アプリケーション カード: Microsoft Copilot (組織向け)

アプリケーションまたはプラットフォームカードとは何ですか?

Microsoft のアプリケーションおよびプラットフォーム カードは、AI テクノロジのしくみ、アプリケーションのパフォーマンスと動作に影響を与えるアプリケーション所有者が行うことができる選択、テクノロジ、人、環境を含むアプリケーション全体を考慮することの重要性を理解するのに役立つことを目的としています。 アプリケーション カードは AI アプリケーション用に作成され、プラットフォーム カードは AI プラットフォーム サービス用に作成されます。 これらのリソースは、独自のアプリケーションの開発または展開をサポートし、影響を受けるユーザーまたは利害関係者と共有できます。

責任ある AI への取り組みの一環として、Microsoft は 6 つの主要原則 (公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、説明責任) を遵守しています。 これらの原則は、チームが AI アプリケーションの設計、構築、テストをガイドする Responsible AI Standard に組み込まれています。 アプリケーション カードとプラットフォーム カードは、機能、使用目的、制限に関する透明性を提供することで、これらの原則を運用する上で重要な役割を果たします。 詳細については、Microsoft の責任ある AI 透明性レポートと、Microsoft サービス契約の「Microsoft エンタープライズ AI サービス」の「マナーについて」(組織向け)または「Microsoft サービス規約」の「行動規範」セクション (個人向け) を調べることをお勧めします。いずれも、責任を持って AI と関わる方法が概説されています。

概要

Microsoft Copilot は、AI を活用した生産性向上ツールであり、アクセスできる大規模言語モデル (LLM) とコンテンツを使用することで、創造性、生産性、スキルを向上させるのに役立ちます。 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams などの人気のある Microsoft 365 アプリやサービスと連携して、リアルタイムのインテリジェント アシスタンスを提供します。

たとえば、職場で、見逃した Teams 会議を Microsoft Copilot に要約させることができます。 自宅では、Microsoft Copilot を使用して、家族旅行の写真を使用してスライド ショーを生成できます。

組織向けの詳細については、「Microsoft Copilot の概要と Microsoft Copilot ハブ」を参照してください。 個人の場合は、Microsoft Copilot のヘルプと学習を参照してください。

重要な用語

次の表は、Microsoft Copilot に関連する主要用語の用語集を示しています。

主な特徴

次の表の主な機能は、Microsoft Copilot の動作と、サポートされているタスク全体でどのように実行されるかを説明しています。

拡張性とカスタマイズ

Microsoft Copilot および Copilot Studio のエージェント ビルダー機能は、Microsoft 365 および基幹業務システム全体で動作する、安全でスケーラブルでインテリジェントなエージェントを構築するためのツールです。 どちらのツールでもエージェントを作成できますが、異なるニーズに対応します。 自然言語と既存のコンテンツを使用して、自分または小さなチームのエージェントをすばやく作成する場合は、エージェント ビルダー機能を使用します。 より幅広い対象ユーザー向けのエージェントが必要な場合、またはエージェントにマルチステップ ワークフローやカスタム統合などの高度な機能が必要な場合は、Copilot Studio を選択してください。 詳細については、「Microsoft Copilot と Copilot Studio のどちらかを選択して、Microsoft Copilot のエージェントと宣言型エージェントを構築する」を参照してください。

開発者向けに、Microsoft 365 エージェント SDK には、Microsoft 365 アプリやサービスと密接に連携するエージェントを構築するためのツールが用意されています。

使用目的

Microsoft Copilot は、さまざまな業界の複数のシナリオで使用できます。 ユース ケースの例を次に示します。

• Chatと会話の対話と作成: ユーザーはMicrosoft Copilot Chatと対話し、社内のドキュメントや技術サポートのドキュメントなどの信頼できるドキュメントから引き出された応答を生成できます。
• 検索: ユーザーは、社内ドキュメントなどの信頼できるソース ドキュメントを検索できます。
• 概要: ユーザーは、アプリケーションに組み込まれている定義済みのトピックについて要約するコンテンツを送信できます。 たとえば、Teams チャット、メール、Web ページ、Word ドキュメントの要約などです。
• 特定のトピックに関する執筆支援: ユーザーは、新しいコンテンツを作成したり、ビジネス コンテンツや定義済みトピックの作成補助としてユーザーが提出したコンテンツを書き換えたりすることができます。 たとえば、Microsoft Outlook でメールを下書きしたり、Microsoft Word でコンテンツを作成したりします。
• キャプションまたは文字起こし: ユーザーは、自然言語理解や要約などの分析タスクのために、オーディオ ファイルをテキストに書き起こすことができます。 たとえば、Teams 会議のトランスクリプトや Microsoft Clipchamp 動画プレーヤーでの動画などです。

