Copilot Service ワークスペースで Agent Feed を設定する手順ガイド

By Mirko Peters · 2026-08-13

ポッドキャストのリスナーとテクノロジー好きの皆さん、お帰りなさい！人工知能、自動化、職場の効率化に関する最近の話題を追ってくださっている方なら、人による監視を業務プロセスに組み込み続けることがこれまで以上に重要だとご存じでしょう。組織が顧客サポートから複雑なデータ処理まで幅広い業務に自律型 AI エージェントを導入するなかで、管理者やアーキテクトは切実な問いに直面しています。速度を犠牲にせずに、どうやって制御を維持すればよいのでしょうか…

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ポッドキャストのリスナーとテクノロジー好きの皆さん、お帰りなさい！人工知能、自動化、職場の効率化に関する最近の話題を追ってくださっている方なら、人による監視を業務プロセスに組み込み続けることがこれまで以上に重要だとご存じでしょう。組織が顧客サポートから複雑なデータ処理まで幅広い業務に自律型 AI エージェントを導入するなかで、管理者やアーキテクトは切実な問いに直面しています。速度を犠牲にせずに、どうやって制御を維持すればよいのでしょうか？

この問いに答えるため、私たちは最近、この課題の技術面と運用面の実態を掘り下げるポッドキャストのエピソードを収録しました。まだお聴きでない場合は、基礎を音声で解説したAgent Feed - Simply Explainedエピソードもぜひチェックしてください。このブログ記事では、それらの内容を発展させ、Copilot Service ワークスペースの構成、Agent Feed の有効化、そして Power Apps 環境への Agent Supervisor ビューの追加について、包括的な技術ガイドとして解説します。

Agent Feed の概要

Agent Feed の主な機能

Agent Feed は、Power Apps で AI を活用する体験を高めるための強力なツールです。AI エージェントを一元的に管理・監視できるハブとして機能します。このツールは、AI が設定したガイドラインの範囲内で動作することを確実にし、より高い制御と監視を可能にするうえで重要です。

AI 管理において Agent Feed が果たす役割は、いくら強調してもしすぎることはありません。自動化と人による介入のバランスを保つことができます。Agent Feed を使えば、AI のタスクを監視し、ビジネス目標に沿っていることを確認できます。AI エージェントは独立して動作するため、個々のユーザーの指示まで操作を遡ることが難しくなります。だからこそ、この監視が不可欠です。

Agent Feed の主な機能は次のとおりです：

タスクには、タイトル、説明、エージェント名、タイムスタンプなどの重要な詳細が含まれます。「Needs Attention」セクションには、あなたの入力が必要なタスクが表示されます。「Completed」セクションには、あなたまたはエージェントが完了したタスクが表示されます。

Agent Feed の特長的な機能の 1 つがLog for Reviewです。この機能は包括的な監査ログを提供することで、コンプライアンスと監査の要件を支援します。エージェントの操作について重要な問いに答える必要がある組織にとって、これらのログは欠かせません。誰が、どのように、いつ操作を行ったかを記録することで、説明責任を確保します。この水準の詳細さは、業界ごとのさまざまな規制要件を満たすうえで極めて重要です。

もう 1 つの重要な機能がRequest Assistanceです。この機能は、あなたと AI エージェントの協働を強化します。研究によると、AI のガイダンスを利用するとタスクの成功率が大幅に向上することが示されています。たとえば、AI の支援を受けた参加者の全体の成功率は 70% に達しましたが、支援なしのガイダンスでは 20% にとどまりました。これは、AI が効果的なトレーニングツールとして機能し、その後のタスクでより良い成果を出す助けになることを示しています。

最後に、Invoke Data Entry機能は、データ管理のプロセスを効率化します。使い慣れたタスクフィードの形式で、エージェントを監視し、信頼し、協働できます。この統合によりワークフローが簡素化され、データ入力タスクを効率的に管理しやすくなります。

自律型エージェントを監視する方法

Power Apps でのリアルタイムのインサイト

Agent Feed を使えば、AI エージェントの監視は簡単です。効果的な監視を行えるように、次の手順で環境を設定してください：

1. Power Apps にサインインし、コンタクトセンター環境を選択します。
2. サイトマップでアプリを選択し、Copilot Service ワークスペースを検索して編集します。
3. 次の手順で Agent Feed を有効にします：
   • サイトマップのエージェントアイコンを選択します。
   • Case Management Agent に相当するエージェント(たとえば Case Processing Agent)を選択し、省略記号(...)> Add to app を選択します。
   • 変更を保存して公開します。
4. 次の手順で Agent Supervisor ビューを追加します。
   • Case ビューを検索して選択します。
   • Cases ウィンドウで Views を選択します。
   • Agent Supervisor の省略記号(...)を選択し、Add を選択します。
   • 変更を保存して公開します。
5. 最後に、スーパーバイザーの役割を持つユーザーで Copilot Service ワークスペースにサインインし、エージェントのフィードがサイトマップに表示されることを確認します。

