Copilot Studio のコンポーネントについて説明する

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Copilot Studio を使用してコパイロットを作成するときは、トピックの作成と編集を行います。トピックは個別の会話パスであり、ユーザーは自然でスムーズに流れる会話をコパイロットと交わすことができます。こうしたコパイロットの会話は、1 つのコパイロット内で行う必要があります。 Copilot Studio では、ノーコードの作成キャンバスを使用して、コパイロットを簡単に作成できます。トピック同士がどのように相互作用するか、会話の流れ方、および会話の雰囲気を管理する方法は複数あります。また、小さな変更を行うたびにコパイロットを完全に展開する必要がないため、コパイロットのテストも簡単に実行できます。トピックの作成を順を追って説明するレッスントピック (単純なシナリオから複雑なシナリオまで) や、既定のシステムトピックも用意されています。また、コパイロットが使用する言語を選択することもできます。

トピック

Copilot Studio では、トピックはコパイロットの会話の展開方法を定義します。トピックは、用意されているテンプレートをカスタマイズしたり、新しいトピックを最初から作成したり、既存のヘルプサイトから提案を取得したりすることで作成できます。

トピックにはトリガーフレーズがあります。トリガーフレーズとは、特定の問題に関して、ユーザーが入力する可能性があるフレーズ、キーワード、質問です。トピックには会話ノードもあります。会話ノードは、コパイロットがどのように応答し、何を実行するかを定義するために使用します。

AI では自然言語理解を使用して、顧客が入力した内容を解析し、最も適切なトリガーフレーズまたはノードを見つけます。たとえば、ユーザーがコパイロットに「営業時間」と入力したとします。 AI は、その入力を店舗の営業時間トピックと照合して、顧客が関心を持っている店舗を尋ねる会話を開始し、その店舗の営業時間を表示することができます。

コパイロットの会話が実際にどのように行われるかを確認するには、コパイロットのテスト ペインでその会話を評価します。このプレビューにより、Copilot Studio ポータルを終了しなくても、トピックの展開準備ができるまで、トピックを微調整できます。

エンティティ

Copilot Studio におけるコパイロットの会話の需要な部分は、自然言語理解です。これは、AI がユーザーの意図を理解するための機能です。たとえば、ユーザーが「ギフトカードを使用しようとしましたが、うまくいきません」と入力した場合、自然言語理解が介入し、全く同じフレーズがトリガーフレーズに含まれていなくても、コパイロットではギフトカードが使えないことに関連したトピックにユーザーをルーティングすることができます。

自然言語理解の基本的な側面の 1 つに、ユーザーとの対話に含まれるエンティティの特定があります。エンティティは、実際の項目を表す情報単位です。たとえば、電話番号、郵便番号、市区町間、または人の名前などを表します。

アクション

コパイロットにアクションを実行させるには、Microsoft Power Automate フローを呼び出します。フローは、ユーザーによる活動の自動化またはバックエンドシステムの呼び出しを支援します。たとえば、エンドユーザー認証と共にフローを使用して、ユーザーがサインインした後に、ユーザーに関する情報を取得することができます。

フローは、個別のアクションの呼び出しノードとしてトピック内から呼び出すことができます。 Power Apps 環境に既に存在するフローを使用することも、Copilot Studio の作成キャンバス内からフローを作成することもできます。

生成 AI

生成 AI を使用すると、より多くの会話エクスペリエンスを作成できます。生成 AI では、一般向け、組織、ドキュメント、および他のデータをデータソースとしてコパイロットに接続できます。

Copilot が満足のいく回答を識別できない場合に、生成 AI を使用できます。また、個々のトピックに生成 AI を追加すると、データをさまざまなソースから取り込むことができるため、よりターゲットを絞った会話エクスペリエンスが可能になります。

公開する

Copilot Studio では、コパイロットを公開して、複数のプラットフォームやチャネルで顧客とやり取りすることができます。たとえば、ライブ Web サイト、モバイルアプリ、および Microsoft Teams や Facebook などのメッセージングプラットフォームを使用できます。コパイロットを少なくとも 1 回公開すれば、さらに多くのチャネルにコパイロットを接続できます。