Copilot Studio の同じシームレスなナレッジ追加エクスペリエンスを使って、Power Platform コネクタでサポートされている任意のエンタープライズ システムを、エンタープライズ ナレッジとしてコパイロットに追加できるようになりました。 Power Platform コネクタに Get 操作や List 操作などの Get() メソッドがあれば、そのコネクタをナレッジとして追加できます。

カスタム エージェントを使って Microsoft 365 Copilot を拡張するには、Microsoft 365 Copilot チャネルを有効にしてから Teams または Microsoft 365 に送信するだけです。それには、管理者に送信して基幹業務カタログに公開するか、セキュリティ グループを使って自分または少人数のチームだけに展開します。

Microsoft 365 Copilot は、最も一般的なカスタム エージェントのチャット機能をサポートしています。たとえば、メッセージ、クイック返信、アダプティブ カード (Action.Submit を使用)、マルチターンの対話、ユーザー操作に対する複数メッセージの応答などです。 さらに、これはカスタム エージェントであるため、Power Platform 管理センターが提供する Copilot Studio の豊富な利用状況分析とガバナンスの恩恵を受けることができます。 Copilot Studio の既存のカスタム エージェントを変更せずに使用し、Microsoft 365 チャネルに追加するだけです。

本当のノーコード方式で、これらのナレッジ ソースをエージェントに追加できるようになります。 Microsoft 365 基盤内でサポートされるナレッジ ソースは SharePoint と Microsoft Graph のコネクタです。

Microsoft Copilot Studio 内のエージェントの構成ページから開始できます。 そこから、ナレッジ ソースの追加を始めることができます。 サポートされているすべてのナレッジ ソースが次の画面に表示されます。 そこから、追加するナレッジ ソースを選択できます。 たとえば、SharePoint ドキュメント ライブラリ、または ServiceNow ナレッジ ベースや Confluence などの既存の Microsoft Graph 接続などです。

Salesforce、ServiceNow、Zendesk などの Microsoft 以外のシステムからの構造化データを、Microsoft Copilot Studio を使って構築したコパイロットのグラウンディング データとして追加できるようになります。 このようなコパイロットにより、ユーザーは Power Platform テナント内で使用されているエンタープライズ システムについて自然言語で質問できるようになります。 Microsoft は、Microsoft Dataverse のナレッジでリリースされた自然言語によるクエリ アプローチを基にして、一部の非 Microsoft サービスまで同じアプローチを拡張します。

1 枚の写真は 1,000 語の価値があると言われています。 画像分析により、コパイロット ユーザーは、長い説明を入力しなくても、複雑なシナリオ、オブジェクト、またはアイデアを伝えることができます。 Copilot は視覚的な手がかりからコンテキストを取得し、その会話の範囲を広げ、より多くの情報に基づいた応答を生成します。

たとえば、ユーザーが自動車の画像をアップロードして "この車のモデルは何ですか?" と質問すると、Copilot が画像を分析し、自動車のモデルを応答します。 その後の会話で、ユーザーが "この車の航続距離はどれくらいですか?" と質問すると、Copilot は前の画像をコンテキストとして使用して質問に答えます。

食べ物の写真からレシピを説明する場合も、壊れたプリンターのトラブルシューティングに関するアドバイスを得る場合も、希少な鳥の種を特定する場合も、Copilot は画像分析を通じて詳細な分析情報を提供できます。

現在、Microsoft Copilot Studio のエージェントはユーザー入力によってトリガーされます。 エンド ユーザーが質問したりメッセージを送信したりすると、コパイロットは作成者が定義した一連のトピックとアクションについて推論し、エンド ユーザーに適切に応答します。

Copilot Studio に自動トリガーを追加することで、エンド ユーザーの入力とは無関係にエージェントを実行させることができます。 エージェントは、メールの受信、ドキュメントの作成、テーブル行の更新などのイベントに応答し、ユーザー定義の指示に従います。

