Microsoft Copilot が高度な AI 技術でビジネス文書を要約する方法
- Aisha Washington
- 6月7日
- 読了時間: 21分
更新日：6月17日
今日のペースの速いビジネス環境において、専門家はレポート、契約書、メール、会議メモなど、日々膨大な情報に圧倒されています。これらのドキュメントから主要なインサイトを迅速かつ正確に抽出できるかどうかは、情報に基づいた意思決定ができるか、それとも後れを取るかの分かれ目となります。そこで登場するのが、Microsoft Copilotです。これは、インテリジェントな要約を通じてビジネスとドキュメントの関わり方を変革するために設計された、画期的なAI搭載アシスタントです。
この記事では、Microsoft Copilotが高度なAI技術を活用してビジネスドキュメントを要約し、ワークフローを合理化して生産性を向上させる方法について探ります。基盤となるAIモデルから具体的な活用例やメリットまで、この変革的なツールについて知っておくべきすべての情報を紐解いていきます。
はじめに：AIによるドキュメント要約の必要性
今日のビジネスはデータに埋もれています。IDCによると、世界のデータスフィアは2025年までに175ゼタバイトにまで成長すると予測されており、そこには無数のビジネスドキュメントが含まれる驚異的な情報量となります。しかし、これらの資料を読み、理解するための人間の能力には限界があります。
ドキュメント要約とは、エッセンスや重要な詳細を損なうことなく、大量のテキストを簡潔で意味のある要約に凝縮するプロセスです。従来、これは多大な労力を要する作業であり、ヒューマンエラーや一貫性の欠如が生じやすいものでした。
Microsoft Copilotは、最先端の人工知能 を使用して、ドキュメントの要約を自動化および最適化します。Word、Excel、Outlook などの Microsoft 365 アプリと連携することで、Copilot はユーザーが正確な要約を迅速に作成できるようにし、時間の節約と意思決定の向上を支援します。
「膨大なビジネス文書から実用的なインサイトを即座に抽出できる能力は、企業のワークフローに革命をもたらしています。」 — Gartner Report（エンタープライズ生産性における AI に関するレポート）
情報過多を軽減し効率を高めたいプロフェッショナルにとって、Microsoft Copilot の AI-driven summarization がどのように機能するかを理解することは不可欠です。
Microsoft Copilot の高度な AI テクノロジーを理解する
Microsoft Copilot とは？
Microsoft Copilot は、AIアシスタントはMicrosoft 365アプリケーションに組み込まれており、OpenAIのGPT技術を含む大規模言語モデル（LLM）を活用して、ユーザーによるコンテンツの作成、分析、要約を支援するように設計されています。これは、自然言語処理（NLP）、機械学習、そしてコンテキスト認識を組み合わせることで、複雑なドキュメントを理解し、主要なポイントを抽出します。
Copilotは単なる受動的な要約ツールではありません。リクエストを解釈し、コンテンツの下書きを生成し、さらにはドキュメントの文脈やユーザーの好みに基づいて改善案を提案することで、ユーザーと積極的にコラボレーションします。このインタラクションモデルは、生データと実用的なビジネスインテリジェンスの間のギャップを埋めるのに役立ちます。
AIのバックボーン：大規模言語モデルとNLP
Copilot のドキュメント要約機能の中核には、膨大なデータセットでトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）があります。これらのモデルは以下の点に優れています：
単なるキーワードの一致を超えた文脈の理解
概念間の関係性の認識
一貫性があり、関連性の高い、人間のようなテキストの生成
Copilot は以下のような高度な NLP 技術を使用しています：
抽象型要約：単に断片を抽出するのではなく、元のテキストの意味を捉えた新しい文章を作成します。
意味理解：ビジネス用語、法律用語、または技術用語の背後にある意図やニュアンスを把握します。
文脈認識: ドキュメントの目的とユーザーのクエリを考慮し、要約を最適化します。
例えば、法的契約書を分析する場合、Copilot は義務、権利、期限、罰則を区別し、重要なリスク要因やコンプライアンス要件を強調した要約を提供できます。同様に、財務報告書では、トレンド、異常値、予測データを解釈し、ビジネスリーダーが容易に理解できるナラティブを提示します。
