Microsoft Cloud を使用したジェネレーティブ AI エクスペリエンスの作成: ISV のガイド

[アーティクル]
10/16/2024

Microsoft Cloud で独自の Genive AI (GenAI) エクスペリエンスを作成するためのガイドへようこそ。 独立系ソフトウェアベンダー (ISV) として、GenAI の力を活用してイノベーションを起こし、魅力的なソリューションを顧客に提供する主要な立場にあります。

Microsoft Cloud とは
Microsoft Cloud は、幅広い機能とサービスを提供する包括的で統合されたプラットフォームです。 Azure AI、Microsoft 365、Microsoft Fabric などが含まれており、グローバルなジェネレーティブ AI 革命の最前線に立っています。

このプラットフォームを使用すると、数百万人がアクセスする生産性とコラボレーションのハブである Microsoft 365 など、独自のデータと機能をさまざまな領域に表示できます。

このガイドは、Microsoft Cloud エコシステム全体で利用できる広範な可能性をナビゲートするのに役立ちます。

副操縦士とは
ここでは、複雑なコグニティブタスクを人間に支援し、コンテキストに応じた提案を提供し、データに富んだ分析情報を得ることで、ユーザーの生産性を向上させる AI を利用した仮想アシスタントと呼んでいます。これらの副操縦は、特定の顧客または ISV のデータとコンテキストに基づいている可能性があり、ISV がビジネス固有のデータを理解する生成型 AI エクスペリエンスを作成する機会を提供します。

シナリオとアプローチ

Microsoft Copilot コンポーネント、AI オーケストレーション、および基になる Microsoft Cloud インフラストラクチャを示す図。

このガイドでは、Microsoft Cloud 上の GenAI の広範な分野を ISV がナビゲートするのを支援するシナリオ主導のガイダンスを提供します。当社の目的は、AI エクスペリエンスを作成するための 3 つの高度なアプローチに配置された、独自の要件に最も適したパターンとテクノロジの選択を支援することです。

アプリケーションは、cenarios に基づいてパターンに分割されシナリオと要件に最適なパスをナビゲートするのに役立ちます。

重要

これらのアプローチとそのパターン 相互に排他的ではありません。これらを組み合わせて、独自の要件とシナリオに最適なカスタマイズされたソリューションを作成できます。

アプローチ 1: データとサービスを Microsoft の Copilots に表示する:

このアプローチは、データとサービスを Microsoft の Copilots に統合することを望む ISV 向けに設計されています。焦点は、プラグインと Graph コネクタを使用してユーザーエクスペリエンスを強化することです。

シナリオ: エンドユーザー Teams、Word、Outlook、 などの Microsoft アプリで作業を実行する ISV です。...

...自然言語インターフェイスを使用して情報にアクセスし、これらの Microsoft 365 アプリを介して利用できるようにする既存のサービスがあります。

パターン A: ISV のデータと機能を使用して Copilot の機能を拡張するプラグインを作成する

...ユーザー中心の Microsoft Graph データとその組織の基幹業務データと組み合わせて、ISV データソースから分析情報を引き出します。

パターン B: Graph コネクタを使用して、IsV データを Copilot エクスペリエンスで使用できるようにします。

アプローチ 2: 最小限のコーディングとオプションの Microsoft データ統合を使用して、任意の場所で副操縦を作成する:

このアプローチは、Microsoft のデータとツールを使用してアプリを強化することを目的とした ISV、または Azure で独自の AI アシスタントを作成したい ISV 向けです。これには、Microsoft Graph API、Copilot Studio プラグイン、Teams AI ライブラリの使用、または顧客がコネクタを介してデータで独自の副操縦エクスペリエンスを作成できるようにする必要があります。

シナリオ: エンドユーザーがどこでも作業できる ISV です。...

...そして、私は彼らが私たちのデータとサービスを使用して独自の副操縦体験を作成できるようにしたいと思います。

パターン C: Develop Power Platform Connectors を使用して、Copilot Studio で顧客主導の副操縦を有効にする

シナリオ: のエンドユーザーが既存のアプリケーションと UI で作業する ISV です。...

...Microsoft ユーザー中心の Graph データを自分の副操縦に組み込みます。

パターン D: 副操縦で Microsoft Graph API を使用する

...既存のアプリケーション内で会話エクスペリエンスを提供し、質問に答え、会話をアクションに変えることができます。

パターン E: Azure で独自の AI アシスタントを作成する

シナリオ: Microsoft Teams に要件を含む Copilot エクスペリエンスのターゲットを持つ ISV です。

...GenAI に統合し、Teams でボットを実行し、コンテキストに対応した会話を行ったり、Teams チャットエクスペリエンスを使用したりするスマート Teams ボットを作成し、複雑なビジネスロジックに ISV フォーカスとして I を使用します。

パターン F: Teams AI ライブラリを使用して独自の副操縦を構築する

アプローチ 3: フルコントロール: 独自の (BYO) エンドツーエンドの AI エクスペリエンスを構築する:

このアプローチは、Azure AI Foundry やセマンティックカーネルなどのツールを使用して、まったく新しい AI エクスペリエンスや副操縦を作成しようとしている ISV 向けです。それは無限の可能性を提供する最高の制御およびカスタマイズを提供する。

シナリオ: 私は、最先端の相互運用可能な AI エクスペリエンスを開発しようとしている ISV です。...

