Copilot StudioでAIエージェント作成、書籍やYouTube紹介では簡単なのに、社内だと思うように使えない理由
この記事で分かること
Copilot Studioで作成したAIエージェントが社内で期待通りに使えない理由を考察している。書籍やYouTubeの簡単な例と、実際の社内導入でのギャップを理解し、導入時の注意点や必要な準備を把握できる。
詳細要約
社内でCopilot StudioのAIエージェントが期待通りに動かない最大の原因は、公開情報のサンプルが想定する「汎用的なユースケース」と、実際の業務で必要な「社内固有のデータやルール」との間にギャップがある点にある。具体的には、書籍やYouTubeで紹介されるプロンプトは「一般的な知識に基づく応答」を前提としているため、社内システムのAPI連携や、部門ごとに異なる承認フローといった業務ルールを組み込むための設定項目（例：カスタムトピックの条件分岐や変数定義）を適切に設計しないと、意図した動作にならない。また、公開情報では省略されがちな、社内データソース（SharePointやDataver