人工知能は、Microsoft SharePointをプレミアムAIでインテリジェントコンテンツ管理プラットフォームに変換します

Microsoft SharePointのAIソリューション：機能、アプリケーション、戦略的価値の専門分析

人工知能（AI）は、Microsoft SharePointを純粋なドキュメントリポジトリからインテリジェントコンテンツ管理プラットフォームに根本的に変換します。この変更は、情報過剰刺激、非効率的な検索プロセス、手動活動による高いコストなど、現代企業の中心的な課題に対処しています。分析は、統合されたMicrosoft Solutions、特にSharePoint Premium（Microsoft Syntexのさらなる開発）とMicrosoft 365 Copilotがこの変換の焦点であることを示しています。 SharePoint Premiumは、自動化されたコンテンツ処理、分析、ガバナンスのための深いAI機能を提供し、AIアシスタントとしてのCopilotは、Microsoft 365スイート全体でユーザーの相互作用と生産性を向上させます。さらに、SharePointに統合し、ニッチ要件に特化したAI機能を提供できるサードパーティソリューション市場があります。

SharePointでのAI使用の主な利点は、自動化（ドキュメント分類、メタデータ抽出、ワークフロートリガー）、セマンティック検索とパーソナライズされた推奨事項、自動コンプライアンス施行（例：保持および機密保持名の適用）および最適化された知識管理による情報の改善により、大幅に増加します。ケーススタディは、かなりのリターンオン投資の可能性を示しています。

ただし、実装を成功させるには慎重な計画が必要です。堅牢な情報アーキテクチャと堅実なデータガバナンスプラクティスは、AIツールのパフォーマンスを完全に活用し、セキュリティリスクを最小限に抑えるための基本的な前提条件です（特にデータオーバー共有を通じて）。企業はまた、ハイブリッドライセンスモデルを理解し、予算化する必要があります（SharePoint Premium Processing、Governance FunctionsおよびCopilot用のユーザーベースの場合は従量課金）。 AIモデルの構成とトレーニングのための技術的専門知識、およびよく考えられた変更管理も成功に批判的です。データベース、データ保護、透明性などの倫理的側面に積極的に対処する必要があります。 SharePointの未来はAIに密接にリンクされており、さらなる統合とよりインテリジェントな機能が予想されます。 AIをSharePoint環境に戦略的に統合する企業は、持続可能な競争上の利点を達成できます。

に適し：

• SharePoint Premiumの最良の変更型？ AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

SharePointコンテンツ管理におけるAIの台頭

従来のエンタープライズコンテンツ管理（ECM）は、多くの組織で制限に達しています。膨大な量のデジタルコンテンツは指数関数的に成長し、かなりの課題につながります。従業員は、多くの場合、イライラする結果を伴う情報の検索で、労働時間の大部分を費やしています。あふれる情報は広範囲にわたる問題であり、ドキュメント管理、分類、処理のための手動プロセスのコストはかなりのものです。 Microsoft SharePointは、協力とコンテンツ管理のために最も使用されているプラ​​ットフォームの1つであり、膨大な量のデータが毎日処理されている（1日あたり20億ファイルを超えるファイルと200万のWebサイト）、これらの課題の焦点です。

これに応じて、SharePointは、文書の純粋な場所から、人工知能（AI）に大きく依存しているインテリジェントコンテンツサービスプラットフォームにますます開発されています。 Microsoftのビジョンは、AIをSharePointとMicrosoft 365スイート全体のコア機能に深く統合することです。宣言された目標は、人間の専門知識（「人間の経験を増幅する」）を強化して、コンテンツプロセスを自動化し、コンテンツを使用可能な知識に変換することです。

この戦略的オリエンテーションは、製品の開発とブランディングにおいて大幅に現れます。 Microsoft Syntexなどの専門的なAIサービスやVivaトピックなどのイニシアチブが最初に導入されました。しかし、Microsoft 365 Copilotが包括的なAIアシスタントとしての出現により、統合が実施されました。 SyntexはSharePoint Premiumと統合され、AI処理機能のコアプラットフォームとの密接な接続を示す統合に変更されました。同時に、Vivaのトピックは、代わりにSharePointベースのナレッジマネジメントエクスペリエンスとCopilotに依存することを推奨して設定されています。このパターンは、MicrosoftがAI機能を孤立したアドオンと見なしていないことを示していますが、Copilotがこれらのインテリジェント機能とのユーザーとの相互作用の主要なインターフェイスとして機能するSharePoint自体のさらなる開発の不可欠な部分と見なされます。

SharePointの統合MicrosoftAIソリューション

Microsoftは、SharePointとMicrosoft 365スイートに直接統合された多くのAIベースのソリューションを提供しています。これらは、コンテンツの管理、処理、および使用をよりインテリジェントで効率的にすることを目的としています。この戦略の2つの中央の柱は、SharePoint Premium（Microsoft Syntexのさらなる開発）とMicrosoft 365 Copilotです。

SharePoint Premium（Syntexの開発）：AIベースのコンテンツ処理、エクスペリエンス、ガバナンス

SharePoint Premiumは、Microsoft SyntexのKIおよび機械学習機能に基づいた高度なコンテンツ管理およびエクスペリエンスプラットフォームとしての地位を獲得しています。コンテンツの処理を自動化し、コンテンツを扱う際のユーザーエクスペリエンスを改善し、堅牢なガバナンスメカニズムを提供することを目的としています。

重要な機能は、柔軟な請求モデルです。コンテンツ処理のコア関数の多くは、AzureサブスクリプションにリンクされたPay-as-as-as-go（Payg）モデルを介して請求されます。これにより、組織は、これらの特定の機能のための予備投資やライセンス債券なしで、必要に応じてサービスを使用できます。同時に、このアプローチにはAzureとのリンクが必要であり、使用コストを監視します。さらに、特にユーザーベースのライセンス（シートベース）を必要とする拡張ガバナンス（以前はSharePoint Advanced Management-SAMとして知られていた）の分野には機能があります。このハイブリッドライセンス構造 - AI処理サービスのAzureのAzureを介した使用法ベースの請求の組み合わせと、従来のライセンスモデルからのガバナンス機能ディファーの固定プロユーザーコストであり、組織側の慎重な計画と予算編成が必要です。 Azureの予算とユーザーライセンスの両方を管理する必要性は、均一なモデルよりもコスト予測とライセンス管理をより複雑にすることができます。

