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SharePoint Knowledge Agent の実態：メタデータ、ルール、質問機能とガバナンスのリスク（AI吹き替え） · M365.FM – Microsoft 365・Copilot・AI ポッドキャスト（日本語）

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おそらくもう耳にしたことがあるでしょう
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AIがシェアポイントを操作できるようになった
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といいえできません
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できるのは操作しているフリをすることだけです
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マイクロソフトの自動化サーカスにおける最新の演目は
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シェアポイントナレッジエージェントです
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これはコンテンツの整理、メタデータの生成、質問への回答を約束する
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賢い小さなアシスタントだとされています
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宣伝文句は素晴らしく決して休むことのない
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疲れ知らずのロボット司書のようです
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しかし実際には検索フィルターを発見したばかりの
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自信過剰なインターンのような振る舞いをします
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このエージェントはコパイロットを搭載した
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シェアポイントプレミアム内に存在し
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1年目のアナリストのような楽観主義と
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クレヨンを持った用事のような規律性を備えています
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マイクロソフトはシェアポイント管理者を解雇して
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AIにファイリングを任せられると宣伝しています
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ユーザーはついにメタデータ地獄から解放された
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と歓声を上げます
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そしてネタバレですが
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コンプライアンスホルダーを絵文字の使用頻度で
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アルファベット順に並べ替えます
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はっきりさせておきましょう
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確かに強力ですが自律的でしょうか
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ほとんどそうではありません
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パイロットというよりはコパイロット
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つまりまだ大人がそばにいる必要がある
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という丁寧な言い方です
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実際メタデータの義務がなくなるわけではなく
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3倍になります
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全てのドキュメントが
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列明の命名規則に関する進学論争になります
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この記事を読み終える頃には
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それが実際に何をするのか
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どこでつまずくのか
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そしてガバナンス担当者が舞台裏で
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密かに汗をかいている理由がわかるでしょう
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ではこのデジタルインターンができることから始めましょう
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セールストークと現実
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全てを整理するだけです
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マイクロソフトのマーケティングと
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熱狂的なユーチューバー数名によると
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ナレッジエージェントはあなたのために全てを整理します
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この4つの単語には
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データセンターほどの大きさのアスタリスクをつけるべきです
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実際に言っているのは
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メタデータ列を生成し
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自動ルールを作成し
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フィルタリングされたビューを構築し
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サイト全体で質問に答えることです
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言い換えればシェアポイントを再編成するのではなく
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ドキュメントに人格障害を増やしているだけです
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机を掃除すると主張するインターンを雇うことを考えてみてください
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2時間後に戻ってみると
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税金の領収書が紙の厚さで分類されています
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確かに整っていますが
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申告書を提出するのは大変でしょう
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この機能が動作するようになるには
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まずいくつかの官僚的な神々をなだめる必要があります
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有料のマイクロソフト365コパイロットライセンス
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シェアポイントプレミアムへの加入を許可してくれる管理者
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そして理想的には
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列の半分が同じデータを異なる大文字で繰り返している理由を上司に説明してくれる忍耐強い人が必要です
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エージェントが呼び出されると
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3つの主要なトリックを紹介します
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ライブラリを整理する
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ルールを設定する
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質問をする
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この便利な三味一体は
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コパイロットでトレーニングされたメタデータが全ての365アプリでより良いQ&Aエクスペリエンスを促進するという
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マイクロソフトの長年の賭けです
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基本的に
