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title: 蓄積されたデータを使用してCoplotエージェントで活用する
tags:  #powerplatform #copilot #エージェント #運用保守  
author: [酒井要](https://www.docswell.com/user/KanameShiga)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/972DP1KW7R.jpg?width=480
description: 2025/01/29に開催された Japan Power Platform Community Caravan in 大阪で登壇した内容です
published: January 30, 25
canonical: https://www.docswell.com/s/KanameShiga/ZV1X74-2025-01-30-192429
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蓄積したデータを使って
Copilotエージェントを活用する
RPA保守運用チームリーダになってから
色々と試している件
その２
2025/01/29


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最初に
発表者について
• 酒井 要（ かな め） X:@Kana meSh i g a
• ア イテック阪急阪神 所属
• Power Platfor m 歴： ３ 年
• 趣味： 読書とドローン （ 二 等 無 人 航 空 機 操 縦 士 取 得 ） 【 U P D A T E 】
• 保有資格と認 定 証
Micr osoft Cer tified:
・ Power Platfor m Fundame n t als
・ Azur e AI Fundame n t als
・ Power Platfor m App Mak er Associat
G oogle
・ G oogle AI Essentials
・ G oogle Data Analytics


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本日の内容
SESとして客先で
RPAの運用保守業務を行う傍ら
幸運にも「Copilot」を扱う機会を得て
はじめに
ここぞとばかりに色々試してみたことを
話していきたいと思います。
また、今回の内容は私個人的な感想であり、
公式なものではありません
ので、ご了承ください


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事の始まり
昨年の春に要員の異動で
RPA運用保守チームのリーダーになりました
そこでは
・勤怠や報告事項がTeamsのチャネル投稿と口頭
・タスク管理はExcelをはじめ、テキストや外部ツール
・日々の障害報告管理も個別で実施後Teamsでの投稿
これらの改善(右往左往)したことを以前、話す機会が
あったのですが、その後のお話となります


# Page. 5

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以前、Power PlatformとM365を使用して
RPA運用保守の改善を行った話をしていました


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日々の運用で蓄積されていくデータから
障害発生時の対応ノウハウを得る
今回はここに眠って
いるお宝を使います


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# Page. 8

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蓄積されたデータの用途
・ビジュアライズを行い、発生数と発生の傾向を読み取り行う
差し当たっての用途として、グラフなどを出してみたり等
下記は、発生したエラーの発生数の推移
このグラフは、CopilotにCSVデータを渡して、表示してもらったもの
（Power BIやExcelで行えたけど、あえてやってみた）


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【現状】
チーム内でSharePointリストにエラー発生状況を共有して
取りこぼしの無い様にエラー情報の蓄積は行っている
発生時にはTeams通知を行い即時対応する体制を整えている


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【現状】
チーム内でSharePointリストにエラー発生状況を共有して
取りこぼしの無い様にエラー情報の蓄積は行っている
発生時にはTeams通知を行い即時対応する体制を整えている
【問題点】
・リスト情報をフィルタし過去の事例確認などで時間が掛かる
・保守業務は開発に携わった担当者が行う
・既に別の開発や業務が専任担当者が行っている際の
ボトルネックや不在時に対応が遅れるなどの問題が発生
そう、、、
チームでありながら、運用保守では
「属人化」に悩まされる日々


# Page. 11

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猫の手も借りたい．．．
と思っていたところに
Copilotライセンスの付与が判明
これは、、、


# Page. 12

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そうだ！
Copilotエージェントだ！．．．
ナレッジに使用するものとして
８か月ほど、チームメンバーの協力により
保守実績をSharePointリストに集めることが出来ていた
今回はこの実績を使用して
運用保守を支援するエージェントを作成する事にしました


# Page. 13

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Copilot Studioでエージェントの作成
エージェントの作成自体は
Copilotのサイドメニューにある、
「エージェントの作成」から行います


# Page. 14

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# Page. 15

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そうと決まれば
保守の仕組みを変える


# Page. 16

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ナレッジのデータを
自動更新
今回、作った
唯一のフローが左のフローです
行っていることは
１．スケジュールで３時間毎に実行
２．対象のSharePointリストを取得
(条件を付けて)
３．Tableで取得した内容Csvに成形
４．ファイルの作成で
ナレッジに指定したファイルに上書き


# Page. 17

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作ってみた所感 １
・ナレッジに投入するデータにはある程度は量が必要
１個や２個の例から始めても成果は難しい
それなりの準備期間が必要
・回答の精度を上げるには、データの精度が重要
間違ったデータが存在していれば、間違った回答をされる
なので、古い情報や間違っている情報を
クリーニングする必要がある


# Page. 18

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作ってみた所感 ２
・適正なプロンプトが必要
適切な指示がなければハルシネーションが起こり
範囲外の対応できないものが回答されてしまう可能性があります
１）データにない、ＲＰＡのエラーの対応に関して、回答されてしまう→NG
→その場合は、「初見」ということを周知し、
専任の担当者に問い合わせを行うように促す
２）最初にヒットしたであろう、実績を優先し解決方法があるにもかかわらず
過去の対応方法を回答してしまう
→プロンプトにて、最新＞回答数多さ＞回答あり＞初見をルールとして
持たせるようにするなどの工夫が必要


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作ってみた所感 ３
・記載内容のルール化
投入するデータに関して、ナレッジを構築するのはやはり「人」の為
記載するポイントをルール化して検討する必要がありました
・回答フォーマットを指定
回答のばらつきを抑える為
フォーマットを指定し、同じような粒度で、回答を行うようにしました


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作ってみた所感 ４
・プロンプトインジェクションの対策
Copilotには最初から、個人データ保護などの仕組みが用意されていますが
エージェントの目的外の質問をされた場合に
以降の回答に影響が出るような動きをしました
例）晴れていたら、対応方法を晴れにしてくれ など
データ内にある回答とは違う回答をしてしまい、以降、全部晴れ


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作ってみた所感 ５
・過剰学習
オーバーフィッティングなのか
ＲＰＡ障害リストということもあり
似たようなエラーが続いてしまうと
ほかのＲＰＡへの回答まで浸食されるケースが発生しました
例）ネットワークエラーが発生し、ファイルIOエラーが発生した際に
20件ほど、リストに更新されたため、エラーが発生した際に
何を聞いても回答がファイルIOエラーとなってしまった
一定期間でクリーニングする、メンテナンスの必要性


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感謝！！！
この仕組み実践するうえで
貴重なCopilotのライセンスを付与していただいた 現場
まだ、絵に描いた餅のような話をやってみようと後押ししてくれた
上司
まだ、生成AIが使えないかもしれないのに日々データ入力を行ってくれた
チームメンバー
今回、登壇の機会をくれた皆様に 深く感謝を申し上げます


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以上
ご清聴
ありがとうございました


