ソリューションアーキテクチャを定義してください

明確なソリューションアーキテクチャは、Copilot Studioのエージェントがより広範なビジネスおよび技術環境の中でどのように機能しているかを理解するために不可欠です。 アーキテクチャは、エージェントのコアコンポーネント、他のシステムへの依存関係、そしてビジネス需要に応じてどのようにスケールするかを概説します。

Copilot Studioは複数の機能を統合した柔軟な基盤を提供します。

Copilot Studioエージェントのライフサイクルの図で、ビルド、公開、分析、改善ステップを示し、UIのスクリーンショットと機能ハイライトを添えています。

Copilot Studioエージェントのライフサイクル

Copilot Studio では、1 つの単一のサービスとしてのソフトウェア (SaaS) ベースのエクスペリエンスからエージェントを設計、拡張、管理するための完全なエンドツーエンドのライフ サイクルがサポートされます。

ビルド＆パブリッシュフェーズでは、

  • エージェントの設計、強化、管理:使いやすい一つのSaaS製品からエージェントを構築し、迅速に稼働させましょう。
  • 生成AIを使った知識のチャット:ファイル、ウェブサイト、Dataverse、非Microsoftアプリなどを使って、エンタープライズ向けの回答を得られます。
  • 具体的なトピックを作成する:よりコントロールしたい時に備え、生成AIの回答を補完する。
  • アクションを構築する:アクションを作成し、あらかじめ構築されたコネクターやエージェントフローを使ってバックエンドやAPIを呼び出したり、長期実行のタスクを完了させましょう。
  • 複数のチャネルに公開する: 20 以上の言語で公開し、Microsoft 365 Copilotを含む 1 つの選択で任意のチャネルにデプロイします。

分析と改善フェーズでは、あなたは以下のことをします:

  • モニタリングと改善:箱から出る豊富なインサイトと分析にアクセスしましょう。
  • AIサービスとの統合:Microsoft Foundry、Azure Cognitive Services、Bot Framework、その他のMicrosoftの会話サービスと連携しましょう。

二つのフェーズがどのように連携して機能するか

  • ビルド&パブリッシュ は、適切なアーキテクチャ、ガバナンス、チャネルを使えば迅速に本番環境に進めます。
  • 分析と改善は 、使用から学び、品質の差を埋めることで価値を保ち続けます。
  • これらが一つの統一されたSaaS体験の中で、自信を持って出荷し、厳密に測定し、意図的に反復するというクローズドループを形成しています。

Copilot Studioのコア機能

Category 機能
直感的なユーザー体験 ビジュアルキャンバス、ローコードデザイン、プロコードビュー、リアルタイムテスト、簡単なコラボレーション、自然言語での構築
会話設計 カスタムアクションの作成・公開、特定のトピックのカスタマイズ、豊かで動的なレスポンスの作成、多言語エージェントの作成、複数のチャネルへの公開、テンプレートの使用
会話オーケストレーション マルチターンの会話、ロジックや変数管理、ライブエージェントへのエスカレーション、多言語モードルーティング、ユーザーに基づく動的なコンテンツ、自律性
データ接続性 ディープ・ルーニング、1,400の既成データコネクタ、カスタムデータコネクター、エージェントフロー、生成アクション、生成回答
プロ開発の拡張性 DIY方式で生成AIを活用し、自身のモデル（BYOM）を持ち込み、カスタムAzure Bot Frameworkスキル、ナレッジベース拡張機能、カスタムアナリティクス、Azure アプリケーション Insightsテレメトリを利用する。
管理の効率化 責任あるAIチェック、信頼できるプラットフォーム、管理センター、コンプライアンス基準、分析、アプリケーションライフサイクル管理の自動化、カスタム認証

対話型AI体験を作ろう

効果的な会話型AI体験を作ることは、単なるチャットボットを作ることではありません。 技術、設計、運用能力の組み合わせが連携し、シームレスで安全かつ知的なやり取りを実現します。 以下が重要な要素です:

  1. 言語理解とオーケストレーション機能: どんな会話型AIの中心には、ユーザーの意図を理解する能力があります。 この能力には以下が含まれます:

    1. ユーザーが何を言っているのか(意図)を理解し、それにどう反応するか。
    2. ユーザーの発話から重要な情報(エンティティ)を抽出すること。

  2. ダイアログ管理機能: 会話には構造が必要です。 ガイド付きのフローに従うべきか、それともオープンエンドのままでいるべきか? ダイアログ管理は以下を保証します:

