マイクロソフトがCopilot for Financeをリリース、AIでスプレッドシートに革命を起こすことを目指す

Microsoft が新たにリリースした AI アシスタントは、増え続ける財務データの中から適切な情報を検索できるようにすることに加え、面倒なデータ タスクを自動化することで財務チームの効率化を支援するように設計されています。

マイクロソフトのエンタープライズ アプリケーション市場担当副社長、エミリー ヒー氏は記者団に次のように語った。「信じられないかもしれませんが、最も人気のある ERP システムは Excel です。私たちが財務部門向けに Copilot を開発した理由は、ERP タスクを完了するために Excel を使いたいという顧客からの要望を多数受けたからです。顧客は、データを抽出し、識別の差異をすべて簡単にできるようにしたいと望んでいます。」

「マイクロソフトは Excel を所有しており、Excel の計算エンジンを活用でき、ERP データを活用して財務担当者の仕事をより簡単かつ効率的にできるという点でユニークです」と彼女は付け加えました。

昨年リリースされた Microsoft の既存の Copilot テクノロジに基づいて構築された Copilot for Finance は、財務システムからデータを取得し、Excel や Outlook などの Microsoft 365 アプリで推奨事項を提供し、監査、回収、差異分析という 3 つの主要な財務シナリオに重点を置いています。

財務担当者向けに設計

マイクロソフトのビジネスアプリケーションおよびプラットフォーム担当コーポレートバイスプレジデントであるチャールズ・ラマンナ氏は、Copilot for Finance は AI アシスタントの構築方法の転換点となると語った。

「これまで、Copilot は具体的な仕事や役割をあまり理解していませんでした」と Lamanna 氏は説明します。「営業、サービス、財務の Copilot は、あなたの仕事を本当に理解し始めます。」

この特殊化により、Copilot for Finance は、Microsoft が昨年リリースした汎用 Copilot と区別されます。オリジナルの Copilot は幅広い生産性に関するアドバイスを提供しましたが、Copilot for Finance は財務専門家のニーズに特化して設計されており、Excel で直接操作できるように設計されています。

たとえば、財務システムからデータを取得して不一致を分析したり、回収ワークフローを自動化したり、監査を支援したりすることができます。これらはすべて、ユーザーが Excel アプリケーションを離れることなく実行できます。これは現在特定のシナリオに限定されていますが、Lamanna 氏は、他の役割専用のアシスタントが将来登場する可能性があることを示唆しました。

日常のワークフローでシステムを接続

Microsoft の役割ベース AI への移行は、競合他社に優位に立つための戦略的な動きを表しており、Copilot for Finance は、あらゆる規模の企業の財務担当者がその影響力を拡大し、財務業務のコストを削減する可能性を秘めています。

「顧客は、毎日使用するアプリケーションですべてのビジネス データにアクセスしたいと考えています。そこで本日のテーマは、Microsoft 365 と企業の既存のデータ ソース間の相互運用性をどのように実現するかということです」と Lamanna 氏は述べています。

データのプライバシーとセキュリティは依然として懸念事項

Copilot のような AI 駆動型システムは、大幅な効率化を約束する一方で、データのプライバシー、セキュリティ、コンプライアンスに関する潜在的なリスクも伴います。Microsoft は、データ アクセス権限を活用したり、顧客データでモデルを直接トレーニングしないなど、こうした懸念を軽減するための措置を講じていると述べています。

それでも、Copilot for Finance が今年後半に一般公開される予定であることは Microsoft にとって大きな賭けであり、Copilot for Finance リリース チームのメンバー数名は一般公開は夏になると述べているものの、パブリック プレビューからのフィードバックに基づいてタイムラインが変更になる可能性があると警告している。

すでに 10 万社以上の企業が Copilot を利用しており、この新しい財務アシスタントの急速な導入は、企業における AI アプリケーションの次世代の到来を告げる可能性があります。しかし、このテクノロジー大手は、競争上の優位性を維持するために、Copilot のスキルを拡張しながら、データ ガバナンス対策の安全性を確保する必要があります。