2.1.1。コンテンツ処理機能（AI制御自動化）

SharePoint Premiumは、ドキュメント処理を自動化するための幅広いAI制御サービスを提供します。

文書の理解（構造化されていない、構造化された、自由形式、プレハブ）

これは、AIモデルをトレーニングしたり、プレハブモデルを使用してドキュメントを自動的に分類し、特定の情報を抽出できるコア関数です。

• 非構造化モデル：サンプルドキュメントを使用して「マシン教育」（ノーコードアプローチ）を使用してトレーニングされ、文字や契約などのドキュメントのパターンを識別します。それらは、分類器（ドキュメントタイプを識別するため）と抽出器（特定のデータポイントを引き出す）で構成されています。
• 構造化されたフリーシェイプモデル：パワープラットフォームのAIビルダーに基づいており、情報が異なる場所にある可変構造を持つフォームまたはドキュメントに適しています。多くの場合、トレーニングのためにいくつかのサンプル文書しか必要ありません。
• 準備されたモデル：請求書、領収書、契約など、一般的なタイプのドキュメント用の事前に訓練されたソリューションを提供して、モデルを自分で訓練することなく迅速に抽出します。

オートフィル列

大規模な言語モデル（LLMS）を使用して、ファイルコンテンツと定義された入力プロンプト（プロンプト）に基づいて、SharePointライブラリのメタデータ列を自動的に埋めます。これは、コンテンツの抽出、分類、要約、または分析に使用できます。

分類タグ付け

Central SharePoint Term Store（Managed Metadata）の用語を自動的に使用して、コンテンツのAI分析に基づいてドキュメントを使用します。これにより、ファイルの発見性、フィルタリング、および一般的な管理が大幅に向上し、メタデータの一貫性が促進されます。

画像タグ付け

AIを使用して画像内のオブジェクトを認識し、メタデータ列に保存されている記述キーワードを自動的に提供します。これにより、画像ファイルの検索、ソート、フィルタリングが容易になります。

光学文字認識（OCR）

画像ファイル（JPG、PNG、TIFF）およびPDFSから印刷または手書きのテキストを抽出し、このテキストを検索可能かつ示すようにします。ただし、ファイルの種類、ページ番号（OCRの最大500）、文字制限（64,000）、画像寸法、サポートされているアルファベット（現在は主にラテン語）には技術的な制限があります。

コンテンツアセンブリ

SharePointリストなどのデータソースにリンクされた最新のテンプレートに基づいて、標準化された繰り返しのビジネスドキュメント（契約、作業指示、オファーなど）の自動作成を可能にします。これにより、ケーススタディでは6,000時間以上が年間節約されたため、かなりの時間節約がもたらされる可能性があります。

ドキュメント翻訳

SharePointライブラリに直接ドキュメントのコピーを自動的に翻訳します。これにより、元の形式と構造が保存されます。さまざまな言語をサポートします。

asignature

電子署名をSharePointおよびMicrosoft 365で直接要求および管理するための関数を統合します。これにより、コンプライアンスをサポートするM365環境内の試験および署名プロセス中に署名プロセスを簡素化し、ドキュメントを保持します。現在、地域の可用性はまだ限られています。

PDFマージ/抽出

複数のPDFファイルをマージして単一を形成するか、大きなPDFファイルをいくつかの小さなファイルに分割するためのツールを提供します。

処理ルール

ドキュメントライブラリ内のより簡単なルールベースのアクションの定義を有効にして、タスクを自動化します。 B.メタデータの変更に基づいてファイルの移動。

コンテンツエクスペリエンス機能（コンテンツエクスペリエンスの機能）

これらの機能は、ユーザーとコンテンツとの相互作用を改善することを目的としています。

ファイルビューアーの強化

SharePoint/OneDrive/Teamsで数百のファイルタイプの拡張ビューを直接提供し、コメントなどの機能をサポートします。

コンテンツクエリ

純粋なキーワード検索を超える特定のメタデータ値に基づいて、正確なクエリを許可します。

サイトテンプレート

ビジネスドキュメントの管理、処理、追跡のために事前に設定されたSharePoint Webサイトのテンプレートを提供します。

ドキュメントポータル

サプライヤーやフリーランサーなどの外部関係者との文書で安全な協力を可能にします。

ビジネスドキュメントアプリとドキュメントハブ

ユーザーライセンスサービスとして計画されている高品質のドキュメントの管理のための将来の集中表面。

コンテンツガバナンス機能（SharePoint Advanced Management -SAM）：

SharePoint Premiumの重要な部分は、以前はSharePoint Advanced Management（SAM）として知られていた拡張ガバナンス機能です。これらは、特にCopilotなどのAIツールの準備に関して、コンテンツの安全な管理に不可欠です。

集中

コンテンツのスプロール（無制限のコンテンツの成長）、オーバー共有の防止（コンテンツの過度のリリース）、SharePointおよびOneDrive Webサイトへのアクセスの管理、およびコンテンツライフサイクルの制御。

キー関数

• データアクセスガバナンス（DAG）レポートと洞察：共有されているコンテンツが共有されるコンテンツについては、潜在的に敏感な名前を持つ過度に分割されたWebサイトまたはファイルを識別します。
• サイトライフサイクルポリシー：非アクティブなWebサイト（アーカイブなど）を処理するためのガイドラインの定義を有効にし、有効なWebサイト所有者を確保します。
• サイトアクセスレビュー：Webサイトの所有者によるWebサイトアクセス認可のレビューを自動化します。
• 制限付きアクセス制御（RAC）：既存の承認に関係なく、特定のSharePoint WebサイトまたはOneDriveアカウントへのアクセスを定義されたセキュリティグループに制限できます。
• ブロックダウンロードPedia：特定のWebサイトまたはOneDriveからファイルをダウンロード、印刷、または同期しないでください。ブラウザを介してのみアクセスを許可します。
• 履歴の変更：Webサイトまたは組織設定への管理の変更を長所。
• AI Insights：言語モデルを使用して、レポートのパターンと潜在的なガバナンスの問題を認識し、アクションの推奨事項を提供します（たとえば、機密コンテンツを持つ非アクティブなWebサイトなど）。

ライセンス

これらの拡張されたガバナンス関数には、通常、個別のプロユーザーライセンス（SAMライセンス）が必要です。ただし、これらの機能の一部はMicrosoft 365 Copilotライセンスにも含まれていることに注意する必要があります。

アプリケーションのケースと利点：

SharePoint Premiumは、次のような多数のビジネスプロセスの自動化を可能にします。B。請求書と契約の処理。これにより、自動的に抽出され、使用されているメタデータを介した検索の精度が向上し、自動分類とガイドラインの使用を通じてコン​​プライアンスリスクの管理に役立ちます。これにより、知識管理の改善、効率と生産性の向上、コスト削減、データの精度が向上します。ケーススタディと分析は、かなりの投資収益率（ROI）を示しています。これは、しばしばわずかではなく変革的です。

