[この記事はプレリリース ドキュメントであり、変更されることがあります。]
コード インタープリターを使用すると、Copilot Studio エージェントは、ユーザープロンプトに応答する必要があるときにPythonコードを生成して実行できます。 コード インタープリターは、統計分析、テーブル結合、予測、グラフ生成などのタスクをサポートします。 これらのタスクはCSVやExcelのような構造化ファイルを扱います。
Important
この記事にはプレビュー ドキュメントMicrosoft Copilot Studio含まれており、変更される可能性があります。
プレビュー機能は運用環境での使用を想定しておらず、機能が制限される可能性があります。 これらの機能は公式リリースの前に利用できるため、早期にアクセスして フィードバックを提供できます。
運用対応エージェントを構築する場合は、「Microsoft Copilot Studio 概要を参照してください。
コード インタープリターを使用して構造化データ ファイルを分析する価値提案は次のとおりです。
- 確定的で再現可能な計算を使用することで、大規模言語モデル固有の数学的および推論機能に頼るのではなく、エージェントの中で信頼できる分析を実現することができます。
- ユーザーが自然言語で分析的な質問を投げかけられるようにすることで、高度な分析のスキル障壁を下げましょう。
- ユーザーが見たりダウンロードしたり再利用したりできる、プログラム的に結果の表や可視化を生成します。
Copilot Studio エージェントは、コード インタープリターを使用して、次の 2 つの方法でエージェントに提供される構造化ファイルを分析できます。
- エンドユーザーとして、エージェントとのチャット中に構造化ファイルをアップロードする場合。
- 作成者として、ナレッジソースとして SharePoint Documents ライブラリを追加すると、そのライブラリが構造化されたファイルを含むことになります。
Requirements
Licensing: Microsoft Copilot Studioの課金とライセンス。 コードの生成と実行は 、テキストおよび生成型 AI ツール (Premium) 機能としてカウントされます。
サポートされているリージョン: すべてのパブリック クラウドで使用できます。 ソブリン クラウドは現在サポートされていません。
広範にテストされたシナリオ
Microsoft は、高い信頼度で次のシナリオを広範囲にテストしてきました。
注
- シナリオが表に示されているシナリオに含まれていない場合でも、動作する可能性があります。 次の表に示すシナリオは、Microsoft が予想される顧客の使用に基づいて広範にテストしたシナリオのグループを反映しています。
- ファイルの種類に関係なく、コード インタープリターによって分析できる各ファイルのサイズ制限は 16 MB です。 最大 10 個のファイルをアップロードできます。
Excel (.xlsx) ファイルのシナリオ
| カテゴリ | シナリオの説明 | 例 1 | 例 2 | 例 3 |
|---|---|---|---|---|
| ルックアップ機能 - シングルシート | Excel ファイルの 1 つのシートから特定の値、ラベル、またはレコードを取得します。 複数行にわたる計算は必要ありません。 回答は直接セル/行参照として存在します。 数値、テキスト属性 (名前、ロール、カテゴリ)、タイムスタンプについて説明します。 | どのフィクスチャには、サイドネットが最低3ゴール以上含まれていますか? | 2024年第4四半期のフリー・キャッシュ・フローは何でしたか? | 卸売燃料は2024年第1四半期にどのセグメントに属していますか? |
.csv ファイルのシナリオ
| カテゴリ | シナリオの説明 | 例 1 | 例 2 | 例 3 |
|---|---|---|---|---|
| 検索 - 単一ファイル | 1 つの CSV ファイルから特定の値、属性、またはレコードを取得します。 エンティティ参照 (連絡先、空港、風プロジェクト)、ポイントインタイム値の取得、小さなテーブル参照について説明します。 複数行にわたる集計は必要ありません。 | サンライズ・ウィンド・プロジェクトの開発者は誰ですか? | 1970年にテネシー州でどのくらいの数のオートバイが登録されましたか？ | CO のキーネスバーグにあるホースシュー ランディング空港を所有しているのは誰ですか? |
| 集計 - 1 つのファイル | 1 つの CSV ファイル内の合計、カウント、相違点、グループごとの概要、またはランク付けされた参照を計算します。 財務集計、条件付きカウント、ランク付けされた取得 (最大/最小)、および数値、テキスト、またはテーブルとして返されるグループ レベルの概要について説明します。 | 2019年の陸上石油販売の使用料総額は何でしたか? | 2020年にカリフォルニア州に登録されたトラックの数は、2010年よりもいくつですか? | 2025 年 1 月に各リージョンで生み出された総売上収益は何ですか? |
| ルックアップ - 複数のファイル | 複数の CSV ファイルを結合または相互参照して、特定の値またはリストを取得します (たとえば、パーツ一覧、在庫、価格表全体でパーツ名を照合して在庫を検索したり、セクター名をメインの排出ファイルに結合して排出量データを照会したりします)。 | 東倉庫には何個のウォータージェットカッターがありますか? | 10x24旋盤の教育価格は何ですか? | 東倉庫に在庫がある 3/8 インチドリル ビットはいくつですか? |
| 集計：複数のファイル | 複数の CSV ファイルに分散したデータを集計または比較します (たとえば、月単位の CSV 全体の従業員時間を四半期ごとの合計、年間 CSV エクスポート全体の取引をカウントする、結合されたファイル間の排出量別にセクターをランク付けするなど)。 | Q3 で記録された合計作業時間はいくつですか? | 7月にクリスが出勤した最も早い時間は何でしたか? | 2020年に最も多くのCO2を生産したセクターはどれですか? |
ユーザーアップロードされた構造化データファイルの解析にはコードインタプリタを使用します
Copilot Studio で、Settings>Generative AI を選択します。 [ ファイル処理機能] で、[ファイルの アップロード ] トグルをオンにします。
ファイル処理能力の中で、コードインタプリタのトグルをオンにします。
保存を選びます。
テスト ウィンドウで、エージェントが構造化データ ファイルのデータを使用して計算を実行する必要があるクエリを記述します。 データ ファイルをプロンプトに添付します。
構造化データファイルの解析には、Sharepointの知識ソースとしてコードインタプリタを使用
エージェントにナレッジ ソースとしてSharePoint構造化データ ファイルがまだない場合は、このSharePoint ファイルをナレッジ ソースとして追加。
Copilot Studio で、Settings>Generative AI を選択します。 ファイル処理能力の中で、コードインタプリタのトグルをオンにします。
検索で、テナントグラフのグラウンディングとセマンティックサーチのトグルをオンにしてください。
保存を選びます。
最初の手順の手順に従ってSharePoint ファイルを追加した場合は、エージェントを発行します。
応答するためにエージェントが計算を実行する必要があるクエリをエージェントに提供して、エージェントをテストします。