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今日シェアポイントにファイルを理解するように教えることで
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明日コパイロットがファイルに関する質問に答えることができるようになります
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素晴らしいですが少し恐ろしいです
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さて現実を見てみましょう
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確かにメタデータを自動的に提案できます
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確かにドキュメントを分類できます
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しかしポリシー所有者と所有者ポリシーのコピーにを区別することはできません
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自動化のすべては既存のデータのクリーンさに完全に依存します
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ゴミを入力すればラベル付きのゴミが出力されます
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そして修正にはご想像の通り人間が必要です
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魅力的なのは自立性の幻想です
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許可を与えて席を離れると
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しかしその明るい外観の裏には静かな混沌、重複したフィールド、一貫性のないタグ、中途半端なサイドビューがあります
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自動化は無秩序をなくすのではなく磨きで覆い隠すだけです
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これが本当の魔法のトリックで無秩序を滑らかに見せるのです
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では実際に文書ライブラリをインターンに任せたらどうなるでしょうか
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さあこれを整理してと言ったらどうなるでしょうか
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そこで喜劇が始まります
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宿題を忘れた天才、自動タグ付けです
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ここで才能あるインターンがデジタルの袖をまくり上げ
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このライブラリを整理すると約束します
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その言葉には自信が滲み出ており
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まるで宇宙をアルファベット順に並べようとしているかのようです
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調和を期待してボタンを押します
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しかし得られるものは
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Excelを発見したばかりのニューラルネットワークが生成した抽象芸術のようです
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このライブラリを整理する機能は見かけ上はシンプルです
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ドキュメントをスキャンし
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メタデータの新しい列を提案します
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レビュー日、部門の所有者、ドキュメントの種類などです
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本当にです
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まるで優秀な学生が微積分を完璧にマスターしたと思ったら
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自分の名前の綴りを忘れてしまうようなものです
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初めて実行するとパニックになりそうになります
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提案はランダムに見え
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プレビューウィンドウには意味のないフィールドが光り
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何も一貫性がないように見えます
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それはまだ準備ができていないからです
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エンジンはバックグラウンドで静かにインデックス作成とコンテンツ分析を実行します
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このプロセスには数時間かかる場合があります
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それまでは基本的に推測しているだけです
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つまりすぐに列を作成をクリックすると
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デジタルな意味不明な文字列が表示されます
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一晩寝かせてあげましょう
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どうやら人工知能でさえ意味をなす前に夢を見る必要があるようです
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ようやく目覚めると魔法のようなことが起こります
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別の提案が実際に構造を反映します
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数十のポリシーのヘッダーからレビュー日が正しく取得されるのを目にするかもしれません
4:21
テキストを読み込みパターンを検出し
4:23
メタデータに変換したことに気づきます
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約10秒間感心します
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次にポリシー所有者
4:28
ポリシー所有者
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ポリシー所有者を別々のフィールドとして作成したことに気づきます
4:31
シェアポイントは英語の3つの方言を話すようになりました
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これが最初の本当の教訓です
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AIは秩序を作り出すのではなく
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すでに存在するあらゆる混沌を増幅します
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乱雑なドキュメントの書式設定
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おめでとうございます
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それは構造化データとして不滅のものとなりました
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悪意があるわけではなく
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ただ痛々しいほど文字通りです
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すべての不整合が列になります
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すべての書式設定の癖がオントロジーになります
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インターンはあなたの罪をメモしました
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マイクロソフトはあなたの存在機器を予見し
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ありがたいことにこのプロセスをオプションにしました
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これらの変更はどれも自動的に適用されません
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自称人間の大人であるあなたは
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すべての提案を確認し
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どの列を残すかを明示的に選択する必要があります
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インターフェースは保留中の変更を
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丁寧な青いインジケーターで強調表示し
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本当にこれでよろしいですか?