Microsoft では、お客様が組織への Microsoft Copilot 機能の導入を加速できるよう、一般的なユース ケースとシナリオに焦点を当てた詳細なガイダンスを提供しています。 詳細については、「 Microsoft シナリオ ライブラリ - Microsoft の導入」を参照してください。

モデルとトレーニング データ

Microsoft Copilot は、次の例のように、さまざまな AI モデルを活用してユーザーに表示されるエクスペリエンスを強化します:

• Microsoft が提供する Generative Pre-Trained Transformers (GPT) モデル (Azure OpenAI Service)
• Anthropic が提供する Claude Opus モデルと Claude Sonnet モデル
• OpenAI が提供する GPT モデル

Microsoft Copilot の背後でこれらのモデルのトレーニングに使用されるデータの詳細については、次のリソースを参照してください:

• Azure OpenAI の透明性に関する注意
• Anthropic: システムカードのモデル化
• OpenAI: デプロイ セーフティ ハブ

Microsoft Copilot は、LLM の組み合わせを使用して、Microsoft (Azure OpenAI Service)、Anthropic、OpenAI が提供するモデルを含むコンテンツを要約、予測、生成します。 これにより、各機能の特定のニーズ (速度、創造性など) を適切なモデルに一致させることができ、Microsoft Copilot がユーザーの創造性、生産性、スキルを向上させることを可能にするリアルタイムのインテリジェント支援を提供できます。 OpenAI によって Microsoft に提供される LLM の詳細については、「 モデル - OpenAI API」のパブリック ドキュメントを参照してください。

パフォーマンス

多くの AI システムでは、多くの場合、パフォーマンスは精度、つまり AI システムが正しい予測または出力を提供する頻度に関連して定義されます。 Microsoft Copilot を使用すると、2 人の異なるユーザーが同じ出力を見て、それがどの程度有用であるか、または関連性について異なる意見を持っている可能性があります。これは、これらのシステムのパフォーマンスをより柔軟に定義する必要があることを意味します。 パフォーマンスは、アプリケーションがユーザーの期待どおりに動作することを意味すると見なされます。

Microsoft Copilot のしくみ

• Microsoft Copilot は、Word や PowerPoint などのアプリでユーザーから入力プロンプトを受け取ります。 サポートされている言語の一覧については、「Microsoft Copilot でサポートされている言語」を参照してください。
• その後、Microsoft Copilot はプロンプトを処理し、プロンプトの特異性を向上させ、ユーザーが特定のタスクに関連し、実行可能な回答を取得できるようにします。 プロンプトには、入力ファイルからのテキストや Microsoft Graph を使用して Microsoft Copilot によって検出されたその他のコンテンツを含めることができ、Microsoft Copilot はこのプロンプトを LLM に送信して処理します。 Microsoft Copilot は、既存の Microsoft 365 ロールベースのアクセス制御などに基づいて、個々のユーザーが既存のアクセス権を持っているデータにのみアクセスします。
• Microsoft Copilot は LLM から応答を受け取り、後処理を行います。 この後処理には、Microsoft Graph へのその他の根拠となる呼び出し、コンテンツ分類子などの責任ある AI チェック、セキュリティ、コンプライアンスとプライバシーのチェック、コマンド生成が含まれます。
• Microsoft Copilot は応答をアプリに返します。ユーザーはそこで応答を確認して評価できます。

Microsoft Copilot とのユーザー操作に関して格納されているデータは暗号化され、Microsoft (Azure Open AI Service)、Anthropic、OpenAI などのモデル プロバイダーから基盤モデル (Microsoft Copilot で使用されるものを含む) のトレーニングには使用されません。 詳細については、「Microsoft Copilot のデータ、プライバシー、セキュリティ」を参照してください。

