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Microsoft 365 Copilot の拡張

重要

この記事は非推奨です。 詳細については、「Microsoft 365 のMicrosoft Copilotを拡張する」を参照してください。

Microsoft 365 Copilotは、Microsoft 365 アプリ、Microsoft Graph、および L 言語モデル (LLM) をシームレスに統合して、単語を最も強力な生産性ツールに変える高度な処理とオーケストレーション エンジンを搭載しています。 Copilot は既に Microsoft 365 エコシステム内でアプリとデータを使用することができますが、多くのユーザーは依然として、作業管理とコラボレーションのためにさまざまな外部ツールとサービスに依存しています。 このギャップに対処するには、Copilot を拡張して、ユーザーがサード パーティのツールやサービスを操作できるようにすることで、Microsoft 365 Copilotの可能性を最大限に引き出すことができます。

Microsoft 365 Copilotを拡張するには、プラグインをビルドするか、外部データ ソースに接続します。

プラグインとは何ですか?

プラグインを使用すると、Copilot はサードパーティのデータ、アプリ、およびサービスと直接対話し、その機能を強化し、その機能の範囲を広げることができます。 プラグインを使用すると、Copilot で次のことができるようになります。

  • 製品発売時の最新ニュースカバレッジなど、リアルタイムの情報を取得します。
  • Figma 内のチームのデザイン ファイルなど、知識ベースの情報を取得します。
  • JIRA チケットの作成など、ユーザーの代わりにアクションを実行します。

プラグイン操作方法ビルドしますか?

注:

Microsoft 365 Copilot用のプラグインは、早期アクセス プレビュー段階です。

既に Teams メッセージ拡張機能がある場合は、Copilot で動作するプラグインが既にあります。 そうでない場合は、 Microsoft 365 Agents Toolkit を使用してメッセージ拡張機能を作成します。

シナリオ 1: 既存の API または OpenAI プラグインから新しいプラグインを作成する

既存の API または OpenAI プラグインを変換してMicrosoft Copilotに使用できるメッセージ拡張機能を構築するには、次の手順に従います。

  1. Microsoft Visual Studio Code 用エージェント ツールキット (以前は Teams Toolkit) を使用して、「 Copilot 用プラグインを作成する」に移動します。
  2. OpenAPI Description ドキュメントまたは OpenAI プラグインへのリンクを指定します。
  3. 使用する名前、発行元、API などのプラグイン メタデータを使用してマニフェストを更新します。
  4. 省略可能: プラグインでアダプティブ カードを返す場合は、アダプティブ カード テンプレートを指定し、マニフェストでテンプレートを参照します。
  5. プラグインをテストします。
  6. プラグインをプレビューして発行します。

シナリオ 2: 既存の Microsoft 365 メッセージ拡張機能からプラグインをビルドする

メッセージ拡張機能は、(品質テストの後) Copilot で動作します。

Microsoft 365 Copilotに適したプラグインは何ですか?

プラグインが意図したとおりに動作するようにするには、マニフェストに適切な説明を含める必要があります。 これにより、基になる LLM でプラグインの機能を最大限に活用できます。 LLM がプラグインを利用するための最も効果的な方法を見つけるには、さまざまな説明と手順をテストすることをお勧めします。 また、マニフェスト ファイルは、プラグインに加えた変更や拡張機能を最新の状態に保つ必要があります。

  1. アプリの説明: shortDescription フィールドと longDescription フィールドを使用して、アプリ、サポートされているシナリオ、機能、関連キーワードの詳細な説明を含めます。

    "description": { 
  "short": "Work-item tracking and productivity app", 
  "full": "Contoso app is a work-item tracking and project management app that allows teams to create, manage, and track work items. This app helps teams manage projects more efficiently. " 
}

  2. スキル パラメーターの説明: 関連するパラメーターと共に、検索スキルとアクション スキルの詳細な説明を含めます。 これらの説明は、LLM によって適切なスキルをトリガーし、特定のユーザー要求に対して正しいパラメーターを入力するために使用されます。

