概要

このモジュールでは、Microsoft Copilot を効果的に操作するための基礎を構築しました。

Copilot は、組織データに接続することで、Microsoft 365 アプリ全体で機能します。 汎用的な応答を返す代わりに、既存のアクセス許可を常に尊重しながら、作業のコンテキスト (ファイル、メール、会議、コラボレーション) に基づいた出力を設定します。 organization 外の情報が必要な場合、Copilot はパブリック Web でも活用できるため、内部コンテキストと現在の外部分析情報を組み合わせることができます。

また、エージェントが Copilot を単一のプロンプトを超えて拡張する方法も確認しました。 リサーチ ツールやアナリストなどの組み込みエージェントは、より複雑な複数ステップのタスクを引き受けることができ、カスタム エージェントは Copilot をorganizationのシステムやワークフローに接続できます。

同時に、データは保護されたままです。 エンタープライズ データ保護のコミットメントにより、プロンプトと応答が Microsoft の AI モデルのトレーニングに使用されないようにします。 Copilot は秘密度ラベルを尊重し、organizationのアクセス制御に従い、データをorganizationの境界内に保持します。 これらの保護は、Microsoft のより広範な責任ある AI アプローチと並んで、Copilot の動作方法に組み込まれています。

最後に、コンテキスト、目標、ソース、期待の 4 つの要素に基づいて構築された単純なプロンプト フレームワークを練習しました。 この手法により、一貫した方法で Copilot をガイドし、より有用な結果を得ることができます。 明確なプロンプトから始めて、フォローアップ プロンプトで出力に絞り込みます。

進めていく中で、実際のシナリオでこれらの概念を実践することに重点を置きます。 明確なプロンプトを使用し、適切なデータ ソースに依存し、より複雑なタスクにエージェントを導入するタイミングを選択します。 どのアプリで作業していても、同じパターンが適用されます。

追記

• 最適な結果を得るために効果的なプロンプトを作成します。 ベスト プラクティス、よくある間違い、Copilot プロンプト ギャラリーなど、より深いプロンプト プラクティス。
• Microsoft Copilot のデータ、プライバシー、セキュリティ。 Copilot に対する Microsoft のデータ保護の取り組みに関する詳細をご覧ください。