アプリケーションカード: Copilot コード (フロンティア)

適用対象: Microsoft Copilot

Important

これは、Microsoft Product Termsに基づいて提供されるプレビュー機能です。
プレビュー機能は機能が制限されている場合があり、一般公開されない場合があります。これらの機能は正式リリース前に利用できるため、お客様は早期にアクセスしてフィードバックを提供できます。
早期アクセスするには、 Frontier プレビュープログラムに参加する必要があります。フロンティアは、Microsoft の最新の AI イノベーションと直接接続します。 Frontier のプレビューは、お客様の契約書に記載されている既存のプレビュー利用規約に従います。これらの機能は現在開発中であるため、提供状況や機能は今後変更される可能性があります。

アプリケーションまたはプラットフォームのカードとは

Microsoft のアプリケーションおよびプラットフォームカードは、AI テクノロジのしくみ、アプリケーション所有者がアプリケーションのパフォーマンスと動作に影響を与える可能性がある選択肢、テクノロジ、ユーザー、環境を含むアプリケーション全体を考慮することの重要性を理解するのに役立つものです。アプリケーションカードは AI アプリケーション用に作成され、プラットフォームカードは AI プラットフォームサービス用に作成されます。これらのリソースは、独自のアプリケーションの開発またはデプロイをサポートでき、影響を受けるユーザーや利害関係者と共有できます。

責任ある AI へのコミットメントの一環として、Microsoft は、公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、説明責任という 6 つのコア原則に準拠しています。これらの原則は責任ある AI Standardに組み込まれており、AI アプリケーションの設計、構築、テストの各チームをガイドします。アプリケーションカードとプラットフォームカードは、機能、目的の用途、制限事項に関する透明性を提供することで、これらの原則を運用する上で重要な役割を果たします。さらに詳しい分析情報を得るために、Microsoft の責任ある AI 透明性レポートと、責任を持って AI と関わる方法を説明する Microsoft Enterprise AI サービス行動規範を調べるようお勧めします。

Overview

Microsoft Copilotの [コード] タブは、AI を利用したエージェントであり、説明した内容を動作するソフトウェアに変えます。ダッシュボード、社内ツール、静的Web サイト、データ変換、スクリプトなど、結果を自然言語で説明するだけで、Copilot Codeがそれを構築し、キャンバス上でリアルタイムのプレビューを表示し、正常に動作するまでユーザーと一緒に改良を重ねていきます。コーディング方法を知る必要はありません。 Copilot Code は、お使いのデバイス (ローカル) またはクラウド内のセキュリティで保護された分離された環境で実行できます。

Copilot Code は、アイデア、データ、定期的なワークフローを持っていても開発環境を維持していないインフォメーションワーカー向けに設計されています。ユーザーに代わってソフトウェアを作成して実行し、許可するときにMicrosoft 365作業コンテキストを使用し、選択したプロジェクトフォルダーを超えるアクションを実行する前にアクセス許可を要求します。

Copilot コードは、Microsoft Copilotの一部として使用できます。詳細については、「Copilot コードの概要」を参照してください。

キーワード

次の表では、Copilot Code に関連する主要な用語を定義します。

任期	Description
Agent	自然言語の指示に基づいて、ユーザーに代わってタスクを自動化および実行する AI を利用したコンポーネント。 Copilot Code は、ソフトウェアをビルドして実行するエージェントです。
プロジェクト	Copilot Code がビルドするソフトウェア成果物と、それを構成するファイル。プロジェクトはデバイス (ローカル) またはクラウドに保存され、その会話はそのプロジェクトに紐づけられます。
キャンバス	会話の横にあるビジュアルワークスペース。成果物のライブプレビューが表示され、コードビューに切り替えて、生成されたファイルを表示および編集できます。
ローカル開発	Copilot Code が自分のデバイスで実行され、選択したプロジェクトフォルダー内で動作するモード。
クラウド開発	Copilot Code が実行され、プロジェクトがクラウド上の安全で隔離された環境に保持されるモードです。
同意確認プロンプト	選択したフォルダーの外部の場所にアクセスしたり、ネットワーク接続を行ったり、コマンドを実行したりする前に、Copilot Code がアクセス許可を要求するダイアログ。プロンプトは、プレーンな言語で記述されます。
プラグイン	Microsoft 365 App Store を介して配布される、Copilot Code を外部のデータソースとサービスに接続するパッケージ。 Copilot Code では、Cowork で使用できるのと同じプラグインが使用されます。
業務の背景	Copilot Code が、ユーザーの許可を得て、組織 (仕事用) アカウントを使用して、作成物のコンテキストとして使用できる Microsoft 365 のデータ (ドキュメント、メール、会議、カレンダー) です。
GitHub接続	GitHub アカウントへの省略可能なリンク。これにより、Copilot Code はリポジトリを操作し、コードに関する質問に回答し、pull request を開くことができます。
Automation	Automations パネルから設定された、コードがスケジュールに従って実行する作業

