（最終更新日: 2026年01月24日）
開発現場において「コードレビューの待ち時間が長すぎてリリースが停滞する」「人によって指摘の品質にバラつきがある」といった課題に頭を悩ませていませんか？
手動のレビューは負担が大きく、どうしても人為的な見落としが発生しがちです。
しかし、最新のMicrosoft Copilotを活用すれば、AIを「最強の副操縦士」としてコードレビューのプロセスに組み込み、劇的な効率化を実現できます。
実際にMicrosoft社内では、AI活用によりバグを40%削減したという驚きの実績も報告されています。
本記事では、2026年最新の料金プラン比較から、今日から使える厳選プロンプト10選、具体的な活用フローまでを完全網羅しました。
この記事を読み終える頃には、あなたのチームの生産性を最大化し、リリースサイクルを加速させる準備が整っているはずです。
Microsoft Copilotによるコードレビューの仕組みと2つの主要アプローチ
当セクションでは、Microsoft Copilotがコードレビューにおいてどのように機能するのか、その主要な2つのアプローチと具体的な動作原理について詳しく解説します。
なぜなら、GitHub CopilotとMicrosoft 365 Copilotでは得意とする領域が異なり、それぞれの特性を正しく理解することが開発効率の最大化に直結するからです。
- GitHub Copilotによる「コンテキスト重視」のコード解析
- Microsoft 365 Copilot（ビジネス版）を活用したコードレビューの特性
- 従来の静的解析ツール（Linter/SAST）とAIレビューの決定的な違い
GitHub Copilotによる「コンテキスト重視」のコード解析
GitHub Copilotは、単一のファイルに留まらずプロジェクト全体の構造を深く俯瞰しながらコードレビューを行います。
これはLLMがリポジトリ内の関連する関数やクラス定義を広範囲にスキャンし、開発者の意図を周辺ファイルからコンテキストとして読み取るためです。
IDE上で開いている別のタブの情報や、インポート先のロジックとの矛盾を瞬時に指摘する仕組みが、人間のような精度の高いフィードバックを支えています。
プロジェクト全体の整合性を踏まえたアドバイスを受けられることで、手動レビューで見落としがちな依存関係に起因するバグを未然に防ぐことが可能です。
Microsoft 365 Copilot（ビジネス版）を活用したコードレビューの特性
Microsoft 365 Copilotは、開発者だけでなく非開発者のステークホルダーを巻き込んだコードレビューにおいて高い価値を発揮します。
ビジネスドキュメント作成に長けたこのAIは、難解な技術ロジックを平易な日本語に要約し、要件定義書などの仕様と照らし合わせる作業に最適化されています。
Microsoft 365 Copilotで“できること”完全ガイドを参考にすると、エンジニア以外の人員がプログラムの変更意図を把握する際の強力な翻訳機として機能することがわかります。
開発現場とビジネス側の情報格差を埋めるためのコミュニケーションツールとして活用すれば、組織全体の意思決定スピードを劇的に加速させられるでしょう。
| 特性 | GitHub Copilot | Microsoft 365 Copilot |
|---|---|---|
| 主な対象者 | エンジニア・開発チーム | PM・ディレクター・非技術職 |
| 得意なレビュー | ロジックの正確性・バグ検知 | 仕様との整合性・内容の要約 |
| 主な実行環境 | VS Code等のIDE・GitHub.com | Teams・Word等のOfficeアプリ |
従来の静的解析ツール（Linter/SAST）とAIレビューの決定的な違い
従来のLinterや静的解析ツールとCopilotの決定的な違いは、機械的なルール違反の検知ではなく「コードの意図」そのものを解釈できる点にあります。
静的解析がセミコロンの欠如などをパターンマッチングで検出するのに対し、AIは計算効率の改善や命名の妥当性といった定性的な評価まで踏み込んでアドバイスを行います。
実際にMicrosoft社内ではAIレビューを大規模に運用しており、本番環境のバグを約40%削減したという驚異的な実績も報告されています（参考: botble.com）。
CodeRabbit とは？などのAI特化型ツールと同様に、ルールの遵守を超えた本質的な改善を提案することで、プロダクトの長期的な保守性を高めてくれます。
| 指摘の深さ | 従来のLinter (ESLint等) | Microsoft Copilot |
