独自のモデル (BYOM) を応答生成に取り込むと、AI Foundry にデプロイされたカスタム モデルを追加します。 このアプローチでは、特定のドメインに合ったよりカスタマイズされた回答が提供されます。

まず、エージェントの設定に移動します。 応答モデルの一覧を使用して、新しいモデルを追加します。 モデルの AI Foundry デプロイ接続の詳細を入力します。

次に、命令とグローバル変数を使用してモデル プロンプトを定義します。 プロンプトを完全に制御して、モデルに豊富なコンテキスト入力を提供し、正確な応答を生成します。

引用文献を含めるかどうかを選択することもできます。

カスタム モデルを接続してプロンプトを設定すると、エージェントの応答の生成を完全に制御できます。

トリガーを使用して、イベントに応答してアクションを実行したり、トピックを呼び出したりするようにカスタム エージェントを構成できます。 ユーザー入力が必要なトピックトリガーとは異なり、イベントトリガーを使用すると、定義されたイベントが発生したときにエージェントが自律的に行動できます。

この機能を使用すると、エンド ユーザーの資格情報で実行される自律エージェントのトリガーを作成できます。 外部イベントによってトリガーされる完全にバックグラウンドで動作するエージェントを作成し、エンドユーザーと共有して、エンドユーザーがエージェントを自分に代わって実行するように設定できるようにすることができます。

作成者は以下を実行できます。

1. エージェントを作成し、トリガーを追加します。
2. エンドユーザーの資格情報を使用して実行するようにトリガーを構成します。
3. エージェントを公開して共有します。
4. エージェントを共有したことをエンド ユーザーに通知し、エージェントを構成して有効にするように促します。
5. 設定して有効にすると、エージェントはエンドユーザーに代わって操作を開始します。

この機能は、イベント トリガーとエンド ユーザー資格情報を使用することで、タスクを自動化し、効率を向上させるシームレスな方法を提供します。 この機能により、エージェントは独立して動作し、複数のユーザーがエージェントを簡単に共有および構成できます。

Intelligent approvals は、高度な承認アクションフローの AI を活用したステージです。 この機能により、作成者はすべての承認を人間にルーティングする必要がなくなります。 代わりに、大規模な言語モデルが自然言語プロンプトとテキスト、ドキュメント、画像などのコンテキスト変数を使用してリクエストを評価する AI ステージを構成します。 AI は、定義されたロジックを使用して、要求を承認するか拒否するかを決定します。 作成者は完全な制御を維持し、承認が自動的に行われるか、人間が拒否権を行使できるかを決定します。

2 つの新しい自律型エージェント テンプレートは、タスクを単独で処理するトリガーを使用してエージェントを構築する方法を示しています。

新しいエージェントテンプレートであるリードマネージャーとカスタマーブリーフは、お客様が自律型エージェントをより迅速に使用を開始するのに役立ちます。

リードマネージャーテンプレートは、入ってくるリードを管理することで営業開発に重点を置いています。 重複処理や自動メール応答などの機能を提供します。 Salesforce と Outlook に接続します。 これは、ミーティング スケジュールの従業員数のしきい値を設定することでカスタマイズできます。

Customer Brief テンプレートは、Salesforce データからエグゼクティブサマリーを作成し、メールワークフローを自動化することで、ミーティングの準備を容易にします。

両方のエージェントは、Copilot Studio Managed Agents を使用してインストールします。 テンプレートを公開する前に編集し、ビジネス プロセスに合わせてテンプレートをカスタマイズできます。

Copilot の管理者と作成者は、エージェントの分析ページでアクション可能な分析情報を直接取得できます。

• ジェネレーティブAIの未回答の質問に対するインサイトをご覧ください。
• 質問の特定のテーマに焦点を当てたインサイトを得ることができます。
• 問題を修正してパフォーマンスを向上させる方法についてのガイダンスを受け取ります。
• 未回答の質問がある関連会話のリストを表示して、問題を簡単に調査できます。

インサイトは、過去7日間のGen AIの未回答の質問をすべてチェックすることで、毎日生成されます。
この機能は、SharePoint と Graph コネクタのナレッジ ソースをサポートしていません。

応答の品質 は、正常に回答された生成 AI の質問のサンプル セットを分析して、生成 AI 応答の品質に関する分析情報を提供します。

この機能では、AI を使用して、サンプル セット内の各応答の関連性、完全性、および根拠を確認します。 各応答に品質スコアが割り当てられます。 この機能では、品質スコアを使用して、各応答の品質が良好か不良かを分類します。

作成者には、回答された生成 AI の質問の品質の良し悪しの内訳を示す視覚的なインジケーターが表示されます。 作成者は、応答の品質が低い理由を表示できます。 応答が完全に関連していないか、応答が不完全か、または応答が完全に根拠に基づいていないかを確認できます。

