AI を活用したビジネスソリューションの計画
Plan AI-powered business solutions
学習目標
- タスク自動化・データ分析・意思決定支援のどこにエージェントを使うか評価できる
- グラウンディング用データの品質（正確性・関連性・鮮度・整備状況・可用性）を点検できる
- Cloud Adoption Framework の AI 導入プロセスと AI CoE を踏まえた全社戦略を描ける
- TCO を含む ROI 分析と、構築・購入・拡張の判断ができる
要点
- 最初に「その業務でエージェントが何をするか」を分類する：タスクの自動化、データ分析、意思決定の支援。意思決定は最終判断を人に残す設計が前提。
- グラウンディング用データは、正確性・関連性・鮮度・整備状況（クリーンさ）・可用性で点検する。データが整っていなければエージェントの品質は上がらない。
- Cloud Adoption Framework の AI 導入プロセスに沿って、戦略・計画・準備・ガバナンスを段階的に進める。
- Microsoft 365 Copilot の拡張で足りるか、Copilot Studio でカスタムエージェントを作るか、Foundry でカスタムモデルを作るかを要件で判断する。
- プロンプトライブラリとプロンプト作成ガイドラインを整備し、部門間で品質を揃える。AI CoE（Center of Excellence）が推進とガバナンスの中核となる。
- ROI は TCO（ライセンス・開発・運用・人による確認工数）を含めて評価する。構築・購入・拡張の比較、モデルルーターによるコスト最適化も選択肢。
業務での使いどころ
- 営業Dynamics 365 Sales の Copilot 機能で足りる範囲と、独自の見積エージェントが必要な範囲を切り分け、構築コストを比較。
- 総務社内規程データの鮮度と所有者を棚卸ししてからグラウンディングに使う。古い規程は先に整理。
- 経理請求書処理の ROI を、削減時間だけでなく確認工数・運用費を含めた TCO で試算し、稟議資料にする。
公式の評価項目（英語）
- Analyze requirements for AI-powered business solutions
- Design overall AI strategy for business solutions
- Evaluate the costs and benefits of an AI-powered business solution