Copilot チューニング最適化エージェント テンプレート (早期アクセス プレビュー)

Microsoft 365 Copilotの最適化エージェント テンプレートは、organizationに固有のビジネス最適化の問題をモデル化して解決するのに役立ちます。 エージェントを使用して、チームの編成、作業の割り当て、営業戦略の計画などのシナリオに最適な意思決定を行います。

目標、制約、およびデータを指定して、最適化の問題について説明します。 最適化エージェント テンプレートは、コーディングや数学的モデリングの専門知識を必要とせずに、これらの入力に基づいて最適なソリューションを計算します。

重要

Microsoft 365 Copilot チューニングは、現在、早期アクセス プログラムを通じて、限られた一連の顧客が利用できます。 フロンティア経由のアクセスは、2026 年 4 月に予定されています。 機能と要件は変更される可能性があります。

最適化エージェント テンプレートの概要

最適化エージェント テンプレートを使用すると、以下を定義することで意思決定ベースのビジネス上の問題を解決できます。

• スキルに基づくプロジェクトへのユーザーの割り当てや販売地域の計画などの目標
• 既存のチームをまとめる、予算内に留めるなど、ルールと好み
• 従業員、プロジェクト、地域の一覧などのデータ

この情報を提供すると、エージェントはソルバー ツールを使用して、すべての制約と目的を満たす最適なソリューションを計算します。 結果が対話型エクスペリエンスで表示され、.csv ファイルとしてダウンロードできます。

一般的なユース ケースは次のとおりです。

• 従業員と人材の配置
• リソースとタスクの割り当て
• 販売地域とアカウント計画

最適化エージェント テンプレートは、非技術ユーザー向けに設計されており、制約の満足度が保証された、最適で説明可能な意思決定を生成します。

エージェントをカスタマイズして、organizationのポリシー、用語、データ パターンに合わせてカスタマイズして、organizationの動作を反映することもできます。

最適化エージェント テンプレートの中核となるのは、最適化タスク用に設計されたカスタマイズされた大規模言語モデル (LLM) です。 このモデルは、ビジネス目標、ルール、データを解決可能な最適化の問題に変換し、organizationの好みに一致する方法で最適な結果を計算します。

最適化エージェント テンプレートの概要

目標について説明する

まず、最適化する決定について説明します。 エージェントが問題を理解するのに役立つコンテキストと詳細を含めます。

たとえば、次のような情報が含まれます。

• スキルに基づいてロールを開く従業員を割り当てます。
• 営業担当者をテリトリーに割り当てます。

データをアップロードする

従業員、プロジェクト、ロール、テリトリーなど、最適化に必要なデータを含む 1 つ以上の .csv ファイルを指定します。 異なるデータ エンティティに個別のファイルを使用すると、精度と解釈可能性が向上します。

ルールと目標を設定する

ソリューションを管理する制約と目標を定義します。

• 制約 は、予算内に留まる、チームを同じ場所に維持する、必要なロールカバレッジを確保するなど、従う必要があるルールを記述します。
• 目標は 、スキルのアラインメントの最大化、移動距離の最小化、待機時間の短縮など、ソリューションを最適なものにするものについて説明します。

複数の制約と目標を追加します。 最適な結果を得るには、一度に 1 つずつ追加し、明確に説明します。 エージェントは、詳細を指定する必要がある場合に明確な質問をする場合があります。

セットアップを確認する

エージェントと対話すると、次のような問題の解釈方法がサイド パネルに表示されます。

• 目標
• デシジョン変数
• 制約
• 目標
• アップロードされたデータ

セットアップの任意の部分を編集または削除するようにエージェントに依頼できます。

必要に応じて明確にする

エージェントがあいまいさまたは不足している情報を検出した場合は、問題が実現可能で解決可能であることを確認するために、制約または目的を明確にするように求められます。

ソリューションを取得する

準備ができたら、エージェントにデータを使用して問題を解決するように依頼します。 エージェントはソルバー ツールを実行し、目的と制約に基づいて最適なソリューションを提示します。 結果を対話形式で確認し、完全な出力を .csv ファイルとしてダウンロードできます。

ヒント

明確で特定の言語を使用し、正確で代表的なデータを提供して、最適な結果を得ることができます。

主な機能

最適化エージェント テンプレート:

• ビジネス シナリオを解釈して、最適化の目標を定義します。
• 最適化する選択肢を表す意思決定変数を識別します。
• 目標と制約を構造化された最適化の問題に変換します。
• ソルバー ツールを使用して最適なソリューションを計算します。

結果として得られるソリューション:

• 定義されているすべての制約を満たします。
• 指定されたデータの最適な結果を表します。

最適化エージェント テンプレートを使用するタイミング

制約の下で最適な決定を決定する必要がある場合は、最適化エージェント テンプレートを使用します。 まず、最適化する決定を特定します。

決定を特定する

リソースの割り当て、アクティビティのスケジュール設定、テリトリーの割り当てなど、行う必要がある選択を決定します。 決定が必要ない場合は、最適化エージェント テンプレートが適切なツールではない可能性があります。

