Microsoft 365 の自律型エージェント：生産性向上か管理者の悪夢か？ガバナンス、メモリ、Azure

Copilot は提案し、自律型エージェントは実行します。会議を予約し、メールを送り、昨日何をしたかを覚えています。このエピソードでは、エージェントがその一線を越える場面、メモリの置き場所、そして管理者がテナントを守るためのガードレールを解説します。

▶ Microsoft 365 の自律型エージェント：生産性向上か管理者の悪夢か？ガバナンス、メモリ、Azure（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. インターンから社員へ：Copilot と自律型エージェントの違いと、管理者が承認設定を慎重に行うべき理由
2. ツールボックス：統合レイヤーとしての Azure AI Foundry、ローコードのフロントエンドとしての Copilot Studio、エージェントのメモリとしての Cosmos DB
3. 既製エージェントの実力チェック：Facilitator、Interpreter、Employee Self-Service、プロジェクト管理、Dynamics 365 のエージェント
4. 欠かせない3つのガードレール：エージェント ID へのロールベースアクセス、Purview によるデータ分類、セッション単位のメモリを伴う監査ログ
5. UI を操作する Magma エージェントがもたらす未来と、安全に導入するための3ステップ

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。