Copilot Studio 実践ラボ – 業務プロセス実装編

１．AI エージェントに業務プロセスを組み込む
設計ポイント

AI エージェントの流れの中に、どのように会話・判断・処理を組み込むのか、構成要素である “トピック” と “エージェント フロー” の違いを理解し、適切な要素を選択できるように使い分けや設計のポイントを整理します。

• クラウド フローとエージェント フローの違い
• エージェントの対話設計
• 機能構成や各種リソースを含めた全体設計

２．ラボ題材の選定＆全体設計

ラボで作成する題材を確認し、その中から具体的な題材を選定したうえで全体設計を行います。題材は開催ごとに 「IT支援エージェント」「教育管理支援エージェント」「予約支援エージェント」などから選択します。
実施回によりラボ内容は異なります。

• 業務要件、およびエージェントに実装する機能を整理
• エージェントの対話設計
• 機能構成や各種リソースを含めた全体設計

３．ラボ：マスターデータや情報蓄積先、通知先の用意

エージェントが参照するデータや情報の蓄積先を用意します。また、通知先とするチャネルの用意を行います。

• 参照するデータの用意や、蓄積先とするテーブルの列構造を定義

※ 実習では、SharePoint リストを利用

４．AI エージェントの作成

各種機能の組込み元となる AI エージェントを作成し、各種初期設定を行います。

• エージェントの作成

５．ラボ： エージェント フローの実装

エージェントにエージェント フローを組み込み、会話の流れの中で業務処理を実行するためのしくみを追加します。

• エージェント フローの作成
• エージェントからエージェント フローの呼出し設定

６．ラボ：処理の流れに AI 判断を追加

エージェント フローを呼び出すタイミングを AI に判断させたり、フロー内での分岐を AI が評価するための設定を行います。
AI に実行判断を行わせることで、厳密な条件分岐をすべて設定する必要がなくなり、全体設計をより効率よく行えます。

７．ラボ：ユーザーへの追加の質問機能を追加

エージェント フローは一連の業務処理を自動化できることがメリットですが、必要なタイミングで、ユーザーに追加の質問を行い、必要な情報を引き出すことも可能です。
対話の流れに応じて、追加で必要な情報を判断し、ユーザーに追加質問を行うことで、自動化の強みと AI 利用のメリットをより強化させる設計方法を確認します。