
正直に言って、クラウドインフラの管理は、時間が経つにつれてますます複雑になっているように感じることがあります。無数のサービス、無限の設定オプション、そしてコストとパフォーマンスを最適化するための絶え間ない必要性により、追跡することがたくさんあります。ここで、AIアシスタントが登場し、複雑さを解消することを約束しています。
ここでの最大の名前の1つは、MicrosoftのAzure Copilotです。これは、クラウドの管理を簡素化するために設計されたAIコンパニオンです。しかし、それは実際に何をするのでしょうか、そしてそれはすべてのチームにとって適切なAIなのでしょうか?このガイドでは、Azure Copilotが何であるか、そのさまざまなバリエーション、実際の世界で何ができるか、そして特にサーバーだけでなくビジネスを理解するAIが必要な場合にどこで限界に達するかについて、率直な見解を提供します。
Azure Copilotとは何ですか?
Azure Copilotの本質は、Microsoft Azureエコシステムに直接組み込まれたAI駆動のアシスタントです。クラウド環境内に住むスマートなサイドキックのようなものです。その主な仕事は、平易な英語を使用してクラウドアプリとインフラを設計、運用、最適化、トラブルシューティングするのを助けることです。
ドキュメントを探し回ったり、複雑なスクリプトをゼロから書いたりする代わりに、Azure Copilotに必要なものを尋ねるだけで済みます。これは、大規模な言語モデル(ChatGPTのようなツールの背後にある技術)とAzureのコントロールプレーン、すべてのリソースを管理するAzureの「頭脳」を組み合わせることで機能します。これにより、仮想マシンからデータベース、ネットワーク設定まで、特定のセットアップに関するリアルタイムのコンテキストが得られます。目標は、「新しいWebアプリのために安全な環境が必要です」といったリクエストを受け取り、Azure内で実際のタスクに変換することです。
Azure Copilotの主な機能: 実際に何ができるのか?
では、日常的にはどのように見えるのでしょうか?Azure Copilotは単なるドキュメントの検索バーではなく、ワークフローの中でのアクティブなヘルパーです。以下は、それが処理できることの内訳です。
インフラの設計と展開
新しいインフラを正しく設定することは、多くの時間を消費する可能性があります。Azure Copilotは、アプリケーションに最適なサービスの組み合わせを見つけ、それを構築するためのコードを生成するのを手助けします。
例えば、「高可用性のSQLデータベースを持つWebアプリを展開するためのTerraformスクリプトを生成してください」と尋ねることができ、必要なインフラストラクチャコードファイルを生成します。Azure CLIスクリプト、PowerShell、Bicep、Terraformなどのツールを理解しており、以前は研究プロジェクトだったものを迅速な会話に変えます。
リソースの運用と管理
すべてが稼働したら、それを監視する必要があります。Azure Copilotはポータル内の目と耳として機能し、簡単な質問で環境を素早く把握できるようにします。例えば:
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「 productionリソースグループ内のすべての稼働中のVMをリストしてください。」
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「過去24時間のサービスヘルスイベントを要約してください。」 
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「私の主要なストレージアカウントにセキュリティの弱点はありますか?」 
また、サービスの再起動やリソースのスケーリングなどのアクションを実行するのを手助けします。重要なことは、勝手に行動しないことです。常に実行しようとしているコマンドやアクションを表示し、何かを実行する前に確認を求めるので、最終的な決定権は常にあなたにあります。
コストとパフォーマンスの最適化
クラウドの請求書は、注意を払わないとすぐに手に負えなくなります。Azure Copilotは、使用状況を分析し、見積もりを提供することで、コストを抑えるのに役立ちます。サービスやリソースグループごとに支出を分解して、どこにお金が使われているのかを正確に確認するように依頼できます。
また、Microsoftの組み込みの推奨エンジンであるAzure Advisorに接続します。信頼性、セキュリティ、パフォーマンスを向上させるための推奨事項を表示するように依頼でき、次に取り組むべきことの明確なリストを提供します。
問題のトラブルシューティングと解決
Azure Copilotは、ログ、メトリクス、アラートなど、さまざまな場所から情報を集めて問題の要約ビューを提供することで、これを迅速化できます。潜在的な原因を指摘し、修正方法を提案することができます。
特に、混乱を招くエラーメッセージを理解するのに役立ちます。曖昧なアラートを受け取った場合、Copilotにその意味を説明し、次のステップを提案するように依頼できます。これにより、フォーラムやドキュメントを探し回る手間を省くことができます。
Azure Copilotのさまざまな種類を理解する
最初に知っておくべきことは、「Azure Copilot」は単なる1つのツールではないということです。それは、異なるタスクのために設計されたAIアシスタントのファミリーです。どれがどれであるかを知ることが重要です。
AzureポータルのCopilot
これは、クラウド運用を管理するための主要なAIアシスタントです。Azureポータル内に直接住んでいるチャットサイドバーとして存在します。