...には複雑なマルチモーダルデータの特殊な処理が必要です。これには、特定の精度のニーズを満たすために AI モデルの微調整が含まれる場合があります。

...は、カスタマイズされたソリューションに対して ISV のカスタム AI モデルとサービスを使用します。

...は、システムプロンプト、温度、トーン、カスタムの安全要件など、会話エクスペリエンスを完全に制御できます。

パターン G: Azure AI Foundry を使用して、既存の API を使用して新しい相互運用可能な AI エクスペリエンスまたは副操縦を構築します

パターン H: セマンティックカーネルを使用して独自の副操縦を構築する

ヒント

理解を深めるために、各パターンで提供されている Get Started リンクで利用できる詳細なコンテンツを確認することをお勧めします。

Microsoft Copilot スタックは、バックエンド (各リポジトリにデータが配置された状態)、中央の AI オーケストレーション層、フロントエンド (copilot の UI エクスペリエンス) の 3 つの異なる層で構成されます。各層内には、副操縦を構築するときに考慮する必要がある推奨レイヤーがあります。

ISV がアプローチ 1 からアプローチ 3 に移行するにつれて、開発の責任が大きくなると仮定して、各レベルに深く関与します。たとえば、アプローチ 1 でプラグインを作成すると、Microsoft はデータ統合や責任ある AI を含む AI オーケストレーションを処理します。逆に、カスタムの副操縦を開発するには、ユーザーエクスペリエンス、オーケストレーションレイヤー、データ管理、責任ある AI を完全に制御する必要があります。

Note

"copilot" は生成型 AI アシスタントの一般的な概念を指しますが、"Copilot" とは、ISV が統合できる Microsoft 365 Copilot や Dynamics 365 Copilot などの特定の Microsoft 製品を指します。

各オプションは、複雑さと労力によって異なります。既存の Microsoft Copilots の導入は簡単で、プラグインで拡張するには最小限の労力が必要であり、新しい副操縦体験を作成するには、設計、科学、エンジニアリングが必要になる場合があります。

AI ソリューションは、モデルを基にしてコンテキストとして使用するデータと同じくらい優れている点に注意することが重要です。すぐに使用できる Microsoft Copilots では、さまざまなシナリオが既にサポートされており、データ、関数、プロセスを使用して拡張できます。ただし、ユーザーインターフェイスを拡張することはできません。そのため、特定のシナリオ、GenAI アルゴリズムを適用する方法、およびユーザー ("パイロット") が副操縦機能を利用する方法を慎重に検討することが重要です。

アプローチ 1: データとサービスを Microsoft の Copilots に表示する

既存のサービス、データ、プロセスを Microsoft の Copilots または Microsoft 365 アプリケーションに表示することを検討している ISV は、プラグインとコネクタを構築することでこれを行うことができます。

このアプローチでは、たとえば、Microsoft 365 Copilot が他のソフトウェアやサービスの API と対話し、最新の情報を表示し、アクションを実行し、新しい種類の計算を実行できます。

パターン A: 既存の Copilot の機能を強化するプラグインを作成する

プラグインは、既存のCopilotの機能を拡張する拡張機能であり、ISVアプリやサービスと対話することができます。自然言語の会話を介して API との対話を有効にすることで、ユーザーの機能を拡張できます。たとえば、プラグインを使用すると、Copilot が有用な情報を取得したり、新しい計算を実行したり、ユーザーに代わってアクションを安全に実行したりできます。

ISV は、Copilot Studio を使用して Teams メッセージ拡張機能や Power Platform プラグインなど、さまざまなツールを使用してプラグインを作成できます。新しいプラグインは、パートナーセンターを介して Microsoft の Copilot エコシステムに公開できます。この場合、IT 管理者はエンドユーザーが使用することを承認できます。

ISV シナリオ:

既存のサービスを Microsoft 365 クライアントアプリで表示しようとしている ISV
ユーザーは、Teams、Outlook、Word などの Microsoft 365 クライアントアプリから、ISV アプリケーションまたは任意の外部システムでアクションを検索、更新、実行できます。
Teams のユーザーは、お客様が使用する外部チケットまたは CRM システムから関連情報を見つけることができます(必要に応じて、ユーザーに代わってシステム内でアクションを実行するなど)

パートナーの利点:

Microsoft 365 クライアントアプリを使用して何百万人ものユーザーと企業にサービスを提供し、現在作業しているユーザーを満たします。
Microsoft 365 クライアントアプリで表示することで、ソリューションサービスの可視性を高めることができます。
複数のアプリとキャンバス間を移動する必要がなくなるので、ユーザーの摩擦を軽減できます。
Microsoft 365 アプリ全体のユニバーサル統合と継続性を備えた、Microsoft 365 アプリ全体で一貫したユーザーエクスペリエンス。
たとえば、Contoso ユーザーは、Teams を離れることなく、Outlook、SharePoint、Fabrikam の外部システムからのデータを要約した最新の顧客アカウントを検出します。

