AI ベースのコパイロット作成の概要

  • [アーティクル]

重要

Power Virtual Agents 機能は、生成 AI への多大な投資と Microsoft Copilot 全体の統合の強化により、現在 Microsoft Copilot Studio の一部となっています。

ドキュメントやトレーニング コンテンツが更新される間、一部の記事やスクリーンショットで Power Virtual Agents が参照される場合があります。

大規模な AI 言語モデルを使用すると、Microsoft Copilot Studio は、コパイロットの構築方法を変換します。 コパイロットを使用すると、手動による作成と構成を大幅に削減できます。

  • すぐに役立つコパイロットを作成します。 トピックを手動で作成する必要がないため、「空の」コパイロットが関連情報をユーザーに応答できます。

  • 自然言語を使用してトピックを作成します。 トピックで実行したいことを説明すると、Copilot Studio がそれを作成します。 コパイロットには、会話型応答と複数のタイプのノードが含まれています。 推奨される既定のトピックを使用するか、さらなる開発の開始点として使用します。

前提条件

コパイロットの応答をその場で生成

Copilot Studio は、自然言語理解モデルを使用してユーザーの質問を分析し、適切なトピックを決定します。 通常、コパイロット内に複数のトピックを作成して、ユーザーの質問に対応します。

場合によっては、コパイロット ユーザーがトピックを構築していない質問をすることがあります。 既定では、コパイロットはユーザーにクエリを言い換えるように求めます。 2 つのプロンプトの後、コパイロットがユーザーの意図をまだ判断できない場合、コパイロットはシステムエスカレートトピックを通じてライブ チャット オペレーターにエスカレートします。

システム フォールバック トピックを指定して、コパイロットが実行する応答とアクションをカスタマイズできますが、このトピックはユーザーにとって必ずしも役立つとは限りません。

Copilot Studio の会話を強化するオプションは、Azure OpenAI の自然言語処理機能を使用してこの問題を解決します。 OpenAI の GPT テクノロジーと Copilot Studio にすでに組み込まれている AI には、コパイロットが次のことを行うのに役立つトランスフォーマー ベースの自然言語理解が含まれています。

  • ユーザーの入力内容を解析し、何を求めているかを判断することで、ユーザーの意図を理解します。
  • 指定した URL から関連情報を検索、照合、解析します。
  • コパイロット ユーザー向けにわかりやすい言葉での応答を作成します。

言い換えれば、コパイロットがユーザーの質問に対する答えを持っていない場合、コパイロットは情報を取得して「その場で」答えを作成できます。

会話を強化するの設定方法と使用方法については、会話を強化するの記事をご覧ください。 効果的な URL を選択する方法も学びます。

AI と会話してトピックを作成して編集する

通常、コパイロットの作成者は、各トピックが問題やアクションに関連する複数の個別のトピックを作成します。

トピック作成には時間がかかる場合があり、多くの場合、会話型ユーザー エクスペリエンスに関する専門知識と、技術的またはドメインに関する深い知識が必要になります。 これらの要件は、どの組織でも常に実現できるわけではありません。 たとえば、フュージョン チームは、Copilot Studio 作成キャンバスで直接複数の分野に取り組んでいます。

Copilot Studio キャンバスのコパイロットで作成オプションを使用すると、必要なものを記述することができ、AI が目的を達成するトピック パスを生成します。 Copilot Studio は、自然言語理解モデルと Azure OpenAI を組み合わせて、次のことを実行します。

  • 要求を解析することで、コパイロットの作成者が何を達成したいのかを理解します。
  • トピック内のノードが連携して動作し、各トピックを構築すると、最大の効果が得られます。
  • 1 つの完全なトピックを形成する一連の接続されたノードを生成します。
  • ユーザー向けのノード テキストでは、コパイロットの作成者の要求に沿ったわかりやすい言葉を使用します。

コパイロットの作成には数時間かかるのではなく、数分で完了する可能性があります。

AI を使用してトピックを作成および編集するには、コパイロットで作成 (および編集)の記事を参照してください。

次の手順