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コパイロットはオートパイロットではなく
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予測テキストで装飾された手作業です
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変更を承認し
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重複を削除し
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名前を変更してから
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メタデータをビューにコミットします
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皮肉なことに
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列を自分で作成するよりも時間がかかります
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それでもうまく機能すれば本当に賢いです
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サンプルセット全体で値をプレビューし
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ポリシー所有者が部門名でどのように入力されるか
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レビュー日がドキュメントヘッダーから
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どのように入力されるかを確認できます
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混乱を監査する手っ取り早い方法です
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次にライブラリ全体に適用して
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自動入力プロセスが開始されるのを見守ります
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バックグラウンドワーカーが動作し
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メタデータがゆっくりと入力され
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AIに感謝の手紙を送ろうかと一瞬考えます
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やめておきましょう
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また裏切られることになります
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ここで遅延が発生します
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メタデータの更新と入力は非同期です
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処理が行われている間
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列には数分から数時間空白の値が表示されます
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ユーザーは何も起こらなかったと思い
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タスクを再実行して混乱を倍増させます
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そして数分後
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両方の更新セットが衝突し
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部分的に入力されたデータが上書きされます
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これはバグではなく信頼の試練です
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エージェントは忍耐を報い
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熱意を罰します
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あなたが目を離した時だけ早く働く天才を雇うようなものだと考えてください
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バージョン管理はさらに滑稽な要素を加えます
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ポリシーV2 DOCXをアップロードしたとします
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AIはポリシーV1からメタデータを忠実にコピーし
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古い所有者フィールドもコピーします
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そして一息つきます
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しばらくしてコンテンツが変更されたことに気づき
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メタデータ推論の別のラウンドを開始します
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最終的に追いつきます
6:25
最終的に
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ワークフローが即時の正確さに依存している場合
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この遅延はあなたを酒に溺れさせるでしょう
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このタイミングの問題を理解すれば
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それを癖として扱うようになります
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夜間にサイインデックスをスケジュールし
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自動入力キューを監視し
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この機能が作業の軽減を意味すると考えていた人を苦々しく笑います
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これが人間が関与するループモデルの動作です
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AIが提案し人間が処分します
6:44
あなたはその推測を修正します
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あなたはそのスペルを修正します
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あなたはその熱意を抑えます
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エージェントは判断を置き換えるものではなく
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監視を必要とします
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適切なデータセットでは
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結果は驚くほど役立つことがあります
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ポリシーライブラリは統一されたフィールドを獲得します
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他のチームは所有者でドキュメントをフィルタリングできます
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次の市販機にレビューする検索では
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タグ付けが正しく行われた全ての結果が突然解されます
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機械は混沌に構造を与えますが
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それはあなたがその半分を自分で再構築した後です
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自動化のパラドックス
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効率性と愚かさを同時にスケールアップします
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実際このツールは幅広い分類で輝きます
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契約とテンプレート
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ポリシーとフォームを区別できます
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しかしコンプライアンスタグ付け
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記録管理
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機密ラベル
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保持カテゴリに関しては能力を超えています
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コンテキストではなくコンテンツを読み取ります
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説明責任ではなく単語を認識します
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これはカジュアルなクエリには問題ありませんが
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法的保持には致命的です
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それでもあなたはそれを使い続けるでしょう
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なぜなら部分的な整理でも進歩のように感じられるからです
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インターンは宿題を忘れるかもしれませんが
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少なくともあなたが寝ている間に現れて何かをしました
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レポートを上流に送る前に
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計算を確認することを忘れないでください
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もちろん私たちのインターンは書類を整理するだけでは満足しません
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いいえ責任を負いたいのです
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ルールにも従えると主張します
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平易な英語で書かれたルールです
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当然はめさせてみます
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自然言語ルール
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初心者のためのガバナンス
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ドラマの第二幕ルールの登場です
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知識エージェントは自然言語でルールを設定できると主張します
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コーディングもパワーオートメイトの魔法も不要
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ただフレンドリーなチャットです
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一般ユーザーにとっては素晴らしいことのように聞こえます
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管理者にとっては頭痛の種になりそうです
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なぜならこのシンプルさの裏には
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生産性を装ったガバナンスルーレットがあるからです
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その動作は次の通りです
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平易な英語で新しいファイルが追加されたら
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メールを送信してくださいと指示します
8:20
エージェントはにやりと笑い
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黙ってうなずき一向のルールを作成します
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条件アクション完了
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これは自動化におけるサンドイッチを作りました
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のようなものです
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可愛いですが栄養価に欠けます
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プロの管理者はこの機能がモーションセンサー付き玄関灯と
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同じくらい洗練されていないことにすぐに気づきます
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風が吹くまではうまく機能します
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ネストされたロジックはなく
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トリガーごとに複数のアクションはなく
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市民ユーザー向けのシンプルな単一ルールのみです
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市民ユーザーとは
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パワーオートメイトを任せられない人たちを指す
8:46
マイクロソフトの丁寧な表現です
8:48
そしてその脆弱性
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ああその脆弱性
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これらのルールは
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あなたとインターンが以前に考案したメタデータ列に
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完全に依存しています
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ファイルがアップロードされた時に
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メタデータの処理が完了していない場合
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トリガーはそれを見逃します
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インターンによるifが2に等しい場合の評価は
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1回しか行われず
9:02
早すぎたり遅すぎたりして
9:03
必要な時に正確に評価されることはありません
9:05
それは
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センリガンによる自動化です
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結果は?
