Copilotエージェントの教科書 AIによる業務自動化の大本命

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はじめに
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目次

第1章 マイクロソフトが描くエージェントの世界

第2章 エージェントとCopilot の基礎概念
2-1 生成AI の仕組み
2-2 Copilot とは
2-3 エージェントとは
2-4 エージェントの構成要素
2-5 エージェントの種類
2-6 Copilot Studio の役割
2-7 Copilot Studio とMicrosoft 365 Copilot エージェントビルダーの本質的な違い

第3章 従来型自動化/AI自動化/AIエージェントの違い
3-1 すべてをエージェント化する必要はない
3-2 ルールベースの自動化とは
3-3 ゴールベースの自動化とは
3-4 コスト構造から見るルールベース型とゴールベース型の違い
3-5 AI 補助ベースの自動化とは(中間アプローチ)
3-6 どのアプローチを選ぶべきかの判断基準とフレームワーク
3-7 業務分類演習
3-8 「適材適所」こそが成功の鍵

第4章 Copilot Studio の基礎
4-1 Copilot Studio のアーキテクチャ
4-2 ランタイムとチャネル
4-3 指示(プロンプト)とオーケストレーション
4-4 ナレッジ
4-5 トピック設計
4-6 ツール
4-7 トリガー
4-8 マルチエージェントで「強いチーム」を作る
4-9 環境と請求プランを作成する

第5章 業務シナリオをエージェントに変える
5-1 なぜ「業務シナリオ」から考えるのか
5-2 本書で扱う共通業務シナリオの全体像
5-3 現状、何が起こっているかをそろえる
5-4 未来像(To-Be)と成功条件を定義する
5-5 エージェントの価値ポイントを選び抜く
5-6 入力(プロンプト)と出力(期待回答)を具体化する

第6章 ナレッジと検索で「一次回答の土台」を作る
6-1 ナレッジの仕組み
6-2 合格ラインと対象範囲を決める
6-3 Copilot Studio のナレッジ全体像
6-4 ナレッジソースを追加する
6-5 Copilot Studio におけるRAG アーキテクチャ
6-6 Copilot Studio で問い合わせ対応エージェントを作成する
6-7 指示プロンプトを作る際のベストプラクティス

第7章 トピックで「会話」を成立させる
7-1 生成型オーケストレーション
7-2 トピックを「再利用できる処理ブロック」として利用する
7-3 トピック内におけるトリガー
7-4 マルチインテント/マルチステップを「許す」構成にする
7-5 応答時の挙動を制御する
7-6 テストとチューニング
7-7 問い合わせ対応エージェントにトピックを追加する

第8章 ツールでシステム連携を行う
8-1 「エージェントが手を動かす」ための機能
8-2 会話とツールの役割分担
8-3 ツールの種類と選び分け
8-4 認証と権限
8-5 入出力設計
8-6 誤登録を防ぐ会話パターン
8-7 エスカレーションエージェントを作成する

第9章 エージェントフロー、トリガーとマルチエージェント
9-1 エージェントフローの構成
9-2 どこまでをフローに寄せるか
9-3 フロー設計の基本
9-4 トリガーを設計する上での考え方
9-5 条件分岐とルール
9-6 例外処理を最初から組み込む
9-7 落とし穴を踏まない設計
9-8 人の介在(承認・確認)をフローに組み込む
9-9 システム連携の現実解
9-10 見積書作成のエージェントフローを作成する
9-11 マルチエージェントを入れ