Microsoft 365 Copilot チューニングは、組織が独自の組織データを使用して大規模な言語モデル (LLM) をチューニングすることで、タスク固有の Copilot エージェントを作成できるようにする AI カスタマイズ機能です。 チューニングを使用すると、エージェントはorganizationのドメイン知識、用語、トーン、品質標準を反映した応答を生成できます。
汎用 AI エクスペリエンスとは異なり、調整されたエージェントは、特定の反復可能なタスク用に設計されています。 Microsoft 365 テナント内で完全に動作するため、組織データは既存のセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスの制御によって保護されたままです。
この記事では、主要な機能、サポートされているシナリオ、チューニングの概念、管理ガバナンスなど、Copilot チューニングの概要について説明します。
重要
Microsoft 365 Copilot チューニングは、現在、早期アクセス プログラムを通じて、限られた一連の顧客が利用できます。 フロンティア経由のアクセスは、2026 年 4 月に予定されています。 機能と要件は変更される可能性があります。
主な機能
Copilot チューニングを使用すると、組織はビジネス ニーズに合わせて AI エクスペリエンスを構築できます。 次の機能が提供されます。
コードなしのカスタマイズ - コーディングやデータ サイエンスの専門知識を持たずに、Agent Builder でテンプレートを使用して調整されたエージェントを作成します。 ビジネス ユーザーとドメインエキスパートは、キュレーションされた例と組織のコンテンツを使用してチューニングをガイドできます。
タスク固有のエージェント - 質問への回答、ドキュメントの作成、要約、検証、書き込みスタイルの編集など、価値の高いシナリオ用に最適化されたエージェントを構築します。 調整されたエージェントは、組織のボキャブラリ、構造、期待を反映する出力を生成します。
効率性と一貫性の向上 - 組織の知識を Copilot に埋め込むことで、調整されたエージェントは、複雑なコンテンツ タスクに必要な時間を短縮しながら、一貫性と内部標準への準拠を向上させることができます。
Microsoft 365 データとの統合 - チューニングされたエージェントは、Microsoft Graph を通じて、選択した組織のコンテンツと理由を、Microsoft Graph を通じてライブ エンタープライズ データに対して使用できるため、応答が最新の情報に根付いた状態に保たれるのに役立ちます。
エンタープライズ レベルのセキュリティ - すべてのチューニング操作は、Microsoft 365 信頼境界内で行われます。 チューニングされたエージェントは、トレーニング データからのアクセス制御リスト (ACL) を尊重し、ユーザーがアクセスを許可されている情報のみを返します。
サポートされるシナリオ
Copilot チューニングでは、一連のタスク指向エージェント テンプレートがサポートされています。
ドキュメントの書き込み
ドキュメント作成エージェントは、組織のテンプレート、例、標準に基づいて、構造化された長い形式のドキュメントを生成します。 これらのエージェントは、書式設定とコンプライアンスの要件に従いながら、提案、契約、ポリシー、技術ドキュメントなどのコンテンツの最初のドラフトを生成できます。
詳細については、「 ドキュメント作成エージェント テンプレート」を参照してください。
ドキュメントの概要
ドキュメントサマリーエージェントは、トーン、対象ユーザー、目的、長さに基づいて調整された概要を生成します。 組織は、これらのエージェントを調整して内部要約標準を反映し、ユース ケースに最も関連する情報を強調できます。
詳細については、「 ドキュメントの概要エージェント テンプレート」を参照してください。
エキスパートの回答 (Q&A)
エキスパートの回答エージェントは、組織のコンテンツで回答を根拠にして、ドメイン固有の応答を提供します。 これらのエージェントは、大規模なデータセット、厳格なポリシー ガードレール、または特殊な用語を対象とした詳細な検索を必要とするシナリオをサポートします。
詳細については、「 Expert Answers エージェント テンプレート」を参照してください。
ドキュメントの検証
ドキュメント検証エージェントは、組織のガイドライン、ポリシー、ブランド化基準、規制要件に準拠するためのドキュメントを確認します。 問題を特定し、リスクを分類し、ドキュメント内で実行可能なフィードバックを直接提供します。
詳細については、「 ドキュメント検証エージェント テンプレート」を参照してください。
スタイルの編集
スタイル編集エージェントは、organizationのブランドの音声、トーン、および書き込みのガイドラインに合わせて下書きを絞り込みます。 これらのエージェントは、さまざまなユーザーとチームによって生成されたコンテンツ間の一貫性を確保するのに役立ちます。
詳細については、「 スタイル編集エージェント テンプレート」を参照してください。
最適化エージェント
最適化エージェントは、リソースの割り当て、タスクの割り当て、計画などのビジネス最適化の問題を支援します。 ユーザーは目的と制約を定義し、エージェントはアップロードされたデータと組織のルールに基づいて説明可能なソリューションを生成します。
詳細については、「 最適化エージェント」を参照してください。
エージェントのチューニング
エージェントのチューニングを使用すると、Microsoft 365 Copilot エージェント ビルダーで調整可能なテンプレートから作成されたエージェントを絞り込むことができます。 各調整可能なテンプレートは、特定のタスク用に設計されており、基礎モデル、命令、接地アプローチ、ツールの使用状況、出力生成を指定する定義済みの推論ワークフローが含まれています。 このワークフローは、エージェントが関連するコンテキストを取得し、ツールを効果的に適用し、最初から高品質の出力を生成するのに役立つ、すぐに使用できる "レシピ" という最適化された既定の構成を提供します。
