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 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。このエージェントを使用して、チームの編成、作業の割り当て、販売戦略の計画などのシナリオで最適な意思決定を行います。

目標、制約、データを指定して、最適化の問題を説明します。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解を計算します。

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。

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、次の定義により、意思決定ベースのビジネス問題を解決できます。

スキルに基づいたプロジェクトへの人員の割り当てや販売地域の計画などの目標
ルールや基本設定 (既存のチームをまとめる、予算内に収めるなど)
従業員、プロジェクト、テリトリーのリストなどのデータ

この情報を入力すると、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解を計算します。対話型のエクスペリエンスで結果が表示され、.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。

労働力と人材の配置
リソースとタスクの割り当て
販売地域とアカウントプランニング

最適化エージェントテンプレートは、技術者以外のユーザー向けに設計されており、制約の充足が保証された、最適で説明可能な意思決定を生成します。

また、organizationのポリシー、用語、データパターンに合わせてエージェントをカスタマイズし、組織の運用方法を反映するようにorganization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) を使用します。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の好みと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使用を開始する

目標を説明する

まず、最適化したい決定事項を説明します。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、募集中の職務に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る。

データをアップロードする

従業員、プロジェクト、役割、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ごとに個別のファイルを使用すると、正確性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。

制約とは 、予算内に収まること、チームを同じ場所に維持すること、必要な役割の範囲を確保することなど、従わなければならないルールを記述するものです。
目標は 、スキルの整合性の最大化、移動距離の最小化、待ち時間の短縮など、ソリューションを最適にする理由を説明します。

複数の制約と目標を追加します。最良の結果を得るには、一度に 1 つずつ追加し、明確に説明します。詳細を入力する必要がある場合は、エージェントが明確な質問をする場合があります。

設定を確認する

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

目標
決定変数
制約
目標
アップロードされたデータ

エージェントに、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依頼できます。

必要に応じて明確にする

エージェントが曖昧さや情報の欠落を検出した場合は、問題が実行可能で解決可能であることを確認するために、制約や目的を明確にするよう求められます。

ソリューションを入手する

準備ができたら、データを使用して問題を解決するようエージェントに依頼します。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。結果をインタラクティブに確認し、出力全体を .csv ファイルとしてダウンロードできます。

ヒント

最良の結果を得るには、明確で具体的な言葉を使用し、正確で代表的なデータを提供します。

主な機能

最適化エージェントのテンプレート:

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。
目的と制約を構造化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解を計算します。

得られるソリューション:

定義されたすべての制約を満たします。
提供されたデータに対する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場合

制約の下で最善の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、最適化したい決定を特定します。

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、どの選択を行う必要があるかを決定します。決定が必要ない場合、最適化エージェントテンプレートは適切なツールではない可能性があります。

目的を定義する

良い結果を定義する基準を指定します。 1 つ以上の目的を含めることができます。

例: 販売割り当て全体の出張費を最小限に抑える。

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、移動の最適化には位置データが必要です。

複雑な問題を分解する

多くの場合、大規模な最適化問題は、モデル化や解決が容易な関連する小さな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のシナリオを対象としていません。

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、ファイル数とサイズの制限に従う必要があります。
チャットを通じて、いくつでも制約と目的を定義できます。

チューン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ことで、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、目的、データスキーマなどの問題構造を記憶します。

このアプローチは、四半期ごとの計画、年次レビュー、チームや部門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。

チューンドコンテキストエージェントを使用する場合

次の場合は、チューンされたコンテキストエージェントを使用します。

最適化の問題を一度設定して再利用する
ルール、基本設定、データ構造を覚えておく
カスタマイズされたエージェントを organization 内の他のユーザーと共有する

エージェントが記憶する内容

チューニングされたコンテキストエージェントは、以下を格納します。

目標、目的、制約を含む基本最適化の問題
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チューニングするには:

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。
名前、説明、推奨プロンプトを指定します。既定の命令は事前に入力されており、最適化エージェントテンプレート用に最適化されています。
重要
- 編集する特別な理由がない限り、既定の指示は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、これらがサポートされていません。
[ 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。
[ 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。
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、目的の指定を行います。必要に応じてサイドパネルで設定を確認します。
[ エージェントの更新 ] を選択して問題定義を保存します。

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。
調整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。

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 内にとどまります。
システムはアップロードされたデータを保存しません。

ベストプラクティス

目標、制約、目的については、正確な表現を使用します。
広範に共有する前に、サンプルデータを使用してエージェントをテストします。
ビジネス要件の変化に応じてエージェントを更新します。

例: 販売戦略の最適化

シナリオ
主要アカウントとのリレーションシップの維持、出張費の管理、販売目標の達成を行いながら、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プランニングします。

目標
販売担当地域に販売担当者を割り当てます。

データファイル

次のような .csv ファイルを提供します。

People.csv: 営業担当者の詳細
Territories.csv: テリトリー属性
Roles.csv: ロールの制限と対象範囲
States.csv: 交通費計算用の位置データ

目標

既存のアカウント割り当てを保持して継続性を最大化する
ユーザーからテリトリーへの割り当てのカバレッジを最大化する
総移動距離を最小化する

制約

営業担当者は、1 つの業種内でのみ割り当てることができます
テリトリー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ります
各テリトリーには、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。

よくあるご質問 (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、スケジューリング、計画などの意思決定ベースのビジネス問題を解決するのに役立ちます。

こ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。問題を平易な言葉で説明し、データを提供します。エージェントが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
営業担当地域の計画
シフトのスケジュール
リソースの整理

データの処理方法

データはテナント内にとどまり、コンピュートソリューションへ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。

後でルールを変更できますか?

はい。制約と目的を変更できます。問題の構造を変更する大幅な変更を行うと、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。

サポートされるファイル形式は何ですか?

サポートされているファイルは .csv 個のみです。

問題が実行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場合に警告し、設定の調整に役立つガイダンスを提供します。

Copilot チューニングの概要

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Last updated on 2026-08-20