Microsoft 365 Copilotの機能拡張オプション
AI 開発へのアプローチを決定する場合は、Microsoft 365 Copilot機能拡張オプションや Azure AI ソリューションなど、考慮すべきさまざまなオプションがあります。 この記事は、特定のニーズと目標に最適な Microsoft 365 機能拡張オプションを特定するのに役立ちます。
Copilot のモデルを拡張するか、カスタム エンジン エージェントを構築しますか?
ビジネス ニーズに対応するために完全にカスタマイズされたエンドツーエンドの AI 製品を作成する場合は、通常、Retrieval-Augmented Generation (RAG) ソリューションの言語モデルとオーケストレーションを選択します。
ただし、Microsoft 365 Copilotでは、大規模言語モデル (LLM) と Azure OpenAI サービスの Copilot のプライベート インスタンスを拡張することもできます。 Copilot の LLM は、各テナントの Microsoft 365 コンテンツに根付いているため、ユーザーが毎日使用するドキュメント、メッセージ、その他のビジネス コンテンツを操作できます。 Copilot を拡張するときは、Copilot の オーケストレーション レイヤー が応答の生成に使用する特定のナレッジ ソースとスキルを提供します。
Microsoft 365 Copilotを拡張するタイミング
- Copilot のモデルとオーケストレーターを活用する必要があります。
- Microsoft Graph コネクタを介して推論するために Copilot で使用できるようにする外部データがあります。
- リアルタイム データへの読み取りおよび書き込みアクセスの API プラグイン として使用できる既存の API があります。
- プラグインとして使用できる既存 の Teams メッセージ拡張機能 があります。
カスタム エージェントをビルドするタイミング
- サービスに特定のモデル (LLM または小規模言語モデル (SLM)) を使用する必要があります。
- エージェント AI のサポートが必要です。
- サービスをMicrosoft 365 Copilotから独立させ、Copilot ライセンスの状態に関係なく、すべての Microsoft 365 ユーザーがアクセスできるようにする必要があります。
Microsoft 365 Copilot の拡張
Microsoft 365 Copilotを拡張する方法は 2 つあります。 宣言型エージェントとプラグインを使用して Copilot をカスタマイズし、Microsoft Graph コネクタを使用して Copilot とエージェントに知識を追加できます。
ヒント
あなたはビジネス意思決定者ですか? Microsoft Copilot シナリオ ライブラリを確認してください。
宣言型エージェント
宣言型エージェント は、カスタマイズされたチャット エクスペリエンスを作成して、カスタマイズされた対話と応答を提供できるようにすることで、ユーザー エクスペリエンスを強化するように設計されています。 宣言型エージェントの外観は、Microsoft 365 Copilotと同じです。 宣言型エージェントをプラグインやコネクタと組み合わせて、スキルと知識を追加できます。
宣言型エージェントは、次の場合に最適です。
- Microsoft 365 Copilotの完全な機能の上に重ね合う必要があります。
- シナリオには、フォーカスまたは特殊化が必要です。 たとえば、特定のドキュメント セットに関する知識に焦点を当てたり、財務トピックに特化したりします。
- 人事、営業、財務など、organization内の特定のロールまたは領域をターゲットにする必要があります。
- ドメインナレッジ、Microsoft Graph コネクタ、プラグインなど、特定のデータ ソースにスコープを設定する必要があります。
- カスタム命令を使用して、データ ソースから受信したデータの微妙な解釈を有効にする必要があります。
プラグイン
プラグインは、宣言型エージェントにスキルとアクションを追加します。
- API プラグインは、 OpenAPI の説明を持つ REST API を呼び出すことによって、宣言型エージェントを拡張します。
- Microsoft 365 Copilotと Power Platform 環境Copilot Studio接続するアクション。 アクションには、プロンプト、フロー、コネクタが含まれます。 コーディングをあまり行わずに開発する場合は、これらのオプションが適しています。
- Power Platform コネクタを使用すると、Microsoft Copilot Studioで作成された宣言型エージェントを使用して、外部サービスやデータ ソースとリアルタイムで対話できます。
- Teams メッセージ拡張機能 は、Teams の検索機能であり、エージェントのプラグインとして機能するようになりました。
ヒント
既存の Teams メッセージ拡張機能がある場合は、ほとんどまたはまったく変更なしでプラグインとして使用できます。 新しいプラグインの場合は、API プラグインを作成することをお勧めします。
Microsoft Graph コネクタの概要
Microsoft Graph コネクタを 使用すると、さまざまなソースから Microsoft Graph へのデータ インジェストが可能になり、Microsoft 365 やその他のサービス全体で統合されたデータ アクセスと分析情報が容易になります。 Microsoft Graph コネクタを介して取り込まれたアイテムは、Microsoft 365 Copilotおよび宣言型エージェントで使用できます。
プロコードまたはローコードでMicrosoft 365 Copilotを拡張する
お客様の体験は、目的の結果とコーディングの専門知識によって異なります。 熟練したコーダーであるか、ローコードまたはコードなしのソリューションを好むかに関係なく、開発スタイルに合わせて調整された一連のツールがあります。
- プロコード オプションは、宣言型エージェント、API プラグイン、および Microsoft Graph コネクタです。 Teams Toolkit for Visual Studio Code を使用すると、エージェントを開発して調整できます。
- 低コードまたはコードなしのオプションは、Copilot Studio エージェント ビルダー、Copilot Studio アクション、Power Platform コネクタを使用して構築された宣言型エージェントです。 Copilot Studioで使いやすいインターフェイスを使用して迅速に開発できます。
カスタム エンジン エージェントを構築する
Azure AI サービスを使用すると、 カスタム エンジン エージェントを作成できます。 カスタム エンジン エージェントは、独自のモデル前提を持ち込むことに基づいています。 カスタム エンジン エージェントでは、エージェントはMicrosoft 365 Copilotとその LLM とオーケストレーターとは独立しています。
カスタム エンジン エージェントは、次の場合に最適です。
- シナリオでは、特定の LLM または SLM を使用する必要があります。
- エージェントの UX または動作をより詳細に制御する必要があります。
- Microsoft 365 以外のユーザーにエージェントを発行する必要があります。
プロコードまたはローコードを使用してカスタム エンジン エージェントを構築する
ビルド方法と、使用するツールはユーザー次第です。 次のどちらかを選択できます。
pro-code オプションを使用すると、完全なカスタマイズが可能になります。 Teams Toolkit for Visual Studio Code を使用して開発し、Teams AI ライブラリまたは Azure OpenAI Studio から開始して、生成されたコードを Teams Toolkit にエクスポートするように構成します。
ローコードまたはノーコードの場合は、Copilot Studioのユーザーフレンドリーなインターフェイスを使用して、カスタム エージェントを迅速に開発できます。
注:
Microsoft Copilot Studioは、カスタム エンジン エージェントをカスタム copilots と呼びます。