ただし、SharePoint Premiumの実装は些細なことではありません。それは単に「スイッチを入れた」だけでなく、すぐに動作するソリューションではありません。むしろ、時間と専門知識に多大な投資が必要です。カスタムAIモデルのトレーニングには、慎重に選択されたサンプルドキュメント（肯定的および否定的な例）と、それぞれのビジネス分野の専門家の統合が必要です。明確な分類法の定義と、モデルを管理するためのコンテンツセンターの確立も必要です。さらに、抽出されたメタデータと分類のキュレーション（レビューと改良）のためのガバナンス構造、およびモデルの継続的なメンテナンスを確立する必要があります。慎重な計画、専門家の参加、継続的な管理がなければ、成功は保証されません。技術的および実用的なハードルもあります。レポートは、次のような複雑なドキュメントの処理における課題を示しています。B。複数のテーブルのあるページまたはページに拡張されるテーブルを持つB.マルチページPDF。ファイル形式、サイズ、OCRの制限を遵守する必要があります。さらに、モデルの更新の公開と、結果として生じる自動処理の問題の遅延が観察されました。これらの要因は、SharePoint Premiumが強力であることを強調していますが、その可能性を活用し、制限を克服するために、よく考えられている実装戦略と継続的なケアが必要です。

に適し：

• Microsoft Copilot：MicrosoftのAIアシスタントの包括的な分析

SharePointのMicrosoft365用のCopilot：コンテンツと協力のためのAIアシスタント

Microsoft 365 Copilotは、SharePointを含むMicrosoft 365アプリケーションに深く統合されたAIベースの生産性ツールです。大規模な言語モデル（LLMS）を使用し、Microsoftグラフ（電子メール、チャット、カレンダー、ドキュメント）のデータにアクセスして、コンテキストサポートを提供します。中央のセキュリティ機能は、Copilotが既存のユーザー許可を尊重することです。ユーザーは、すでにアクセスできる情報のみを表示します。使用には、特定のMicrosoft 365ベースのライセンスとユーザーごとに追加のCopilotライセンスが必要です。

SharePointのコア関数

コンテンツ作成（ページ/貢献）

Copilotは、コンテンツを作成および改訂する際に、SharePoint（テキストWebパーツ内）のリッチテキストエディターで著者を直接サポートしています。テキストの書き換え、適応、短縮、または実行することができます。特に注目に値するのは、単純な説明（プロンプト）に基づいて、または既存のドキュメント（WordファイルやPowerPointプレゼンテーションなど）を基礎として使用することで、SharePointサイト全体を生成する機能です。 Copilotはまた、柔軟なセクションやデザインのアイデアなどの新しいSharePoint設計機能を使用して、魅力的なレイアウトを提案します。

SharePointエージェント

これらは、特定のSharePoint Webサイトまたは選択されたファイルおよびフォルダーのコンテンツに限定される専門のAIアシスタントです。この特定の知識領域についての質問に答えることができ、このコンテンツの「主題マットの専門家」として行動することができます。各SharePoint Webサイトは、標準エージェントを自動的に受信します。処理権を持つユーザーは、追加のカスタムエージェントを作成し、知識ベースを最大20のソース（Webサイト、ライブラリ、フォルダー、ファイル）に制限できます。エージェントは常に個々のユーザー許可を尊重します。また、Microsoftチームに統合および使用することもできます。現在、一般的なオフィスドキュメント、PDF、テキストファイル、およびHTMLがサポートされています。写真、ビデオ、ワンオートのサポートが計画されています。現在、サイドライブラリのSharePointリストまたはページをソースとして使用することはできません。

情報/要約を見つける

Copilotは、SharePointドキュメントライブラリ、リスト、Webサイトから情報を取得して、ユーザーがファイル、概要の生成、または知識の抽出を検索するのに役立ちます。 OneDriveまたはSharePointインターフェイス内で、ユーザーはCopilotを使用してドキュメントから概要を取得したり、質問をしたりできます。必要な情報を見つける機能は、初期のユーザーが重要な利点として言及しています。ただし、チャットコンテキストの概要スキルは制限される可能性があることに注意する必要があります（たとえば、チャットコースの最後の30日間）。

Copilot Studioとの統合

SharePointは、Copilot Studio（以前のPower Virtual Agent）のカスタムAIモデルとエージェントの作成とトレーニングのデータソースとして機能します。これにより、SharePointコンテンツに基づいて生成的な回答を作成できます。セットアップでは、SharePointデータへのアクセスを有効にするために、認証の構成が必要です。

アプリケーションケースと利点

SharePointでのCopilotの使用は、生産性が大幅に向上することを約束します。コンテンツのコンテンツを加速し、Webサイトとページの設計を簡素化し、概要の作成を自動化し、協力を改善します。情報を見つけることが促進され、定期的な活動に必要な時間が短縮されます。最初のユーザーからの研究とレポートは、定量化可能な利点を与えます：平均時間の節約は週に1.2〜10時間、タスクの29％が速い完了（検索、書き込み、要約）、作業の品質と精度の向上。

制限と課題

可能性にもかかわらず、CopilotをSharePointで使用する課題と制限の報告があります。

検索/アクセスの問題

ユーザーは、特にメタデータ、ファイルカウント、または特定の詳細に関しては、SharePointコンテンツに照会する場合、一貫性のないまたは不正確な回答を報告します。 Copilotは、質問とは対照的に、構造（METAの問題）に関する質問に困難を抱えているようです。 LLMSの限られたコンテキストウィンドウにより、非常に大きなドキュメントまたは多数のファイルを処理することが困難になります。インデックスの遅延は、情報の話題性に影響を与える可能性があります。制限付きSharePoint検索（RSS）などのガバナンス測定は、Copilotのデータアクセスを制限し、回答の質に影響を与える可能性があります。

エージェントの制限

エージェントの知識源の数は現在20に制限されています。リストとページはソースとしてサポートされていません。ファイル形式のサポートが拡張されています。ページ上のリンクは、知識源として機能しません。エージェントの承認プロセスとその接地スキルの問題も報告されました。

機能的なギャップ/矛盾

一部のユーザーは、他のAIツールから知られている機能を見逃します（たとえば、チャット、モデルの選択、Dall-E画像生成のドキュメントの直接アップロード）。パフォーマンスは、GPT-4などの特殊なモデルよりも簡単であると認識される場合があります。