AI の意思決定では、人の介入が重要な役割を果たします。AI エージェントは反復的なタスクを処理できますが、複雑な状況では必ずしも最善の判断を下せるとは限りません。あなたの専門知識により、決定がビジネス目標に沿ったものになります。自律型エージェントを監督することで、エージェントの活動を引き続き管理でき、必要に応じて適切なタイミングで調整できます。

Agent Feed では、エージェントの活動をリアルタイムで把握できます。次の指標を追跡できます。

• レイテンシー
• スループット
• 成功/エラーの件数
• リソース使用率

これらの指標により、エージェントのパフォーマンスを把握できます。さらに Agent Feed は、各リクエストの実行フローを記録するため、処理の各ステップを詳細に確認できます。このレベルの詳細さにより、ボトルネックを特定し、パフォーマンスを最適化できます。

Model Context Protocol(MCP)との統合により、Agent Feed の機能が強化されます。MCP は AI アプリケーションと Power Apps 間の通信を標準化します。この統合により開発プロセスが簡素化され、開発者の時間と複雑さが削減されます。また、AI アプリケーションが幅広いデータソースにアクセスできるようになり、機能性が高まります。その結果、より効率的な AI アプリケーションを利用でき、ユーザーに代わって効果的に動作させることができます。

Agent Feed の実践的な活用

AI による生産性の向上

企業は Agent Feed をさまざまな方法で活用し、生産性を高めることができます。Agent Feed が特に効果を発揮する一般的なシナリオは次のとおりです。

Agent Feed を日常のワークフローに組み込むと、多くのメリットがあります。プロセスを効率化し、生産性を向上させることができます。たとえば、Agent Feed の導入後に、解決率が 40% 向上し、顧客満足度が 25% 上昇したと報告している企業もあります。これらの改善は、実行可能なタスクを作成し、エージェントのパフォーマンスをリアルタイムで把握できる機能によるものです。

Agent Feed では、定型的なプロセスを自動化することで、複雑なタスクに集中できます。その実現方法は次のとおりです。

• AI エージェントは、推論と動的な意思決定を必要とする、複雑で複数の手順からなる作業を自動化します。
• ドキュメントの確認やデータの統合といった、反復的な思考作業を不要にすることで、手作業を削減します。
• AI エージェントは、すべてのケースに同じ推論と判断基準を適用することで、一貫性を高めます。
• 数時間や数日かかっていたワークフローを数秒から数分で完了させ、プロセスを加速します。
• AI エージェントは、意思決定のロジックと将来のベストプラクティスを体系化し、一貫して適用できるようにすることで、専門知識を拡張します。

たとえば、スケジュール調整エージェントは、空き状況を確認して招待を送信することで会議を管理し、メールに費やす時間を削減します。データ入力エージェントは、情報の転記やデータ品質の検証などの反復作業を処理します。リサーチエージェントは、さまざまなソースから情報を収集・統合し、レポートを効率的に作成します。

自動化と人による監督のバランスが重要です。AI は多くのタスクを処理できますが、あなたの専門知識により、決定がビジネスルールに沿ったものになります。これらの要素を効果的にバランスさせるには、次の手順に従ってください。

Agent Feed を業務に組み込むことで、AI と人間のエージェントがシームレスに連携できるようになります。このアプローチは生産性を高めるだけでなく、組織の目標を達成するために必要な監督も維持します。

Agent Feed 導入における課題

Agent Feed の導入には、企業にとっていくつかの課題があります。これらの障害を理解しておくと、スムーズな統合プロセスに備えることができます。よく遭遇する問題は次のとおりです。

• コストの可視化: Agent Feed に関連するコストの追跡は簡単ではありません。費用を効果的に監視するには、ガバナンスのレイヤーを実装する必要があります。
• 複数環境にまたがるエージェントの複雑さ: 異なる環境で動作するエージェントの管理は難しい場合があります。認証、監査、エラー管理を慎重に扱う必要があります。
• データのプライバシーとセキュリティに関する懸念: AI エージェントは新たな脆弱性を生む可能性があります。サイバー攻撃の標的になりやすく、データのプライバシーとセキュリティが損なわれるおそれがあります。

