生成 AI を使用して生産性を向上させる

AI テクノロジが進化するにつれて、組織では、生産性の向上や従業員への指導を目的とした、より適切な数多くの方法を実現する機会が増えています。 これを行う方法の 1 つが生成 AI です。 Copilot Studioでは、複数の方法で Generative AI を使用できます。

Copilot Studio では、生成 AI を使用して次の操作を行うことができます。

• Copilot を使用してエージェントやトピックを作成する: Copilot により、作成するエージェントまたはトピックの簡単な説明を提供できます。その内容は Copilot が構築します。

• 生成的回答をトピックに挿入する: 生成応答ノードを使用して、Generative AI をトピックに統合できます。

• 会話型ブーストを使用する: エージェントがユーザーの質問に一致するものを見つけられない場合は、生成的な回答を使用できます。

• 生成応答をフォールバックとして使用する: エージェントがユーザーの質問に対する関連する回答を見つけることができない場合に、生成的回答をフォールバックとして使用できます。

生成 AI を使用してエージェントを調整する

従来、エージェントは、定義済みのトリガー フレーズとハードコーディングされたアクションに大きく依存して会話を移動していました。 この場合、多くの場合、ユーザーは特定の方法で要求を表現して、エージェントから目的の応答を引き出す必要があります。 生成 AI の進歩に伴い、エージェントは通信する適切なトピックとコンテンツを動的に決定できるようになり、より自然で流動的な相互作用が実現します。

このセクションのオーケストレーション設定は、標準ハーネスを使用するエージェントに適用されます。 標準ハーネス エージェントは、生成オーケストレーションとクラシック オーケストレーションの両方をサポートします。 生成オーケストレーションは、管理者が無効にするか、事前構築済みのエージェントが別の構成を指定しない限り、新しく作成された標準ハーネス エージェントの既定値です。

GitHub Copilot ハーネスを利用するエージェントは、常にその拡張オーケストレーション ランタイムを使用します。 これらのエージェントは、生成オーケストレーションとクラシック オーケストレーションの間では切り替えません。 明示的なトピック パスを作成する代わりに、[ ビルド ] タブで手順、知識、ツール、スキル、接続されたエージェント、メモリを構成します。

Copilot Studio では、設定 メニューから 生成 AI を選択すると、生成 AI 機能にアクセスできます。

Copilot Studio の Generative AI 設定では、エージェントがユーザーと対話する方法の制御が強化されています。 [エージェントの応答に生成 AI オーケストレーションを使用する] セクションでは、次の 2 つの対話モードから選択できます。

• クラシック オーケストレーション

  • 定義済みのトリガー、トピック、アクションに焦点を当てた、エージェント構築に対する従来のアプローチ。
  • トピックは、ユーザーのクエリが定義済みのトピック トリガーと一致する場合にのみトリガーされます。
  • アクションは、特定のトピック内でのみ呼び出すことができます。

• 生成 AI オーケストレーション (新しく作成された標準ハーネス エージェントの既定値)

  • 生成 AI を使用する会話フローに対する最新のアプローチ。
  • エージェントは、ユーザー クエリに応答するときに使用するトピック、アクション、ツール、ワークフロー、知識を自律的に決定します。
  • 正確なトリガー フレーズを必要とせずに、より自然でコンテキストに対応した対話を可能にします。

次の表は、生成オーケストレーションとクラシック オーケストレーションのエージェント動作を比較したものです。

エージェントによる応答を生成 AI を使用して判断することにより、会話をユーザーにとって自然でスムーズなものにすることができます。

ユーザーがメッセージを送ると、エージェントは 1 つ以上のアクションまたはトピックを選択して応答を準備します。 その選択は、複数の要素を判断して行われます。 最も重要な要素は、トピックとツールの説明です。 その他の要因としては、トピックまたはツールの名前、入力パラメーターまたは出力パラメーター、その名前と説明などがあります。 説明によって、エージェントは、ユーザーの目的をツールやトピックに正確に関連付けることが可能になります。

