Microsoft クラウドを使用した生成 AI エクスペリエンスの作成: ISV のガイド

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Microsoft Cloud で独自の Generative AI (GenAI) エクスペリエンスを作成するためのガイドへようこそ。 独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) として、GenAI の力を活用してイノベーションを行い、魅力的なソリューションを顧客に提供する主要な立場にあります。

Microsoft Cloud とは
Microsoft Cloud は、幅広い機能とサービスを提供する包括的で統合されたプラットフォームです。 Azure AI、Microsoft 365、Microsoft Fabric などが含まれており、グローバルなジェネレーティブ AI 革命の最前線に立っています。

このプラットフォームを使用すると、独自のデータと機能を、数百万人がアクセスする生産性とコラボレーションのハブである Microsoft 365 など、さまざまな領域に表示できます。

このガイドは、Microsoft Cloud エコシステム全体で利用できる広範な可能性をナビゲートするのに役立ちます。

コパイロットとは何か?
私たちは、人間が複雑な認知タスクを支援し、コンテキストに基づく提案を提供し、データ豊富な洞察を促進することで、ユーザーの生産性を向上させる、AI を利用した仮想アシスタントと呼んでいます。 これらの副操縦士は、特定の顧客または ISV データとコンテキストに基づくことができます。ISV は、ビジネス固有のデータを理解する生成的な AI エクスペリエンスを作成する機会を提供します。

シナリオとアプローチ

Microsoft Copilot コンポーネント、AI オーケストレーション、および基になる Microsoft Cloud インフラストラクチャを示す図。

このガイドでは、ISV が Microsoft Cloud 上の GenAI の広範な分野をナビゲートするのに役立つシナリオ主導のガイダンスを提供します。 当社の目的は、AI エクスペリエンスを作成するための 3 つの大まかなアプローチに配置された、独自の要件に最も適したパターンとテクノロジの選択を支援することです。

私たちのアプローチは、シナリオと要件に最適なパスをナビゲートするのに役立つシナリオに基づいてパターンに分かれています。

重要

これらのアプローチとそのパターン は相互に排他的ではありません。 これらを組み合わせて、独自の要件とシナリオに最適なカスタマイズされたソリューションを作成できます。

アプローチ 1: データとサービスを Microsoft の Copilots に表示する:

このアプローチは、データとサービスを Microsoft の Copilots に統合することを望む ISV 向けに設計されています。 フォーカスは、ユーザー エクスペリエンスを向上させるためにプラグインと Graph コネクタを使用することです。

シナリオ: エンド ユーザーが Teams、Word、Outlook などの Microsoft アプリで作業を実行し、必要な ISV です。

...自然言語インターフェイスを使用して情報にアクセスし、これらの Microsoft 365 アプリを介して利用できるようにする既存のサービスがあります。

パターン A: ISV データと機能を使用して Copilot の機能を拡張するプラグインを作成する

...ユーザー中心の Microsoft Graph データとそのorganizationの基幹業務データと組み合わせて、ISV データ ソースから分析情報を引き出します。

パターン B: Graph コネクタを使用して、ISV データを Copilot エクスペリエンスで使用できるようにします。

アプローチ 2: 最小限のコーディングとオプションの Microsoft データ統合を使用して、任意の場所で副操縦士を作成します。

このアプローチは、Microsoft のデータとツールを使用してアプリを強化することを目指している ISV、または Azure で独自の AI アシスタントを作成したい ISV 向けです。 これには、Microsoft Graph API、Copilot Studio プラグイン、Teams AI ライブラリの使用、またはコネクタを介してデータに対する独自の副操縦エクスペリエンスを顧客が作成できるようにすることが含まれます。

シナリオ: エンド ユーザーがどこでも作業する ISV です...

...また、データとサービスを使用して独自の副操縦エクスペリエンスを作成できるようにしたいと考えています。

パターン C: Copilot Studioで顧客主導の副操縦を可能にする Power Platform コネクタを開発する

シナリオ: 私は、 エンド ユーザーが既存のアプリケーションと UI で作業する ISV であり、必要なユーザーです。

...Microsoft ユーザー中心の Graph データを自分の副操縦士に組み込みます。

パターン D: 副操縦士で Microsoft Graph APIを使用する

...は、既存のアプリケーション内で会話エクスペリエンスを提供します。これにより、質問に答え、会話をアクションに変えることができます。

パターン E: Azure で独自の AI アシスタントを作成する

シナリオ: 私は、Copilot エクスペリエンスが Microsoft Teams を対象とし、 の要件が含まれている ISV です。

...GenAI に統合し、Teams でボットを実行し、コンテキスト対応の会話を行ったり、Teams チャット エクスペリエンスを使用したりするスマート Teams ボットを作成し、ISV として複雑なビジネス ロジックに重点を置きます。

パターン F: Teams AI ライブラリを使用して独自の副操縦士を構築する

アプローチ 3: フル コントロール: 独自の (BYO) エンド ツー エンドの AI エクスペリエンスを構築する:

このアプローチは、Azure AI Studioやセマンティック カーネルなどのツールを使用して、まったく新しい AI エクスペリエンスまたは副操縦を作成しようとしている ISV に向いています。 それは無限の可能性を提供する最高の制御およびカスタマイズを提供する。

シナリオ: 私は、最先端の相互運用可能な AI エクスペリエンスを開発しようとしている ISV です。.