これらの課題を乗り越えるために、次のようなベストプラクティスを採用できます。

• 成功の定義: ビジネス成果に合致する主要業績評価指標 (KPI) を 1～2 個設定してください。これにより開発の取り組みの指針が定まり、重要な点に集中できます。
• 部門横断チームの編成: 導入プロセスにさまざまな関係者を関与させてください。これにより、エージェントが価値を生み出し、組織内のさまざまなニーズに応えられるようになります。
• サポートを伴う展開: ユーザーが自信を持って使えるよう、研修と明確なコミュニケーションを提供してください。この段階でフィードバックを集めることで、必要な調整を行いやすくなります。
• 監視と調整: リアルタイムのデータを使ってパフォーマンスを追跡してください。実際の利用状況と結果に基づいて継続的に改善できます。

さらに、効果的な変更管理の戦略は Agent Feed の定着を大きく後押しします。AI 施策に対して体系的な変更管理を実施している組織は、導入の成功率が 3.4 倍高いという結果があります。行動の変化や役割の明確化といった、定着の人的側面に注力してください。

まず、リーダーが自ら AI を使い、模範を示すことから始めてください。これにより、現在の定着状況を正確に把握できます。ワークフローの自動化の前にスキルの抽出を行ってください。そうすることで、AI を活用するプロセスに組み込む前に、適切なナレッジを体系化できます。最後に、すぐに実践につなげる形でソーシャルラーニングを促進してください。このアプローチは、協働と AI ツールの実践的な活用を促すため、一般的な研修よりも効果的です。

これらの課題に対処し、ベストプラクティスに従うことで、Agent Feed を確実に導入し、組織の AI 活用能力を高めることができます。

まとめ

Agent Feed は、AI 管理を強化し、人による効果的な監督を確保する上で重要な役割を果たします。AI エージェントを新入社員のように扱うことで、明確な役割と期待値を設定でき、説明責任が高まります。このような体系的なガバナンスにより、AI エージェントをワークフローの能動的な参加者として信頼できるようになります。

リアルタイムのアクティビティ監視により、Agent Feed はコラボレーションと意思決定を改善し、業務の最適化に欠かせないものになります。組織で Agent Feed の可能性を検討する際は、AI 活用へのアプローチをどのように変えられるかを考えてみてください。これらの概念の詳細や、より広い Microsoft のエコシステムとの関係について知りたい場合は、関連ポッドキャストのエピソード Agent Feed - Simply Explained もぜひお聴きください。

Agent Feed で AI の未来を取り入れ、ビジネスの新たな可能性を引き出しましょう。

よくある質問

Agent Feed とは何ですか?

Agent Feed は、Power Apps 内の監視ハブであり、AI エージェントを効果的に管理できます。人による監督と AI との連携を強化し、タスクがビジネス目標に沿って進むようにします。

Agent Feed は AI 管理をどのように改善しますか?

Agent Feed は、AI エージェントの活動に関するリアルタイムの分析情報を提供します。パフォーマンス指標を監視し、タスクを確認し、必要に応じて介入できます。これにより、AI がガイドラインの範囲内で動作するようにできます。

Agent Feed の機能をカスタマイズできますか?

はい、Agent Feed は特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。タスクのカテゴリを調整し、評価基準を設定し、ビジネス目標に沿った主要業績評価指標(KPI)を定義できます。

AI エージェントはどのような種類のタスクを処理できますか?

AI エージェントは、データ入力や文書レビューなどの反復的なタスクを自動化できます。複雑なワークフローを支援することもでき、より高度な意思決定に集中できるようになります。

Agent Feed はモデル駆動型アプリとどのように統合されますか?

Agent Feed は、Power Apps のモデル駆動型アプリとシームレスに統合されます。この統合により、普段お使いのアプリケーション内で直接 AI エージェントを監視でき、生産性と監視体制の向上につながります。

Agent Feed を使用するにはトレーニングが必要ですか?

大規模なトレーニングは必要ありませんが、Agent Feed の機能に慣れておくと、そのメリットを最大限に活用できます。Microsoft は、利用を開始するためのリソースとサポートを提供しています。

Agent Feed における生成 AI の役割は何ですか?

生成 AI は、AI エージェントがやり取りから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上できるようにすることで、Agent Feed を強化します。この機能により、タスク処理をより効率的に行い、より適切な意思決定を支援できます。

AI エージェントを使用する際、データのプライバシーをどのように確保できますか?

データのプライバシーを確保するには、堅牢なセキュリティ対策とガバナンスプロトコルを実装してください。AI エージェントの活動を定期的に監査し、機密情報を保護するために業界の規制への準拠を維持してください。

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最終確認日: 2026年7月。