジの変更に対する柔軟性を維持します。 AI システムが相互運用性の要件を確実にサポートするために、システム間データ インジェストのモデル コンテキスト プロトコルなどのプロトコルを理解する必要があります。 NLWeb などのツールを評価して、AI Web 用のコンテンツを準備します。 たとえば、「 Microsoft Copilot Studio のモデル コンテキスト プロトコル 」と「 MCP サーバーとしての REST API の公開」を参照してください。
適切な AI サービス モデルを選択します。 Microsoft では、さまざまなレベルのカスタマイズと 共同責任を持つ 3 つのサービス モデルを提供しています。サービスとしてのソフトウェア (SaaS)、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) です。 各モデルには異なる技術的スキルが必要であり、AI 実装に対してさまざまな程度の制御が提供されます。 チームの機能、データ要件、カスタマイズのニーズを適切なサービス モデルと一致させる必要があります。 AI デシジョン ツリーを使用して、選択プロセスをガイドします。
Microsoft AI デシジョン ツリー
初期成果のために Microsoft ソフトウェア AI サービス (SaaS) を採用する
Copilots と呼ばれる Microsoft のすぐに使用できる AI ソリューションは、最小限のセットアップで生産性を向上させます。 Microsoft 365 Copilot は Office アプリ全体で AI 支援を提供し、 特殊な Copilots は特定の職務と業界に重点を置きます。 カスタム開発に移行する前に、これらのソリューションから始めて最初の結果を得る。
| Microsoft Copilots | 説明 | ユーザー | 必要なデータ | 必要なスキル | 主なコスト要因 |
|---|---|---|---|---|---|
| Microsoft 365 Copilot | Microsoft 365 Copilot は、Microsoft 365 アプリケーション全体で Web ベースのチャットとアプリ内 AI の支援を提供し、Microsoft Graph データと統合します。 | ビジネス | はい。 機密ラベルを使用してデータ を分類し、Microsoft Graph でデータを安全に操作します。 | 一般的な IT とデータ管理 | ライセンス |
| ロールベースの Copilot | セキュリティ、営業、サービス、および財務における特定のロールの効率を高めるエージェント。 | ビジネス | はい。 データ接続とプラグインのオプションを使用できます。 | 一般的な IT とデータ管理 | Security Copilot のライセンスまたはセキュリティ コンピューティング ユニット (SKU) |
| 製品内蔵の Copilot | GitHub、Power Apps、Power BI、Dynamics 365、Power Automate、Microsoft Fabric、Microsoft Entra、Azure などの製品内の AI。 | 企業と個人 | はい。 ほとんどの場合、最小限のデータ準備が必要です。 | 最小限 (基本的な管理者構成とデータの準備) | 無料またはサブスクリプション |
| Microsoft Copilot または Microsoft Copilot Pro | Microsoft Copilot は、無料の Web ベースのチャット アプリケーションです。 Copilot Pro は、特定の Microsoft 365 アプリで、より優れたパフォーマンス、容量、および Copilot へのアクセスを提供します。 | 個人 | いいえ | なし | Microsoft Copilot は無料です。 Microsoft Copilot Pro にはサブスクリプションが必要です |
ローコード プラットフォームを使用して AI エージェントを構築する
Microsoft は、完全な開発チームなしでカスタム AI エージェント開発用のローコード プラットフォームを提供しています。 Copilot Studio を使用すると、ビジネス ユーザーは自然言語で AI アシスタントを作成できます。一方、 Microsoft 365 Copilot 拡張機能 を使用すると、会社固有のデータとプロセスを使用してエンタープライズ Copilot をカスタマイズできます。
| Microsoft Copilots | 説明 | ユーザー | 必要なデータ | 必要なスキル | 主なコスト要因 |
|---|---|---|---|---|---|
