Copilot Studio と Azure AI Foundry を徹底比較：RAG、ガバナンス、企業向けAIプラットフォームの選び方

多くの AI ボットはデモでは見栄えがしますが、社内規程やプロジェクトの状況といった実際の質問には答えられません。テナントのデータにつながっていないからです。このエピソードでは、Retrieval Augmented Generation（RAG）が「オウム」を本物のアシスタントに変える仕組みを解説し、補助輪付きで素早く成果を出せる Copilot Studio と、完全なコントロールとガバナンスを備えた Azure AI Foundry を比較します。

▶ Copilot Studio と Azure AI Foundry を徹底比較：RAG、ガバナンス、企業向けAIプラットフォームの選び方（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. RAG（検索＋LLM）とID ベースのアクセス制御により、SharePoint、OneDrive、Dataverse から権限に応じて絞り込まれた回答が得られる理由
2. Copilot Studio：ローコード、1,000 以上のコネクタ、2 週間足らずでヘルプデスクボットを構築――ただし温度、Top-P、プロンプトのバージョン管理、評価しきい値は設定不可
3. Azure AI Foundry：11,000 以上のモデル、MLOps、CI/CD、テレメトリ、監査証跡を備えたコードファーストの環境で機密データに対応
4. 「探索・拡張・統制」の 3 段階モデルと、Foundry へ移行すべき 3 つのきっかけ
5. 見落としがちな落とし穴：隠されたモデル設定、トークン消費による従量課金、カスタマイズが必要なコネクタ

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。