チャットボットの概要
コパイロットを作成する前に、コパイロットについて考慮すべきいくつかの重要な概念があります。
言語理解
人間がテキストや言葉を発してコンピューター アプリケーションと対話する際に、アプリケーション内部の命令を使用することを期待すべきではありません。 コンピュータ アプリケーション側で、人間が自然に発した言葉を処理し、その意味に従って反応できるような能力を備える必要があります。 AI の機能である自然言語処理は、人間の言葉とコンピューター言語をつなぎ、人間とコンピューター アプリケーションが違和感なくやり取りできるようにします。
Microsoft Copilot Studio は複数の AI モデルと AI 機能をホストし、その中枢を担うのは変換ベースで機能する自然言語の処理モデルです。 Microsoft Copilot Studio は、Azure Cognitive Services の一部である Language Understanding Intelligent service (LUIS) の自然言語処理を使用します。
Microsoft Copilot Studio に採用されている言語理解モデルは、ディープ ニューラル モデルを備えた用例ベースのアプローチを使用したものです。 このタイプの大規模モデルは、大量のデータを投入して一度トレーニングすることだけが必要で、以降はトレーニングなしでも、少量の例を使用する特定のタスクに使用することができます。 Microsoft Copilot Studio はこのモデルを使用しているため、コパイロットの作成者は直感的な方法で、AI 専門家の力を借りることなく、自信を持ってコパイロットのコンテンツを作成することができます。
トピック
Microsoft Copilot Studio はユーザーの問合せからその主題を理解し、それに合わせて会話を行います。
トピックは会話のメインとなる主題です。 Microsoft Copilot Studio のコパイロットには最大 1000 件のトピックを作成できます。 トピックは、それぞれ会話パスで構成されます。 コパイロットではトピックを組み合わせて、会話を自然な流れで行えるようにしています。 トピックは、コパイロットが応答すべきタスクや要求に関して作成することができます。
コパイロットの目的はトピックで定義します。コパイロットの作成では、この手順を最初に行います。 トピックは次の 2 つの部分に分けられます。
トリガー フレーズ - ユーザーが入力するキーワード、フレーズ、または発話。
会話ノード - コパイロットの応答方法を決定します。
各トピックには、コパイロットとの独自の会話フローが含まれています。 コパイロットがトピックのトリガーを識別すると、そのコパイロットとの間で会話が開始されます。
Microsoft Copilot Studio は自然言語理解処理モデルを使用しているため、トピックのトリガー フレーズを作成する際に、少しのサンプル (通常は 1 つのトピックに対して 5 ～ 10 フレーズ程度) を用意するだけで十分です。 トリガー フレーズは短いほど良いとされ、2 ～ 10 程度の単語で作成されます。 また、それぞれ意味的に異なるようなトリガー フレーズを作成する必要があります。動詞や名詞を 1 つ変えるだけで、トピックの対象範囲を十分に拡大することができます。 冠詞を追加したり (the、a、an の変更や追加など)、大文字小文字を変えたり、短縮形にしたり (you're や don't など)、複数形に変えたりしても、トリガーの改善にはつながりません。短縮形は自然言語処理モデルで既に考慮されているからです。
生成されたトピック
多くの組織では、手続きや製品情報、よく寄せられる質問 (FAQ) などの情報を、ドキュメントや Web サイトなどに保有しています。 Microsoft Copilot Studio は、提案されたトピック オプションを使用して情報を抽出し、トピックやトリガー フレーズを作成することができます。
注
Microsoft Dynamics 365 Customer Service Insights を使用する場合は、Customer Service Insight の内部からトピックを選択して、Microsoft Copilot Studio のコパイロットにそのトピックおよびトリガー フレーズを追加できます。
エンティティ
Microsoft Copilot Studio は、ユーザーが入力したフレーズから情報の抽出を試みます。 この抽出された情報を使用して、会話パスが制御されます。 Microsoft Copilot Studio はエンティティを使用して、入力されたフレーズに含まれる情報 (名前、日付、数字など) を識別します。 その後、コパイロットはこの情報して、会話内の次のステップを適切に判断します。
エンティティとは、コパイロットが入力されたフレーズから識別できる人、場所、物のことです。 Microsoft Copilot Studio には、最も一般的なオブジェクトのエンティティがセットで組み込まれていますが、構築中のビジネス ソリューションの分野に関して、カスタム エンティティを自分で作成することもできます。
チャネル
Azure Bot Framework では、コパイロットのロジックが、さまざまなサービスとの通信から切り離して作成されます。 コパイロットを作成する際、Web チャットのチャネルを持つ Web サイトに組み込まれている場合のみ、そのコパイロットを使用することができます。 コパイロットにチャネルを追加することで、他のプラットフォームやサービス (つまり他のチャネル) でも、そのコパイロットを使用できるようになります。
Azure Bot Service には、コパイロットを一度開発すれば、チャネルごとの要件やフォーマットに合わせてコードを変更しなくても、複数のチャネルにコパイロットを接続できるという大きなメリットがあります。 要件の処理やフォーマットの変換は、Azure Bot Service によって行われます。
次に示すチャネルにコパイロットを接続することができます。
Alexa
Direct Line
Direct Line Speech
メールアドレス
Facebook
GroupMe
Kik
Line
Microsoft Teams
Skype
Slack
Telegram
電話
Twilio (SMS)
Web チャット
上記と同じチャネルに、Microsoft Copilot Studio を展開できます。