主な機能

以下の主な機能と機能性では、Copilot Code が何を行うように設計されているかについて説明します。

機能	Description
自然言語から構築する	Copilot Code は、望む成果を平易な言葉で説明したものを、アプリ、ダッシュボード、静的 Web サイト、データ変換、自動化、スクリプトなどの動作するソフトウェア成果物に変換します。
質問の明確化	ビルドする前に、Copilot Code で、何を望んでいるかと、それがどのような見た目であるべきかを確認するためにいくつかの質問を行う場合があります。
ライブプレビューとコードビュー	キャンバスには、静的な Web サイトまたは Web アプリのビルド時のライブプレビューが表示されます。コードビューに切り替えて、生成されたファイルを表示および編集し、キャンバス上の要素を選択して次のリクエストの対象を絞り込めます。
繰り返しと元に戻す	会話の中で変更内容を記述して、結果を絞り込みます。以前のバージョンにいつでも戻すことができます。ステップが失敗した場合、Copilot Code は復旧を試み、プレーンな言語で何が起こったかを説明します。
ローカルまたはクラウドの実行	Copilot Code では、ご自身のデバイス上、あるいはクラウド上の安全で隔離された環境でプロジェクトを実行できます。
ファイルとデータを取り込む	ファイル (CSV、スプレッドシート、画像、ドキュメント、PDF、プレゼンテーション) をアップロードまたはドラッグアンドドロップし、テキストを貼り付け、ローカルプロジェクトの場合は Copilot Code で使用するために既存のフォルダーを開くことができます。
作業コンテキストの統合	アクセス許可がある場合、Copilot Code は、Microsoft 365 の業務環境 (ドキュメント、メール、会議、カレンダーなど) を、生成するコンテンツのコンテキストとして使用します。ここでは、所属組織 (仕事用) のアカウントを使用します。
プラグインとツール	Copilot Code では、Cowork で使用できるのと同じプラグインを使用して、外部のデータソースやサービスに接続できるほか、組織のポリシーに従って Web 検索や画像生成などのツールも使用できます。
GitHub との統合	オプションで GitHub アカウントを連携させると、リポジトリからウォームスタートを行ったり、コードに関する質問をしたり、ブランチやコミットを作成したり、プル要求の下書きを作成してそのステータスを確認したり、リポジトリを作成したり、「My Work」でイシュー、プル要求、レビュー要求を追跡したりすることができます。
Automations	スケジュールに従って実行される作業は、Automations パネルから設定できます。
共有とエクスポート	静的アプリは、組織内に限定されたリンクとして共有したり、プロジェクトを `.zip` ファイルとしてエクスポートしたりすることができます。
モデルの選択	プロジェクトで使用するモデルを Copilot Code から選択することも、Copilot Code に選択させることもできます。
同意設定	Copilot Code は、選択したプロジェクトフォルダ外の場所にアクセスしたり、ネットワーク接続を行ったり、コマンドを実行したりする前に、ユーザーの許可を求めます。同意を求める案内文は、平易な言葉で書かれています。

エージェント AI アプリケーションとして、Copilot Code は次のエージェント特性を示します。

計画: Copilot Code は、自然言語の説明をソフトウェアのビルドに必要な手順に分解し、その手順を実行して、進行状況を示します。
適応性:セッション中にフィードバックを送ることで、Copilot Code の動作を調整することができ、それによってCopilot Code はアプローチを適応させ、以前のバージョンに戻すことも含め、対応を調整します。
拡張性: Copilot Code の機能は、Microsoft 365 App Store のプラグイン、外部データソースへのコネクタ、およびオプションのGitHub接続によって拡張されます。
メモリ (会話スコープ):プロジェクトの会話内で、Copilot Code はステップとメッセージ間でコンテキストを維持します。セッション中に付与された同意は、そのセッションに適用されます。コンテキストは、個別の会話間で保持されません。

