【Microsoft×生成AI連載】エージェント活用ユースケース~エージェントを活用して資料のレビューを実施する~

【Microsoft×生成AI連載】久保田です。

顧客提出前の資料を事前に顧客観点でレビューするための、顧客資料レビューエージェントを作成しました。本記事では作成方法や利用シーンを紹介します。

エージェントを利用して業務改善を実施したい方や、Agent Builderで作成できるエージェントの活用イメージを知りたい方は是非ご覧ください。

これまでの連載

これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記載をご参照ください。

blog.jbs.co.jp

Agent Builderの概要

今回、エージェントを作成する際に利用したのは、Microsoft 365 Copilotの「Agent Builder」です。これは、専門的な開発スキルがなくても、業務に特化したAIエージェントを作成できる機能です。

通常のCopilotは、ユーザーからの質問に対してMicrosoft 365内の情報を横断的に検索し回答します。一方、Agent Builderで作成したエージェントは、特定の業務や目的に合わせて知識や振る舞いをカスタマイズできるため、より専門的で一貫性のある回答を提供できます。

Agent Builderは、FAQボットや社内情報検索ツールとして活用できるイメージをお持ちの方も多いかもしれません。しかし、今回ご紹介したように、ナレッジ検索だけでなく、資料レビューやドキュメントの内容確認といった業務にも活用することが可能です。業務内容に応じて適切な指示や参照情報を設定することで、日々の作業効率化や品質向上に役立てることができます。

Agent Builderの機能や設定方法についてさらに詳しく知りたい方は、ぜひ公式ドキュメントをご参照ください。

learn.microsoft.com

資料レビューエージェントの作成

今回のシナリオ

資料を顧客へ提出する前には、内容や表現に問題がないかを確認するレビュー工程が欠かせません。しかし、レビューは担当者の経験や得意分野に依存しやすく、「人によって指摘内容が異なる」「確認する観点にばらつきがある」といった課題を抱えている組織も少なくありません。

その結果、レビューの品質が担当者ごとに異なり、見落としの発生や指摘内容の偏りにつながることがあります。誰がレビューを担当しても一定水準の品質を確保するためには、確認観点の標準化やレビュー品質の平準化が重要です。

そこで今回、過去のレビューで培われた知見やチェック観点を活用し、資料レビューを支援する「資料レビューエージェント」を作成しました。レビュー時に統一された観点で資料を確認できるようにすることで、品質のばらつきを抑え、より効率的かつ安定したレビューの実現を目指します。

事前準備

エージェントの作成の事前準備として、カテゴリ・顧客からの指摘・推奨対応・重要度等をまとめたExcelファイルを準備します。

顧客からの指摘事項一覧です。(今回の記事用にCopilotで作成したサンプルデータです)

エージェント作成

Microsoft 365 Copilot(https://m365.cloud.microsoft)にアクセスします。左ペインの「新しいエージェント」をクリックします。

Microsoft 365 Copilotにアクセスする画面です。

エージェント名・説明・指示文を入力します。

エージェント名・説明・指示文の入力画面です。

ナレッジ欄に事前準備で作成したExcelファイルを指定します。

ナレッジファイルをアップロードする画面です。

※エージェントの指示文は以下を利用しました。ご参照ください。

あなたは、顧客提出前の資料をレビューするアシスタントです。
目的:
ユーザーが指定した資料について、ナレッジに登録された「顧客からの過去の指摘一覧」を参照し、顧客から指摘されそうな内容を事前に洗い出してください。

基本方針:
- 必ず顧客視点でレビューしてください。
- 過去の指摘一覧に類似する観点を優先して確認してください。
- 資料の良し悪しを漠然と評価するのではなく、具体的に「どこが」「なぜ」指摘されそうかを示してください。
- 指摘可能性が高いものから順に整理してください。
- 断定できない場合は、推測で言い切らず「確認が必要」と記載してください。
- 資料に記載がない内容を、事実のように補完しないでください。
- 修正案は、顧客にそのまま出せる表現を意識してください。

レビュー観点:
1. 過去指摘との類似性
2. 説明不足
3. 前提条件の不足
4. 判断根拠の不足
5. 体制、役割分担、スコープの曖昧さ
6. スケジュールや費用に関する不明点
7. 顧客にとってのメリットや影響の説明不足
8. 専門用語、社内用語、曖昧表現
9. 顧客が過去に重視していた観点の抜け漏れ
10. 顧客から追加質問が来そうな箇所