    1. トピック間のスムーズな移行。
    2. 中断や説明の対応。
    3. 多段階のやり取りにまたがる文脈を維持すること。

  3. 回答を生成したり行動を起こすAIの能力: 生成AIは豊かで動的な回答を可能にし、以下を可能にします:

    1. ビジネス知識の検索。
    2. 内容の要約。
    3. APIやコネクタを通じてエンドツーエンドのプロセスのアクションをトリガーします。

  4. 他システムとの統合: エンドツーエンドのビジネスプロセスは、異なるシステムやデータソースと接続することが多いです。

  5. 展開と実行時間: 一度構築されたら、体験はユーザーの現状に応える必要があります:

    1. ウェブサイト、Teams、アプリなどのチャネルを横断して展開しましょう。
    2. 多言語・多チャネルの出版をサポートします。

  6. セキュリティと認証: エンドポイントを保護し、エンドユーザーを認証して信頼できるやり取りを確保しましょう。

    1. 誰が代理人を呼び出せるのか?
    2. ユーザーはサインインする必要がありますか?

  7. 分析と継続的改善: パフォーマンスは発売時に止まるわけではありません。

    1. テレメトリー、主要業績評価指標(KPI)、会話の書き起こしを使って効率を測定しましょう。
    2. ギャップを特定し、より良い結果を最適化しましょう。

  8. アプリケーションライフサイクル管理(ALM): 環境とバージョンの管理が鍵となります。

    1. エージェントを開発、テスト、生産の段階に進めます。
    2. デプロイメントを自動化し、コンプライアンスを維持しましょう。

成功する会話型AI体験は、インテリジェントな言語理解、安全な統合、継続的な改善を組み合わせ、強力な展開とガバナンスによって支えられています。 Copilot Studio などのプラットフォームでは、エージェントをシームレスに設計、強化、管理できるエンドツーエンドの SaaS 環境を提供することで、これを実現できます。

詳細情報：

Copilot Studio テクノロジ アーキテクチャの概要

この画像はCopilot Studioのアーキテクチャ概要を示しており、エージェントがチャネル、統合、AI機能、セキュリティ、分析、Microsoftクラウドサービスとどのように連携しているかを示しています。

クライアントチャネル、ランタイム、統合、セキュリティ、AI、分析、Microsoftクラウドサービスを示すCopilot Studioアーキテクチャの図。

左側の図には、標準の Web チャット コントロール、Power Apps および Power Pages チャット コントロール、Bot Framework Web チャット、サーバー間ミドルウェア、Microsoft Teams、Facebook Messenger、WhatsApp、Slack、Dynamics 365 Contact Center、Microsoft 365 Copilot などのカスタム クライアントを含むクライアント エントリ ポイントが一覧表示されています。 Azure Bot Service チャネルと Bot Framework ボットも表示されます。

中央セクションでは、Copilot Studioのコアアーキテクチャコンポーネントをカテゴリーごとにまとめています。

  • ランタイム:ネイティブチャネル、エージェントとしてのスキル、チャネル振る舞い。
  • 統合:HTTPリクエスト、コネクター、ワークフロー、AIビルダープロンプト、ボットフレームワークスキル。
  • ALM:Power PlatformソリューションとCI/CDパイプライン。
  • ダイアログ管理:トピック、アクション、入力、出力。
  • 言語理解: クラシックNLU、組み込みNLU、独自のNLU、生成的オーケストレーション。
  • 生成回答:クエリの書き換え、ウェブサイト、ファイル、SharePoint、Dataverse、Graph、フェデレーテッドナレッジ、Azure AI検索、要約。
  • セキュリティ:シークレット管理、アイデンティティ、認証、認可、エンドポイントセキュリティ、データポリシー、監査ログ。
  • トリガー:自律型かつシステム駆動型トリガー。
  • 分析:標準的な分析、技術テレメトリー、会話の書き起こし。

右側の図は、Copilot Studioが利用できるクラウドサービス、例えばAzure AI Language、Microsoft 365 Graph、Azure AI 検索、Microsoft(旧Azure AI)Foundry、Azure Monitor、Azure Storage、Azure Synapse Analytics、Microsoft Entra IDを示しています。