意図された用途

Copilot Codeは、Microsoft 365 を使用しており、開発環境を使わずにアイデアやデータ、繰り返し行うワークフローを実用的なソフトウェアに変えたいと考えているインフォメーションワーカー向けに設計されています。ユースケースの例を次に示します。

ダッシュボードとデータビュー: チャネル別の毎週のサインアップなど、データからメトリックを追跡するダッシュボードを作成しましょう。
内部ツール: 在庫管理や承認管理など、チームのワークフローに合わせたトラッカー、フォーム、または計算ツールを作成します。
静的な Web サイトとランディングページ: アイデアをテストするための単純なサイトまたはランディングページを構築します。
データ変換とスクリプト: 複数のソースからレポートを再作成するなど、繰り返し行われる手作業のプロセスを、再利用可能なスクリプトに変換します。
既存のリポジトリの操作:GitHub アカウントを接続してリポジトリについて確認し、変更を加え、下書きの pull request を開きます。

エージェントスコープ: Copilot Code は、Microsoft 365のアクセス許可と選択したプロジェクトフォルダーの境界内で動作します。作成するよう指示したソフトウェアをビルドして実行し、選択したフォルダーの外部に到達したり、ネットワーク接続を確立したり、コマンドを実行したりする前に、承認を求めます。ユーザー指示や承認がなければ、このような行動は行いません。

Copilot Codeは、人間のレビューなしに精度が保証されることが求められる使用用途や、適切なテストや人間の監督なしに、重大な影響を及ぼす用途や、安全上重要な用途向けのソフトウェアを作成することを目的としたものではありません。

モデルとトレーニングデータ

Copilot Code では、AI モデルを活用して、ユーザーに表示されるエクスペリエンスを支えています。 Claude Opus や Claude Sonnet のバリエーション、Anthropic の Claude Haiku、Microsoft がホストおよび運用する GPT モデルなど、複数のモデルから選択することも、Copilot Code にモデルを選択させることもできます。 Anthropicモデルは、サブプロセッサーとしてMicrosoftに提供されます。詳細については、Microsoft Online Services のサブプロセッサとしての Anthropic および Microsoft Online Services における AI 機能とモデルの概要を参照してください。

Microsoft Graph 経由でアクセスされるプロンプト、応答、データは、Microsoft Copilot で使用されているものを含め、基礎 LLM のトレーニングには使用されません。クラウドモードでは、お客様の組織データは Microsoft 365 内に残り、組織の既存のデータガバナンスポリシーの対象となります。ただし、ローカルモードでは、管理者の同意を条件として、データがローカルデバイスにも格納される場合があります。データの処理方法の詳細については、「Microsoft Copilot のデータ、プライバシー、セキュリティ」を参照してください。

Performance

Copilot Code は、ユーザーの意図を反映した動作するソフトウェアを構築するように設計されています。パフォーマンスは、Copilot Code が要求を満たす機能する成果物を生成するかどうか、およびフィードバックに対して正しく反復処理するかどうかに基づいて評価されます。

サポート対象のモダリティ

入力: ユーザーからのテキスト入力、貼り付けられたテキスト、添付ファイル (CSV、スプレッドシート、画像、ドキュメント、PDF、プレゼンテーション) で、1 ファイルあたり最大 200 MB まで。ローカルプロジェクトの場合、Copilot Code では、選択したフォルダー内のファイルを読み取ることもできます。
出力:キャンバスに表示される実行中のソフトウェア成果物、生成されたソースコード、デバイスやクラウドに保存されたファイル、そして GitHub を連携させた場合は、ブランチ、コミット、下書きのプル要求です。静的アプリを組織スコープのリンクとして共有し、プロジェクトを .zip ファイルとしてエクスポートできます。

Copilot Code が要求を処理する方法

Copilot Code は、目的の結果の自然言語の説明を受け取ります。
Copilot Code は、確認の質問をした後、その成果物を作成するために必要な手順を計画します。
Copilot Code はソフトウェアを作成して実行し、進行状況とライブプレビューをキャンバスに表示します。コードビューに切り替えて、生成されたファイルを確認できます。
Copilot Code は、選択したフォルダーの外部の場所にアクセスしたり、ネットワーク接続を作成したり、コマンドを実行したりする前に、プレーンな言語で承認を求めます。
結果をレビューし、話し合いを通じて内容を調整し、プロジェクトを保存、共有、またはエクスポートします。