また、Microsoft Copilot Studio のエージェントにアクティビティ タブが追加されます。 このアクティビティ タブの目的は、エージェントの作成者がエージェントとの過去の各やり取りを追跡できるようにすることです。 トピックやアクションがトリガーされるたびに、アクティビティ タブ内に会話として記録されます。これにより、作成者はやり取りを詳しく調べ、呼び出された各アクションと、そのアクションが呼び出された理由を確認できます。 この最初のバージョンのアクティビティでは、作成者とのやり取りのみが記録されることに注意してください。

Copilot Studio の分析を使用して以下を行うことができます。

• コパイロットのパフォーマンスを監視します。
• ユーザーの質問で上位のテーマを把握します。
• 満足度を高めるユーザーの行動の詳細など、ユーザーの満足度に関する詳細な分析情報を入手します。
• 検索結果がなかった問い合わせたの上位のテーマとともに、結果の状態を監視します。
• Microsoft が有害なクエリを抑制およびブロックして、コパイロットのコンプライアンスを確保する方法を把握します。

作成者が Microsoft Copilot Studio を使用して構築したコパイロットのグラウンディング データとして事前構築済みインデックス (プロ開発者が構築したインデックス) を使用できるようになり、労力は最小限でコストも抑えられます。 このようなコパイロットにより、ユーザーは Power Platform テナント内で使用されているエンタープライズ システムについて自然言語で質問できるようになります。 Microsoft は、Microsoft Dataverse のナレッジでリリースされた自然言語によるクエリ アプローチを基にして、Azure AI 検索インデックスをナレッジとして使用するコパイロットまで同じアプローチを拡張します。

Graph コネクタを使用すると、組織がエンタープライズ データに接続し、Microsoft Copilot Studio、Microsoft 365 Copilot、より広範な Microsoft エコシステム内で利用可能なコンテンツ ソースの範囲を拡張できます。

この機能を使用すると、作成者は、組織や作成する必要があるエージェントに関連して、より多くのデータ ソースにアクセスできるため、カスタム ソリューションや複雑なソリューションを作成する必要がありません。 この機能は、最適な結果が得られるセマンティック検索をサポートすることにより、Copilot Studio で Graph コネクタを使用するエージェントの品質も向上させます。

このようなすぐに使える事前構成済みの新しい Graph コネクタには、Zoom、Stack Overflow、Salesforce ナレッジ、GitHub などがあります。

作成者は、新しいエージェントを作成するときに、これらの構成済みコネクタをナレッジ ソースとして使用できます。また、管理者は、管理センターで新しい接続を設定したり、データ クロールを管理したり、アクセス許可を設定したりできます。

生成アクションを使用すると、トピックをトリガーするための従来の自然言語ベースのアプローチ (各トピックで定義したトリガー フレーズを使用する) を置き換えることができます。 代わりに、エージェントは GPT を使用して 1 つ以上のトピックまたはプラグイン アクションを選択し、ユーザーのクエリに応答します。

すべてのトピックとプラグイン アクションには、関連する説明があります。これは、どの項目を選択する必要があるかを選択するときに使用される主な情報です。 有効にすると、生成アクションはユーザーとエージェントの会話を調整する責任を負い、より自然で流れるような会話をユーザーに提供するのに役立ちます。

詳細については、「Microsoft Copilot Studio で生成アクションを使用する」を参照してください。

この機能は Power Platform カタログの利点を Microsoft Copilot Studio に統合するものであり、管理者は Power Platform Dataverse 環境全体でエージェントを見つけ、インストールし、管理できるようになります。

エージェントをインストールする前に、管理者はそのエージェントに関連付けられている構成、接続、環境変数を確認して修正することができます。

元の作業を中断することなく、インストールの状態、詳細、結果を追跡できます。

この機能により、作成者と管理者が以前に公開された Copilot コネクタの公開を取り消すことができます。

Copilot コネクタを使うと、作成者は他のサービスのアクションやアクティビティを Microsoft 365 Copilot に接続できます。 ただし、特定のシナリオではコネクタを無効にする必要があります。 たとえば、接続先のコンテンツやデータが最新ではない、企業で特定のサービスを使用しなくなった、コネクタの構成を更新するためにオフラインにする必要がある、などです。

