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- 2025/02/21 掲載
アクセンチュア流「Copilot×Whiteboard」活用術、ブレストが激変するワケ
連載：アクセンチュアが実践するMicrosoft Copilot活用術
堺 勝信（さかい・かつのぶ）
アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 データ&AIグループ
マネジング・ディレクター
北海道大学教育学部卒。企業の経営課題だけでなくその先の社会課題も解決してよりよい未来を創ることをパーパスとしながら、AIグループのAIアーキテクトチームリード 兼 ジェネレーティブAIの日本リード 兼 ビジネス コンサルティング本部でのディスアビリティ・インクルージョンリードを担当。著書に『生成AI時代の「超」仕事術大全』（東洋経済新報社刊）がある。
佐々木 三泰（ささき・みつやす）
アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 データ&AIグループ
アソシエイト・ディレクター
早稲田大学大学院理工学研究科電気工学修士課程修了。AI Hub プラットフォームを基軸としたAIを基幹システムに組み入れるためのシステム構想立案から実装までを受け持つ一方、AIソリューションの導入プロジェクトのプロジェクトマネジャーを担当。著書に『生成AI時代の「超」仕事術大全』（東洋経済新報社刊）がある。
西島 沙織（にしじま・さおり）
アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 データ&AIグループ
シニア・マネジャー
明星大学情報学部卒。通信・ハイテク、官公庁、製造等の業界に対して、基幹業務システムの構想段階から実装までを担当。ジョイントベンチャー設立における分析基盤構築などを通じ、データ・AI利活用支援業務に従事するほか、自社内での生成AI活用企画・推進を実施。
平岡 将史（ひらおか・まさし）
アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 データ&AIグループ
コンサルタント
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻修士課程修了。ディープラーニングを用いた動画検索や生成AIを用いたシステム運用保守改善など、幅広いAIソリューションのPoCプロジェクトを担当。
高野 拓海（たかの・たくみ）
アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 データ&AIグループ
アナリスト
慶應義塾大学開放環境科学専攻修士課程修了。通信業界におけるデータ分析モデルの開発及び運用業務に従事するほか、社内での生成AIを用いた業務効率化の支援を担当。
李 相雲（い・さんうん）
アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 データ&AIグループ
アナリスト
韓国、Dongyang University産業工学科卒。ドライブレコーダーで撮影された事故データを分析し、事故の査定に必要な情報を自動で抽出するシステムの運用保守を担当。
よりスムーズで、より広く深いブレインストーミングが可能に
Whiteboardでは、（1）候補表示、（2）分類、（3）要約 の3つのシチュエーションでCopilotを使用することができる。（1）「候補表示」では、入力したプロンプトに従ってCopilotが新たなアイデアを提案してくれる。「すぐに」「いくらでも」アイデアを出してくれるのがCopilotの良い点だ。また、既存の付箋をベースに、同じような方向性のアイデアを膨らませてもらうこともできる。
（2）「分類」では、ホワイトボード上の付箋をいくつかのカテゴリに整理できる。情報を構造化することで議論が分かりやすくなるし、何回も分類を再生成することでいろいろな整理の仕方を知って新たな発見に繋げることもできる。
（3）「要約」では、ホワイトボードの内容を他の人にも共有可能なLoopコンポーネントにまとめることができる。ブレインストーミングの結果を文書に落とし込む際の叩き台になるし、LoopコンポーネントなのでTeamsでの共有やその後の共同編集にも便利だ。
WhiteboardのCopilotの2024年2月以降の主なアップデートとしては、要約をLoopコンポーネントとして生成する機能が追加された程度である。ブレインストーミングのアシストという活用法がCopilotのリリース初期から完成されていたことが分かる。 【次ページ】（1）新たなアイデアを生成する
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