自分があまり追いかけてない365Copilotの進化に驚いた

12月に開催予定の「システム開発におけるレビュー技法」研修のテキスト見直しをしていました。
この研修はすでに生成AI対応も終えており、正直なところそれほど手直しするところはないと思っていました。

ただ、今回は一社研修で、その企業が使っている生成AIがMicrosoft 365 Copilotとのこと。
Microsoft 365を導入している流れでCopilotを使っているところが多く、Copilotでできることを提示してほしいとのことでした。

現在のレビュー技法研修では、ChatGPT以外にも、Claudeの図解機能やNotebookLMでの理解効率化などを紹介しています。
それらがCopilotでどれくらいできるのか、実際に試してテキストに反映してみることにしました。

まず基本的な問いかけ、例えばプロジェクトの課題整理、レビューの自動化、チェックリストの整備といった用途は、何の問題もないです。
CopilotのLLMはGPT-5がベースなので、当然精度的にはそれほど変わらない結果が出ていると感じました。

次に、プロジェクトの状況を整理して図解してもらう方法です。これは現在、主にClaudeで行っています。
Claudeで整理・図示してもらったものをPowerPointに取り込んで、微調整しながら資料を完成させるという流れです。

NotebookLMも非常に良くなってきたので、ここも任せても良いかと思います。
しかし、やはり単純に文字だけで構造化された図は、SVG形式で吐き出したシンプルなものが使いやすいと感じています。

PowerPointに取り込んで図解を修正したいので、SVG形式での吐き出しは今のところClaudeを使っています。
試しにCopilotでためしたところ、SVG形式のプレビューまでやってくれることが分かりました。

Copilotもなかなかやるなと思ってSVG形式のプレビューを見ていました。
ただ、やはり精度が足りないというか、まだ改善の余地があり、特に文字が多くなると、その分かりやすさがかなり落ちてしまいます。

最後に、NotebookLMを使った仕様書等の理解効率化についてです。これに関してはCopilot Notebookがあります。
これはNotebookLMと同じく、ソースを指定してそのソースからのみ回答するRAG中心のAIです。

基本的なことはこれでできるのですが、NotebookLMのようにいろいろなパターンで形を変えて出力するところはまだできないようです。
ただ、それでも一通りの機能が揃っており、Copilot Notebookの場合は他のMicrosoft 365製品との連携が非常に優れています。

なにかワクワクしないので、Copilotに関してはほとんど追いかけていませんでした。
ただ、定期的にCopilotを見直すと、時々びっくりするような進化をしており、今回もここまで進化しているのかと驚きました。