概要
独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) が生成型 AI ソリューションを構築する最適な方法を選択できるように、Microsoft はロー コードとプロ コード オプションの利点に関するガイダンスを作成しました。
このローコード体験では、1 つの主要なアプローチとして、副操縦を拡張する方法があります。 このアプローチは複数のパターンで構成されています。これは、ソリューションの構築に使用できる特定のパスです。
このページは、ニーズと機能に基づいて低コードの体験を既に選択している場合に、ユース ケースに最適なパターンを選択するのに役立ちます。 まだ体験を選択していない場合は、 キャパビリティの構想に関するページにアクセスし ユース ケースに最適なアプローチを見つけてください。
コードの少ない体験に関する考慮事項
低コードアプローチは、ソリューションの迅速な開発を検討している ISV に推奨されます。特に、エンド ユーザーが Teams、Word、Outlook などの Microsoft アプリケーションで作業を実行することが目標である場合です。 通常、このアプローチには、コード開発の制限、テンプレートの使用、およびプロコード アプローチよりも迅速な値までの時間が含まれます。
低コードアプローチは、次の場合に最適な選択肢になる可能性があります。*迅速な対応が必要です *ソフトウェア開発とコーディングの専門家に専念するためのリソースが限られています *ソリューションを Microsoft 365 生産性ツールと統合したい
完全なカスタマイズと継続的な制御の場合は、 pro-code journey が複雑であっても、より優れている場合があります。
ユース ケースに最適なローコード アプローチであると思われる場合は、この記事のパターン オプションを使用して、ニーズに最適なツールを見つけるのに役立ちます。
ローコード アプローチには、次の 3 つのパターン オプションがあります。*既存の Copilot の機能を強化するためのプラグインを作成する *Microsoft Graph コネクタを使用してデータを Copilot エクスペリエンスに取り込む *Power Platform コネクタを使用して、エンド ユーザーに副操縦エクスペリエンスをカスタマイズする機会を提供する
ISV 体験でのパターンの選択
各アプローチでは、パターンを選択することが、ソリューションの構築を開始する前に ISV が実行する最後の手順です。
選択するパターン:
ソリューションの機能に影響します。 状況に適したパターンを選択すると、ソリューションを顧客のニーズに合わせて調整できます。 意図した結果に合った機能を持つパターンを選択する
プロジェクトの開発コストに影響します。 これらの低いコード パターンは迅速な結果を提供しますが、開発時により多くのリフトが必要になる場合があります。 必要な時間とお金の投資は、ユース ケースの潜在的な価値を上回るべきではありません
さまざまなインターフェイス内で作業できます。 一部のパターンは既存のアプリケーションまたはプラットフォームと統合するように設計されていますが、他のパターンは新しいソフトウェアの構成要素として機能することを目的としています
データ、インフラストラクチャ、およびその他のバックエンドに関する考慮事項を変更します。 プラグインまたはコネクタを介して表示される複数の外部データ ソースを使用している場合は、選択したプラグインとコネクタがデータの量を処理できることを確認します。 Microsoft Graph コネクタ ギャラリーで利用できる内容から始めますが、より多くのデータ負荷の高いソリューションでは、ニーズを満たすためにコードの変更とバックエンド設計が必要になる場合があります。
複数のパターン オプション
一部の ISV では、複数のソリューションを構築したり、複数のパターンの機能を 1 つのソリューションに統合したりするために、複数のパターンに従うことを選択できます。
各パターンには、AI サポートのさまざまな側面に対応する独自の機能が用意されており、複数のオプションを利用することで、堅牢で包括的な生成型 AI アプリケーションを作成できます。 複合パターンの例は、データの統合と自動化から、高度なレポートと AI の分析情報まで多岐に及びます。
一部の ISV では、これらのローコード パターンとプロコード アプローチを組み合わせて、さまざまな高度でソフトウェアを使用する機会を複数お客様に提供しています。 両方のアプローチを組み合わせることで、低いコードの使いやすさと迅速なデプロイと、プロコード アプローチの柔軟性と能力を活用できます。
1 つのパターンを選択するか、オプションを組み合わせるかに関係なく、現在の状況を考慮し、最適なプラットフォームを選択することが重要です。
パターン A: プラグインを作成する
既存のサービス、データ、プロセスを Microsoft の Copilots または Microsoft 365 アプリケーションに表示することを検討している ISV は、プラグインとコネクタを構築することでこれを行うことができます。