信頼性の高い動作の条件

Copilot Code は、結果の目的や対象者、使用するべきデータなどを含め、期待される結果を明確に記述すると、最も効果的に機能します。
Copilot Code は、Microsoft 365 アカウントで使用が許可されているデータとサービスにのみアクセスできます。また、ローカルプロジェクトの場合は、選択したフォルダーに加えて、承認した任意の場所にアクセスできます。
プレビューのサポートは、成果物の種類とデバイスによって異なります。
多くの相互依存関係を持つ非常に複雑なプロジェクトでは、パフォーマンスが低下する可能性があります。

多言語機能

CCopilot Code は、Copilot がサポートするすべての言語で使用できます。その他の言語のサポートは、基になるモデル機能と Microsoft 365 サービスの可用性に基づいています。サポートされている言語の詳細については、「Microsoft Copilot でサポートされている言語」を参照してください。

制限事項

Copilot Codeの制限事項を理解することは、Copilot Codeが安全で効果的な範囲内で使用されているかどうかを判断するために重要です。革新的なソリューションやアプリケーションで Copilot Code を使用することをお勧めしますが、Copilot Code は可能なすべてのシナリオ向けに設計されたわけではないことに注意してください。ユースケースを選択する際には、 Microsoft Enterprise AI サービスの行動規範 (組織向け) または Microsoft サービス契約 (個人向け) の倫理規定セクション、および次の考慮事項を参照することをお勧めします。

指示の解釈: Copilotコードでは、あいまいな説明や過度に広範な説明が誤って解釈され、意図に一致しないソフトウェアが生成される可能性があります。より良い結果を得るために、明確で具体的に依頼してください。
生成されたコードの精度: AI によって生成されたコードと成果物は、下書きとして扱う必要があります。 Copilot Code が生成したものは、それを信頼したり、共有したり、運用環境で使用したりする前にテストしてください。 Copilotコードでは、特にソースデータが不完全または古い場合に、不正確な結果が生成される可能性があります。
プロジェクトの複雑さ: 多くの依存関係を持つ複雑なプロジェクトは、常に期待どおりにビルドされるとは限りません。進行状況を監視し、小さな段階で反復し、必要に応じて以前のバージョンに戻します。
プレビューのサポート: プレビューは、成果物の種類とデバイスによって異なります。たとえば、一部の成果物をすべてのプラットフォームでプレビューすることはできません。
アクセス許可の境界: Copilot コードは、既存の Microsoft 365 のアクセス許可と、ローカルプロジェクト用に選択したフォルダーに依存します。ユーザーが許可していないデータ、サービス、または位置情報にはアクセスできません。
プラットフォームとデバイスのサポート: Copilot Code は、Windowsと Mac 用の Microsoft Copilot デスクトップアプリと、クラウド開発用の Web 上で実行されます。このリリースではモバイルアプリは利用できません。機能の可用性はプラットフォームによって異なる場合があります。
カスタムスキルとプラグイン:プラグインとコネクタはサードパーティのパブリッシャーによって提供され、Microsoftによって検証されません。品質は誰が発行したかによって異なるため、プラグインからの出力を慎重に確認してください。
バイアス、ステレオタイプ化、および根拠のないコンテンツ: 責任ある AI 制御にもかかわらず、AI によって生成されたコンテンツとコードは、バイアス、ステレオタイプ、または根拠のない情報を反映している可能性があります。 Copilot Code が生成したコードは、そのまま信頼するのではなくレビューしてください。 Anthropic モデルからの AI によって生成されるコンテンツの既知の制限の詳細については、Anthropicサブプロセッサのドキュメントを参照してください。
個人に対する重大な身体的または心理的傷害の可能性: 個人に重大な身体的または心理的傷害を与える可能性のあるシステムの使用または誤用を避けてください。たとえば、患者を診断したり、薬を処方したりするソフトウェアは、重大な損害を引き起こす可能性があります。
人生の機会または法的地位への重大な影響: 人生の機会や法的地位に重大な影響を与える可能性のあるシステムの使用または誤用は避けてください。たとえば、個人の法的地位、法的権利、あるいは信用、教育、雇用、医療、住宅、保険、社会福祉給付、サービス、機会へのアクセス、あるいはそれらの提供条件に影響を及ぼす可能性のあるソフトウェアなどが挙げられます。