| Microsoft 365 Copilot 用の機能拡張ツール | カスタマイズ 宣言型エージェントを介して、より多くのデータまたは機能を備えた Microsoft 365 Copilot。 Copilot Studio、ライト エクスペリエンス、Teams ツールキット、SharePoint などのツールを使用します。 | 企業と個人 | Microsoft Graph コネクタを使用してデータを追加します。 | データ管理、一般的な IT、または開発者のスキル | Microsoft 365 Copilot ライセンス |
| Copilot Studio | Copilot Studio を使用して、ローコード ツールと自然言語を使用して会話型 AI エージェントと自動化ワークフローを構築します。 | 情報技術 | データ統合の多くを自動化して、さまざまなデータ ソースへの接続を使用してカスタム の副操縦を作成します。 | データ ソースを接続し、会話フローを設計し、副操縦士をデプロイするためのプラットフォーム構成 | ライセンス |
カスタム開発用の Azure プラットフォーム (PaaS) を使用して AI ワークロードを構築する
Azure には、個別の AI ソリューション パターンと成熟度レベルのための開発プラットフォームが用意されています。 Azure AI Foundry は、 取得拡張生成 (RAG) アプリケーションの作成、運用 AI エージェントの構築、 基盤モデルの評価とカスタマイズ、責任ある AI 制御の適用を行う統合プラットフォームです。 これらの管理機能により、開発チームはソリューションの差別化に集中でき、Azure はセキュリティ、ガバナンス、可観測性、スケーラブルなインフラストラクチャ プリミティブを提供します。 コスト モデリングには 、Azure AI 価格 と Azure 料金計算ツール を使用します。
| AI の目標 | Microsoft のソリューション | 必要なデータ | 必要なスキル | 主なコスト要因 |
|---|---|---|---|---|
| ビルド エージェント | Azure AI Foundry Agent Service | はい | 環境のセットアップ、モデルの選択、 ツール、データ ストレージの接地、データの分離、 エージェントのトリガー、 エージェントの接続、 コンテンツ のフィルター処理、 プライベート ネットワーク、 エージェントの監視、 サービスの監視 | モデル トークン、ストレージ、機能、コンピュート、グラウンディング接続の使用 |
| RAG アプリケーションをビルドする | Azure AI Foundry | はい | モデルの選択、データフローの調整、データのチャンク化、チャンクの強化、インデックス作成の選択、クエリの種類 (フルテキスト、ベクター、ハイブリッド)、フィルターとファセットの理解、再ランク付けの実行、エンジニアリングのプロンプト、エンドポイントのデプロイ、アプリでのエンドポイントの使用 | コンピューティング、インとアウトのトークンの数、使用された AI サービス、ストレージ、およびデータ転送 |
| GenAI モデルを微調整する | Azure AI Foundry | はい | データの前処理、データのトレーニング データと検証データへの分割、モデルの検証、その他のパラメーターの構成、モデルの改善、モデルのデプロイ、アプリでのエンドポイントの使用 | コンピューティング、インとアウトのトークンの数、使用された AI サービス、ストレージ、およびデータ転送 |
| モデルを訓練し、推論する |
Azure Machine Learning または Microsoft Fabric |
はい | データの前処理、コードまたは自動化によるモデルのトレーニング、モデルの改善、機械学習モデルのデプロイ、アプリでのエンドポイントの使用 | コンピューティング、ストレージ、データ転送 |
| 事前構築済みの AI モデルとサービスを使用する |
Azure AI サービス および/または Azure OpenAI |
はい | AI モデルの選択、エンドポイントのセキュリティ保護、アプリでのエンドポイントの使用、必要に応じて微調整 | モデル エンドポイントの使用量、ストレージ、データ転送、コンピューティング (カスタム モデルをトレーニングする場合) |
| AI アプリを分離する | サーバーレス GPU がサポートされている Azure Container Apps | はい | AI モデルの選択、データフローの調整、データのチャンク化、チャンクの強化、インデックス作成の選択、クエリの種類 (フルテキスト、ベクター、ハイブリッド)、フィルターとファセットの理解、再ランク付けの実行、エンジニアリングのプロンプト、エンドポイントのデプロイ、アプリでのエンドポイントの使用。ネットワーク分離のためのオプションの環境/VNet 構成 (リージョンの可用性と機能の状態が異なる場合があります) | コンピューティング、インとアウトのトークンの数、使用された AI サービス、ストレージ、およびデータ転送 |
Azure インフラストラクチャ サービス (IaaS) を使用して AI モデルを活用し、最大限の制御を実現する
