--- title: 北海道共創ラボ_TED_Modeki_20260626_共有用 tags: author: [Haruhisa Homma](https://www.docswell.com/user/2559613) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/GE8DQ4WLED.jpg?width=480 description: 北海道共創ラボ_TED_Modeki_20260626_共有用 by Haruhisa Homma published: June 29, 26 canonical: https://www.docswell.com/s/2559613/KE11JQ-2026-06-29-130623 --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DQ4WLED.jpg) 北海道AIxIoTビジネス共創ラボ 「AIエージェント時代の到来。現場を変える、ビジネスを変える」 なぜうまくいかない？ AIエージェントとデータ活用の勘違い ─ 実際に直面した課題とその解決策 クラウドIoTカンパニー エッジクラウドソリューション部 茂出木 裕也 2026年6月26日 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELMX6NQ7R.jpg) 現場で実際に直面してきた 「よくある勘違い」と 「解決策」を リアルな事例とともに語ります。 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYL5QKJW.jpg) 自己紹介 茂出木 裕也 (もでき ゆうや) 東京エレクトロン デバイス株式会社 (仙台オフィス在籍) クラウドIoTカンパニー エッジクラウドソリューション部 アーキテクトグループ クラウドソリューションアーキテクト Microsoft のパートナー(CSP:クラウドソリューションプロバイダー) のエンジニアとして Microsoft 製品のご提案や技術サポートを提供 3年くらい BIOS開発のエンジニア (Intel x86 アセンブラ言語) 9年くらい 組込み系エンジニア (Windows Embedded OS) 9年くらい クラウドエンジニア (Microsoft Azure IoT/AI) 【受賞歴】 2013年～2017年 Microsoft MVP Award (Windows Embedded) 2018年～2023年 Microsoft MVP Award (Azure / Internet of Things) 2023年7月 Microsoft Top Partner Engineer Award (Business Applications部門) 2024年7月 Microsoft Top Partner Engineer Award (AI部門) 2025年7月 Microsoft Top Partner Engineer Award (Azure-Data-AI部門) # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR9K38679.jpg) データ活用の民主化を実現するSaaS型データ基盤：Microsoft Fabric 生成AI ローコード・ノーコード 現場のユーザー AI アシスト データエンジニア データサイエンティスト 自社データを 活用した生成AI Azure OpenAI Service Copilot in Fabric データ 統合 加工 DWH データ サイエンス リアル タイム 可視化 アラート Data Factory Data Engineering Data Warehouse Data Science Real-Time Intelligence Power BI Data Activator コンピュート Copilot Studio ストレージ 統一されたデータ基盤 Dataverse Google OneLake Amazon Azure マルチクラウド・ストレージへのショートカット (データ仮想統合) Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 4 S3互換 ストレージ # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQL48DJX.jpg) データ活用の民主化を実現するSaaS型データ基盤：Microsoft Fabric 生成AI ローコード・ノーコード データエンジニア データサイエンティスト 現場のユーザー AI アシスト コンピュート ローコード・ノーコードでデータ活用 ＋ 生成AIでの操作支援 Copilot in Fabric データ 統合 加工 DWH データ サイエンス リアル タイム 可視化 アラート Data Factory Data Engineering Data Warehouse Data Science Real-Time Intelligence Power BI Data Activator ストレージ 統一されたデータ基盤 OneLake 構造化データ・非構造化データの 両方を扱うことが可能 Dataverse Google Amazon Azure マルチクラウド・ストレージへのショートカット (データ仮想統合) Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 自社データを 活用した生成AI 5 S3互換 ストレージ Azure OpenAI Service 生成AIシステム のための Copilot Studio データ基盤 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9LZKDED.jpg) 生成AI・AIエージェントで、 構造化データ・非構造化データの両方を扱えます と聞いて、貴方はどう思いますか？ 1 まじで！？それは凄い！！ 2 何が凄いの？普通じゃないの？ 3 …そもそも、構造化・非構造化って何？ Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 6 # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73W3DZP75.jpg) 構造化データと非構造化データ 生成AI+RAG は”構造化データ”の扱いが苦手 構造化データ 非構造化データ 定義 定義 行と列（テーブル）で整理されていること 事前に定義されたスキーマ（行・列）に従い、 RDBやCSV等に格納されるデータ 固定スキーマを持たず、多様な形式（テキス ト・画像・音声等）で存在するデータ 例 メール / PDFドキュメント / 画像・動画 / SNS投 稿 / 音声データ 例 Excel / CSV / RDB / 顧客マスタ / 製品マスタ / センサーログ / 売上データ など Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 7 # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK4PR3JG.jpg) 生成AIはRAGでナレッジを拡張できる RAG: Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成） 外部データから関連情報を検索（Retrieval）して補い、その情報をもとにLLMが回答を生成（Generation）する仕組み 社内ドキュメント など DB / 検索エンジン 1. 