作成者は、エージェントの応答に関するユーザー フィードバックを取得し、そのフィードバックを使用してエージェントのパフォーマンスを向上させることができます。 デフォルトでは、ユーザーフィードバック機能は、新規および既存のすべてのCopilot Studioカスタムエージェントに対してオンになっています。 作成者は、エージェント設定でこの機能をオフにすることができます。

ユーザーは、次のチャネルでフィードバックを提供できます。

• テストチャット
• デモ Web サイト
• カスタム Web サイト
• ウェブチャットSDK
• チーム
• Microsoft 365 Copilot

エージェント ユーザーは、フィードバックを送信するときにコメントを追加できます。 コメントは、Dataverse ストアの会話トランスクリプト テーブルで確認できます。

アナリティクスでは、ユーザーからのフィードバックが収集され、リアクションの総数が表示されます。 また、親指を立てる反応と下げる反応の数も示しています。

Microsoft Copilot Studio エージェントのビジネスへの影響をViva インサイトで直接分析できるようになりました。 この機能により、公開されているすべてのCopilot Studioエージェントの使用状況とビジネスへの影響の傾向を示す統合レポートが提供されます。 節約された時間、使用状況分析、テナント レベルでの解決率などの主要な統計が表示されます。 ドリルダウンして、各エージェントの統計を表示できます。 このレポートでは、Copilot Studio が Microsoft 365 に送信する通常の使用状況データが使用されます。

デフォルトでは、この機能は次の条件を満たす場合に有効になります。

• 少なくとも 50 個の Microsoft 365 Copilot ライセンス (スタンドアロンまたは Viva インサイトにバンドルされています) があります。
• 少なくとも 1 つの Copilot Studio エージェントを本番環境で公開します。

この機能は、Power Platform 管理センターで制御します。 この機能は、条件が満たされると、商用クラウド内のすべての公開顧客に対して自動的に有効になります。

Microsoft 365 のインサイト アナリスト ロールを持つユーザーは、Viva インサイトで Copilot Studio エージェント レポートを表示できます。

環境管理者は、Power Platform 管理センターからレポートをオフにすることができます。

Copilot Studio データが Microsoft 365 テナントとは異なる地理的な場所またはリージョンにある場合、環境管理者は地理的境界を越えたデータ共有を有効にする必要があります。

コパイロット拡張機能を作成するときに、コパイロットがサポートする推奨プロンプトを追加できます。

Microsoft 365 チャット エクスペリエンスの場合、推奨されるプロンプトはページの中央に表示されます。 各プロンプトには、タイトルと説明が含まれています。 プロンプトはローテーションされ、各セッションの開始時に目立つように表示されます。

他のチャネルでは、ユーザーはそのチャネルのエクスペリエンスに適した方法でこの機能を表示します。

コンピュータの使用は、エージェントがグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)を使用してWebサイトやデスクトップアプリケーションなどの任意のシステムと対話できるようにするCopilot Studioの機能です。 ボタンを押す、メニューオプションを選択する、フィールドを入力するなどのアクションを、人間のユーザーと同じように実行します。 タスクを自然言語で記述するだけで、エージェントは仮想マウスとキーボードを使用して構成されたコンピューターでタスクを実行します。

この機能を使用すると、エージェントはAPIが利用できない場合でもタスクを完了できます。 これは、自動データ入力、請求書処理、およびデータ抽出に役立ちます。

コンピューターの使用は、コンピューター ビジョンと推論を組み合わせて GUI をナビゲートし、対話する AI モデルである Computer-Using Agents (CUA) で実行されます。 インターフェイスの変更に適応するため、ボタンやレイアウトが変わっても機能し続けます。 何よりも、コーディングは不要で、平易な言葉による指示のみが必要です。

この機能により、作成者はローコードまたはノーコードのインターフェイスを介して SAP に接続できます。 表形式のデータを手動でコピーまたは取り込む必要はありません。

データは SAP の外部に残りますが、Copilot はリアルタイムの推論を使用して自然言語クエリに応答します。

作成者は、 ナレッジ ソースとして使用する特定の Databricks テーブルを選択します。 エージェントは、データに関する根拠のある質問に正確かつ文脈を持って答えます。 データを取り込むために、手動の統合やスクリプト作成は必要ありません。

作成者は、新しいエージェントを作成するとき、または既存のエージェントを構成するときに、Copilot Studio でナレッジ ソースを追加します。

作成者は SQL クエリを作成する必要はありません。 Copilot Studio は、自然言語の命令を使用して、適切なテーブルのクエリ、結合、フィルタリングを行います。

エージェントは、データとそれに対する理由を返します。 次に、エージェントは、エージェント ユーザーのチャット内で会話形式でデータを解析します。

ポータルでは、この機能が自動的に有効になります。 「エージェント ナレッジ追加」セクションで見つけてください。 ナレッジソースとして SAP を選択して使用します。

