インテリジェントなアプリケーションワークロードの統合オプション
Microsoft Copilot Studio の統合オプションには、Power Automate のクラウドフロー、HTTP リクエストおよびコネクター、Bot Framework のスキルが含まれます。 これらの統合により、エージェントはワークフローを自動化し、外部サービスと対話して会話機能を強化できます。 これらのオプションを使用することで、プロセスを合理化し、効率を向上させ、シームレスなユーザー エクスペリエンスを提供できます。 統合により、エージェントは複雑なタスクを実行し、必要なデータにアクセスし、ユーザー入力にインテリジェントに応答できます。
重要な検討事項
ワークロードを開発し、統合オプションを評価する際は次の点を考慮してください。
- 構成とカスタム開発のバランス: 特定の組織のニーズを満たすために、標準構成とカスタム開発をいつ使用するかを決定します。
- 監視と監査: 統合を監視および監査する方法を理解し、コンプライアンスとパフォーマンスを確保します。
- 統合オプションを理解する: Copilot Studio のコネクタとアクションを使用して、利用可能な統合オプションを調べます。
統合パターン
Copilot Studio における統合パターンは排他的なものではなく、異なる使用用途に合わせて組み合わせることができます。
エンドポイントのパフォーマンス
エンドポイントのパフォーマンスは、ユーザーエクスペリエンスに直接影響する重要な要素です。 エンドポイントを評価する際には、次の重要な要素と戦略を検討してください。
統合の速度: データベース、API、その他の外部サービスなど、接続するエンドポイントのパフォーマンスは、アプリケーションの全体的な速度に直接影響します。 エンドポイントが遅いとボトルネックが発生し、ユーザー要求の処理と応答に遅延が生じる可能性があります。
会話型エクスペリエンス: 会話型インターフェイスでは、ユーザーは迅速でシームレスな対話を期待します。 応答が遅れると、会話フローが中断され、ユーザー エクスペリエンスが低下し、フラストレーションが発生する可能性があります。
クエリのパフォーマンス: 迅速な応答を確保するには、エンドポイントに送信されるクエリを最適化します。 クエリの最適化には、次の作業が含まれます:
- 効率的なデータ取得: 取得するデータの量を最小限に抑え、クエリが可能な限り効率的になるようにします。
- キャッシュ: エンドポイントの負荷を軽減し、応答時間を短縮するためのキャッシュ戦略を実装します。
- 負荷分散: 該当する場合は、複数のエンドポイントに要求を分散して、単一のエンドポイントが過負荷にならないようにします。
スケーラビリティと信頼性: 高パフォーマンスのエンドポイントは、アプリケーションのスケーラビリティと信頼性に貢献します。 ユーザー数が増えるにつれて、適切に最適化されたエンドポイントは、パフォーマンスを大幅に低下させることなく、増加するトラフィックを処理できます。
監視と最適化:エンドポイントのパフォーマンスを継続的に監視し、問題を迅速に特定して対処します。 パフォーマンス メトリックとログを使用してボトルネックに関する分析情報を取得し、それに応じて最適化します。
処理ロジック
インテリジェントなアプリケーションのワークロードのロジックを設計する際、特に Power Automate との統合時には、レスポンスがタイムリーかつ効率的であることを確認してください。 次のような戦略の実装を検討してください。
応答時間の要件: Power Automate は 100 ミリ秒以内にエージェントに応答する必要があり、高度に最適化された効率的なロジックが必要となります。
実行速度の評価: Power Automate または Copilot Studio 内にロジックを十分に迅速に実行できない場合、または、コードに適した複雑な操作を伴う場合は、そのロジックを他のサービスにオフロードすることを検討してください。
- Dataverse カスタム APIは、 Dataverse 内で作成できるカスタム エンドポイントで、特定のロジックを処理できます。 タイムアウト制限は 2 分で、複雑な操作により多くの時間を割くことができます。 カスタム API は、コネクタまたは HTTP 要求を介して呼び出すことができるため、統合に柔軟性があります。
- Dataverse ロー コード プラグインは、 カスタム API と似ていますが、最小限のコーディングで作成できます。 また、2 分のタイムアウト制限があり、同様に呼び出すことができます。
- Azure Functionsは、イベントに応答してコードを実行できるサーバーレス関数です。 高いスケーラビリティを提供し、複雑なロジックを効率的に処理できます。 Azure Functions は HTTP リクエストでトリガーできるため、Power Automate や Copilot Studio との統合が容易です。
ミドル レイヤー統合
ミドル レイヤー統合は、インテリジェントなアプリケーション ワークロードの機能、セキュリティ、効率を大幅に向上させることができる戦略的アプローチです。
