概要
https://qiita.com/Takashi_Masumori/items/e601311e9428ead0b892
詳細内容
## Copilot Studio のナレッジに SharePoint リストを追加した際の動作検証
https://qiita.com/Takashi_Masumori/items/e601311e9428ead0b892
Copilot StudioにおけるSharePointリストのナレッジ連携は、自然言語処理の精度に課題を残しつつも、フィルタリングや検索機能においては有効であることを検証しました。
[[Copilot Studio, SharePoint連携, ナレッジベース, 自然言語処理, AIエージェント]]
この記事では、Copilot StudioのナレッジソースとしてSharePointリストを追加した場合の動作検証結果が詳細に報告されています。Power Platformの市民開発者にとって待望の機能であるものの、自然言語による質問応答の精度には課題があることが示されました。具体的には、過去の問い合わせ内容に対するチャットボットのような応答は苦手とする一方で、カテゴリやIDに基づいたリストのフィルタリングや検索は高い精度で実行できることが確認されています。これは、Copilot StudioがSharePointリストをデータベースのように扱う場合に強みを発揮することを示唆しています。将来的には、AI Builderを活用してメールからカテゴリやキーワードを抽出し、それらを基にSharePointリストを検索・フィルタリングする自律型エージェントの構築といった応用が考えられます。この検証結果は、Copilot Studioを効果的に活用するための具体的な方向性を示しており、その限界と可能性を理解する上で非常に重要です。
**編集者ノート**: Webアプリケーションエンジニアの視点から見ると、この検証はCopilot Studioのようなローコード/ノーコードAIツールが、既存のデータソースと連携する際の現実的な課題と可能性を浮き彫りにしています。自然言語処理の完璧な理解を期待するのではなく、構造化されたデータに対する検索・フィルタリング能力を活かすというアプローチは、実用的なAIアプリケーションを構築する上で非常に重要です。今後は、AIが直接コードを生成するだけでなく、既存のシステムやデータと連携し、特定の業務プロセスを自動化する「AIエージェント」としての役割がさらに拡大するでしょう。特に、企業内の散在する情報を統合し、ユーザーの問い合わせに対して的確な情報を提供するようなシステムにおいて、このようなAIツールの活用は不可欠となり、その設計にはデータ構造の理解とAIの得意分野を見極めるエンジニアの知見がより一層求められると予測します。