開始する場所:

重要なポイント :

プラグインは、Microsoft Copilots 上で ISV サービスとアプリを表示する方法であり、エンドユーザーが Microsoft 365 クライアントアプリから ISV アプリとサービスを操作できるようにします。
ISV は、Teams メッセージ拡張機能や Copilot Studio プラグインなどのツールを使用してプラグインを作成できます。
プラグインは、パートナーセンターを通じてソリューションの可視性と検出可能性を高めることができます

パターン B: Graph Connecter を使用してデータを Copilot エクスペリエンスに取り込む

Graph コネクタ ISV がデータを Microsoft 365 セマンティックインデックスに接続できるようにします。ユーザーのデータは、Teams、Outlook、Word などの Microsoft 365 クライアントアプリから直接検索可能になり、操作できるようになります。 Microsoft Copilot は、クラウドでもオンプレミスでも、Microsoft Graph を介して ISV データに基づいて作成されます。さらに、ISV では、SaaS 製品として提供される統合データプラットフォームである Microsoft Fabric を使用して、データを Microsoft Cloud に取り込み、Microsoft Graph に簡単に接続できます。

ISV は、さまざまなデータソース、ファイルシステム、Web ページ、エンタープライズアプリケーションなどをサポートする Microsoft Graph コネクタ API を使用して Graph コネクタを構築できます。

グラフコネクタでは、自然言語処理、エンティティ抽出、画像分析など、AI を利用した機能を使用してデータを強化することもできます。 Graph コネクタを使用することで、ISV は独自のデータを使用して Microsoft Copilot を拡張し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、よりパーソナライズされた安全な対話を可能にすることができます。

何百もの Graph コネクタが既に存在します。たとえば、Jira Cloud Graph コネクタは、Jira オブジェクトを Microsoft 365 Graph データと同じレベルに昇格させ、包括的な推論とユニバーサル統合を可能にし、強化された豊富な分析情報を得ることができます。このコネクタを使用すると、エンドユーザーは自然言語インターフェイスを使用して Microsoft 365 Copilot から Jira オブジェクトを検索できます。

ISV シナリオ:

顧客が Microsoft 365 で作業を行い、エンドユーザーが ISV データソースからユーザー中心の Microsoft Graph データと組み合わせて分析情報を引き出せるようにしたい ISV。
ユーザーは、ISV アプリケーションからデータを取得、要約、および理由を取得し、他の Microsoft 365 グラフデータ (メール、ワードドキュメントなど) と組み合わせることができます。
Communications Director は、ISV グラフィックスデザインアプリケーションから提供されるコンテンツで強化された PR メールを Outlook で見つけて再通知する必要があります

パートナーの利点:

職場のユーザーに会う。膨大なユーザーベースは Microsoft 365 クライアントアプリケーションを使用し、1 つの統合エクスペリエンスで独自のデータとサービスにアクセスできるようになりました。
ISV データと Microsoft Graph データを組み合わせて分析情報を強化しました。
Microsoft 365 アプリ、Microsoft Search、Context IQ、Viva と 1 つのコネクタとのユニバーサル統合。
ISV データを紹介するためにチャネルを拡張し、ユーザーベースが増加する可能性があります。

開始する場所:

グラフコネクタの詳細については、 aka.ms/graph-connectors
Microsoft Copilot for Microsoft 365 用 Microsoft Graph コネクタのビルドで独自のグラフコネクタを構築する |Microsoft Learn

重要なポイント :

Graph コネクタを使用すると、ISV は Microsoft Copilot エコシステムにデータを取り込み、パーソナライズされた安全な操作でユーザーエクスペリエンスを向上させます。
ISV では、 Microsoft Fabric を使用してデータを Microsoft Cloud に取り込み、Microsoft Graph に接続できます。
Graph コネクタを使用することで、ISV はデータと Microsoft 365 グラフデータを組み合わせて、充実した分析情報を提供し、Microsoft 365 アプリとのユニバーサル統合を実現できます。

アプローチ 2: 最小限のコーディングとオプションの Microsoft データ統合で任意の場所に副操縦を作成する

ISV は、Microsoft Graph に格納されているツールとデータの機能を独自のアプリに取り込み、機能とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

パターン C: Copilot Studio で顧客主導の副操縦を可能にする Power Platform コネクタを開発する

Copilot Studio を使用すると、組織および Microsoft およびパートナーのデータソースからのデータを使用して、一般的なユーザークエリに応答できる低コードの AI アプリを作成できます。 Copilot Studio では、Power Platform コネクタを使用して、現在 500 を超えるコネクタがある可能性のある任意のソースからデータを取り込みます。 ISV として、データとサービスへのコネクタを作成して、顧客が ISV データに基づいている独自の内部副操縦および AI アプリを作成できるようにします。

