Note
本記事では 、標準ハーネスで駆動されるエージェントやエージェントフローで使用される機能について説明します。
この記事では、Copilot Studioで使える強力な生成AI機能を作成するための重要な概念として、プロンプトとプロンプトエンジニアリングについて説明します。
重要
- プロンプトでは、Azure Foundry を利用するモデルが使用されます。
- この機能は、使用制限または容量帯域幅調整の対象となる場合があります。
前提条件
- 自分の環境は、利用可能な範囲 のリストにあります。
- Copilot クレジットが必要です。
- Microsoft Dataverseは環境にインストールされます。
プロンプトとは何か
プロンプトは主に自然言語の指示で構成され、生成AIモデルにタスクを実行するよう指示します。 このモデルはプロンプトに従って、生成する必要があるテキストの構造と内容を決定します。 プロンプト エンジニアリングは、モデルで使用されるプロンプトを作成および調整するプロセスです。
プロンプトビルダーの体験により、クリエイターは再利用可能なプロンプトを作成、テスト、保存できます。 この経験では、入力変数や知識データを使って実行時に動的なコンテキストデータを提供することもできます。 これらのプロンプトは他の人と共有し、エージェントやワークフロー、アプリで活用できます。
これらのプロンプトは、コンテンツの要約、データの分類、エンティティの抽出、言語翻訳、感情の評価、苦情への対応策定など、多くのタスクやビジネスシナリオに利用できます。 例えば、会社のメールからアクション項目を選択するプロンプトを作成し、それをPower Automateのワークフローで使ってメール処理の自動化を構築することができます。
Copilot Studioでは、エージェントツールとしてプロンプトを使ってチャット体験を向上させたり、高度なAI自動化を有効にしたりできます。 また、プロンプトをワークフローノードとして使い、決定論的な自動化にAIアクションを組み込むこともできます。
人間による監視
生成AIモデルから生成されたコンテンツを扱う際には、人間の監督が重要なステップです。 このようなモデルは膨大なデータで訓練され、誤りやバイアスを含むことがあります。 オンライン投稿、顧客への送信、ビジネス判断の参考にする前に、人間がコンテンツを確認すべきです。 人間による監視は、潜在的なエラーやバイアスを特定するのに役立ちます。 また、コンテンツが意図したユースケースに関連しており、会社の価値観と一致していることも確認します。
人間のレビューはモデル自体の問題点を特定するのにも役立ちます。 たとえば、モデルが意図したユース ケースに関連しないコンテンツを生成している場合は、プロンプトを調整する必要がある可能性があります。
責任ある AI
Microsoftは設計上、責任あるAIの創造にコミットしています。 私たちの活動は、公正、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 基本原則 によって導かれています。 私たちは社会にプラスの影響を与える AI を開発、導入するために、これらの原則を全社的に実践しています。 当社は、革新的な研究、卓越したエンジニアリング、責任あるガバナンスを組み合わせた包括的なアプローチを採用しています。 業界が信頼性の高い結果を得ることができるよう導くことを目的として、OpenAI の AI アライメントに関する先進的な研究と並行して独自の AI テクノロジを安全に展開するフレームワークを促進しています。
Azure OpenAI に関する Transparency note で透明性について詳しくお知りになれます。