データへの意欲

Copilotの有効性は、Microsoft 365およびSharePointの適切に組織化され、正当化されたデータに大きく依存しています。オーバー共有のリスクはかなりあり、副操縦士が展開される前に対処する必要があります。

これらの観察結果は、Copilotが主に、アクセス可能なコンテンツに基づいてデザイン、要約、回答などのタスクのアシスタントとして設計されており、セマンティック理解を使用することを示唆しています。ただし、それは万能薬ではなく、正確なメタデータコントロールされた検索プロセスまたはインベントリタスクに代わるものではありません。 Copilotが正確にファイルをカウントしたり、複雑なメタデータに基づいて要素をフィルタリングすることを期待しているユーザーは、失望する可能性があります。そのパフォーマンスは、Microsoftグラフの基礎となるデータ、インデックス作成の制限、および使用される承認によって制限されています。したがって、従来の検索方法と比較したスキルに関する明確な期待管理は、導入を成功させるために重要です。

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詳細については、こちらをご覧ください:

• AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

他のネイティブAI関数-SharePointはAI：自然とサードパーティのアプローチを満たしています

SharePoint PremiumおよびCopilotに加えて、SharePointコンテキストでAI機能を有効または有効にする他のネイティブMicrosoftテクノロジーがあります。

AIビルダー統合

AIビルダーはMicrosoft Power Platformの一部であり、事前に訓練されたカスタムAIモデルのコレクションを提供します（例：ドキュメント処理、オブジェクト認識、分類、予測など）。これらのモデルは、SharePoint（多くの場合、SharePoint Premium/Syntex関数の構造/フリーフォーム処理の一部として）またはSharePointイベントによってトリガーされるPower Automateワークフローを介して直接使用できます（ファイルのアップロードなど）。これにより、低コード/ノーコードアプローチを備えたカスタムメイドのAIベースの自動化を作成できます。例は、アップロードされた請求書からメタデータを自動的に抽出し、SharePointコラムで書き込み、コンテンツに基づいてドキュメントを分類するワークフローです。 AIビルダーの使用には、対応するパワープラットフォームライセンスまたはAIビルダークレジットが必要であり、その一部はSyntex/Premiumライセンスにも含まれているか、PAYGモデルによって請求されます。

Vivaトピック（設定されています）

VivaトピックはKIを使用して、Microsoft 365（SharePointを含む）の知識を自動的に識別し、トピックとサイトの形で整理および提示しました。これらのトピックは、知識の発見を促進し、専門家を特定するために、SharePoint、チーム、見通しなどのアプリケーションで関連するコンテキストに関連して表示されました。ただし、Vivaのトピックは2025年2月に廃止されます。代わりに、Microsoftは、Copilot内およびSharePointで直接的にサポートされている知識体験に対する開発努力に焦点を当てています。ユーザーが公開する既存のトピックページは、検索でまだ見つけることができる通常のSharePointサイトに変換されますが、AIによって更新されなくなります。

AIビルダーの統合は、Microsoft戦略の重要な側面を強調しています。SharePointPremiumは、一般的なコンテンツ管理タスクのための多くの組み込みおよびトレーニング可能なAIモデルを提供しますが、AIビルダーを備えたパワープラットフォーム（Power Automats、Power Apps）は、ユーザー定義の低コードAIコントロールされたワークフルをSharePointデータと対話するための主要なツールとして機能します。したがって、企業が、外部システムとの統合、複雑なマルチステージロジックの実装、またはパワーアプリを使用してカスタムサーフェスを作成するためのプレミアムの例の標準機能を超えるAIオートメーションを必要とする場合、AIビルダーを備えたパワープラットフォームは、Microsoftツールセットです。これにより、組み込みのプレミアム関数を超えた重要な拡張レベルが提供されます。

に適し：

• UNFRAME AIは、記録的な時期に企業のAI統合を変革します：数時間または数日でテーラー製ソリューション

SharePointに統合するためのサードパーティプロバイダーからのAIソリューション

MicrosoftのネイティブAIソリューションに加えて、AI機能をSharePointに統合または拡張するサードパーティツールの成長市場があります。これらのソリューションは、特定のニッチをカバーしたり、Microsoftのオファーに対する代替アプローチを提供したりすることがよくあります。統合は通常、さまざまなメカニズムを介して行われます。

API

Microsoft Graph APIまたは特定のSharePoint APIを使用して、データにアクセスしてアクションを実行します。

コネクタ

ZapierやPower Automats（カスタムコネクタを介して）などのプラットフォームを使用すると、SharePointを外部AIサービスに接続できます。

専用アドイン/アプリ

SharePointフレームワーク（SPFX）Webパート、アドイン、または独立したアプリケーションとして設計され、SharePointと直接対話するソリューション。

例と分析

サードパーティのソリューションの範囲は大きいです。機能の焦点に従って分類されたいくつかの例を次に示します。

ワークフロー/自動化プラットフォーム（AI付き）

• FlowForma：生成AI（独自の「Copilot」と要約関数）を使用して、Microsoft 365とSharePointにシームレスに統合する複雑なワークフローを作成するコードなしプラットフォーム。
• NINTEX：ワークフローオートメーション、ロボットプロセス自動化（RPA）、およびSharePoint統合を備えたドキュメント生成用の広範なツールを提供しています。ただし、より急な学習曲線とより高いコストを備えている可能性があります。
• Zapier：SharePointを「ZapierによるAI」などのAIサービス（Openaai、Anthropicなどのモデルを使用）またはWebサイトデータ抽出用の「Brows AI」などの特殊なAIツールを含む、SharePointを他の何千ものアプリケーションと組み合わせた統合プラットフォーム（「ミドルウェア」）として機能します。より簡単なクロスアプリケーションタスクの自動化に特に適しています。
• Kissflow：単純なユーザーインターフェイスを介して非技術的なユーザーを対象とした別のワークフロー管理ソリューション。
• Sembly.ai：生産性を満たすことに特化しています。 SharePointと統合して、関連するSharePointライブラリでAIが生成した会議ノート、概要、タスクを自動的に生成します。統合はAPIを介して行われ、既存の承認を尊重します。

