Microsoft Copilot チューニングの概要 (早期アクセス プレビュー)

Microsoft Copilot の調整は、組織が独自の組織データを使用して大規模言語モデル (LLM) を調整することで、タスク固有の Copilot エージェントを作成できる AI カスタマイズ機能です。 チューニングにより、エージェントはorganizationのドメイン知識、用語、トーン、および品質基準を反映した応答を生成できます。

汎用の AI エクスペリエンスとは異なり、調整されたエージェントは、特定の反復可能なタスク用に設計されています。 これらは完全に Microsoft 365 テナント内で動作するため、組織のデータは既存のセキュリティ、コンプライアンス、およびガバナンスの管理によって保護されたままになります。

この記事では、主要な機能、サポートされるシナリオ、チューニングの概念、管理ガバナンスなど、Copilot チューニングの概要について説明します。

主な機能

Copilot チューニングを使用すると、組織はビジネス ニーズに密接に合わせた AI エクスペリエンスを構築できます。 次の機能を提供します。

• コードなしのカスタマイズ - コーディングやデータ サイエンスの専門知識がなくても、エージェント ビルダーのテンプレートを使用して調整されたエージェントを作成できます。 ビジネス ユーザーとドメインの専門家は、厳選された例と組織コンテンツを使用して調整を指導できます。

• タスク固有のエージェント - 質問への回答、ドキュメントの作成、要約、検証、文書の編集など、重要なシナリオ向けに最適化されたエージェントを構築します。 調整されたエージェントは、組織の語彙、構造、および期待を反映するアウトプットを生成します。

• 効率と一貫性の向上 - 組織の知識を Copilot に埋め込むことで、調整されたエージェントは複雑なコンテンツ タスクに必要な時間を短縮しながら、一貫性と内部標準への準拠を向上させることができます。

• Microsoft 365 データとの統合 - 調整されたエージェントは、選択された組織コンテンツを使用し、Microsoft Graph を介してライブのエンタープライズ データから推論できるため、応答が最新の情報に基づいて行われるようになります。

• エンタープライズ レベルのセキュリティ - すべてのチューニング操作は Microsoft 365 の信頼境界内で行われます。 チューンされたエージェントは、トレーニング データのアクセス制御リスト (ACL) を尊重し、ユーザーがアクセスを許可されている情報のみを返します。

サポートされるシナリオ

Copilot チューニングでは、タスク指向のエージェント テンプレートのセットがサポートされています。

ドキュメントの作成

ドキュメント作成エージェントは、組織のテンプレート、例、標準に基づいて、構造化された長文のドキュメントを生成します。 これらのエージェントは、書式設定とコンプライアンス要件を遵守しながら、提案書、契約書、ポリシー、技術文書などのコンテンツの最初のドラフトを作成できます。

詳細については、「 ドキュメント作成エージェントテンプレート」を参照してください。

ドキュメントの概要

ドキュメント要約エージェントは、トーン、対象者、目的、長さに基づいてカスタマイズされた要約を生成します。 組織は、これらのエージェントを調整して、内部の要約標準を反映し、ユースケースに最も関連する情報を強調できます。

詳細については、 ドキュメント要約エージェントテンプレートを参照してください。

専門家の回答 (Q&A)

エキスパートの回答エージェントは、組織のコンテンツに基づいた回答に基づいて、ドメイン固有の回答を提供します。 これらのエージェントは、大規模なデータセット、厳格なポリシー ガードレール、または特殊な用語に対するディープ検索を必要とするシナリオをサポートします。

詳細については、 Expert Answers エージェント テンプレートを参照してください。

ドキュメントの検証

ドキュメント検証エージェントは、組織のガイドライン、ポリシー、ブランド標準、規制要件に準拠しているかどうかのドキュメントを確認します。 問題を特定し、リスクを分類し、文書内で直接実用的なフィードバックを提供します。

詳細については、「 ドキュメント検証エージェントテンプレート」を参照してください。

スタイルの編集

スタイル編集エージェントは、organizationのブランドボイス、トーン、ライティングガイドラインに合わせて下書きを絞り込みます。 これらのエージェントは、さまざまなユーザーやチームによって作成されたコンテンツ間で一貫性を確保するのに役立ちます。

詳細については、 スタイル編集エージェントテンプレートを参照してください。

最適化エージェント

最適化エージェントは、リソースの割り当て、タスクの割り当て、計画などのビジネス最適化の問題を支援します。 ユーザーは目的と制約を定義し、エージェントはアップロードされたデータと組織のルールに基づいて説明可能なソリューションを作成します。

詳細については、「 最適化エージェント」を参照してください。

エージェントの選択

完了するタスクに基づいてテンプレートを選択します。 チューナブル テンプレートは、ドキュメントの作成、要約、質問応答、検証、スタイル編集、最適化など、特定の反復可能なタスク用に設計されています。

テンプレートにワークフローをマップする

多くのワークフローでは、複数のテンプレートが使用されます。

エージェントの調整

エージェントの調整を使用すると、Microsoft Copilot Agent Builder でチューナブル テンプレートから作成されたエージェントを絞り込むことができます。 各チューナブル テンプレートは特定のタスク用に設計されており、基礎モデル、命令、グラウンディング アプローチ、ツールの使用法、および出力生成を指定する定義済みの推論ワークフローが含まれています。 このワークフローは、最適化された既定の構成を提供します。これは、エージェントが関連するコンテキストを取得し、ツールを効果的に適用し、最初から高品質の出力を生成するのに役立つ、すぐに使用できる「レシピ」です。

