概要
この構成図は、SharePointに保存されたナレッジを参照して回答するCopilotエージェントの全体像を可視化したものです。利用者の入口、エージェント処理、本文検索、構造化データ管理を分け、それぞれのサービスが担う役割を整理しています。
図にはノード検索、経路の追跡、役割ごとの比較、全体を見渡すセマンティックレーダー、ガイド付き表示などがあり、構成要素と接続関係を複数の視点から確認できます。
システムの役割分担
- M365 Copilotを利用者が操作する入口として配置します。
- Copilot Studioのエージェントが処理の本体を担当します。
- Dataverseが構造化データと管理項目を保持します。
- Azure AI Searchが文書本文の検索を受け持ちます。
- 文書本体はSharePointに残し、検索索引には参照情報と出典リンクを保持します。
この分離により、文書の保管場所を維持しながら、検索と管理データを各サービスの役割に応じて扱う構成が示されています。
PoCでの設計方針
PoCでは、SharePoint側で文書にメタデータを付与できない運用を前提としています。そのため、初期段階ではメタデータをAzure AI Search側だけに持たせ、Dataverseへの付与は後続工程として扱います。
検証の順序も明確で、まず検索精度を確認し、その結果を踏まえて構造化データ側の設計へ進みます。検索品質と管理項目の設計を同時に確定させず、段階的に構成を固める考え方です。
モデル構成
Copilot StudioはBYOM構成で、Azure AI FoundryにデプロイしたGPT-5.6を回答生成に利用します。回答生成モデルと検索基盤は分離されているため、生成モデルを差し替える場合でも、Azure AI Searchを中心とする検索側の構成は変更せずに維持できる設計です。
図の確認と出力
構成図は、始点と終点を選んで方向付きの経路を確認したり、セマンティック種別ごとのノード数や直接の関係を比較したりできます。PNG、JPEG、WebP、SVG、WebMでの出力にも対応し、共有カード用の画像や編集可能なベクター形式として構成を扱えます。