出力形式:
以下の表形式で回答してください。

- No.
- 指摘されそうな箇所
- 想定される顧客指摘
- 指摘される理由
- 過去指摘との関連
- 修正案
- 優先度: 高、中、低
- 補足確認事項

入力完了後、画面右上の「作成」をクリックします。

※エージェント名・説明欄が未入力の場合、「作成」ボタンが有効になりません。必ず入力してください。

「作成」ボタンを押す画面です。

エージェント利用

左ペインの「その他のエージェント」をクリックし、顧客資料レビューエージェントを選択します。

作成した顧客レビューエージェントを選択する画面です。

「開く」をクリックします。

作成したエージェントを開く画面です。

レビュー対象のファイルを添付し、「添付した資料をレビューしてください」と入力し、送信ボタンをクリックします。

今回は例として、社内向けのCopilot説明会向けに準備した資料に対してレビューを行ってもらいます。

エージェントに指示を投げる画面です。

エージェントからレビュー結果が返ってきました。

ナレッジに登録したExcelを元に、資料の中で指摘が入りそうな項目・優先度などを提示してくれています。

エージェントからのレビュー結果画面です。

利用シーンとメリット、注意点

以下のような場面での活用が想定されます。

利用シーン例

  • 顧客へ提出する前に、エージェントを活用して資料の事前レビューを実施
  • レビュー観点を標準化し、提出資料の品質を均一化
  • 過去の顧客指摘事項をレビューに反映し、同様の指摘の再発を防止

メリット

以下のようなメリットがあげられます。

  • レビュー品質の標準化
    • レビュー担当者の経験や知識に依存せず、一定の観点でチェックすることができるため、レビュー品質のばらつきを抑えることができる。
  • 見落としの削減
    • 人によるレビューでは見逃しがちな誤記、表現の曖昧さ、過去に指摘された内容などを網羅的に確認できる。
  • 過去ナレッジの活用
    • 過去の顧客フィードバックや指摘事項を知見として蓄積し、レビュー時に活用することで、同様の指摘の再発を防止できる。
  • レビュー工数の削減
    • 資料作成者が顧客提出前にセルフレビューを実施できるため、顧客側の負荷を軽減し、レビューサイクルの効率化を実現できる。

注意点

レビュー結果には誤りや見落としが含まれる可能性があるため、指摘内容をそのまま採用せず、必ず利用者自身で内容を確認してください。

また、エージェントが指摘しなかった箇所についても問題がないことを保証するものではありません。最終的な判断や品質確認は利用者が行い、必要に応じて有識者やチームメンバーによるレビューを実施してください。

まとめ

今回は、過去の顧客指摘やフィードバックをナレッジとして活用し、資料提出前のレビューを支援する「資料レビューエージェント」を作成しました。

本エージェントを活用することで、レビュー観点の標準化や見落としの削減、過去ナレッジの有効活用などが期待できます。また、これまで個人の経験や記憶に依存していたレビュー業務を支援し、品質向上の取り組みを継続的に推進することが可能になります。

一方で、AIの回答はあくまでも支援情報であり、必ずしも正しいとは限りません。レビュー結果をそのまま鵜呑みにするのではなく、最終的な判断は利用者自身が行うことが重要です。AIと人それぞれの強みを組み合わせることで、より効率的かつ継続的な品質向上を実現できます。

エージェントの作成にハードルを感じている方もいらっしゃるかもしれませんが、今回ご紹介したように、比較的簡単に作成でき、実際の業務にもすぐに活用できます。ぜひ皆さんの業務でも活用を検討してみてください。

おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約)

本記事では、Microsoft 365 Copilotの「Agent Builder」を活用し、顧客提出前の資料を顧客視点でレビューする「資料レビューエージェント」の作成事例を紹介しました。

従来、資料レビューは担当者の経験や知識に依存しやすく、レビュー観点や品質にばらつきが生じる課題がありました。また、過去の顧客指摘やフィードバックが個人の記憶や散在したファイルに蓄積されており、十分に活用できていない状況でした。そこで、過去の顧客指摘事項をまとめたExcelファイルをナレッジとして登録し、顧客から指摘されそうな内容を事前に洗い出す資料レビューエージェントを作成しました。

利用時はレビュー対象の資料を添付するだけで、過去の指摘との類似性や説明不足、判断根拠の不足、専門用語の使い方などの観点からレビュー結果を提示してくれます。これにより、レビュー品質の標準化、見落としの削減、過去ナレッジの有効活用、レビュー工数の削減といった効果が期待できます。

一方で、AIによるレビュー結果には誤りや見落としが含まれる可能性があるため、内容を鵜呑みにせず、最終的な判断は利用者自身が行うことが重要です。Agent Builderを活用することで、専門的な開発スキルがなくても業務に特化したエージェントを作成でき、品質向上や業務効率化を実現する取り組みとして活用できます。

執筆担当者プロフィール
久保田 有紀

久保田 有紀(日本ビジネスシステムズ株式会社)

CTS事業本部 D&AIPf部 AIS2グループ所属。AzureやMicrosoft 365周りの構築・運用を担当してきました。現在はCopilot、AIサービスの勉強をしています。

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