会話型 AI プロジェクトのベスト プラクティス

Copilot Studio などのローコード技術を採用すると、管理コストとメンテナンス コストを削減しながら、顧客がソリューションを構想し、提供できるよう支援します。

エンゲージメント原則

Copilot Studio プロジェクトにアプローチする顧客は、プロジェクトの実施を自社の文化と目標に合わせて行う必要があります。 しかし、成功している Copilot Studio プロジェクトで繰り返し採用されている基本原則がいくつかあります。

原則

フライホイールを作動させる	シンプルに	目標を常に意識する
Copilot Studio エージェント が稼働すると、「顧客フィードバック フライホイール」がすぐに効果を発揮します。 実用的な顧客フィードバックはほぼ瞬時に届きます。 さらに多くのトピックやプロセスのために エージェント の公開を遅らせると、貴重なユーザー フィードバックを放棄することになります。 ライブの開始がプロジェクトの終わりではなく始まりであると考えるようチームを奨励します。	Copilot Studio のコアとなる価値提案の 1 つは、会話型 AI エクスペリエンスを迅速に反復的に提供することです。 プロジェクトが稼働した後は、保守性が機敏性を維持するためのキーとなります。 ツールを使用すると、ユーザーは複雑な会話フローを作成できます。 ただし、Bot Framework による拡張性により柔軟な対話が可能になるため、複雑さが常に必要かどうかを判断してください。	エージェント のような新しいテクノロジーを実装する場合、開発者は実装の細かい部分に集中しやすくなります。 主要なビジネス目標を定義します。たとえば、顧客のクエリの 30% を回避する、または顧客満足度 4.0 を超えるスコアを獲得するなどです。 目標によってプロジェクトを推進し、機能の優先順位付けを正しく行うことができます。

ベスト プラクティス

1. 即時の価値の提供に重点を置く

   エージェントの構築は反復的な取り組みです。 ユーザーが何を検索しているかをユーザーから学びます。 これらの観測を使用して、さらなる投資を推進してください。

2. 役割を明確にする

   意思決定者が誰であるかを明確にして、出荷に曖昧さをなくします。

3. リスクを早期に特定し、それに応じて緊急時対応計画を立てる

   特定の要件を実装するとき、または他のシステムと統合するときに、顧客が技術的な問題に遭遇することがあります。 これらの問題の診断には時間がかかる場合があります。

4. 問題の優先順位について合意する

   ブロッカー、必須、および あれば便利を定義します。 根本的な問題に対処しながら、どの程度積極的に回避策を推進するかを決定します。 回避策はプロジェクトの自然な一部分であり、長期的な解決策が見つかるまでの間、プロジェクトを前進させることができます。

5. アプリケーションライフサイクル管理 (ALM) 戦略を決定する

   できるだけ精算レベルのプロセスに移動します。 達成すべきタイムラインがある開発段階では、時間をかけすぎないでください。