Important
法的および規制上の考慮事項 - 組織は、AI サービスとソリューションを使用する際に、潜在的な特定の法的および規制上の義務を評価する必要があります。これは、すべての業界またはシナリオでの使用に適していない可能性があります。 さらに、AI サービスまたはソリューションは、該当するサービス利用規約と関連する行動規範で禁止されている方法のために設計されておらず、そのような方法で使うこともできません。
この機能の一部またはすべては、プレビュー リリースの一部として利用できます。 コンテンツおよび機能は変更される場合があります。
Important
この機能では、Bingや Azure Maps などのサービスを使用して、店舗の場所、緯度/経度、国/地域コードなどのデータをコンプライアンス境界外に送信し、推奨事項の生成に使用されるイベント、休日、気象情報を取得します。
Bingの使用は、 Microsoft サービス契約 と Microsoft プライバシーに関する声明に準拠します。 Microsoft ボリューム ライセンスを通じて有料で利用できる製品には、非商用の使用制限は適用されません。
Data Protection 補遺は、Microsoft Generative AI Services プレビュー内でのBingの使用には適用されません。
スタッフ配置の推奨事項やその他の機能に Store Operations Agent を使用するには、まず、Dataverse にストア データを設定します。 次に、ストアの担当者がエージェントを使用できるようにエージェントを発行します。
始める前の準備
- 使用する予定の Dataverse 環境に Store Operations Agent をインストールします。
- Dataverse テーブル (システム管理者やシステム カスタマイザーなど) にデータをインポートするアクセス許可があることを確認します。
- デモ データから始めるか、組織のデータをインポートするかを決定します。
デモ データを使用して Dataverse を入力する
開始する最も簡単な方法は、組み込みのデモ データアップロード機能を使用することです。 エージェントには、テストとデモンストレーションのために Dataverse にサンプル データをアップロードするツールが含まれています。
注
デモ データは、テストとデモンストレーションのみを目的としています。 運用環境で使用するには、組織のデータをインポートします。
デモ データをアップロードする
インストールされている Store Operations Agent を Copilot Studio で開きます。
チャット ウィンドウで、次のいずれかのプロンプトを入力します。
Upload demo dataLoad sample data for testing
エージェントは、サンプル ストア データ、製品インベントリ、およびスタッフ情報を Dataverse 環境にアップロードします。 デモ データ レコードには、識別しやすい
_demoサフィックスが含まれています。アップロードの状態を確認するには、次のいずれかのプロンプトを入力します。
Is demo data uploaded?Is demo data ready to use?
デモ データをクリーンアップする
デモ データを削除し、独自の運用データを使用する準備ができたら、
エージェント チャットで、次のいずれかのプロンプトを入力します。
Cleanup demo dataReset demo environment
エージェントは、
_demoサフィックスを含むレコードを削除します。クリーンアップの状態を確認するには、次のいずれかのプロンプトを入力します。
Is demo data cleaned up?Is the demo data deleted?
Power Apps を使用したデータの手動インポート
運用環境のシナリオでは、Power Apps データフローを使用して組織のデータを Dataverse にインポートします。
機能の前提条件
次の表に、各機能に必要な Dataverse テーブルと統合の一覧を示します。 これを使用して、セットアップを計画します。
| 能力 | 必要なデータ テーブル | 必要な統合 |
|---|---|---|
| ストア情報 | Microsoft Store | None (Dataverse のみ) |
| スタッフ配置に関する推奨事項 | ストア、基本シフト、作業シフト、時間別需要 | None (Dataverse のみ) |
| イベントへの影響と推奨事項 | ストア、ストア製品 | None (Dataverse のみ) |
| 製品在庫 | なし | 財務と運用 |
| 注文の追跡 | なし | 財務と運用 |
| インシデント管理 | なし | ServiceNow |
注
"なし (Dataverse のみ)" を使用する機能は、必要な Dataverse テーブルを設定した後で機能します。 外部統合 (Finance & Operations および ServiceNow) を必要とする機能には、追加の構成が必要です。
必要な Dataverse テーブル
Store Operations Agent には、次の Dataverse テーブル内のデータが必要です。
| テーブルの表示名 | 論理名 | 説明 | 対象 |
|---|---|---|---|
| Microsoft Store | msdyn_indstore | 場所、タイム ゾーン、国/地域などの情報を格納する | すべてのシナリオ |
| 製品を保存する | msdyn_indstoreproducts | カテゴリと説明を含む製品在庫 | イベントの監視と提案 |
| 基本名簿 | msdyn_indbaseroster | 1 日と 1 時間の標準的なスタッフ配置スケジュール | スタッフ配置に関する推奨事項 |
| 作業名簿 | msdyn_indworkingroster | 日付別の実際の従業員スケジュール | スタッフ配置に関する推奨事項 |
| 時間単位の需要 | msdyn_indhourlydemand | 過去の売上とトラフィック データ (時間別) | スタッフ配置に関する推奨事項 |
| 需要予測 | msdyn_inddemandforecast | 予想される売上と訪問者の目標 | スタッフ配置に関する推奨事項 |
データ スキーマリファレンス
テーブルの格納 (msdyn_indstore)