Microsoft Copilot が Web コンテンツや組織データなしで応答を生成する方法

Microsoft Copilot では、応答を提供するために Web コンテンツや組織データは必要ありませんが、それらの情報は応答の品質、精度、関連性を向上させるのに役立ちます。 Web または組織データなしで応答する場合、Microsoft Copilot は LLM のみに依存してプロンプトを理解し、応答を生成します。 このプロセスには、入力の解析、モデルの内部サポート情報の活用、応答の改良などが含まれ、文脈に応じて適切になります。

制限事項

Microsoft Copilot の限界を理解することは、安全かつ効果的な範囲内で使用されているかどうかを判断するために非常に重要です。 革新的なソリューションやアプリケーションで Microsoft Copilot を活用することをお勧めしますが、考えられるすべてのシナリオに対応するために Microsoft Copilot が設計されているわけではないことに注意することが重要です。 ユース ケースを選択する際には、 Microsoft Enterprise AI サービス サービスの倫理規定 (組織向け) または Microsoft サービス契約の倫理規定セクション (個人向け) を参照し、次の考慮事項を参考にすることをお勧めします。

• 互換性:Microsoft Copilot は Microsoft 365 アプリケーションとシームレスに動作するように設計されていますが、特定の環境、特にサード パーティ製 (Microsoft 以外) のアプリやカスタマイズされた構成や非標準構成との互換性に関する制限や問題が発生する可能性があります。

• カスタマイズと柔軟性:Microsoft Copilot はカスタマイズできますが、特定の組織のニーズやワークフローに合わせてカスタマイズできる量には制限があります。 組織では、特定の機能や応答が厳格であったり、組織の要件と完全に一致していない場合があります。

• インターネット接続への依存: Microsoft Copilot は、機能するためにインターネット接続に依存しています。 接続が中断されると、サービスの可用性とパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

• ユーザーのトレーニングと導入:Microsoft Copilot を効果的に使用するには、ユーザーがその機能と制限を理解する必要があります。 学習曲線が生じる可能性があり、ユーザーはサービスを効果的に操作して恩恵を受けるようにトレーニングする必要があります。

• リソース集中度: 高度な AI モデルを実行するには、大量のコンピューティング リソースが必要であり、特にリソースに制約のある環境ではパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 ユーザーは、ピーク使用時に待機時間やパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。

• 偏見、ステレオタイプ、根拠のないコンテンツ:OpenAI と Anthropic による集中的なトレーニングと、ユーザー プロンプトと LLM 出力の両方に対する Microsoft による責任ある AI 制御の実装にもかかわらず、AI サービスは誤りがあり、確率的です。 これにより、すべての不適切なコンテンツを包括的にブロックすることが困難になり、AI によって生成されたコンテンツに潜在的な偏見、固定観念、または根拠のないものが生じます。 AI によって生成されたコンテンツの既知の制限の詳細については、次のリソースを参照してください:

  • Azure OpenAI の透明性に関する注意
  • Anthropic: システムカードのモデル化
  • OpenAI: デプロイ セーフティ ハブ

• サポートされている言語:現在、Microsoft Copilot がサポートしている言語は Microsoft 365 よりも限られています。 プロンプトで使用または要求している言語が現在サポートされていない場合は、エラー メッセージが表示されます。 詳細については、「Microsoft Copilot でサポートされている言語」を参照してください。

• 個人への重大な身体的または心理的傷害の可能性。 個人に重大な身体的または心理的傷害を与える可能性のあるシステムの使用または誤用を避けてください。 たとえば、患者を診断したり、薬を処方したりするシナリオは、重大な害を及ぼす可能性があります。

• 人生の機会や法的地位に生じる影響。 人生の機会や法的地位に結果的な影響を与える可能性のあるシステムの使用または誤用は避けてください。 例としては、AI システムが個人の法的地位、法的権利、またはクレジット、教育、雇用、医療、住宅、保険、社会福祉給付、サービス、機会、またはそれらが提供される条件へのアクセスに影響を与える可能性があるシナリオが含まれます。