Microsoft は、プロフェッショナルな環境での正確性と関連性を確保するため、企業固有のデータやコンプライアンスフレームワークに関する独自のトレーニングによって、これらの機能をさらに強化しました。このトレーニングには、厳格なプライバシー管理下での機密データセットによるモデルの微調整が含まれており、ドメイン固有の用語や機密情報を正確に扱う Copilot の能力を強化しています。
LLM および NLP の基礎に関する詳細な知見については、Stanford CS224N Course Materials を参照してください。
継続的な学習と適応性
Copilot は、ユーザーのフィードバック、組織のコンテキスト、および進化する言語パターンに基づいて、理解を継続的に更新します。この適応学習により、特に金融、法律、ヘルスケアなどの専門業界において、時間の経過とともに要約の正確性が向上します。
例えば、患者のケースノートを要約するために Copilot を使用しているヘルスケア組織では、モデルがその業務に固有の特定の医学用語、略語、レポート構造に適応していくのを確認できます。同様に、法律事務所の Copilot インスタンスは、ユーザーの編集やフィードバックに基づいて、特定の条項を優先したり、管轄区域固有の考慮事項を強調したりすることを学習できます。
この継続的な洗練は、連合学習技術とプライバシーを保護するデータ集約によって支えられており、個人のプライバシーを損なうことなく、集約されたユーザーインタラクションから Copilot が学習することを可能にします。その結果、インタラクションのたびにより精密でコンテキストを認識できるようになるスマートアシスタントが実現し、企業にとって価値のある長期的な資産となります。
Copilot がビジネス文書を要約する仕組み：プロセスの解説
Microsoft Copilot は、AI の精度とユーザーのカスタマイズを組み合わせた多段階のプロセスを通じて、長いビジネス文書を簡潔な要約に変換します。
ステップ 1：文書の取り込みと分析
契約書、レポート、メールのスレッドなどの文書を受け取ると、Copilot はまず以下の方法でコンテンツを解析します：
テキストを論理的なセクション（見出し、段落、表）に分割する
日付、名前、財務数値などの主要なエンティティを特定する
文書の種類とドメインのコンテキスト（例：売上報告書か法的契約書か）を検出する
この構造的な理解が、的を絞った要約のための基礎となります。
例えば、100ページの年次報告書において、Copilot は CEO のメッセージ、財務諸表、リスク開示、市場見通しなどのセクションを特定します。また、表やチャートを抽出し、数値データと記述的な説明を関連付けます。メールでは、会話をスレッド化し、送信者と受信者の詳細、タイムスタンプ、アクションアイテムを分類します。
さらに、Copilot は画像、チャート、添付ファイルなどの埋め込みコンテンツを処理し、テキスト要素やメタデータを抽出して包括的なドキュメントマップを構築できます。このきめ細かな分析により、要約が断片的なテキストではなく、文書全体の範囲を反映したものになります。
ステップ 2: 文脈に応じたクエリの理解
ユーザーは Copilot に対して、以下のような具体的な指示をプロンプトで出すことができます：
「この四半期報告書の主要なポイントを要約して。」
「この契約書に記載されているリスクを強調して。」
「このメールのやり取りの概要を簡潔に教えて。」
Copilot は自然言語理解を用いてこれらのプロンプトを解釈し、ドキュメントの関連部分に焦点を当てます。
単なるキーワード検出を超えて、Copilot はクエリの背後にある意図を分析し、要約の深さと焦点を調整します。例えば、「リスク」を求めるプロンプトが出されると、モデルは無関係なセクションを無視し、負債、コンプライアンス問題、または運用上の脅威に関連する条項を優先的に処理します。
Copilot はマルチターン（複数回）の会話もサポートしており、ユーザーは繰り返し要約を洗練させることができます。例えば、最初の要約の後に、ユーザーが「財務予測について詳しく教えて」や「この会議メモからアクションアイテムをリストアップして」と尋ねることも可能です。Copilot の文脈メモリにより、これらのやり取り全体で一貫性を維持し、ユーザビリティを向上させます。
ステップ 3: 要約の生成
抽象的要約アルゴリズムを使用して、Copilot は以下の特徴を持つ簡潔な要約を生成します：
重要な事実や数値を保持します
意味を損なうことなく複雑な言語を簡略化します
ユーザーのニーズ（例：エグゼクティブサマリー vs 詳細な分析）に基づいて、トーンや詳細レベルを調整します