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対象者: Azure管理者、DevOpsエンジニア、日常的にクラウドインフラを管理する人々。 
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機能: ハンズオン管理を支援します。リソースに関する質問をしたり、スクリプトを生成させたり、ポータルを離れることなく問題をトラブルシューティングするのを手助けします。 
Azure用GitHub Copilot
このバージョンは、AIアシスタンスをコードエディタに持ち込みます。これは、Azure開発に特化したVS CodeなどのIDE用の拡張機能です。
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対象者: Azure上でアプリケーションを構築および展開する開発者。 
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機能: コード補完を提供し、コードスニペットを説明し、Azureサービス用のデプロイメント構成(BicepやTerraformファイルなど)を書くのを手助けします。仕事のコーディング部分をより速くすることに焦点を当てています。 
Microsoft Copilot Studio
これは少し異なります。Copilot Studioは、独自の カスタムAIアシスタントやチャットボットを構築できるローコードプラットフォームです。
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対象者: 独自の顧客や従業員向けに特定のAIツールを作成したい市民およびプロフェッショナル開発者。 
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機能: Azureを直接管理するのではなく、Azureサービスや他のデータソースに接続できるコパイロットを作成することができます。例えば、Azure SQLデータベースから注文情報を取得するカスタマーサービスボットを構築することができます。 
実際の制限: Azure Copilotの限界
Azure Copilotはクラウドインフラを管理するための本当に便利なツールですが、すべての問題に対する答えではありません。非常に特定の仕事のために構築されており、その焦点がいくつかの重要な制限を生み出します。
Azure Copilotはあなたのビジネスを知らない
Azure Copilotは1つのことに精通しています: Azureです。仮想マシン、データベース、ネットワーク構成についてすべてを知っています。しかし、あなたのビジネスについては何も知りません。内部の承認プロセス、会社のカスタマーサービスポリシー、チームが従う暗黙のルールについては何も知りません。「VIP顧客の障害に対するエスカレーションプロセスは何ですか?」といった質問には答えられません。なぜなら、その知識はAzureには存在しないからです。
これは、異なる種類のAIが活躍するギャップです。eesel AIのようなツールは、会社の独自の知識、Zendeskの過去のサポートチケット、Confluenceの内部ウィキ、Google Docsの手順ガイドから学習するように構築されています。これにより、技術スタックだけでなく、実際のビジネス運営に合わせた回答を提供することができます。
Azure Copilotはインフラ用であり、人々のサポート用ではない
これが次のポイントにつながります: Azure Copilotは技術を管理する人々を助けるために設計されており、技術からの助けを必要とする人々を助けるためではありません。顧客が注文を追跡するのを助けることはできませんし、従業員がリモートワークに関するHRポリシーを見つけるのを助けることもできません。その仕事はAzureプラットフォームと対話することです。
これは、カスタマーサポートや内部ITヘルプデスクが行うこととはまったく異なるタスクです。これらの役割には、専門のプラットフォームが必要です。例えば、eesel AIのAIエージェントは、FreshdeskやIntercomのようなヘルプデスクに直接接続して顧客チケットを自動的に解決します。同様に、AI Internal Chatは、SlackやMicrosoft Teamsのような既に使用しているツールでチームに即座に正確な回答を提供します。
自信を持って段階的にAzure Copilotを展開することの課題
重要なインフラの管理をAIに任せることは、少し神経を使うことがあります。正しいことをするかどうか、どうやって確信を持てるのでしょうか?多くのチームにとって、一部のAIツールの「ブラックボックス」性質は、それを自信を持って展開するのを難しくします。いくつかの単発のタスクでテストすることはできますが、何千もの異なるシナリオでのパフォーマンスを予測するのは難しいです。
これは、目的に特化したAIプラットフォームが明確な利点を持つもう一つの領域です。例えば、eesel AIには、数千の過去のサポートチケットでセットアップを安全な環境でテストできるシミュレーションモードが含まれています。どのように応答したかを正確に確認し、自動化率の正確な予測を得て、実際の顧客と話す前にその動作を調整できます。このリスクフリーのアプローチにより、完全な自信を持って展開できます。
この概要は、Scott HanselmanがAzure Copilotがクラウドインフラストラクチャでより効率的に作業するのをどのように助けるかを示しています。
Azure Copilotを使用すべき人は誰ですか?
