Microsoft 365 Copilotは、ユーザーが作業の流れを支援するために知識とスキルを組み合わせた AI を活用した生産性ツールです。 ユーザーがorganization固有のビジネス ニーズを満たすように Copilot エクスペリエンスを調整および強化する拡張性ソリューションを構築できます。
計画は、拡張性ソリューションを設計および構築するための重要な最初のステップです。 この記事では、Copilot 拡張機能ソリューションの計画に役立つ重要な手順について説明します。
目的を定義する
Copilot 拡張性ソリューションを設計する前に、構築する予定の目的とスコープを定義します。 これを行うには、次の手順を実行します。
- 解決している問題を特定します。
- ターゲット ユーザーを理解する。
- ソリューションがビジネス上の問題に対処する方法を定義します。
まず、対処する必要がある特定の課題または生産性のギャップを定義します。 ユーザーに存在する非効率性、問題点、または満たされていないニーズを特定します。 解決する必要がある問題を特定したら、Copilot を拡張して価値を提供する方法を調べることができます。
次に、ターゲット ユーザーについて知っていることと、ユーザーの生産性のニーズにどのように役立つかを検討します。 ターゲットとするユーザーペルソナまたはペルソナと、organizationに対して達成する結果を特定します。 以下の質問を考慮します。
- 潜在的なユーザーの数は、消費コストなどの設計の選択に影響しますか?
- ユーザーは Copilot ライセンスを持っていますか? そうでない場合、導入またはライセンスコストは何ですか? 詳細については、「 コストの検討」を参照してください。
対処する必要がある問題またはビジネス ニーズを定義したら、Copilot を拡張して問題を解決または軽減する方法を特定します。 ユーザーは Copilot に何をする必要がありますか? 次の表の情報を使用して、考えを導きます。
| ビジネス ニーズ | Copilot 機能拡張アプローチ |
|---|---|
| 意思決定、要約、または推奨事項を改善する | Copilot の推論能力を強化する。 |
| データベース、ドキュメント、または API からの組織の知識を統合する | Copilot が外部データにアクセスして使用できるようにします。 |
| 自動化されたフローを構築して手動タスクを削減する | 自動化されたワークフローを作成して、反復的なタスクを合理化します。 |
| 独自のアプリケーションまたはカスタム エージェント内で Copilot の機能に安全にアクセスできるようにする | Microsoft 365 Copilot API を介して Copilot にアクセスし、コンプライアンスとエンタープライズ レベルのセキュリティを確保する |
また、次の点についても考慮してください。
- ワークフローには 、複数の手順または条件付き決定が含まれますか? その場合は、スムーズなユーザー エクスペリエンスを実現するために、構造化されたワークフローまたは複数ステップの対話を設計します。
- Copilot は、ユーザー入力またはコンテキストの変更 に動的に適応 する必要がありますか? その場合は、コンテキスト対応機能を実装して、ユーザーのニーズに基づいてリアルタイムで応答を調整します。
技術要件とデータ要件を定義する
拡張性ソリューションが満たす必要がある要件を決定します。 次の要素を考慮します。
ユーザー エクスペリエンスの要件
ユーザーが Copilot と対話する場所 これは、Microsoft 365 アプリ (Copilot、Word、Excel、PowerPoint、Teams)、またはサードパーティのアプリまたは Web サイトのコンテキスト内にある可能性があります。
データ ソース
Copilot またはソリューションでは、ドキュメント、アプリケーション、API、データベースなどの内部データまたは外部データが必要ですか? たとえば、次の操作を行う必要があります。
- コンテキストに関連する応答のために外部データを Microsoft 365 アプリに統合しますか?
- ビジネス ワークフローのリアルタイム データを操作しますか?
- 他のアプリケーションと対話して、データの取得または更新、コマンドの実行、ワークフローのトリガーを行いますか?