これらの要素を合わせると、Copilot Studioがクライアントチャネル、オーケストレーション、統合、AzureおよびMicrosoft 365サービスを接続し、会話型エージェントを構築し運用する仕組みを示しています。

技術的な課題を特定する

潜在的な障害を早期に捉えることで、チームは緩和策を立てることができます。 一般的な課題には、オンプレミスのリソースへの安全接続、WhatsAppやSlackなどの特定のチャネルへのエージェントの配置、トランスクリプトのダウンロードや多言語ユーザーのサポートなどの高度な要件の対応が含まれます。 これらの課題をステークホルダーと共に文書化・検証することで、アーキテクチャが現在のニーズと将来の要件の両方を反映するようにしましょう。

アーキテクチャの概要の目標は、ビジネスの意図と技術的現実を結びつける単一の青写真を提供することです。 会話の流れ、AI機能、統合、セキュリティ、パフォーマンスの期待を定義することで、すべての関係者間で共通の理解を築き、スケール・ガバナンス・継続的に改善できる基盤を築きます。

アーキテクティングエージェントソリューション

エージェント ソリューションのアーキテクチャ コンテンツでは、安全で信頼性の高いエージェントを構築するための基本的な原則とパターンの指針を提供し、特にMicrosoft 365 Copilotに焦点を当てています。 このフレームワークはエージェント開発のための標準化されたアプローチを提供し、企業レベルのセキュリティとコンプライアンスを維持しつつ、投資収益率を最大化します。

この枠組みはいくつかの柱に分かれています。

  • 目的に合うかどうか判断する
  • 操作性の判定
  • 信頼、トレーサビリティ、透明性の決定

この枠組みを考慮すれば、組織は信頼性、トレーサビリティ、責任あるAIを優先し、安全で監査可能なソリューションを実現することで品質と信頼を確保できます。 また、Microsoftの技術サポートを必要とせずに、業界やMicrosoftのベストプラクティスに沿ったソリューションを開発者が構築できるようにすることで、スケールを可能にします。

適切に設計された Power Platform

Power Platform Well-Architected は、チームが安全で信頼性が高く、大規模に効果的なワークロードを設計・構築・運用するための原則とベストプラクティスを提供します。 導入ライフサイクル全体を通じて参照点として機能し、アーキテクチャからガバナンスに至るまでの各決定が即時のビジネス成果と長期的な持続可能性の両方を支えるようにします。

この枠組みはいくつかの柱に分かれています。

  • Reliability
  • セキュリティ
  • オペレーショナル エクセレンス
  • パフォーマンス効率
  • エクスペリエンスの最適化

これらの柱にプロジェクトを合わせることで、組織は単に「エージェントを稼働させる」だけでなく、堅牢でメンテナンス可能で、ビジネスの成長に合わせてポジションを整えたエージェントの提供に注力できます。 Power Platform Well-Architected は、設計上の意思決定の改善、トレードオフの検証、Copilot Studio ソリューション設計の全体的な品質の向上に関するガイドです。

Power PlatformおよびCopilot Studio Architecture Centerに記録されたソリューションアイデアは、複雑なソリューションを一貫したアーキテクチャの構成要素に分解することで、明確かつモジュール化する方法を示しています。 ここに示されているような視覚的な図は、クライアントのエントリポイント、ランタイムの動作、基盤となるAzureサービス間でコンポーネントがエンドツーエンドでどのように関連しているかを示しています。 この構造は、自社のアーキテクチャドキュメントのモデルとして機能します。ソリューションの各層を定義し、データやアクションをシステム内でどのように流れているかをマッピングし、エージェントが外部システムや業務ラインとどのように連携するかを示し、エージェントがPower Platform Well-Architectedの原則をどのように適用するかを文書化します。 このアプローチを取ることで、ステークホルダーが理解しやすく、維持し、拡張しやすくなり、業界標準のパターンやMicrosoft推奨のデザインプラクティスに沿ったソリューションを作成できます。

Microsoft 以外のコンタクト センターと顧客データベースを Microsoft 生成 AI およびミドルウェア サービスと統合する顧客サービス ソリューションのアーキテクチャ図。

Copilot Studioエージェントを使ったカスタムコンタクトセンターソリューションの実装に関するソリューションアイデアをレビューしてください。

次のステップ

責任あるAIの原則を適用し、あなたのソリューションが公平で透明性があり、安全で、マイクロソフトの責任あるAI基準に準拠していることを保証します。

責任あるAI原則を適用しましょう

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