これらの AI アプリは、Web サイト、モバイルアプリ、Microsoft Teams、Azure Bot Framework でサポートされている任意のチャネルなど、さまざまなプラットフォームにわたってエンドユーザーに表示できます。

シナリオ例:

既存のアプリケーション内で顧客にチャットボットエクスペリエンスを提供することを検討している ISV は、質問に応答し、会話をアクションに変えることができます。
アプリケーション内で質問し、ISV、Microsoft、または顧客のデータソースで回答を受け取るユーザー。
既存の API から顧客コネクタを作成し、Copilot Studio を使用してプラグインに変換します。これにより、これらの API を自然言語インターフェイスを使用してチャットボットから呼び出すことができます。
既存の Power Automate フローを、Microsoft copilot チャットから呼び出してアクションを実行し、情報を取得できるプラグインに変換します。
Power Platform のこれらのコネクタを使用して、Zendesk、GitHub、Salesforce などのエンタープライズシステムから自然言語インターフェイスを介してデータにアクセスします。

パートナーの利点:

既存の Microsoft コネクタと Microsoft 以外のコネクタの機能を活用して、アプリケーションを簡単に強化および強化します。
迅速かつ効率的な統合のために Power Platform カスタムコネクタアプローチを適用することで、プラグインの開発を迅速化します。
Copilot Studio のローコード機能を使用して、価値への時間を強化します。
最小限のコーディングで AI 機能をアプリに統合することで、競争力を獲得します。

開始する場所:

重要なポイント :

Copilot Studio には、ISV データまたは関数に基盤を持つチャットボット機能を使用して既存のアプリケーションを強化できるローコード AI アプリを作成するためのプラットフォームが用意されています。
このプラットフォームでは、既存の Power Platform コネクタとカスタムコネクタの両方がサポートされており、ISV サービスとデータソースを柔軟に統合できます。
AI 機能の統合により、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上し、アプリの競争力を高めることができます。

パターン D: 副操縦で Microsoft Graph API を活用する

Microsoft Graph API は、予定表、Bookings、Outlook、Teams、OneDrive、SharePoint、など、Microsoft 365 アプリケーションからユーザー中心のデータにアクセスするための強力なエンドポイントを提供します。この API を使用すると、Microsoft 365 のデータを使用してアプリを強化し、ユーザーがより豊富な分析情報と分析情報を得ることができます。

ISV シナリオ:

既存の ISV アプリケーションを使用しているお客様とパートナーは、Microsoft ユーザー中心の Graph データを副操縦で組み合わせています。
プロジェクト管理アプリを備えた ISV では、Microsoft 365 カレンダーデータとプロジェクトドキュメントデータを組み込んで、ユーザーがアプリ内の期限とマイルストーンを追跡できるようにしたいと考えています。
CRM アプリを備えた ISV では、Microsoft 365 の連絡先データと電子メールデータを組み込んで、顧客プロファイルと通信ログを強化したいと考えています。

柔軟な人事スイートを備えた汎用ヒューマンキャピタルマネジメント (HCM) ソフトウェアである Fabrikam を検討すると、人材獲得、従業員報酬管理、フィードバックプロセスなどのさまざまなワークフローをシームレスに自動化できます。 Fabrikam は、イノベーションの継続的な追求において、HR スイートの上に最先端の副操縦機能を導入しています。現在は、ユーザー中心のグラフデータを統合することで、アプリケーションをさらに昇格することを目指しています。この機能強化では、Graph API を使用して従業員の予定表を組み込み、スケジュールされた休暇やフィードバックプロセスの 1:1 などの詳細を含みます。

パートナーの利点:

データを Microsoft 365 Graph と組み合わせることで、強化された分析情報を明らかにします。
シームレスな統合: アプリとの統合を容易にするために、Microsoft 365 データへの標準化されたアクセス。
ユーザーエクスペリエンスの向上: アプリ内の関連する Microsoft 365 データと機能にアクセスして、よりシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供します。
強化された機能: Microsoft 365 データを使用して、新しい機能をアプリに追加します。
スケーラビリティと効率性: Graph API がデータの取得を処理する間は、アプリの構築と改善に重点を置きます。

開始する場所:

重要なポイント :

Microsoft Graph API を使用すると、ISV は Microsoft 365 のユーザー中心のデータを使用してアプリを強化できます。
Graph API を使用すると、コピロート時代のために構築されたより高度な検索エクスペリエンスである Microsoft 365 セマンティックインデックスを利用できます。
Graph API を使用すると、ISV はより豊富な分析情報と分析を使用してアプリを強化できます。

パターン E: Azure OpenAI アシスタントを使用してアプリに副次的なエクスペリエンスを提供する

ISV では、Azure の AI サービスでこのローコードアプローチを採用して、独自のアプリケーションに対して副操縦的なエクスペリエンスを実現できます。これは、GPT の function 呼び出しを適用する高速パスを提供 JSON で関数の構造を記述し、コードを実行して実行するためのセキュリティで保護された Python 環境を提供することでユーザーの質問に対する応答の作成に役立つ独自の API を呼び出します。