|---|---|---|
| 構文・形式 | 定義済みのルールに基づき厳密に指摘 | 同様の指摘に加え、より自然な表現を提案 |
| 意図の理解 | 不可能（ルールにない記述はスルー） | 前後の文脈から最適なアルゴリズムを判断 |
| 品質改善 | 一律のチェックのみ | 可読性やメンテナンス性の観点で助言 |
（出所：botble.com）
AIを活用したレビュー手法をより具体的に知りたい方には、こちらのガイドブックが非常に参考になります。
https://amzn.to/3Il2Yhq
2026年最新：Microsoft Copilotの料金プランとコードレビュー対応表
当セクションでは、2026年におけるMicrosoft Copilotの最新料金プランと、エンジニアにとって最重要機能であるコードレビューへの対応状況について詳しく解説します。
プランごとに利用可能なリクエスト回数やセキュリティ仕様が大きく異なるため、開発規模や組織の要件に合わせた最適な選択がプロジェクトの成否を分けるからです。
- 個人向けFree/Pro/Pro+プランと「プレミアムリクエスト」の制限
- 法人向けBusiness/Enterpriseプランのセキュリティと管理機能
- 組織導入におけるコストパフォーマンスとライセンス最適化のコツ
個人向けFree/Pro/Pro+プランと「プレミアムリクエスト」の制限
2026年の個人向け体系において、Copilotの価値を左右するのはプレミアムリクエストの回数管理という新しい概念です。
高度なコードレビュー機能は膨大な計算リソースを必要とするため、最新モデルを優先的に利用できるリクエスト枠の消費を伴います。
プランごとの詳細を確認すると、月額10ドルのProプランでは300回、上位のPro+では最新モデルo3などを含む1,500回までプレミアム枠を利用可能です。（参考: Microsoft Copilot徹底比較）
以下の表で示す通り、無料版では回数制限が厳しくコードレビューも限定的なため、本格的な開発には有料プランへの移行が前提となるでしょう。
| プラン名 | 価格(月額) | プレミアム枠 | コードレビュー |
|---|---|---|---|
| Free | 無料 | 50回 | 限定的 |
| Pro | $10 | 300回 | 利用可能 |
| Pro+ | $39 | 1,500回 | フル活用 |
出所：GitHub Copilot Pricing Guide 2025 （参考: LLMおすすめ比較）
日々のコミット量が多いフルスタックエンジニアなら、リクエスト上限が5倍に設定されているPro+を選ぶのが最もストレスのない選択です。
法人向けBusiness/Enterpriseプランのセキュリティと管理機能
企業が開発現場にAIを導入する際、最も優先すべきはソースコードの機密保持と著作権保護を確実に担保することです。
法人向けのBusinessおよびEnterpriseプランでは、入力データがAIの学習に利用されないことが規約で明文化されており、知財流出のリスクを物理的に排除できます。
特にEnterpriseプランはGitHub.comとネイティブに統合されており、プルリクエスト作成時にAIが即座に修正案を提示するシームレスな体験が可能です。（参考: Microsoft 365 Copilotでできること）
著作権侵害に対するIP補償も提供されるため、法的リスクを最小限に抑えつつエンタープライズ領域での開発スピードを安全に加速させることができます。
管理者がポリシー設定で「Copilot Code Review」を有効化するだけで、組織全体のコード品質を一定水準以上に保つ体制が整うでしょう。
組織導入におけるコストパフォーマンスとライセンス最適化のコツ
開発組織全体でコストを抑えつつ成果を出すには、役割に応じたライセンスの最適配分が不可欠な戦略となります。
すべてのメンバーに一律で最上位プランを付与するのではなく、業務の重要度やレビュー権限に合わせてライセンスを使い分けることでROIを最大化できるからです。
例えば、最終的なコード品質を担保するリーダー層にはEnterpriseを、実装がメインのメンバーにはBusinessを割り当てる手法が非常に効果的でしょう。
このライセンス配分最適化モデルを導入した事例では、機能性を維持したまま月々のコストを大幅に抑制することに成功しています。（参考: AIコーディング支援ツール比較）
チームの現在のフェーズやプロジェクトの難易度を分析し、最適なプラン構成を定期的に見直すことが長期的な運用の鍵です。
業務効率化のノウハウをさらに深めたい方は、生成AI 最速仕事術などの書籍を参考にプロンプトの型を学ぶことも推奨されます。