セマンティック検索/ナレッジマネジメント

• Poolparty Semantic Suite（GraphWiseから）：SharePoint（およびチームとCopilot）を介してセマンティックレベルを提供します。セマンティック検索（キーワードを超えて同義語を理解する）、中央管理された分類法に基づいた自動コンセプトタグ、結果の改良のためのファセット検索を有効にします。 SharePoint Term Store、Azure、およびグラフAPIと統合されています。
• Semaphore（From Progress）：セマンティックモデル、テキストマイニング、および分類ルールを使用して、豊富なコンテキスト関連のメタデータを使用してSharePointドキュメントを提供します。グローバルな非営利団体のケーススタディでは、ドキュメントの検索可能性が向上し、さまざまな場所での知識ネットワーキングが改善されました。
• Expert.AI：キーワードと概念のための深遠な適応オプションを備えたセマンティックテキスト分析のツール。比較では、セマンティクスの分野での強力な代替手段として言及されています。
• Guru：SharePoint、集約、求められているものなど、さまざまなソースから情報を作成するエンタープライズAI検索プラットフォーム。
• Onyx（以前のDanswer）：企業文書、アプリケーション（SharePointを含む）、および人々を組み合わせたオープンソースAIプラットフォーム。 40を超えるシステムへのチャットインターフェイス、コネクタ、およびカスタムAIエージェントの作成オプションを提供します。ローカルまたはクラウドで操作できます。

ドキュメントの処理/録音

• Artsyl Docalpha：SharePointと密接に統合し、拡張OCR、AIベースのドキュメント認識（自動分類とメタデータの割り当て）、インテリジェントデータ抽出（トレーニング可能なモデルを使用）、ワークフローオートメーションを提供します。ヘルスケア、金融、製造などの特定の産業を目指しています。
• ConceptClassifier（異なるプロバイダーから）：「複合用語処理」テクノロジーを使用して、SharePointの非構造化データを分類し、メタデータを抽出するアドオン。

一般的なKI/生産性プラットフォーム

• Stack AI：ドキュメントの処理や検索など、内部データとAPIと対話するAIエージェントを作成するためのプラットフォーム。
• Kama Dei：仮想エージェントを作成するための構成可能な知識データベースを備えた自然言語理解のためのプラットフォーム（NLU）。

オープンソース /開発者ツール

Githubには、SharePoint開発に関するさまざまなオープンソースプロジェクトとリポジトリがあります（例：ドキュメントとSPFXトレーニングのための公式のMicrosoftリポジトリ）。また、SharePointがCopilotプロンプトを共有するためのデータソースとして使用するMicrosoft Teams Powerアプリ、またはSharePointカバーを含むより一般的な生産性ツールなどの特定のツールもあります。 Onyxは、SharePointコネクタを備えた、より包括的なオープンソースエンタープライズ検索/AIプラットフォームの例です。

KIツールの比較：統合とサードパーティのアプローチ

SharePoint PremiumやCopilotなどの統合されたMicrosoft AIソリューションの使用とサードパーティツールの統合との間の決定には、さまざまな側面を慎重に検討する必要があります。統合ソリューションは、Microsoft 365とシームレスなユーザーエクスペリエンスに非常に深い統合を提供します。機能範囲は広く、処理、ガバナンス、支援などの領域をカバーしていますが、深さは関数によって異なります。これらのソリューションのコストモデルはハイブリッドです。ユーザーとユーザーベースのアプローチの両方に基づいています。適応性は、モデルトレーニング、プロンプト、およびパワープラットフォームの使用に限定されますが、セキュリティ統合は既存の標準とMicrosoft 365のコンプライアンスに基づいています。メンテナンスの取り組みは、Microsoftエコシステムからの中央の更新によって効率的に規制されていますが、特定の構成とトレーニングが必要です。最終的に、これにより、Microsoftシステム内でのメーカータイが高くなります。

または、この分野で優れた機能を提供する可能性のある特定のAIタスクのために、サードパーティプロバイダーから専門的な「最優秀」ツールを選択しますが、Xpert.digitalのパートナーを除き、統合の努力と潜在的に高い管理コストを引き起こす可能性がありますか？

一方、サードパーティのソリューションは、統合の深さの点で変動します。たとえば、API、コネクタ、アドインで動作します。これは、追加の複雑さを意味します。多くの場合、それらはニッチに特化しており、特定の領域に統合されたソリューションよりも潜在的に深い機能を提供します。コストモデルは、フリーミアムモデルとオープンソースモデルへのサブスクリプションから始めて、大きく異なります。適応性がある場合、サードパーティのプロバイダー、特にオープンソースソリューションが最大限の柔軟性を可能にすることが多いことが多いことが多く、その利点があります。ただし、これらのソリューションには、安全性とデータ処理、および潜在的に高い統合管理に関する個別のテストが必要です。メーカーのネクタイは通常低くなりますが、それぞれの第3パーティプロバイダーに依存しています。

ネイティブのMicrosoft統合と専門のサードパーティツールの間の決定も、統合の取り組みと製造業者の拘束力に関して考慮する必要があります。 Microsoft 365は独自のエコシステム内で深い統合を提供しますが、このメーカーへの債券（ロックイン）は高くなる可能性があります。一方、3番目のパーティソリューションは、より柔軟性を提供する可能性があります。したがって、組織は、専門的な機能の想定される利点が追加のコストと統合の複雑さを正当化するかどうかを慎重に検討する必要があります。

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SharePointコア関数に対するAIの効果

人工知能は、包括的なコンテンツ管理戦略を変更するだけでなく、特に検索およびプロセスの自動化におけるSharePointのコア機能にも影響します。

情報を検索して見つけます

企業ポータルでの従来のキーワード検索は、多くの場合、不十分な結果とユーザーにとって大きな時間につながります。 AIはここで基本的な改善を約束します：

キーワードから概念まで

AIサポートされた検索は、キーワードの純粋な比較を超えています。検索クエリの背後にあるユーザーの意図を理解し、単語やフレーズのセマンティックコンテキストを考慮することを目指しています。

セマンティック検索

このテクノロジーは、ベクトルコード（単語と概念の数学的表現）と音声モデルを使用して、正確な検索用語がドキュメントで発生しない場合でも、概念的に関連する情報を見つけます。 Microsoft SearchとCopilot特に、Microsoftグラフのデータから生成されるこのようなセマンティックインデックスに基づいて構築されます。このインデックスにより、異なる単語形式間の関係を認識し、同義語を理解し、コンテンツの観点から同様のドキュメントを識別することができます。 Azure AI検索では、再ランク（セマンティック関連性に基づいて検索結果の再評価）、応答スニペットの抽出、強調などのセマンティック関数も提供します。プールパーティーなどの3番目のプロバイダーは、SharePointのセマンティック検索機能も統合します。テナントのMicrosoft 365 Copilotライセンスは、特にCopilot StudioまたはAzure AI検索のコンテキストで、セマンティックインデックスを最適に使用するために、特定の拡張セマンティック機能に必要になる場合があります。