これらの機能はどちらも、単純な数学タスクなど、タスクに適した従来のコードや既存のシステムに非言語ベースの課題をオフロードする場合に役立ちます。

システムプロンプトと温度に直接アクセスすることはできませんが、同様に、副操縦のようなエクスペリエンスのパーソナリティに大きな影響を与えるカスタム命令を使用してアシスタントの動作に影響を与えることができます。

パートナーの利点:

Azure OpenAI Assistants は、ローコードアプローチを提供します。これにより、ISV は、広範な開発作業を行うことなく、Generative AI 機能をアプリケーションに迅速に統合できます。

開始する場所:

重要なポイント :

ISV では、Azure OpenAI アシスタントを使用して、ユーザーエンゲージメントを強化する対話型の自然言語インターフェイスを作成できます。これらのアシスタントは、JSON で記述するだけで API を呼び出すことができます。
Azure OpenAI Assistant は、ユーザーのプロンプトに基づいてサンドボックス内でコードを記述して実行し、GenAI 以外の問題を解決できます。

パターン F: Teams AI ライブラリを使用して独自の副操縦を構築する

ISV では、 Teams AI ライブラリを使用して、既存の Teams チャットボットに自然言語機能を追加することもできます。このライブラリを使用すると、ISV は Teams スキャフォールディングを使用して会話のやり取りを処理しながら、ビジネスロジックに集中できます。 ISV は Teams でチャットボットを表示でき、ユーザーはアプリを操作するより自然で直感的な方法を提供できます。

ISV シナリオ:

エンドユーザーが Teams を使用しており、ISV パートナーは、ボットのような機能を使用して Teams でサービスや機能を表示することを検討しています。
Graph データとの統合は必要ありません。ISV パートナーは、Teams Copilot の機能と統合することなく、サービスとビジネスロジックに集中することを検討しています。
事前構築済みの Teams アプリテンプレートとモデレーションセーフ機能が組み込まれている ISV パートナーは、既存のチャットボットに LLM 機能を簡単に追加できます。

パートナーの利点:

会話エクスペリエンスなどの ChatGPT を追加し、プロンプトエンジニアリングをボットに制御し、組み込みの安全機能を再利用します。
次のような機能を再利用する準備ができている上に構築
- Teams AI メカニズムによって提供される会話セッションの履歴。
- 多言語サポート。
- OpenAI モデル以外の多大言語モデルのサポート。
- ユーザーの意図に基づいてアクションにマップするのに役立つアクションプランナー。
- 拡張メカニズムを使用して、パラメーターまたはシステムプロンプトの変更によってモデルの応答方法を変更する準備ができました。
- データに対するモデルからの回答を根拠にできる追加の推論。

開始する場所:

重要なポイント :

Team AI ライブラリは、LLM の機能を使用して、Teams で開発された ISV で開発されたボットを簡単に明るくする方法を提供します。
現在の Microsoft Copilot 機能との統合は必要ありません。タスク指向のエクスペリエンスを提供できます。
エンジニアリングの観点から多くの可能性を提供しますが、すぐに使用できる機能も用意されているため、開発プロセス全体が簡単になります。

LLM を使用して Teams でボットを活用する場合は、Teams AI ライブラリを使用します。

アプローチ 3: フルコントロール: 独自の (BYO) エンドツーエンドの AI エクスペリエンスを構築する

ISV では、Microsoft Copilot Stack を使用して、完全に新しい AI エクスペリエンスを、副操縦者またはインテリジェントアシスタントとして構築できます。スタックのこの中間部分にある ISV ビルは、AI オーケストレーションに責任を負います。ここでは、Microsoft がさまざまなオプションを提供し、そのすべてが Microsoft の基本モデル、AI ツールチェーン、AI インフラストラクチャを適用します。

セマンティックカーネルを利用して、Microsoft Copilots を活用するのと同じ AI オーケストレーションパターンを副操縦で構築できます。直接開発できる SDK として利用できます。

積み重ねの途中で副操縦サービスを作成する投資の大半により、ISV は、Teams、Microsoft 365 Copilot、Microsoft Copilot、独自のアプリケーションサーフェイス、Web サイト、チャットボットなど、さまざまなサーフェスにこの副操縦サービスを自由に接続できます。基本的に、アプリケーションサーフェイス (スタックの最上位) との統合に関しては、ここで説明する他のすべてのパターンもオプションです。

パターン G: Azure AI Foundry を使用して独自の副操縦を構築する

azure AI Foundry は、ISV がカスタム、インテリジェントアシスタント、または副操縦士を構築するためのオールインワンプラットフォームです。さまざまな Azure AI サービスの機能を組み合わせて、生成型 AI アプリケーションを開発およびデプロイするための統一されたワークスペースを提供します。これは、データサイエンティスト、開発者、およびその他の利害関係者が収束して連携できるコラボレーションプラットフォームです。