この機能により、作成者は非構造化ストレージの Confluence スペースとページのコンテンツを Copilot Studio のエージェントの ナレッジ ソース として使用できます。

この機能により、エージェントは Confluence 設定内の運用データに基づいて高品質の回答を提供できます。

管理者は、管理ポータルで Confluence コネクタを設定することで、このデータへのアクセスを管理できます。

作成者は、ナレッジ ソースとして Confluence に接続し、エージェントが結果を生成したりクエリに回答したりするときに使用する構造化されていないスペースとページのコンテンツを選択できます。 新しいエージェントを作成するとき、または既存のエージェントを構成または更新するときに、Copilot Studio 内でナレッジ ソースへの接続を構成します。

Dataverse は、エージェント ユーザーからの自然言語クエリに対して正確で詳細な結果を提供できるように、コンテンツを処理およびインデックス化します。 ユーザーは、アクセスできるデータからのみ回答を得ることができます。 システムは、応答を返す前に、ユーザー アクセス トークンを Confluence コンテンツと照合します。 ユーザーは、引用文献を通じて元の記事にアクセスできます。

スケジュールされた同期により、ナレッジ ベース データは 4 時間から 6 時間以内に最新の状態に保たれます。

この機能により、作成者は OneDrive のファイルとフォルダーのコンテンツを Copilot Studio のエージェントの ナレッジ ソース として使用できます。

この機能により、エージェントは OneDrive 上のファイルに格納された運用データに基づいて、高品質の回答を提供できます。

管理者は、管理ポータルで OneDrive コネクタを構成することで、このデータへのアクセスを管理できます。

作成者は、ナレッジ ソースとして OneDrive に接続し、エージェントが結果を生成したりクエリに回答したりするときに使用する特定のファイルまたはファイルのフォルダーを選択できます。 Copilot Studio でナレッジ ソースへの接続を構成するのは、新しいエージェントを作成するとき、または既存のエージェントを構成または更新するときです。

Dataverse は、エージェント ユーザーからの自然言語クエリに対して正確で詳細な結果を提供できるように、コンテンツを処理およびインデックス化します。 ユーザーには、アクセスできるデータに基づく回答のみが表示されます。 Dataverse は、応答を返す前に、OneDrive コンテンツに対してユーザー アクセス トークンを検証します。 ユーザーは、引用文献を通じて元の記事にアクセスできます。

スケジュールされた同期により、ナレッジ ベース データは 4 時間から 6 時間以内に最新の状態に保たれます。

管理者は、管理ポータルで OneDrive コネクタを管理することで、このデータの可用性を管理します。

この機能により、作成者は非構造化ストレージの Salesforce ナレッジ ベース コンテンツを Copilot Studio のエージェントの ナレッジ ソース として使用できます。

この機能により、エージェントはSalesforce設定内の運用データに基づいて高品質の回答を提供できます。

管理者は、管理ポータルで Salesforce コネクタを構成することで、このデータへのアクセスを管理します。

作成者は、ナレッジソースとしてSalesforceに接続し、エージェントが結果を生成したりクエリに回答したりするときに使用するナレッジベースの非構造化ソースを選択します。 新しいエージェントを作成するとき、または既存のエージェントを構成または更新するときに、Copilot Studio でナレッジ ソースへの接続を構成します。

Dataverse は、ナレッジ ベース コンテンツを処理し、インデックスを作成します。 このプロセスにより、エージェントユーザーは自然言語クエリに対して正確で詳細な結果を得ることができます。 ユーザーには、アクセスできるデータに基づく回答のみが表示されます。 システムは、応答を返す前に、ユーザーアクセストークンを Salesforce コンテンツと照合します。 ユーザーは、引用文献を通じて元の記事にアクセスできます。

スケジュールされた同期により、ナレッジ ベースのデータは最新の状態に保たれます。 同期は 4 時間から 6 時間以内に行われます。

この機能により、作成者は非構造化ストレージの ServiceNow ナレッジ ベース コンテンツを Copilot Studio のエージェントの ナレッジ ソース として使用できます。

この機能により、エージェントはServiceNow構成内の運用データに基づいて高品質の回答を提供できます。

管理者は、管理ポータルで ServiceNow コネクタを設定することで、このデータへのアクセスを管理できます。

作成者は、ナレッジ ソースとして ServiceNow に接続し、エージェントが結果を生成したりクエリに回答したりするときに使用するナレッジ ベースの非構造化ソースを選択できます。 Copilot Studio でナレッジ ソースへの接続を構成するのは、新しいエージェントを作成するとき、または既存のエージェントを構成または更新するときです。