多くのシナリオでは、これらのテンプレートから作成されたエージェントは、より多くのカスタマイズなしで品質の期待を満たします。 組織の標準、ドメイン固有のニーズ、ユーザーの期待に合わせて出力を調整するなど、さらに絞り込みを行う必要がある場合は、エージェントのチューニングによって、動作とパフォーマンスを向上させるための構造化された方法が提供されます。
チューナブル テンプレートは、適格なテナント内の Copilot ライセンスを持つユーザーが使用でき、エージェント ビルダーで作成されます。 調整可能なテンプレートからエージェントを作成すると、ユーザーはエージェント名、手順、プロンプトなどのサポートされるプロパティをカスタマイズできます。 チューニング機能へのアクセスは、テナント管理者の構成によって異なります。 チューニング オプションを使用できない場合、ユーザーは管理者にアクセス権を要求する必要があります。 対象となるユーザーは、チューニング可能なテンプレートからエージェントを作成した後、"チューニング エージェント" オプションを表示できます。
チューニング コンテキスト、チューニング ツール、チューニング モデルの 3 種類のチューニングがサポートされています。 これらのディメンションは連携するように設計されており、一貫性のあるユーザー目標駆動ルーブリックを使用して評価され、チューニングによって測定可能な改善が実現されます。
コンテキストの調整
コンテキスト チューニング では、プライマリ タスク、ドメイン、および代表的な例を指定することで、エージェントの目標と成功条件を定義します。 コンテキスト要件はテンプレートによって異なります。 たとえば、ドキュメント作成テンプレートでは、エージェントが生成する必要があるドキュメントの種類の例を使用し、ドキュメントの概要テンプレートには目的、対象ユーザー、長さ、トーン、フォーカス領域などの入力が必要で、エキスパートの回答テンプレートはサンプル ファイルに依存して評価の質問と回答を生成します。 この入力に基づいて、エージェントのパフォーマンスを評価するための測定可能なベースラインを確立するサブゴールと評価ルーブリックが提案されます。
チューニング ツール
ツールチューニング は、追加のエージェントまたはツールをワークフローに統合することで、エージェント機能を拡張します。 これらのツールを使用して、研究、検証、書き込みスタイルの配置などのタスクを実行できます。 カスタム オーケストレーション命令は、ツールの適用方法を定義し、変更が行われた後に、確立されたルーブリックに対してエージェントのパフォーマンスを再評価します。
モデルの調整
モデル チューニング では、監視対象の微調整と強化の学習手法を使用して推論と出力品質を向上することに重点を置いています。 組織データからの高品質な例はトレーニング入力として使用され、評価ルーブリックは組織の期待に合わせて調整されます。 このプロセスでは、アクセス制御、ファイルのアクセス許可、秘密度ラベルを適用できます。 モデルチューニングは非同期的に実行され、チューニングの進行中にユーザーは既存のエージェントを引き続き使用できます。 チューニングが完了すると、評価結果によって、更新されたモデルを公開する準備ができているかどうかが判断されます。
エージェントのチューニングは、1 回限りの構成ではなく反復的なプロセスです。 組織は、要件が時間の経過と共に進化するにつれて、実際の使用状況を監視し、フィードバックを収集し、コンテキスト、ツール、データ、またはルールを調整することをお勧めします。 この継続的なライフサイクルにより、エージェントは変化するニーズに合わせて正確で関連性の高い状態を維持できます。
チューニングされたエージェントの使用
作成またはチューニング後、エージェントはorganization全体で対象ユーザーと共有できます。 ユーザーは、Microsoft 365 Copilot アプリやMicrosoft TeamsのCopilot Chatなど、サポートされているMicrosoft 365 Copilot エクスペリエンスを通じて調整されたエージェントと対話します。
チューニングされたエージェントには、次の利点があります。
- コンテンツの作成と分析の高速化による生産性の向上
- 組織データの対応を根拠にして精度を向上
- 内部標準に合わせた一貫性のある出力
- チーム全体の組織の知識への幅広いアクセス
ベスト プラクティス
チューニングされたエージェントを最大限に活用するには、次のベスト プラクティスを適用します。
- エージェントのスコープと制限事項を理解します。
- 明確で特定のプロンプトを使用します。
- ユーザーをガイドするためのスターター プロンプトを提供します。
- マルチターン操作を使用して出力を絞り込みます。
- 組織のセキュリティとコンプライアンス のポリシーに従います。
- 時間の経過と同時にエージェントの品質を向上させるために、ユーザー フィードバックを奨励します。
免責事項
AI 管理者は、この製品の使用が適用されるすべてのデータ保護、プライバシー、および知的財産に関する法律に準拠していることを保証する責任を負います。 これには、GDPR や CCPA などの規制に基づくデータ 管理者としての義務の履行が含まれます。
データ コントローラーの義務
- お客様は、テナント環境内でデータを収集、保存、使用する方法について責任を負います。
- データ プラクティスが、透明性、同意、アクセス、削除に関する法的要件を満たしていることを確認する必要があります。
- 使用する前に、このシステムから生成された出力の正確性、妥当性、コンプライアンスを確認する責任があります。 主題の専門家とのレビューが必要になる場合があります。
著作権とモデルのトレーニング
- 独自のデータを使用してカスタム モデルをトレーニングする場合は、トレーニング セットに含まれる著作権で保護された資料に適切な権利またはライセンスがあることを確認する必要があります。
- 著作権保護は、未承認の著作権で保護されたコンテンツを使用してトレーニングされたモデルには適用されません。 お客様は、そのような使用について全責任を負うものとします。
データの削除
- モデルのトレーニングでデータが使用されているユーザーが、GDPR (または同様の規制) に基づく有効な削除要求を送信した場合は、モデルを再トレーニングする必要があります。
- モデルを微調整すると、トレーニング データに基づいてモデルの重みが調整されます。 微調整されたモデルはいつでも削除できます。