サポートチーム
訪問者が請求に関する問題を自然言語で説明すると、コパイロットが人間による対応に必要なアカウント情報を尋ねる前に、リクエストの種類を特定します。
担当者は、最初から読み解かなければならない会話記録ではなく、整理された引き継ぎ情報を受け取れます。
チャネルワークフロー
より良い AIビルダー Copilot Studio 体験を構築する
AIビルダーは、Copilot Studio の体験を支える入力、指示、応答パターンの設計に役立ちます。このガイドを使って、より広範な自動化作業に接続する前に、役立つフローを計画しましょう。
シナリオの課題
Copilot Studio は会話のインターフェースを提供できますが、目標が曖昧なままでは、得られる体験も曖昧になります。計画上の課題は、ビジネス上の意図を、明確な入力、信頼できる引き継ぎ、そして人が確認できる応答へと変換することです。
具体的な3つのワークフロー
これらのワークフローパターンは、会話レイヤーの焦点を保ちながら、基盤となるロジックに明確な役割、入力、レビュー地点を与えます。
業務責任者
従業員が社内プロセスの進め方を尋ねると、コパイロットは関連するコンテキストを集めてから、承認済みの次のステップを提示します。
会話は繰り返し可能なルートに沿って進み、通常とは異なるケースはレビュー用に可視化されたままになります。
プロダクトチーム
ユーザーが機能リクエストを説明すると、コパイロットはそのリクエスト、補足情報、後でトリアージする未解決の質問を切り分けます。
自動分類を最終決定であるかのように扱うことなく、プロダクトに関するメモの一貫性を高めます。
コンプライアンス責任者
ユーザーが機密情報を含む可能性のあるガイダンスを求めると、コパイロットはその境界を認識し、より機密性の低いコンテキストを求めるか、エスカレーションします。
このフローでは、回答を生成した後に警告を追加するのではなく、やり取りの一部として慎重な対応を組み込みます。
出力例
Copilot Studioへの有用な引き継ぎは、設定できるほど具体的でありながら、レビューできる程度に抑制されています。出力は、意図、必要なコンテキスト、次に取るべき責任あるアクションに焦点を絞ります。
-
1
会話の目的を定義する
コパイロットが何を支援すべきか、誰を対象とするか、成功するやり取りで何を生み出すべきかを明確にします。サポート、営業、ポリシーに関する判断を、1つの曖昧な指示にまとめないでください。
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2
入力と引き継ぎの形を整える
会話に必要な情報、尋ねてもよい質問、担当者または別のワークフローに引き継ぐべきタイミングを列挙します。
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3
応答パターンをレビューする
通常のリクエスト、不完全なリクエスト、機密性の高いリクエストをテストします。結果が理解しやすく、追跡可能で、コンテキストが不明確な場合にチームが簡単に修正できることを確認します。
コンプライアンスに関するメモ
この比較では、Copilot Studioが会話チャネルであり、AIビルダーが計画および生成の支援ツールです。適切な選択は、エクスペリエンスを設計するのか、実際のやり取りを管理するのかによって異なります。
| AIビルダーを使った計画 | Copilot Studioで実行する | |
|---|---|---|
| 主な役割 | プロンプト、フローのアイデア、応答の構成、レビュー用の質問を作成します。 | 会話体験をホストし、ユーザーにインタラクションを提供します。 |
| 最適な開始入力 | 対象者、制約、望ましい成果を含む、平易な言葉で記述した目的。 | 明確に定義されたトピック、トリガー、会話経路、または接続されたビジネスプロセス。 |
| 人によるレビュー | 実装前に提案されたロジックを確認し、修正するために使用します。 | エスカレーション、例外、承認、未解決のリクエストに対応するために使用します。 |
| データ境界 | 作業環境とポリシーで許可されていない限り、機密性の高い情報源を使用しないでください。 | 実際の会話について、組織のアクセス、保持、ガバナンスに関するルールに従う必要があります。 |
| 応答品質 | 明確な構成を提案できますが、その提案は意図したポリシーに照らして検証する必要があります。 | フォールバックの動作が明確になるよう、実際の会話のバリエーションを使ってテストする必要があります。 |
| 変更管理 | フローがそのように設計された理由や、何を改訂すべきかを文書化するのに役立ちます。 | 変更によって顧客や従業員の体験が気付かないうちに変わらないよう、管理された更新が必要です。 |
| 障害モード | 完成度の高い下書きにも、誤った前提が含まれていたり、重要な例外が抜けていたりする可能性があります。 | 実稼働中のコパイロットは、不完全な回答をしたり、誤った質問をしたり、エスカレーションが遅すぎたりする可能性があります。 |
コンプライアンスに関する注記
責任あるチャネル計画では、下書きを本番環境での動作として扱う前に、その境界を明確にします。
1
ポリシー上の決定を承認することはできません
生成されたフローは意思決定の経路を整理できますが、法務、財務、雇用、安全に関わる結果について、権限を持つレビュアーの代わりになることはできません。
代わりに行うこと
明示的なエスカレーションの手順を追加し、最終決定の責任者を定義してください。
2
事実に基づく回答を保証することはできません
よく書かれたプロンプトでも、すべての回答が最新で、完全で、承認済みの情報源に基づいていることを証明するものではありません。
代わりに行うこと
信頼できる参考資料を使用し、代表的な質問をテストして、修正のためのわかりやすい手段を用意します。
3
アクセスガバナンスをなくすことはできません
プロセスの前面に会話レイヤーを配置しても、制限された情報を安全に公開できるようになるわけではありません。
代わりに行うこと
権限、データの最小化、ログ記録、保持に関する制御を周辺システムに維持します。
4
シナリオテストの代わりにはなりません
正常系のやり取りが成功しても、曖昧な表現、欠落したフィールド、敵対的な入力、ポリシーの境界を越える要求についてわかることはほとんどありません。
代わりに行うこと
エクスペリエンスを公開する前に、通常、不完全、敵対的、エスカレーションのケースをテストします。
コンセプトからレビュー可能なワークフローへ移行する
上記のプロンプトを最初の概要として使用し、Copilot Studio 環境に適用する前に、提案されたすべてのステップを確認します。最も優れた結果は最も長いフローではなく、目的が明確で、適切な境界があり、責任ある引き継ぎが行われるものです。
- まず、1つの明確な会話業務から始める
- 必要な入力とエスカレーションポイントを明確にする
- 実装前に生成されたロジックを確認する
シナリオに関する FAQ
Copilot Studio でワークフローのチャネルとしてAIビルダーを使用する際の、よくある質問への回答。
AIビルダーは、自然言語で記述した目的を、会話フロー、プロンプト構造、またはレビューチェックリストのたたき台に変換するのに役立ちます。Copilot Studio は、会話の設計、接続、テスト、ガバナンスを行うチャネルとして機能します。
役立つ出発点の資料を作成するのに役立ちますが、生成された下書きは完成した本番用コパイロットと同じではありません。エクスペリエンスの構成、承認済みの情報源やプロセスへの接続、エッジケースのテスト、アクセスとエスカレーションの動作の確認は、引き続き必要です。
対象ユーザー、会話の目的、フローで求める可能性のある情報、期待する出力、人による確認が必要となる条件を明確にしてください。すべてを自動化するという漠然とした依頼よりも、明確な範囲を定めたほうが、役立つ草案を得やすくなります。
計画立案には役立ちますが、適しているかどうかは、関連するデータ、環境、権限、管理策によって異なります。生成されたガイダンスを機密情報の開示許可とみなさず、機密性の高いリクエストには責任の所在が明確な確認手順を設けてください。