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AB-620 · LESSON 2

Copilot Studio でのエージェントの統合と拡張40–45% · 4項目

企業のナレッジへの接続、ツールの追加、マルチエージェントの連携、Azure との統合を学びます。

2.1企業のナレッジソースに接続する

Connect to enterprise knowledge sources

概念

ナレッジは、エージェントが回答の根拠にする情報源です。SharePoint・OneDrive・公開 Web サイト・アップロードしたファイル・Dataverse・Azure AI Search・Microsoft Graph コネクタ（ServiceNow など）を接続できます。SharePoint などは利用者の権限に基づいて検索されます。

仕組み・手順

  1. 回答に必要な情報がどこにあるかを洗い出す
  2. SharePoint のサイトや Web サイトをナレッジに追加する
  3. 大量・独自の文書は Azure AI Search のインデックスを接続する
  4. 他システムのデータは Graph コネクタやコネクタで接続する
  5. ナレッジの説明を書き、回答の品質を評価で確かめる

業務での例

IT ヘルプのエージェントで、SharePoint の手順書と ServiceNow のナレッジ記事（Graph コネクタ）をナレッジにし、利用者が閲覧できる情報だけで回答する。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. ServiceNow に蓄積されたナレッジ記事を Microsoft 365 側に取り込み、エージェントの検索・根拠として使いたい。最も適したものはどれか。

  1. コンピューター使用
  2. Power Platform コネクタ
  3. HTTP 要求ノード
  4. Copilot コネクタ
答えと解説を見る

正解：D　Copilot コネクタ

外部コンテンツを取り込んで参照する用途には Copilot コネクタが向く。 【他の選択肢】Power Platform コネクタや HTTP 要求はその場のアクション呼び出しで、記事を Microsoft 365 側に取り込んでインデックス化しない。コンピューター使用は画面操作の自動化である。

Q2. 営業エージェントから SAP に受注データを登録したい。登録（書き込み）操作を実現する手段として適切なものはどれか。

  1. SAP 向けの Power Platform コネクタ（または既存のカスタムコネクタ）をツールとして追加する
  2. SAP の受注データを Copilot コネクタで Microsoft 365 に取り込み、生成回答ノードで登録内容を確認させる
  3. SAP の受注画面のマニュアルをナレッジに追加し、利用者に入力手順を案内させる
  4. 受注内容を Dataverse のテーブルに保存し、夜間に担当者が SAP へまとめて転記する
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正解：A　SAP 向けの Power Platform コネクタ（または既存のカスタムコネクタ）をツールとして追加する

書き込みなどの操作はツール（コネクタ）で行う。ナレッジは参照用途であり、登録はできない。 【他の選択肢】Copilot コネクタは検索用の取り込みで書き込みはできない。手作業の転記や手順の案内では、エージェントから登録したことにならない。

参考リンク

2.2エージェントにツールを追加する

Add tools to agents

概念

ツールは、エージェントが外部のシステムで操作を行う手段です。Power Platform のコネクタ（事前構築・カスタム）、エージェントフロー、REST API（OpenAPI）、MCP サーバー、プロンプト（AI の処理）、コンピューターの使用（画面操作の自動化）などを追加できます。

仕組み・手順

  1. 必要な操作（照会・登録・送信）を洗い出す
  2. 事前構築のコネクタがあれば使い、なければカスタムコネクタ・OpenAPI・MCP を使う
  3. ツールの名前・説明・入力の説明を、モデルが選びやすいように書く
  4. 認証（利用者の資格情報か、作成者の資格情報か）を決める
  5. API のないレガシーなシステムには、コンピューターの使用を検討する

業務での例

在庫照会は ERP のカスタムコネクタ、ナレッジベースの検索は MCP サーバー、API のない古い受発注の画面はコンピューターの使用で操作する。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. API を持たない古い社内業務アプリに、画面操作でデータを入力させたい。適切な機能はどれか。

  1. カスタムコネクタ
  2. HTTP 要求ノード
  3. Copilot コネクタ
  4. コンピューター使用（computer use）
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正解：D　コンピューター使用（computer use）

API がない場合、画面操作を自動化するコンピューター使用が選択肢になる。 【他の選択肢】カスタムコネクタと HTTP 要求は API が前提。Copilot コネクタは検索用のデータ取り込みで、画面操作はできない。

Q2. 社内で既に公開されている MCP サーバーのツール群を、エージェントから使いたい。適切な対応はどれか。

  1. MCP サーバーを接続されたエージェントとして登録し、A2A で処理を委任する
  2. MCP サーバーのツール定義をナレッジに追加し、生成回答ノードで参照させる
  3. Copilot Studio で MCP サーバーに接続し、提供されるツールをエージェントに追加する
  4. MCP サーバーの各ツールを HTTP 要求ノードで個別に呼び出すトピックを、ツールごとに作成する
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正解：C　Copilot Studio で MCP サーバーに接続し、提供されるツールをエージェントに追加する

MCP サーバーを接続すれば、サーバー側で定義されたツールをそのまま利用できる。 【他の選択肢】HTTP 要求での再実装は不要な手間。A2A はエージェント同士の連携で MCP サーバーの接続方法ではない。ナレッジにしてもツールは呼び出せない。