自然言語処理（NLP） /自然言語クエリ

AIにより、ユーザーは、厳格な検索用語を使用する代わりに、自然な日常の言語で質問をすることがますます増えています。 Microsoft 365 Copilotは、この会話の相互作用のために明示的に設計されています。ただし、Microsoft 365（Outlook、Teams、SharePoint Searchなど）の標準検索インターフェイスでの自然言語クエリの特定の形式のサポートがフィルターまたはCopilotの使用により期限切れになることを発表したことに注意してください。データコネクタ（CDATAなど）と組み合わせたLlamainDexなどのツールを使用して、SharePointデータに対する自然言語クエリを可能にするカスタムソリューションを開発することもできます。 Microsoft PurviewのEdiscovery（Premium）機能は、Copilotに関連して自然言語クエリビルダーも使用しています。

パーソナライズと推奨事項

AIアルゴリズムは、パーソナライズされた検索結果を提供し、関連するコンテンツ（ドキュメント、ニュース、専門家）を積極的に提案するために、ユーザーの動作、会社での役割、Microsoftグラフでの相互作用と関係を分析します。

これらのAIサポートされた検索改善の利点は、より速い情報発見、より関連性の高い検索結果、知識の発見の改善、および従業員が検索に費やす時間の短縮です。

表は、異なる検索の違いを示しています。キーワード検索は、用語の正確な比較を通じて行われ、その単純さのために実質的に制限されていますが、コンテキストや同義語を考慮していないため、関連性が制限されています。パーソナライズされた標準のMicrosoft検索では、Microsoftグラフの信号も使用して、ユーザーに合わせたより良い関連性を提供します。ただし、多くの場合、セマンティックコンテキストを無視し、グラフデータの品質に大きく依存しています。 CopilotやAzure AIなどのテクノロジーに基づいたセマンティック検索は、ベクトルコードで動作し、検索クエリのコンテキストと重要性を理解しています。意図を認識し、概念的に類似していると感じているため、最大の関連性を提供します。ただし、明示的なセットアップ、対応するライセンス、高品質のデータが必要であり、複雑なメタ問題の制限に達する可能性があります。自然言語クエリは会話型AIに基づいており、意図検出により直感的で柔軟な入力が可能になります。ただし、曖昧である可能性があり、標準のユーザーインターフェイスで限られた範囲でのみサポートされており、その精度は基礎となるモデルの品質に大きく依存します。

Microsoft 365内の検索の開発は、明確な方向を示しています。Copilotは次世代を表し、標準のMicrosoft検索よりも高度なセマンティックインデックスを使用します。標準検索はすでにMicrosoftグラフによるパーソナライズを統合していますが、Copilotはより深い意味的理解と論理をログインする能力を追加します。 Copilotを支持するBingでのMicrosoft Searchの設定は、この戦略的オリエンテーションを強調しています。それにもかかわらず、特に不十分に準備されたデータまたは不明確な承認の場合、Copilot検索も実際に制限に達します。制限付きSharePoint検索（RSS）などのツールは、AIが必要とする広範なデータアクセスと、Copilotと標準検索の両方に影響するデータガバナンスの要件との間の緊張の領域を示しています。したがって、Copilotは単に「より良い検索」ではなく、検索能力がセマンティック理解に基づいているAIアシスタントですが、基礎となるデータの品質とアクセシビリティに依存します。

プロセス自動化とコンテンツ管理

AIはまた、SharePointでコンテンツを管理し、プロセスに統合する方法に革命をもたらします。

自動分類とキーワード

AIモデル、特にSharePoint Premium/Syntexのモデルは、コンテンツに基づいてドキュメントを自動的に分析および分類できます。トレーニングされたモデルに基づいて、またはSharePoint分類法（管理されたメタデータ）との統合を通じて、事前定義されたメタデータタグを適用します。これにより、手動の努力が大幅に削減され、ドキュメントストック全体で一貫したメタデータが保証されます。

メタデータ抽出

純粋な分類に加えて、KIは、構造化（フォーム）および非構造化（文字、契約）から、データ、名前、金額、契約上の条項などの特定の情報を抽出できます。この抽出されたデータは、SharePointコラム（メタデータフィールド）に保存されるため、メタデータ制御プロセスを可能にし、発見可能性を大幅に改善します。

ワークフローオートメーション

自動抽出されたメタデータまたは分類は、通常、Powerオートマトンで作成される下流のワークフローのトリガーとして使用されています。この例は、抽出された請求書額、今後の契約プロセスの通知、または責任部門へのドキュメントの自動ルーティングに基づく承認プロセスです。

コンプライアンスオートメーション（ストレージ/機密保持名）

特に重要なアプリケーションは、コンプライアンスガイドラインの自動使用です。 AIモデル（SharePoint Premium/Syntex内）は、分類または認識されたコンテンツ（敏感な情報など）に基づいて、Microsoft Purviewからドキュメントにストレージ名（保持ラベル）または機密性名（感度ラベル）を自動的に適用するように構成できます。これにより、ユーザーが手動で介入することなく、会社のガイドラインと法的要件に従ってコンテンツが扱われることが保証されます。構成は、Purview名をAIモデルとリンクするか、特定の種類のコンテンツ、機密情報タイプ、キーワード、またはトレーニング可能な分類器に反応するCARラベルガイドラインによって行われます。具体的な例は、「製品仕様」を認識し、イベントベースのストレージ名「製品設定の5年後」を自動的に使用するSyntexモデルです。 Power Automatsは、ワークフローロジックに基づいて名前を適用するためにも使用できます。

コンテンツアセンブリ

すでに述べたように、この関数は標準化されたドキュメントの作成を自動化します。

これらの自動化の利点は明らかです。効率の向上、手動エラーの削減、コンプライアンスの改善、データの一貫性の向上、ビジネスプロセスの加速です。

AIがコンプライアンスタスクを自動化する能力は、パラダイムシフトです。伝統的に、保持期間の順守または機密データの保護は手動プロセスに強く依存しており、従業員のケアはエラーになりやすく、スケーリングが困難でした。 KIは、特にSharePoint Premium/Syntexによって、Microsoft Purviewで定義されているコンプライアンスガイドラインを有効にして、ドキュメントのコンテンツに基づいて積極的かつ自動的に実施できるようになりました。 AIがどのような種類のドキュメントであるか、または機密情報が含まれているかどうかを理解することにより、ユーザーがこれを手動で実行することなく、正しいストレージまたは機密性の名前を使用できます。これにより、アプリケーションの一貫性が大幅に向上し、コンプライアンス違反のリスクが低下します。これは、規制された業界の企業や、多くの機密データを持っている企業にとってかなりの付加価値です。 AIは、コンテンツ自体とガバナンスルールとの間の橋渡しとして機能し、それに使用されるガバナンスルールを使用し、自動施行を大規模に可能にします。