Dataverse は、ナレッジ ベース コンテンツを処理し、インデックスを作成します。 このプロセスにより、エージェントユーザーは自然言語クエリに対して正確で詳細な結果を得ることができます。 ユーザーは、アクセスできるデータからのみ回答を得ることができます。 システムは、応答を送信する前に、ユーザーアクセストークンをService Nowコンテンツと照合します。 ユーザーは、引用文献を通じて元の記事にアクセスできます。

スケジュールされた同期により、ナレッジ ベース データは -date up-to保持されます。 同期は 4 時間から 6 時間以内に行われます。

Copilot StudioをノーコードインターフェースでSnowflakeデータに直接接続します。 Snowflakeではデータが安全に保たれ、Copilotは自然言語クエリに対してリアルタイムの応答を提供します。

作成者は、 ナレッジソースとして使用する特定のSnowflakeテーブルを選択します。 エージェントは、データに関する根拠のある質問に正確かつコンテキストで回答し、データを表示するための手動の統合やスクリプト作成は必要ありません。 作成者は、新しいエージェントを作成するとき、または既存のエージェントを構成または更新するときに、Copilot Studio 内にナレッジ ソースを追加します。 Copilot Studioは自然言語命令を解析して適切なテーブルをクエリ、結合、フィルタリングするため、作成者はSQLクエリを作成する必要はありません。 エージェントは、チャット内でエージェント ユーザーに会話形式で解析する前に、データとそれに対する理由を返します。

この機能により、作成者は非構造化ストレージにあるZenDeskナレッジベースコンテンツをCopilot Studioのエージェントの ナレッジソース として使用できます。

この機能により、エージェントはZenDesk構成内の運用データに基づいて高品質の回答を提供できます。

管理者は、Power Platform 管理センターで ZenDesk コネクタを構成することで、このデータへのアクセスを管理できます。

作成者は、ナレッジソースとしてZenDeskに接続し、エージェントが結果を生成したりクエリに回答したりするときに使用するナレッジベースの非構造化ソースを選択できます。 Copilot Studio でナレッジ ソースへの接続を構成するのは、新しいエージェントを作成するとき、または既存のエージェントを構成または更新するときです。

Dataverse は、ナレッジ ベース コンテンツを処理し、インデックスを作成します。 このプロセスにより、エージェントユーザーは自然言語クエリに対して正確で詳細な結果を得ることができます。 ユーザーには、アクセスできるデータに基づく回答のみが表示されます。 システムは、応答を送信する前に、ユーザーアクセストークンをZenDeskコンテンツと照合します。 ユーザーは、引用文献を通じて元の記事にアクセスできます。

スケジュールされた同期により、ナレッジ ベース データは最新の状態に保たれます。 同期は 4 時間から 6 時間以内に行われます。

この機能を使用すると、ローコードまたはノーコードインターフェイスを介してOracleに接続できます。 表形式のデータを手動でコピーまたは取り込む必要はありません。

主な機能

• 外部データに対するリアルタイムの推論: Copilotは、オラクルの外部にデータが保持されている間、リアルタイムの推論を実行し、自然言語クエリに応答します。
• 自然言語クエリ: 自然言語命令 (SQL は不要) を使用して、Oracle テーブルのクエリ、結合、およびフィルタリングを行います。
• 会話型応答: エージェントはデータを推論し、Copilot チャット インターフェイスで会話形式で表示します。
• コンテキストを含む根拠のある回答: ナレッジ ソースとして特定の Oracle テーブルを選択します。 エージェントは、根拠のある質問に正確かつコンテキストで回答し、手動の統合やスクリプト作成は必要ありません。
• Copilot Studioでのシームレスな統合: 新しいエージェントを作成するとき、または既存のエージェントを更新するときに、Oracleをナレッジソースとして追加します。
• 自動可用性: この機能は自動的に有効になり 、[エージェント] > [ナレッジの追加 ] セクションに表示されます。

エージェントの効率とそれに関連するコストを理解することは、費用対効果の高いエージェントを作成するために重要です。 この機能により、エージェントの作成者は、エージェントの効率性を確認し、そのコストを経時的に追跡することができます。

管理者は次のことができます。

• お客様のニーズとビジネスに適した詳細な請求消費分析を、請求されたセッション別またはメッセージ的な消費ごとに取得します。
• 経時的な消費分析を表示して、消費パターンの変化を特定します。
• メッセージの消費に寄与する特定のイベントを理解することで、ビジネスのエージェントがどれほど効率的であるかを確認し、それらを最適化する方法を見つけることができます。

エージェントの [アクティビティ ] タブで、エージェントのセッションを確認できます。 ユーザーと会話エージェントとのやり取りのトランスクリプトは、ユーザーが共有することを選択した場合に表示できます。 この情報は、実際のシナリオでエージェントがどのように動作するかを理解するのに役立ち、エージェントを効果的にデバッグおよび改善できます。 ジェネレーティブ オーケストレーションを使用するエージェントには、既定でこの機能があります。