データ ソース統合オプション
Copilot と統合する必要があるデータ ソースごとに、Microsoft 365 Copilot コネクタ (旧称 Microsoft Graph コネクタ)、Power Platform プラグイン、または REST API を使用できるかどうかを特定します。 既存のデータ ソース統合を使用できない場合は、統合を有効にするために Copilot コネクタまたは API を構築するかどうかを決定します。 次の表に例を示します。
データ ソース Copilot でデータをどのように使用しますか? データ ソースの統合 Salesforce - 顧客に関する質問をする際の知識ソースとして。
- 営業案件の詳細を更新するには。
- Copilot コネクタ
- API または Power Platform プラグイン
エージェントと自動化の要件
トリガー、スケジュールされたワークフロー、自動化のニーズを特定します。
ソリューションを定義する
ユーザーのニーズとソリューションの技術的要件の評価に基づいて、構築する Copilot 拡張オプションの種類または種類を特定します。
Copilot コネクタ
外部データを Microsoft 365 アプリケーションに統合してコンテキストに関連する応答を提供する必要がある場合は、Copilot コネクタを使用します。 シナリオに応じて、次のいずれかを実行できます。
- 事前構築済みの Copilot コネクタを使用します。 テナントで構成できる 事前構築済みの Copilot コネクタ を特定します。
- カスタム Copilot コネクタを構築します。 既存のコネクタがニーズを満たしていない場合は、独自のコネクタを構築できます。 詳細については、「Microsoft 365 Copilot コネクタの概要」を参照してください。
Copilot のエージェント
Copilot コネクタだけではニーズが満たされない場合は、ビジネス ニーズに合わせて Copilot エクスペリエンスを調整したり、特定のデータ ソースに接続したりするためのエージェントを構築できます。
エージェントをビルドする場合は、次を決定する必要があります。
ビルドする エージェントの種類 。 シナリオによっては、宣言型エージェントまたはカスタム エンジン エージェントを構築する場合があります。
ビルドする適切な種類のエージェントの選択に役立つ情報については、「Microsoft 365 Copilotの機能拡張オプション」を参照してください。
低 コードまたはプロコード のどちらの方法を使用してエージェントを構築するか。
次の表に、ビルドする予定のエージェントの種類に基づいて使用できるロー コードとプロコードのオプションの一覧を示します。
| エージェントの種類 | ローコード ツール のオプション | Pro-code ツール のオプション |
|---|---|---|
| 宣言型エージェント |
|
Visual Studio Code + Microsoft 365 Agents Toolkit (Teams Toolkit の進化) |
| カスタム エンジン エージェント | Copilot Studio |
|
次に、エージェントに必要なデータ ソースまたはプラグインを特定します。 データ ソースは、Microsoft 365 データ (Teams メッセージ、メール、ユーザー、SharePoint サイトまたはフォルダー)、Copilot コネクタ (事前構築済みまたはカスタム)、プラグイン (リアルタイム データ アクセスまたは外部アクションの場合) です。
最後に、エージェントに複雑なワークフローが含まれる場合は、カスタム オーケストレーターが必要になる場合があります。 ソリューションの設計に役立つ情報については、「Copilot Studio、セマンティック カーネル、または LangChain の使用」を参照してください。
Microsoft 365 Copilot API
Copilot の機能をカスタム アプリケーションまたはエージェントに統合する場合、Microsoft 365 Copilot API は、Copilot の主要な機能へのプログラムによるアクセスを提供します。
ナレッジ アクセス - 取得 API (近日公開プレビュー可能) と AI Meeting Insights API を使用して、インデックス付きエンタープライズ データや AI によって生成された会議コンテンツなど、Microsoft 365 のナレッジに安全にアクセスできます。
会話型統合 - Copilot を利用したチャット エクスペリエンスを独自のアプリケーションに埋め込むため、Copilot Chat API (近日中にパブリック プレビューで利用可能) を使用すると、プロンプトを送信し、Copilot から直接応答を受け取ることができます。
ガバナンスと分析情報 - データ ガバナンス ソリューションを構築している場合、またはユーザーが Copilot と対話する方法を理解する場合は、 Copilot Interaction Export API を使用して、ユーザーのプロンプトと応答をエクスポートできます。 これにより、コンプライアンスの確保、使用状況の監視、導入戦略の推進に役立ちます。
コストを考慮する
