Microsoft Copilot Studio エージェントをモデル駆動型アプリ フォームに直接統合することで、ユーザーにリアルタイムのドメイン固有の AI 分析情報を提供します。 このアーキテクチャでは、Power Apps Component Framework (PCF) コントロールを使用して Copilot Studio Agent API を呼び出し、臨床評価、投資に関する推奨事項、コンテキスト ガイダンスなどのシナリオに対するインテリジェントな意思決定サポートを可能にします。
注
このアーキテクチャで使用されている Xrm.Copilot (クライアント API リファレンス) は現在プレビュー段階であり、運用環境での使用を目的としていません。
ヒント
この記事では、シナリオの例と、モデル駆動型アプリ フォーム内でコンテキスト AI 分析情報を提供する方法を視覚的に表現します。 このソリューションは、さまざまなシナリオや業界で使用できる、一般化されたシナリオ アーキテクチャの例です。
アーキテクチャの図
Workflow
このワークフローでは、Power Apps Component Framework (PCF) コントロールを Copilot Studio Agent API と統合して、モデル駆動型アプリ フォーム内でユーザーにインテリジェントでドメイン対応のガイダンスを直接提供する方法について説明します。
ユーザー操作: ユーザーは、カスタム PCF コントロールが埋め込まれているモデル駆動型アプリ フォームを開きます。
Event triggered: PCF コントロールは、
Xrm.Copilot.executeEvent()を呼び出して、一意のイベント名を持つカスタム イベントを発生させます。 このコントロールは、レコード ID、選択した列、ユーザー変数と環境変数など、レコード コンテキストとメタデータを渡します。Agent トピックの実行: イベントは、一意のイベント名を持つ定義済みの Copilot Studio エージェント トピックをトリガーします。 エージェントは、ドメイン固有のプロンプト、ロジック、プラグインを使用してコンテキストを評価します。
AI 推論: エージェントは入力を処理し、構造化された応答の推奨事項、アダプティブ カード、概要、またはインテリジェントな分析情報を生成します。
返される応答: PCF は、エージェント応答ペイロードを非同期的に受信します。
ユーザー レビュー: PCF は、レビューのためにフォーム UI 内に分析情報をレンダリングします。
オプションのアクション: ユーザーは、フォームを使ってフィールドを更新したり、フローをトリガーしたりすることで、Dataverse に推奨事項を適用できます。
ケースの詳細を使用する
このアーキテクチャは、モデル駆動型アプリ フォームのユーザーがリアルタイムのドメイン固有の分析情報または意思決定のサポートを必要とするシナリオをサポートします。 データを移動したり手動で集計したりする代わりに、コンテキストで AI を利用した推奨事項を受け取ります。
利用事例の例
- 医療:臨床医は症状、バイタル、病歴に基づいて患者の治療の提案を受ける。
- 財務: アドバイザーには、現在のポートフォリオとリスクアペタイトに沿った投資に関する推奨事項が提示されます。
ビジネス バリュー
- 埋め込み AI を使用して意思決定を高速化します。
- ユーザーをコンテキスト内に保持します。アプリやダッシュボードを切り替える必要はありません。
- カスタム プロンプトを利用して再利用可能なエージェント トピックを通じてドメイン ルールを適用することで、一貫性を確保します。
Components
- モデル駆動型アプリ: 埋め込み PCF コントロールを使用してフォーム インターフェイスをホストします。
- PCF コントロール: エージェント API を呼び出すカスタム Power Apps コンポーネント フレームワーク コントロール。
- Copilot Studio エージェント: イベントによってトリガーされるトピックをホストします。
- カスタム プロンプト: ドメインの推論、データ参照、スコア付けロジック、構造化された推奨事項を提供します。
- Dataverse テーブル: アプリ データを格納し、必要に応じて分析情報の確認後に更新されます。
これらのコンポーネントの理由
- PCF を使用すると、モデル駆動型アプリ フォーム内で UI の詳細なカスタマイズとロジック挿入を行うことができます。
- Copilot Studio では、アプリを再デプロイせずにドメイン プロンプトの管理を簡略化し、カスタム イベントの一部として受信したイベント パラメーターを使用します。
- エージェント API を使用すると、アプリと AI ロジック間の疎結合が可能になります。
考慮事項
これらの考慮事項は、ワークロードの品質を向上させる一連の基本原則である Power Platform Well-Architected の柱を実行します。 詳細については、「Microsoft Power Platform ウェルアーキテクチャのベストプラクティス」を参照してください。
Reliability
