プロンプトに関するよくあるご質問

このよくある質問 (FAQ) では、プロンプトビルダーが AI に与える影響について解説しています。

プロンプトとは?

プロンプトビルダーのプロンプト機能は、AI を活用したワークフローやアプリケーションの開発、データ変換、およびコパイロットのカスタマイズにおいて、ユーザーに多用途な機能を提供します。これにより、文書の要約、回答草案の作成、テキストの分類、言語の翻訳を行うワークフローとアプリケーションの作成が可能になります。この機能は、Generative Pre-trained Transformer (GPT) テクノロジーを利用したAzure OpenAI Service に搭載されています。これらのモデルは膨大な量のテキストデータでトレーニングされており、人間が書いたコンテンツに似たテキストを生成できます。

詳細については、Azure OpenAI Service の透明性に関する注意事項を参照してください。

プロンプトの使用目的は何ですか?

プロンプトビルダーのプロンプトを活用することで、インテリジェントなアプリケーションやワークフローを構築したり、コパイロットの機能を拡張したりすることができます。これらは事前トレーニングされた GPT モデルの機能を活用し、カスタムモデルのトレーニングの必要性を排除します。たとえば、顧客から寄せられた苦情を要約するワークフローを構築することが目的である場合があります。次に、受信した苦情のカテゴリに基づいて、インシデント管理ツールでチケットを作成します。この例では、作成者はモデルに、受信した苦情を分類して要約し、新しいインシデントを作成するように指示できます。

次のリストには、このサービスの最も一般的な使用例が含まれています。

メール、会話、トランスクリプト、ドキュメントなどの要約処理。
顧客の問い合わせ、苦情、メールなどに対する回答の下書きの提案。
契約書、メール、請求書、注文書などからの情報の抽出。
コンテンツを目的のカテゴリに分類 (例: メールが注文、苦情、返品のいずれなのか)。
特定のテキストの感情分析 (例: 製品レビューのセンチメントの特定)。

これらすべての場合において、ユーザーはシステムの最終的な結果に対して責任を負います。生成されたコンテンツを使用する前に、不正確さや不完全さの可能性がないことを確認する必要があります。

プロンプト機能の準備状況はどのように評価されましたか? パフォーマンスの測定にはどのようなメトリックが使用されますか?

この機能の評価には、さまざまな安全パラメータにわたる包括的なテストが含まれます。このテストにより、機能が当社の責任ある AI 標準と原則に準拠していることが保証されます。また、サービスは潜在的な脆弱性についても継続的に評価されます。私たちが使用するパフォーマンス指標には主に、コンテンツのフィルタリングの効率と、フィルタリングされたコンテンツとフィルタリングされていないコンテンツに関する人間とマシンの一致度が含まれます。

プロンプトにはどのようなコンテンツモデレーションが実装されていますか?

大規模言語モデルはインターネット上のデータを用いて学習されており、これは汎用的な世界モデルの構築に非常に適しています。同時に、同じソースから有害で有害な偏ったコンテンツを継承する可能性があります。これらのモデルは、安全に動作し、有害なコンテンツ (ヘイトや公平性の問題、性的な内容、暴力、自傷行為など) を生成しないよう学習されていますが、時折、有害な出力が生成されることがあります。プロンプトビルダーのプロンプトは、Azure AI Content Safety サービスを活用し、AI プロンプト内に最先端のコンテンツモデレーション機能を組み込んでいます。これには、多段階の深刻度に対応した有害コンテンツスキャナーを用いた生成結果の分析サービスや、プロンプトインジェクション攻撃に対するセキュリティ対策が含まれます。出力では、保護された物質の逆流もスキャンされます。

作成者は、有害なコンテンツのみを対象としたコンテンツのモデレーションレベルを構成できます。モデレーションを緩めると、プロンプトの応答に有害なコンテンツが含まれるリスクが高まります。より高いモデレーションはそのリスクを下げますが、応答数は減る可能性があります。

詳細については、コンテンツモデレーションのレベルを参照してください。

このプロンプト機能にはどのような制限がありますか? システムを使用する際、ユーザーはどのようにプロンプト制限の影響を最小限に抑えられますか？

この技術の使用は、Azure OpenAI Service の行動規範の要件に従う必要があります。このテクノロジーは、政治的プロパガンダ、ヘイトスピーチ、誤った情報、自傷行為、差別、露骨な性的内容、または行動規範で禁止されているその他のコンテンツに関連するコンテンツの生成に使用してはなりません。このテクノロジーでサポートされていない用途には、アドバイスの提供、法律、金融、健康関連のガイダンス、未来予測、金融、科学、数学的計算、および Azure OpenAI サービスに関する透明性のメモに記載されているその他のサポートされていない使い方が含まれます。

AI によって生成されたコンテンツには誤りが含まれる可能性があるため、作成者は自社のソリューションを利用するユーザーに対し、このモデルを用いて AI がコンテンツを生成していることを、透明性を持って伝える必要があります。生成されたコンテンツを明確に伝えることは、過度の依存を避けるのに役立ちます。メーカーは、AI が生成したコンテンツが正確かつ適切であることを使用前に確認するために、人間によるレビューステップの可能性を組み込む必要があります。

システムを効果的に責任を持って利用できるようにするために、どのような運用要因および設定がありますか?