| コラム | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | テキスト | 一意のストア識別子 |
| msdyn_indname | テキスト | ストア名 |
| msdyn_inddescription | テキスト | ストアの説明 |
| msdyn_indlatitude | デシマル（10進数型） | 緯度座標を保存 |
| msdyn_indlongitude | デシマル（10進数型） | 経度座標を格納する |
| msdyn_indlocation | テキスト | 店舗の場所 (市区町村、都道府県、国/地域) |
| msdyn_indlocaltimezone | テキスト | ローカル タイム ゾーン (例: "Australian Eastern Standard Time") |
| msdyn_indcountrycode | テキスト | ISO の国/地域コード (例: "AU"、"US") |
ストア商品テーブル (msdyn_indstoreproducts)
| コラム | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| msdyn_indproductid | テキスト | 一意の製品識別子 |
| msdyn_indstoreid | テキスト | 関連付けられているストア識別子 |
| msdyn_indname | テキスト | 製品名 |
| msdyn_inddescription | テキスト | 製品の説明 |
| msdyn_indproductcategory | テキスト | 製品カテゴリ (例: "Womens_Collection"、"Footwear") |
| msdyn_indproductsubcategory | テキスト | 製品サブカテゴリ (例: "ブラウス"、"ブーツ") |
| msdyn_indproductsummary | テキスト | カテゴリの概要テキスト |
ベース 名簿テーブル (msdyn_indbaseroster)
| コラム | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | テキスト | 関連付けられているストア識別子 |
| msdyn_inddayofweek | テキスト | 曜日 (例: "Sunday"、"Monday") |
| msdyn_indstartofthehour | 時間 | 時間の開始時刻 (例: "09:00:00") |
| msdyn_indnumofemployees | 整数 | スケジュールされた従業員数 |
| msdyn_indvalidfrom | 日付 | 名簿の有効期間の開始日 |
| msdyn_indvalidto | 日付 | 名簿の有効期間の終了日 |
作業名簿テーブル (msdyn_indworkingroster)
| コラム | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | テキスト | 関連付けられているストア識別子 |
| msdyn_inddate | 日付 | 特定の日付 |
| msdyn_indstartofthehour | 時間 | 時間の開始時刻 |
| msdyn_indnumofemployees | 整数 | 働く従業員の数 |
時間単位の需要テーブル (msdyn_indhourlydemand)
| コラム | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | テキスト | 関連付けられているストア識別子 |
| msdyn_inddate | 日付 | 特定の日付 |
| msdyn_indstartofthehour | 時間 | 時間の開始時刻 |
| msdyn_indamount | デシマル（10進数型） | 1時間あたりの売上金額 |
| msdyn_indtransactioncount | 整数 | トランザクションの数 |
| msdyn_indnumofpassersby | 整数 | 通行人の数 |
| msdyn_indnumofvisitors | 整数 | 店舗訪問者数 |
需要予測テーブル (msdyn_inddemandforecast)
| コラム | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | テキスト | 関連付けられているストア識別子 |
| msdyn_inddate | 日付 | 予測日 |
| msdyn_indsalestarget | デシマル（10進数型） | 販売目標の予測 |
| msdyn_indtargetvisitors | 整数 | 予測訪問者数 |
データを手動でインポートする手順
Power Apps Maker ポータルに移動します。
Store Operations Agent をインストールした環境を選択します。
左側のナビゲーション パネルで、[テーブル] を選択 します。
すべてのテーブルを表示するには、[ すべて ] を選択します。
検索ボックスに「
msdyn_ind」と入力してテーブルをフィルター処理します。最初に ストア テーブルを選択します (ストア データは他のテーブルの前にインポートする必要があります)。
[ インポート] を選択し、[ データフローを含むデータのインポート] を選択します。
CSV ファイルをアップロードし、Power Query ウィザードに従って列をマップします。
[ 既存のテーブルに読み込む ] を選択し、適切な変換先テーブルを選択します。
列マッピングを確認し、データフローを発行します。
必要なテーブルごとに繰り返します。
Important
他のテーブルが ストア レコードを参照する場合は、常にストア テーブルを最初にインポートします。 ストア識別子がすべてのテーブルで一貫していることを確認します。
ストア操作エージェントを発行
Copilot Studio からエージェントを発行するには、「 主な概念: エージェントの発行とデプロイ」を参照してください。
エージェントは、Microsoft Teamsやモバイル アプリなど、Copilot Studio でサポートされている複数のターゲットに発行できます。 エージェントをMicrosoft Teamsに接続するには、「エージェントを 接続してMicrosoft Teams用に構成する」を参照してください。