• 一か八かのドメインまたは業界。 一か八かのドメインまたは業界でのユースケースを慎重に検討してください。 たとえば、医療や金融などです。

評価

パフォーマンスと安全性の評価では、有害なコンテンツを生成するリスクを特定しながら、根拠性、関連性、一貫性などの要素を調べることで、AI アプリケーションが確実かつ安全に動作しているかどうかを評価します。 次の評価は、すでに設定されている安全コンポーネントを使用して実施されました。これは、「 安全コンポーネントと軽減策」にも記載されています。

パフォーマンスと品質の評価

AI アプリケーションのパフォーマンス評価は、実際のアプリケーションでの信頼性を向上させるために不可欠です。 応答の関連性、正確性、根拠性などのメトリックは、AI によって生成された出力の精度と一貫性を評価するのに役立ちます。これにより、それらが根拠のあるコンテンツ シナリオで事実に基づいてサポートされ、文脈に応じて適切で、論理的に構造化されます。 Microsoft Copilot では、関連性、正確性、根拠性などの複数のメトリックにわたって厳格な品質評価を定期的に実施しています。

性能と品質の評価方法

Microsoft Copilot は、Microsoft 365 アプリ全体でのユーザーの作業方法を反映したテキストと画像ベースのシナリオを使用して評価されました。 根拠性、応答の質、引用の関連性などの指標の評価には、確立された LLM の裁判官としての方法が使用されています。 オフライン テスト セットには、事実に基づくクエリ、複数ドキュメントの理解、要約、代表的なエンタープライズ シナリオが含まれていました。 評価者は、回答が事実に基づいてサポートされているかどうか、文脈的に適切であるかどうか、論理的に構造化されているかどうかを評価しました。 理想的な結果には、正確な根拠、明確な推論、同じタスクのバリエーションにわたる一貫したパフォーマンスが反映されます。 最適でない結果には、裏付けのない主張、欠落または無関係な引用、同様のプロンプトでの一貫性のない出力などがあります。

リスクと安全性の評価

AI によって生成されたコンテンツに関連する潜在的なリスクを評価することは、さまざまな重大度のコンテンツ リスクから保護するために不可欠です。 これには、有害なコンテンツを生成する AI システムの素因の評価や、脱獄攻撃に対する脆弱性のテストが含まれます。 Microsoft Copilot では、実施したリスクと安全性の評価の一部を以下に示します。

• 憎悪と不公平
• 性的内容
• 暴力
• 自傷行為
• 保護された素材
• 間接脱獄
• 直接脱獄
• コードの脆弱性
• アングラウンド属性

リスクと安全性の評価方法

リスクと安全性の評価では、テキストベースの敵対的プロンプトと自動分類器を使用して、憎悪、性的なコンテンツ、暴力、自傷行為、保護対象の情報漏洩、脱獄の試み、根拠につながっていない属性などの潜在的な危害を評価しました。 テストでは、LLM ジャッジによる評価と、必要に応じて分類子ベースの検出および手動テストが組み合わされました。 理想的な結果は、安全でない要求をリダイレクトまたは拒否し、迅速なバリエーション間で一貫した境界保持を維持します。 最適でない結果には、有害なコンテンツの生成、敵対的な入力に対する反応の一貫性の欠如、脱獄技術に対する感受性の示唆などが含まれます。

安全コンポーネントと軽減策

レッド チーム テストなどのプロセスを通じて潜在的なリスクと誤用を特定して測定した結果、危害の可能性を減らすための軽減策を開発しました。 次の一覧で、それらの軽減策の一部について説明します。 引き続き Microsoft Copilot エクスペリエンスを評価して、製品のパフォーマンスと軽減策を向上させていきます。

• 段階的リリース、継続的な評価。 Microsoft は、テクノロジとユーザーの行動が進化するにつれて、責任ある AI アプローチを継続的に学習し、改善することに取り組んでいます。 Microsoft Copilot には定期的な変更を加えて、製品のパフォーマンスの向上、既存の軽減策の改善、学習内容に対応した新しい軽減策の実装を行っています。