...には複雑なマルチモーダル データの特殊な処理が必要です。これには、特定の精度のニーズを満たすために AI モデルの微調整が含まれる場合があります。

...合わせたソリューションには、ISV のカスタム AI モデルとサービスを使用します。

...システムプロンプト、温度、トーン、カスタム安全要件など、会話エクスペリエンスを完全に制御できます。

パターン G: Azure AI Studioを使用して、既存の API を使用して新しい相互運用可能な AI エクスペリエンスまたは副操縦を構築する

パターン H: セマンティック カーネルを使用して独自の副操縦語を構築する

ヒント

理解を深めるために、各パターンで提供されている [作業の開始 ] リンクで利用できる詳細なコンテンツを確認することをお勧めします。

Microsoft Copilot スタックは、バックエンド (各リポジトリにデータが格納されている) と中央の AI オーケストレーション層、フロントエンド (copilot の UI エクスペリエンス) の 3 つの異なる層で構成されます。 各層には、副操縦士を構築するときに考慮する必要がある推奨レイヤーがあります。

ISV がアプローチ 1 からアプローチ 3 に移行するにつれて、より大きな開発責任を引き受け、各層に対してより深く関与します。 たとえば、アプローチ 1 でプラグインを作成すると、Microsoft はデータ統合や責任ある AI を含む AI オーケストレーションを処理します。 逆に、カスタム副操縦士を開発するには、ユーザー エクスペリエンス、オーケストレーション レイヤー、データ管理、責任ある AI を完全に制御する必要があります。

Microsoft Copilot Stack コンポーネント、AI オーケストレーション、および基になる Microsoft Cloud インフラストラクチャを示す図。

注意

"copilot" は生成型 AI アシスタントの一般的な概念を指しますが、"Copilot" とは、Microsoft 365 Copilot や ISV が統合できる Copilot Dynamics 365などの特定の Microsoft 製品を指します。

各オプションは複雑さと労力によって異なります。 既存の Microsoft Copilots の採用は簡単で、プラグインで拡張するには最小限の労力が必要です。新しい副操縦士エクスペリエンスを作成するには、設計、科学、エンジニアリングが必要になる場合があります。

AI ソリューションは、モデルを基にしてコンテキストとして使用するデータと同じくらい優れている点に注意することが重要です。 すぐに使用できる Microsoft Copilots では、さまざまなシナリオが既にサポートされており、データ、関数、プロセスを使用して拡張できます。 ただし、ユーザー インターフェイスを拡張することはできません。 そのため、特定のシナリオ、GenAI アルゴリズムを適用する方法、およびユーザー ("パイロット") が副操縦機能を利用する方法を慎重に検討することが重要です。

アプローチ 1: データとサービスを Microsoft の Copilots に表示する

既存のサービス、データ、プロセスを Microsoft の Copilots または Microsoft 365 アプリケーションに表示しようとしている ISV は、プラグインとコネクタを構築することでこれを行うことができます。

このアプローチでは、たとえば、Microsoft 365 Copilot が他のソフトウェアやサービスの API と対話し、最新の情報を表示し、アクションを実行し、新しい種類の計算を実行できます。

パターン A: 既存の Copilot の機能を強化するプラグインを作成する

プラグインは、既存の Copilot の機能を強化する拡張機能であり、ISV アプリやサービスと対話できます。 ユーザーは、自然言語の会話を介して API との対話を有効にすることで、ユーザーの機能を拡張できます。 たとえば、プラグインを使用すると、Copilot が有用な情報を取得したり、新しい計算を実行したり、ユーザーに代わってアクションを安全に実行したりできます。

Microsoft Copilot と ISV アプリケーションとプラグインを介したデータとの相互接続されたコンポーネントを示す図。

ISV は、Teams Message Extensions や Power Platform プラグインなど、さまざまなツールを使用してCopilot Studioを使用してプラグインを作成できます。 新しいプラグインは、パートナー センターを介して Microsoft の Copilot エコシステムに公開できます。IT 管理者は、エンド ユーザーによる使用を承認できます。

ISV シナリオ:

  • Microsoft 365 クライアント アプリで既存のサービスを表示しようとしている ISV
  • ユーザーは、TEAMS、Outlook、Word などの Microsoft 365 クライアント アプリから、ISV アプリケーションまたは任意の外部システムでアクションを検索、更新、実行できます。
  • Teams のユーザーは、顧客が使用する外部チケットまたは CRM システムから関連情報を検索できます。オプションで、ユーザーに代わってシステム内でアクションを実行する場合も含まれます

パートナーの利点:

  • Microsoft 365 クライアント アプリを使用している何百万人ものユーザーと企業にサービスを提供し、現在作業しているユーザーを満たします。
  • Microsoft 365 クライアント アプリで表示することで、ソリューション サービスの可視性を向上させます。
  • 複数のアプリとキャンバス間を移動する必要がなくなるため、ユーザーの摩擦を軽減できます。
  • Microsoft 365 アプリ全体のユニバーサル統合と継続性を備えた、Microsoft 365 アプリ全体で一貫したユーザー エクスペリエンス。
  • たとえば、Contoso ユーザーは、Teams を離れることなく、Outlook、SharePoint、Fabrikam の外部システムからのデータで要約された最新の顧客アカウントを検出します。