例えば、50ページの財務報告書を、収益の伸び、主要な費用、将来の予測を強調した200語の要約に凝縮することができます。
Copilot が自然で読みやすい言葉でコンテンツを書き換える機能により、専門外のステークホルダーでも専門知識を必要とせずに技術文書や法的文書を理解できるようになります。また、ユーザーの好みに応じて、箇条書きの要約、ナラティブな段落、またはエグゼクティブダッシュボードを生成することも可能です。
さらに、Copilot は多言語の要約をサポートしており、グローバルチームが異なる言語のドキュメントを扱いながら、好みの言語で要約を受け取ることができます。このクロスリンガル機能により、多国籍企業における有用性が広がります。
ステップ 4: ユーザーによる確認と微調整
生成された要約は、使い慣れた Microsoft 365 インターフェース内でユーザーの確認用に表示されます。ユーザーは以下の操作が可能です：
要約の編集や拡張
異なる側面を強調した代替バージョンのリクエスト
要約を直接保存または共有する
このコラボレーションアプローチにより、要約が組織の基準や特定のユースケースを確実に満たすようになります。
例えば、法務チームはコンプライアンスに関する補足事項を含めるために契約書の要約を洗練させ、セールスマネージャーは顧客の反対意見や次のステップに焦点を当てた要約を要求するといったことが可能です。これらの編集内容は Copilot の学習エンジンにフィードバックされ、将来の出力精度を向上させます。
Copilot は Microsoft のバージョン管理およびコラボレーション機能とも統合されており、複数のステークホルダーが共同でコメント、変更の提案、要約の最終化を行うことができます。これにより、メールのやり取りやドキュメントの重複が削減され、コミュニケーションが効率化されます。
実社会での活用例：ビジネス効率の向上
Microsoft Copilot のドキュメント要約機能は、退屈なタスクを自動化し、意思決定の機敏性を高めることで、すでに様々なビジネス機能を再編しています。
財務・会計
財務チームは Copilot を使用して、長い収益報告書、監査書類、またはコンプライアンス関連の提出書類を迅速に理解しています。自動化された要約により、CFOやアナリストは膨大なページを精査する代わりに、異常値やトレンドに集中できるようになります。
例えば、四半期決算期において、Copilot は収益パフォーマンス、コスト要因、主要な財務比率を強調した簡潔なブリーフを生成できます。また、より深い調査が必要となる可能性のある異常な差異やリスクにフラグを立てることも可能です。これにより、レポートサイクルが加速し、リアルタイムの財務意思決定をサポートします。
さらに、税務部門は Copilot を使用して複雑な規制の変更や監査結果を要約し、非コンプライアンスのリスクや高額な罰金の回避に役立てています。
法務部門
法務プロフェッショナルは、義務、期限、リスク要因を強調した契約書の即時要約から恩恵を受けることができます。これにより、交渉やコンプライアンスチェックにおける正確性を向上させつつ、レビュー時間を大幅に短縮できます。
Copilot は、補償、解除権、機密保持に関する条項を特定し、ビジネス関係者にとって理解しやすい形式で提示します。また、膨大な訴訟ファイルや証拠開示書類を事前に整理することで、パラリーガルやジュニアアトーニーを支援し、法務チームがドキュメント管理ではなく戦略に集中できるようにします。
コーポレートガバナンスにおいて、Copilot は取締役会の議事録や決議事項を要約し、アクションアイテムやコンプライアンス要件が明確に文書化され、アクセス可能な状態であることを保証します。
営業マネージャーは、クライアントとのコミュニケーションや市場調査レポートをすべて読み込むことなく、ブリーフィングを受けることができます。マーケティングチームは、要約された競合インテリジェンスを活用して、より迅速にキャンペーンを形成できます。
例えば、顧客会議の後、Copilot は主要な議論のポイント、反論、次のステップを要約し、営業チームが効果的なフォローアップを行えるようにします。市場調査担当者は、競合分析をアップロードして、強み、弱み、市場機会を強調した抽出されたインサイトを受け取ることができます。
Copilot はまた、長文の記事やソーシャルメディアのトレンドを要約することでコンテンツ作成を支援し、マーケターが最新情報を把握し、ターゲットを絞ったメッセージングを作成するのを助けます。
人事
Copilot は、候補者の履歴書や従業員フィードバックアンケートを要約することで人事を支援し、採用決定やエンゲージメント戦略を効率化します。