多くのシナリオでは、これらのテンプレートから作成されたエージェントは、さらなるカスタマイズなしで品質の期待を満たします。 出力を組織標準、ドメイン固有のニーズ、ユーザーの期待に合わせるなど、さらなる改良が必要な場合、エージェントの調整により、動作とパフォーマンスを改善するための構造化された方法が提供されます。

チューナブル テンプレートは、対象テナントの Copilot ライセンスを持つユーザーが利用でき、Agent Builder で作成されます。 チューナブル テンプレートからエージェントを作成すると、ユーザーはエージェント名、指示、プロンプトなどのサポートされているプロパティをカスタマイズできます。 チューニング機能へのアクセスは、テナント管理者の構成によって異なります。 チューニング オプションを使用できない場合、ユーザーは管理者にアクセス権を要求する必要がある場合があります。 対象ユーザーは、チューナブル テンプレートからエージェントを作成した後、[エージェントの調整] オプションを表示できます。

チューニング コンテキスト、チューニング ツール、チューニング モデルの 3 種類のチューニングがサポートされています。 これらのディメンションは連携して動作するように設計されており、一貫したユーザー目標主導のルーブリックを使用して評価され、調整が測定可能な改善につながるようにします。

コンテキストの調整

コンテキストの調整 では、主要なタスク、ドメイン、および代表的な例を指定することにより、エージェントの目標とサクセス基準を定義します。 コンテキスト要件はテンプレートによって異なります。 たとえば、ドキュメント作成テンプレートではエージェントが作成する必要があるドキュメントの種類の例が使用され、ドキュメントの概要テンプレートでは目的、対象者、長さ、トーン、重点分野などの入力が必要であり、エキスパート回答テンプレートはサンプルファイルを使用して評価の質問と回答を生成します。 この入力に基づいて、システムはサブ目標と評価ルーブリックを提案し、エージェントのパフォーマンスを評価するための測定可能なベースラインを確立します。

チューニング ツール

ツールのチューニング は、追加のエージェントまたはツールをワークフローに統合することで、エージェント機能を拡張します。 これらのツールを使用して、調査、検証、文書作成スタイルの調整などのタスクを実行できます。 カスタム オーケストレーションの指示では、ツールの適用方法が定義され、変更が加えられた後、エージェントのパフォーマンスが確立されたルーブリックに対して再評価されます。

モデルの調整

モデルチューニング は、教師あり微調整と強化学習技術を通じて推論と出力品質を向上させることに重点を置いています。 組織データからの高品質の例はトレーニング入力として使用され、評価ルーブリックは組織の期待値に対するアラインメントをガイドします。 このプロセス中に、アクセス制御、ファイルのアクセス許可、秘密度ラベルを適用できます。 モデルのチューニングは非同期で実行されるため、ユーザーはチューニングの進行中も既存のエージェントを引き続き使用できます。 チューニングが完了すると、評価結果によって、更新されたモデルを公開する準備ができているかどうかが判断されます。

エージェントのチューニングは、1 回限りの構成ではなく、反復的なプロセスです。 組織は、時間の経過とともに要件が進化するにつれて、実際の使用状況を監視し、フィードバックを収集し、コンテキスト、ツール、データ、またはルールを改善することをお勧めします。 この継続的なライフサイクルは、エージェントが正確で関連性があり、変化するニーズに合わせられるようにするのに役立ちます。

チューニングされたエージェントの使用

作成またはチューニング後、エージェントはorganization全体の適格なユーザーと共有できます。 ユーザーは、Microsoft Copilot アプリや Microsoft Teams の Copilot Chat など、サポートされている Microsoft Copilot エクスペリエンスを通じて、調整されたエージェントと対話します。

調整されたエージェントには、次の利点があります。

• コンテンツの作成と分析の高速化による生産性の向上
• 組織データに基づいた対応による精度の向上
• 内部標準に沿った一貫した出力
• チーム全体での組織の知識へのより広範なアクセス

ベスト プラクティス

チューニングされたエージェントを最大限に活用するには、次のベスト プラクティスを適用します。

• エージェントのスコープと制限事項を理解します。
• 明確で具体的なプロンプトを使用します。
• ユーザーをガイドするスターター プロンプトを提供します。
• マルチターンの相互作用によって出力を調整します。
• 組織のセキュリティおよびコンプライアンス ポリシーに従います。
• ユーザー フィードバックを奨励して、時間の経過と共にエージェントの品質を向上させます。

免責事項

AI 管理者は、この製品の使用が、適用されるすべてのデータ保護、プライバシー、および知的財産法に準拠していることを確認する責任があります。 これには、GDPR や CCPA などの規制に基づくデータ管理者としての義務を果たすことが含まれます。

データ コントローラーの義務

• テナント環境内でのデータがどのように収集、保存、使用されるかはユーザーの責任です。
• データの慣行が、透明性、同意、アクセス、および削除に関する法的要件を満たしていることを確認する必要があります。
• お客様は、このシステムから生成された出力を使用する前に、その正確性、適切性、コンプライアンスを検証する責任があります。 対象分野の専門家によるレビューが必要になる場合があります。

著作権とモデル トレーニング

• 独自のデータを使用してカスタム モデルをトレーニングする場合は、トレーニング セットに含まれる著作権で保護された資料について適切な権利またはライセンスを所有していることを確認する必要があります。
• 著作権保護は、許可されていない著作権で保護されたコンテンツを使用してトレーニングされたモデルには適用されません。 そのような使用については、お客様が全責任を負うものとします。

データの削除

• モデルのトレーニングに使用されるデータを持つユーザーが GDPR (または同様の規制) に基づいて有効な削除要求を送信した場合は、モデルを再トレーニングする必要があります。
• モデルを微調整すると、トレーニング データに基づいてモデルの重みが調整されます。 微調整されたモデルはいつでも削除できます。

関連コンテンツ

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