Copilot でデスクトップフローの活動を分析する (プレビュー)

[アーティクル]
08/29/2024

[この記事はプレリリースドキュメントであり、変更されることがあります。]

自動化のパフォーマンスを理解することは、自動化資産、チーム、組織内の役割の規模に関係なく、オペレーショナルエクセレンスと信頼性の目標を達成するための鍵となります。これらの目標を達成するには、成功領域を強調し、潜在的なボトルネック、傾向、改善領域を特定する貴重な洞察を提供する、高度で動的な監視機能が必要です。より詳細な洞察を得ることで、自動化プロセスを最適化する情報に基づいた意思決定が可能になり、効率と有効性の向上につながります。

重要

これはプレビュー機能です。
プレビュー機能は運用環境での使用を想定しておらず、機能が制限されている可能性があります。これらの機能を公式リリースの前に使用できるようにすることで、顧客が一足先にアクセスし、そこからフィードバックを得ることができます。

AI の最新の進歩により、単純なデータ探索から異常検出、スマートなレコメンデーション、さらには自己修復ボットに至るまで、あらゆるものを含む可能性のある新しい自動化健全性モニタリングのユースケースを探求する前例のない機会が提供されています。

Copilot がデスクトップフローアクティビティを分析できるようになったことで、自然言語を使用して Copilot デスクトップフローアクティビティに固有の質問をすることで、洞察へのアクセスを民主化できるようになり、新しい方向への第一歩を踏み出すことができました。

重要

この機能は、Azure OpenAI Service によって提供されます。
Copilot は、現在も開発中の新しい技術です。英語での使用に最適化されており、他の言語でのサポートは限定的です。そのため、その一部が優先する言語ではなく英語で表示される場合があります。
この新しい Copiloy エクスペリエンスの詳細については、デスクトップフローアクティビティの Copilot に関する責任ある AI FAQ (プレビュー) をご覧ください。
その他のよくある質問: Power Automate の責任ある AI に関するよくある質問、Microsoft Power Platform の Copilot データのセキュリティとプライバシーに関するよくある質問

前提条件

米国に拠点を置いている Power Automate 環境にアクセスできる職場または学校アカウント。
初期プレビュー中に、この機能を使用するには米国地域に環境が必要です。米国に拠点とする環境にアクセスできない場合は、管理者にその地域として Power Platform 管理センターに新しい環境を作成し、米国を選択するよう依頼します。
詳細については、既知の制限を確認してください。

どのように機能しますか?

このコパイロットエクスペリエンスは、 Azure Open AI サービスを利用しており、ユーザープロンプトを有効な Dataverse FetchXML クエリに変換できます。最初は、これらのクエリは、実行、フロー、エラー、マシンなどのデスクトップフローアクティビティに焦点を当てて最適化されています。

高レベルのプロセス

ユーザーが有効なプロンプトを入力すると、コパイロットは入力に基づいて有効な FetchXML クエリを生成します。
生成された FetchXML が有効な場合、現在のユーザーのセキュリティコンテキストの下でバックエンドに対してクエリが実行され、一致するデータが取得されます。 Dataverse これにより、ユーザーはすでにアクセスを許可されているデータのみを参照できるようになります。
次に、Copilot は、テーブル、円グラフ, 縦棒グラフ,、折れ線グラフなどの最適な出力視覚化を決定し、洞察とデータをユーザーに効果的に提示します。

クエリとは何ですか? FetchXML

Microsoft Dataverse FetchXML データベースからデータを取得するために使用される言語です。 Dataverse 簡単に作成、使用、理解できるように設計されています。たとえば、Dataverse 特定のフローのすべてのフロー実行のリストを取得するよう依頼することができます。クエリとは、データベースが理解して適切な結果を提供できるように質問を表現する方法です。 FetchXML

プラクティスのテストの促進

具体的にする: プロンプトをより具体的にするほど、AI はよりよく理解し、応答します。 AI が目的の出力を生成しない場合でも、心配する必要はありません。プロンプトを調整して再試行してください。
プロンプトを試してみる: 期待した結果が取得できない場合は、プロンプトを言い換えるか、より多くのコンテキストを提供してみてください。
フィードバックを提供する: AI が素晴らしい応答を返した場合、または満足のいかない応答を返した場合は、下に表示されるこの機能について気に入った点を Microsoft に伝えてください リンクを介して、さらにフィードバックを提供するオプションを使用して、高評価または低評価を選択してお知らせください。

プロンプトの例

このセクションでは、独自のユースケースのスタータープロンプトとして使用できるプロンプトの例について説明します。これらのプロンプトの一部は、モデルの理解や実際のプロンプト、権限に基づいて利用できるデータによって精度が影響される可能性があるため、適用できない場合や間違った結果を返す場合があります。返された結果とクエリを確認して検証することをお勧めします。 FetchXML 詳細: コパイロットによって生成されたクエリ結果を検証します FetchXML 。

実行

先週最も多く実行されたフローはどれですか?
昨日の完了した実行数の上位 5 つのフローは何でしたか?
前学期中の「[ここにフロー名を挿入]」フローの平均実行時間はどれくらいですか?

