AI を活用したビジネスソリューションの展開40–45% · 4項目

Q1. 本番稼働中のエージェントについて、監視プロセスとして最初に定めるべきものはどれか。

1. 開発者ごとの変更の件数とトピックの数、エージェントの公開の頻度と担当者の一覧
2. 監視する指標（解決率・エスカレーション率・応答品質・エラー率）と確認の頻度・担当
3. 利用者の部署ごとの利用回数と、エージェントの公開した日付
4. エージェントのトピックの数と、ナレッジソースの登録の件数

Q2. 利用者からのフィードバックが多数寄せられている。改善につなげる進め方として適切なものはどれか。

1. フィードバックを受け付けた順に開発者に渡し、届いた順に修正してもらう
2. 肯定的なフィードバックを集計して効果を報告し、否定的な声は個別に対応する
3. フィードバックと利用状況を分析してバックログ化し、優先度を付けて改善する
4. フィードバックの件数を部門別に集計し、件数の多い部門の要望から対応する

Q1. AI ベースのツールを使って、エージェントの問題の分析やチューニングを効率化したい。適切な考え方はどれか。

1. AI による分析結果を手がかりにしつつ、変更は評価で効果を確認してから反映する
2. AI ツールの分析結果の要約だけを週次で報告し、エージェントの変更はしない
3. AI ツールの改善の提案を、評価をせずに自動で本番のエージェントに適用する
4. AI ツールは誤りがあり得るので使わず、担当者が会話を 1 件ずつ読んで原因を分析する

Q2. 受注から請求まで、Sales・Supply Chain・Finance の複数の Dynamics 365 アプリにまたがる AI 機能を検証したい。適切なテストはどれか。

1. 各アプリの画面ごとの表示の確認
2. Finance アプリでの請求の処理の結合テスト
3. 業務の流れ全体をたどる E2E テストシナリオ
4. 各アプリでの AI 機能ごとの単体テスト

Q1. AI モデルとエージェントが使うデータの ALM を設計する。適切なものはどれか。

1. モデルとエージェントの版を Git で管理し、データは本番の最新の状態を参照する
2. データの版・出所・更新手順を管理し、モデルやエージェントの変更と対応付ける
3. 本番のデータを開発者の PC にコピーし、各自で版を管理する
4. データは最新の状態だけを保持し、更新のたびに上書きする

Q2. Copilot Studio のエージェント・コネクタ・アクションの ALM を設計する。適切なものはどれか。

1. 本番の環境で直接エージェントを編集し、変更点を記録表に残しておく
2. エージェントはソリューションで移送し、コネクタの接続と URL は本番で手作業で作り直す
3. 開発環境で作ったエージェントを、本番環境でもう一度手作業で作り直す
4. ソリューションでまとめ、環境変数と接続参照で環境差を吸収し、パイプラインで移送する

Q1. リリース前に、ソリューションが責任ある AI の原則に沿っているかを確認したい。適切な進め方はどれか。

1. 公平性・信頼性と安全性・プライバシー・透明性・説明責任の観点でレビューし、課題と対策を記録する
2. セキュリティとプライバシーの観点だけでレビューし、利用者が少ない社内向けなので他の観点は省略する
3. セキュリティの脆弱性の診断を行い、その結果だけで判断する
4. 開発者が原則への準拠を自己申告し、その申告をもとに承認する

Q2. マネージド環境を有効にする利点として最も適切なものはどれか。

1. 環境の利用に必要な Power Apps のライセンスが不要になる
2. 業務に必要なエージェントが、要件から自動で作成される
3. 共有の制限・利用状況の把握・ソリューションのチェックなどの統制機能が使える
4. データポリシー（DLP）の設定が、利用状況から自動で作成されて不要になる