検索（Retrieval） 2. 拡張（Augmentation） 3. 生成（Generation） ユーザーの質問を解析し、ベクトルDBや検索エンジンから関連情報を探す。 （例：社内マニュアル、PDF、FAQ、Webページなど） Azure AI Search 等 ① 事前登録 検索で得た文書を、ユーザーの質問に“付け加えて”LLMに渡す。 → LLMに「参考資料を読ませた状態」を作る。 ③ 検索 RAG 検索拡張生成 ② 問い合わせ LLMが、追加された文書を根拠にして回答を生成する。 → ハルシネーションが大幅に減る。 ④ LLMへ送信 LLM ユーザー ⑤ 回答生成 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 8 # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKMNWPE8.jpg) よくある勘違い × RAGを使えば、どのようなファイルでも生成AIにナレッジとして参照させる事ができる！ × 社内のデータベースやCSVファイルのログデータとかも、 RAGのナレッジに追加しておけば上手く回答してくれるんでしょ？ 事実、生成AI + RAG は”構造化データ”の扱いが苦手 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 9 # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV9K8VEQ.jpg) RAGの仕組み (テキストなど、非構造化データの場合) DB / 検索エンジン Azure AI Search 等 ① 事前登録 チャンクされた情報だけが 参照データとしてLLMに渡される (トークン節約のため) ③ 検索 RAG ドキュメントは細かい単位にチャンク(分割)された状態で 登録される 検索拡張生成 ② 問い合わせ LLM ユーザー ⑤ 回答生成 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. ④ LLMへ送信 (チャンク) 10 # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLZQ51EL.jpg) チャンクの仕組み ― 文書を「意味のある単位」に分割する 長い文書をそのまま扱わず、小さな断片（チャンク）に分けてベクトル化・検索する。 必要な部分だけをピンポイントで参照できる。 元の文書 チャンク 1 (社内マニュアル等) 文書の一部分 ベクトル化 重複(オーバーラップ) 分割 各チャンクを Embedding チャンク 2 文書の一部分 重複(オーバーラップ) チャンク 3 ベクトルDB 文書の一部分 チャンク単位で 格納・検索 重複(オーバーラップ) チャンク 4 文書の一部分 ※ チャンク同士を少し重ねて、文脈の途切れを防ぐ ✓ トークン上限に対応 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. ✓ 必要な箇所だけ検索 → 精度向上 11 ✓ 関連部分をピンポイント参照 # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYLKZNJP.jpg) 構造化データは、なぜ扱いが難しいの？(サンプルで実証) ログデータ (構造化データ) Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. アラーム対応表 (非構造化データ) 12 # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WDP3371.jpg) 生成AI+RAGで”構造化データ”の検索が上手く行かない例 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 13 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1YZ91Z7G.jpg) 正解は？ Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 14 # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG9Q86J2.jpg) 何が起きた？(何故失敗した？) チャンクされた48～63行のデータだけで 回数のカウントがされている Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 15 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZL9W8RJ3.jpg) そもそも 生成AI+RAG の仕組みは 「数値集計・条件指定分析」 には “不向き” 実際にあった話 (具体例 あるある話) ・csvやexcelをRAGで参照させたけど、上手く行かない ・データベースからデータを検索させてみたけど、結果が間違ってる ・この程度の事が出来ないんじゃ、生成AIまだまだ使えませんね！ じゃあ、どうすれば良いのか？ 「自然言語 → SQLクエリ生成 → データベース実行 → 結果取得」が必要 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 16 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WKGP1JV.jpg) じゃあ、どうすれば良いか ・Text-to-SQL のアプローチが必要 ・自然言語の指示から検索クエリ(SQL) を作る 入力：「先月の売上が高い上位5製品は？」 出力（SQL）： Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 17 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MPVKLJ4.jpg) 解決策: Fabric Data Agent (= 仮想データアナリスト) 自然言語による会話・指示でデータ検索を実現したい Fabric データ エージェントを使用すると、自然言語で Fabric に保存されているデータについて 会話し、回答を受け取ることができる！ ユーザーの質問は構造化クエリ(T-SQL、DAX、または KQL)に変換され、データに基づいた具 体的な回答が返される。 [Fabric Data Agent] AI Foundry/Copilot Studio (生成AI) から、 Fabricに蓄積されたビッグデータにアクセスさせるためのコネクタ Microsoft Fabric の OneLake 上にある構造化データに自然言語で質問 → Fabric Data Agent が裏で SQL を生成し、値を検索(取得)して回答 データベースからXXXとXXXの条件を 満たすデータを抽出して。 