エラー

先月中に最も頻繁に発生した実行エラーを表示します。
前四半期の成功したフローと失敗したフローの分布を表示します。
最後の実行の前の 1 週間に失敗した実行の数は何ですか?

コンピューター

今日、実行失敗が最も多かったボットはどれですか?
どのマシンがメンテナンスモードになっていますか?
実行エラーが最も多いマシンは何ですか?

作成者

実行数ごとの上位フローとその所有者情報を表示します。
先月中にフローを実行した上位 10 人のユーザーは誰でしたか?
デスクトップフローは先週、いつ、誰によって変更されましたか?

マルチターンプロンプト

AI のコンテキストでは、マルチターン プロンプトを使用すると、Copilot と継続的な会話を行うことができ、Copilot は会話内の以前のメッセージのコンテキストを記憶しています。一回限りの質問に答えるだけではありません。それはあなたとの対話であり、それぞれの応答は以前に話されたことに基づいています。

注意

マルチターンの会話に参加する場合、Copilot は最新の 5 つの質問のみを追跡することに注意してください。これは、Copilot が最初に入力されたプロンプトのクリアを開始し、最新の 5 つのプロンプトのみを保持することを意味します。応答の質を向上させるために、フォローアップの質問を 4 つに制限してからチャットを再開することをお勧めします。詳細: 前のプロンプトコンテキストをクリアして最初からやり直します。

例

ターン	プロンプトと応答
	ユーザー: 前四半期の成功したフローと失敗したフローの分布を表示する
	Copilot: これが前四半期の成功したフローと失敗したフローの分布です。
	ユーザー: 失敗したエラーの中で一番多かったのは何ですか?
	Copilot: これが失敗したエラーの中で一番多かったものです。
	ユーザー: どのマシン名で最も失敗しましたか?
	Copilot: これが最も多くの障害が発生したマシン名です。
	ユーザー: 成功した人の平均実行時間はどれくらいですか?
	Copilot: これが成功したフローの平均実行時間です。

出力形式への影響

「失敗したフローと成功したフローの実行分布を縦棒グラフとして表示します。」のような明示的な出力タイプを要求することで、Copilot の出力形式に影響を与えることができます。これにより、次の結果が生成される可能性があります。

前のプロンプトコンテキストをクリアして最初からやり直す

Copilot との会話をリセットしたい場合は、Copilot 名の横にある 3 つの点 ... を選択し、新しいチャットを選択します。

コパイロットによって生成されたクエリ結果を検証します FetchXML

次の手順では、クラウドフロー内のクエリを検証 (および場合によっては再利用) するプロセスについて説明します。 FetchXML Power Automate

手順1: クエリのコピーを作成します FetchXML

Copilot にクエリを送信すると、コードを表示というラベルのリンクを含む応答を取得します。このリンクを選択し、FetchXML ボックスの右上隅にあるコピーアイコンを選択してコードをコピーします。

手順2: クラウドフローを作成し、 FetchXML クエリをテストする

Power Automate ポータルに移動し、左側のナビゲーションメニューからマイフローを選択します。
コマンドバーで+ 新しいフローを選択し、ドロップダウンメニューからインスタントクラウドフローを選択します。
フロー名を入力して、手動でフローをトリガーするを選択してから、作成を選択します。
クラウドフローデザイナーが表示されます。 + 新規ステップ ボタンを検索し、選択します。
表示される検索バーに Dataverse と入力し、結果から Dataverse コネクタを選択します。
さまざまなアクションが表示されます。 行の一覧 アクションが見つかるまでスクロールして選択します。
行の一覧アクション内で、詳細オプションを表示リンクを選択します。
FetchXML クエリフィールドが表示されます。ここで、コパイロットが以前に生成したコピーされたクエリを入力します。 FetchXML
FetchXMLを貼り付けた後、選択 保存します。
テストを選択してフローをテストします。
画面上のプロンプトに従ってフローを手動で開始し、結果を確認します。

