【Teams】Teams AI Foundryでカスタムコピロット素材を作る手順

Teams AI Foundryにおけるカスタムコピロットの役割

Teams AI Foundryは、Microsoft 365 Copilotの基盤となる技術の一つです。組織固有のデータやドキュメントを学習させることで、より的確でパーソナライズされたAIアシスタント(コピロット)を開発できます。

これにより、会議の要約、関連情報の検索、タスクの提案などが、組織の文脈に沿って行われるようになります。カスタムコピロットを効果的に利用するには、適切なデータを準備し、AI Foundryに正確に学習させることが不可欠です。

カスタムコピロット用データの準備と形式

カスタムコピロットに学習させるデータは、その精度を左右する重要な要素です。データソースの選定と、指定された形式への整形が求められます。

利用可能なデータソース

Teams AI Foundryでは、主に以下のデータソースからの情報を取り込むことができます。組織で利用している情報資産を最大限に活用しましょう。

SharePointサイト

SharePointは、組織内のドキュメント管理や情報共有の中心となるプラットフォームです。SharePointに保存されているドキュメント(Word、Excel、PowerPointなど)やリストデータを、コピロットの学習データとして利用できます。

ただし、データへのアクセス権限があるユーザーのみが、そのデータをコピロットに学習させることが可能です。組織のセキュリティポリシーに基づき、適切な権限設定を確認してください。

OneDrive for Business

個人の仕事用ファイルが保存されるOneDrive for Businessも、学習データソースとして利用できます。ただし、個人で管理しているデータが多いため、組織全体で共有すべき情報か、個人の作業効率化に役立つ情報かを判断して利用することが推奨されます。

こちらも、データへのアクセス権限が学習の前提となります。共有設定に注意しましょう。

その他のデータソース

将来的には、Exchange Onlineのメールやチャット履歴、さらには外部のデータベースなど、より多様なデータソースからの取り込みがサポートされる可能性があります。現時点では、SharePointとOneDriveが中心的なデータソースとなります。

推奨されるデータ形式

AIが効率的に学習するためには、データの形式を整えることが重要です。Teams AI Foundryでは、いくつかのデータ形式がサポートされています。

構造化データ(CSV、JSON)

CSV(Comma Separated Values)やJSON(JavaScript Object Notation)は、表形式のデータや階層構造を持つデータを表現するのに適しています。例えば、顧客リスト、製品情報、FAQリストなどをこれらの形式で準備すると、コピロットは情報を正確に理解しやすくなります。

各列やキーには、その意味が明確になるような名前を付けることが重要です。例えば、「顧客名」「購入日」「製品ID」といった具体的な名称を使用しましょう。

非構造化データ(PDF、DOCX、TXT)

Word文書(DOCX)、PDFファイル、テキストファイル(TXT)などの非構造化データも利用可能です。これらは、会議の議事録、報告書、マニュアル、社内規定など、より自由な形式で記述された情報を含みます。

AIはこれらの文書から情報を抽出し、文脈を理解しようとします。ただし、文書の質(誤字脱字、曖昧な表現など)がコピロットの回答精度に影響を与える可能性があるため、可能な限り校正された、明確な文章で記述されたドキュメントを用意することが望ましいです。

データ前処理の重要性

アップロードする前に、不要な情報(ヘッダー、フッター、ページ番号、機密情報など)を削除し、データの一貫性を保つことが推奨されます。また、重複したデータがないか確認することも、学習効率を高める上で有効です。

Teams AI Foundryへのデータアップロード手順

準備したデータをTeams AI Foundryにアップロードする具体的な手順を説明します。このプロセスは、管理者権限を持つユーザー、またはデータ管理の権限を付与されたユーザーが行う必要があります。

データソースの接続とアップロード

Teams AI Foundryのインターフェースにアクセスし、データソースを接続してファイルをアップロードします。具体的な画面構成は、Microsoftのアップデートにより変更される可能性がありますが、基本的な流れは以下の通りです。

1. Teams AI Foundryへのアクセス
   Microsoft TeamsクライアントまたはWebブラウザから、Teams AI Foundryの管理画面にアクセスします。通常は、Teamsのアプリ一覧や、管理センターからアクセスすることになります。
2. データソースの選択・接続
   「データソース」または「コネクタ」のようなメニューを選択します。ここで、SharePoint、OneDrive、またはローカルファイルからのアップロードを選択します。SharePointやOneDriveを選択した場合は、組織のアカウントへの接続を許可するよう求められることがあります。
3. ファイルの選択・アップロード
   アップロードしたいファイル(CSV、JSON、PDF、DOCXなど)を選択します。ローカルからアップロードする場合は、PC内のファイルを指定します。SharePointやOneDriveから選択する場合は、該当するサイトやフォルダを参照してファイルを選びます。
4. アップロードの実行
   ファイルを選択したら、「アップロード」ボタンをクリックします。ファイルのサイズや数によっては、アップロードに時間がかかる場合があります。
5. データソースの確認
   アップロードが完了したら、リストにアップロードされたデータソースが表示されているか確認します。ステータスが「利用可能」または「処理中」になっていることを確認してください。

