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Microsoft：プロダクトマネージャーの月次経営報告の作成とAzure DevOpsの計画データ点検のAI自動化
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業務課題
Microsoftの社内IT組織が2026年10月8日に公開した記事によると、Microsoft DigitalのInfrastructure Engineering Servicesチームのプロダクトマネージャーは、限られたエンジニアリング人員がどこに使われているかを経営陣に報告するため、Azure DevOpsに散らばった案件データを集めて整理する必要があった。この月次報告には数週間かかり、7月の報告書が出るのは8月末だった。元の計画データが欠けていたり一貫していなかったりすると、報告の内容も不完全になった。
使った技術とデータ
プリンシパルPMマネージャーのMartin O’Flaherty氏とチームは、前月に完了した案件をすべて洗い出して戦略上の優先事項ごとにまとめ、経営陣向けの要約と可視化資料にするAIレポート機能をつくった。続いて、決めておいたルールで案件データを継続的に点検して欠けている箇所を見つけ、担当者にAzure DevOpsでの補い方を案内する2つ目のデータ点検機能を加えた。報告書は人がレビューして承認し、チームはGitHub CopilotとMCPサーバーの使い方を短い動画で伝え、再利用できる機能を集めたリポジトリを運営している。プロダクトマネージャーはCopilot Studioで画面の試作品もつくる。
成果
O’Flaherty氏は、数週間かかっていた7月の報告書を今では8月の初日に送れるようになり、先月の報告書には修正の指摘がほとんどなかったと述べた。データ点検エージェントが元データを正す行動を促したことが、月末の報告書に人のレビューがほとんど要らなくなった主な理由だという。プリンシパルプロダクトマネージャーのNevedita Mallick氏は、1日か2日かかっていた試作作業がCopilot Studioで1時間以内、早ければ数分で終わると述べた。
限界と残る課題
報告の作成時間と試作作業の時間は担当者の発言であり、測定期間と対象となった報告書の数は記事に書かれていない。
出典
- Boosting product manager productivity at Microsoft with AImicrosoft.com, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。