Copilot案件へ参加して数か月が経ちました。
以前、「Copilot案件に参加して実際に学んだこと【実務で感じたこと】」という記事を書きましたが、今回は少し違った視点です。
この案件を通して、自分自身の考え方や仕事への向き合い方がどう変わったのかを書いてみようと思います。
Copilotの危険性を意識するようになった
一番変わったのは、Copilotや生成AIに対する見方です。
以前からCopilotやChatGPTは利用していました。
ただ、どちらかというと便利さに目が向いていたと思います。
今回の案件では、
「Copilotを安全に利用するにはどうすれば良いか」
を考える機会が多くあります。
普段何気なく利用している生成AIも、
- 社内データの流出
- 機密情報の取り扱い
- 誤った情報共有
といったリスクを抱えています。
便利だから使う、ではなく、
安全に利用する仕組みを考えることの重要性を強く意識するようになりました。
AIよりも運用の方が難しいと思った
案件へ参加する前は、「AIの機能を理解すること」が重要だと思っていました。
もちろんそれも大切です。
ただ、実際にはAIそのものより、どう運用するか の方が難しいと感じています。
会社で利用する場合、利用者は一人ではありません。
部署も役割も異なりますし、ITリテラシーも人それぞれです。
そのため、「便利だから使いましょう」だけではなく、
「どうすれば安全に利用できるか」まで考える必要があります。
想像以上に運用が重要な分野だと感じています。
Microsoft Purviewへの興味が大きくなった
今回の案件を通して、一番触れる機会が増えたのがMicrosoft Purviewです。
以前から一部機能を利用したことはありましたが、ここまで深く関わるのは初めてでした。
検証を進める中で感じたのは、
セキュリティリスクを完全にゼロにはできない ということです。
もちろん制御を強くすればリスクは減らせます。
ただ、その分だけユーザーの利便性が下がることもあります。
ガチガチに制限してしまうと、安全かもしれませんが仕事はしづらくなります。
だからこそ、「どこまで制御するか」のバランスが大切なのだと感じました。
企業ごとに最適な正解は違うのだと思います。
案件の進め方も新鮮だった
今回の案件は、私にとって少し珍しい経験でもあります。
これまでは、
- アプリ開発
- システム開発
- 環境構築
といった案件へ関わることが多くありました。
一方で今回は、「どのようにサービスとして提供するか」を考える場面があります。
例えば、
- どんな企業に提案するのか
- どんなプランが必要か
- どんな説明なら伝わるか
などです。
技術検証そのものはこれまでと大きく変わりません。
ただ、サービスとして考える機会が増えたことは新鮮でした。
案件を通して学んだことは、「個人事業主になって案件で勉強になったこと」でも紹介しています。
今後やってみたいこと
今回の案件を経験して、AI関連案件への興味はさらに強くなりました。
特に、
- Copilot導入支援
- Microsoft Purview
- AIガバナンス
には引き続き関わってみたいと思っています。
また、案件とは直接関係ありませんが、
- Agent
- Copilot Studio
も気になっています。
時間ができた時に、自分の検証環境で試してみる予定です。
普段の学習方法については、「Microsoft 365のキャッチアップ方法」で紹介しています。
おわりに
Copilot案件へ参加して一番変わったのは、
AIを便利なツールとしてだけではなく、運用やセキュリティも含めて考えるようになったこと
です。
以前よりAIを身近に感じるようになりましたし、同時に難しさも感じるようになりました。
まだ案件は続いているため、今後も新しい発見があると思います。
その時はまた記事にして残していこうと思います。
