顧客がいまこれを必要とする理由——投じた金は効果として返ってきてほしいし、蓄積した経験は奪われたくない

Microsoft の見立てでは、企業はすでに「とりあえず試す」段階を過ぎている。いま顧客が求めているのは、投じた AI 予算が測定可能な業務成果として返ってくること、その投資が見合っていたと証明できることだ。

同時に、企業側には別の懸念がのしかかっている。長年蓄積してきた独自データ、業務フロー、業界経験は、競合他社と自社を差別化する元手だ。これらが AI に取り込まれて汎用モデルの一部となり、誰でも使える普通の能力に変わってしまえば、自社の護城河は消えてしまう。企業はそれを恐れている。

Microsoft はこの2つの課題を、Intelligence（あなたの知能を増幅する)と Trust（信頼できるものにする）という2つの言葉にまとめている。Judson Althoff は以前の記事で、これがどんな AI ソリューションにおいても最も重要な2つの柱であり、これから組み立てる組織全体の土台になると述べている。

まず2つのパーツを分けて見る——一方はあなた独自の経験を蓄積し、もう一方はあなたの AI システムを監視する

「知能を増幅する」ことと「信頼できる」ことを両立させるには、Microsoft によれば2つの独立したプラットフォームが土台として必要になる。役割が異なるので、まずは分けて見ていく。

6000人の専門家がやっていること——2つのパーツの間を止まらずに回し続ける

6000人の専門家がやっている核心の仕事は、上記の2つのプラットフォームの間で情報を絶え間なく循環させることだ。データと経験を投入し、システムが結果を出し、その結果がまた専門家の手元に戻って最適化される——それが一周また一周と回り続ける。

ここでいう agentic な業務プロセスとは、複数のステップを自分で完結させ、どのツールを呼び出せば作業を終えられるかを自分で判断できるプロセスのことで、一つ一つの手順を人間がいちいちクリックする必要がない。専門家がやるべきことは、こうしたプロセスを何度ものフィードバックの中でどんどん精度を上げていくことだ。

約束は条項に書き込まれている——あなたのデータは、競合も使えるようなモデルを養うために使われることはない

企業にとって、この約束は自社の虎の子のデータを差し出せるかどうかを左右する。Microsoft は2つの扱い方の違いをはっきり示している。

AI がそれを導入した企業自身の知能を食い尽くしてしまうことを、社会が容認するようなコンセンサスなど存在しない。Satya Nadella、Microsoft CEO(Judson Althoff の引用による)

この原則に基づき、Microsoft が提示するのはオープンで異種混合のマルチモデルプラットフォームだ。企業は単一の技術ベンダーに縛られてはならないのと同じように、単一のモデルにロックインされるべきではない。同じシステムの中で、それぞれの場面に最も適したモデルを走らせられ、主導権をそのうちのどれか一社に渡さずに済む。

すでに誰が使っているか——ロンドン証券取引所ではアナリストが直接 AI に答えを求められる

Microsoft が挙げた導入事例のうち、具体的な仕組みまで説明しているのはロンドン証券取引所グループ(LSEG)のみで、それ以外は名前を挙げるだけにとどまっている。

Microsoft のエンジニアと業界専門家は LSEG と共同で、AI を同社の LSEG Workspace に組み込み、金融従事者が構造化・非構造化を問わず金融コンテンツに対して直接複雑な質問を投げかけ、素早く答えを得られるようにした。この仕組みは顧客からのフィードバックとリアルタイムのユーザーテストによって絶え間なく磨き上げられており、反復のたびにスピードが増し、モデルの品質とカバー範囲も少しずつ向上している。

LSEG のほかにも、Microsoft は Land O'Lakes、Unilever、Novo Nordisk などの顧客名を挙げ、さらにアクセンチュア、Capgemini、EY、KPMG、PwC といったグローバルなコンサルティングパートナーの名も挙げて、これらのパートナーを通じてこのモデルを世界各地の市場・業界セグメントへ広げていくとしている。これらの事例の具体的な詳細は、公式ブログでは明かされていない。

誰が舵を取るのか、数字を並べて見る

この新組織の舵を取るのは Rodrigo Kede Lima、総裁に就任する。彼は業界経験30年、過去6年は Microsoft でセールス責任者を務め、南北アメリカとアジアの企業レベルの変革を指揮し、長年にわたり顧客とパートナーが技術の変化を業務成果へと落とし込む手助けをしてきた。

Microsoft は単独でチームを組んだ——Microsoft Frontier Company、25億ドルを投じ、6000人のエンジニアリング・業界専門家を顧客企業の内部に直接派遣する。上記の2つの問題に対して、2つの手を打っている。1つは AI が効果を出し続けられるようにすること(専門家が常駐し、絶えず磨き続けることで実現、詳しくは次のセクションで)、もう1つは「あなたのデータは競合も使えるモデルを養うためには使われない」ことを交渉の余地のない原則として明文化し、場面に応じてモデルを自由に切り替えられるようにすることだ。

これがあってこそ、自社の虎の子を差し出す気になれる。だが「効果を出し続ける」とは具体的にどう実現するのか——次のセクションの動く図を見てほしい。

このサービスの目玉は、2つのものの間を止まらずに回し続けることだ。一方のプラットフォームはあなたの会社の独自データ・経験・業務フローを蓄積していく(使うほど厚みを増す)。もう一方は AI システムがどう動いているか、その価値があるのかを監視する。6000人の専門家がその真ん中に常駐し、この2つの間で絶え間ない改善のループを作り出す。

Microsoft はすでに導入成果があるとしているが、具体的なやり方まで説明しているのは実はロンドン証券取引所(LSEG)1件だけだ。金融アナリストは大量のコンテンツを自分でかき分けて探す必要がなくなり、直接 AI に答えを求められるようになった。それ以外の顧客は名前が挙げられているだけだ。残るは、一連の数字である。