開始する場所:

重要なポイント:

  • プラグインは、Microsoft Copilots 上で ISV サービスとアプリを表示する方法であり、エンド ユーザーが Microsoft 365 クライアント アプリから ISV アプリやサービスを操作できるようにします。
  • ISV は、Teams メッセージ拡張機能やCopilot Studio プラグインなどのツールを使用してプラグインを作成できます。
  • プラグインを使用すると、パートナー センターを通じてソリューションの可視性と検出可能性を高めることができます

パターン B: Graph Connecters を使用してデータを Copilot エクスペリエンスに取り込む

Graph コネクタを 使用すると、ISV はデータを Microsoft 365 セマンティック インデックスに接続できます。 ユーザーのデータは、Teams、Outlook、Word などの Microsoft 365 クライアント アプリから直接検索および操作できるようになります。 Microsoft Copilot は、クラウドかオンプレミスかにかかわらず、Microsoft Graph を介して ISV データに基づいて作成されます。 さらに、ISV は、SaaS 製品として提供される統合データ プラットフォームである Microsoft Fabric を使用して、データを Microsoft Cloud に取り込み、Microsoft Graph に簡単に接続できます。

'Microsoft Graph データ' と 'ISV アプリ' に接続されている 'Copilot' と 'Graph コネクタ' を介して 'ISV データ ソース' にリンクされている 'ISV アプリ' を示す図。

ISV は、さまざまなデータ ソース、ファイル システム、Web ページ、エンタープライズ アプリケーションなどをサポートする Microsoft Graph コネクタ API を使用して Graph コネクタを構築できます。

グラフ コネクタでは、自然言語処理、エンティティ抽出、画像分析など、AI を利用した機能を使用してデータを強化することもできます。 GRAPH コネクタを使用することで、ISV は独自のデータを使用して Microsoft Copilot を拡張し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、よりパーソナライズされた安全な対話を可能にすることができます。

何百もの Graph コネクタが既に存在します。 たとえば、Jira Cloud Graph コネクタを使用すると、Jira オブジェクトを Microsoft 365 Graph データと同じレベルに昇格させることができます。これにより、包括的な推論とユニバーサル統合が可能になり、より充実した分析情報が得られます。 このコネクタを使用すると、エンド ユーザーは自然言語インターフェイスを使用して Microsoft 365 Copilot から Jira オブジェクトを検索できます。

ISV シナリオ:

  • 顧客が Microsoft 365 で作業を行い、エンドユーザーが ISV データ ソースからユーザー中心の Microsoft Graph データと組み合わせて分析情報を引き出せるようにしたい ISV。
  • ユーザーは、ISV アプリケーションからデータを取得、要約、および理由を取得し、他の Microsoft 365 グラフ データ (メール、単語ドキュメントなど) と組み合わせることができます。
  • Communications Director は、ISV グラフィックス デザイン アプリケーションから提供されるコンテンツでエンリッチされた PR メールを Outlook で見つけて再通知する必要があります

パートナーの利点:

  • 仕事をしているユーザーに会う。 膨大なユーザー ベースは Microsoft 365 クライアント アプリケーションを使用し、1 つの統合エクスペリエンスで独自のデータとサービスにアクセスできるようになりました。
  • ISV データと Microsoft Graph データを組み合わせることにより、強化された分析情報。
  • 1 つのコネクタを使用して、Microsoft 365 アプリ、Microsoft Search、Context IQ、Viva とのユニバーサル統合。
  • ISV データを表示するようにチャネルを拡張し、ユーザー ベースを増やす可能性があります。

開始する場所:

重要なポイント:

  • グラフ コネクタを使用すると、ISV は Microsoft Copilot エコシステムにデータを取り込み、パーソナライズされた安全な対話を使用してユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
  • ISV では 、Microsoft Fabric を使用してデータを Microsoft Cloud に取り込み、Microsoft Graph に接続できます。
  • Graph コネクタを使用することで、ISV はデータと Microsoft 365 グラフ データを組み合わせて、強化された分析情報を提供し、Microsoft 365 アプリとのユニバーサル統合を実現できます。

アプローチ 2: 最小限のコーディングとオプションの Microsoft データ統合を使用して、任意の場所に copilots を作成する

ISV は、Microsoft Graph に配置されているツールとデータの機能を独自のアプリに取り込み、機能とユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

パターン C: Copilot Studioで顧客主導のコピロットを可能にする Power Platform コネクタを開発する

Copilot Studioを使用すると、顧客は、organizationと Microsoft およびパートナーのデータ ソースからのデータを使用して、一般的なユーザー クエリに応答できるローコード AI アプリを作成できます。 Copilot Studioでは、Power Platform コネクタを使用して、現在 500 を超えるコネクタがある可能性のあるソースからデータを取り込みます。 ISV として、データとサービスへのコネクタを作成して、顧客が ISV データを基盤として独自の内部コピロットと AI アプリを作成できるようにします。