現場で即使える！GitHub Copilot Chatを活用したコードレビュー手順
当セクションでは、GitHub Copilot Chatを実務に組み込んでコードレビューを効率化する具体的なステップを解説します。
AIによるコードレビューは、開発者の手戻りを減らし、チーム全体の品質を高めるための強力な武器となるためです。
- VS Code / Visual Studio でコミット前にセルフレビューを行う方法
- GitHub.com上でのプルリクエスト要約と自動コメント機能の活用
- 「.github/copilot-instructions.md」で組織独自の規約をAIに学習させる
AIを使いこなし、最短で成果を出すためのプロンプト術を学びたい方は、こちらの書籍が非常に参考になります。
VS Code / Visual Studio でコミット前にセルフレビューを行う方法
開発者が自らの手でバグを早期発見するために、IDE上でのセルフレビューは欠かせない工程です。
GitHub Copilotを利用すれば、プルリクエストを作成する前のローカル環境で高度な修正提案を受けられます。
ソース管理ビューにある「Copilot Code Review」ボタンをクリックするだけで、計画性やセキュリティリスクの分析が開始されます。
提示された修正案はワンクリックで適用できるため、手作業による修正の手間もほとんどかかりません。
コミット直前のAIチェックをルーチン化することで、チームのレビュアーに届くコードの質を底上げし、無駄な往復をゼロに近づけられます。
GitHub.com上でのプルリクエスト要約と自動コメント機能の活用
GitHub.comのインターフェースでは、AIがプルリクエストの内容を数秒で要約する強力な機能が備わっています。
レビュアーが変更の意図を理解するためにコードを一行ずつ読み解く時間を、この自動要約が劇的に削減してくれます。
Copilotは数千行にわたる変更であっても、影響範囲や優先的にチェックすべきファイルを的確にリストアップします。
こうした自動化により、レビュー開始までのリードタイムが大幅に短縮され、リリースサイクルの加速に直結します。
AIが直接PRにコメントを残すことで、単純なミスは人間が介在する前に解消できる体制が整います。
こうした仕組みの導入は、AIによる業務効率化の成功事例としても非常に評価されています。
PR要約によるリードタイム短縮は、モダンな開発チームにとって今や標準的な効率化手法と言えるでしょう。
「.github/copilot-instructions.md」で組織独自の規約をAIに学習させる
組織独自のコーディング規約や「このライブラリは使用しない」といった細かい社内ルールをAIに徹底させることは可能です。
リポジトリのルートに「.github/copilot-instructions.md」ファイルを配置すれば、Copilotはその内容を最優先の指示として学習します。
独自の指示ファイルを介すことで、一般的なAIレビューでは見逃されがちな、プロジェクト特有の命名規則やアーキテクチャ設計に沿った指摘が受けられます。
実際に設定を行う際は、以下のようなMarkdown形式で具体的に記述すると高い精度を維持できます。
# コーディング規約の指示
- 命名規則: キャメルケースを徹底し、変数名は略称を避ける
- 禁止事項: 外部ライブラリXの代わりに標準のYを使用する
- テスト要件: 新規関数には必ず単体テストを含めること組織独自のコーディング規約をAIが常時監視する仕組みを構築できれば、レビューの品質は劇的に向上します。
プロンプトの記述ノウハウについては、プロンプトエンジニアリング入門を参考にしてください。
精度を極める！コードレビュー用プロンプトの厳選テンプレート10選
このセクションでは、Microsoft Copilotの性能を最大限に引き出し、実務で即戦力となるコードレビュー用のプロンプトテンプレートを厳選して紹介します。
AIによるレビューの質は、与える指示の具体性に大きく左右されるため、用途に応じた最適な「型」を使い分けることが開発効率向上の鍵となるからです。
- セキュリティ脆弱性とエッジケースを徹底的に洗い出すプロンプト
- 可読性向上とDRY原則（重複排除）を徹底させるリファクタリング指示
- パフォーマンス改善と計算量（Big O）の最適化を指摘させる方法
セキュリティ脆弱性とエッジケースを徹底的に洗い出すプロンプト
開発の最終段階で致命的な欠陥が発覚するリスクを最小化するには、「攻撃者の視点」を明示的に指定したセキュリティ特化型のレビュー指示が極めて有効です。
