今回の案件はCopilotを活用して業務効率化を行うような案件ではありません。
テーマは、
「Copilotを安全に利用するための環境を整備すること」
です。
まだ案件は始まったばかりで、しばらくは続く予定です。
今回は、現時点で実務を通して学んだことや感じたことをまとめてみようと思います。
もともとCopilotには抵抗がなかった
私は会社員時代からCopilotを利用しており、実務でも生成AIを活用していました。
そのため、「AIだから難しそう」という抵抗感はあまりありませんでした。
むしろ近年は生成AI関連の案件も増えており、以前から興味を持っていた分野でした。
ただ、今回の案件はCopilotそのものを活用するのではなく、
Copilotを安全に利用するための仕組みを整備する
という内容です。
私自身、この分野の経験はまだ多くありません。
だからこそ、新しいことを学べそうで最初から楽しみな案件でした。
Copilotの安全利用に対する需要は想像以上だった
実際に案件へ参加して、一番印象が変わったのはここです。
正直なところ、案件へ参画する前は、
「Copilotを安全に利用する仕組みって、どれくらい需要があるんだろう？」
と思っていました。
しかし実際には、大企業だけでなく中小企業でも生成AIの活用が進んでいます。
便利な反面、
- 情報漏えい
- データの取り扱い
- ガバナンス
- コンプライアンス
などを気にする企業も増えています。
生成AIを使いたい企業が増えたからこそ、
安全に利用するための支援にも需要がある
ということを実感しました。
Microsoft Purviewについて学ぶ機会が増えた
今回の案件で特に学びになっているのがMicrosoft Purviewです。
会社員時代も含めて、Purviewの機能を利用した経験はありました。
しかし今回は、
Purviewを包括的に利用する前提
で調査や検証を進めています。
そのため、
- 今まで触れたことがない機能
- 名前だけ知っていた機能
- 実際に触ったことがなかった機能
について学ぶ機会が増えました。
Microsoft 365関連の案件へ参画していても、Purviewを広く触る機会はそれほど多くありません。
今回の案件を通して、新しい知識や経験を積めていると感じています。
Microsoft 365の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。
Copilot以外の生成AIをどう扱うかは難しい
今回苦労していることもあります。
それは、
Microsoft以外の生成AIをどう扱うか
という点です。
案件の主役はCopilotですが、企業によってはCopilot以外の生成AIを利用していることもあります。
そのため、「Copilotだけを考えれば良い」というわけではありません。
検証環境で実際に試しながら進めていますが、まだ経験が浅いこともあり、手探りで調査している部分もあります。
このあたりは、今後さらに知識を深めていきたい分野です。
AI関連案件への第一歩になった
まだ案件は途中ですが、私にとって大きな経験になっています。
以前から生成AI関連の案件には興味がありました。
ただ、これまでの経験はシステム開発やアプリ開発が中心です。
そのため、
「興味はあるけれど、経験が少ない分野へ飛び込むのは少し不安」
という気持ちもありました。
それは自分自身だけでなく、お客様から見ても同じだと思います。
だからこそ、今回実際に案件へ参加できたことは大きな財産になりました。
今後案件を探す際にも、
「AI関連案件の経験があります」
と言えるようになったことは、自信につながると思っています。
案件選びで大切にしていることは、「案件を選ぶときに大切にしていること」で紹介しています。
おわりに
Copilot案件へ参加してまだ日は浅いですが、すでに多くの学びがあります。
特に印象的だったのは、
- Copilotの安全利用に対する需要が想像以上に大きかったこと
- Microsoft Purviewを深く学ぶ機会が増えたこと
- Copilot以外の生成AIへの対応も重要だと分かったこと
です。
また、個人的には興味のあったAI関連案件へ実際に参加できたことが一番大きな収穫かもしれません。
案件はまだ続く予定なので、今後さらに学んだことがあれば記事にしていこうと思います。