さまざまなデータ ソースと ISV アプリケーションとの統合Microsoft Copilot Studioプラグインの図。

これらの AI アプリは、Web サイト、モバイル アプリ、Microsoft Teams、または Azure Bot Framework でサポートされているチャネルなど、さまざまなプラットフォームにわたってエンド ユーザーに表示できます。

シナリオの例:

  • 既存のアプリケーション内で顧客にチャット ボットエクスペリエンスを提供することを検討している ISV は、質問に回答し、会話をアクションに変えることができます。
  • アプリケーション内で質問をし、ISV、Microsoft、または顧客のデータ ソースに根付いた回答を受け取るユーザー。
  • 既存の API から顧客コネクタを作成し、Copilot Studioを使用してプラグインに変換します。これにより、これらの API を自然言語インターフェイスを使用してチャット ボットから呼び出すことができます。
  • 既存の Power Automate フローを、Microsoft copilot チャットから呼び出してアクションを実行し、情報を取得できるプラグインに変換します。
  • Power Platform のこれらのコネクタを通じて、Zendesk、GitHub、Salesforce などのエンタープライズ システムから自然言語インターフェイスを介してデータにアクセスします。

パートナーの利点:

  • 既存の Microsoft コネクタと Microsoft 以外のコネクタの機能を活用して、アプリケーションを簡単に強化および強化します。
  • 迅速かつ効率的な統合のために Power Platform カスタム コネクタ アプローチを適用することで、プラグインの開発を迅速化します。
  • Copilot Studioのローコード機能を使用して、価値への時間を向上させます。
  • 最小限のコーディングで AI 機能をアプリに統合することで、競争力を獲得します。

開始する場所:

重要なポイント:

  • Copilot Studioは、ISV データまたは関数に基盤を付けたチャットボット機能を使用して既存のアプリケーションを強化できるローコード AI アプリを作成するためのプラットフォームを提供します。
  • このプラットフォームでは、既存の Power Platform コネクタとカスタム コネクタの両方がサポートされており、ISV サービスとデータ ソースを柔軟に統合できます。
  • AI 機能の統合により、ユーザー エクスペリエンスが大幅に向上し、アプリの競争力を高めることができます。

パターン D: コピロットで Microsoft Graph APIを活用する

Microsoft Graph APIは、予定表、Bookings、Outlook、Teams、OneDrive、SharePoint など、Microsoft 365 アプリケーションからユーザー中心のデータにアクセスするための強力なエンドポイントを提供します。 この API を使用すると、Microsoft 365 のデータを使用してアプリを強化し、ユーザーがより豊富な分析情報と分析情報を得ることができます。

MICROSOFT Copilot と ISV アプリケーションとデータの相互接続されたコンポーネントを示す図Graph API。

ISV シナリオ:

  • 既存の ISV アプリケーションを使用している顧客とパートナーは、Microsoft ユーザー中心の Graph データを copilot に組み合わせるために使用しています。
  • プロジェクト管理アプリを備えた ISV は、Microsoft 365 カレンダー データとプロジェクト ドキュメント データを組み込んで、ユーザーがアプリ内の期限とマイルストーンを追跡できるようにしたいと考えています。
  • CRM アプリを備えた ISV は、Microsoft 365 の連絡先データとメール データを組み込んで、顧客プロファイルと通信ログを強化したいと考えています。

柔軟な人事スイートを備えた汎用性の高い人事管理 (HCM) ソフトウェアである Fabrikam は、人材獲得、従業員報酬管理、フィードバック プロセスなどのさまざまなワークフローのシームレスな自動化を可能にします。 Fabrikam は、イノベーションの継続的な追求において、HR スイートの上に最先端の copilot 機能を導入しています。 現在、ユーザー中心のグラフ データを統合することで、アプリケーションをさらに昇格することを目指しています。 この機能強化では、Graph APIを使用して従業員の予定表を組み込み、スケジュールされた休暇やフィードバック プロセスの 1:1 などの詳細を含みます。

パートナーの利点:

  • データと Microsoft 365 Graph を組み合わせることで、エンリッチされた分析情報を明らかにします。
  • シームレスな統合: アプリとの統合を容易にするために、Microsoft 365 データへの標準化されたアクセス。
  • ユーザー エクスペリエンスの向上: アプリ内の関連する Microsoft 365 データと機能にアクセスして、よりシームレスなユーザー エクスペリエンスを提供します。
  • 強化された機能: Microsoft 365 データを使用して、アプリに新しい機能を追加します。
  • スケーラビリティと効率性: Graph APIがデータ取得を処理する間、アプリの構築と改善に重点を置きます。

開始する場所:

重要なポイント:

  • Microsoft Graph APIを使用すると、ISV は Microsoft 365 のユーザー中心のデータを使用してアプリを強化できます。
  • Graph API を使用すると、Copilots 時代のために構築されたより高度な検索エクスペリエンスである Microsoft 365 セマンティック インデックスを活用できます。
  • ISV は、Graph APIを使用することで、より豊富な分析情報と分析を使用してアプリを強化できます。