- エージェント API 呼び出しに関する再試行ポリシーとタイムアウト ポリシーを実装します。 PCF で非ブロッキング エラーの状態を表示します。
- グレースフル デグラデーションを提供します。 エージェントの呼び出しが失敗した場合は、キャッシュされたガイダンスまたはルールベースのガイダンスを表示して、フォームを引き続き使用できるようにします。
- アップストリーム エージェント サービスが低下している場合は、環境変数を使用して AI 呼び出しを無効にします。
- テレメトリ (App Insights、Dataverse プラグイン、またはカスタム ログ) を使用してエージェントの呼び出しの成功率と失敗率を監視し、回帰を検出します。
セキュリティ
- 最小限の特権を適用します。 必須フィールドとユーザー コンテキストのみを送信します。 既定では、完全なレコード ペイロードを送信しないでください。
- データ分類を尊重します。 ガバナンス ポリシーで Copilot Studio への送信が許可されていない限り、個人データと保護された正常性情報 (PHI) を除外またはトークン化します。
- 環境の分離 (開発、テスト、運用) とマネージド ソリューションを使用して、エージェント トピックを呼び出すことができる場所を制御します。
- Dataverse のセキュリティを尊重します。 PCF はプラットフォーム コンテキストを介してデータを要求する必要があるため、行と列のセキュリティが尊重されます。
- エージェントの応答が自動コミットされないようにします。 ユーザーは、データ書き込みが行われる前に確認する必要があります。
オペレーショナル エクセレンス
- ソース管理 PCF とエージェント定義。 パイプライン タスクを使用してビルドとパッケージ化を自動化します。
- ソリューション チェッカーと静的分析を使用して、デプロイ前にコンポーネントを検証します。
パフォーマンス効率
- エージェント呼び出しを非同期的に行います。 フォームの読み込みをブロックしないでください。 読み込みまたは逐次開示を表示します。
- 繰り返し呼び出しを減らすためにデータが変更されていない場合は、セッション内または状態で最近の応答をキャッシュします。
エクスペリエンスの最適化
- カード、重大度バッジ、行動喚起ボタンなど、コンパクトでスキャン可能な形式で分析情報を提示します。
- AI が提案するコンテンツに明確にラベルを付け、使用可能な場合は信頼度または根拠を示します。
- 同意、無視、フィードバックアクションを提供します。 同意なしにユーザーが入力したデータを上書きしないでください。
- キーボード ナビゲーション、スクリーン リーダー ラベル、ハイ コントラスト テーマによるアクセシビリティをサポートします。
- 多言語ユーザー ベースが必要な場合は、プロンプトと応答をローカライズします。
責任ある AI
このワークロードは、ドメイン プロンプトを使用する AI エージェントを呼び出し、必要に応じて生成コンポーネントを含めることができます。 プラットフォーム (Copilot Studio と Power Platform) はベースライン ガバナンスを提供しますが、ソリューション所有者は、カスタム プロンプト、データ ポリシー、および受け入れフローにドメイン固有のガードレールを追加する必要があります。 この例では、ビジネス ニーズに基づいてユーザー データを評価し、スコープ付きコンテキストのみを渡します。
カスタム プロンプトには、責任ある AI の原則を補完するガードレールが含まれます。 このソリューションでは、次の原則が実装されています。
- 公平性: 明示的に必須でない限り、プロンプトで機密性の高い人口統計属性を回避します。 書き戻しを有効にする前に、意図しないバイアスの出力を確認します。
- 信頼性と安全性: エージェントの応答が Dataverse に自動書き込みされることはありません。 ユーザーは、(ループ内の人間) を確認して受け入れる必要があります。 低品質の応答のために信頼度しきい値とフォールバック メッセージングを追加します。
- プライバシーとセキュリティ: 必要な最小レコード フィールドのみを渡します。 データ ガバナンスが承認しない限り、個人データを除外またはマスクします。 機密性の高いペイロードを除外するテレメトリのみをログに記録します。
- 包括： アクセシビリティ対応の形式 (テキストおよびアダプティブ カード セマンティクス) で結果をレンダリングします。 スクリーン リーダーとハイ コントラスト モードをサポートします。 多言語展開用のローカライズ フックを提供します。
- 透明 性： 分析情報に AI 生成として明確にラベルを付けます。 評価したデータ フィールドと、推奨事項を生成したエージェントまたはトピックを示します。 組織の AI 使用ポリシーへの [詳細情報] リンクを指定します。
- 責任： 人間は最終的な決定を下します。 自律的な更新はありません。
貢献者達
Microsoft では、この記事を保持しています。 次の共同作成者がこの記事を書きました。
主要な著者:
- Ramakrishnan Raman、シニア ソフトウェア エンジニア