データソースの管理と更新

一度アップロードしたデータも、必要に応じて更新したり、削除したりできます。組織の情報は常に変化するため、定期的なデータ管理が重要です。

データの更新

既存のデータソースを更新したい場合は、新しいバージョンのファイルをアップロードし、既存のものを置き換えるか、新しいデータソースとして追加します。AI Foundryのインターフェースで「更新」または「再インポート」のようなオプションを探してください。

データの削除

不要になったデータソースは削除できます。これにより、コピロットが古い情報に基づいて回答することを防ぎ、学習データの管理を効率化できます。削除する際は、関連する情報がないか十分に確認してから実行してください。

アクセス権限の管理

Teams AI Foundryで利用できるデータソースは、そのデータにアクセスできるユーザーの権限に依存します。SharePointやOneDriveの共有設定が正しく行われていないと、コピロットが情報を参照できない場合があります。管理者と連携し、必要なデータへのアクセス権限が適切に設定されているか確認してください。

カスタムコピロットのトレーニングと展開

データがアップロードされたら、次はコピロットのトレーニング(学習)プロセスに進みます。このプロセスにより、AIはアップロードされたデータから知識を獲得します。

コピロットのトレーニング

データソースを接続・アップロードした後、「トレーニング」または「モデル構築」といったボタンをクリックすることで、コピロットの学習が開始されます。この処理は、データ量や複雑さによって数分から数時間かかることがあります。

トレーニング中は、進捗状況を確認できる場合があります。完了すると、コピロットが組織固有のデータに基づいて質問に答えられるようになります。

トレーニング後の確認

トレーニングが完了したら、実際にコピロットに質問を投げかけて、期待通りの回答が得られるか確認します。組織固有の用語やプロセスに関する質問をすることで、学習の効果を評価できます。

もし回答が不正確だったり、情報が見つからなかったりする場合は、データソースの見直しや、データの形式、アップロード方法に問題がないか再確認する必要があります。

コピロットの展開

トレーニングと確認が完了したら、開発したカスタムコピロットをTeams内で利用できるように展開します。展開プロセスは、組織のIT管理者によって行われることが一般的です。

展開されたコピロットは、Teamsのチャットや会議内で、@メンションを付けて呼び出すことで利用できるようになります。これにより、チームメンバーは組織固有の知識に素早くアクセスできるようになります。

新しいTeams (v2) との連携

Teams AI Foundryは、新しいTeams (v2) クライアントとも連携して動作します。新しいTeamsの洗練されたインターフェースを通じて、カスタムコピロットの利用や管理が可能になります。

新しいTeamsでは、パフォーマンスの向上や、よりリッチなUI/UXが提供されています。カスタムコピロットの機能も、これらの改善された環境でより快適に利用できるでしょう。

データソースのアップロードや管理といったバックエンドのプロセスは、Teamsクライアントのバージョンに直接依存しません。しかし、ユーザーがコピロットと対話する際の体験は、新しいTeamsの機能によって強化されます。

注意点とベストプラクティス

カスタムコピロットの作成と運用を成功させるためには、いくつかの注意点とベストプラクティスがあります。

データプライバシーとセキュリティ

カスタムコピロットに学習させるデータには、機密情報や個人情報が含まれる可能性があります。データの取り扱いには、組織のプライバシーポリシーおよびセキュリティポリシーを厳守してください。アクセス権限の設定を適切に行い、不要なデータは削除することが重要です。

データの鮮度と品質

AIの回答精度は、学習させるデータの質と鮮度に大きく依存します。定期的にデータを更新し、最新の情報を提供することが重要です。また、誤字脱字や曖昧な表現は、AIの誤解を招く可能性があるため、可能な限り校正されたデータを使用しましょう。

過度な期待をしない

カスタムコピロットは強力なツールですが、万能ではありません。複雑な推論や、学習データに存在しない情報に関する質問には、正確に答えられない場合があります。AIの能力を理解し、適切な場面で活用することが重要です。

管理者権限の必要性

Teams AI Foundryを利用してカスタムコピロットを作成・管理するには、通常、Microsoft 365の管理者権限が必要です。データソースの接続や、コピロットの展開プロセスには、IT部門との連携が不可欠となります。

段階的な展開

最初から全社展開するのではなく、特定のチームや部署でテスト運用を行い、フィードバックを収集しながら段階的に展開することをお勧めします。これにより、問題点を早期に発見し、改善することができます。

まとめ

Teams AI Foundryを利用することで、組織固有のデータに基づいたカスタムコピロットを開発し、Teams会議や日々の業務の効率を大幅に向上させることが可能です。

本記事では、カスタムコピロットの素材となるデータの準備、SharePointやOneDriveからのデータソース接続、CSVやPDFなどの形式でのアップロード手順、そしてトレーニングと管理における注意点について解説しました。

まずは、組織内で活用できるドキュメントや情報を整理し、指定された形式で準備することから始めましょう。準備が整ったら、Teams AI Foundryで実際にデータをアップロードし、カスタムコピロットの可能性を体験してみてください。将来的には、より高度なデータソース連携やカスタマイズ機能が追加されることも期待されます。継続的な情報収集と活用が、AIの恩恵を最大限に引き出す鍵となります。

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