最終更新日: 2026 年 2 月
Copilot プロンプトは、Copilot に必要な内容を伝えるために使用する指示または質問です。 プロンプトには、次の図に示すように、目標、コンテキスト、期待値、ソースの 4 つの部分を含めることができます。
プロンプトには少量でも大量でも入力することができますが、必要なのは明確な目標です。 より具体的にする場合は、他の部分を追加します。 多くの場合、目的の結果を得るには、目標以上のものを含める必要があります。 Copilot チャットのプロンプトの例を次に示します。これには、目標とソースが含まれます。
Write a summary based on all emails from Sam in the past two weeks.
目標、コンテキスト、期待値を含む例を次に示します。
時間管理に関するトレーニング マニュアルのアウトラインを作成します。 対象ユーザーは、ハイブリッド環境で作業し、常に仮想会議に出席し、締め切りを守る必要があるプロフェッショナルです。 ドキュメントのトーンはフレンドリーで示唆に富むものになります。
ほとんどの場合、別のプロンプトで結果をフォローアップします。 探している結果を得るには、前後の会話が必要です。
Copilot プロンプトで何を行うことができますか?
Copilot は、Microsoft 365 のアプリとデータに接続された大規模言語モデル (LMM) に基づいて構築されています。 Copilot を使用すると、Microsoft 365 アプリや記事、レポート、メール、プレゼンテーションなどの内部データからデータを取得することで、他の LLM を利用したチャットボットでできること以上のことができます。 Copilot を使用すると、コンテンツを作成または編集したり、質問したり、情報を要約したり、状況をキャッチ アップしたりできます。
キャッチ アップ:
会議で何が起こったかを知るために、Teams、"What questions were asked during the meeting?"、または "What ideas were presented?" で Copilot に問い合わせることができます
作成:
時間管理に関するプレゼンテーションを作成しますか? PowerPoint の Copilot で次のプロンプトを試します。
Create a short presentation about time management.
プロジェクト立ち上げのお知らせメールに対する返信の下書きを作成しますか? Outlook で Copilot で次のプロンプトを試します。
Write an email to congratulate the project lead and team on the launch.
質問:
旅行を計画していますか? あなたはCopilotに「Give me ideas for a 3-day trip in Hawaii.」と尋ねることができます
または、チーム メンバーの関与を求めるチーム リーダーの場合は、Copilot に "Give me ideas for a team building activity." と問い合わせてみてください。
編集:
Wordでは、段落を選択し、[Copilot] アイコンを [Rewrite withCopilot] に選択することで、Copilot に段落の編集を依頼できます。."
または、"Add an image of a target with arrows." のようなプロンプトでPowerPointスライドを研磨することもできます。
Microsoft 365 Copilot サブスクリプションがある場合、Copilot はチャット、メール、ファイルなどの作業コンテンツを組み込むことができます。 Copilot を作業データの基礎として使用する場合、Copilot は大規模言語モデル (LLM) を内部ビジネス データに接続することでビジネス価値のロックを解除します。 このライセンスを持つユーザーは、次のようなプロンプトを使用できます。
- Create a training course outline to onboard partners to Project X.
- What's the latest from Sam?
- Generate a project kick-off presentation based on the topics discussed in the chat.
留意すべきいくつかの点
- Copilot から受け取った応答を確認して確認します。Copilot は、テキストを予測して生成するように設計された高度なツールである大きな言語モデル (LLM) に基づいて構築されています。 LLM の広大で多様な性質により、Copilot の応答に不正確なコンテンツが含まれる場合があります。 Copilot の応答を評価し、必要に応じて信頼できるソースとの相互参照を行います。
- 同じプロンプトを複数回使用すると、回答が異なる場合があります。 LLM は、いくつかのランダム性を導入するニューラル ネットワーク上に構築されます。 同じ入力プロンプトでも、ほとんどの場合、毎回少し異なる結果が得られます。
- 尊重、倫理的、および法的な方法で Copilot を使用してください。 自分自身や他のユーザーに危害を及ぼす可能性のある目的には、Copilot を使用しないでください。 Microsoft の責任ある AI (人工知能) の原則と標準をご覧ください。