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重要な概念 - コパイロットの作成

Copilot Studio を使用したコパイロットの作成が、これまで以上に簡単になりました。 会話型 AI を初めて使用する場合でも、経験豊富な開発者である場合でも、当社のインテリジェンス プラットフォームは、あらゆる段階でユーザーとそのチームをサポートします。

Copilot Studio を使用すると、小さな変更を加えるたびにコパイロットを完全にデプロイしなくても、コパイロットを完全にテストできます。

コパイロットの会話はどのように機能するか

Copilot Studio カスタマイズされた NLU モデルと AI 機能 を使用して、ユーザーが入力した内容を理解し、最適なコパイロット トピック で応答します。 コパイロット トピックは、ユーザーとコパイロットの間の会話スレッドの一部です。 トピックは相互にリンクされてノードを形成します。 詳細情報は、トピックを作成および編集するを参照してください。

たとえば、顧客がビジネスに関するよくある質問をするためのコパイロットを作成できます。 サポートへの問い合わせを回避することで、サポートのオーバーヘッドが削減されます。 コパイロットでは、店舗の営業時間に関する トピック を作成し、トピック店舗の営業時間という名前を付けることができます。

顧客が "いつ開店しますか?" や "営業時間は何時ですか?" などの質問をすると、コパイロットは自然言語理解 (NLU) を使用して、質問の背後にある 意図 を理解します。 コパイロットは、その意図を最適な トピック、店舗の営業時間トピックと一致します。

コパイロット士は、店舗の営業時間トピックで定義した、接続されたノードのグループである、会話フローに従います。 これらの質問では、if/else 引数、または論理ゲートを使用して、顧客が希望する店舗を決定します。 トピックの最終出力には、その店舗の営業時間と連絡先情報が表示されます。

ただし、顧客が尋ねるすべての質問の種類を予測することはできません。 これを軽減するために、Copilot Studio は、NLUモデルの最新の進歩を活用した強力な新しい AI 搭載機能を組み込んでいます。 コパイロットを公開 Web サイトまたは Bing インデックス Web サイトにリンクすると、コパイロットは自動的に応答を生成します。 これらの応答は会話型の分かりやすい言語であり、コパイロット ビルダーに依存せずにあらゆる事態に対応したトピックを作成します。

また、AI 全般ナレッジが有効になっている場合、コパイロットは Web サイトや他の知識ソースにない情報にアクセスできます。

コパイロットは、Bing でも使用されている Azure OpenAI GPT モデルを搭載したAIを使用して、ニーズの簡単な説明からコパイロットのトピックを作成します。 同様に、必要な変更を説明することで、コパイロット内のトピックを変更および更新できます。

アクセシビリティ

コパイロットの作成キャンバスは、マイクロソフトのアクセシビリティ ガイドライン に準拠したアクセシビリティを備えており、標準的なナビゲーション パターンをサポートしています。

ルーティング アンカー

複雑なシナリオでは、キーボード ナビゲーションでコンテンツを作成するユーザーは、ルーティング アンカーを使用できます。

ルート アンカーで Enter または Space を押して、そのルートの編集モードに移動します。 編集モードになったら、その他のノード アンカーに Tab で移動できます。

アンカーを選択すると、次のことができます。

  • Delete を押してルートを削除します。 このルートがそのノードにつながる唯一のルートである場合、ターゲット ノードは孤立ノードになります。
  • Escape を押して Tab モードを終了し、通常のタブ移動を再開します。
  • 別のノードで Enter または Space を押して、ルートを新しいノードに再接続します。 このノードには同じソース ノードがありますが、新しいターゲット ノードがあります。
  • Tab キーを押し、次の利用可能な場所に移動して、このルートをドロップします。

どの時点でも、ルート アンカーでこれらのホット キーを押すと、ルートのプロパティが読み取られます。

  • Alt + Shift + A によりソース ノードを読み取ります。
  • Alt + Shift + B により対象ノードを読み取ります。

注意

スクリーン リーダーを使用している場合、管理ナビゲーション メニューは "折りたたみ" とは読み込まれませんが、選択と展開ができる展開可能なコントロールです。 これはメニュー コントロールの既知の問題であり、将来修正されます。