【要約】Copilot Studio で秘書を作ってみませんか？ [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
筆者は、Power Appsを用いて1年以上、4000件以上の行動ログを記録してきた。しかし、蓄積されたデータをいかに振り返りに活用すべきかという課題に直面していた。具体的には以下の問題があった。
- ・記録データの形骸化：単なるデータの蓄積に留まっている。
- ・分析コストの増大：過去の行動との相関関係を人間が自力で抽出するのは困難である。
// Approach
筆者は、蓄積されたDataverseのデータをAIが能動的に解析する仕組みを構築した。Copilot Studioを中核に据え、以下のステップで実装を行っている。
- ・Dataverseへの変更をトリガーとした処理の自動起動。
- ・Dataverse MCPサーバーを用いた、過去レコードの検索と文脈取得。
- ・過去の頻度、時間帯、プロジェクトの流れを考慮したAIコメントの生成。
- ・生成したコメントのDataverseへの書き戻しと、Teamsへの自動通知。
// Result
筆者は、AIによる客観的なフィードバックを得ることに成功した。これにより、以下のような成果が得られた。
- ・過去の行動との関連性発見：数ヶ月前の読書内容と現在の行動をAIが紐付けた。
- ・無意識のパターンの可視化：作業時間の完全一致など、自己では気づけない事実を提示した。
- ・制約下での動作確認：Dataverseの100文字制限を考慮した適切なコメント生成を実現した。
Senior Engineer Insight
> 本構成は、ローコード環境におけるRAG（検索拡張生成）の極めて実践的な実装例である。Dataverse MCPサーバーによるコンテキスト注入が、エージェントの「賢さ」を決定づけている。実運用においては、プロンプトエンジニアリングによる出力制御と、Dataverseの文字数制限等のスキーマ制約への配慮が不可欠だ。スケーラビリティの観点では、ログ件数増加に伴う検索パフォーマンスの検証が、実戦投入時の鍵となるだろう。