データ エンリッチメント: 外部データ ソースを統合するか、ビジネス ロジックを適用してコンテキストや追加情報をデータに追加することで、ワークロードに到達する前にデータの品質と価値を向上させます。 データの強化を行うことで、より包括的で分析情報に富んだデータを処理することができ、より良い意思決定やユーザーとの相互作用につながります。
データ マスキング: データを難読化または匿名化することで、機密情報を保護します。 個人識別情報、財務情報、専有データなどの機密フィールドにマスキング技術を適用します。 データ マスキングは、データのセキュリティとプライバシーを強化し、GDPR (一般データ保護規則) や HIPAA (医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律) などの規制へのコンプライアンスを確保する際に役立ちます。
メッセージ変換: 変換ロジックを使用してデータ形式の変換、データの正規化、または情報の集計を行うことにより、メッセージの構造または形式を変更します。 メッセージ変換は、データの互換性と一貫性を確保し、エラーを減らし、処理効率を向上させる際に役立ちます。
データ検証: データの完全性、正確性、一貫性をチェックする検証ルールを追加することで、処理前にデータの整合性と正確性を確保します。 データ検証は、エラーを防ぎ、高品質のデータのみが処理されるようにして、アプリケーションの信頼性を向上させる際に役立ちます。
パフォーマンスの最適化: キャッシュまたは非同期処理を使用して大量のデータを効率的に処理することにより、データ処理の速度と効率を向上させます。 この戦略は、レイテンシーを短縮し、タイムリーな応答を確保し、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させる際に役立ちます。
データ統合パターンの比較
統合パターンは排他的ではなく、組み合わせることができます。 統合オプションを評価して、パフォーマンス要件、スケーラビリティ、セキュリティ、保守性など、インテリジェント アプリケーション ワークロードの特定のニーズと制約に合わせます。 利用可能な統合パターンを評価することで、リスクを軽減し、リソースの使用を最適化し、シームレスで堅牢な統合を確保します。
| Power Automate クラウド フロー | HTTP 要求とコネクタ | Bot Framework スキル | |
|---|---|---|---|
| メリット | ノー コード / ロー コード。 統合ロジックと会話ロジックの明確な分離。 個別に監視できます。 既存のクラウド フローは、Copilot Studio と統合するために更新することができます。 |
ノー コード / ロー コード。 同期。 Copilot Studio Application Insights 統合の一部として監視できます。 環境変数やシークレットなどの変数を使用できます。 変数、条件、パラメーターなどには、Power Fx の数式を使用できます。 解析とエラー処理のサポート。 |
同期の実行。 プライベート エンドポイントのサポート。 既存の Bot Framework 投資は再利用できます。 |
| 悪い点 | 非同期実行では、待ち時間と速度低下 (複雑なフローの呼び出しまたは実行の両方) が発生する可能性があります。 規模やパフォーマンスに懸念がある場合は、上位プランの Power Automate Process プランを評価することができます。 サービス プリンシパルの所有権に必要となる Power Automate Process。 100秒以内に結果を返す必要があります。 |
会話ロジックと統合ロジックが混在していますが、統合トピックは入力と出力用に構成できるため、分離できます。 100秒以内に結果を返す必要があります。 |
プロコード (C# など)。 Azure AI ボット サービスで実行されます。 追加費用は Azure サブスクリプションで賄う必要があります。 アプリケーション ライフサイクル管理は、Power Platform とは異なります。 |
Power Automate と HTTP/コネクターの統合
Power Automate は、1,000 を超えるネイティブ コネクタと、ご利用の API にカスタム コネクタを作成するためのオプションを備え、幅広い統合機能を提供しています。 ユーザーに良いエクスペリエンスを提供するためには、Copilot Studio からトリガーされたクラウドフローが迅速に実行されるようにしてください。タイムアウトを避けるためには、100 秒以内にレスポンスを返す必要があります。
パフォーマンスを最適化するには、可能な場合はクラウド フローをバイパスして、Copilot Studio から直接HTTP リクエストを送信したり、コネクタを使用することを検討してください。 結果をフィルター処理して重要なデータのみを返すことで、クラウド フローと HTTP/コネクタ要求を最適化します。 さらに、100 秒の制限内で結果を返す並列分岐を実装してクラウド フローのタイムアウトを処理し、エージェント がタイムアウトを適切に処理できるようにします。
これらの戦略は、インテリジェントなアプリケーション ワークロードで効率的で応答性の高い対話を維持する際に役立ちます。