作成者は、コネクタを選択して公開を取り消すことで、ドラフト状態に戻し、Microsoft 365 Copilot で使用する準備ができていると表示されないようにできます。 公開済みのコネクタがドラフト状態に戻ると、それに関連付けられているソリューションも更新されます。 ドラフト ソリューションは、編集して公開することも、削除することもできます。

環境の管理者は、存在しているすべてのコネクタの公開を取り消すことができます。作成者は、自分が所有するコネクタの公開だけを取り消すことができます。

これは、Microsoft 365 Copilot for Sales など、すべての Microsoft 365 Copilot エージェントに適用されます。 Microsoft Copilot Studio で作成したカスタム エージェントには適用されません。

この機能では、Microsoft Copilot Studio の使用により、REST API を使用して Copilot を拡張できます。

これにより、コネクタのないデータ ソースにアクセスするためのノーコード アプローチが提供されます。

作成者は、API の指定、認証の詳細 (Noauth/Auth2.0 を使用) の指定、含めるアクションの選択、アクションのテスト/公開を行うことができます。 追加の認証方法が使用可能になる予定です。

Microsoft Copilot Studio では、独自のカスタマー マネージド暗号化キー (CMK、Microsoft Azure Key Vault でホストされています) を使用して、Copilot Studio がコパイロットのコンテンツを暗号化する方法を管理できます。

カスタマー マネージド暗号化キー (CMK) を使用すると、ユーザーがエージェントに提供したデータと、お客様が Microsoft に提供したデータが、Microsoft が所有するキーとお客様独自のキーの両方で暗号化されることを保証できます。 お客様が自身のキーを管理するため、データのセキュリティの保護を強化し、データの保存方法を確実に制御できます。

以下の主要機能があります。

• Azure Key Vault でホスティングしてキー、有効期間、ローテーション期間を管理する。
• コパイロットのトピック、設定と構成、会話の文字起こしデータを含むすべてのコンテンツを暗号化する。
• CMK のローテーション。
• 必要に応じてアクセス権を取り消す。

12月のパブリック プレビューでは、現在 CMK をサポートしていない環境での CMK の有効化をサポートする予定です。

Microsoft Copilot Studio を使用すると、さまざまなチャネルを通じて消費者や企業の対象ユーザーとつながることができます。 Azure Communication Services との連携により、Copilot Studio に WhatsApp、Communication Services を介した SMS、Communication Services Chat (マルチポイント チャット サービス) のサポートが導入されます。

Azure Communication Services リソースをプロビジョニングした後、それを Microsoft Copilot Studio に取り込んで、それらの新しいチャネルにコパイロットを接続することができます。

Copilot Studio 内ですぐに使える Copilot コネクタを使用して、エージェントのためにナレッジを作成しアクションを実行できます。 この機能を使用すると、ナレッジ ソースへの接続とアクションの実行の両方に使用できる単一のコネクタを作成できます。

ナレッジが Microsoft 365 Graph から取得され、接続されたサード パーティ システムからのビジネス データとともに生産性データも組み込まれて、応答の品質が向上します。

単一の接続の使用は、次のことを意味します。

• Power Platform コネクタとグラフ コネクタの機能が Copilot コネクタに組み合わされているため、ナレッジとアクションの両方に単一の接続を使用できます。
• グラフ機能との接続を設定するために管理者の介入が不要になります。
• Copilot コネクタを使用する Copilot エージェントを介した情報の表示と変更に同じアクセス権を保持します。サードパーティ システムに直接ログインした場合と同様です。

管理者と作成者が、事前構築済みの拡張機能を使用してサード パーティのデータ ソースに接続できます。 拡張機能には、コネクタ、トピック、フロー、構成ファイルが組み合わされており、見込顧客の現金化、価格見積もりの構成、福利厚生、報酬、IT ヘルプデスクなど、ドメイン固有のユース ケースに関して、エージェントがサード パーティのデータにすばやくアクセスできます。

この機能により、エージェントの構築時にアクションをテストおよび改善する方法が向上します。

テスト エクスペリエンスの強化: 明確で実用的なテスト情報が提供されるので、混乱することなく必要な手順を簡単に理解して実装できます。 これにより、Copilot Studio または Microsoft 365 で進行中のタスクのコンテキストを維持できるようになり、ワークフローがいっそうシームレスになります。