Azure AI Foundry を使用すると、ISV は副操縦士の行動、個性、および機能を完全に制御できます。豊富なカタログの既存の事前トレーニング済みモデルを使用する場合でも、データの微調整モデルを使用する場合でも、独自のカスタム AI モデルをトレーニングする場合でも、Azure AI Foundry は複雑なマルチモーダルデータを処理する AI エクスペリエンスの開発を加速します。

Azure AI Foundry の際立った機能は、さまざまな業界やユースケースに対応する多様なモデルです。これにより、ISV は 1 つのソリューション内で異なるモデルを組み合わせて、独自の要件を満たすことができます。

Azure AI Search との統合により、ISV は、AZURE AI Foundry から直接非構造化データの取得拡張生成 (RAG) パターンを実装でき、AI Search の統合ベクター化機能の利点が追加されました。つまり、副操縦で必要なデータをベクターデータベースに自動的に最新の状態に保ち、ユーザープロンプトの評価中に迅速かつ効率的な取得を容易にし、インデックス作成、チャンク、埋め込み、ベクター化パターンを自分で実装するタスクを節約できます。

Azure AI Foundry ポータルの機能であるプロンプトフローは、大規模言語モデル (LLM)、プロンプト、Python ツールを使用して実行可能フローを調整するための視覚化されたグラフを提供します。これにより、チームコラボレーションを通じてフローのデバッグ、共有、反復が容易になります。

コード優先アプローチを好む ISV チームの場合、Azure AI SDK では、Azure AI Foundry プロジェクトのセットアップや関連リソースなど、Azure AI サービスにアクセスするためのパッケージスイートが提供されます。これにより、開発者とデータサイエンティストは、AI コンポーネントを管理し、AI モデル、パイプライン、サービスをコードから直接構成しながら、好みのユーザーがグラフィカルインターフェイスを使用できるようになります。

Azure AI Foundry ポータルでは、プレイグラウンドを使用してプロトタイプを簡単に作成できます。 Azure AI Foundry でプロジェクトに取り組むチームの一般的な体験は、プレイグラウンドでアイデアを検証する個人から始まる可能性があります。魅力的な結果が生成されたら、バージョン管理されたカスタマイズされたフローとしてプレイグラウンドからプロンプトフローにプロンプトを表示できます。 AI プロジェクトでバージョン管理された成果物になったので、より広範なチームは、Azure AI Foundry ポータル UI とコード専用を使用してフローにアクセスできる場所に貢献できます。この時点で、異なる LLM へのロジックの複数の分岐をテストおよび評価できます。

開発フェーズ以外にも、Azure AI Foundry には LLMOps ツールチェーンも用意されており、開発から運用、継続的なメンテナンスまで、エンドツーエンドのプロンプトエンジニアリングを処理します。

Azure AI Foundry は、Azure AI Search、Azure OpenAI Service、およびその他の Azure AI サービスとの統合をサポートし、ISV のリソース管理を簡素化します。また、プロジェクト指向のワークスペースも提供され、共有コンピューティング、モデルデプロイ、サービスに対するコラボレーションが促進されます。

ISV シナリオ:

遠隔医療プラットフォームを構築する医療ISVは、医療専門用語を理解し、医師が患者の診断を支援し、関連する治療の推奨事項を提供する副操縦士を望んでいます。
金融サービスプロバイダーには、市場の傾向を分析し、投資オプションに関する顧客のクエリに回答し、パーソナライズされた財務レポートを生成できる副操縦士が必要です。
eラーニングプラットフォームは、家庭教師の学生が複雑な概念を説明し、個々の学習の好みに基づいてその教育スタイルを適応させる副操縦士を望んでいます。
保険会社は、現在の請求が契約でカバーできるかどうかを検証することで、請求プロセス中のドキュメント分析を高速化します。
航空会社の副操縦士は、あなたが旅行を計画し、チケットやホテルを探し、あなたがオファーに満足したらそれらを予約するのを助けることができます。
一連のレストランでは、新入社員がプロセス全体をガイドしてオンボードできるように、副操縦アプリを作成しています。
ISV は、開発者が API との統合を構築するのに役立つ VS Code 拡張機能を顧客に提供します。

パートナーの利点:

カスタマイズと制御: アプリケーションの要件に正確に合わせた、特注の副操縦士を構築します。
シナリオの柔軟性: ドメイン固有の副操縦からタスクの自動化、コンテンツ生成まで、さまざまなシナリオに対応できます。
既存システムとの統合: データベース、API、その他のサービスに接続して、副操縦士の機能を強化します。
ブランド ID とユーザーエクスペリエンス: 自分のブランドの声に合わせて副操縦士の個性を形成し、ユーザーエクスペリエンスを強化します。
ビルドエクスペリエンス: オープンソースで拡張性の高い SDK、セマンティックカーネルを使用すると、既存の API を呼び出すことができるインテリジェントなエージェントを構築できます。セマンティックカーネルを使用すると、Microsoft 独自のアプリで Microsoft の副操縦を強化するのと同じ AI オーケストレーションパターンを使用できます。
スケーラビリティとデプロイ: 複数のクライアントまたはアプリケーションに対して副操縦を展開し、数千人のユーザーに同時にサービスを提供します。