Azure インフラストラクチャ サービスでは、AI のパフォーマンス、分離、またはコンプライアンスの要件をきめ細かく制御できます。 GPU をサポートする Azure Virtual Machines では、カスタム モデルのトレーニングとベンチマーク (PyTorch、TensorFlow、分散微調整) が可能になります。 Azure Kubernetes Service (AKS) では、推論とトレーニング パイプライン用のコンテナー オーケストレーション、GPU プール、自動スケーリング、マルチテナント ワークロードのセグメント化が提供されます。 独自のモデルの使用、カスタム ランタイムの使用、マネージド プラットフォームの抽象化を超えたコストとパフォーマンスの最適化が必要な場合は、IaaS パスを使用します。 容量予測については、Azure 料金計算ツールを使用して Azure インフラストラクチャの価格を参照してください。
| AI の目標 | Microsoft のソリューション | 必要なデータ | 必要なスキル | 主なコスト要因 |
|---|---|---|---|---|
| 貴社独自の AI モデルをトレーニングして推論します。 独自のモデルを Azure に持ち込む。 |
HPC ワークロード用の CycleCloud を使用した Azure Virtual Machines または Azure Kubernetes サービス |
はい | インフラストラクチャ管理、IT、プログラムのインストール、モデル トレーニング、モデル ベンチマーク、オーケストレーション、エンドポイントの展開、エンドポイントのセキュリティ保護、アプリでのエンドポイントの使用 | コンピューティング、コンピューティング ノード オーケストレーター、マネージド ディスク (省略可能)、ストレージ サービス、Azure Bastion、使用されるその他の Azure サービス |
ニーズに合わせて成長する AI データ戦略を開発する
データ戦略は、スケーラブルで信頼できる AI のコントロール プレーンです。 コンプライアンスを維持し、露出リスクを最小限に抑えながら、データのソース化、分類、セキュリティ保護、強化、監視、廃止の方法を定義します。 永続的な戦略により、Microsoft 365、Azure、およびハイブリッド資産全体の優先順位の高い AI ユース ケースが、高品質で系列追跡可能なデータを管理できます。 ガバナンス ベースライン、弾力性計画、ライフサイクル インストルメンテーション、および責任ある使用の強制に集中します。
AI プロジェクトのデータ ガバナンスを設定します。データ ガバナンス により、AI データを安全に使用し、アクセス制御とポリシーを通じて規制に準拠できます。 まず、秘密度と必要なアクセスに基づいてデータを分類します。 Microsoft Purview Data Security Posture Management (DSPM) for AI を使用して生成 AI アプリケーションを保護する。これには、AI データ セキュリティの機能が含まれています。
データの増加とパフォーマンスを計画します。 データ環境が、パフォーマンスの低下や過剰なコストなしで、現在の AI プロジェクトと将来の成長をサポートしていることを確認します。 ユース ケースごとに、現在のデータ 量、処理頻度、および必要なデータ型を文書化します。 この情報は、適切な Azure サービスを選択するのに役立ちます。
ライフサイクル全体を通してデータを管理します。 AI で使用するためにアクセス可能で安全な状態を維持しながら、データの収集、格納、削除の方法を定義します。 データベース、API、IoT デバイス、およびサード パーティのソースから体系的なコレクションを設定します。 アクセス頻度に基づいて Azure ストレージ層を選択します。 ETL/ELT パイプライン (データ処理ワークフロー) を構築して品質を維持し、責任ある AI ダッシュボードを使用してトレーニング データの偏りをチェックします。
責任あるデータ プラクティスに従います。 AI システムがデータを倫理的に使用し、規制要件を満たしていることを確認します。 Microsoft Fabric データ系列または MicrosoftPurview データ系列を使用して、データ ソースと使用状況を追跡します。 トレーニング データセットで品質基準を設定し、バイアスをチェックし、公平性を評価します。 AI のパフォーマンスとプライバシーとコンプライアンスのバランスを取るアイテム保持ポリシーを作成します。
ヒント
データデシジョン アクセラレータ (すべて既存のガイダンスから派生):
- 大規模な RAG インジェストの前に分類を開始して、再作業を回避します。
- 系列の追跡をアイテム保持ポリシーと組み合わせて、孤立した機密データを減らします。
- バイアス評価 (責任ある AI ダッシュボード) は、1 回限りのゲートではなく、定期的なコントロールとして扱います。
- コスト テレメトリ (トークン、ストレージ、エグレス) を早期に使用して、無制限のデータの増加にフラグを設定します。