[アクティビティ] リストには、ステップ数や最後のアクションなど、必要なセッションを特定するのに役立つ詳細情報が表示されます。

特定のエージェントの実行を表示すると、実行をトリガーした内容、エージェントが実行したアクション、および各アクションの入力と出力が表示されます。 また、エージェントが使用したナレッジソースの詳細と、エージェントの動作のトラブルシューティングと理解に役立つ詳細な思考プロセスも表示されます。

自律型エージェントの分析により、自律型実行のパフォーマンスを包括的に把握できます。 内容は以下のとおりです。

• エージェント実行の合計数。
• トリガー別の実行の内訳。
• エージェントの実行成功率の全体的な数値。
• 自律エージェントの成功率の時間経過に伴う推移。
• ツール分析により、ツールの使用状況と成功率を確認できます。
• 自律エージェントの実行にかかる時間の詳細と、成功した実行と失敗した実行の内訳。
• 自律型エージェントの課金消費分析。

Copilot Studioでは、ナレッジソースが生成的な回答と連携してエージェントの能力を強化します。 ナレッジ ソースを統合すると、エージェントは Power Platform、Dynamics 365、Web サイト、および外部システムからのエンタープライズ データを使用して、顧客に関連する情報と分析情報を提供できます。

このリリースでは、自律エージェントを構築する作成者のナレッジ ソースとして SharePoint を追加するためのサポートが導入されています。 認証されたユーザーのみがSharePointにアクセスできるため、情報共有は安全で信頼性があります。 このリリースでは、作成者は資格情報を使用して SharePoint のナレッジにアクセスできます。 まもなく、エンドユーザーの資格情報を使用してSharePointの知識にアクセスできるようになります。

SharePoint をナレッジ ソースとして追加するには、次の手順に従います。

1. エージェント アプリを開きます。
2. 概要 ページまたは ナレッジ ページに移動し、 ナレッジの追加 を選択します。
3. オプションの一覧から [SharePoint] を選択します。
4. SharePoint の URL を入力します。
5. 選択を確認します。
6. [ 追加] を選択して、ナレッジ ソースとしての SharePoint の追加を完了します。

ジェネレーティブオーケストレーションでは、エージェントは、ユーザーの問い合わせに回答したり、イベントトリガーに応答したりするための最適なアクション、ナレッジ、トピックを選択します。 これに対し、 クラシック オーケストレーションでは、手動で作成されたトリガー フレーズに基づいて、ユーザーに応答するために 1 つのトピックのみを使用します。

ジェネレーティブ オーケストレーションをアクティブ化すると、主にアクションとトピックの説明に依存して、最後のユーザー入力またはイベントに応答して使用する要素が決定されます。 有効にすると、ジェネレーティブオーケストレーションは、ユーザーとエージェントとの会話を調整します。 このオーケストレーションは、より自然で流動的な会話をユーザーに提供するのに役立ちます。

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

エージェントの生成オーケストレーションを有効にするには、次の手順に従います。

1. エージェントについては、概要 ページを参照してください。
2. [詳細] セクションの [オーケストレーション] で、[ジェネレーティブ AI を使用して、ユーザーとイベントに応答する最善の方法を決定します] をオンにします。

Copilot Studio でエージェントが作成されると、作成者には、使用可能なモデルの一覧を含む新しいセクション の生成応答モデル が表示されます。

ユーザーが何も変更しない場合、 Default モデルが自動的に選択されます。

この機能により、メーカーはプレビュー GPT 4.5 モデルに切り替えることができます。 切り替えた後、エージェントの回答生成ワークフローでは、既存の既定値 (GPT 4o) ではなく GPT 4.5 モデルが使用されます。 作成者は、テスト チャットまたはエージェント ユーザーと共に、応答の品質と特性を実験および調査できます。

既定モデルとプレビュー モデルは、いつでも切り替えることができます。

Microsoft では、Copilot Studio 内から参照およびインストールできるマネージド エージェントのカタログを提供しています。 これらのエージェントは完全なソリューションです。 関連サービスにすぐに接続し、ユーザーに自律的な機能を提供するために必要なものがすべて事前に構築されています。

これらのエージェントをアドオンでカスタマイズして、特定のドメインに特化できるようにします。 アドオンは、各マネージド エージェント ソリューションが独自に提供する接続と機能のパッケージです。

[作成] ページの [マネージド エージェント] で、現在の環境で使用できるマネージド エージェントを確認できます。 エージェントを選択すると、その機能と要件について詳しく知ることができます。

Microsoft 365 Copilot チャネルをオンにすることで、カスタム エージェントを使用して Microsoft 365 Copilot を拡張できます。 カスタム エージェントを Teams または Microsoft 365 に送信します。 基幹業務カタログに公開するために管理者に送信することも、自分だけに、またはセキュリティ グループを使用して小規模なチームにデプロイすることもできます。