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理論的には存在するルールですが
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インデックス作成の悪魔がインスピレーションを受けた
9:11
各週木曜日にのみ実行されます
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さてここからが内部から危険へと移行するところです
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もう少し賢いコマンドを試したとしましょう
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休暇に関連する新しいファイルが追加されたら
9:20
私にメールを送信します
9:21
エージェントは休暇フィールドを見つけられないため
9:24
熱心に作成を提案します
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休暇関連という新しいイエススラッシュの列です
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あっという間に雑談を通じてスキーマが拡張されてしまいます
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ガバナンス委員会は隅で静かに泣いています
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なぜならAIはスキーマの所有者や
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既存のフィールドとの関連する競合を残さないかどうかを
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尋ねなかったからです
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ただ勝手にスキーマを作成してしまいました
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すごいですね
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会話の途中で文字通りデータベース権限を自分に付与したのです
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シェアポイントアーキテクトは理由もわからずに鋭い痛みを感じたことでしょう
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これが分散型ルール作成の始まりです
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善意のユーザーが何気ないルールを作成します
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別のユーザーがそれをコピーします
9:55
すぐに各部門が独自のローカルな真実を作り出します
9:59
ポリシー所有者対所有者ポリシーレビュー日対次回レビュー
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それぞれが一致するルールを持ち受信トレイに通知を送り
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カフェインを過剰摂取したエルフのようにドキュメントを移動させます
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まもなくクリーンなライブラリは自己修正するエコシステムになります
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AIはルールに従うだけでなくルールを生み出します
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2000年代半ばのアクセスデータベース爆発を生き延びた人はデジャブを感じるでしょう
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マイクロソフトはマクロを機械学習に置き換えましたが問題は同じです
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熱狂的な人々によって書かれた調整されていないロジックです
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ガバナンスの観点から言えばこれは悪夢のようなシナリオです
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ルールは誰も監視していないユーザー生成メタデータに基づいてトリガーされる可能性があります
10:31
アラートを送信しファイルをコピーしライブラリ全体で所有権フィールドを書き換えます
10:35
これは自動化のドリフトであり静かで目に見えずシェアポイントの意向が1回あれば大惨事になりかねません
10:40
最も奇妙なのは平均的なビジネスユーザーにとってこれは力を与えてくれるように感じられることです
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ほら人事の更新を自動化したよと彼らは幸せそうに言いますが
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5分ごとに通知する最期的なメールループも作成していることに気づいていません
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皮肉なことにここで複雑すぎると揶揄されているパワーオートメートはまさにこの混乱を防ぐために存在します
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認証役割標準化された命名規則を強制します
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ナレッジエージェントはアクセシビリティの名の下にこれらの構造をすべて捨て去ります
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それが魅力的です
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ビジネスユーザーは喜んでこれを採用します
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単純な自動化にはITは必要ないと主張します
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そしてある意味では彼らは正しいです
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必要はありません
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ただ後で混乱を片付けるためにITが必要になるだけです
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技術的にはこの機能を賢く使用する方法があります
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ルール作成を管理されたライブラリに限定しコンテンツ所有者によるレビューを強制します
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しかし実際にはインターフェースは日常のドキュメントビューの中に存在しそこで誘惑に負けてしまいます
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何をすべきか教えてくださいと表示される点滅するカーソルに抵抗できるユーザーはほとんどいません
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これは権限異常ではなく意図的な罠です
