Microsoft 365 Copilot は、知識とスキルを組み合わせてユーザーの作業フローを支援する AI 搭載の生産性向上ツールです。 組織固有のビジネス ニーズを満たすために、ユーザーの Copilot エクスペリエンスを調整および強化する拡張性ソリューションを構築organizationできます。
計画は、拡張ソリューションを設計および構築する上で重要な最初のステップです。 この記事では、Copilot 拡張ソリューションの計画に役立つ主な手順について説明します。
目標を定義する
Copilot 拡張性ソリューションを設計する前に、構築する予定の目的と範囲を定義します。 これを行うには、次の手順を実行します。
- 解決しようとしている問題を特定します。
- ターゲット ユーザーを理解する。
- ソリューションがビジネス上の問題に対処できる方法を定義します。
最初に、対処する必要がある特定の課題または生産性のギャップを定義します。 ユーザーに存在する非効率性、問題点、または満たされていないニーズを特定します。 解決する必要がある問題を特定したら、Copilot を拡張して価値を提供する方法を調べることができます。
次に、ターゲット ユーザーについてあなたが知っていることと、彼らの生産性のニーズをどのように支援できるかを検討します。 ターゲットとするユーザー ペルソナと、organization に対して達成したい成果を特定します。 以下の質問を考慮します。
- 潜在的なユーザーの数は、消費コストなどの設計の選択に影響しますか?
- ユーザーは Copilot ライセンスを持っていますか? そうでない場合、導入コストまたはライセンス費用はいくらですか? 詳細については、「 コストの検討」を参照してください。
対処する必要がある問題またはビジネス ニーズを定義したら、Copilot を拡張して問題を解決または軽減する方法を特定します。 ユーザーは Copilot で何を行う必要がありますか? 次の表の情報を参考にして、思考を導きます。
| ビジネス ニーズ | Copilot 拡張アプローチ |
|---|---|
| 意思決定、要約、または推奨事項を改善する | Copilot の推論能力を強化します。 |
| データベース、ドキュメント、または API からの組織の知識を統合する | Copilot が外部データにアクセスして使用できるようにします。 |
| 自動化されたフローを構築して手作業を減らす | 自動化されたワークフローを作成して、反復的なタスクを効率化します。 |
| 独自のアプリケーションまたはカスタム エージェント内で Copilot の機能への安全なアクセスを提供する | Microsoft 365 Copilot API 経由で Copilot にアクセスし、コンプライアンスとエンタープライズ レベルのセキュリティを確保する |
また、次の点についても考慮してください。
- ワークフローに 複数のステップまたは条件付きの決定が含まれていますか? その場合は、スムーズなユーザー エクスペリエンスを実現するために、構造化されたワークフローまたは複数ステップの対話を設計します。
- Copilot は、ユーザー入力や変化するコンテキストに 動的に適応 する必要がありますか? その場合は、コンテキスト認識機能を実装して、ユーザーのニーズに基づいて応答をリアルタイムで調整します。
技術的要件とデータ要件を定義する
拡張ソリューションが満たす必要がある要件を決定します。 次の要素を考慮します。
ユーザー体験要件
ユーザーはどこで Copilot と対話しますか? これは、Microsoft 365 アプリ (Copilot、Word、Excel、PowerPoint、Teams)、またはサード パーティのアプリや Web サイトのコンテキスト内である可能性があります。
データ ソース
Copilot またはソリューションには、ドキュメント、アプリケーション、API、データベースなどの内部または外部データが必要ですか? たとえば、次の操作を行う必要がありますか。
- コンテキストに関連する応答を得るために外部データを Microsoft 365 アプリに統合しますか?
- ビジネス ワークフローのリアルタイム データを操作しますか?
- 他のアプリケーションと対話してデータを取得または更新したり、コマンドを実行したり、ワークフローをトリガーしたりしますか?