Microsoft 365 Copilot は、最も一般的なカスタム エージェント チャット機能をサポートしています。 これらの機能には、メッセージ、クイック返信、Action.Submit を使用したアダプティブ カード、マルチターム インタラクション、ユーザーインタラクションに対するマルチメッセージ応答が含まれます。 これはカスタム エージェントであるため、Power Platform 管理センターによって提供される Copilot Studio の豊富な使用状況分析とガバナンスの恩恵を受けます。 Copilot Studio の既存のカスタム エージェントを変更せずに使用できます。 Microsoft 365 チャネルに追加するだけです。

Graph コネクタは、組織がエンタープライズ データを接続するのに役立ちます。 Microsoft Copilot Studio、Microsoft 365 Copilot、およびより広範な Microsoft エコシステムで使用できるコンテンツ ソースの範囲が広がります。

この機能により、作成者は、組織と作成したいエージェントに適したより多くのデータ ソースにアクセスできます。 カスタムソリューションや複雑なソリューションを構築する必要はありません。 また、この機能は、最適な結果を得るためのセマンティック検索をサポートすることで、Copilot Studioのグラフコネクタを持つエージェントの品質を向上させます。

これらの新しい事前設定済みグラフコネクタには、Stack Overflow、Salesforce Knowledge、GitHub が含まれます。

作成者は、新しいエージェントを作成するときに、これらのコネクタをナレッジ ソースとして使用できます。 管理者は、管理センターで新しい接続を設定したり、データのクロールを管理したり、権限を設定したりできます。

現在、ユーザー入力により、Microsoft Copilot Studio でエージェントがトリガーされます。 エンド ユーザーが質問をしたりメッセージを送信したりすると、副操縦士は作成者が定義した一連のトピックとアクションを確認します。 この情報は、エンドユーザーに適切に対応するために使用されます。

Copilot Studio に自動トリガーを追加すると、エンドユーザーの入力なしでエージェントを実行できるようになります。 エージェントは、メールの到着、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ます。 定義した手順に従います。

Microsoft Copilot Studio のエージェントにアクティビティ タブを追加します。 アクティビティタブを使用して、エージェントとの各履歴インタラクションを追跡します。 アクティビティタブは、エージェントがトピックまたはアクションを会話としてトリガーするたびに記録します。 インタラクションを掘り下げて、エージェントが呼び出す各アクションと、エージェントがアクションを呼び出す理由を確認できます。 このバージョンのアクティビティでは、エージェントはあなたとの対話のみを記録します。

Copilot Studio のアナリティクスを使用して、次のことを行います。

• Copilot のパフォーマンスを監視します。
• ユーザーが尋ねる質問の上位のテーマを理解する。
• 満足度を高めるユーザー行動の内訳など、ユーザー満足度に関する詳細なインサイトを得ることができます。
• 検索結果のないクエリの上位テーマと共に、結果のステータスを監視します。
• Microsoft が有害なクエリを抑制およびブロックして、Copilot のコンプライアンスを確保する方法を把握します。

1 枚の写真は 1,000 語の価値があると言われています。 画像解析により、Copilot のユーザーは、長い説明を入力することなく、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するため、会話の幅が広がり、より多くの情報に基づいた応答が得られます。

たとえば、ユーザーが車の画像をアップロードして「この車はどのモデルですか?」と尋ねると、Copilot は画像を解析し、車のモデルで応答します。 会話の後半で、ユーザーが「この車の航続距離はどれくらいですか?」と尋ねた場合、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したり、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受けたり、珍しい鳥の種を特定したりする場合でも、Copilotは画像分析を通じて詳細な洞察を提供します。

作成者は、事前に作成されたインデックス (プロの開発者が作成したインデックス) を最小限の摩擦と低コストで使用できます。 これらのインデックスは、Microsoft Copilot Studio で作成する副操縦士の接地データとして使用します。 これらの副操縦士を使用すると、ユーザーは Power Platform テナント内で使用す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ます。 Microsoft は、Microsoft Dataverse の知識を使用してリリースした自然言語からクエリへのアプローチに基づいて構築されており、Azure AI Search インデックスをナレッジとして使用する副操縦士に同じアプローチを拡張します。

Copilot Studio のソリューション管理は、Power Platform のアプリケーション ライフサイクル管理 (ALM) を直接 Copilot Studio アプリに提供します。

Copilot Studio でエージェントを作成すると、Power Platform ソリューションに追加されます。 Power Platform ALM を使用すると、複数の環境でエージェントを管理するためのカスタム ソリューションを作成できます。 Power Platform 管理センターでは、パイプラインのデプロイやその他の ALM シナリオを使用することもできます。

ソリューション管理を Copilot Studio アプリに直接追加することで、ソリューションを表示、エクスポート、インポートできます。 優先環境または既定の環境を設定し、パイプラインを構成し、エージェント構築環境を離れることなくソリューションをカスタマイズおよび管理できます。