開始する場所:

重要なポイント :

Azure AI Foundry は、カスタム、インテリジェントアシスタント、または副操縦士を作成するための強力なプラットフォームを提供します。
ISV は、副操縦士の行動、個性、および機能を形成し、真にオーダーメイドのソリューションを作成できます。
Azure AI Foundry は、さまざまなシナリオをサポートし、既存のインフラストラクチャとシームレスに統合します。
Azure AI Foundry ポータルを使用してカスタムの副操縦を作成すると、ユーザーエクスペリエンスを強化し、特定のユースケースに合わせてカスタマイズされたソリューションを提供できます。
AI Foundry は、単一のスケーリングされたエンドポイントとして利用可能な、コパイロットサービス（またはバックエンド）を提供します。
ISV には、上記のパターンを含め、選択したアプリ、フロントエンド、または会話サーフェイスにサービスを接続するオプションがあります。
このパターンは、特定のニーズに基づいて他のパターンと組み合わせることができます。たとえば、このパターンをパターン A と組み合わせて Microsoft Copilot にプラグインしたり、パターン F を使って Teams で独自の副操縦ボットを表示したりできます。

パターン H: セマンティックカーネルを使用して独自の副操縦を構築する

セマンティックカーネルは、開発者がアプリケーション内で高度な副操縦を作成できるようにするオープンソース SDK です。 C#、Java、Python など、さまざまなプログラミング言語がサポートされているため、幅広い開発者コミュニティからアクセスできます。セマンティックカーネルにより、AI プラグインのオーケストレーションが可能になり、Azure OpenAI や Hugging Face など、さまざまな AI モデルとの統合が可能になります。

セマンティックカーネルは、Microsoft Copilots の AI オーケストレーションパターンの本質をカプセル化し、開発者に agents および copilots を構築するためのツールを提供します。

エージェントは、ユーザーの質問に答え、プロセスを自動化できる AI システムです。単純なチャットボットから、完全に自動化された AI アシスタントまで、さまざまな機能を備えています。特殊な種類のエージェントである Copilots は、ユーザーと共に機能します。完全に自動化されたエージェントとは異なり、副操縦士は提案と推奨事項を提供し、ユーザーが制御を維持できるようにします。

プラグイン: エージェントにスキルを提供します。メールの送信、データベースからの情報の取得、ヘルプの要求などのタスク用のプラグインを作成できます。

Planners: エージェントは、プランナーを使用してタスクを完了するための計画を生成します。たとえば、ユーザーが電子メールを作成するのを支援する副操縦士は、受信者の詳細の収集や電子メールの作成などの手順を含むプランを作成します。

SDK には、VS Code 拡張機能、サンプル Chat Copilot アプリが付属します。また、アイデアをライブにするためのスキャフォールディングを提供するスターターも付属しています。

セマンティックカーネルの使用を開始することにしました。コードを開始する前に、いくつかの機能を定義することをお勧めします。

まず、副操縦士のペルソナと行動を定義します。
copilot が支援する一般的なタスク用のプラグインを作成します。
プランナーを使用して、副操縦アクションの計画を生成します。
十分にテストして、洗練されたユーザーエクスペリエンスを確保することを計画します。
ユーザーからフィードバックを収集し、エージェントまたは副操縦者の動作でこれを実装できることを確認します。

ISV シナリオ:

独自のアプリケーション (顧客開発ツールまたは人事システム) の一部である副操縦士を構築しており、ユーザーが同じ UI の領域に留まり続けたいと考えています。
オーケストレーションエンジン、RAG 実装、モデルの選択肢、モデルパラメーターを完全に制御する必要があります。
copilot サービスでは、顧客がプラグインを使用してソリューションの上に拡張機能を構築できるようにする必要があります。
ソリューションでは、テキストだけでなくキャンバスやその他のメディアを利用します。

パートナーの利点:

Microsoft がファーストパーティの Copilots を構築するために使用する、オピニオンオーケストレーションエンジンにアクセスして、副操縦の動作を完全に制御します。
Microsoft Fabric OneLake を使用して、独自のエンタープライズデータでモデルをシームレスに構築し、構造化、非構造化、リアルタイムのデータを統合します。これにより、開発者は高度なハイブリッド検索とセマンティック検索を使用して、拡張生成 (RAG) アプリケーションを強化できます。
プロンプトエンジニアリングと LLMOps ツール (プロンプトフローなど) を使用して AI 応答を調整するための優れたツールにアクセスできます。

開始する場所:

重要なポイント :