ISV は、Copilot Studio や Teams Message Extensions を使用した Power Platform プラグインなど、さまざまなツールを使用してプラグインを作成できます。 新しいプラグインは、パートナー センターを介して Microsoft の Copilot エコシステムに公開できます。この場合、IT 管理者はエンド ユーザーが使用することを承認できます。 このアプローチにより、Microsoft 365 Copilot は他のソフトウェアやサービスの API と対話し、最新の情報を表示し、アクションを実行し、新しい種類の計算を実行できます。
次の場合は、このオプションに興味があるかもしれません。
- Microsoft Copilot を使用してアプリまたはサービスを Microsoft 365 に持ち込みたい
- Teams メッセージ拡張機能や Copilot Studio プラグインなどのツールを使用する
- パートナー センターを通じてソリューションの可視性と検出可能性を高める必要があるこのパターンの主な利点は次のとおりです。
- Microsoft 365 アプリ間の継続性を通じてユーザー エクスペリエンスを合理化し、ユーザーが複数のアプリ間を移動する必要がなくなります
- 既に作業しているユーザーに会議を行うことで、ソリューション サービスの可視性を高める
シナリオ
生成 AI ソリューションを専門とする Contoso という架空のソフトウェア ベンダーを想像してみましょう。 このシナリオでは、Contoso と AdventureWorks がチームを組んで、仮想ネットショップの課題に対するソリューションをすばやく作成しました。 AdventureWorks の既存のシステムでは、従業員は複数のプラットフォーム間でコンテキストを切り替える必要があり、その結果、通信が分離され、在庫管理が失われます。 AdventureWorks は、継続的な成長を促進するために、全体的な分析情報を改善したいと考えています。
これらの課題に対処するために、Contoso は Copilot Studio の Store Operations copilot テンプレートを利用して、AdventureWorks の既存のショッピング アプリケーションに AI アシスタントを作成します。 このプラグインは、店舗の手順、ポリシー、データをショッピング アプリに迅速かつ最小限のリソースで統合します。
AI を利用して、アシスタントは次のことに役立ちます。
- 従業員が既に作業しているアプリのストアプロシージャやポリシーからコンテキストに応じた提案やその他の関連情報を提供することで、従業員のコミュニケーションを強化する
- 在庫が特定のしきい値に達したときに自動アラートを使用して在庫計画を最適化する
- 過去の販売実績を分析し、この情報を統合されたビューに統合することで、データの分析情報を明らかにする
AdventureWorks は、重要なリソースを割く必要なく、課題に対する解決策を見つけることができました。 Contoso によって作成された AI アシスタントは、仮想ネットショップの効率を最大限に高め、分析情報と合理化されたデータを改善することでメリットを得ることができます。
パターン B: Power Platform コネクタ
プラグインの作成は、Microsoft 365 アプリケーションでデータを表示する場合に最適です。 Copilot Studio と Power Platform コネクタを使用すると、効果的にアプリに副操縦機能を追加できます。 Copilot Studio で Power Platform コネクタを作成して、アプリケーションを含む多くのソースから copilot がデータを取得できるようにします。 これらのコネクタを作成することで、エンド ユーザーにデータとサービスに基づいて副次的なエクスペリエンスを提供できます。
次の場合は、このパターンに興味があるかもしれません。
- エンド ユーザーがアプリケーション内で Microsoft Copilot の機能を使用することに関心を持つ
- 低いコーディング リフトを必要とするが、それでも副次的なエクスペリエンスを作成したい
- さまざまなデータ ソースにアクセスできる副操縦士が必要
このパターンの主な利点は次のとおりです。
- 既存の Microsoft コネクタと Microsoft 以外のコネクタの機能を使用してアプリケーションを強化する
- Copilot Studio のローコード機能によるプラグイン開発の迅速化
Power Platform コネクタのシナリオ
Contoso は、昨年のオンライン トラフィックと売上の増加によってカスタマー サービスの課題が発生したため、AdventureWorks と再び提携しています。 彼らは顧客の問い合わせの急増に追いつくために苦労しており、彼らのウェブサイトで顧客サービスを管理するのに役立つ専門の副操縦士をすばやく作成したいと考えています。