ユーザーとホスティングの両方の観点から、ソリューション設計のコストへの影響を検討してください。 詳細については、「 Copilot 拡張機能のコストに関する考慮事項」を参照してください。
RAI とコンプライアンスに関する考慮事項に対処する
選択したソリューションに関係なく、RAI とコンプライアンスの要件を満たしていることを確認する必要があります。 次の状況について検討しましょう。
- Copilot の拡張性ソリューションには、特定の LLM モデルや、法律研究や医療コンプライアンスなどの特殊なタスクの微調整が必要ですか? その場合、モデルを Copilot に統合して最適化する方法については、「 アプリに適したモデルを選択する方法 |Azure AI。
- ソリューションが 責任ある AI (RAI) の原則、データ ガバナンス、およびストア発行 (ISV の場合) の要件を適用していることを確認します。
開発アプローチの概要
Copilot の拡張パスを選択したら、開発プロセスを構成する方法を決定します。 ユース ケースに基づいて、Teams Toolkit、Copilot Studio、Microsoft 365 エージェント SDK、Azure AI などの適切な開発ツールを選択します。 ソリューションを構築するには、最小限の実行可能な製品 (MVP) から開始し、フィードバックとパフォーマンスに基づいて絞り込みます。
次の表は、さまざまなユーザー シナリオで異なる Copilot 機能拡張オプションを使用する機能拡張ソリューションの例を示しています。
| 機能拡張の種類 | ユース ケース | 例 |
|---|---|---|
| Copilot コネクタ | IT サポート アシスタント | グローバル企業は、ServiceNow コネクタを統合して、Copilot との IT サポートを強化します。 従業員は Copilot を使用して、トラブルシューティング ガイドの検索、チケットの状態のチェック、サービス要求の送信を行います。 コネクタは ServiceNow からデータをプルし、サポート情報記事や IT チケットにリアルタイムでアクセスできるようにします。 この統合により、セルフサービス機能が向上し、解決時間が短縮され、IT サポート全体の効率が向上します。 |
| Copilot コネクタ | 顧客情報の統合 | 営業チームは Salesforce Copilot コネクタを使用して、顧客のリテンション期間を改善し、Microsoft 365 内のワークフローを合理化します。 営業担当者は、営業案件、潜在顧客、アカウントなどの最新の顧客データをすばやく Copilot から直接検索して取得できるようになりました。 AI 支援の分析情報と推奨事項を使用すると、対話をより適切にカスタマイズし、情報に基づいた意思決定を行い、販売パフォーマンスを向上させ、プラットフォーム間の切り替えに費やす時間を短縮できます。 |
| 宣言型エージェント + API プラグイン | 医療コンプライアンス アシスタント | 病院は、医療スタッフがコンプライアンス ガイドラインにアクセスするのを支援する宣言型エージェントを構築します。 宣言型エージェントは SharePoint からポリシーをプルし、API プラグインを使用して、政府機関ポータルからリアルタイムの規制更新プログラムを取得します。 |
| 宣言型エージェント + API プラグイン + Copilot コネクタ | プロジェクト ワークフロー オプティマイザー | プロジェクト管理チームは、GitHub と Jira と統合してワークフローを合理化するエージェントを作成します。 エージェントは、Jira チケットを取得して更新し、GitHub PR とコード レビューをプルし、Teams のチャットと会議ノートを検索し、プロジェクトの分析情報にコード インタープリターを使用します。 また、次の手順を提案し、フォローアップを自動化して、プロジェクト マネージャーに情報と効率を維持します。 |
| カスタム エンジン エージェント + API プラグイン | 法的研究 AI | ある法律事務所は、Azure OpenAI サービスを使用してスタンドアロンの AI エージェントを作成します。 エージェントは、ケースロー分析にカスタムトレーニングされた LLM を使用し、API プラグインを介して外部の法的データベースと統合します。 |
| カスタム エンジン エージェント | 製造予測メンテナンス エージェント | ファクトリは、マシンの障害を予測するカスタム エンジン エージェントを開発します。 IoT デバイスからセンサー データを収集し、LLM で処理し、異常が検出されたときに Teams を通じてエンジニアにアラートを送信し、プロアクティブなメンテナンスを可能にし、ダウンタイムを最小限に抑えます。 |
| カスタム エンジン エージェント + Copilot API | コンサルタントのナレッジ アクセス | コンサルティング会社は、コンサルタントがクライアント会議の準備をするのに役立つカスタム エージェントを構築します。 エージェントは Copilot 取得 API を使用して最新の SharePoint データにアクセスし、クライアント データを分離および保護するセキュリティで保護された準拠情報アクセスを確保します。 |