目標を定義する

適切な結果を定義する条件を指定します。 1 つ以上の目標を含めることができます。

例: 販売割り当て全体の移動コストを最小限に抑えます。

ルールと制限を定義する

容量制限、ロール要件、場所ポリシーなど、従う必要がある制約を特定します。

データを準備する

目的と制約をサポートするデータを提供します。 たとえば、容量制限にはリソースの可用性に関するデータが必要であり、旅行の最適化には場所データが必要です。

複雑な問題を分解する

多くの場合、大規模な最適化の問題を、モデル化と解決が容易な小さな関連する決定に分割できます。

最適化エージェント テンプレートは、一般的なデータ分析や数学的計算シナリオを対象としたものではありません。

制限事項

• エージェントは、.csv ファイルのみをサポートします。
• 複数の .csv ファイルをアップロードできますが、ファイルの数とサイズの制限に従う必要があります。
• チャットを使用して、任意の数の制約と目標を定義できます。

チューニングされたコンテキスト エージェント

チューニングされたコンテキスト エージェントを使用すると、カスタム最適化の問題を保存して、organization全体で再利用できます。 エージェントは、目標、制約、目標、データ スキーマなど、問題の構造を記憶します。

このアプローチは、四半期計画、年次レビュー、チームや機能が再利用するシナリオなど、定期的な意思決定に役立ちます。

チューニングされたコンテキスト エージェントを使用する場合

次の必要がある場合は、チューニングされたコンテキスト エージェントを使用します。

• 最適化の問題を 1 回設定して再利用する
• ルール、基本設定、データ構造を記憶する
• カスタマイズしたエージェントをorganization内の他のユーザーと共有する

エージェントが覚えている内容

チューニングされたコンテキスト エージェントには、次の情報が格納されます。

• 目標、目標、制約など、基本最適化の問題
• フィールド名やデータ型などのデータ スキーマ

エージェントは、アップロードされたデータ ファイルを格納しません。

最適化エージェント テンプレートを調整する

最適化エージェント テンプレートを調整するには:

1. [最適化] テンプレートを選択して、新しいエージェントを作成します。

   

2. 名前、説明、推奨されるプロンプトを指定します。 既定の手順は、最適化エージェント テンプレート用に事前に入力され、最適化されています。

   

   重要

   • 編集する特定の理由がない限り、既定の手順を変更しないでください。
   • 機能やナレッジ ソースを追加しないでください。 最適化エージェント テンプレートではサポートされていません。

3. [ 作成] を 選択してセットアップを完了し、エージェント チャットを開きます。

4. [ エージェントの調整] を選択し、[ コンテキストの調整] を選択します。

   

5. チャットを使用して、目標の説明、データのアップロード、制約の定義、目標の指定を行います。 行くにつれて、サイド パネルのセットアップを確認します。

   

   

6. [ エージェントの更新] を選択して、問題の定義を保存します。

   注:

   アップロードされたデータは保存されません。 問題構造のみが保持されます。

   

7. チューニングされたエージェントをorganization内の他のユーザーと共有します。

   

   

共有とセキュリティ

• エージェントにアクセスできるユーザーを制御します。
• エージェント コンテキストは、organization内に留まる。
• アップロードされたデータはシステムに格納されません。

ベスト プラクティス

• 目標、制約、目標に正確な言語を使用します。
• エージェントを広く共有する前に、サンプル データを使用してテストします。
• ビジネス要件の変更に応じてエージェントを更新します。

例: 営業戦略の最適化

シナリオ
重要な勘定関係を維持し、旅行コストを管理し、売上目標を達成しながら、営業チームをテリトリーに割り当てることで、会計年度の販売戦略を計画します。

目標
販売担当者を販売区域に割り当てます。

データ ファイル

次のような .csv ファイルを指定します。

• People.csv: 営業担当者の詳細
• Territories.csv: Territory 属性
• Roles.csv: ロールの制限とカバレッジ
• States.csv: 旅行計算の場所データ

目標

• 既存のアカウント割り当てを維持して継続性を最大化する
• 人から地域への割り当てのカバレッジを最大化する
• 移動距離の合計を最小限に抑える

制約

• 営業担当者は、1 つの業界の垂直範囲内でのみ割り当てることができます
• 担当地域の割り当てに関するロール固有の制限を尊重する必要がある
• 各担当地域には、必要なロール カバレッジが必要です

エージェントは、割り当ての選択を表す意思決定変数を自動的に生成します。 最適な値を計算し、結果をわかりやすい形式で表示します。

FAQ

最適化エージェント テンプレートとは

最適化エージェント テンプレートは、目標、制約、データに基づいて最適なソリューションを計算することで、リソースの割り当て、スケジュール、計画などの意思決定ベースのビジネス上の問題を解決するのに役立ちます。

それを使用するには技術的なスキルが必要ですか?

その必要はありません。 問題を平易な言語で記述し、データを提供します。 エージェントは最適化ロジックを処理します。

どのような種類の問題がサポートされていますか?

たとえば、次のような情報が含まれます。

• ロールまたはプロジェクトへの従業員の割り当て
• 販売地域の計画
• シフトのスケジュール設定
• リソースの整理

データはどのように処理されますか?

データはテナント内に留まるので、コンピューティング ソリューションの会話中にのみ使用されます。 チューニングされたコンテキスト エージェントは、データや結果ではなく、問題の定義とデータ スキーマのみを格納します。

ルールは後で変更できますか?

はい。 制約と目標を変更できます。 問題構造を変更する重要な変更には、新しいエージェントの作成が必要になる場合があります。

サポートされているファイル形式は何ですか?

.csv ファイルのみがサポートされています。

問題が不可能な場合はどうなりますか?

エージェントは、制約またはデータによって問題が解決できないかどうかを警告し、セットアップの調整に役立つガイダンスを提供します。

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