Evaluations

パフォーマンスと安全性の評価では、生成されたソフトウェアが正しく機能しているかどうかなどの要因を調べ、有害なコンテンツを生成したり、不正なアクションを実行したりするリスクを特定することで、Copilot Code が確実かつ安全に動作しているかどうかを評価します。次の評価は、安全コンポーネントが既に配置されている状態で行われました。これは、「安全コンポーネントと軽減策」にも記載されています。

パフォーマンスと品質の評価

Copilot Code のパフォーマンス評価は、実際の使用における信頼性を向上させるために不可欠です。当社では、以下の分野についてパフォーマンス評価を定期的に実施しています。

生成されたコードが構文的に正しいかどうか。
生成された成果物の機能がユーザーの要求を満たしているかどうか。
ユーザーエクスペリエンスの観点からの結果の品質。

パフォーマンスと品質の評価方法

当社の評価データは、安全性と品質の重要な領域全体で AI アプリケーションのパフォーマンスを評価し、実際のシナリオとリスクをシミュレートするためにカスタム構築されています。私たちは、多分野にわたる研究と専門家の意見に基づいて、懸念事項の関連評価の側面を特定することから始めます。これらの懸念は、対象となる評価目標に変換され、評価メトリックの策定をガイドします。安全性を確保するために、望ましくない応答やエッジケースの応答を引き出す敵対的なプロンプトを作成し、その後、Microsoft の安全基準との整合性を評価するためにトレーニングされた AI 支援アノテーターを使用してスコア付けされます。品質を高めるために、コード生成とエージェントのシナリオに関連するルーブリックベースのプロンプトを作成します。データセットは、実際のユーザーシナリオをシミュレートするために、合成データセットやパブリックデータセットなど、さまざまなソースからキュレーションされます。キュレーションされたデータセットを使用すると、両方の評価が反復的に改良され、人間のアライメントが行われ、メトリックの有効性と信頼性が向上します。

Copilot Code は、ダッシュボード、内部ツール、静的サイト、データ変換の生成など、インフォメーションワーカーがソフトウェアを構築する方法を反映するシナリオを使用して評価されました。エバリュエーターは、生成されたコードが正しく実行されたかどうか、成果物が要求を満たしているかどうか、および同じタスクの異なるバリエーションでも結果が一貫して有効かどうかを評価しました。理想的な結果は、要求に一致する機能するソフトウェアを示します。最適でない結果には、実行されないコード、機能が不足している、意図と一致しない結果が含まれます。

カスタム評価

標準メトリックに加えて、Copilot Code は、エージェント的なコード構築機能に固有のカスタムメトリックを使用して評価されました。

ビルドの成功 (Copilot Code が機能する成果物を生成したかどうか)。
要求の整合性 (結果がユーザーの意図と一致するかどうか)。
反復精度 (Copilot Code が要求された変更を正しく適用して元に戻すかどうか)。

リスクと安全性の評価

AI によって生成されたコンテンツとアクションに関連する潜在的なリスクを評価することは、重大度が異なるリスクから保護するために不可欠です。これには、Copilotコードの有害なコンテンツまたはコードの生成に対する素因の評価、脱獄攻撃や未承認のアクションに対する脆弱性のテストが含まれます。以下のリスクと安全性の評価を実施しました。

憎しみと不公平さ
性的
Violence
自傷行為
保護材料
セキュリティで保護されていない、または悪意のあるコードの生成
間接脱獄
直接脱獄
許可されていないアクションの実行

リスクと安全性の評価方法

リスクと安全性の評価では、敵対的なプロンプトと自動分類子を使用して潜在的な損害を評価しました。テストでは、LLM ジャッジによる評価と、必要に応じて分類子ベースの検出および手動テストが組み合わされました。 Copilot Code の実行機能に固有の追加評価では、必要な同意なしに安全でないコードを生成したり、ファイルへのアクセス、ネットワーク接続の確立、コマンドの実行といったアクションを取ったりするようエージェントを操作できるかどうかを検証しました。理想的な結果とは、安全でないリクエストをリダイレクトまたは拒否し、プロンプトのバリエーションが異なっても同意の境界を保ち続けることです。最適でない結果には、有害または安全でないコンテンツの生成や、適切な承認なしにアクションを実行することなどが含まれます。