責任ある AI 戦略を策定する
責任ある AI は、信頼、安全性、規制の調整を、AI ライフサイクル全体の運用制御に変換します。 責任ある AI 戦略は、原則を強制可能な制御、測定可能なチェックポイント、明確な説明責任に変換します。 設計レビュー、リスク評価、ポリシーの適用、モデルとエージェントの監視、インシデント対応の間で監査可能なチェーンを維持します。
AI ガバナンスの明確な所有権を割り当てます。 AI ガバナンスの決定を所有し、規制要件を管理する特定のユーザーまたはチームを指定します。 ガバナンス ロールは、AI プロジェクトの意思決定機関を定義します。 AI テクノロジの変更と新しい規制を監視するユーザーを割り当てます。 AI クラウドのセンター オブ エクセレンスを作成 して、責任を一元化し、AI ガバナンスの問題の手順を確立します。
責任ある AI 原則をビジネス目標として採用する。 倫理的な AI 開発のフレームワークとして、Microsoft の 責任ある AI 原則 を使用します。 これらの 6 つの AI 原則は 、NIST AI リスク管理フレームワーク と一致し、プロジェクトの選択と開発をガイドする測定可能なビジネス目標になります。 これらの原則をプロジェクト計画、開発プロセス、成功メトリックに統合します。
プロジェクトに対して責任ある AI ツールを選択します。 AI イニシアチブ全体で倫理的な AI 原則を実装するツールを選択します。 Microsoft では、さまざまな AI ユース ケースとリスク レベルに一致する 責任ある AI ツールとプロセス を提供しています。 これらのツールを開発ワークフローに統合して、責任ある AI プラクティスを適用します。
AI 規制に準拠し続けます。 運用と AI のユース ケースに適用されるローカルおよび国際的な AI 規制を特定します。 コンプライアンス要件は、業界、場所、AI アプリケーションの種類によって異なります。 規制の変更を監視し、コンプライアンス戦略を更新して、調整を維持します。
AI 戦略例
この AI 戦略の例では、架空の会社 Contoso を使用します。 Contoso は、お客様向けの e コマース プラットフォームを運用し、ビジネス データを予測するためのツールを必要とする営業担当者を雇用しています。 また、生産用の製品開発と在庫の管理も行っています。 販売チャネルには、民間企業や規制対象の公的機関が含まれます。
| AI のユース ケース | 目標 | 目標 | 成功のメトリック | AI アプローチ | Microsoft のソリューション | データのニーズ | スキルのニーズ | コスト要因 | AI データ戦略 | 責任ある AI 戦略 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| eコマース Web アプリケーション チャット機能 | ビジネスプロセスを自動化する | 顧客満足度の向上 | 顧客リテンション率の上昇 | PaaS、生成的 AI、RAG | Azure AI Foundry | 項目の説明とペアリング | RAG とクラウド アプリの開発 | 使用方法 | 顧客データのデータ ガバナンスを確立し、AI の公平性制御を実装します。 | AI CoE に AI アカウンタビリティを割り当て、責任ある AI の原則に合わせます。 |
| 内部アプリのドキュメント処理ワークフロー | ビジネスプロセスを自動化する | コストの削減 | 完了率の増加 | 分析人工知能、微調整 | Azure AI サービス – ドキュメント インテリジェンス | 標準ドキュメント | アプリ開発 | 概算使用量 | 内部ドキュメントのデータ ガバナンスを定義し、データ ライフサイクル ポリシーを計画します。 | AI アカウンタビリティを割り当て、データ処理ポリシーに確実に準拠します。 |
| 在庫管理と製品購入 | ビジネスプロセスを自動化する | コストの削減 | 在庫の保管期間の短縮 | 機械学習、トレーニング モデル | Azure Machine Learning | 履歴在庫と売上データ | 機械学習とアプリ開発 | 概算使用量 | 売上データのガバナンスを確立し、データの偏りを検出して対処します。 | AI アカウンタビリティを割り当て、金融規制に準拠します。 |
| 会社全体の毎日の作業 | 個々の生産性を向上させる | 従業員エクスペリエンスの向上 | 従業員の満足度の向上 | SaaS 生成 AI | Microsoft 365 Copilot | OneDrive データ | 一般的な IT | サブスクリプション コスト | 従業員データのデータ ガバナンスを実装し、データのプライバシーを確保します。 | AI アカウンタビリティを割り当て、組み込みの責任ある AI 機能を利用します。 |
