Copilot StudioのContext Engineering：Power Platformでハルシネーションとドリフトを止める方法

Copilotが愚かなのではなく、スキーマもルールもガードレールもないまま放置されているだけです。このエピソードでは、Copilot StudioとPower Automateのための再現可能なContext Engineeringパターンを紹介し、ハルシネーションをなくし、環境やテナント間のずれを解消し、レイテンシとコストを下げる方法を解説します。

▶ Copilot StudioのContext Engineering：Power Platformでハルシネーションとドリフトを止める方法（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. コンテキスト負債とは何か、そしてそれが引き起こす4つの失敗：システムルールの欠如、Dataverseに基づかない回答、未定義のツール、ポリシーの欠如
2. 短くバージョン管理されたシステムメッセージのパターン：役割、範囲、拒否ルール、スキーマの認識、ツールルール、ログの境界を環境ごとに変数でバインド
3. Dataverse優先の取得：スキーマインデックスとドキュメントインデックス、セキュリティトリミング付きハイブリッド検索、エンティティ単位のチャンク分割、フィールド単位のフィルター
4. 最小権限のPower Automateツールカタログ：入力スキーマ、DLP、条件付きアクセス、マスキング、監査ログ、キルスイッチ
5. 融資Copilotでのビフォーアフター：架空フィールドはゼロに、レイテンシ中央値は4.2秒から1.6秒、回答あたりのトークンは9,800から3,100へ

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。