データ ソース統合オプション
Copilot と統合する必要があるデータ ソースごとに、Microsoft 365 Copilot コネクタ、Power Platform プラグイン、または REST API を使用できるかどうかを確認します。 既存のデータ ソース統合を使用できない場合は、Copilot コネクタまたは API のどちらを構築して統合を有効にするかを決定します。 次の表に例を示します。
データ ソース Copilot でデータをどのように使用しますか? データ ソース統合 Salesforce - 顧客について質問するときのナレッジ ソースとして。
- 営業案件の詳細を更新します。
- Copilot コネクタ
- API または Power Platform プラグイン
エージェントと自動化の要件
トリガー、スケジュールされたワークフロー、自動化のニーズを特定します。
ソリューションを定義する
ユーザーのニーズとソリューションの技術要件の評価に基づいて、構築する Copilot 拡張オプションの種類を特定します。
Copilot のエージェント
Microsoft 365 Copilot コネクタだけではニーズを満たさない場合は、ビジネス ニーズに合わせて Copilot エクスペリエンスを調整したり、特定のデータ ソースに接続したりするためのエージェントを構築できます。
エージェントを構築する場合は、次の点を決定する必要があります。
ビルドする エージェントの種類 。 シナリオに応じて、宣言型エージェントまたはカスタム エンジン エージェントを作成できます。
ビルドするエージェントの種類を選択するのに役立つ情報については、「Microsoft 365 Copilot の拡張性オプション」を参照してください。
エージェントの構築に ローコードまたはプロコード のどちらのアプローチを使用するか。
次の表は、ビルドする予定のエージェントの種類に基づいて使用できる低コード オプションとプロ コード オプションの一覧です。
| エージェントの種類 | ローコード ツール オプション | プロコードツールオプション |
|---|---|---|
| 宣言型エージェント |
|
Visual Studio Code + Microsoft 365 Agents Toolkit |
| カスタム エンジン エージェント | Copilot Studio |
|
次に、エージェントが必要とするデータ ソースまたはプラグインを特定します。 データ ソースには、Microsoft 365 データ (Teams メッセージ、メール、ユーザー、SharePoint サイトまたはフォルダー)、Copilot コネクタ (事前構築済みまたはカスタム)、またはプラグイン (リアルタイム データ アクセスまたは外部アクション用) があります。
最後に、エージェントに複雑なワークフローが含まれている場合は、カスタム オーケストレーターが必要になる場合があります。 ソリューションの設計に役立つ情報については、「Copilot Studio、セマンティック カーネル、または LangChain の使用」を参照してください。
Microsoft 365 Copilot コネクター
Copilot が外部データを Microsoft 365 アプリケーションに統合し、コンテキストに関連する応答を提供する必要がある場合は、Microsoft 365 Copilot コネクタを使用します。 シナリオに応じて、次のオプションから選択します。
- 事前構築済みの Copilot コネクタを使用します。 テナントで構成できる 事前構築済みの Copilot コネクタ を特定します。
- カスタム Copilot コネクタを作成します。 既存のコネクタがニーズを満たしていない場合は、独自に構築します。 詳細については、「Microsoft 365 Copilot コネクタの概要」を参照してください。
Work IQ API
アプリケーションまたはエージェントに、Microsoft 365 の作業データを取得するだけでなく、推論させたい場合は、 Microsoft Work IQ API を検討してください。 Work IQ は、Microsoft 365 Copilot の背後にあるインテリジェンス レイヤーです。 Microsoft 365 データ (メール、会議、ドキュメント、チャット) とパターン、好み、関係のメモリを組み合わせ、それらすべてにわたって推論するために必要な推論を適用し、次善のアクションを表示します。
Work IQ API を使用すると、開発者は既存のアクセス許可、コンプライアンス、ガバナンス制御を維持しながら、Microsoft 365 データを安全に推論するエージェントおよび AI 搭載アプリケーションを構築できます。 すべての要求は、サインインしているユーザーのコンテキストで実行され、Microsoft 365 のアクセス許可と秘密度ラベルを尊重し、Microsoft 365 信頼境界内に留まることができるため、コンテンツをエクスポートしたり複製したりすることなく、作業データを推論できます。
ソリューションで次の必要がある場合は、Work IQ を検討してください。
- カスタム データ プラミングの削減 - 独自の取得パイプライン、ベクトル ストア、コンプライアンスの適用を構築して維持するのではなく、Copilot の根拠、コンテキスト、推論に依存します。
- アーキテクチャに合ったプロトコルで統合 - Work IQ は、同じ基盤となるインテリジェンス ランタイムを共有する複数のプロトコルをサポートします。 アプリケーションまたはエージェントに最適なプロトコルを選択します。
- 複数の Microsoft 365 シグナルに基づく推論 - Work IQ は、メール メッセージ、会議と予定表のデータ、OneDrive と SharePoint のドキュメント、Microsoft Teams メッセージ、ユーザーと組織のコンテキスト、およびエンタープライズ検索結果を推論できます。
Work IQ を他の機能拡張オプションと併用します。 たとえば、エージェントは Copilot コネクタを使用して外部のビジネス データを Microsoft 365 に取り込み、Work IQ を使用してそのデータをユーザーのメール、会議、ドキュメントと組み合わせて推論する場合があります。
Microsoft 365 Copilot API
Copilot の機能をカスタム アプリケーションまたはエージェントに統合する場合、Microsoft 365 Copilot API を使用すると、次のような Copilot の主要機能にプログラムでアクセスできます:
ナレッジ アクセス - 検索 API と AI 会議インサイト API を使用して、インデックス付きエンタープライズ データや AI によって生成された会議コンテンツなど、Microsoft 365 のナレッジに安全にアクセスします。
会話型統合 - Copilot を利用したチャット エクスペリエンスを独自のアプリケーションに埋め込むには、Copilot Chat API (プレビュー) を使用します。 これにより、プロンプトを送信し、Copilot から直接応答を受け取ることができます。
ガバナンスと分析情報 - データ ガバナンス ソリューションを構築している場合や、ユーザーが Copilot とどのようにやり取りするかを理解したい場合は、 Copilot Interaction Export API を使用して、ユーザーのプロンプトと応答をエクスポートします。 このデータは、コンプライアンスの確保、使用状況の監視、導入戦略の推進に役立ちます。
コストを考慮する
ユーザーとホスティングの両方の観点から、ソリューション設計のコストへの影響を考慮してください。 詳細については、「 コストに関する考慮事項」を参照してください。
RAI とコンプライアンスに関する考慮事項に対処する
どのソリューションを選択する場合でも、RAI およびコンプライアンス要件を満たしていることを確認する必要があります。 次の状況について検討しましょう。
- Copilot 拡張ソリューションに特定の LLM モデルや、法的研究や医療コンプライアンスなどの特殊なタスクの微調整が必要ですか? その場合、モデルを Copilot に統合して最適化する方法については、「アプリに適したモデルを選択する方法 |Azure AI に感謝します。
- ソリューションが 責任ある AI (RAI) の原則、データ ガバナンス、ストア公開 (ISV 向け) の要件に準拠していることを確認します。
開発アプローチの概要を説明します
Copilot の拡張パスを選択したら、開発プロセスの構造化方法を決定します。 ユース ケースに基づいて、Agents Toolkit、Copilot Studio、Microsoft 365 エージェント SDK、Azure AI などの適切な開発ツールを選択します。 ソリューションを構築するには、最低限の実用可能製品 (MVP) から始め、フィードバックとパフォーマンスに基づいて改良します。
ヒント
Work IQ 開発ツール (プレビュー) — 宣言型エージェントを構築している場合、 wiqd では、ノート PC、CI、Visual Studio Code 内で同じように動作するコマンド サーフェスが 1 つ用意されるため、ツールがライフサイクル フェーズ間で断片化されることはありません。 名前付き環境 ( local、 dev、 staging、 prod など) は、ロールアウト計画にマップされます。 詳細については、 Work IQ 開発ツールのドキュメントを参照してください。
次の表は、さまざまなユーザー シナリオに合わせてさまざまな Copilot 拡張オプションを使用する機能拡張ソリューションの例を示しています。
| 機能拡張の種類 | ユース ケース | 例 |
|---|---|---|
| Copilot コネクタ | IT サポート アシスタント | あるグローバル企業が ServiceNow コネクタを統合して、Copilot との IT サポートを強化しました。 従業員は Copilot を使用して、トラブルシューティング ガイドの検索、チケットの状態のチェック、サービス要求の送信を行います。 コネクタは ServiceNow からデータをプルし、サポート情報記事や IT チケットへのリアルタイム アクセスを可能にします。 この統合により、セルフサービス機能が向上し、解決時間が短縮され、全体的な IT サポートの効率が向上します。 |
| Copilot コネクタ | 顧客情報の統合 | 営業チームは、Salesforce Copilot コネクタを使用して顧客維持率を向上させ、Microsoft 365 内のワークフローを効率化しています。 営業担当者は、営業案件、潜在顧客、取引先企業などの最新の顧客データを Copilot から直接すばやく検索して取得できるようになりました。 AI 支援の洞察と推奨事項により、インタラクションをより適切にパーソナライズし、情報に基づいた意思決定を行うことができ、販売実績が向上し、プラットフォーム間の切り替えに費やす時間が短縮されます。 |
| 宣言型エージェント + API プラグイン | 医療コンプライアンス アシスタント | 病院は、医療スタッフがコンプライアンス ガイドラインにアクセスできるように支援する宣言型エージェントを構築します。 宣言型エージェントは、SharePoint からポリシーを取得し、API プラグインを使用して、政府ポータルから規制に関するリアルタイムの更新情報を取得します。 |
| 宣言型エージェント + API プラグイン + Copilot コネクタ | プロジェクト ワークフロー オプティマイザー | プロジェクト管理チームは、ワークフローを効率化するために GitHub および Jira と統合するエージェントを作成します。 エージェントは、Jira チケットの取得と更新、GitHub PR とコード レビューの取得、Teams のチャットと会議のメモの検索、プロジェクトの分析情報を得るためにコード インタープリターを使用します。 また、次のステップを提案し、フォローアップを自動化して、プロジェクト マネージャーに情報を提供し、効率を維持します。 |
| カスタム エンジン エージェント + API プラグイン | 法律調査 AI | 法律事務所は、Azure OpenAI サービスを使用してスタンドアロンの AI エージェントを作成します。 このエージェントは、判例法分析にカスタムトレーニングされたLLMを使用し、APIプラグインを通じて外部の法的データベースと統合します。 |
| カスタム エンジン エージェント | 製造予測保全エージェント | ファクトリは、機械の故障を予測するカスタム エンジン エージェントを開発します。 IoT デバイスからセンサー データを収集し、LLM で処理し、異常が検出されたときに Teams を通じてエンジニアに警告することで、予防的なメンテナンスを可能にし、ダウンタイムを最小限に抑えます。 |
| カスタム エンジン エージェント + Copilot API | コンサルタントの知識へのアクセス | コンサルティング会社は、コンサルタントがクライアントとの会議の準備を支援するカスタム エージェントを構築します。 エージェントは、Copilot Retrieval API を使用して最新の SharePoint データにアクセスし、クライアント データの分離と保護を維持する、安全で準拠した情報アクセスを保証します。 |