セマンティックカーネルは、開発者が GenAI 機能をアプリに簡単に組み込むのに役立つ、オープンソースフレームワークです
Microsoft によって保守および開発され、ファーストパーティチームが Microsoft Copilot ソリューションを構築するために使用されています。
サンプルのセットを使用すると、独自のアプリケーションスタック内で GenAI 体験を簡単に開始できます。
このパターンは、特定のニーズに基づいて他のパターンと組み合わせることができます。たとえば、このパターンをパターン A と組み合わせて Microsoft Copilot にプラグインしたり、パターン F を使って Teams で独自の副操縦ボットを表示したりできます。

まとめ

シナリオから始めて、関心のあるパターンを 1 つ以上購入しました。このパターンは、3 つのアプローチのいずれかに収集されています。各パターンには多少の差異がありますが、各アプローチには一般的な機能がいくつかあります。

	アプローチ 1: データとサービスを Microsoft の Copilots に表示する	アプローチ 2: 最小限のコーディングとオプションの Microsoft データ統合で任意の場所に副操縦を作成する	アプローチ 3: フルコントロール: 独自の (BYO) エンドツーエンドの AI エクスペリエンスを構築する
開発作業	低 (コードなし/低)	Medium (最小コード)	High (Pro コード)
データソース	Microsoft Graph (Microsoft/M365 またはコネクタ経由の Microsoft 以外)	各種。 Power Platform コネクタ、Microsoft Graph、API。	Microsoft テナントの内部または外部にある複数のデータソース、サービス、アプリにまたがることができます
ユーザーインターフェイスまたは会話型サーフェス	Teams、Microsoft 365 など、拡張される Copilot によって提供されます。	独自のものを持ち込むには、Microsoft から提供されるアプローチによって異なります。	あなた自身を持って来てください。同じ副操縦で可能な複数の表面
副操縦士のトーン、動作、およびモデルパラメーターに対する影響	直接制御は行われません。モデルパラメーターは、Copilot が拡張される役割を担います。	メタプロンプトの一部を形成するカスタム命令を介して、動作とトーンに特に影響を与えるものもあります。 Teams AI ライブラリを使用すると、モデルパラメーターを制御できます。	温度、システムプロンプト、最大トークンなどのモデルパラメーターを直接制御します。カスタムの副操縦動作。
マルチモデル対応	いいえ	いいえ	はい同じフロー内の多様なモデルに対する複数の呼び出し
モデルのサポート	システムによって提供される	OpenAI モデルの選択	任意のモデルの OpenAI と完全なモデルカタログの選択
責任ある AI	システムによって提供される	各パターンでシステムまたは利用できるオプションによって提供されます	各パターンのプラットフォームオプションに対する ISV の責任。
チャット履歴のサポート	システムによって提供される	各パターンでシステムまたは利用できるオプションによって提供されます	各パターンのプラットフォームオプションに対する ISV の責任。
シナリオ例	Microsoft Copilots のユーザーは、ISV のデータとサービスに対してアクションを実行したり、分析情報を得ることができます。	顧客または ISV データに対して推論 ISV アプリケーションサーフェスに GenAI アシスタントを導入します。 Teams などの既存の Microsoft サーフェスに独自の副操縦士またはチャットボットを提示し、の ID と経験を Microsoft Copilots に提示。	顧客とユーザーは、カスタマイズされた独自のブランドと行動に対応した副操縦士と対話します。これは複数のデータセットや接続されたシステムを、複数の UI または会話型サーフェスから推論できます。

これらのアプローチは、カスタマイズの可能性を高めるために用意されています。また、ISV が取得したコントロールを介してより多くの責任を引き出す必要があり、全体的な開発作業が増加します。

そのため、最初の要件を最も早く市場に投入する方法となる可能性があるアプローチ 1 から開始することを強くお勧めします。 Microsoft は、新しいファーストパーティのコピロートを頻繁にリリースしています。データとサービスを拡張することで、新しい Copilot がユーザーのニーズにより効率的に対処できるかどうかを継続的に確認します。

要件により、より詳細な制御とカスタマイズの必要性が生じるので、徐々にアプローチ 2 と 3 に移行します。

ここでの例外は、ISV に既存の資産を含む既存の AI 機能が既に存在する場合です。たとえば、既存の AIOps プロセスを持つ GenAI チームを既に持ち、Python や LangChain で既に IP が作成されている ISV は、当然、アプローチ 3 の方が適している可能性があります。

最後の重要な引き出しは、このパターンの一覧が完全でも相互に排他的でもないということです。ここでは、ISV の相乗効果を確認する一部のパターンを選択しました。また、さまざまな方法で組み合わせて、ニーズに完全に合ったソリューションを作成できることを理解することが重要です。たとえば、アプローチ 3 (パターン G または H) を使用しているときに、フロントエンドが必要になる場合があります。この場合は、プラグイン (パターン A) または Teams AI ライブラリ (パターン F) を一緒に使用できます。 AI 戦略を計画するときは、常に異なるパターン間の相乗効果を考慮してください。

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Microsoft Cloud を使用したジェネレーティブ AI エクスペリエンスの作成: ISV のガイド

シナリオとアプローチ