AI モデルによって生成されるコンテンツは本質的に確率的なものであるため、同じプロンプトに対してモデルの応答が異なる可能性があります。生成された応答は不正確または誤解を招く可能性があり、フローまたはアプリから意図しない結果が生じる可能性があります。たとえば、法人顧客は、誤った情報、推奨事項、サポートを受け取る可能性があります。作成者は、フローとアプリ内に意味のある人間による監視を実装し、Microsoft の倫理規定に記載されている有害な動作や禁止されているコンテンツの生成につながる可能性についてプロンプトをテストする必要があります。また、ローコード開発者は、ビジネスユーザーに情報を提供するため、アプリやフローで AI を使用していることについて透明性を保ち、コンテンツが AI によって生成されたものであることを明示する必要があります。さらに、生成された応答は、長さの制限、コンテンツのフィルタリング、またはモデルの選択により、ローコード開発者の期待と一致しない可能性があります。

GPT モデルは何と呼ばれ、どこでホストされ、どのようにアクセスできますか？

プロンプトビルダーは、Azure OpenAI Service 上でホストされているGPT 4.1 mini、GPT 4.1、GPT 5 の各モデルに対応しています。これらのモデルには、Power Platform 全体のプロンプトや、アプリケーション、フロー、コパイロットからアクセスできます。

詳細については、Azure OpenAI Service の新機能を参照してください。

私のデータは、プロンプトビルダーで使用可能な大規模言語モデルのトレーニングや改善に使用されますか？

プロンプトビルダーのプロンプトは、マイクロソフトがホストする Azure OpenAI Service 上で実行されます。顧客データは、Azure OpenAI Service の基盤モデルのトレーニングや改善には一切使用されません。顧客が許可を与えない限り、Microsoft は顧客のデータをサードパーティと共有しません。ユーザーからのプロンプト (入力) とその根拠となるデータ、モデルの応答 (出力) は、Azure OpenAI Service の基盤モデルの学習や改善には使用されません。

「プロンプトの実行」アクションに追加されたコンテンツは一般に公開されていますか?

このアクションの概要タブには、次のように記載されています。このアクションでは、Azure OpenAI Service 上で実行されている GPT モデルを活用して、プロンプトにアクセスできます。

Power Automate のプロンプトを実行アクションに追加するプロンプトは、既定で非公開となっています。これらは組織内でのみ表示および使用可能であり、世界からアクセスすることはできません。プロンプトは非公開であり、社内での使用を目的としています。

新しく作成されたプロンプトは既定で非公開です。これは、それらを作成した人のみが Power Automate、Power Apps、および Microsoft Copilot Studio で表示および使用できることを意味します。これにより、作成者はアプリやワークフローでテストおよび評価し、共有する前にその正確性を確認する時間を確保できます。

環境またはグループの他のユーザーが Power Apps または Power Automate でプロンプトを使用できるようにするには、プロンプトを共有する必要があります。

詳細については、プロンプトの共有を参照してください。

プロンプトビルダーのプロンプトでは、人物の画像はどのように処理されるのでしょうか？

プロンプトビルダーは、顔の特徴や生体認証データに基づいて個人を特定するために使用されることを意図したものではありません。プロンプトビルダーに人物が写った画像を送信すると、個人のプライバシーを保護するため、システムは画像を分析する前に自動的に顔ぼかし処理を適用します。このぼかし手順により、顔の特徴に基づく識別を防ぐことができ、プライバシーに関する懸念に対処することができます。ぼかしでは、顔認識や顔テンプレートのマッチングは行われません。代わりに、よく知られた個人の識別は、顔ではなく、制服や独特の設定などの文脈上の手がかりに依存します。このプライバシー対策は、受け取る結果の品質に影響を与えることはありません。システムの応答では、顔のぼかしが時々参照されることがあります。

詳細については、顔のぼかしを参照してください。

プロンプトで画像やドキュメントを使用する場合の潜在的な有害性

プロンプトビルダーは、プロンプト内で画像やドキュメントを使用する際に伴うリスクの大部分を軽減しますが、一部のリスクについては、プロンプト作成者が依然として細心の注意を払う必要があります。

画像やドキュメントには、下流のプロセスに影響を与える有害なテキストやビジュアルが含まれている場合があります。
画像やドキュメントには、初期のプロンプトを無効にしたり上書きしたりする可能性のある、特別な指示や、場合によっては隠された指示が含まれていることがあります。
画像やドキュメントには、知的財産 (IP) の対象となるコンテンツの生成につながる可能性のある指示が含まれている場合があります。
プロンプトは、画像やドキュメントに対して偏ったコメントを生成する場合があります。
画質や品質の低い画像やドキュメントから情報を抽出すると、誤った情報、いわゆるハルシネーションが生じる可能性があります。

o3 モデルは GPT モデルとどう違うのですか？

o3 モデルが GPT モデルと一線を画すのは、主にその高度な推論能力によるものです。これは、応答する前に詳細な思考の内部チェーンを生成し、数学、コーディング、分析タスクのパフォーマンスの向上につながります。しかし、このアプローチでは、GPT モデルと比較して、計算負荷が増大し、応答時間が遅くなります。たとえば、GPT-4o や GPT-4.1 は、一般的な言語処理タスクに優れており、より高速でコスト効率の高い応答が可能であるため、迅速な出力が必要な用途に適しています。

プロンプトや AI 関数とは何ですか？