Copilot Studio のソリューション マネージャーを使用すると、次のことができます。

• ソリューションを使用してエージェントを作成します。
• Copilot Studio に優先ソリューションを設定します。
• エージェントとコンポーネントを優先ソリューションで作成します。
• エージェントとコンポーネントを編集および拡張するには、優先ソリューションを使用します。
• Power Platform のパイプラインを使用して、1 回のクリックでエージェントとコンポーネントをデプロイします。
• エージェントとコンポーネントをユーザーまたはチームと共有します。

ソリューション マネージャーの使用方法や、より広範な組織の ALM シナリオへの接続方法など、ソリューション マネージャーの詳細については、「 Copilot Studio でのソリューションの作成と管理」を参照してください。

Microsoft Copilot for Microsoft 365 の Copilot 拡張機能は、Copilot を通じて情報を取得したり、アクションを実行したりするために、組織内の従業員によって作成されます。

この機能を使用すると、すべての Microsoft Copilot ユーザーがアクセスできるシンプルなキャンバスでこれらの拡張機能を作成して共有できます。 組織内の従業員は、使い慣れたエクスペリエンスで、仕事固有の拡張機能をすばやく簡単に作成できます。 新しいアプリやサービスを学ぶ必要はありません。 拡張機能は、Microsoft Teamsまたは https://microsoft365.com/chatですぐに利用できます。

Microsoft 365 Copilot は、Microsoft Copilot Studio ライセンスを含むシート ライセンス製品であるため、誰でも作成者になることができます。 これらの新しい作成者は、Microsoft 365 Copilot で Copilot 拡張機能を使用できます。 また、Microsoft 365 Copilot Extension ストアを参照して拡張機能をインストールすることもできます。 制作者はコパイロット拡張機能を作成するというアクションの呼びかけを見て、スタジオにアクセスします。

たとえば、従業員は、経費報告システム内のタスクを作成、管理、承認するための内部クエリと要求を処理するために、Copilot の拡張機能を作成できます。

作成者が copilot 拡張機能を作成すると、SharePoint と Microsoft Graph のデータ ソースを使用してその知識を広げることができます。 この拡張により、コンテキストに応じた、より豊富で情報に基づいた回答が可能になります。 作成者は アクションを作成することもできます。 これらのアクションは、拡張機能をエンタープライズおよびインターネットシステムに接続して、天気予報の取得や顧客管理ポータルでのチケットの解決などのタスクを実行します。

Copilot 拡張機能のナレッジとアクションを定義するときは、拡張機能を Microsoft Copilot に発行します。 その後、エンド ユーザーはナレッジ ソースから情報を取得し、アクションが提供する機能をすべて Microsoft Copilot 内で操作できます。

管理者は、これらの copilot 拡張機能を信頼できます。 すべての拡張機能は、同じ Microsoft 大規模言語モデルを使用します。 Power Platform 管理者は、コパイロット アクションで使用できる Power Platform ツールを制御します。 Microsoft 365 管理者は、copilot 拡張機能を使用できるユーザーを制御します。

Teams で副操縦士を会議に招待すると、テキスト、音声、ビデオで副操縦士と対話できます。 副操縦士はジェネレーティブAIを使用し、音声会話全体、チャットトランスクリプト、および画面上で共有されるすべてのものを考慮して、会議からより多くのものを引き出すのに役立ちます。

副操縦士に「録画の停止」などの会議コマンドを与えることができます。「共有スプレッドシートで最も価値の高いアカウントは何か」などのコンテンツについて質問できます。また、「このコードをレビューして改善を提案する」や「このチャートはこの株のトレンドについて何を示唆しているか」など、世界の知識を活用した文脈に関連した分析をリクエストすることもできます。

Microsoft 365 の Copilot Studio プラグイン拡張機能では、ユーザーの認証トークンを使用してプラグインを呼び出します。 このアプローチにより、プラグインはユーザーに代わって企業リソース (Microsoft SharePoint を含む) を使用するため、生成回答などの機能がより便利になります。

パラメーターを使用して、プラグインの作成者は、プラグインを呼び出す前に Microsoft Copilot が収集するパラメーターを定義します。 これらのパラメータは、プラグイン内で外部関数を呼び出したり、ビジネスロジックを適用したり、作成者が選択した任意の方法で使用したりできます。

Copilot Studio は、Microsoft Copilot のパラメーターの定義と説明の追加プロセスを簡略化します。 この情報を使用して、Copilot はユーザーに必要な詳細を提供するように促す方法を認識しています。

