リスクに優先順位を付け、回避策を特定する

プロジェクトのライフサイクル全体を通じてリスクを積極的に管理する:

  • リスクを早期に特定する: 計画段階や各スプリントの開始時に、何が問題や進行の妨げとなる可能性があるかをブレインストーミングしましょう。 以下にその例を示します。

    • 「サービスとの統合が遅れる可能性があります。」
    • 「自然言語モデルがこれら 2 つの意図を区別できるかどうかは不明です。」
    • 「人事関連の回答には法的承認が必要です。」

    これらのリスクを列挙してください。

  • 影響と可能性を評価する:どのリスクが最も大きな影響を与えるかを確認する。 「Application Insightsが個人データを表示するリスクは、コンプライアンスの問題として大きな影響を及ぼす可能性があります。」 発生確率は状況によって異なる場合があります。 発生しやすく、影響の大きいリスクを見極め、優先して対応してください。

  • 緩和策の計画: 主要なリスクごとに緩和策や緊急対策を策定します。 以下にその例を示します。

    • リスク: 注文追跡用のマイクロソフト以外のAPIがテストフェーズまでに準備できない可能性があります。
    • 移行: スタブやモックサービスを構築し、レスポンスをシミュレートすることで、開発やテストを滞りなく進められるようにします。 本番APIが利用可能になったら統合する。 また、ライブ統合が失敗した場合に備えて、フォールバックメッセージとして「申し訳ありませんが、現在ご注文情報はご利用いただけません。サポートまでご連絡ください」を用意し、単なるエラー表示ではなく、ユーザーに対して丁寧に対応できるようにしましょう。
  • 毎日ブロッカーを追跡する: アジャイルの実践では、スタンドアップミーティングでブロッカーについて議論します。 何かが進捗を妨げている場合(例えば、認証情報の待機、顧客コネクタがまだ利用できない、要件が不明確など)、速やかにエスカレーションまたは解決してください。

ブロッカーの回避策

万全の準備をしていても、すぐに解決できないブロッカーに直面することがあります。 例えば、外部依存関係や未解決の技術的問題が進行を妨げることがあります。 プロジェクトを停止するのではなく、現代のマネジメントは創造的な回避策を講じます。

  • スコープを一時的に縮小しましょう:機能が複雑すぎる場合やブロックされている場合は、簡略化されたバージョンを提供しましょう。
  • 手作業によるプロセスを橋渡しとして利用: 自動化できる部分は自動化し、どうしても手作業が必要な箇所には手作業のステップを導入します。 AIモデルが珍しいリクエストタイプを分類できない場合は、モデルを再学習しながら、そのケースを人間のエージェントに振り分けるか、有識者にアラートを送りましょう。 自動承認フローが準備できていない場合は、誰かに手動で承認を処理してもらいましょう。 このワークアラウンドを文書化し、バックログに記載して、後でチームが置き換えられるようにしておきましょう。 目標は、暫定的な対応策を講じて成果を達成し、プロジェクトの遅延を回避することです。
  • スパイク調査の並行実施:特定期間内で調査を行い、リスクの高い領域(新しいAPIの評価や、エンティティ抽出用の複雑な正規表現のテストなど)を検証します。 このアプローチはユーザー向けの機能を直接提供するものではありませんが、不確実性のリスクを低減します。 スパイク結果が良ければ、次に進めます。 実現不可能だと分かっても、少なくとも早い段階で知って、その機能を約束せずに別のアプローチに切り替えられます。 この戦略は本質的に不確実性へのワークアラウンドです。
  • コミュニケーションと連携: 関係者に対し、重大なエラーとその対策計画について常に情報を提供しましょう。 透明性はパニックを防ぎます。

積極的なリスク管理と優先順位付けにより、常に最も重要な事項に優先的に着手できます。

前提と懸念

早期に前提や懸念を捉えることで、チームは潜在的なリスクを特定できます。 これらの要素が合わさって、成功するCopilot Studioプロジェクトの基盤となっています。 これらの要素は、プロジェクト開始時から明確な方向性と、エージェントが目指すものに対する共通認識をもたらします。

設計やリスク管理に反映できるよう、前提や懸念を早期に記録しましょう:

  • 仮定の例:

    • このソリューションは、必要なすべてのチャネルで標準展開をサポートします。
    • 生成 AIは手動の知識管理の必要性を低減します。
    • このソリューションは、最先端の意図認識とエンティティ抽出を提供します。
  • 懸念事項の例:

    • LLM生成の回答に対する制御が限定されている。
    • 自動化に対する内部抵抗の可能性。
    • オンプレミスホスティングや特定のコンプライアンス要件に対するIT部門の優先事項。

次のステップ

エージェントを円滑に提供・運用するために必要なロールを持つ部門横断型チームを構築してください。