• ビジネス データの基礎。 大規模言語モデルの既知のリスクは、正しく見えるがソース マテリアルには存在しない根拠のないコンテンツ コンテンツを生成する能力です。 Microsoft Copilot の重要な軽減策は、ユーザーがアクセス許可に基づいてアクセスできる関連するビジネス データに AI によって生成されたコンテンツを根付かせることです。 たとえば、プロンプトに基づいて、Microsoft Copilot には、それらのドキュメントに基づいた応答を示すための関連するビジネス ドキュメントが提供されます。 ただし、さまざまなソースからのコンテンツを要約する際に、Microsoft Copilot は入力ソースに存在しない情報を応答に含める場合があります。 言い換えれば、根拠のない結果を生み出す可能性があります。 ユーザーは、Microsoft Copilot からの出力を使用する際に常に注意を払い、最善の判断を下す必要があります。 ユーザーが根拠にされていない AI 生成コンテンツに過度に依存するリスクを軽減するために、いくつかの対策を講じました。 可能な場合は、ビジネス ドキュメントに基づく Microsoft Copilot の応答には、ユーザーが応答を検証して詳細情報を確認するためのソースへの参照が含まれます。 また、ユーザーには、AI システムを操作していることが明示的に通知され、最善の判断を下すためにソース マテリアルをチェックすることをお勧めします。

• 潜在的なリスクや誤用を軽減するための AI ベースの分類子とメタプロンプト。 LLM を使用すると、害につながる可能性のある問題のあるコンテンツが生成される可能性があります。 例としては、自傷行為、暴力、生々しいコンテンツ、バイオセキュリティの問題、保護された素材、不正確な情報、ヘイト スピーチ、または違法行為に関連する可能性のあるテキストに関連する出力が含まれます。 Azure AI コンテンツの安全性とメタプロンプトで利用できる分類子などの分類子は、これらの種類のコンテンツのリスクを軽減するために Microsoft Copilot に実装された軽減策の 2 つの例です。 分類子はテキストを分類して、プロンプトまたは生成された応答内のさまざまな種類の有害な可能性のあるコンテンツにフラグを設定します。 Microsoft Copilot は、AI ベースの分類子とコンテンツ フィルターを使用します。 フラグを使用すると、生成されたコンテンツをユーザーに返さない、ユーザーを別のトピックに転用するなど、潜在的な軽減策が可能になります。 Microsoft は、Microsoft Copilot Chat 内の有害または機密性の高い可能性のあるコンテンツをフィルター処理してもニーズが満たされない場合に、管理者やユーザーに対して特定のコンテンツ フィルタリング コントロールを提供しています。 メタプロンプトには、Microsoft の AI 原則とユーザーの期待に従ってシステムが動作するなど、モデルの動作をガイドする指示をモデルに与えることが含まれます。 たとえば、メタプロンプトに "ユーザーが選択した言語で通信する" などの行を含めることができます。

• プロンプトのエンリッチメント。 場合によっては、ユーザーのプロンプトがあいまいな場合があります。 このような場合、Microsoft Copilot は LLM を使用してプロンプトの詳細を構築し、ユーザーが求めている応答を確実に取得できるようにする場合があります。 このようなプロンプトエンリッチメントは、ユーザーや以前の検索の知識に依存するのではなく、LLMに依存します。

• ユーザー中心の設計とユーザー エクスペリエンスの介入。 ユーザー中心の設計とユーザー エクスペリエンスは、責任ある AI に対する Microsoft のアプローチの重要な側面です。 目標は、ユーザーのニーズと期待に製品設計を根付かせることです。 ユーザーが Microsoft Copilot を初めて操作するときに、システムの機能を理解し、Microsoft Copilot が AI を利用していることをユーザーに開示し、制限を伝えるのに役立つように設計されたさまざまなタッチポイントが提供されます。

• AI 開示。 Microsoft Copilot には、ユーザーに AI システムを操作していることが通知される有意義な AI 開示のためのタッチポイントと、Microsoft Copilot の詳細を学ぶ機会がいくつか用意されています。 たとえば、Word アプリで Microsoft Copilot を使用する場合、AI によって生成されたコンテンツが、AI によって生成されたコンテンツにエラーが含まれている可能性があることを通知するとともに表示されます。 この知識をユーザーに提供することで、AI が生成した出力に過度に依存しないようにし、システムの長所と限界について学ぶことができます。