採用担当者は、関連するスキル、経験、資格を強調した要約プロファイルを受け取ることで、時間を節約できます。パフォーマンスレビューや退職者インタビューの際、Copilot は自由記述の回答からテーマや感情を抽出し、人事リーダーがトレンドや改善領域を特定するのを支援します。
トレーニングと開発において、Copilot は長いポリシー文書や学習教材を消化しやすい形式に要約し、従業員の定着率とコンプライアンスを向上させます。
その他の業界例
ヘルスケア： 医療専門家は Copilot を使用して、患者の履歴、治験報告書、または規制ガイドラインを要約し、ケアの調整と研究の効率を向上させます。
製造業： 運用チームは、品質監査、安全報告書、またはサプライヤー契約の簡潔な要約を受け取り、意思決定とリスク管理を加速させます。
教育： 教育者や管理者は、研究論文、カリキュラム文書、または学生のフィードバックを要約して、教育戦略や組織計画を改善します。
Microsoft Copilot をドキュメント要約に活用する主なメリット
Microsoft Copilot をドキュメント要約に採用することで、具体的なメリットが得られます：
1. 時間の節約
要約作成を自動化することで、手作業による確認プロセスを数時間短縮し、会議、意思決定サイクル、レポート作成の迅速化を可能にします。
実例として、毎週数十件の契約書を確認する法務チームは、確認時間を最大 60% 短縮でき、弁護士が交渉や戦略に集中できる時間を確保できます。同様に、財務アナリストは収益の要約を数日ではなく数分で作成でき、投資家とのコミュニケーションを加速させます。
2. 精度の向上
AI はヒューマンエラーを減らし、類似した種類のドキュメント全体で重要なデータポイントを一貫して抽出することを保証します。
疲労や見落としによって重要な詳細が漏れる可能性がある手動の要約とは異なり、Copilot はすべてのドキュメントに標準化された基準を適用します。この一貫性は、期限や義務の欠落が罰金や法的紛争につながる可能性がある、コンプライアンス重視の業界において極めて重要です。
3. 生産性の向上
専門職は、繰り返される内容の読解に費やす時間を減らし、戦略的な洞察の活用により多くの時間を割けるようになります。
定型的な要約タスクを外部委託（オフロード）することで、チームはイノベーション、クライアント対応、問題解決にリソースを配分できます。この転換により、仕事の満足度と組織全体のパフォーマンスが向上します。
4. カスタマイズ可能な出力
Copilot はユーザーの役割や部署に基づいて要約を適応させ、対象者のニーズに合わせた関連情報を提供します。
例えば、エグゼクティブには戦略的指標に焦点を当てたハイレベルな概要を、アナリストには裏付けデータを含む詳細な内訳を提供します。マーケティングチームは顧客感情を強調した要約を好み、法務チームはリスクに焦点を当てるといった使い分けが可能です。
この柔軟性により、要約が実行可能で、組織の優先事項に沿ったものになることが保証されます。
5. シームレスな統合
Microsoft 365 アプリ内に組み込まれているため、プラットフォームを切り替える必要がありません。ユーザーが普段作業している場所に要約が表示されます。
これにより、トレーニングの必要性や導入時の摩擦が軽減されます。例えば、プロジェクトマネージャーは会議中に Teams 内で、会話ウィンドウを離れることなく要約を生成できます。同様に、アナリストは Excel のデータナラティブをインラインで要約でき、ワークフローを効率化できます。
メリット | 説明 | インパクト |
|---|---|---|
時間の節約 | 手作業による読み込み時間を短縮 | より迅速な意思決定 |
正確性 | 詳細の見落としを最小限に抑制 | コンプライアンスとリスク管理の向上 |
生産性 | リソースを解放します | 付加価値の高いタスクに集中できます |
カスタマイズ | コンテキストに応じて要約を最適化します | ユーザー満足度の向上 |
統合 | 既存のワークフロー内で動作します | よりスムーズな導入 |
Microsoft 365およびその他のプラットフォームとの統合
Copilot の最大の強みの1つは、使い慣れた Microsoft エコシステム内にシームレスに統合されることです。
Word、Excel、Outlook、Teams に組み込み済み
Word：レポートや提案書のエグゼクティブサマリーを生成します。例えば、プロジェクト提案書を、目的、成果物、タイムラインを強調した要約に凝縮し、ステークホルダーによる迅速なレビューを可能にします。
Excel：複雑な財務スプレッドシートを分かりやすいナラティブに要約します。Copilot は、生データや数式をトレンド、異常値、予測などを説明する平易な言葉の要約に変換し、非専門ユーザーを支援します。
