グラウンディングがなければ、Copilotやエージェントは存在しない第3四半期の割引ポリシーのような、もっともらしい作り話を答えてしまいます。このエピソードでは、マルチモーダルAIアプリが現実の雑多な企業データでなぜ失敗するのか、そしてAzure AI Searchを使ったRetrieval Augmented Generation、評価機能、ガバナンスによって回答を現実に根付かせる方法を解説します。このエピソードで学べること：デモは完璧なのに本番で失敗する理由：粗い身分証画像、ファクスを経たPDF、ぼやけたスマホ写真――ゴミを入れればゴミが出る正しいRAGの実装：Azure AI Searchのキーワードとベクトルのハイブリッド検索とセマンティック再ランク付けAzure AI Foundryの組み込み評価機能、Prompt Flow、可観測性で、初日から根拠性・関連性・一貫性を測定するCopilot、エージェント、自律型エージェント：最小権限、ロールバック可能なログ記録、Azure AI Content Safetyによる生き残りチェックリストAzure AI Foundryはおもちゃ箱ではなく工場：ID境界の設定、ガバナンス優先、Azure料金計算ツールによる従量課金コストの計画Azure AI FoundryとCopilot Studioで作ったCopilotやエージェントを安全に本番運用したいIT管理者、開発者、意思決定者向けの内容です。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。▶ 動画を見る: https://youtu.be/rQP0f_D_TUU🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.