パターン E: Azure OpenAI アシスタントを使用してアプリに copilot エクスペリエンスを提供する

ISV は、Azure の AI サービスでこのローコード アプローチを採用して、copilot のようなエクスペリエンスを独自のアプリケーションに取り込むことができます。 これは、JSON で関数の構造を記述し、ユーザーの質問に対する回答を作成するのに役立つコードを実行および実行するためのサンドボックス Python 環境を提供するだけで、GPT の関数呼び出しを適用して独自の API を呼び出すための高速パスを提供します。

これらの機能はどちらも、従来のコードやタスクに適した既存のシステム (単純な数学タスクなど) に言語ベース以外の課題をオフロードする場合に役立ちます。

システムプロンプトと温度に直接アクセスすることはできませんが、copilotのようなエクスペリエンスの性格に大きな影響を与えるカスタム命令を使用してアシスタントの動作に同様に影響を与える可能性があります。

パートナーの利点:

  • Azure OpenAI Assistants はローコードアプローチを提供し、ISV が広範な開発作業を行わずに、Generative AI 機能をアプリケーションに迅速に統合できるようにします。

開始する場所:

重要なポイント:

  • ISV では、Azure OpenAI Assistants を使用して、ユーザー エンゲージメントを強化する対話型の自然言語インターフェイスを作成できます。 これらのアシスタントは、JSON を介して記述するだけで API に呼び出すことができます。
  • Azure OpenAI Assistant は、ユーザーのプロンプトに基づいてサンドボックスでコードを記述して実行し、GenAI 以外の問題を解決できます。

パターン F: Teams AI ライブラリを使用して独自の copilot を構築する

ISV は、 Teams AI ライブラリ を使用して、既存の Teams チャットボットに自然言語機能を追加することもできます。 このライブラリを使用すると、ISV は Teams スキャフォールディングを使用して会話のやり取りを処理しながら、ビジネス ロジックに集中できます。 ISV は Teams でチャット ボットを表示できるため、ユーザーはアプリを操作するためのより自然で直感的な方法を提供できます。

ISV アプリと Azure OpenAI Service との迅速なエンジニアリングとデータ交換を伴う Microsoft Teams AI ライブラリ パターンのフローチャート。

ISV シナリオ:

  • エンド ユーザーは Teams を使用しており、ISV パートナーは、ボットのような機能を備えた Teams でサービスや機能を表示することを検討しています。
  • Graph データとの統合は必要ありません。ISV パートナーは、Teams Copilot 機能と統合することなく、サービスとビジネス ロジックに集中することを検討しています。
  • 事前構築済みの Teams アプリ テンプレートとモデレーションセーフ機能が組み込まれている ISV パートナーは、既存のチャット ボットに LLM 機能を簡単に追加できます。

パートナーの利点:

  • 会話エクスペリエンスなどのChatGPTを追加し、プロンプト エンジニアリングをボットに制御し、組み込みの安全機能を再利用します。
  • などの機能を再利用する準備が整った上に構築
    • Teams AI メカニズムによって提供される会話セッションの履歴。
    • 多言語サポート。
    • OpenAI モデル以外の多大言語モデルのサポート。
    • ユーザーの意図に基づいてアクションにマップするのに役立つアクション プランナー。
    • 拡張メカニズムを使用して、パラメーターまたはシステム プロンプトの変更によってモデルの応答方法を変更する準備ができました。
    • データに対するモデルからの回答を根拠にできる追加の推論。

開始する場所:

重要なポイント:

  • チーム AI ライブラリは、LLM の機能を使用して、Teams で ISV で開発されたボットを簡単に明るくする方法を提供します。
  • 現在の Microsoft Copilot 機能との統合は必要ありません。タスク指向のエクスペリエンスを提供できます。
  • これは、エンジニアリングの観点から多くの可能性を提供しますが、すぐに使用できる機能を使用して、開発プロセス全体を容易にします。

LLM を使用して Teams でボットを活用する場合は、Teams AI ライブラリを使用します。

アプローチ 3: フル コントロール: 独自の (BYO) エンド ツー エンドの AI エクスペリエンスを構築する

ISV では、Microsoft Copilot Stack を使用して、完全に新しい AI エクスペリエンスを copilot またはインテリジェント アシスタントとして構築できます。 スタックのこの中間部分に構築される ISV は、AI オーケストレーションに責任を負います。ここでは、Microsoft がさまざまなオプションを提供し、そのすべてが Microsoft の基本モデル、AI ツールチェーン、AI インフラストラクチャを適用します。

セマンティック カーネル を利用して、Microsoft Copilots を活用するのと同じ AI オーケストレーション パターンを copilots で構築できます。 これは、 直接開発できる SDK として使用できます。

フロントエンド アプリと基本モデルの間で拡張された AI オーケストレーションを備えた Microsoft CopilotSstack を示す図。すべて Microsoft Cloud 上にあります。

スタックの中央に copilot サービスを作成する投資のほとんどは、ISV は、Teams、Microsoft 365 Copilot、Microsoft Copilot、独自のアプリケーション サーフェス、Web サイト、チャット ボットなど、さまざまなサーフェスにこの copilot サービスを自由に接続できます。 基本的に、アプリケーション サーフェイス (スタックの最上位) との統合に関しては、ここで説明する他のすべてのパターンもオプションです。