Outlook：長いメールスレッドから主要なポイントを抽出します。Copilot は会話を整理し、アクションアイテム、期限、決定事項を特定することで、ユーザーが効率的に返信やフォローアップの優先順位を付けるのを助けます。
Teams：通話後に会議のメモを自動的に凝縮して取得します。Copilot は決定事項、割り当てられたタスク、次のステップをキャプチャし、手動でのメモ作成を減らしてチームの連携を向上させます。
API による拡張性
組織は、Microsoft Graph API 統合を通じて Copilot の機能を拡張し、要約ワークフローをカスタマイズしたり、独自のアプリケーションに組み込んだりすることができます。
例えば、企業は Copilot を CRM システムと統合してクライアントとのやり取りを自動的に要約したり、文書管理システムと統合してコンプライアンスの概要を作成したりできます。開発者は Copilot の動作を特定のユースケースに合わせて調整し、企業のポリシーやワークフローの要件との整合性を確保できます。
クロスプラットフォームのコラボレーション
Copilot によって作成された要約は、SharePoint や OneDrive を通じて部門間で即座に共有でき、情報のサイロ化を防ぎ、コラボレーションを促進します。
各地に分散しているチームが、統一された最新の要約にアクセスできるため、透明性が向上し、プロジェクトのタイムラインが短縮されます。バージョン管理とアクセス管理により、機密情報が安全かつ適切に共有されることが保証されます。
セキュリティとプライバシーに関する考慮事項
機密性の高いビジネス文書を扱うには、厳格なセキュリティプロトコルが必要です。Microsoft は、以下を実装することで Copilot におけるデータ保護を優先しています。
保存中および転送中のデータの暗号化: すべてのドキュメントデータとAI生成のアウトプットは、不正アクセスを防止するため、業界標準のプロトコルを使用して暗号化されます。
業界標準への準拠（GDPR、HIPAAなど）: MicrosoftはCopilotがグローバルな規制要件を満たすことを保証し、規制対象セクターの組織を支援します。
テナントの分離による組織間でのエンタープライズデータの混在防止: 各顧客のデータとAIのインタラクションは分離されており、データの漏洩や相互汚染を防ぎます。
データ共有に対するユーザーコントロールとAI処理の透明性: ユーザーは自分のデータがどのように使用されているかを可視化でき、モデルのトレーニングのためのデータ保持や共有をオプトアウトするオプションが用意されています。
さらに、Microsoftは高度な脅威検出とモニタリングを採用し、サイバー攻撃からCopilotサービスを保護しています。定期的な監査とサードパーティによる評価により、セキュリティ体制の有効性が検証されています。
セキュリティニーズが高い企業向けに、Microsoftはオンプレミスやハイブリッドクラウドソリューションなどのデプロイメントオプションを提供しており、データの所在を完全に制御しながらAI機能を活用することを可能にします。
これらの強力な保護策により、組織は医療、金融、政府機関などの非常に機密性の高い環境であっても、自信を持ってCopilotを導入することができます。
未来のトレンド：ビジネス文書管理におけるAIの進化
将来を見据えると、AIを活用した文書要約はいくつかのトレンドに沿って進化し続けるでしょう：
マルチモーダル要約：テキストを画像、チャート、またはビデオと組み合わせることで、より豊かなインサイトを提供します。
将来のCopilotバージョンでは、インフォグラフィックやビデオプレゼンテーションなどの埋め込みビジュアルをテキストと共に分析し、包括的な理解を提供する統合された要約を作成する可能性があります。例えば、マーケティングレポートの要約に、主要なチャートのハイライトやビデオのトランスクリプトの抜粋が含まれるようになるかもしれません。
リアルタイム・コラボレーション：文書の編集中に、AIが複数のユーザーを同時に支援します。
AIは単に要約するだけでなく、編集の提案、不整合のフラグ立て、共同作業者からの相反する入力の調整をリアルタイムで行う共同執筆者となり、文書ワークフローを合理化し、バージョンの競合を減らします。
業界特化型のチューニング：独自のデータセットでトレーニングされた、高度にカスタマイズされたモデルを提供します。
組織は、独自の専門用語、規制枠組み、ビジネスプロセスに合わせてカスタマイズされたAIモデルの恩恵を受けることで、さらなる高精度と関連性を実現できるようになります。