【SQLクエリ】 SELECT … FROM … WHERE … データベース Fabric Data Agent Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 18 # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3W3DZDE5.jpg) Fabric Data Agent で構造化データに質問してみる Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 19 # Page. 20 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK4PR27G.jpg) Fabric Data Agent で構造化データに質問してみる ②最適なプロンプトに 自動で変換 ①自然言語で指示 ③自然言語での指示から SQLクエリを生成して発行 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 20 # Page. 21 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKMNWLJ8.jpg) Fabric Data Agent で構造化データに質問してみる Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 21 # Page. 22 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV9K86JQ.jpg) 構造化データと非構造化データの両方を参照して回答させる Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 22 # Page. 23 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLZQ52JL.jpg) 構造化データと非構造化データの両方を扱える意味は？ Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 23 # Page. 24 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYLKZ97P.jpg) 【例】 構造化データと非構造化データを同時に参照する machineInfo.csv error.csv トラブルシューティング ガイドTED2000z.pdf トラブルシューティング ガイドTED6000z.pdf Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 24 telemetry.csv # Page. 25 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WDPDRE1.jpg) 【例】 構造化データと非構造化データを同時に参照する 発生しているアラームNo. のエラー内容や対処方法を ドキュメント(非構造化データ)を参照して回答 ログデータ(構造化データ)を集計して回答 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 25 # Page. 26 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YZ9ZVEG.jpg) AIエージェント デザインパターン ⚫ AIエージェントを「使う・作る」 3つのアプローチ Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. # Page. 27 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG9Q9372.jpg) AIエージェントを「使う・作る」 3つのアプローチ 高 より高度なエージェント開発 Y軸：構築難易度 (ノーコード / プロコード) Microsoft Foundry Level 3 意思決定・計画型 自律トリガー マルチエージェント カスタムエージェントを簡単開発 Level 2 アクション実行型 ナレッジ＋ツール シングルエージェント Level 1 知識回答型 チャットボット For Developers Copilot Studio ローコードカスタム エージェント まずはここから！ フルカスタム エージェント 高度にフルカスタム・部分/全体最適化 For Makers 業務向けエージェントをローコードで作成 M365 Copilot ライト エージェント For End Users M365 Apps からユーザーが簡単に利用 通訳 サイト チャット プリビルド エージェント ユーザー作成 エージェント ユーザー作成 エージェント 宣言型 エージェント カスタム エージェント 対話型 対話型 / 自律型 モデル系 ナレッジ系 タスク系 生成 AI モデル 生成 AI 最適化 DB フルカスタム アクション チューニング など など 低 X軸：エージェントの作成リードタイム 使いやすい！ Copilot UX 誰もが普段から使い慣れたアプリ Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 27 自社アプリで使える！ 個別 / 組込 UX 自律型エージェント / バックエンドエージェント 等 # Page. 28 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZL9W9G73.jpg) Copilot Studio とは 実業務に特化した AI エージェント を 「ローコード」 で構築できるツール 拡張 Microsoft Copilot の拡張 お客様独自の企業シナリオで、1stパーティのMicrosoft Copilotsを拡張およびカスタマイズします。 Copilot Studioは、M365 Copilot ライセンスに含まれます。 開発 ローコードでエージェントを作成 大規模な言語モデルと生成AIで強化された直感的な構築エ クスペリエンスを使用して、組織のカスタムコパイロットを作成 し、公開します。 エージェントをCopilot に発行 管理 統合的 プラットフォーム Azure AI Studio、Azure Cognitive Services、Azure Bot Framework、Power Platforms AIモデルなど、マイクロソフ トのさまざまな会話AIテクノロジースタックを統合し公開します。 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 例：エージェントが、どんなナレッジで、どんな受け答えをして、どんなアクションをするか？ をデザインし、Copilot Chat エージェント や Webサイト に発行できるツール 28 # Page. 29 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76WKGKQ7V.jpg) AIエージェントは「自分で作る」時代に 自分が必要なAIエージェントは、自分で作るのが一番良い その業務を一番良く知っている人(自分・あなた)の強み 技術力よりドメイン知識が大事 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 29 # Page. 30 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75MPVP274.jpg) https://x.com/oikon48/status/2064630668882272486 # Page. 31 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J296361ER.jpg) # Page. 32 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY49194JM.jpg) https://x.com/chomado/status/2064631914196255068 # Page. 33 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYL2L678.jpg) # Page. 34 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9P414RJ3.jpg) https://zenn.dev/hackathons/microsoft-agent-hackathon-2026?tab=overview # Page. 35 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DQ4QGED.jpg) AIエージェントは「自分で作る」時代に 自分が必要なAIエージェントは、自分で作るのが一番良い その業務を一番良く知っている人(自分・あなた)の強み 技術力よりドメイン知識が大事 ・AIエージェントを簡単に開発できる環境が整ってきている ・SIベンダーも意識変革が必要 → 受託開発だけではなく、エンドユーザーの伴走型支援の提案も → FDE (Forward Deployed Engineer) 顧客の現場に常駐し、AIの導入から成果創出まで担う役割 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 35 # Page. 36 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELMX6XX7R.jpg) Microsoft 365 Copilot / Copilot Studio 利活用支援サービス TED の Microsoft 365 Copilot / Copilot Studio 利活用支援サービスでは、エンドユーザー企業様に向けて導入支援や業務活用設計支援、 PoC 支援など幅広く提供しています。 サービス提供時には経験豊富なコンサルタントが、お客様の業務プロセスを深く理解し、導入計画の策定から社内トレーニング、運用支援 まで一貫して伴走するため、初めて導入される方でも安心です。Microsoft 社との長年のパートナーシップや豊富な技術ノウハウ・経験を 活かし、貴社とお客様の生産性向上と DX 推進を全力で後押しさせていただきます。 Microsoft 365 Copilot 利活用支援サービス 評価環境• • Microsoft 365 Copilot 有効化支援 導入準備支援 • Microsoft 365 Copilot 基礎教育 Copilot Studio 利活用支援サービス • Copilot Studio 環境確認・初期設定 評価環境• 導入準備支援 ユーザー教育• 活用定着化支援 運用支援 • 活用ガバナンス整備支援 • 導入計画支援 • POC 環境構築 • 利用データの整理方針策定支援 業務活用設計支援 • Copilot Studio ハンズオントレーニング（基礎） POC 支援 • RAG・ナレッジ連携 • ユースケース別教育 • Copilot Studio 開発者教育 • プロンプト習熟支援 • 生成 AI システム構築支援 • オンライン教材 / 活用トレーニング 伴走支援サービス • 生成 AI システム回答精度向上支援 • 推進人材教育 • 高度な AI エージェント連携構築支援 • 利活用相談対応 • Copilot Studio 技術 Q&A サポート • 管理者向けトレーニング • 活用効果測定支援 TED C S P Standard サポート 運用支援 • 管理者向けトレーニング • セキュリティ・ガバナンス設計支援 Microsoft のクラウドサービスに関して、一問一答形式で回答させていただく技術サポートです。 # Page. 37 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYL5L3JW.jpg) Microsoft Fabric伴走支援サービス Microsoft Fabricを、お客様主導で導入・活用いただくために伴走型でご支援させていただきます。 要件ヒアリングの結果やお客様のご要望に合わせて、支援メニューを選択してご提案させていただきます。 費用は個別見積もりとなります。支援サービスは、TEDあるいはTEDパートナーから提供されます。 準委任契約での対応となります。 デ モ ン ス ト レ ー 要 件 ヒ ア リ ン グ シ ョ ン 評 価 環 境 構 築 支 援 データ統合支援 必要な分析対象データを取り込んだり、連携させる ことで一元化されたデータ環境の整備を行います。 ⚫ 仮想統合 ⚫ データインポート ⚫ 前処理 データ分析支援 データから洞察を得るための準備作業や、分析手法 を習得します。 ⚫ データ加工 ⚫ 可視化 ⚫ 統計解析 ⚫ 機械学習 生成AI活用支援 蓄積されたデータを活用し、業務支援を行う生成AI を導入します。 ⚫ 生成AIボット連携 ⚫ RAG構成 ⚫ プロンプト最適化 運用立ち上げ支援 お客様でMicrosoft Fabricを運用いただくための立ち 上げを支援します。 ⚫ 運用標準整備 ⚫ ユーザー教育 Microsoftのクラウドサービスに関して、一問一答形式で回答させていただく 技術サポートです。 TED CSP Standard サポート 事前対応 Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 伴走型支援 37 # Page. 38 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR9K3KR79.jpg) まとめ ⚫ RAGは万能ではない → 構造化データを扱うには「Text-to-SQL」の考え方が必要！ ⚫ Microsoft Fabric のデータエージェントなら、 生成AIで構造化データと非構造化データの両方を扱える！ ⚫ Copilot Studio なら、ローコード・ノーコードで AIエージェントが作れます！ Copyright © Tokyo Electron Device LTD. All Rights Reserved. 38 # Page. 39 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQL4LYJX.jpg) 共に創る 新たな価値を 「Connect Beyond」は、ステークホルダーの皆さまの期待と信頼に応えるため、 あらゆる既成概念を超えて、皆さまと共に新たな価値の創造に挑戦するという 私たちの姿勢を表しています。