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つまりこのツールはルールに従うことはできますがなぜそのルールが存在するのか誰が承認したのかを記憶することはできません
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理解を伴わないガバナンスを模倣しており自信過剰なインターンの典型的な特徴です
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そしてスキーマの書き換えに忙しい間質問に答えることもできると誇らしげに主張します
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もちろんできます
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データとの会話がリスクになった時に質問してください
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ここで誰もが好きなトリックが登場します
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デジタルインターンは目を輝かせてモニターを見つめ何でも聞いてくださいと言います
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これは魔法と不正行為の中間のようなものです
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なぜなら人工知能に知識ベースの鍵を渡すと検索を強化するだけでなくコンテキストをかけることになるからです
12:17
これがその本来の目的です
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新しい休暇法によって影響を受けるポリシーはどれですか
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や財務ハンドブックのバージョン1とバージョン2の違いは何ですか
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といった自然言語のプロンプトを入力すると知識エージェントがドキュメントの内容
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メタデータ及び関係性を丁寧に調べ時には驚くほど正確な回答を生成します
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実際のドキュメントのタイトルを引用し関連する変更を要約しポリシーが異なるフィールドを強調表示します
12:42
ほんの一瞬ついにちゃんと注意を払ってくれるシェアポイントが登場したと思うでしょう
12:47
そして実際に役立つこともあります
12:49
監査の準備をしているホームチームは関連するポリシーを即座に相互参照できます
12:53
コンプライアンス担当者は3月以降に更新されたプライバシー条項について言及しているドキュメントを表示してくださいと尋ねて有用な手がかりを得ることができます
13:00
バージョン履歴を延々とクリックする必要はもうありません
13:02
AIは人間が半日かけて組み立てていたコンテキストをつなぎ合わせます
13:06
生産性は飛躍的に向上し評判も高まります
13:09
誰かが責任あるAIで知識労働を変革することについてのリンクトインの投稿を作成します
13:13
しかしそこで現実が立ちはだかります
13:15
エージェントはあなたの意図を実際に理解しているわけではなくあなたが意図しているかもしれないことを予測しているのです
13:19
言い回しが少しでもずれているとエージェントは即興で対応します
13:22
どの手順が業績評価に関連していますかと尋ねるとテキスト内でこの2つが頻繁に凶器するため
13:27
懲戒ガイドラインも表示される可能性があります
13:29
おめでとうございますエージェントはメンターシップを懲罰と同一視してしまいました
13:33
自然言語解釈は論理ではありません
13:35
確率的な推測です
13:36
そしてその推測がコンプライアンスアーカイブ内で行われると十分近いというコストが急速に増大します
13:42
災害の可能性は仮説ではありません
13:44
熱心なマネージャーが給与調整に関するすべての文書を表示してくださいと検索している場面を想像してみてください
13:52
給与明細人事部の苦情そして役員報酬2022機密というタイトルのpdfを返します
13:57
完璧な早期判断なし覚えておいてください
13:59
機密ラベルはエージェントのコンテキストウィンドウにきれいに翻訳されるわけではありません
14:02
それらは許可であって理解ではありません
14:04
AIは秘密が何なのかを知りません
14:06
単に給与と書かれたテキストを読み取っているだけです
14:09
インテリジェントな検索を期待していたのにゴシップエンジンを手に入れたようなものです
14:12
哲学的な皮肉が面白いですね
14:13
AIに質問に答えるように訓練しているのにシェアポイントのガバナンスでは最も安全な回答はそんなことを尋ねてはいけません
14:19
であることが多いのです
14:20
エージェントにはそのフィルターがありません
14:21
アクセス権限があれば全てのファイルが自由に扱えるように見えるため全てのクエリが正当であると想定します
14:26
マルチテナント環境ではこれは静かな侵害の温床となります
14:30
内部でロック解除されていてユーザーに権限があったと説明すれば完全に説明がつきます
14:34
AIは無実ですが暴露は全面的です
14:36
公平を期すためにマイクロソフトはエージェントがガバナンスフレームワークにとって変わると主張したことはありません
14:40
これは便利な機能であってコンプライアンス担当者ではありません
14:43
問題は認識です
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平均的なユーザーは会話型のインターフェースが権威と同義だと考えています
14:48
回答が流暢に見えると信頼できると感じます
14:50
そのため丁寧な文章で偽装された不完全な要約が組織の真実となってしまいます
14:54
数分後誰かが幻覚のような段落に基づいてレポートを作成しポリシーが書き換えられます
15:00
知識エージェントをプライバシーの概念を持たない支所だと考えてみてください
15:03
10分に自信満々に質問すれば笑顔で制限付きのバインダーを渡してくれます
15:07
悪意があるわけではなく文字通りのことです
15:09
公文による権威です
15:10
だからこそ真のガバナンスリスクは情報漏洩ではなく誤解なのです
15:13
AIは情報検索を一貫性のある音なら何でも信じるという行為に変えてしまいます
15:17
メタデータの正確さは言語的な魅力の下で崩壊します
15:21
便利であることは確かです
15:22
中毒性さえありますが自信満々にクエリを実行するたびに
15:25
推論されたメタデータのレイヤーが一つ増え未検証の関係が増え目に見えないドリフトが増えます
15:30
インターンは会話ごとに学習し突然シェアポイントの分類体系がバックグラウンドで変異します
15:35
おめでとうございます
15:36
あなたは最もらしさに最適化された自己複製する噂の工場を構築しました
15:40
そしてその便利さはメタデータのインフレという予測可能な病気を生み出します
15:44
隠れたガバナンスリスクメタデータのインフレそしてAIのドリフト
15:48
ITの世代ごとに自らの記録を破壊する新しい方法が発明されます
15:52
知識エージェントの貢献はメタデータのインフレです
15:55
それは最初は無邪気に始まります
15:57
プロンプと役立つルール列の提案のたびに小さなスキーマ変更が発生します
16:02
すぐにあなたの完璧な情報アーキテクチャは古びたアルファベットのようになります
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重複した所有者フィールド古いレビュー日付の2つの列
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そして謎めいたテンプというラベルのついたいくつかの孤立したフィールド