Microsoft Copilotは膨大な脆弱性パターンを学習しており、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）といった代表的な脅威のほか、境界値における例外処理の漏れを鋭く指摘できます。
特にWebアプリケーション開発では、ユーザー入力のバリデーションや認証ロジックに潜む「人間が思い込みで見逃しやすい穴」をAIに客観的に評価させることが推奨されます。
以下のテンプレートをGitHubやIDEのチャット窓にコピーして活用することで、コードの堅牢性を劇的に高めることが可能です。
# セキュリティ特化型プロンプト例
以下のコードをセキュリティ専門家の視点でレビューしてください。
1. OWASP Top 10に基づいた脆弱性（特にSQLi, XSS, 不適切な認証）が含まれていないかチェックしてください。
2. エッジケースや境界値テストにおいて考慮が漏れているシナリオを挙げ、修正案を提示してください。
3. 機密情報のハードコーディングや不適切なログ出力がないか確認してください。脆弱性を早期に発見し修正する習慣を身につけることは、将来的なインシデント対応コストを抑えるだけでなく、開発チーム全体のセキュリティ意識向上にも繋がります。
なお、チームでの導入を検討される場合は、GitHub Copilotの料金プランを確認し、組織向けのEnterpriseプランなどでセキュリティポリシーを一括管理するのが最適です。
可読性向上とDRY原則（重複排除）を徹底させるリファクタリング指示
長期的なプロジェクト運用において、コードの「読みやすさ」と「重複の排除（DRY原則）」は、技術負債を蓄積させないための生命線と言っても過言ではありません。
監修者がPythonによる大規模な自動生成システムを開発した際も、Copilotに対して「ロジックの共通化」と「関数の責務分割」を繰り返し問いかけることで、コード量を30%削減しつつメンテナンス性を向上させた成功例があります。
AIはコード全体の構造を鳥瞰的に捉えることが得意なため、人間が書いている最中には気づきにくい「他箇所との類似性」や「過度に複雑化したネスト」を即座に検出してくれます。
単に動くコードを作る段階を卒業し、誰が読んでも意図が明確に伝わる美しい設計を目指すために、リファクタリングに特化したプロンプトを活用しましょう。
具体的には、「この関数をより小さく分割できるか？」「同じロジックをクラス内で再利用できるか？」といった問いかけをチャット形式で重ねる手法が効果的です。
一貫した記述スタイルと簡潔なロジックを追求することは、開発メンバー間のコミュニケーションコストを下げ、プロジェクト全体のスピードアップに直結します。
パフォーマンス改善と計算量（Big O）の最適化を指摘させる方法
大規模なデータを扱うシステムやリアルタイム性が求められる環境では、アルゴリズムの計算量（Big O記法）やデータベースアクセスの効率化をAIに厳密に検証させることが不可欠です。
特にループ処理内での不要なAPIコールや、ORM使用時に発生しやすい「N+1問題」は、単体テストでは表面化しづらく、本番環境での遅延を引き起こす主要な原因となります。
Microsoftの社内実績によれば、AIによるコードレビューを導入したことで本番環境のバグが約40%削減されたというデータもあり、その中にはパフォーマンスに起因する問題も多く含まれています（参考: Microsoft）。
計算量の最適化を依頼する際は、以下のテーブルにあるような観点に基づいたBefore/Afterの比較をCopilotに求めると、修正のメリットが視覚化されやすくなります。
| チェック項目 | レビューの狙い |
|---|---|
| 計算量（Big O） | O(n²)以上の処理をO(n log n)等へ改善可能か確認する | メモ化/キャッシュ | 再帰処理や重い計算結果を再利用して高速化する | クエリ最適化 | N+1問題の特定とインデックスの有効活用を提案させる |
システムの応答性能とスケーラビリティを最高水準で維持するために、常に最適化の余地をCopilotと共に探る姿勢がプロの開発者には求められます。
業務全体の効率化については、Microsoft 365 Copilotでできることも併せて参照すると、開発以外の周辺業務も大幅に削減できるでしょう。
AIを賢く使いこなし、生産性を高める具体的なテクニックをもっと知りたい方は、書籍生成AI 最速仕事術も非常に参考になります。
開発チームの生産性を最大化するAzure DevOps連携とMicrosoft社の成功事例