この機能により、作成者はナレッジ ソースを使用してカスタム副操縦士を充実させることができます。

AIから企業価値を引き出すには、お客様は企業の知識を基本モデルと統合する必要があります。 この統合には、エンタープライズ データ、アプリケーション サイロ内のデータ、Microsoft 365 Graph が含まれます。 知識を持つカスタム副操縦士を使用すると、LLM応答をエンタープライズデータに簡単に反映させることができます。 これらは、安全でコンプライアンスに準拠した方法で、ユーザーに関連するビジネスインサイトを提供します。

サポートされている種類は、パブリック Web サイト、SharePoint と OneDrive、ファイルのアップロード、Dataverse (Dynamics 365 と Power Apps のデータを含む)、および Microsoft Graph でインデックスが作成されたその他の外部データ ソースです。

このソリューションは、より安全なデフォルトを適用し、メーカーがそれらのデフォルトを変更したときに、製品内で意見を述べるコミュニケーションを提供します。 たとえば、このソリューションでは、2 つの重要なセキュリティの既定値が変更されます。 すべてのボットには認証されたアクセスが必要であり、作成者は既定ではトランスクリプトにアクセスできません。

このソリューションでは、次の機能強化も導入されています。

• 作成者の選択に影響を与えることなく、管理者がテナント内の Copilot をより細かく制御できるきめ細かいガバナンス手段。

  • この機能は、お客様から一般的にご要望のお聞かせいただいています。 このソリューションは、ジェネレーティブAI、ナレッジソース、アプリのインサイト、認証など、Copilot Studioの多くの機能に対するきめ細かな制御に投資しています。

• 管理者向けの監査ログとインベントリ機能。

  • 管理者は、テナント全体の使用状況、インベントリ(APIサポートを含む)、テナントの衛生(DLP違反と非アクティブな副操縦士)レポートの表示など、包括的な監査ログを表示して、ビジネスへの影響を監視できます。

• 応答に SharePoint ファイルからの生成的な回答が含まれている場合は、コパイロットの作成者とユーザーに機密性の高いラベルを表示します。

これらのナレッジソースは、コーディングなしでエージェントに追加できます。 Microsoft 365 環境内では、サポートされているナレッジ ソースは SharePoint コネクタと Microsoft Graph コネクタです。

Microsoft Copilot Studio のエージェントの構成ページから開始します。 ナレッジ ソースを追加すると、次の画面にサポートされているすべてのナレッジ ソースが表示されます。 追加するナレッジ ソースを選択します。 たとえば、SharePoint ドキュメント ライブラリや、ServiceNow ナレッジ ベースや Confluence などの既存の Microsoft Graph 接続を選択できます。

最初の説明でカスタム Copilot を作成します。

会話型の作成エクスペリエンスでは、副操縦士の範囲と動作を洗練するための追加情報が求められます。

Web サイトの URL などのナレッジ ソースを副操縦士に追加して、それらのサイトの情報に応答できるようにします。

[構成] タブに切り替えて、副操縦子を調整したり、会話のスターター プロンプトを表示したり、詳細を追加したりします。

右側のペインで、AI モデルがコパイロットの作成に使用する命令の概要を表示します。

会話が完了すると、作成プロセスによって副操縦士の機能に一致する名前が自動生成されます。 コパイロットをプレビューまたはテストし、コパイロット スタジオに移動してコパイロットにさらに機能を追加できます。

この新しいユーザー エクスペリエンスは、Microsoft Copilot Studio の作成者が利用できる機能を整理します。

更新されたナビゲーション メニューとタブベースの構造により、ナビゲーション階層内の位置とアクセスできる内容を簡単に理解できます。

• ホーム画面には、カスタムコパイロットの作成を簡単にする「コパイロットで説明」セクションがあります。 また、カスタムコパイロットテンプレートも用意されており、作業を開始するのに役立ちます。
• [ライブラリ] ページには、最新の副操縦士と拡張機能が表示されるため、中断したところから再開できます。 また、すべての環境レベルのコンポーネントも表示されます。
• [構成] ページでは、選択した副操縦士が実行できる操作を一目で把握できます。
• 上部のメニューバーでは、ナレッジ、トピック、アクション、分析、チャネルにアクセスできるため、各コンポーネントの詳細なビューを確認できます。
• 更新されたテストペインでいつでも副操縦士をテストできます。

多言語ボットのサポートと連携して、生成的な回答を使用するトピックとボットは、現在の会話の言語に適応して質問に答えます。

お客様は、Power Fx を使用して独自のロジックを作成し、要求に使用するソースを選択できます。 ロジックではグローバル変数を使用できます。 ジェネレーティブアンサーがユーザーの言語でデータソースに接続すると、副操縦士は副操縦士ユーザーからのリクエストをユーザーの言語で受け取り、同じ言語で応答を返します。

ジェネレーティブ アンサーは、中国語 (繁体字) を除く、Copilot Studio がサポートするすべての言語をサポートしています。 サポートされている言語とそのサポート レベルの一覧については、「 サポートされている言語」を参照してください。