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これがAIドリフトの最も純粋な形です
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エージェントを使用すればするほどエージェントはあなたの即興的な変更を法則だと信じ込むようになります
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原類体系を修正するのではなく分岐させようとしたのだと推測します
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そしてそれらのバリエーションからパターンを生成し始めます
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かつてポリシー所有者の1つのフィールドだったものが
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すべてのライブラリで微妙に異なる4つの系統になります
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コパイロットは混乱しながらも従順にそれらすべてを忠実にインデックス化し
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最終的にあなたの会社にはHRという名前の部門が5つあると結論付けます
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素晴らしい
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管理者は常に電波エンジンを過小評価します
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自動作成された各列はローカルではありません
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テンプレートコンテンツタイプクロスサイトクエリに浸透します
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カビのようにコピー&ペースト愛好家や同期ジョブによって運ばれ
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リスト全体に静かに広がります
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そして次のコパイロットインデックスが再構築されると
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この新しい現実に合わせられます
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それ以降AIの回答はあなたが無意識のうちに教え込んだ困難を反映します
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人間に例えて説明しましょう
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倉庫ですべての作業員が独自のラベル付け方法を決めていると想像してください
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ある人は箱に壊れ物とタグを付け
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別の人は取扱い注意とタグを付け
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またある人は非常に壊れやすいものとタグを付けます
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1週間後誰も中身を知りませんが
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全員が手順に従っていると確信しています
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知識エージェントはこの心理を増幅させます
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中央レビューなしでメタデータの作成を民主化し
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ガバナンスをシステムからタグ付け週間の人気投票に変えてしまいます
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その後に起こることは予測可能です
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一貫性のない分類体系が連鎖的にコパイロットの混乱を引き起こします
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AIの要約は古い所有者、重複したプロジェクト
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または矛盾する保持マーカーを参照します
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コンプライアンスダッシュボードは3つの列すべてが
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承認者を意味するため文書数を誤って報告します
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そしてインターンが宿題のラベルを3回付け直したため
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コパイロットのポリシーブリーフィングでセキュリティマニュアルが
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不明な著者、不明な日付と要約されているのはなぜかと経営人が尋ねます
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この問題はトレーニングで解決できるものではありません
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ドリフトはシステム的な問題です
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プロンプトを出す人が増えるほどデータセットの一貫性は失われます
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マイクロソフトは悪者を設計したのではなく
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ブレーキのない熱意を設計したのです
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つまり知識エージェントは確かに賢いのですが
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自動操縦のスキーマ生成マシンでもあるのです
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管理権限を持つ用事を扱うのと同じように制御してください
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サンドボックス化し、監視し、毎晩バックアップしてください
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以下に封じ込めチェックリストを示します
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まず、ハット付きのベビーサークルのデジタル版であるパイロットライブラリに限定します