• メディアの由来。 Microsoft Copilot 内から Designer の編集機能を使用して作成されたすべての画像に対して、画像が AI で編集されたのか生成されたのかを識別できるように、コンテンツ資格情報 (C2PA 標準に基づく証明) を実装しました。 来歴メタデータは、 コンテンツ資格情報サイトで表示できます。

• フィードバックと継続的な評価。 Microsoft Copilot エクスペリエンスは、ユーザーが製品に関するフィードバックを送信できる既存のツールに基づいて構築されています。 ユーザーは、回答で親指を立てるボタンまたは親指を下げるボタンを選択した後に表示されるウィンドウを使用して、Microsoft Copilot によって生成されたコンテンツに関するフィードバックを送信できます。 ユーザーから寄せられたフィードバックは、製品のパフォーマンス向上への取り組みの一環として、Microsoft 製品の改善に使用されます。 顧客管理者は、Microsoft 365 管理センターで送信されたフィードバックを確認できます。 また、サービスの継続的な評価と改善の一環として、Microsoft Copilot のパフォーマンスと特定の軽減策を継続的に改善およびテストします。 詳細については、「Microsoft 365 アプリを使用した Microsoft Copilot に関するフィードバックの提供」を参照してください。

マッピング、測定、管理に対する Microsoft のアプローチは、状況が深まるにつれて進化し続け、お客様からお寄せいただいたフィードバックに基づいてすでに改善を進めています。

Microsoft Copilot の展開と採用のベスト プラクティス

責任ある AI は、Microsoft とお客様の共通のコミットメントです。 Microsoft は安全性、公平性、透明性を中核として AI システムを構築していますが、これらのテクノロジを自社のコンテキスト内で責任を持って展開および使用する上で重要な役割を果たします。 このパートナーシップをサポートするために、お客様が責任ある AI を効果的に実装できるよう、展開者とエンド ユーザーに次のベスト プラクティスを提供します。

デプロイヤーとエンド ユーザーは、次のことを行う必要があります。

• 結果的な決定や機密性の高い領域に Microsoft Copilot を使用する場合は、注意して結果を評価してください。結果的な決定とは、教育、雇用、金融サービス、政府の福利厚生、医療、住宅、保険、法的サービスへのアクセスに法的または重大な影響を与える可能性がある、または身体的、心理的、または経済的危害を及ぼす可能性のある決定です。 金融サービス、医療、住宅などの機密性の高い領域は、さまざまなグループの人々に不釣り合いな影響を与える可能性があるため、特別な注意が必要です。 これらの分野の意思決定に AI を使用する場合は、影響を受ける利害関係者が意思決定の仕組みを理解し、意思決定に異議を申し立て、関連する入力データを更新できるようにしてください。

• 法的および規制上の考慮事項を評価します。 お客様は、AI サービスとソリューションを使用する際に、潜在的な特定の法的および規制上の義務を評価する必要があります。これは、すべての業界やシナリオでの使用に適しているとは限りません。 さらに、AI サービスまたはソリューションは、適用されるサービス条件および関連する行動規範で禁止されているように設計されておらず、使用することはできません。

• Web コンテンツの参照を許可します。 Microsoft Copilot に Web コンテンツの参照を許可すると、Microsoft Copilot の応答の品質、精度、関連性を向上させることができます。応答は Web からの最新の公開情報の恩恵を受けることができます。 ただし、Microsoft Copilot が Web コンテンツを参照する場合は、Bing 検索サービスを介して参照するものであり、Bing 検索クエリのデータ処理方法は Microsoft Copilot によるデータの処理方法とは異なる点に注意してください。 Bing の使用は、各ユーザーと Microsoft の間の Microsoft サービス規約と、Microsoft のプライバシーに関する声明の対象となります。

• Microsoft Graph のグラウンディングを拡張します。 Microsoft Copilot は、Microsoft Graph のデータを使用して、メール、チャット、ファイル、予定表などの organization 固有のデータの応答に基づいています。 CRM システムや外部ファイル リポジトリなどのソースからの組織データで Microsoft Graph を拡張することで、組織はコンテキスト固有の関連情報を追加で含めることができ、Microsoft Copilot 応答の豊富さと精度がさらに高まります。