    "commands": [
{ 
  "id": "Work item search query", 
  "type": "query", 
  "context": [  
         "compose",  
         "commandBox"  
       ], 
  "parameters": [ 
    { 
      "name": "Work item search string", 
      "title": "Work item search keyword", 
      "description": "Search for work items by keyword(s)", 
    }
  ] 
}

  3. アダプティブ カードの応答: アダプティブ カードをプラグインの応答に組み込むことで、応答と参照内でより動的で実用的なコンテンツを提供することで、ユーザー エクスペリエンスを強化し、ユーザーが提供された情報とより効果的に対話できるようにします。

  4. プラグインの応答にリンクを含める: スキルの応答内にリンクを含めることは、複数の目的に役立ちます。

    • LLM がユーザーのエンティティ リンクを投稿し、参照プロセスを合理化できるようにします。
    • ユーザーが将来の Copilot 要求でエンティティに簡単にアクセスできるようにします。
    • アダプティブ カードに埋め込まれたリンク。これにより、コンテンツを Microsoft 365 エコシステム全体でライブで操作可能なループ コンポーネントとして表示でき、ユーザーエンゲージメントと相互作用が強化されます。

  5. ディープ コンテンツ取得: プラグインの機能をさらに強化するために、API でディープ コンテンツ取得シナリオをサポートすることをお勧めします。このシナリオでは、LLM が利用して基礎データを取得できます。 これには、Copilot が特定のタスクやクエリに対して特定の日付範囲に検索を制限するなど、対象となる要求を API に送信できるようにする必要があります。

プラグインを豊富な会話型 Teams アプリにアップグレードする

API を Teams に接続すると、シンプルで強力なMicrosoft 365 Copilot プラグインが構築されました。 Teams を使用すると、会話の豊富なコンポーネントを追加することで、このエクスペリエンスを容易にし、向上させることができます。 プラグインに加えて、Agents Toolkit を使用して、マニフェスト ファイルにボットを追加できます。 新しい Teams AI ライブラリのリリースにより、ボットの開発がかつてないほど簡単になりました。 ボットによって、プラグインは完全な会話型 Teams アプリになり、リンク解除エクスペリエンス、メッセージ拡張機能、メッセージ アクション、検索バー アクション、エンド ツー エンドの会話ボットを開発できます。

外部データ ソースの接続

既存の Microsoft Graph コネクタがある場合は、Copilot で動作し、変更はありません。 Graph コネクタでは、データは Copilot 応答に含まれ、検索、コンテンツの推奨事項などの他の Microsoft 365 エクスペリエンスにも参加します。 詳細については、「 Microsoft Graph コネクタの構築」を参照してください。

Copilot を使用して Graph コネクタの動作を向上させる方法

Graph コネクタが Copilot と正常に動作するようにするには、いくつかの操作を行う必要があります。 次のヒントに従うと、Microsoft Search を使用したコネクタ コンテンツの関連性が向上します。

  1. urlToItemResolverを含めます。 コネクタのアクティビティ設定にurlToItemResolverを含めることにより、Copilot はユーザーがコンテンツに対して URL を互いに共有するときに認識されます。 ユーザーがアイテムを互いに共有すると、Copilot は応答にアイテムを含めることの重要性を高めます。
  2. 接続を作成するときに、人間が判読できる豊富な名前と詳細な説明 を指定します。 これにより、Copilot はデータ ソースが何であるかを理解するのに役立ちます。そのため、関連する場合は応答にデータ ソースが含まれます。
  3. セマンティック ラベルを適用します。 セマンティック ラベルは、Copilot がスキーマのセマンティックな意味を理解するのに役立ちます。 該当する限り、それらの多くをスキーマに適用する必要があります。
  4. ユーザー アクティビティを追加します。 Microsoft Graph にコンテンツ externalItems を追加するだけでなく、コネクタはコンテンツに関するユーザー アクティビティも追加する必要があります。 サポートされているアクティビティの種類を 次に示します。 より多くのアクティビティを持つアイテムは、その重要性を高めます。

関連項目