生成AI全盛の昨今、Azure環境における管理や運用の効率化を目指すエンジニアが注目しているのが、「Microsoft Copilot in Azure」です。Microsoft Copilot in Azureは自然言語による指示でリソース管理やコスト最適化、トラブル対応まで幅広く支援できるAIアシスタントであり、クラウド運用にかかる負荷の軽減に貢献します。この記事では、Microsoft Copilot in Azureの主な特長と具体的な活用シーンについてご紹介します。
Microsoft Copilot in Azureとは？
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Microsoft Copilot in Azureとは、Azureに最適化されたAIアシスタントで、いわばクラウド管理向けのCopilotです。このサービスでは、自然言語での対話によって、Azureリソースに関する情報を参照したり、リソースを操作したりできます。クラウド管理・運用支援として、Azure上で動作するアプリ・インフラの設計や運用、最適化、トラブルシューティングなどで利用されています。 |
Microsoft Copilot in Azureの主な特徴
Microsoft Copilot in Azure はAzure PortalやAzureアプリ、AI Shellから利用できます。このサービスの主な特徴をご紹介します。
自然言語によるAzureリソース管理・操作の自動化
「VMを作成して」「コストを最適化して」といった指示を自然言語で入力し、リソースへのアクセス状況やユーザーの権限に応じた結果を返します。リソース管理やコードの生成も可能です。データ分析や、リソースのコスト削減にも使えます。
Azureに準拠したアクセス制御とデータ保護
Azureのセキュリティ基準の枠組みのなかで、リソースへのアクセスおよびデータ保護がなされる仕組みであり、Copilotからの回答はテナントの資産情報を前提に生成されます。またユーザーがアクセスを許可されている全リソースにアクセス可能で、Copilotがユーザーの権限を超えることはありません。実行許可のあるアクションを実行したり、特定のグループにアクセス権を付与したりすることも、ユーザーに権限があれば可能です。
利用料金
Microsoft Copilot in Azureは追加料金なしで利用できます。ただし今後の機能追加により、価格が変更になる可能性があります。
利用上の注意
Microsoft Copilot in Azureの利用にあたって、現在はいくつかの制限があります。例えば24時間を超えて同じ会話を続けることができない、10を超えるリソースへのアクションはCopilotの外部で実行する必要がある、複雑なジョブへの制限によって意図通りの動作を行わない場合があるなどです。
またMicrosoft Copilot in Azureはあくまで生成AIによる支援ツールであり、内容が必ずしも正しいといえない場合もあります。したがって、最終的な判断は人が行うことが必要です。
Microsoft Copilot in Azureの活用シーンとよくある使い方
Microsoft Copilot in Azureの活用シーンとよくある使い方を簡単にご紹介します。
課題1：Azureサービスが多すぎて選べない問題を解消
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Azure管理全般の課題として、Azureサービスが多い点が挙げられます。たとえばデータ分析だけでも、10数種類のサービスがあります。情報システム部門の担当者としては、多数のサービスからどのサービスを選択すればいいのかわからなくなりがちです。 |
＜解決策＞
「○○をするためにはどのようなサービスがありますか」などと自然言語で質問すると、最適なAzureサービスや構成を提案してくれます。
課題2：インフラ設定・管理作業の負荷軽減
課題1と関連して、Azureサービスを利用するにあたり、インフラの設定や管理作業にも時間がかかります。特に情報システム部門の人員が少ない場合には、大きな課題となります。
＜解決策＞
Microsoft Copilot in Azureがリソース作成・スクリプト生成を支援します。JSON形式で記述されるARMテンプレート、Microsoft Azure向けのIaCツールであるBicepテンプレートのいずれの作成も対応可能です。
課題3：Azureコストの最適化
Azureサービスを複数利用している場合、Azureのどのサービスに費用がかかっているかわかりにくいため、コストの最適化が難しいという面もあります。
＜解決策＞
Microsoft Copilot in Azureに「コストを削減する方法を教えて」「非アクティブなリソースを教えて」などと聞くと、コスト分析や最適化の提案などの対策を提示してくれます。詳細な料金データや利用状況、使用率が低いリソースや不要なリソースなどを可視化すれば、コスト削減策のヒントとなるでしょう。
課題4：障害対応やトラブルシューティングにかかる時間の削減
クラウド運用においては障害やトラブルの件数が多くなりがちで、優先度の設定やログの解析、対処方法の確立に時間がかかることがあります。
＜解決策＞
エラーやパフォーマンスなどの問題についても、原因分析やログ解析、診断、修正手順を提案します。
課題5：運用担当者のスキル差・属人化からの脱却
情報システム部門によっては、運用担当者のスキルに差があることがあります。また特に少人数で部門が構成されているとナレッジが属人化しがちで、担当者を増員しても経験を積むまでに学習コストが高くつくこともしばしば発生します。
＜解決策＞
Microsoft Copilot in Azureはリアルタイムでベストプラクティスを案内するため、経験の浅い担当者でもすぐに対応が可能です。新しい担当者が増えた場合にも、学習コストの軽減につながるでしょう。
課題6：セキュリティリスクの把握と対応
多様なセキュリティリスクを常に把握・対応することは大きな負荷がかかります。一方で
対応漏れが重大なリスクに直結します。
＜解決策＞
「セキュリティの問題があるかチェックして」などという指示で、セキュリティセンターの診断結果をもとにリスクを洗い出し、改善案を提示できます。またAzure Monitorアラートに関して、「すべてのアラートを一覧表示して」「重要なアラートを教えて」といったように指示し優先度で絞り込むなどして、ログ分析にも使えます。
課題7：マルチクラウド・大規模環境の可視化が難しい
システム環境が大規模になる、あるいは複数の異なるクラウドサービスを組み合わせたマルチクラウドの場合、環境の可視化自体が困難になる場合があります。
＜解決策＞
Azure Arcなどの拡張サービスと連携して、オンプレミスや他クラウドで稼働しているリソースの管理にも対応できます。「オンプレミスの状態も含めて確認したい」などと指示すればMicrosoft Copilot in Azureが環境全体を俯瞰して状況を説明できます。システム構成が変更になる場合にも、自然言語での対話によって影響範囲の確認が可能です。これにより情報システム管理者は複数のツールを行き来する回数が減り、業務効率化につながります。
Microsoft Copilot in Azureの活用はＪＢサービスへ
Microsoft Copilot in Azure についてお伝えしました。AIによる提案で業務効率や負荷の改善はある程度可能ですが、最終的な意思決定や内容の精査には専門的な知見が不可欠です。
ＪＢサービスでは、Microsoft製品のPoC、導入から運用まで経験豊富なエンジニアがサポートします。Microsoft Copilot in Azureの導入支援または運用支援会社をお探しであればＪＢサービスまでお問い合わせください。
