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COPILOT STUDIO AGENT ACADEMY

前回のおさらいと
本日の予定

ミッション 00〜07-2 を振り返り、
今日は ミッション 07-3 からスタートします

更新日時: 2026-03-30 JST
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✅ ここまで来ました

ミッション00〜07-2 完了済み

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ミッション00｜コース設定

M365 / Copilot Studio 環境構築、SharePointサイト作成

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ミッション01｜エージェント入門

LLM・RAG・会話型 vs 自律型エージェントの基礎理解

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ミッション02｜Copilot Studio 基礎

4つの構成要素（Knowledge / Tools / Topics / Instructions）

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ミッション03-1〜3｜宣言型エージェント作成

Contoso Tech Support Pro の作成・プロンプト追加・指示更新

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ミッション03-4｜公開（Publish）

M365 Copilot・Teams へエージェントを公開・動作テスト完了

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ミッション04｜ソリューション作成

Solution で開発〜本番までのコンポーネントを一元管理（ALM）

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ミッション05｜既製エージェントの活用

Safe Travels テンプレートを展開・カスタマイズ・公開（Operation Safe Travels）

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ミッション06｜会話からエージェント作成

自然言語でカスタムエージェント作成・ナレッジソース追加・動作テスト完了

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ミッション07｜トピックとトリガー ← 今日はここから！

7.1 トピック新規作成・7.2 入出力変数定義完了 → 今日は 7.3 コネクタツール追加から

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📖 前回のキーポイント

ミッション04〜07-2（トリガー入出力定義まで）でやったこと

Mission 04

ソリューション（Solution）作成

  • Solution でコンポーネントを一元管理（ALM）
  • Solution Publisher のプレフィックス設定
  • カスタムソリューションを ALM の起点として作成
Mission 05

既製エージェント（Prebuilt Agent）の活用

  • Safe Travels テンプレートからエージェントを展開
  • 応答・ナレッジソースをカスタマイズ
  • テストして本番環境へ公開
Mission 06

会話からエージェント作成（完了）

  • 自然言語でカスタムエージェントを作成
  • ナレッジソース（6種）追加・動作テスト完了
前回（途中まで）

Mission 07｜トピックとトリガー

  • 7.1 トピックを新規作成（From blank）
  • 7.2 入力変数（VarDeviceType）・出力変数（VarAvailableDevices）定義
  • 7.3 コネクタツール追加から → 今日！
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💡 大事なポイント①

ミッション01（エージェント入門）・ミッション02（Copilot Studio 基礎）

Mission 01 — LLM

LLM = エージェントの「脳」

  • 膨大なテキストを学習した超スマートなオートコンプリート
  • 「次に来るトークン」を予測して文章を生成する
  • プロンプトが良いほど回答の精度が上がる
Mission 01 — RAG

RAG = リアルタイム知識統合

  • LLMの静的な知識と最新データのギャップを埋める仕組み
  • 質問 → 知識ソースを検索 → 結果をLLMに渡して回答生成
  • SharePoint・DBなど組織のデータで回答を根拠づけられる
Mission 01 — エージェントの種類

会話型 vs 自律型

  • 会話型：ユーザーの入力を待つ。双方向対話が必要
  • 自律型：外部トリガーで起動。人間の介入なしで多段階を自動実行
Mission 02 — 4つの構成要素

エージェントを作る4つのブロック

  • 知識：回答の根拠となるデータ（SharePointなど）
  • ツール：エージェントが「実行」するアクション（メール送信・DB更新など）
  • トピック：ユーザーの意図を認識し適切な処理へ誘導
  • 指示：トーン・スタイル・制約を定義するルール
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💡 大事なポイント②

ミッション03（宣言型エージェント作成 03-1〜03-4）

Mission 03 — 宣言型エージェントとは

Microsoft 365 Copilot のカスタマイズ版

  • M365 Copilot に専門知識・指示・ツールを追加したもの
  • 特定業務に特化した AIアシスタントを組み込める
Mission 03 — Agent Builder との違い

Copilot Studio の方が機能が豊富

  • 1400以上の Power Platform コネクタが使える
  • Teams への公開・編集権限の共有が可能
  • Dataverse・Dynamics 365 との連携にも対応
Mission 03-2 — プロンプト作成

プロンプトの3つの作成方法

  • Copilot 生成：説明を入力して AI に下書きさせる
  • テンプレート：Power Platform プロンプトライブラリから選ぶ
  • 手動入力：自分でプロンプトを書く
Mission 03-3 / 03-4 — 指示・公開

指示でプロンプトを呼び出し → 公開へ

  • 指示に「○○プロンプトを実行する」と自然言語で記述するだけ
  • デベロッパーモード（-developer on）で matched / selected / executed actions を確認
  • Publish（公開）後はM365 Copilot・Teams から利用可能
  • ライセンス：利用者には M365 Copilot ライセンスが必要（作成者不要）
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💡 大事なポイント③

ミッション04（ソリューション作成 / Creating a Solution）

Mission 04 — ソリューションとは

Solution = コンポーネントのコンテナ

  • エージェント・フロー・テーブルなど関連コンポーネントをまとめる入れ物
  • デフォルトは Default Solution → 管理しにくいためカスタムを必ず作る
  • Copilot Studio に Solution Explorer（ソリューション エクスプローラー）内蔵
Mission 04 — ALM

