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

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

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

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

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

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

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

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）

【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

【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

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、、、

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

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

そうと決まれば 保守の仕組みを変える

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

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

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

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

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

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

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

以上 ご清聴 ありがとうございました