デバッグと推奨: プラグインの実行履歴、インラインの推奨、ワークフローの可視性などの機能は非常に有益です。 これらのツールは、問題を追跡し、例外を理解して、アクションを効果的に改善するのに役立ちます。 この包括的なデバッグ アプローチにより、問題を迅速に特定して解決できるようになり、開発プロセスの全体的な効率が向上します。

シミュレートされたテスト データ: 一連のテスト データを作成することで、制御された環境でアクションの機能を検証できます。 このステップは、ライブ展開の前に正確性と信頼性を確認するために重要です。 シミュレートされた環境でテストすると、潜在的な問題について徹底的に吟味されたことがわかっているソリューションを、自信を持って展開できます。

エージェントの構築プロセスを合理化するために、Copilot Studio のデバッグ ツールに重要な改善を導入しています。 これらの機能は既定で有効になり、エージェントがメッセージに応答するために実行した手順、発生したエラー、問題を解決するための提案などの診断機能が改善され、既存のテスト チャット エクスペリエンスが強化されます。 この情報を表示することで、エージェントの可視性を高め、トラブルシューティングにかかる時間を短縮することを目指しています。

Power Apps エンタープライズを使用すると、Dataverse テーブルを活用して、エージェントの動的なキー値を構成できます。 このような例としては、店舗の場所、転送番号、ブロードキャスト メッセージ、業種などが挙げられます。 これらのボット ルールを管理することで、ビジネス管理者は運用の俊敏性を高め、差し迫ったビジネス ニーズに合わせて IVR フローを迅速に適応させることができます。 Power Apps を利用すると、ボットのロジックを直接変更する必要がなくなり、標準的なテストおよび展開手順に関連する時間が不要になります。

いくつかの簡単な手順で Power Apps と Copilot Studio の統合を設定できます。

1. Power Apps の Dataverse テーブルを作成して構成します。
2. データの管理をサポートするアプリケーションを Power Apps で作成します。
3. Copilot Studio でアクションを設定して、Dataverse テーブルをエージェントに接続します。

アプリケーションが確立されると、ビジネス管理者は主要なデータ値を直接追加、更新、削除し、ライブ チャット オペレーター環境にシームレスに公開できます。 エンド ユーザーへの遅延や中断が発生しないように、エージェントに関連付けられたデータはキャッシュされます。

コードを書かずに、https://microsoft365.com/chat および Teams アプリの両方で、Microsoft 365 Copilot との会話から直接 Copilot エージェントを作成することができます。 Copilot エージェントは、組織の目的、ガイドライン、ブランディングに基づいて、組織内の従業員が特定のユース ケースやシナリオに対応するように簡単にカスタマイズできます。

使い慣れた Microsoft 365 環境内で構築することができ、Power Platform の概念や新しいアプリについて学ぶ必要はありません。

数回クリックするだけで、Copilot エージェントを作成、共有、カスタマイズできます。 たとえば、他のナレッジ ソースに接続して、Copilot による応答の生成と対処に使用する必要がある情報を正確に指示できます。

ユーザーは Copilot エージェントを他の従業員と共有でき、管理者は、Copilot Studio、Power Platform、Microsoft 365 内でセキュリティ ガバナンス コントロールを使用して、ビジネス データを確実に社内に保持することができます。

さらにカスタマイズするには、作成者は Microsoft Copilot Studio で Copilot エージェントを開き、高度なコパイロット オーサリングおよびパブリッシング機能の完全なスイートを活用できます。

エージェント内でのアクションの利用状況の可視性が高まると、分析を活用して実用的な分析情報を得ることができます。 この可視性により、使用パターンを把握し、改善の余地のある領域を特定して、パフォーマンスを最適化できます。 このデータを分析することで、情報に基づいた意思決定を行い、問題に積極的に対処し、戦略を継続的に改善して、ユーザー エクスペリエンスと運用効率を向上させることができます。