これらの要件に効率的に対処するために、Contoso は、Copilot Studio と Power Platform コネクタを使用して、既存のアプリケーションで AdventureWorks に Microsoft Copilot を装備することにしました。
カスタマイズされた副操縦士は次のことが可能です。
- AdventureWork の製品データベースと統合して、リアルタイムの状態の更新を提供し、返品を支援する
- CRM、販売、在庫からのデータを接続して、管理を合理化された方法で情報に保つ
Contoso には既にデータ ソースが用意されているため、Copilot Studio と Power Platform コネクタを使用してこのソリューションを簡単に作成し、クライアントのニーズに合った適切な副操縦エクスペリエンスを作成しました。
パターン C: Microsoft Graph コネクタ
Microsoft Graph コネクタは、さまざまなソースから Microsoft 365 への外部データの統合を容易にし、ユーザーに統一された安全なエクスペリエンスを提供します。 これらのコネクタは、データのアクセシビリティを強化し、開発を合理化し、AI によって生成されたコンテンツのコンテキスト上の関連性を向上させ、より強力で統合されたソリューションにつながります。
次の場合は、このパターンに興味があるかもしれません。
- エンタープライズ アプリケーションまたはその他のオンプレミスおよび SaaS クラウド ソフトウェアを Microsoft 365 生産性ツールと統合する方法が必要です。
- Microsoft 365 で作業しているエンド ユーザーが、ユーザー中心の Microsoft Graph データと組み合わせてデータ ソースから分析情報を引き出せるようにしたいと考えています。 このパターンの主な利点は次のとおりです。
- 既存の Microsoft 365 クライアント アプリケーション ユーザー ベースを有効にしてデータとサービスにアクセスし、オファリングを紹介し、独自のユーザー ベースを増やす可能性がある
- ISV データと Microsoft Graph データを組み合わせることにより、Microsoft 365 アプリとの分析情報を強化し、ユニバーサル統合を実現する
Microsoft Graph コネクタのシナリオ
Contoso は、大規模なクライアントの 1 つである多国籍企業のソリューションの作成に取り組んでいます。 クライアントは、世界中のオフィスの部門間でドキュメントの管理とコラボレーションに関する課題に対処しています。 Microsoft 365 生産性アプリケーションを使用しますが、ドキュメント管理のためのより合理化されたインテリジェントなシステムを必要とし、より優れたコラボレーションを促進します。
このニーズを満たすために、Contoso は Microsoft Graph コネクタと Microsoft Copilot の AI 機能を使用して、クライアントのさまざまなデータ ソースを Microsoft 365 アプリケーションにシームレスに統合し、一元的なアクセスと分析を行います。
このソリューションは、企業のワークフローの強化に役立ちます。
- SharePoint からプルされたコンテキストに基づいてドキュメントに自動的にタグを付けて、グローバル組織全体のファイルを整理する
- チームやタイム ゾーン間で分析情報を得るための Outlook と直接統合することで、会議やドキュメント レビューに最適な時間を提案する
- Microsoft Copilot のスマートな要約を利用して、チームがコラボレーションと意思決定を改善するための重要なポイントをすばやく理解するのに役立つ
データ統合に Microsoft Graph コネクタと Microsoft Copilot の AI 機能を活用して機能と分析を強化することで、Contoso はクライアントの課題に対する包括的なソリューションを開発することができました。 このソリューションにより、運用効率が向上し、チームワークと情報共有を容易にするツールが提供されました。
まとめ
これらのパターン オプションのいずれかを使用すると、ローコードで生成 AI ソリューションの開発を開始するのに役立ちます。 これらのパターンで目的のユース ケースに必要な機能が提供されない場合は、 pro-code patters を調べて、アプリケーションをカスタマイズするための制御を強化することができます。
これらのリソースを確認して、選択したローコード パターンのツールと、生成型 AI エクスペリエンスを構築した後のアクティブ化と収益化の次の手順について学習します。
- Microsoft Copilot for Microsoft 365 のメッセージ拡張機能をビルドする
- Microsoft Copilot for Microsoft 365 用 Microsoft Graph コネクタを構築する
- チャットボット コントロールを使用して Power Virtual Agents コントロールを埋め込む
関連リンク
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