パターン G: Azure AI Studioを使用して独自の copilot を構築する

Azure AI Studioは、ISV がカスタム、インテリジェント アシスタント、または副操縦士を構築するためのオールインワン プラットフォームです。 さまざまな Azure AI サービスの機能が組み合わされ、生成型 AI アプリケーションを開発およびデプロイするための統合ワークスペースが提供されます。 これは、データ サイエンティスト、開発者、その他の利害関係者が集まり、連携できるコラボレーション プラットフォームです。

Azure AI Studioにより、ISV はコピロットの行動、個性、機能を完全に制御できます。 広範なカタログの既存の事前トレーニング済みモデルの使用、データのモデルの微調整、独自のカスタム AI モデルのトレーニングなど、Azure AI Studio複雑なマルチモーダル データを処理する AI エクスペリエンスの開発を加速します。

Azure AI Studioの際立った特徴は、さまざまな業界やユース ケースに対応する多様なモデルです。 これにより、ISV は 1 つのソリューション内で異なるモデルを組み合わせて、独自の要件を満たすことができます。

Azure AI Search との統合により、ISV は、AI Searchの統合ベクター化機能の利点を利用して、Azure AI Studioから非構造化データの取得拡張生成 (RAG) パターンを直接実装できます。 つまり、copilot が必要とするデータをベクター データベースに自動的に最新の状態に保つことができるので、ユーザー プロンプト評価中の高速かつ効率的な取得が容易になり、インデックス作成、チャンク、埋め込み、ベクター化パターンを自分で実装するタスクが節約されます。

Azure AI Studioの機能であるプロンプト フローには、大きな言語モデル (LLM)、プロンプト、Python ツールを使用して実行可能フローを調整するための視覚化されたグラフが用意されています。 これにより、チームコラボレーションを通じてフローのデバッグ、共有、反復処理が容易になります。

コード優先のアプローチを好む ISV チームの場合、Azure AI SDK には、Azure AI Studio プロジェクトや関連リソースのセットアップなど、Azure AI サービスにアクセスするためのパッケージスイートが用意されています。 これにより、開発者とデータ サイエンティストは、AI コンポーネントを管理し、AI モデル、パイプライン、サービスをコードから直接構成しながら、それを好むユーザーがグラフィカル インターフェイスを使用できるようにすることができます。

プロトタイピングは、プレイグラウンドを介してAzure AI Studioで簡単に行うことができます。 Azure AI Studioのプロジェクトに取り組むチームの一般的な体験は、プレイグラウンドでアイデアを検証する個人から始める可能性があります。 魅力的な結果が生成されたら、プレイグラウンドからプロンプト フローに対して、バージョン管理されたカスタマイズされたフローとしてプロンプトを表示できます。 AI プロジェクトでバージョン管理された成果物になったので、より広範なチームは、Azure AI Studio UI とコード専用を介してフローにアクセスできる場所に貢献できます。 この時点で、異なる LLM へのロジックの複数の分岐をテストおよび評価できます。

開発フェーズを超えて、Azure AI Studioは LLMOps ツールチェーンも提供し、開発から運用、継続的なメンテナンスまで、エンドツーエンドのプロンプト エンジニアリングを処理します。

Azure AI Studioでは、Azure AI Search、Azure Open AI Service、およびその他の Azure AI サービスとの統合がサポートされ、ISV のリソース管理が簡素化されます。 また、プロジェクト指向のワークスペースも提供され、共有コンピューティング、モデルデプロイ、サービスに対するコラボレーションが促進されます。

ISV シナリオ:

  • 遠隔医療プラットフォームを構築する医療 ISV は、医療専門用語を理解し、医師の診断を支援し、関連する治療の推奨事項を提供する copilot を望んでいます。
  • 金融サービス プロバイダーには、市場の傾向を分析し、投資オプションに関する顧客のクエリに回答し、パーソナライズされた財務レポートを生成できる copilot が必要です。
  • e ラーニング プラットフォームでは、家庭教師の学生が複雑な概念を説明し、個々の学習の好みに基づいてその教育スタイルを適応させる copilot が必要です。
  • 保険会社は、現在の請求が契約でカバーできるかどうかを検証することで、請求プロセス中のドキュメント分析を高速化します。
  • 航空会社のコピロットは、あなたが旅を計画し、チケットやホテルを探し、オファーに満足したらそれらを予約するのを助けることができます。
  • 一連のレストランでは、新入社員がプロセス全体を通して案内することでオンボードできるように、copilot アプリを作成しています。
  • ISV は、開発者が API との統合を構築するのに役立つ VS Code 拡張機能を顧客に提供します。

パートナーの利点:

  • カスタマイズと制御: アプリケーションの要件に正確に合わせた特注の copilot を構築します。
  • シナリオの柔軟性: ドメイン固有のコピロットからタスクの自動化やコンテンツ生成まで、幅広いシナリオに対応します。
  • 既存のシステムとの統合: データベース、API、およびその他のサービスに接続して、copilot の機能を強化します。
  • ブランド ID とユーザー エクスペリエンス: copilot の個性を形成して、ブランドの声に合わせ、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。
  • ビルド エクスペリエンス: オープンソースで拡張性の高い SDK、セマンティック カーネルを使用すると、既存の API を呼び出すことができるインテリジェントなエージェントを構築できます。 セマンティック カーネルを使用すると、Microsoft 独自のアプリで Microsoft のコピロットを強化するのと同じ AI オーケストレーション パターンを使用できます。
  • スケーラビリティとデプロイ: 複数のクライアントまたはアプリケーションに copilot をデプロイし、数千人のユーザーに同時にサービスを提供します。

開始する場所:

重要なポイント:

  • Azure AI Studioは、カスタム、インテリジェント アシスタント、または副操縦士を作成するための強力なプラットフォームを提供します。
  • ISV は、コピロットの行動、個性、機能を形成し、真にオーダーメイドのソリューションを作成できます。
  • Azure AI Studioは、幅広いシナリオをサポートし、既存のインフラストラクチャとシームレスに統合します。
  • Azure AI Studioを使用してカスタム 副操縦士を作成すると、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、特定のユース ケースに合わせたソリューションを提供できます。
  • AI Studio は、単一のスケーリングされたエンドポイントとして表示される副操縦サービス (またはバックエンド) を提供します
  • その後、ISV には、上記のパターンを含め、選択したアプリ、フロントエンド、または会話画面にサービスを接続するオプションがあります。
  • このパターンは、特定のニーズに基づいて他のパターンと組み合わせることができます。 たとえば、このパターンをパターン A と組み合わせて Microsoft Copilot にプラグインしたり、パターン F を使用して Teams で独自の副操縦ボットを表示したりできます。

パターン H: セマンティック カーネルを使用して独自の副操縦語を構築する

セマンティック カーネルは、開発者がアプリケーション内で高度な副操縦を作成できるようにするオープンソース SDK です。 C#、Java、Python など、さまざまなプログラミング言語がサポートされているため、幅広い開発者コミュニティからアクセスできます。 セマンティック カーネルを使用すると、AI プラグインのオーケストレーションが可能になり、Azure OpenAI や Hugging Face など、さまざまな AI モデルとの統合が可能になります。

セマンティック カーネルは、Microsoft Copilots の AI オーケストレーション パターンの本質をカプセル化し、開発者に エージェント と 副操縦を構築するためのツールを提供します。

エージェントは、ユーザーの質問に答え、プロセスを自動化できる AI システムです。 シンプルなチャットボットから完全に自動化された AI アシスタントまで、さまざまな機能があります。 特別な種類のエージェントである Copilots は、ユーザーと一緒に作業します。 完全に自動化されたエージェントとは異なり、副操縦士は提案と推奨事項を提供し、ユーザーは制御を維持できます。

プラグイン: エージェントにスキルを提供します。 メールの送信、データベースからの情報の取得、ヘルプの依頼などのタスク用のプラグインを作成できます。

Planners: エージェントはプランナーを使用して、タスクを完了するための計画を生成します。 たとえば、ユーザーがメールを作成するのを支援する副操縦士は、受信者の詳細の収集やメールの作成などの手順を含むプランを作成します。

SDK には、VS Code 拡張機能、サンプル チャット コピロット アプリが付属していますが、アイデアを生き生きとさせるスキャフォールディングを提供するスターターも付属しています。

セマンティック カーネルの使用を開始することにしました。コーディングを開始する前に、いくつかの機能を定義することをお勧めします。

  • まず、副操縦士のペルソナと行動を定義します。
  • あなたの副操縦士が支援する一般的なタスクのためのプラグインを作成します。
  • 計画者を使用して、副操縦アクションの計画を生成します。
  • 洗練されたユーザー エクスペリエンスを確保するために、徹底的にテストする計画を立てる。
  • ユーザーからフィードバックを収集し、エージェントまたは副操縦者の動作に実装できることを確認します。

ISV シナリオ:

  • 独自のアプリケーション (顧客開発ツールまたは人事システム) の一部である副操縦士を構築しており、ユーザーが同じ UI の領域に留まり続けたいと考えています。
  • オーケストレーション エンジン、RAG 実装、モデルの選択、モデル パラメーターを完全に制御する必要があります。
  • copilot サービスでは、顧客がプラグインを使用してソリューションの上に拡張機能を構築できるようにする必要があります。
  • ソリューションでは、テキストだけでなくキャンバスやその他のメディアを利用します。

パートナーの利点:

  • Microsoft がファースト パーティの Copilots を構築するために使用するオピニオンオーケストレーション エンジンへのアクセス権を使用して、副操縦士の動作を完全に制御します。
  • Microsoft Fabric OneLake を使用して、独自のエンタープライズ データでモデルをシームレスに構築し、構造化、非構造化、リアルタイムのデータを統合します。 これにより、開発者は高度なハイブリッド検索とセマンティック検索を使用して、強化世代 (RAG) アプリケーションを電力取得できます。
  • プロンプト エンジニアリングとプロンプト フローなどの LLMOps ツールを使用して、AI 応答を絞り込むための優れたツールにアクセスできます。

開始する場所:

重要なポイント:

  • セマンティック カーネルは、開発者が GenAI 機能をアプリに簡単に組み込むのに役立つ、オピニオンされたオープンソース フレームワークです
  • Microsoft によって保守および開発され、ファースト パーティ チームが Microsoft Copilot ソリューションを構築するために使用されています。
  • サンプルのセットを使用すると、独自のアプリケーション スタック内で GenAI 体験を簡単に開始できます。
  • このパターンは、特定のニーズに基づいて他のパターンと組み合わせることができます。 たとえば、このパターンをパターン A と組み合わせて Microsoft Copilot にプラグインしたり、パターン F を使用して Teams で独自の副操縦ボットを表示したりできます。

まとめ

シナリオから始めて、関心のあるパターンを 1 つ以上購入しました。このパターンは、3 つのアプローチのいずれかに収集されています。 各パターンにはいくつかの差異がありますが、各アプローチにはいくつかの一般的な機能があります。

アプローチ 1: データとサービスを Microsoft の Copilots に表示する アプローチ 2: 最小限のコーディングとオプションの Microsoft データ統合を使用して、任意の場所に副操縦士を作成する アプローチ 3: フル コントロール: 独自の (BYO) エンド ツー エンドの AI エクスペリエンスを構築する
開発の作業量 Low (No/low code) Medium (最小コード) High (Pro コード)
[データ ソース] Microsoft Graph (コネクタ経由の Microsoft/M365 または Microsoft 以外) 各種。 Power Platform コネクタ、Microsoft Graph、API。 Microsoft テナント内または外部の複数のデータ ソース、サービス、アプリにまたがることができます
ユーザー インターフェイスまたは会話サーフェス Teams、Microsoft 365 など、拡張されている Copilot によって提供されます。 独自のものを持ち込むには、Microsoft によって提供されるアプローチによって異なります。 あなた自身を持って来る。 同じ副操縦士で可能な複数の表面
副操縦士のトーン、動作、モデル パラメーターに対する影響 直接制御なし。 モデル パラメーターは、Copilot が拡張される責任があります。 メタプロンプトの一部を形成するカスタム命令を介して、特に動作とトーンに影響を与えるものもあります。 Teams AI ライブラリを使用すると、モデル パラメーターを制御できます。 温度、システム プロンプト、最大トークンなどのモデル パラメーターを直接制御します。カスタム副操縦の動作。
マルチモデル対応 いいえ いいえ はい 同じフロー内の多様なモデルに対する複数の呼び出し
モデルのサポート システムによって提供される OpenAI モデルの選択 任意のモデルの OpenAI と完全なモデル カタログの選択
責任ある AI システムによって提供される 各パターンのシステムまたは活用可能なオプションによって提供されます 各パターンのプラットフォーム オプションに対する ISV の責任。
チャット履歴のサポート システムによって提供される 各パターンのシステムまたは活用可能なオプションによって提供されます 各パターンのプラットフォーム オプションに対する ISV の責任。
シナリオ例 Microsoft Copilots のユーザーは、ISV のデータとサービスに対してアクションを実行したり、分析情報を取得したりできます。 既存の ISV アプリケーション画面に GenAI アシスタントを導入して、顧客または ISV データに対する推論を行います。 Teams などの既存の Microsoft サーフェスで、独自の副操縦士またはチャットボットを Microsoft Copilots に 個別の ID とエクスペリエンスで提示します。 顧客とユーザーは 、ブランドや行動に合わせて完全にカスタマイズされた副操縦士と対話します。これにより、複数のデータセットや接続されたシステムを、複数の選択肢の UI または会話サーフェスから推論できます。

これらのアプローチは、カスタマイズする可能性を高めるために用意されています。また、ISV が得たコントロールを介してより多くの責任を引き出す必要があり、全体的な開発作業が増加します。

そのため、最初の要件に最も早く市場投入する方法である可能性があるアプローチ 1 から開始することを強くお勧めします。 Microsoft は、新しいファースト パーティの Copilots を頻繁にリリースしています。 継続的にチェックして、データとサービスを拡張することで、新しい Copilot がユーザーのニーズにより効率的に対処できるかどうかを確認します。

要件に応じて、より多くの制御とカスタマイズが必要となるので、アプローチ 2 と 3 に徐々に移行します。

ここでの例外は、ISV が既存の資産を持つ既存の AI 機能を既に社内に持っている場合です。 たとえば、既存の AIOps プロセスを持つ GenAI チームを既に持ち、Python や LangChain で既に IP が作成されている ISV は、当然、アプローチ 3 の方が適している可能性があります。

最後のキー引き出しは、このパターンの一覧が完全でも相互に排他的でもないということです。 ここでは、ISV のシナジーを確認するパターンを選択してキュレーションしました。さまざまな方法で組み合わせて、ニーズに完全に合ったソリューションを作成できることを理解することが重要です。 たとえば、アプローチ 3 (パターン G または H) を使用しているときに、フロントエンドが必要になる場合があります。 この場合は、プラグイン (パターン A) または Teams AI ライブラリ (パターン F) を一緒に使用できます。 AI 戦略を計画するときは、常に異なるパターン間のシナジーを考慮してください。