提供されるメトリックには、回答率、アクション使用率、エラー率が含まれ、ユーザーがアクションをどのように操作しているかを包括的に把握できます。

さらに、エラーの詳細な内訳が示されるため、特定の問題を明らかにして効果的に対処できます。 一定期間に組織内のユーザーによって拡張機能が使用された回数を確認でき、構築された拡張機能を反復処理する際の貴重な可視性が得られます。 このエクスペリエンスは、コネクタ、プロンプト、REST API 拡張機能で利用できます。

各アクションが使用される頻度、利用されているソース、エラー率を分析することで、エージェントの有効性と信頼性を向上させ、ユーザー満足度とビジネスの結果の向上につなげることができます。

この機能では、Copilot Studio でのナレッジ キュレーションに固有の分析が提供されます。

Copilot Studio でナレッジ ソースを使用するとき、個々のナレッジ ソースのパフォーマンスに関する貴重な分析情報を確認できます。 Copilot Studio のナレッジ ページから直接、以下に関する詳細なメトリックを見ることができます。

ナレッジ ソースの使用状況: このメトリックは、各ナレッジ ソースの使用頻度を示し、最も人気があるソースや効果的なソースを理解するのに役立ちます。 回答率: このメトリックは、ナレッジ ソースを使用して正常に回答されたクエリの割合を示し、その正確性と信頼性に関する分析情報を提供します。 エラー率: このメトリックは、発生したエラーの数を追跡し、ナレッジ ソースの問題を特定して対処できるようにします。

これらのメトリックを分析することで、情報に基づいた意思決定を行い、ナレッジ ソースのパフォーマンスと有効性を改善できます。

Microsoft Copilot Studio は、あらゆる種類の作成者が、生成 AI やより従来の方法で作成されたトピックを使って洗練された会話型アシスタントを作成できる、優れた作成環境です。 組織で作成して展開するコパイロットが増えるにつれて、トピックなどの共通の構成要素をコパイロット間で (SI/ISV の場合はインスタンス間で) 再利用できるようにする必要が生じてきます。

Copilot Studio を使用すると、トピックをコパイロット間および環境間でエクスポートおよびインポートできるようになり、コンテンツの再利用が容易になり、マルチコパイロットの作成環境を加速できます。

Microsoft Purview を利用して、Copilot Studio で作成されたエージェントとユーザーの対話を監査できるようになりました。

Copilot Studio は生成 AI とのユーザーの対話をログに記録し、それが Purview に表示されます。 これらのログは、使用されたナレッジ ソースや会話のテキスト トランスクリプトなど、会話やエージェントの分析と使いやすさのためのコンテキストを提供できます。

最初は、認証されたユーザーのアクティビティのみがサポートされます。

Microsoft Copilot Studio には、Dynamics 365 Customer Service 用オムニチャネルの統合の音声チャネルで使用するときに、ネイティブ音声オーサリング機能が組み込まれます。

これには次の機能が含まれます。

• 1 桁および複数桁の処理を含むデュアルトーン マルチ周波数 (DTMF) 入力。これにより、ユーザーがスマートフォンのキーパッドを使用してボットを操作できます。
• 再試行と再プロンプトを含むプロンプトの無音検出、および応答がない場合の構成可能なアクション。
• ボットを中断できるかどうかを判断するためのバージイン制御。
• SSML のサポート。これにより、テキスト読み上げの代わりにオーディオ ファイルをユーザーに再生するなど、ボットの聞こえ方をメッセージごとに構成できます。
• 実行時間が長い操作の遅延メッセージ。
• ボットのコンテンツに基づいた強化された音声認識。

音声ベースの会話用に最適化された生成型の回答により、音声対応コパイロットを強化します。

この機能を使うと、コパイロットはさまざまなデータ ソースを検索し、テキスト読み上げ (TTS) 用に整えられた簡潔な応答を返すことができます。手動でトピックを作成する必要はありません。 そこでは、コアとなる Copilot Studio の生成型回答のテクノロジと同じ作成の構成とランタイム統合 (責任ある AI のチェックを含む) が使用され、異なるのは独自のプロンプト指示だけです。

この機能は、Copilot Studio の生成型回答のコア機能と同じ地域全体、および音声最適化対象の 26 のロケールすべてで利用できます。