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戦略的価値と実装の考慮事項

SharePointでのAIの統合は、個々の機能の改善を超えた重要な戦略的付加価値を提供します。ただし、実装を実装する決定は、利点、コスト、および必要な要件を慎重に検討することに基づいている必要があります。

ビジネスケース：なぜSharePointにAIを実装するのですか？

SharePointでのAIの使用に関する議論は多様であり、会社のパフォーマンスの中核領域に触れています。

効率と生産性

最も具体的な利点は、手動タスクと繰り返しタスクの自動化を通じて大規模な時間を節約することです。これには、データ入力、ドキュメント分類、上限、要約、標準ドキュメントの作成が含まれます。従業員は日常的な活動から解放され、より戦略的で価値のあるタスクに集中することができます。改善された検索は、情報の発見も加速します。

ナレッジマネジメント

KIは、SharePointの頻繁に構造化されていない情報量を整理されたアクセス可能な知識に変換するのに役立ちます。自動クーデターダイヤルと分類により、情報の発見性と再利用性が向上します。 Vivaのトピックは設定されていますが、現在は主にSharePointとCopilotを介して、知識と専門知識で人々をよりよくネットワーク化することを目標としています。

コンプライアンスとガバナンス

AIは、コンプライアンスガイドラインの自動実装を可能にします。コンテンツに基づいたストレージおよび機密性の指定の自動使用、機密情報の認識、およびメタデータの一貫した使用は、コンプライアンスリスクを減らし、データの精度を高めるのに役立ちます。これは監査可能性もサポートします。

コスト削減＆ROI

自動化は、手動プロセス、トラブルシューティング、非効率的な検索によって引き起こされる運用コストを削減します。また、潜在的な節約は、ツールの統合と専門的なレガシーシステムのコストを回避することに起因します。 Syntex/PremiumとCopilotの両方のケーススタディとROI分析は、しばしば限界的な改善をはるかに超え、100％以上から400％以上の投資収益率を達成できる高い貯蓄の可能性を示しています。

持続可能性

AIの実装は、将来の開発のために、特にCopilotなどのAIアシスタントのためにコンテンツベースを準備します。 AIをデジタル職場に統合するための一般的な傾向に従って会社を位置付けています。

実装要因

SharePointにAIソリューションを導入するには、戦略的アプローチといくつかの重要な要因の考慮が必要です。

ライセンスとコスト

ライセンスモデルを理解することが不可欠です。 SharePoint Premiumは、拡張ガバナンス関数（SAM）のユーザーベースのライセンスとサービスを処理するために、従量制の支払いモデル（Azureサブスクリプション経由）を組み合わせています。 Microsoft 365 Copilotは、M365ベースのライセンスに加えて、個別のユーザーライセンスも必要です。特にプレミアム機能と副操縦士のコストは、特に小規模な組織にとってはハードルになる可能性があります。コストコンピューターと評価ツールの使用をお勧めします。 Payg法案の設立には、Azureサブスクリプションとリソースグループへのリンクが必要です。

データの準備と情報アーキテクチャ（IA）

これは最も重要な成功要因の1つです。 AIツール、特に副操縦士の有効性は、SharePointおよびMicrosoft 365の基礎となるデータの品質、組織、および承認に大きく依存します。堅牢な情報アーキテクチャが不可欠です。ウェブサイトとハブサイトの明確な構造、メタデータと成分タイプの一貫した使用、論理フォルダー構造、名前の納得。冗長、時代遅れ、または些細な（赤）データは、AIの結果に影響を与える可能性があるため、特定および調整する必要があります。決定的な要因は、ファイル許可のレビューと修正と、副操縦士などのAIツールが大きく導入される前のオーバーシェアリングの削除です。 SharePoint Advanced Management（SAM）やMicrosoft Purviewなどのツールは、これの中心です。 AI自体は、IA標準化されたメタデータのベストプラクティスにも影響を与え、自動タグ付けプロセスと品質管理がさらに重要になっています。強固なデータベースの必要性を十分に強調することはできません。 AIは基本的な情報衛生の代替ではありませんが、それを必要とします。

技術的な実装と専門知識

SharePoint Premiumのセットアップには、Azureにリンクする、コンテンツセンターのセットアップ、カスタムモデルのトレーニングなど、構成手順が必要です。これには、技術的なノウハウが必要になり、ITスペシャリストまたは外部パートナーを統合する必要があります。管理者とユーザーには学習曲線があります。小さく開始し、特定の有望なアプリケーションを特定し、ソリューションを徐々に展開することをお勧めします。

課題と制限

組織は、次のような潜在的な技術的ハードルに注意する必要があります。B。モデルの精度の問題、特定のファイルタイプの処理制限、サイズまたは複雑なレイアウト、異なるシステムの統合におけるCopilotの回答の矛盾、または複雑さ。

変更管理と採用

AIツールの導入により、作業方法が変更されます。採用を成功させるには、ターゲットを絞ったユーザートレーニング、ツールの利点と制限、そして場合によっては内部の「チャンピオン」または乗数の確立による明確なコミュニケーションが必要です。

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倫理的およびデータ保護の考慮事項

会社のコンテキストでAIを使用することは、積極的に対処する必要がある重要な倫理的およびデータ保護の疑問を提起します。

偏見と公平性

AIモデルはデータから学習するため、既存の偏見（バイアス）を吸収および強化できます。これは、差別的または不公平な結果につながる可能性があります。バイアスを認識して最小化するには、モデルの継続的な監視と適応が必要です。生成されたコンテンツと提案は、中立性と包括性を確認する必要があります。

データ保護とセキュリティ

CopilotなどのAIシステムは、機密情報や個人情報を含む潜在的に大量の企業データを処理します。主なリスクは、誤った承認（オーバー共有）または誤った構成により、敏感なデータが意図しないユーザーにアクセスしやすくなることです。堅牢な暗号化、厳格なアクセス制御、およびデータ保護規制（GDPR/GDPRなど）のコンプライアンスが不可欠です。 Microsoftは、ユーザーのプロンプトまたはデータが公開LLMをトレーニングするために使用されるのを防ぐコピロットを使用するコマーシャルデータ保護対策を使用することを強調しています。それにもかかわらず、組織は独自のデータ処理ガイドラインを定義および伝達し、特に法的に制限されたデータ（Health Data/PHI、PIIなど）に慎重に対処する必要があります。