生成 AI オーケストレーション モードでは、エージェントは複数のツールまたはトピックを一度に選択して、マルチインテント クエリを処理できます。 ナレッジ、ツール、トピックが選択されると、エージェントは実行順序を決定するプランを生成します。

標準ハーネス エージェントのジェネレーティブ AI オーケストレーションの詳細については、 ジェネレーティブ AI を使用したエージェントの動作の調整に関するページを参照してください。

生成的回答に知識を使用する

生成的な回答を使用することで、Microsoft Copilot Studioエージェントは、特定のトピックを作成することなく、内部または外部の複数のソースから情報を検索して提示できます。 作成されたトピックがユーザーのクエリに応答できない場合は、生成応答を主要な情報ソースとして、またはフォールバック ソースとして使用できます。 その結果、すべての顧客の質問に対処できない可能性がある複数のトピックを手動で作成することなく、機能エージェントを作成してデプロイできます。

生成的な回答では、ナレッジ ソースを "グラウンド データ" として使用します。データの接地は、より多くのコンテキストを提供するのに役立ちます。 たとえば、内部データ ソースをナレッジ ソースとして使用する場合、ナレッジ ソースはデータに基づいているため、ユーザーに返される情報は、公開サイトの汎用情報よりも関連性が高くなります。 現在利用可能なナレッジ ソースは複数あり、常に追加されています。

コンテンツ モデレーション

コンテンツ モデレーションは、エージェントが生成した回答を厳密にフィルター処理する方法を制御します。 モデレーション レベルの範囲は 最低 から 最高で、既定のレベルは High です。 レベルが低いほど、より多くの回答が生成されますが、有害なコンテンツのリスクが高まります。 レベルが高いほど、より厳密なフィルター処理が適用され、返される回答の数を減らすことができます。 有害なコンテンツ。 レベルが高いほど、より厳密なフィルター処理が適用され、返される回答の数を減らすことができます。

ツール

Copilot Studioエージェントは、外部システムと対話する必要がある場合があります。 ツールを使用すると、エージェントが外部システムで情報を取得したりタスクを実行したりできるようにすることで、エージェントの能力を高めることができます。

各ツールは、エージェントが実行できる特定の機能を表します。 たとえば、次のようなツールをエージェントに装備できます。

• Office 365 Outlook コネクタを使用して電子メールを送信する
• 現在の気象条件と予報を確認する
• Dataverse からのデータの読み取りと書き込み
• Microsoft Teamsにメッセージを投稿する

生成オーケストレーションでは、ツール呼び出しによって、エージェントが外部システムと対話する方法が決定され、単純な情報取得以外のアクションが実行されます。 Copilot Studioはダイアログを生成し、予測も以前に構築もされなかったクエリを処理できる既存の構成要素を動的に連結することでアクションを実行します。

Copilot Studioのエージェントには、いくつかの種類のツールを使用できます。

• プロンプト - 自然言語、AI 推論、知識を使用して、テキスト、ドキュメント、画像、データを分析および変換します。
• ワークフロー - ワークフローを利用して、エージェントの機能を拡張して外部システムでアクションを実行するバックエンド タスクを自動化します。
• コンピューターの使用 - エージェントに独自の仮想環境へのアクセス権を付与して、レガシ アプリと Web 参照に対してロボティック プロセス オートメーション (RPA) を実行します。
• コネクタ - Power Platform コネクタを使用して独自の API とサービスに接続し、データを取り込んだり、アクションを実行したりします。
• REST API - API エンドポイントとメソッドにエージェントを接続するための柔軟でスケーラブルな方法。
• モデル コンテキスト プロトコル (MCP) - エージェントを MCP サーバーに接続して、ツールとリソースにアクセスします。

次に、エージェントをテストする方法を確認します。