Copilot チューニングは、テナント固有のデータに基づいてコンテンツ、ツール、モデルを調整することで、Microsoft Copilot エージェントのカスタマイズを強化するサービスです。 Copilot チューニングによって提供される機能により、組織は独自のデータを使用して、AI エージェントが生成した出力の関連性と精度を向上させることができます。 この調整は、エージェントが organization 固有の用語、ワークフロー、ビジネス プロセスを理解し、遵守するのに役立ちます。
Copilot チューニングでは、カスタム タスク固有の推論レシピを提供するチューナブル テンプレートが Agent Builder に導入されています。 さまざまなチューニング オプション (コンテキストの調整、モデルの調整、ツールの調整) を備えたテンプレートは、他のタスク固有のレシピを利用します。 これらのエージェントは、ドキュメントの作成、専門家への回答、要約、検証、スタイルの編集、最適化などの価値の高いタスクを実行できます。 これらのタスクは、Microsoft 365 のセキュリティとコンプライアンスの境界内で実行されます。
重要
Microsoft Copilot のチューニングは現在、早期アクセス プログラムを通じて一部の顧客のみが利用できます。 Frontier 経由のアクセスは 2026 年 4 月を予定しています。 機能と要件は変更される可能性があります。
Copilot チューニング機能
Copilot チューニングの機能にはどのようなものがありますか?
Copilot チューニングは、特定のタスクのエージェントの動作と出力をより高度にカスタマイズおよび制御できるようにすることで、Microsoft Copilot エージェントを拡張します。
Copilot チューニングを使用すると、組織はコンテキスト、ツール、またはモデルを調整することで、エージェントを用語、ワークフロー、ビジネス プロセスに適応させることができます。 このタスク固有の調整により、Microsoft 365 のセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの境界内で運用中に、エージェント応答の関連性と精度が向上します。
Copilot チューニングの用途は何ですか?
Copilot チューニングでは、次のような価値の高いビジネス シナリオ向けに設計されたタスク固有のエージェント テンプレートがサポートされています。
- ドキュメントの作成 - 組織のテンプレート、標準、書式設定の要件に従う構造化されたドラフトを生成します。
- ドキュメントの要約 - 対象ユーザー、トーン、目的に合わせた要約を作成します。
- 専門家の回答 - 組織の知識に基づいたドメイン固有の回答を提供します。
- ドキュメントの検証 - ポリシー、ガイドライン、または規制要件に準拠しているかどうかドキュメントを確認します。
- スタイルの編集 - ブランド ボイスと文章基準に合わせて下書きを洗練します。
- 最適化シナリオ - 定義された目的と制約に基づいて、計画または最適化タスクを支援します。
テンプレートとエージェント
エージェントテンプレートとエージェントの違いは何ですか?
エージェントビルダーには、エージェントが特定のタイプのタスクを実行する方法を定義する定義済みのテンプレートが用意されています。 これらのテンプレートには、組み込みのオーケストレーションとタスク固有のロジックが含まれています。
エージェントはテンプレートから作成され、特定のビジネス ニーズに合わせて、指示、データ ソース、オプションの調整を使用してカスタマイズできます。
チューナブル テンプレートは他のテンプレートとどう違うのですか?
チューナブル テンプレートでは、既定でタスク固有のオーケストレーションが使用され、Copilot チューニングによる追加のカスタマイズがサポートされます。
標準テンプレートとは異なり、チューナブル テンプレートを使用すると、データ、目標、評価基準に基づいてコンテキスト、ツール、または基礎となるモデルを調整することで、エージェントの動作をさらに調整できます。
責任ある使用と制限
エージェント作成者は Copilot チューニングを適用する際に考慮すべきことは何ですか?
チューニングすることでエージェントの品質を向上させることができますが、AI によって生成された出力にエラーが含まれている可能性があります。 Copilot チューニングを使用する場合は、次のことを行う必要があります:
- シナリオに適した明確な目標と評価基準を定義します。
- 高品質で代表的なデータを使用します。
- すべての出力について、人間によるレビュー プロセスがあることを確認します。
質問と回答またはサービス シナリオの場合は、不適切または不適切な応答を処理するためのエスカレーション パスを確立します。
Copilot チューニングに制限はありますか?
はい、できます。 Copilot チューニングの有効性は、使用されるデータの品質、カバレッジ、関連性によって異なります。 結果は、シナリオ、データの可用性、および地域のサポートによって異なる場合があります。
Copilot チューニングは、プラットフォームレベルの AI 安全保護をバイパスしたり、有害なコンテンツの生成や個人や社会に重大な害を及ぼす可能性のある出力の生成など、有害またはリスクの高い使用を可能にするために使用してはなりません。
品質とパフォーマンスの向上
パフォーマンスを向上させたり、問題を解決したりするにはどうすればよいですか?
エージェントの応答が期待に沿わない場合は、チューニング時に使用される目標、データ、評価基準を見直して調整します。
生成された出力は常に下書きとして扱う必要があります。 人間は、使用前に結果の正確性、完全性、および適切性を確認する必要があります。
エージェントは常にモデルのチューニングを必要としますか?
いいえ、そうではありません。 チューニングを適用せずにチューナブル テンプレートを使用して開始できます。 結果がニーズを満たす場合は、それ以上のアクションは必要ありません。
改善が必要な場合は、まずコンテキストをチューニングします。 必要に応じてツールを調整し、最後にモデルの調整を適用できます。
タスク固有のエージェントはどのように評価されるべきですか?
エージェントを作成したら、明確な目標、データ、評価基準を定義します。 Copilot チューニングは、これらの入力に基づいて評価結果を提供します。
評価出力を確認し、必要に応じて入力を調整します。 チューニングは反復的なプロセスであり、目的の結果を得るには複数のサイクルが必要になる場合があります。