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出版社内容情報
生成AI の普及により、業務でAI エージェントを試すこと自体は珍しくなくなりました。一方で、PoC（Proof of Concept：概念実証）は成立しても本番運用にうまく乗せられない、公開後に問い合わせやエスカレーションが増える、品質や統制の観点で止まる――。そういった課題も同じ頻度で発生しています。
多くの場合、その原因はAI のモデル性能ではなく、設計と運用の前提が不足したまま、AI エージェントとの「会話」だけを先に作ってしまうことにあります。
本書は、非エンジニアの業務担当者から情報システム部門まで、AI エージェント導入に携わるすべての方々を対象として、Copilot Studio を中心に「業務で使えるAI エージェント」を実装するためのアーキテクチャ（構造）を整理しました。ナレッジ、会話設計、ツール連携、プロセス化、自律化、そして運用・ガバナンスまでを体系立ててまとめています。
Copilot Studio の機能は豊富で、画面操作を覚えるだけでも一定の成果は出るでしょう。しかし、業務で「使われ続ける」ために必要なのは、エージェント設計を「型（パターン）」として整理することです。
本書は、冷蔵庫・電子レンジ・炊飯器などを製造する架空の家電メーカー「コントソ」の業務部門を業務の想定シナリオとして取り上げました。製造・需要供給・物流・アフターサポートまで業務を横断し、問い合わせ対応、保証・修理手配、配送状況確認など、現実に起こりやすい業務シナリオを題材として多く取り入れています。
■解説動画を用意
本書は、全章を通してコントソの業務シナリオを一貫して取り扱っています。読み手の前提となる認識が途中でずれると理解が難しくなってしまう箇所があるため、全体像を短時間で把握できる解説動画を各章に散りばめました。章を読み進める中で「いま扱っている設計が、全体の業務のどこに効いているか」を見失ってしまったら、解説動画に戻って前提を確認できます。
本書の目的は、AI エージェントの「機能」の網羅ではなく、「実装の型」を学ぶことです。ぜひ本書を通じて、各要素をどう組み合わせれば、現場で使える形で「業務を完遂する」エージェントになるのかを、再現可能な手順として身に付けてください。
【目次】
はじめに
免責事項
本書のサポートサイトについて
目次
第1章 マイクロソフトが描くエージェントの世界
第2章 エージェントとCopilot の基礎概念
2-1 生成AI の仕組み
2-2 Copilot とは
2-3 エージェントとは
2-4 エージェントの構成要素
2-5 エージェントの種類
2-6 Copilot Studio の役割
2-7 Copilot Studio とMicrosoft 365 Copilot エージェントビルダーの本質的な違い
第3章 従来型自動化／AI自動化／AIエージェントの違い
3-1 すべてをエージェント化する必要はない
3-2 ルールベースの自動化とは
3-3 ゴールベースの自動化とは
3-4 コスト構造から見るルールベース型とゴールベース型の違い
3-5 AI 補助ベースの自動化とは（中間アプローチ）
3-6 どのアプローチを選ぶべきかの判断基準とフレームワーク
3-7 業務分類演習
3-8 「適材適所」こそが成功の鍵
第4章 Copilot Studio の基礎
4-1 Copilot Studio のアーキテクチャ
4-2 ランタイムとチャネル
4-3 指示（プロンプト）とオーケストレーション
4-4 ナレッジ
4-5 トピック設計
4-6 ツール
4-7 トリガー
4-8 マルチエージェントで「強いチーム」を作る
4-9 環境と請求プランを作成する
第5章 業務シナリオをエージェントに変える
5-1 なぜ「業務シナリオ」から考えるのか
5-2 本書で扱う共通業務シナリオの全体像
5-3 現状、何が起こっているかをそろえる
5-4 未来像（To-Be）と成功条件を定義する
5-5 エージェントの価値ポイントを選び抜く
5-6 入力（プロンプト）と出力（期待回答）を具体化する
第6章 ナレッジと検索で「一次回答の土台」を作る
6-1 ナレッジの仕組み
6-2 合格ラインと対象範囲を決める
6-3 Copilot Studio のナレッジ全体像
6-4 ナレッジソースを追加する
6-5 Copilot Studio におけるRAG アーキテクチャ
6-6 Copilot Studio で問い合わせ対応エージェントを作成する
6-7 指示プロンプトを作る際のベストプラクティス
第7章 トピックで「会話」を成立させる
7-1 生成型オーケスト
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