当セクションでは、Azure DevOps環境における具体的な統合手法と、Microsoft社が自ら証明した驚異的な導入効果を深掘りします。
単にツールを導入するだけでなく、エンタープライズレベルでの成功パターンを学ぶことで、自社チームへのスムーズな適用とROI（投資対効果）の最大化が可能になるためです。
- Azure Pipelinesと連携した「自動レビューパイプライン」の構築
- Microsoft社内での月間60万件PRへの適用実績とバグ40%削減の背景
- AIエージェントを「チームの一員」として参加させる文化づくりの要諦
Azure Pipelinesと連携した「自動レビューパイプライン」の構築
Azure PipelinesのワークフローにCopilotを組み込めば、プルリクエストが作成された瞬間に自動的に一次レビューを実行する仕組みを容易に構築可能です。
GitHub Copilot CLIなどの拡張機能を活用することで、人間のレビュアーがコードを確認する前に、AIが構文エラーやセキュリティ上の脆弱性を事前にフィルタリングできます。
これにより、人間はクリエイティブな設計判断やビジネスロジックの検証といった、より本質的なタスクにリソースを集中させることができるでしょう。
以下に示すのは、Azure DevOpsのパイプラインで自動レビューを起動するためのYAML設定ファイルの基本的なサンプル構成です。
trigger:
- main
jobs:
- job: AI_CodeReview
steps:
- script: |
# Copilot CLIを使用してPRの差分を分析しコメントを投稿
gh copilot review --pr $(System.PullRequest.PullRequestId)
displayName: 'Execute Copilot AI Review'このようにCI/CDパイプラインへ統合することは、開発プロセスの初期段階でバグを摘み取る「シフトレフト」の実現に直結します。
Microsoft社内での月間60万件PRへの適用実績とバグ40%削減の背景
Microsoft社は自社開発したAIレビューアシスタントを駆使し、月間60万件を超えるプルリクエストという膨大な開発フローの約90%にAIを適用しています。
この大規模な運用は、本番環境におけるバグ発生件数を約40%も削減するという極めて具体的な成果を叩き出しました（参考: botble.com）。
開発者はAIとのQ&Aを通じて自身のコードに対する理解を深めており、単なる効率化を超えた教育的効果も生まれているのが特徴です。
これら社内での成功ノウハウは現在のGitHub Copilotの機能に直接フィードバックされており、世界中の開発チームが恩恵を受けられる形になっています。
組織としての導入を検討する際は、GitHub Copilotの料金プランを参考に、Enterpriseプランによる高度なカスタマイズの活用も視野に入れるべきです。
Microsoftの事例は、AIを信頼できるアシスタントとしてプロセスに組み込むことが、大規模組織の品質管理をいかに変革するかを如実に物語っています。
AIエージェントを「チームの一員」として参加させる文化づくりの要諦
AIレビューの導入を成功させる最も重要なポイントは、AIを単なるツールではなく「信頼できる新人のチームメンバー」として迎え入れる文化の醸成にあります。
AIの指摘を心理的な脅威と捉えるのではなく、最終判断は常に人間が下す「Human-in-the-loop」の原則をチーム全体で共有することが不可欠です。
具体的には、AIのコメントに対して人間が賛成・反対を明示し、その対話を通じてチーム独自のナレッジが洗練されていくプロセスを重視しましょう。
この相互作用を視覚化すると、以下の図のようにAIと人間が補完し合うフィードバックループが形成されることがわかります。
AIエージェントの活用については、AIコーディング支援ツールの比較記事でも触れている通り、各ツールの特性を理解しつつチームの心理的安全性を保つことが肝要です。
こうした心理的アプローチを土台に据えることで、AIによるレビューは開発者の成長を促し、組織全体の自律的な生産性向上を実現する強力な武器へと進化します。
さらなる業務効率化を目指すなら、書籍『生成AI 最速仕事術』にまとめられている「プロンプトの型」を取り入れることも検討してみてください。
導入前に知っておくべきリスク管理とトラブルシューティング
当セクションでは、Microsoft Copilotをコードレビューに導入する際に直面する可能性のあるリスクと、それを回避するための具体的な管理手法について解説します。