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間違いが回復可能な場所で実験させてください
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次に、シェアポイント管理ポータルまたはAPIを介して列の作成イベントを監視します
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新しいフィールドはすべて煙のようにアラートを発するはずです
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3番目に、列の履歴を文書化します
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どのライブラリがどのフィールドを生成したか、いつ生成したかを追跡します
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次の監査で感謝することになるでしょう
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最後に、上流で命名規則を強制します
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AIが生成した列にはアイオンという窃盗字を付けて
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それがインターンの深夜の熱意から生まれたものであることを誰もが知るようにします
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これらのルールに従えば、AIドリフトは事後検証ではなく逸話のままです
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ルールを無視すれば、市販期末までに分類体系は野蛮なものになります
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問題は善意ではなく、勢いです
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エージェントは助けが害になるまで助け続けます
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つまり、エージェントはあなたにとって変わるのではなく
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機械のスピードであなたの頭痛を増幅させているのです
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氷結とサバイバルガイド
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心配しているすべてのシェアポイント管理者が聞くべき氷結は次の通りです
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ナレッジエージェントは才能あるアシスタントであり、後継者ではありません
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面倒な作業を自動化しますが、意味を理解することはできません
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自律的であるかのように扱うのは、ガバナンス上の過失です
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放っておくと、スキーマを喜んで再構築し、レコードを誤って分類し
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過剰書きの自信で禁止された質問に答えます
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人事部で最も優秀なインターンに雇用契約書を監督なしで書き直させるようなものだと考えてください
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彼らは早く終わらせ、美しくフォーマットしますが、意図せずして混沌を合法化します
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境界のない才能は、加速されたエラーに過ぎません
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あなたの生存計画は幸いにもシンプルです
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ステップ1、厳選されたライブラリに限定します
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実験によって本番環境の分類体系が損なわれない検証環境を確立します
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パイロット運用を実施し、ドリフトを測定し、動作が安定した場合にのみ拡張します
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ステップ2、メタデータの変更を一元的に監視します
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新しい列、ルール、またはAI生成ビューごとにレビュープロセスをトリガーし、できればはい、EFフィールドが指数関数的に増加することを理解している人が担当します
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ステップ3、ユーザーを教育します
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通常のコンプライアンススライドではなく、承認性の原則で教育します
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変更を保存するボタンは、単なるハウスキーピングではなく、スキーマの下下手術であることを明確にします
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これら3つのことを実行すれば、インターンは放課犯ではなく味方になります
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これらを怠ると、次の会計年度は監査ログで架空の列を追跡することに費やすことになります
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根本的な真実を忘れないでください
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自動化は仕事をなくすのではなく、仕事に対する認識を変えるだけです
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より洗練されたダッシュボードの下に隠された労働は、依然としてあなたの労働です
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メタデータ管理の煩雑な作業から解放された喜びをかみしめる前に、誰が目標を持っているのか確認しましょう
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ネタバレですが、相変わらず注意散漫なアルゴリズムを監督しているのはあなたです
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もしこの記事がシェアポイント環境の維持に役立ったなら、ぜひお返しをしてください
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構造化された知識をスケジュール通りにお届けします
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秩序こそが重要、無秩序は許されません
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さあ、始めましょう