【要約】Copilot Studio を使って問い合わせ文章から不足情報を自動抽出・追加入力させる仕組みを作ってみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
技術サポート窓口のエンジニアは、問い合わせ内容の不備による調査の停滞という課題に直面している。不完全な情報での受付は、以下の問題を引き起こす。
- ・必要な情報の聞き漏らしによる、調査開始後の再ヒアリング（手戻り）の発生。
- ・エンジニアのスキルや経験に依存する、ヒアリング精度のバラつき。
- ・コミュニケーションコストの増大による、問題解決までのリードタイム悪化。
// Approach
開発者は、AIの不安定さを制御するために、プロンプト指示のみに頼らない構造的なアプローチを採用した。具体的には以下のステップで実装している。
- ・プロンプトアクションを用いて、入力文から必要項目をJSON形式で抽出。
- ・Power Fxを用い、不足項目のみをループ可能なテーブル型へ変換。
- ・ループ内で不足項目ごとに質問文を生成し、アダプティブカードを表示。
- ・Power Automateを介して、最終的な情報をSharePointへ記録。
// Result
本実装により、問い合わせ情報の精度向上とエンジニアの業務負荷軽減を実現した。具体的には以下の成果が得られている。
- ・製品名や再現手順の欠落をAIが自動検知し、ユーザーへ的確な追加入力を促す。
- ・ヒアリングプロセスが自動化され、エンジニアのスキルに依存しない受付が可能になる。
- ・構造化されたデータが自動で管理簿へ記録されるため、後続の調査業務が円滑化する。
Senior Engineer Insight
> AIの「ゆらぎ」を、プロンプトによる全自動制御ではなく、決定論的な制御フローで補完する設計思想は極めて実戦的である。アダプティブカードを用いた動的なUI提供は、ユーザー体験を大きく向上させる。ただし、運用フェーズでは、抽出対象となるエンティティの定義変更に伴う、プロンプトやPower Fx式の保守コストを考慮すべきである。スケーラビリティは高いが、スキーマ管理の厳格さが運用の鍵となる。