AIを活用した開発は劇的な効率化をもたらす一方で、企業がソースコードを扱う以上、著作権やセキュリティといった法的・技術的な懸念をあらかじめ解消しておくことが不可欠だからです。
- ソースコードの著作権とIP補償（著作権侵害補償）の正確な理解
- データの学習利用を防ぎ社内資産を守るための設定手順
- AIのハルシネーション（誤情報）を見抜くためのチェックリスト
ソースコードの著作権とIP補償（著作権侵害補償）の正確な理解
Microsoftは、AIが生成したコードによる著作権侵害のリスクをカバーする「Copilot Copyright Commitment」を提供しており、ユーザーは法的な不安を最小限に抑えて開発に専念できます。
これは、大規模言語モデルが意図せず既存のコードと酷似した提案を行う可能性に対し、法的な後ろ盾を用意することで企業導入の障壁を下げるための制度です。
実際に補償を受けるためには、ガードレール機能を有効にしていることなどの適用条件を満たす必要がありますが、詳細は公式の（参考: GitHub Copilot Trust Center）から確認可能です。
著作権に関する広範な知識については、AI著作権の最新ガイドも理解を深める一助となるはずです。
こうした補償制度を正しく理解し、組織内で運用ルールを策定しておくことで、最新技術の恩恵を安全に享受できる環境が整います。
データの学習利用を防ぎ社内資産を守るための設定手順
企業の知的財産を保護するためには、管理画面から「Suggestions matching public code」設定を無効化し、自社のソースコードが学習に再利用されない構成を徹底しなければなりません。
既定の設定のままでは、意図しない社内資産の流出や、他者の公開コードとの不要な類似性がセキュリティ上の懸念となるリスクが残るためです。
組織管理者向けのダッシュボードでは、公開コードに一致する提案をフィルタリングするトグルスイッチが用意されており、これをオフにすることがエンタープライズ利用での推奨設定となります。
以下の図は、法人向けプランにおいて推奨されるプライバシー管理設定の具体的な構成イメージを示したものです。
導入初期の段階でこのポリシーを一括適用しておくことが、将来的なコンプライアンス事故を未然に防ぐための最も確実な手段となります。
AIのハルシネーション（誤情報）を見抜くためのチェックリスト
AIの提案には不正確な情報が混じるケースが避けられないため、レビュアーは「ハルシネーションの可能性」を前提とした検証プロセスを確立する必要があります。
最新のモデルであっても、稀に実在しない外部ライブラリを呼び出したり、一見正しいようで実行時にエラーとなる論理矛盾を含んだコードを出力したりする特性があるためです。
具体的な対策として、提案されたコードに含まれる未知の関数名の実在確認、セキュリティスキャン、そして境界値を意識した単体テストの3点をチェックリスト化するのが効果的でしょう。
ハルシネーションのメカニズムや防ぎ方については、ハルシネーション対策の専門記事に詳しい手法がまとめられています。
AIの出力を鵜呑みにせず、最終的な品質責任は常に人間にあるという意識を持つことで、開発のスピードと堅牢性を高いレベルで両立できます。
より高度なプロンプト活用でミスを減らしたい場合は、生成AI 最速仕事術などの書籍を参考に、AIへの指示の出し方をブラッシュアップするのも有効です。
まとめ：Microsoft Copilotでコードレビューの未来を切り拓く
いかがでしたでしょうか。Microsoft Copilotを活用した次世代のコードレビューは、単なる効率化を超え、開発チームの品質とスピードを劇的に向上させる強力な武器となります。
本記事では、AIによるプルリクエストの自動要約や、カスタム指示（.github/copilot-instructions.md）を活用した組織規約の徹底、そしてMicrosoft社内でのバグ40%削減という圧倒的な成功事例について解説しました。
AIを「頼れるパートナー」として迎えることで、エンジニアはより創造的な開発に集中でき、品質管理の精度も飛躍的に高めることが可能になります。
この記事の内容を踏まえ、まずは自社の環境に最適なプランを選び、AIレビューがもたらす革新を体感してみてください。
Microsoft Copilotを導入して、チームのコードレビューを次世代へと進化させませんか？
今すぐGitHub Copilot公式サイトで最適なプランをチェックし、開発スピードを劇的に加速させましょう。
また、現場で即使えるプロンプト設計を深く学びたい方には、書籍「生成AI 最速仕事術」や、組織全体のAI活用力を底上げするオンラインプログラム「DMM 生成AI CAMP」も併せておすすめします。