透明性と責任

ユーザーは、AIに生成された答えがどのように生まれるかを理解できるはずです。 LLMSは時々「幻覚」、つまり誤っているが説得力のある響きの情報を「幻覚」しているため、ユーザーが結果を批判的にチェックして確認することが重要です。 AIの結果を確認するための明確な使用ガイドラインと責任が必要です。

原則責任AI

AIの使用は、倫理的原則に従う必要があります。敬意を払い、順守し、慎重に損傷を避けるためです。 AIツールのアクセシビリティやジョブへの潜在的な影響などの側面を考慮する必要があります。批判的思考を減らすAIへの過度の依存は避けるべきです。

SharePointにAIを導入すると、固有の二重性が生成されます。一方で、これらのツールは、大量のデータにアクセスして処理することで膨大な効率を高めることができます。一方、これらのスキルは、データ保護とデータセキュリティのために新しいリスクレクターを開きます。コンテキストヘルプを提供するために電子メール、チャット、ドキュメントにアクセスする能力は、基礎となる権限が間違っているか、広すぎる場合、機密情報の意図しない開示のリスクも伴います。したがって、AIツールの実装は、セキュリティとデータ保護の尺度を強化し、明確な倫理ガイドラインとガバナンスプロセスの確立に慣れていることが不可欠です。 AIの利点は、関連するリスクが積極的に管理されている場合にのみ、責任を持って実装できます。

Microsoft 365およびAI：トレンド、ツール、次世代の生産性

SharePointでのAIの統合は、最初にのみです。将来の開発は、次の傾向によって形作られるべきです。

より深く、より広いAI統合

AI関数は、SharePoint、OneDrive、チーム、その他のMicrosoft 365サービスにさらにシームレスで包括的に統合されることが予想されます。 AIは、コンテンツ管理、自動化、ユーザーエクスペリエンスの基礎をますます形成します。

SharePointプレミアムのさらなる開発

Microsoftは、SharePoint Premiumの機能をさらに拡大することが期待されています。ビジネスドキュメントアプリ、ドキュメントハブ、ファイルレベルでのアーカイブ、M365バックアップの長い保持期間などの機能がロードマップにあります。コンテンツ処理と政府のコア機能もさらに開発されています。 B.機密性とストレージ名を設定するための新しいAIルールを通じて。

Copilotでの改善

Copilotは、よりインテリジェントで、よりよく統合されている（エージェントのViva接続カードの表示）、より複雑なタスクと結論に関連して潜在的に能力があると予想されます。言語の相互作用の改善も予想されます。

最適化された著者の経験

SharePointでのコンテンツの作成は、AIによってさらに簡素化されます。 B. AIベースのサイド作成、サイドセクションの設計提案、より柔軟なレイアウト（12列グリッド）、ページのリアルタイム共著作、およびテーブル処理用の改善されたツール。

ガバナンスに永続的な焦点

データの増加とAIの使用の増加を考慮して、Microsoftは、AI時代のアクセス、ライフサイクル、コンプライアンスを管理するためのツールを開発および改善し続けることが期待されています。

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推奨事項：SharePointのAIによる効率と知識管理の向上

人工知能の統合は、Microsoft SharePointのターニングポイントを示しています。このプラットフォームは、純粋なドキュメントストレージのシステムから、コンテンツ管理、コラボレーション、知識を見つけるためのインテリジェント環境に発展します。 Microsoftのネイティブソリューションは、何よりもSharePoint Premium（Syntexのさらなる開発として）とMicrosoft 365 Copilotを提供し、プロセスを自動化するためのツール、ユーザーの検索とサポートの改善のためのツールを開発しています。これらは、専門の第3パーティソリューションによって補完されます。戦略的価値は、効率性、知識へのアクセスの改善、自動コンプライアンス、潜在的に高コストの節約が大幅に向上しています。

この可能性をうまく高めるためには、戦略的計画と慎重な実装が不可欠です。分析に基づいて、次のコア推奨事項は次のとおりです。

ニーズの分析とアプリケーションに優先順位を付けます

あなた自身のためにAIソリューションを紹介しないでください。具体的なビジネス上の課題を特定します - 非効率的なドキュメント処理、不十分な検索結果、コンプライアンスのギャップ、またはAIが測定可能な付加価値を提供できる知識のサイロ。期待される投資収益率（ROI）と戦略的重要性に基づいて、アプリケーションに優先順位を付けます。

ファンデーションとしてデータガバナンスを確立します

これは最も重要な前提条件です。 Copilotや大規模なプレミアム機能などのAIツールを展開する前に、データベースのクリーンアップ、情報アーキテクチャの最適化、許可の改修とオーバーシェアングの問題に時間とリソースを投資します。 SharePoint Advanced Management（SAM）およびMicrosoft Purviewのツールを使用します。堅実なガバナンスは選択肢ではなく、AIの効果的かつ安全な使用の基礎です。

ネイティブとサードパーティのソリューションの計量

Microsoft 365内のコンテンツ処理領域と一般的なAI支援のコア要件に関する深い統合により、ネイティブソリューションのSharePoint PremiumとCopilotを評価します。ネイティブオファーでカバーされていない具体的で非常に優先的なニッチ要件がある場合、または既存のサードパーティソリューションですでに強力な投資が行われている場合は、サードパーティツールを検討してください。統合の深さ、機能の専門化、コスト、メンテナンスの取り組みに関するトレードオフを考慮に入れてください。

小さく始めて、反復的に進みます

選択したアプリケーションまたは部門のパイロットプロジェクトを開始します。効果を推定するには、利用可能な場合（自動ラベルのガイドラインなど）シミュレーションモードを使用します。幅広い紹介を計画する前に、結果を測定し、ROIを測定し、モデルとプロセスを改良します。現実的な期待を設定するために、現在のスキルとAIツールの限界を明確に伝えます。

積極的なライセンスと倫理

家族は、SharePoint PremiumのハイブリッドライセンスモデルとCopilotのコスト構造に精通しています。 Paygサービスに必要なAzure予算を考慮してください。データ保護、バイアス回避、結果を確認する必要性などの側面に対処するAIツールの明確な倫理ガイドラインと使用ガイドラインを開発します。ユーザートレーニングと変更管理対策を計画します。

結論として、AIの統合は、SharePointからの将来の付加価値にとって非常に重要であると述べることができます。技術的可能性を堅実なガバナンスの実践と倫理的考慮事項と組み合わせた戦略的でよく制御された反復的なアプローチは、重要な利点を実現し、同時に固有のリスクを管理するための鍵です。

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