エンド ユーザーは以下を行う必要があります。

Microsoft Copilot 出力の精度に関連するパフォーマンスを向上させるには、組織は次の点を検討することをお勧めします。

• 適切なプロンプトを記述する。 Microsoft Copilot でより良い結果を得るには、適切なプロンプトを作成することが重要です。 人間と効果的にコミュニケーションするためのテクニックがあるのと同じように、ユーザーがプロンプトを作成するときに Microsoft Copilot でより良い結果を得るのに役立つガイドラインがあります。 たとえば、詳細を含め、プロンプトを構成し、肯定的な指示を提供し、反復と再生成を行い、AI によって生成された応答を常に確認して検証します。 詳細については、「 Copilot プロンプトでより良い結果を得る」を参照してください。

• 必要に応じて人間の監視を行います。 人間の監視は、AI システムと対話する際の重要な安全策です。 Microsoft は AI システムを継続的に改善していますが、AI は依然として間違いを犯す可能性があります。 生成される出力は、不正確、不完全、偏り、不整合、または意図した目標と無関係である可能性があります。 これは、入力のあいまいさや基礎となるモデルの制限など、さまざまな理由によって発生する可能性があります。 そのため、ユーザーは Microsoft Copilot によって生成された応答を確認し、期待と要件に沿っていることを確認する必要があります。

• 過度の依存のリスクに注意する: AI への過度の依存は、ユーザーが不正確または不完全な AI 出力を受け入れる場合に発生します。その主な理由は、AI 出力の間違いを検出するのが難しい場合があるためです。 エンドユーザーにとって、過度の依存は生産性の低下、信頼の喪失、製品の放棄、経済的損失、心理的危害、身体的危害などをもたらす可能性があります。 (たとえば、医師が誤った AI 出力を受け入れるとします)。 Microsoft Copilot については、製品に免責事項を追加することでこのリスクを軽減していますが、ユーザーは回答の正確性を確認する必要があります。

• 機密性の高いドメインでエージェント AI を設計する場合は注意が必要です。 エージェントのアクションが元に戻せない、または重大な影響が大きい機密性の高いドメインでエージェント AI システムを設計または展開する場合は、注意が必要です。 また、 Microsoft Enterprise AI サービス サービスの倫理規定 (組織向け) または Microsoft サービス規約の倫理規定セクション (個人向け) で詳しく説明されているように、自律的なエージェント AI を作成する場合は追加の予防措置を講じる必要があります。

デプロイヤーは以下を行う必要があります。

Microsoft は、Microsoft 365 の顧客向けに Microsoft Copilot ダッシュボードなどのツールや、Microsoft 365 管理センターのレポートを提供しています。 これらのツールは、組織が Microsoft Copilot の使用状況、導入、影響を測定できるように設計されています。 例:

• Microsoft Copilot 使用状況レポートを使用すると、管理者は Microsoft Copilot でのユーザーの導入、リテンション、エンゲージメントの概要を表示して、ライセンスを管理および最適化できます。 詳細については、「Microsoft Copilot の使用状況」を参照してください。
• Microsoft Copilot ダッシュボードを使用すると、リーダー、アナリスト、代理人は、導入と影響を測定するために、organization 全体の Microsoft Copilot と Copilot Chat の使用に関する事前構築済みのレポートにアクセスできます。 詳細については、「Microsoft 365 の顧客向けの Microsoft Copilot ダッシュボードに接続する」を参照してください。
• Copilot のビジネス インパクトは Viva Insights で利用できます。アナリストを使用すると、アナリストは Microsoft Copilot の使用状況をビジネス指標と比較してビジネス価値を理解できます。 詳細については、「 Copilot のビジネス影響レポート」を参照してください。

Microsoft Copilot の詳細情報

責任ある Microsoft Copilot の使用に関するその他のガイダンスについては、次のドキュメントを参照することをお勧めします:

• Microsoft Copilot の概要
• Microsoft Copilot のデータ、プライバシー、セキュリティ
• Microsoft Copilot の拡張性

責任ある AI に関する詳細情報

• Microsoft AI の原則
• Microsoft の責任ある AI リソース
• 責任ある AI に関する Microsoft Azure ラーニング コース