では、Azure Copilotは実際に誰のためのものでしょうか?理想的なユーザーは、Azureプラットフォームの技術管理に関する仕事をしている人です。
これには以下が含まれます:
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クラウド管理者とDevOpsエンジニア - Azure環境の運用、保守、セキュリティを日常的に担当する人々。 
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開発者とクラウドアーキテクト - Azure上で新しいアプリケーションやサービスを設計、構築、展開する人々。 
対象外:
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顧客の問題を迅速かつ正確に解決する必要があるカスタマーサポートチーム。 
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ソフトウェア、ハードウェア、会社のポリシーに関する従業員の質問に対応するITサービスデスク。 
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会社の知識ベースで情報を見つけるための信頼できる方法を必要とする全社的な従業員。 
クラウド管理の未来は拡張されている
Azure Copilotは、クラウド管理が向かう方向を示しています。熟練したエンジニアが単調なタスクを取り除き、より大きな問題に集中できるようにします。
しかし、それが何であるかを正しく理解することが重要です: 特定の仕事のための特化したツールです。それはすべてのビジネス問題に対する万能のAIソリューションではありません。AIのトリックは、すべてを行う1つのツールを見つけることではなく、手元のタスクに適したツールを選ぶことです。
インフラを超えて: AIでサポートと内部知識を強化する
Azure Copilotがインフラを管理する間、あなたの人々とプロセスのためのAIはどうでしょうか?それはまったく異なる課題であり、異なる種類のツールが必要です。
eesel AIは、カスタマーサポートを自動化し、内部知識を集中化するように設計されています。Zendesk、Slack、Confluenceなど、すでに使用しているツールに接続するので、作業方法を変更する必要はありません。特定のビジネスデータから学習し、実際に役立つ回答を提供し、シミュレーションツールを使用して自信を持って展開できます。
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よくある質問
いいえ、そのようなことはありません。Azure Copilotは、コマンドを実行したり変更を加える前に、必ず計画を示し、明確な確認を求めます。最終的な決定権は常にあなたにあります。
それはツールのファミリーのようなものです。主なものはインフラ管理用の「AzureポータルのCopilot」ですが、コードを書く開発者向けの「GitHub Copilot for Azure」や、自分のカスタムチャットボットを構築するための「Copilot Studio」もあります。
主な違いはコンテキストです。ChatGPTは一般的なスクリプトを提供しますが、Azure Copilotはあなたの特定のクラウド環境に直接リアルタイムでアクセスできます。これにより、実際のリソース、設定、健康状態に基づいて質問に答えたり、アクションを実行したりすることができます。
実際にはできません。Azure Copilotはクラウド管理者やDevOpsエンジニアのような技術ユーザー向けに設計されており、インフラ管理に特化しています。ビジネスや顧客データにはアクセスできないため、注文やサービス状況の確認といったサポートタスクには役立ちません。
どちらにも対応しています。新しいデプロイメントのためのスクリプトを生成することもできますが、既存のものを管理し、トラブルシュートするのにも非常に強力です。エラーの診断、アラートの要約、ライブ環境でのパフォーマンス分析を支援します。
ポータルでの使用は、リソースの状態を尋ねたり、健康イベントを要約したりするような実際の管理と運用のためのものです。コードエディタ(GitHub Copilot)での使用は、インフラストラクチャーコードファイル自体を書くのを助ける開発プロセスに焦点を当てています。