安全コンポーネントと軽減策

レッドチームテストなどのプロセスを通じて潜在的なリスクと誤用を特定して測定した結果、危害の可能性を減らすための軽減策を開発しました。次の一覧で、それらの軽減策の一部について説明します。製品のパフォーマンス向上と対策の強化に向け、Copilot Code の評価を継続しています。

プロジェクトフォルダーを超えるアクションに同意します。 Copilot Code の主要な安全メカニズムは、その同意モデルです。作業するフォルダーを選択すると、Copilot Code はそのフォルダー内で読み取りと書き込みを行うことができます。他の場所にアクセスしたり、ネットワーク接続を確立したり、コマンドを実行したりするには、明示的な承認が必要です。同意プロンプトは、平易な言葉で記述されます。
コード実行に対応した構成可能な隔離。 Copilot Code は、構成可能な分離レベルと強制レベルで生成されたソフトウェアを実行します。管理者は、所属組織の適用レベルを構成できます。
アクセス許可境界。 Copilot Code は、既存のMicrosoft 365アクセス許可と選択したフォルダー内で厳密に動作します。ユーザーが許可していないデータ、サービス、リソースにはアクセスできないため、権限の昇格を防ぐことができます。
会話単位の同意。 セッション中に付与した同意はそのセッションに適用され、個別の会話間で保持されないため、意図しないアクセス許可付与の影響範囲が制限されます。
AIベースの分類器とコンテンツフィルタリング。 Copilot Code は、AI ベースの分類アルゴリズムとコンテンツフィルターを使用し、ユーザーのプロンプトや生成された応答に含まれる有害な可能性のあるコンテンツを特定・ブロックします。これには、ヘイトスピーチ、暴力、性的コンテンツ、自傷行為、および保護対象の素材に対するフィルターが含まれます。
メタプロンプト。 システム指示により、Copilot Code の動作がマイクロソフトの AI 原則およびユーザーの期待に適合するように導かれます。これには、不適切な要求を拒否したり、安全でないコードや悪意のあるコードの生成を回避したりするための指示が含まれます。
ユーザー中心の設計と透明性。 Copilot Code では、各ステップが動作する様子とライブプレビューが表示されるため、エージェントの動作が可視化され、意図しない方向に向かっているタイミングを識別できます。
監査可能性。 Copilot Code は、生成したコード、実行したコマンド、読み込んだファイルや書き込んだファイルなど、自身が行った操作をログに記録します。これらのログは IT 管理者が確認できるため、ユーザーの要求からその操作と結果に至るまでの追跡が可能になります。
管理コントロール。 管理者は、Copilot Code と特定の機能を有効または無効にしたり、組織レベルでポリシーを適用したり、GitHub アカウントの接続を制限したり、ユーザーごとの支出制限を設定したりできます。使用状況は、ご利用の Microsoft Copilot の利用権限に基づいて計測されます。
フィードバックのメカニズム。 ユーザーは、親指を上げる、または親指を下げるフィードバックを送信でき、親指を下げる場合はコメントを付けることができます。これらは、Copilot Codeの品質と安全性を評価し、向上させるために使用されます。
サイバーセキュリティ対策。 Copilot Code では、暗号化されたデータ転送、Microsoft Entra IDによるセキュリティで保護された認証、Microsoftのセキュリティ開発ライフサイクルへの準拠など、サイバーセキュリティプラクティスが実装されています。クラウドモードでは、組織のデータはMicrosoft 365内に残り、組織の既存のデータガバナンスポリシーの対象となります。ただし、ローカルモードでは、管理者の同意を得て、組織のデータがローカルデバイスにも格納される場合があります。潜在的な脆弱性を特定して対処するために、定期的なセキュリティ監査と脅威モデルのレビューが実施されます。

Copilot Code のデプロイと導入に関するベストプラクティス

責任ある AI は、Microsoft とその顧客との間で共有されるコミットメントです。 Microsoft は、安全性、公平性、透明性を中心に AI アプリケーションとプラットフォームサービスを構築していますが、お客様は、これらのテクノロジを独自のコンテキスト内で責任を持ってデプロイおよび使用する上で重要な役割を果たします。このパートナーシップをサポートするために、デプロイ者とエンドユーザーが責任ある AI を効果的に実装できるように、次のベストプラクティスを提供します。

