Copilot の投資対効果は「データの鮮度」で決まる—— 回答精度とコストを同時に改善する Microsoft 365 データ管理の3ステップ

その原因は、AIの性能ではなく、AIが参照しているMicrosoft 365内のデータかもしれません。

Microsoft 365には、更新されないまま残るファイル、複数存在する「最新版」、終了済みプロジェクトのTeamsやSharePointサイトなどが蓄積されていきます。

AIやエージェントの参照範囲が広がるほど、こうした古い・重複・休眠データは、回答の揺れや誤回答だけでなく、ストレージコストや管理負荷の増大にもつながります。

本ウェビナーでは、Microsoft 365のAI関連最新動向を押さえたうえで、Copilotに「いま業務で使うべき情報」を参照させるためのデータ管理方法を解説。

休眠サイトや古いファイルを「棚卸す・片づける・整った状態を保つ」の3ステップに分け、削除だけに頼らないアーカイブとライフサイクル管理の実践方法をご紹介します。

Copilotの回答精度を高めながら、ストレージコストと情シスの棚卸工数を抑え、AI投資を成果につなげるためのポイントを40分で整理します。