Copilot Studioが単なるスクリプトチャットボット以上の存在であるのは、AI機能によるものです。 生成AIを核とするCopilot Studioは、トピックごとに作り込むことを前提として設計されていません。 代わりに、AI を活用した知識、オーケストレーション、自動化と連携して機能する、ビジネスにとって重要なエクスペリエンスの作成に重点を置いています。 このアプローチにより、エージェントはあらゆる質問に対応するために何百もの固定されたトピックに依存する必要がなくなります。 その代わりに、厳選されたトピックと、信頼できる情報源に基づいた柔軟な生成応答を組み合わせます。
AI 機能オプションの概要
| 機能 | 可能になること | 制限または考慮事項 |
|---|---|---|
| 生成オーケストレーション | 多意図認識、トピック・知識・行動の動的チェーン | オーケストレーションの長さの制限、複雑な流れには慎重なテストが必要 |
| 生成応答 | 接続されたサポート情報ソースからの動的な回答（要約と引用付き） | 精度はデータ品質に依存します。フォローアップ質問の計画が必要 |
| 生成型のビルダー | 自然言語によるトピックの作成と更新 | 人による検証が必要です。生成されたダイアログは修正が必要になる場合があります |
| コンピューターの使用 | 自然言語による会話でコンピューターを操作する | エージェント用コンピューターのプロビジョニングと保守が必要 |
| AI プロンプト | 指示をAIモデルに与えて応答を生成する | 選ばれたAIモデルによってパフォーマンスや機能は異なる |
| AI 承認およびその他の AI 機能 | 意思決定の自動化、感情分析トリガー、文字起こし分析、AI Builder との統合 | 機能はまだ発展途上のため、ガバナンスと監視体制が整っていることを確認してください |
生成アクションとオーケストレーション
生成オーケストレーションを利用することで、エージェントはトピック、アクション、サポート情報ソースを自動的に連携できます。 このアプローチは、従来の自然言語理解（NLU）モデルに代わり、大規模言語モデルを活用することで、単一の発話から複数の意図を認識し、同種の複数のエンティティを抽出できるようになります。 アクションと組み合わせることで、エージェントはAPIを呼び出したり、エージェント フローを実行したり、コネクタをトリガーしたりできます。 エージェントは不足している情報のみをユーザーに求め、その後出力を要約します。 このアプローチにより、エージェントは単に応答するだけでなく、複数のシステムを横断して行動することができます。
詳細はこちら: 生成オーケストレーション機能を適用する
生成応答
生成応答を活用することで、Dataverse、SharePoint、OneDrive、公開ウェブサイト、その他のカスタムデータなどのサポート情報ソースを検索し、エージェントは動的に応答できます。 FAQを手作業で作成するのではなく、エージェントが使用するサポート情報ソースを設定すると、AIが回答を生成します。 取得したコンテンツを要約し、結果を検証し、可能な場合には引用も生成します。 生成応答はトピックフローの複数のポイントや、Fallbackの前に会話ブースティングトピックに配置できます。 このアプローチは、手動のトピックのメンテナンスの手間を省きつつ、広範囲をカバーできます。
生成型のビルダー
エージェントの作成は、もはやすべてのメッセージやダイアログパスを手動で定義することに限定されません。 生成ビルダーを使えば、自然言語で希望する内容を記述でき、AI がエージェントの構築を支援します。 このアプローチにより、トピックの作成や更新にかかる時間が短縮され、エージェントがより自然な印象を与える提案されるバリエーションが提供され、情報を統合するアダプティブ カードの生成にも役立ちます。 人間のレビューは常に必要ですが、生成ビルダーは技術ユーザーとビジネス ユーザーの両方にとって設計を加速させます。
コンピューターの使用
コンピューターの使用は、API やスクリプトによる自動化を必要とせず、画面を視覚的に解釈して手順ごとにタスクを実行することで、エージェントがコンピュータ上で操作を行うことを可能にします。 呼び出されると、エージェントはアクティブなウィンドウの画像を分析し、次のアクションを決定し、タスクが完了するまで処理を続けます。 コンピューターの使用は、レガシーアプリケーションの統合、デスクトップ専用のワークフロー、そして最新の統合がないマルチアプリケーションプロセスの統合に役立ちます。 この機能により、Copilot Studioは対話型ロジックを超えて拡張され、従来のコネクタやHTTPコールが利用できないウェブやデスクトップ環境でも、実際のタスク自動化が可能になります。
詳細はこちら: コンピューターの使用ツールを使ってデスクトッププロセスを自動化する
AI プロンプト
AIプロンプトは、作成者がAIモデルに指示をどのように解釈させるか、応答をどのようにフォーマットするか、または推論タスクをどのように実行させるかを直接コントロールできるようにします。 オーケストレーターとは異なり、AIプロンプトはモデルの入力（トーン、制約、例、JSONを含む構造化出力フォーマットなど）を完全にコントロールできます。 プロンプトはMicrosoft Foundryモデルを含む幅広いモデルを使用でき、有効化するとDataverseグラウンディングやコードインタプリタなどの高度な機能も利用可能です。 この制御により、精密な言語生成や構造化データの抽出、高度にカスタマイズされた出力など、生成オーケストレーションだけでは実現が難しいシナリオにAIプロンプトが最適です。
詳しくはこちら: AIプロンプトによる応答生成
その他の AI 機能
会話生成の枠を超えて、Copilot Studioは隣接するAIシナリオへと展開し続けています。 以下にその例を示します。
- エージェント フローで多段階承認とAI承認を活用することで、事前に設定された基準に基づき、承認申請を自動的に評価・決定できます。
- 感情分析では、否定的なトーンがライブ チャット オペレーターへのエスカレーションをトリガーする可能性があります。
- 新規トピックの発見のためのトランスクリプト分析。
- 画像認識とテキスト抽出のためのAI Builderとの統合。
これらの機能が合わさることで、エージェントは対話を超えて意思決定の自動化やコンテンツ理解へと拡張されます。
責任ある AI とコンプライアンス
Copilot Studio のすべての生成 AI 機能は、Microsoft の Responsible AI 標準に準拠して Microsoft Foundry 上で動作します。 システムは可能な限り応答を根拠付け、誤った情報を減らすために検証し、有害または非準拠のコンテンツをモデレートします。 システムは、運用サポートのためだけに会話を一時的に保存し、カスタマー ロックボックスはサポート アクセスを制御できます。 エージェントはモデルの学習にテナントデータを利用せず、環境設定によって管理者はリージョンをまたぐデータ移動を必要とする機能を無効にすることができます。