デプロイ担当者とエンドユーザーは、次の手順を実行する必要があります。

重要な意思決定やデリケートな分野において Copilot Code を使用する際は、慎重を期して、その結果を評価してください。 結果的な決定とは、教育、雇用、金融プラットフォーム、政府のベネフィット、医療、住宅、保険、法的プラットフォームへの個人のアクセスに法的または重大な影響を与える可能性のあるもの、または物理的、精神的、または財政的損害をもたらす可能性がある決定です。金融プラットフォーム、医療、住宅などの機密性の高いドメインでは、さまざまなグループの人々に不均衡な影響を与える可能性があるため、特に注意が必要です。これらの分野の意思決定に AI を使用する場合は、影響を受けた利害関係者が意思決定の方法を理解し、意思決定をアピールし、関連する入力データを更新できることを確認します。
法的および規制に関する考慮事項を評価します。 お客様は、AI プラットフォームとソリューションを使用する際に、潜在的な特定の法的および規制上の義務を評価する必要があります。これは、すべての業界またはシナリオでの使用に適していない可能性があります。さらに、AI プラットフォームまたはソリューションは、該当するサービス条件および関連する行動規範で禁止されている方法で設計されておらず、使用されない場合があります。

デプロイ担当者は次の手順を実行する必要があります。

アクセス権と制御設定を適切に構成してください。 使用可能な管理コントロールを使用して、Copilot Code にアクセスできるユーザー、使用可能な機能、GitHub接続制限、およびユーザーごとの支出制限を管理します。より広範な展開の前に、パイロットグループから始めることを検討してください。
ユーザーに同意モデルについて説明する。 Copilot Code がアクセス、接続、実行する内容をユーザー自身が確認および承認する責任があること、また、AI で生成されたコードは使用前にテストする草案として扱う必要があることを、ユーザーが理解していることを確認します。
プラグインの使用のレビューを実施します。 プラグインを使用できるようにする前に評価します。各プラグインがアクセスするデータと実行できるアクションを理解します。
使用状況、監査ログ、フィードバックを監視します。 監査ログとユーザーフィードバックを確認して、パターン、一般的な問題、または追加のガイダンスが必要な領域を特定します。

エンドユーザーは次の手順を実行する必要があります。

必要に応じて、人間による監督を行ってください。 人間の監視は、AI アプリケーションと対話する際の重要な安全策です。 AI アプリケーションを継続的に改善する一方で、AI は間違いを引き続き犯す可能性があります。生成される出力は、不正確、不完全、バイアス、ずれ、または目的の目標とは無関係である可能性があります。そのため、Copilot Code が生成したコードをレビューし、テストして、それが期待や要件に沿っていることを確認してください。
過度の依存のリスクに注意してください。 AI への過剰な依存は、ユーザーが誤った AI 出力または不完全な AI 出力を受け入れると発生します。これは、主に、誤りを検出するのが難しい可能性があるためです。コードやソフトウェアに関しては、これが特に重要です。Copilot Codeが生成したコードを、信頼したり、共有したり、運用環境で使用する前に、必ずテストを行ってください。
センシティブな分野でコードを使用する場合は注意が必要です。 Microsoft エンタープライズ AI サービスの行動規範 (組織向け) または Microsoft サービス規約 (個人向け) の「行動規範」セクションで詳しく説明されているように、その動作が取り消せない、または重大な影響を及ぼすソフトウェアを構築する場合は、追加の予防措置を講じてください。
明確で具体的な指示を提示します。 必要な結果、目的のユーザー、使用する必要があるデータに関する詳細を含めます。指示が具体的であればあるほど、良い結果が得られます。
同意のプロンプトを慎重に確認してください。 場所、ネットワーク接続、またはコマンドへのアクセスを承認する前に、その内容を十分に理解し、意図したものであることを確認してください。
定期的にフィードバックを提供してください。 高評価/低評価ボタンとコメントを使用して、Copilot Code のパフォーマンスの継続的な改善に役立てます。

Copilot コードの詳細を見る

追加のガイダンスや、Copilot Code の責任ある使用の詳細については、次のドキュメントを確認することをお勧めします。

責任ある AI の詳細を確認する

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最終更新: 2026-10-16