| 規制業界向け E コマース アプリのチャット機能 | ビジネスプロセスを自動化する | 営業の拡大 | 売上の増加 | IaaS における生成型AIモデルのトレーニング | Azure 仮想マシン | ドメイン固有のトレーニング データ | クラウド インフラストラクチャとアプリ開発 | インフラストラクチャとソフトウェア | 規制対象データのガバナンスを定義し、コンプライアンス対策を使用してライフサイクルを計画します。 | AI アカウンタビリティを割り当て、業界の規制に準拠します。 |
AI 戦略の実装のための Azure ツールとリソース
| カテゴリ | Tool | 説明 |
|---|---|---|
| AI 戦略計画 | Azure AI アーキテクチャ センター | 業界や企業のユース ケース全体にわたる AI ソリューションの包括的な参照アーキテクチャと設計パターン |
| エージェント開発プラットフォーム | Azure AI Foundry Agent Service | エンタープライズ セキュリティを使用してインテリジェントな AI エージェントを構築、デプロイ、管理するためのフル機能のプラットフォーム |
| 企業向け生成AI | Azure OpenAI サービス | GPT-4 ファミリ (GPT-4o を含む) と DALL へのエンタープライズ レベルのアクセス。セキュリティ、コンプライアンス、責任ある AI 機能を備えた E モデル |
| AI データ ガバナンス | Microsoft Purview Data Security Posture Management (DSPM) for AI | AI データ リスクの可視性、データ保護制御、生成 AI ワークロードの監視 |
| 責任ある AI ツール | Microsoft 責任ある AI ダッシュボード | バイアス検出、公平性評価、AI モデルの解釈可能性のための包括的なツール |
| AI 開発プラットフォーム | Azure AI Foundry | RAG アプリケーション、基礎モデルの微調整、AI ワークロードのデプロイのための統合プラットフォーム |
| Low-Code AI 開発 | Microsoft Copilot Studio | 自然言語インターフェイスを使用して会話型 AI エージェントと自動化ワークフローを構築する |
| エンタープライズ AI の生産性 | Microsoft 365 Copilot | エンタープライズ データ統合を使用した Microsoft 365 アプリケーション全体の AI を活用した生産性 |
AI 戦略の成功に関する重要なポイント
戦略的計画により、より迅速な結果が得られます。文書化された AI 戦略により、一貫した監査可能な結果が生成されます。 成功は、ビジネスに合わせたユース ケースの優先順位付け、適切な Microsoft AI サービス モデル (SaaS、PaaS、IaaS) の選択、スケーラブルなデータ ガバナンスと DSPM コントロールの作成によって異なります。
Microsoft AI ポートフォリオは導入パターンをサポートします。統合された Microsoft AI エコシステムは 、Microsoft 365 Copilot で生産性を向上させ、 Azure AI Foundry (RAG、エージェント、評価、モデル オーケストレーション) を使用して差別化されたソリューションを実現し、 Azure インフラストラクチャ サービスを通じて特殊化と分離を提供します。
責任ある AI は不可欠です。デプロイ後ではなく、ガバナンス、透明性ツール、コンテンツの安全性、公平性評価、規制の調整を初期に埋め込み、修復コストを削減し、利害関係者の信頼を強化します。
知っておくべき重要な AI 用語: AI 導入フレームワーク、Azure AI Foundry、AI エージェント、生成 AI、取得拡張生成 (RAG)、Microsoft 365 Copilot、責任ある AI ガバナンス、機械学習ワークロード、AI データ戦略、AI 用 Microsoft Purview Data Security Posture Management (DSPM)、Copilot Studio、Azure OpenAI Service、AI エージェント オーケストレーション、共有責任モデル、AI 系列、コンテンツの安全性、データ最小化。
まとめ
エンタープライズ AI 戦略では、結果主導のユース ケースの優先順位付け、適切な Microsoft AI サービス モデル (高速化のための SaaS、差別化のための PaaS、特殊化のための IaaS)、管理および系列追跡可能なデータ基盤、および強制可能な責任ある AI 制御が組み合わせられます。 統合エージェントと RAG 開発に Azure AI Foundry を使用し、Microsoft 365 Copilot を使用して早期の生産性への影響を与え、Microsoft Purview DSPM を統合してプロアクティブなデータ リスク削減を実現し、継続的な評価と可観測性を適用して、信頼、パフォーマンス、コンプライアンスを大規模に維持します。