参考リンク

2.3Copilot Studio からマルチエージェントの連携を構成する

Configure multi-agent collaboration from Copilot Studio

概念

マルチエージェントでは、メインのエージェントが、子エージェント（同じエージェントの中の部品）や、接続されたエージェント（別に公開された Copilot Studio のエージェント、Foundry のエージェント、Fabric のデータエージェント、A2A のエージェントなど）に作業を任せます。役割を分けることで保守と再利用がしやすくなります。

仕組み・手順

  1. 業務を役割ごとに分け、各エージェントの責任範囲を決める
  2. 密接な小さい部品は子エージェント、独立して管理・再利用するものは接続されたエージェントにする
  3. 各エージェントの説明を書き、メインが適切に呼び出せるようにする
  4. 会話の履歴をどこまで渡すかを設定する
  5. テストで呼び出しの経路を確認する

業務での例

社員向けの総合窓口のエージェントが、人事の質問は人事部の公開エージェントに、データの集計は Fabric のデータエージェントに任せる。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. MCP と A2A（Agent2Agent）プロトコルの違いの説明として正しいものはどれか。

  1. MCP は Microsoft 製品間の連携専用で、A2A は他社のクラウドのエージェントとの連携専用である
  2. MCP はエージェントがツールやデータに接続するため、A2A はエージェント同士が連携するためのもの
  3. MCP はエージェント同士が連携するため、A2A はエージェントがツールやデータに接続するためのもの
  4. MCP はナレッジ検索の標準で、A2A はエージェントの認証と権限を委任するための標準である
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正解：B　MCP はエージェントがツールやデータに接続するため、A2A はエージェント同士が連携するためのもの

役割が異なる。ツール接続は MCP、エージェント間の協調は A2A と整理する。 【他の選択肢】1 つ目は役割が逆。MCP も A2A も特定ベンダーに限らない。A2A は認証の委任のための標準ではない。

Q2. 見積作成エージェントと与信確認エージェントを連携させたい。マルチエージェント設計として適切なものはどれか。

  1. 両エージェントの指示文を1つにまとめ、単一のエージェントに統合して運用する
  2. 利用者が見積と与信の両方のエージェントに同じ内容を順に質問する
  3. 親となるエージェントが役割に応じて専門エージェントへ処理を委任する
  4. 見積エージェントの回答を与信エージェントのナレッジに定期的に取り込む
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正解：C　親となるエージェントが役割に応じて専門エージェントへ処理を委任する

役割を分割し、親エージェントから委任する構成が保守性・品質の面で有利。 【他の選択肢】統合すると役割ごとの保守と評価が難しくなる。ナレッジ経由ではリアルタイムに連携できず、利用者に二重の入力を求めるのは連携ではない。

参考リンク

2.4エージェントを Azure と統合する

Integrate agents with Azure

概念

Copilot Studio のエージェントは Azure の機能と組み合わせて拡張できます。Azure AI Search をナレッジに、Foundry のモデル（独自・ファインチューニング済み）をプロンプトなどに、Foundry のエージェントを接続されたエージェントに、Azure Functions や API Management をツールの基盤に使えます。

仕組み・手順

  1. Copilot Studio だけでは足りない要件（独自モデル・大規模検索・複雑な処理）を特定する
  2. Azure AI Search のインデックスをナレッジとして接続する
  3. Foundry にデプロイしたモデルを利用する
  4. Foundry Agent Service のエージェントを接続されたエージェントとして呼ぶ
  5. Azure Functions の API を OpenAPI やカスタムコネクタでツールにする

業務での例

数百万件の技術文書は Azure AI Search に取り込んでナレッジとして接続し、専門の判定は Foundry のファインチューニング済みモデルで行う。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. 数万件の社内マニュアルが既に Azure AI Search にインデックス化されている。これを根拠に回答させる最短の構成はどれか。

  1. Azure AI Search の結果を HTTP 要求ノードで毎回取得し整形する
  2. Azure AI Search をナレッジソースとして接続する
  3. マニュアルをファイルとして Copilot Studio にアップロードする
  4. マニュアルを SharePoint に移し、サイトをナレッジに追加する
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正解：B　Azure AI Search をナレッジソースとして接続する

既存のインデックスを活かせば再取り込み不要で、ベクター検索なども利用できる。 【他の選択肢】移行や再アップロードは既存のインデックスを活かせない。HTTP 要求での自前実装は最短ではない。

Q2. Microsoft Foundry で構築済みの高度な文書解析エージェントを、Copilot Studio のエージェントから利用したい。適切な方法はどれか。

  1. Foundry エージェントを Copilot Studio に統合し、接続されたエージェントとして呼び出す
  2. Foundry エージェントの指示文とツール定義を Copilot Studio のエージェントへ移植する
  3. Foundry で使っているモデルを Copilot Studio のカスタムプロンプトで選択して代用する
  4. Foundry エージェントの解析結果を SharePoint に保存し、ナレッジとして参照させる
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正解：A　Foundry エージェントを Copilot Studio に統合し、接続されたエージェントとして呼び出す

Copilot Studio から Foundry エージェントを統合して呼び出せる。複製すると二重管理になる。 【他の選択肢】移植やモデルの選択だけでは、Foundry 側のツールや処理を再現できない。保存結果の参照は呼び出しにならない。

参考リンク

レッスンは当サイトがMicrosoft Learn の公開ページをもとに独自に作成したもので、試験の内容を保証するものではありません。製品の仕様は変わることがあるため、参考リンク先の最新情報を確認してください。

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