Copilot プロンプトは、必要なものを Copilot 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。

目標、コンテキスト、トーン、データの 4 つの要素を含むプロンプト フレームワークの視覚的表現。 目標は、Copilot に何を望んでいるかを伝えることです。コンテキストは、なぜそれを望み、誰が関与しているのかを Copilot に伝えることです。期待は、Copilot が目標を達成する方法です。 最後に、ソースは、Copilot に使用する情報またはサンプルを Copilot に伝えることです。 プロンプトには目標が必要です。 他の 3 つの要素は省略可能です。

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。 目標とソースを含む、 Copilot チャットのプロンプトの例を次に示します。

過去 2 週間の Sam からのすべてのメールに基づいて概要を作成します。 

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 アプリとデータに接続されている大規模言語モデル (LLM) 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、電子メール、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、質問をしたり、情報を要約したり、物事に追いつくことができます。

キャッチ アップ:

会議で何が起こったのかを把握するには、Copilot in Teams、「会議中に質問された質問」または「どのようなアイデアが提示されたか」を尋ねることができます。

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 での Copilotでこのプロンプトを試してください。

時間管理に関する短いプレゼンテーションを作成します。

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 での Copilotでこのプロンプトを試してください。

プロジェクト リーダーとチームの立ち上げを祝うメールを作成します。

質問:

旅行を計画していますか? Copilot「ハワイで3日間の旅行のアイデアを教えてください。"

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「チームビルディングアクティビティのアイデアを教えてください。"

編集:

Wordでは、段落を選択し、[ Copilot ] アイコンを選択して [Copilotで書き換える ] を選択することで、 Copilot に段落の編集を依頼できます。

または、"矢印付きのターゲットの画像を追加する" 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。"

エンタープライズ ライセンスを持つユーザーの場合、 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。 ビジネスのお客様は、次のようなプロンプトを使用できます。

  • パートナーを Project X にオンボードするためのトレーニング コースの概要を作成します。

  • Sam の最新情報は何ですか?

  • チャットで話し合われたトピックに基づいて、プロジェクトのキックオフ プレゼンテーションを生成します。

留意すべきいくつかの点

  • Copilotから取得し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。 場合によっては、 Copilot 応答に不適切なコンテンツが含まれる場合があります。これは、LLM の膨大で多様な性質が原因です。 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。

  • Copilot を尊重し、倫理的かつ合法的な方法で使用します。 自分や他のユーザーに損害を与える可能性のある目的で 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。

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サブスクリプションの特典の参照、トレーニング コースの閲覧、デバイスのセキュリティ保護方法などについて説明します。