多くの AI ボットはデモでは見栄えがしますが、社内規程やプロジェクトの状況といった実際の質問には答えられません。テナントのデータにつながっていないからです。このエピソードでは、Retrieval Augmented Generation（RAG）が「オウム」を本物のアシスタントに変える仕組みを解説し、補助輪付きで素早く成果を出せる Copilot Studio と、完全なコントロールとガバナンスを備えた Azure AI Foundry を比較します。このエピソードで学べること：RAG（検索＋LLM）とID ベースのアクセス制御により、SharePoint、OneDrive、Dataverse から権限に応じて絞り込まれた回答が得られる理由Copilot Studio：ローコード、1,000 以上のコネクタ、2 週間足らずでヘルプデスクボットを構築――ただし温度、Top-P、プロンプトのバージョン管理、評価しきい値は設定不可Azure AI Foundry：11,000 以上のモデル、MLOps、CI/CD、テレメトリ、監査証跡を備えたコードファーストの環境で機密データに対応「探索・拡張・統制」の 3 段階モデルと、Foundry へ移行すべき 3 つのきっかけ見落としがちな落とし穴：隠されたモデル設定、トークン消費による従量課金、カスタマイズが必要なコネクタ最適な企業向け AI プラットフォームを選び、安全に本番運用したい IT 管理者、アーキテクト、開発者、意思決定者に最適です。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/EA5sfnHAF7E🎧 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.