説明可能なAI（Explainable AI）。要約がどのように生成されたかの透明性を提供し、信頼を構築します。
ユーザーはドキュメントのどのセクションが要約のポイントに影響を与えたかを知ることができ、検証が可能になるとともに、「ブラックボックス」化したAI出力への依存を減らすことができます。
音声対応の要約機能。外出先でも音声コマンドで要約を生成したり確認したりできるようになります。
専門職がクエリを口述し、音声で要約を受け取ることで、ダイナミックな職場環境での生産性が向上し、モバイルやハンズフリーのユースケースが拡大します。
これらに加えて、拡張現実（AR）やブロックチェーンなどの新興技術との統合により、ドキュメント管理がさらに変革され、没入型のレビュー体験や改ざん不可能な監査証跡が可能になる可能性があります。
現在 Microsoft Copilot を採用している企業は、これらのイノベーションの最前線に位置し、ナレッジワークのあり方を変革しています。
結論：よりスマートなビジネス意思決定のためにAIを取り入れる
Microsoft Copilot は先進的な AI 技術を活用してビジネスを革新しますdocument summarization — 膨大な情報を迅速かつ正確に実用的な洞察に変換します。Word や Outlook などの使い慣れたツール内で従来の手動プロセスを自動化することで、Copilot は財務、法務、営業、人事などの分野の専門家がより賢明な意思決定を迅速に行えるようにします。
主なポイントは以下の通りです：
大規模言語モデルの力により、深い文脈理解が可能になります。
カスタマイズ可能な要約が多様なビジネスニーズに対応します。
シームレスな統合により、ワークフローを乱すことなく採用を促進します。
強力なセキュリティフレームワークが機密性の高い企業データを保護します。
企業がデータ課題の増大に直面する中、Microsoft Copilot のようなソリューションの採用は競争優位性を維持するために不可欠です。インテリジェントな要約を通じて情報の真の価値を引き出すことで、組織は生産性を最大化し、イノベーションを加速させることができます。
FAQ: Microsoft Copilot Document Summarization
Q1: Microsoft Copilot はどのような種類のドキュメントを要約できますか？ A1: Copilot は、Microsoft 365 エコシステム内のレポート、契約書、メール、会議メモ、スプレッドシート、プレゼンテーションなど、幅広いビジネスドキュメントを要約できます。DOCX、XLSX、PPTX、PDF（Microsoft の PDF ツールと統合されている場合）、メールスレッドなどのさまざまなファイル形式をサポートしており、部門を超えた幅広い適用性を可能にします。
Q2: Microsoft Copilot が生成する要約の精度はどの程度ですか？ A2: 精度はドキュメントの複雑さやプロンプトの明確さに依存しますが、Copilot は企業データでトレーニングされた先進的な AI モデルを活用して高い精度を確保します。ユーザーは必要に応じて要約を確認・修正できます。また、ユーザーからのフィードバックに基づく継続的な学習により、特に専門分野での精度が時間の経過とともに向上します。
Q3: Copilot を使用する際、私のデータは安全ですか？ A3: はい。Microsoft は厳格なセキュリティプロトコル を実施しており、暗号化、GDPR/HIPAA などの規制への準拠、テナント分離、ユーザーによるデータ制御などを通じて機密情報を保護します。さらに、データは顧客のテナント環境内で処理され、Microsoft は明示的に許可されない限り顧客データを使用してモデルをトレーニングすることはありません。
Q4: 要約の長さや焦点をカスタマイズできますか？ A4: はい。ユーザーは要約の長さ（例: 簡潔なエグゼクティブ向け vs 詳細版）や焦点領域（例: 契約書のリスク）を指定でき、ニーズに合わせた柔軟な出力を可能にします。Copilot は自然言語コマンドをサポートしており、トーン、形式、深さを調整して多様なビジネスコンテキストに適合する要約を生成できます。
Q5: Copilot は Microsoft 365 アプリケーション以外でも動作しますか？ A5: 現在、Copilot は主に Microsoft 365 apps 内に統合されていますが、API を介してカスタムワークフローやサードパーティソフトウェアとの統合が可能です。組織は Copilot の要約機能を独自のプラットフォームや顧客向けアプリケーションに組み込むことで、ネイティブの Microsoft ツールを超えた範囲に拡張できます。
