Copilot Studio: 高度な統合と自動化のトレーニングコース

Copilot Studioと統合パターンの紹介

• Copilot Studioの機能とアーキテクチャ
• 企業アプリ、データソース、Power Platformとの統合ポイント
• 企業環境でのAIアシスタントにおけるセキュリティとガバナンスの考慮事項

Copilotによる安全なSQL実行

• 安全なクエリパターンの設計とデータ公開の制限
• ロールベースアクセスによりCopilotをAzure SQL / SQL Serverに接続
• パラメータ化クエリの実装とインジェクションリスクの防止
• ハンズオンラボ: HRデータをクエリし、マスク済みの結果を返すCopilotフローを構築

採用および雇用ワークフローの自動化

• 一般的な採用自動化シナリオ（履歴書スクリーニング、面接スケジューリング、候補者ステータスの更新）
• 候補者データのコレクションと検証を行う会話型UXの設計
• Copilotロジックを用いた複数ステップのプロセスと承認のオーケストレーション
• ハンズオンラボ: エンドツーエンドの自動雇用アシスタントのプロトタイプを実装

Power Automateフローのトリガーとオーケストレーション

• CopilotからPower Automateを呼び出し、ステータスを返すためのパターンの作成
• 構造化データのパスと非同期処理の処理
• エラー処理、リトライ、およびべき等性戦略
• ハンズオンラボ: オンボーディングフローを実行するためCopilotをPower Automateと統合

テスト、監視、ガバナンス

• コパイロットのテストアプローチ: ユニットテスト、統合テスト、エンドツーエンドテスト
• コンプライアンスのための使用状況、パフォーマンス、監査ログの監視
• コパイロットの本番環境へのデプロイメントのための運用チェックリスト

高度なトピックと実世界のパターン

• ハイブリッドアーキテクチャ: オンプレミスデータとクラウドコパイロット、データレジデンシーパターン
• コパイロットのスケーリング、マルチテナントの考慮事項、ローカライゼーション
• HR向けコパイロットの事例研究とデプロイメントプレイブック

まとめと次のステップ