ALM（Application Lifecycle Management）

  • 開発 → テスト → 本番の環境間移行を安全に管理する仕組み
  • 非管理型（Unmanaged）：開発中に使う。自由に編集可能
  • 管理型（Managed）：テスト・本番環境に展開。誤編集を防ぐためロック
Mission 04 — Solution Publisher

発行元（Publisher）= 命名の「印鑑」

  • ソリューションの所有者を識別する情報
  • カスタムコンポーネントにプレフィックスを付与（例：cts_Priority）
  • 命名の衝突を防ぎ、複数チームの開発を安全に共存させる
Mission 04 — なぜSolutionが必要？

エンタープライズ開発の5つのメリット

  • 整理：Default solution から分離して管理しやすく
  • 安全な展開：Managed で本番の誤変更を防止
  • バージョン管理：パッチ・アップデートで段階的リリース
  • 依存関係追跡：コンポーネント間の依存を自動把握
  • チーム協業：Gitリポジトリ連携にも対応
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💡 大事なポイント④

ミッション05（既製エージェントの活用 / Using Prebuilt Agents）

Mission 05 — 既製エージェントとは

Prebuilt Agent（既製エージェント）

  • Microsoft が提供するテンプレートエージェント
  • ゼロから構築せずに素早くデプロイできる
  • Safe Travels・HR Bot・IT Support など多数のテンプレートが利用可能
Mission 05 — デプロイ手順

Safe Travels エージェントの展開

  • Copilot Studio → テンプレートから作成 → Safe Travels を選択
  • カスタマイズ（応答・ナレッジ）→ テスト → 公開
  • 既製エージェントはすぐ動くが、自社データに合わせた調整が重要
Mission 05 — カスタマイズポイント

テンプレートのカスタマイズ

  • 応答メッセージの編集
  • ナレッジソース（FAQ サイト等）の追加
  • テストペインで動作検証
  • ボーナス目標：追加ナレッジでさらに強化
Mission 05 — ポイント整理

既製 vs カスタムエージェントの使い分け

  • 既製：スピード重視・汎用ユースケース向け
  • カスタム：特定業務・特定データに特化させたい場合
  • まず既製で試し、不足分をカスタムで補う戦略が有効
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💡 大事なポイント⑤

ミッション06（会話からエージェント作成 / Create Agent From Conversation）

Mission 06 — カスタムエージェントとは

Custom Agent の作成

  • 特定の目的・会話フロー・データソース・システム連携を自分で設計するエージェント
  • 自然言語で説明するだけで AI がエージェントの骨格を生成してくれる
Mission 06 — ジェネレーティブ オーケストレーション

Generative Orchestration

  • エージェントがクエリを理解し、複数ナレッジソースから最適なものを選択・検索して自然な回答を生成
  • LLM の言語能力とナレッジ検索を動的に組み合わせる仕組み
Mission 06 — 追加できるナレッジソース（6種）

Types of Knowledge Sources

  • 公開Webサイト（Bing検索）
  • ドキュメント（PDF/Word → Dataverse保存）
  • SharePoint（Work IQ）
  • Dataverse（構造化エンタープライズデータ）
  • リアルタイムコネクタ（Salesforce / ServiceNow 等）
  • Azure AI Search（大規模・ベクター検索）
Mission 06 — セキュリティ

ナレッジソースのセキュリティ

  • SharePoint・Dataverse はユーザー認証必須
  • ユーザーが権限を持つデータのみ返却される
  • 本番環境でのロールベースアクセス管理と自然に統合できる
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💡 大事なポイント⑥

ミッション07（トピックとトリガー / Add New Topic with Trigger）

Mission 07 — トピックとは

Topic = 会話の「設計図」

  • システムトピック：会話開始・終了・エラーなど組み込み済み
  • カスタムトピック：特定タスクに対応する自作会話フロー
  • 3つの目的：情報提供・タスク実行・トラブル解決
Mission 07 — 会話ノードの種類

Conversation Nodes（主な10種類）

  • Send a message / Ask a question / Ask with adaptive card
  • Add a condition / Variable management / Topic management
  • Add a tool / Generative answers / HTTP request / Send an event
  • 各ノードを組み合わせてマルチターン会話を設計
Mission 07 — Power Fx

Power Fx = ノード内の「式ロジック」

  • Excel 関数に似たローコード言語
  • 変数の設定・条件分岐・データ変換に使用
  • 例：Concatenate("Status eq 'Available' and AssetType eq '", Topic.VarDeviceType, "'")
Mission 07 — 入出力変数（7.1〜7.2）

トリガーの Input / Output

  • Input変数（VarDeviceType）：ユーザーメッセージからデバイス種別を自動抽出
  • Output変数（VarAvailableDevices）：利用可能デバイス一覧を返す
  • 「Identify as: User's entire response」で生成 AI が自動入力
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TODAY

ミッション 07-3 から再開！

1

Get items コネクタを追加・設定

SharePoint「Devices」リストへの接続を追加し、Power Fx フィルター式でデバイス種別と利用可能ステータスで絞り込む

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変数の設定と出力への代入

VarDevices を Global 変数にして、Set variable ノードで VarAvailableDevices（トピック出力）に代入する

3

エージェント指示（Instructions）の更新

Overview タブの指示文を更新し、「Available devices」トピックを呼び出してデバイス情報を案内するよう生成 AI に指示する

4

テスト & 接続管理（Manage Connections）確認

テストペインで「I need a laptop」と入力して動作確認。Manage Connections で使用コネクタの詳細（usage description）を確認する

SharePoint コネクタで「利用可能デバイス一覧」を返すトピックを完成させましょう！
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