ステップ 3: 結果の理解

コパイロットに「先月は失敗したフローと成功したフローがいくつありましたか?」 と質問したとします。これにより、次のようなクエリが生成されます。 FetchXML

<fetch version="1.0" mapping="logical" aggregate="true" count="3" page="1">
    <entity name="flowsession">
        <attribute name="flowsessionid" alias="flowsession_count" aggregate="count" />
        <attribute name="statuscode" alias="flowsession_statuscode" groupby="true" />
        <filter type="and">
            <condition attribute="completedon" operator="last-x-months" value="1" />
        </filter>
    </entity>
</fetch>

データが指定されたクエリと一致する場合、 FetchXML 手順2 で設定された Dataverse 行の一覧表示アクションは、 JSON (JavaScript Object Notation) と呼ばれる形式でデータを返します。これは基本的に、データを整理された方法で提示し、デジタルで読み書きしやすくするための方法です。

前述のような分布ベースの質問の場合、データは 1 つ以上のフィールド (statuscode) と、各フィールドの数値を返す集計 (count) によってグループ化 (つまり、failed, succeeded など) されます。

返された各レコードには、次のようなフィールドが含まれます。

flowsession_count: ワークフローが実行された回数。
flowsession_regardingobjectid: フロー実行の一意識別子。
flowsession_statuscode: フロー実行のステータス (失敗など)。
workflow_name: フローの名前です。

特定のフローが実行された回数を知りたい場合は、レコードの flowsession_count を確認します。workflow_name はフロー名です。

問題のあるプロンプトに対する Copiloy の応答を理解する

この表は、Copiloy が質問や意図を理解できない場合、または有効な回答を生成できない場合に返される既定の応答を示しています。

Copilot の応答	説明
問題が発生しました。やり直してください。	予期しないエラーが発生したことを示します。質問を言い換えてもう一度お試しください。
申し訳ありませんが、質問が理解できませんでした。言い換えてもう一度お試しください。このページのデータに関する質問にお答えします。 Copilot に尋ねることができるプロンプトのその他の例については、ドキュメントページのプロンプトの例セクションをご覧ください。	質問を有効なクエリに変換できなかったことを示します。 FetchXML 質問を言い換えてもう一度お試しください。
申し訳ございません。Copilot はキャパシティに達しているため一時的に利用できません — 少し待ってから、やり直してください。	バックエンドにリソースの制約があることを示します。しばらくしてから質問を再試行してください。
申し訳ありませんが、メッセージには有害な可能性のあるコンテンツが含まれています。入力が適切であることを確認して、再試行してください。	質問に潜在的に有害なコンテンツが含まれている可能性があり、バックエンドサービスによってブロックされたことを示します。有害な可能性のあるコンテンツを質問から削除して、もう一度試してください。
申し訳ありませんが、質問に基づいて有効な回答を生成できませんでした。言い換えてもう一度お試しください。このページのデータに関する質問にお答えします。 Copilot に尋ねることができるプロンプトのその他の例については、ドキュメントページのプロンプトの例セクションをご覧ください。	生成された FetchXML が無効であるか、コパイロットが実行しようとしたときにクエリが失敗したことを示します。質問を言い換えてもう一度お試しください。
申し訳ありませんが、検索結果が多すぎます。クエリを絞り込んで、やり直してください。 Copilot から返される検索結果を制限する方法の例については、ドキュメントページをご覧ください。	クエリに適用されたフィルターが現在の集計制限 FetchXMLを超えていることを示します。クエリに昨日のまたは先月のデータを求めるなど、より適切なフィルターを追加して、制限内で確実にデータが返されるようにします。

既知の問題と制限事項

次のリストには、デスクトップフローアクティビティにおける Copiloy の既知の制限が含まれています。

Copilot は、現在も開発中の新しい技術です。英語での使用に最適化されており、他の言語でのサポートは限定的です。そのため、その一部が優先する言語ではなく英語で表示される場合があります。
Copilot は現在、米国にある Dataverse 環境でのみ使用できます。
Copilotは間違った、または不完全なデータやクエリを返す可能性があります。 FetchXML
Copilot は最初、エラー、マシン、過去および現在の実行などのデスクトップフローアクティビティに関する質問に答えることしかできません。
マルチターンの会話では、Copilot は最後の 5 つの質問のコンテキストのみを保持します。間違った結果または不完全な結果が表示された場合は、会話をリセットすることを検討してください。詳細: 前のプロンプトコンテキストをクリアして最初からやり直します。
大きな結果セットを返すクエリの場合、Copilot はこれらを返したりレンダリングしたりできない可能性があります。

次の方法で共有

Copilot でデスクトップフローの活動を分析する (プレビュー)

前提条件