本日、Microsoft Copilot Studioにチームが追加する2つの強力な新機能、深い推論とエージェントフローを共有できることを嬉しく思います。
これらの機能は、AIイノベーションの波における最新のマイルストーンを表しており、エージェントの構築と管理方法における重要な進歩を示しています。これらの機能は、企業のビジネスデータ、高度な推論モデルへのアクセス、およびワークフローを組み合わせることで作成できるエージェントの幅広さを示しています。深い推論を使用すると、エージェントは複雑なタスクを実行し、より正確な意思決定を行うことができます。そして、エージェントフローは、構造化されたタスクの一貫した結果を確保するために、エージェントが事前定義された一連のアクションに従うことを可能にするAIワークフローをCopilot Studioにもたらします。
Copilot Studioにおける深い推論：慎重な思考で複雑さに取り組む – プレビュー開始
Copilot Studioの深い推論は、詳細な分析、体系的な思考、そして微妙な理解を必要とする複雑なタスクをエージェントが処理できるようにします。言い換えれば、エージェントに批判的思考能力を与えるのです。
これは、OpenAI o1のような高度な推論モデルを利用し、すべての内部企業データとコンテキストに接続することで機能します。この緊密な統合により、エージェントはあなたや私のように曖昧なビジネスプロセスを管理することができます。この機能をCopilot Studioで利用することで、組織内の誰もが複雑な問題に取り組む高度なエージェントを簡単に構築できるようになります。
高度な推論モデルは、出力を生成する前に慎重に考える時間を多く費やすため、複雑なデータセットを解析し、複雑なパターンを認識し、慎重な意思決定を行うことができるエージェントを生み出します。これを企業の知識と組み合わせることで、エージェントを全く新しいプロセスに適用し始めることができます。例えば、企業は深い推論を使用して、世界市場全体の需要を予測したり、サプライチェーンを最適化したりすることができます。
以下のデモでは、チームが深い推論を使用して顧客に迅速に対応するための複数部分の提案依頼（RFP）を作成するエージェントを構築する様子をご覧ください。
動画：Deep Reasoning in Copilot Studio
深い推論は、会話型エージェントと自律型エージェントの両方で利用可能です。これらはすべてバックグラウンドで行われるため、標準のAIモデルと深い推論の間で選択する必要はありません。Copilot Studioのアーキテクチャに組み込まれているオーケストレーターが、入力分析と指示解析の組み合わせを通じて、深い推論を活用するタイミングを動的に決定します。
この仕組みの内部がどのようになっているか気になる方のために、以下の要素が含まれています：
- 指示解析：複雑さの指標や曖昧さを評価するために指示と入力データを評価します。
- コンテキスト理解：より広範な範囲を考慮し、単純な分析モデルの能力を超えるタスクを判断します。
- 意思決定：適切なツールを選択し、高度な思考を必要とするタスクに対して深い推論を呼び出します。
さらに、エージェント作成者はこの動作を常に上書きし、「Reason」というキーワードをエージェント作成指示に含めることで、どのステップで深い推論を呼び出すかを明示的に制御することができます。
深い推論機能を有効にする方法については、こちらをご覧ください。
エージェントフロー：AIによる自動化 – 3月31日に一般提供開始
エージェントは、タスクを完了するためにステップとアクションを自動的に組み立てることができるため、非常に強力です。しかし、この変動性はすべてのプロセスに適しているわけではありません！私たちは、すべてのプロセスに一律の方法が適用されるわけではないことを理解しており、時には企業がワークフローの予測可能性とエージェントの柔軟性を組み合わせてプロセスを完全に自動化する必要があることを知っています。そこで、Copilot Studioに新しいエージェントフロー機能を導入しました。これは、AIアクションを組み込んだ構造化されたルールベースのワークフローを提供します。エージェントとエージェントフローの間で、想像できるあらゆるタスクを自動化することが可能です。
エージェントフローは、事前定義された決定論的なパスに従い、驚くべき速度と一貫性でタスクを実行します。これらは、文書処理、定期的な財務承認、コンプライアンスタスクなどの予測可能で反復的なシナリオを処理するように設計されています。構造化された自動化と戦略的なAIアクションを組み合わせることで、条件、例外、ループなどの複雑な意思決定ポイントを簡素化します。
例えば、組織が顧客からのフィードバックを受け取った場合、エージェントフローは静的なルールとポリシーに基づいてそのフィードバックを適切なチームに送るのを助けることができます。一般的なフィードバックであれば、エージェントフローは「フィードバック追跡エージェント」に引き渡し、チームのために要約とアクションアイテムを生成することができます。緊急または否定的なフィードバックであれば、エージェントフローは「カスタマーサービスエージェント」に引き渡し、顧客の質問に答え、問題を解決するためのアクションを取ることができます。
エージェントフローとエージェントは、複雑で重要なプロセスを自動化するために組み合わせて使用することができます。これらは独立して動作することも、既存のエージェント内のスキルとして統合することもできます。
エージェントと同様に、エージェントフローは自然言語の指示やグラフィカルユーザーインターフェースを使用して作成することができ、組織内の誰もがCopilot Studioで構築できるようになります。Power Automateを支える同じローコードの体験とプラットフォームが裏で使用されています。
Copilot Studioは、AIの仕事に最適なAIツールを選択するのを簡単にします。このデモで、フローがエージェントにどれほど簡単に追加できるかをご覧ください。
動画：Agent Flows in Copilot Studio
自律型エージェント – 一般提供開始
最後に、自律型エージェントがCopilot Studioで一般提供開始されたことをお知らせできることを嬉しく思います。これらのエージェントは、ビジネスシグナルに積極的に対応し、50以上の事前構築されたトリガー（またはカスタムコネクタ）を活用してタスクを計画し、シナリオを自動で管理します。エンゲージメント管理、デバイス調達、サプライヤー発見、詐欺防止、デューデリジェンス、その他数千の知識作業のビジネスプロセスで優れた性能を発揮します。DowやPets at Homeなど、多くの組織がすでにパブリックプレビュー中に素晴らしい勢いを見せており、次のイノベーションの波を楽しみにしています。
すべてをまとめる
深い推論とエージェントフローを組み合わせることで、Copilot Studioで誰でも構築できるエージェントの可能性がさらに高まります。企業データ、カスタムAPI、最先端のAIモデル、強力なワークフローツールを組み合わせることで、AIを使ったプロセスの自動化がこれまで以上に簡単になります。Copilot Studioのビジョンは、最も包括的なエージェントプラットフォームを開発し続けることで、迅速に動き、あらゆるビジネス問題を一箇所で解決できるようにすることです。
これらの強力な新機能が、よりスマートで直感的なエージェントの構築にどのように役立つかを見るのが楽しみです。皆さんのフィードバックを聞き、どのようなものを作成するかを見るのが待ちきれません！
今すぐ試してみてください：aka.ms/trycopilotstudio
