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。  

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、目的の結果を得るためには、目標以上のものを盛り込む必要があります。 目標とソースを含む、Copilot チャットで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、その結果を受けて別のプロンプトでフォローアップします。 求めている結果を得るために、対象の会話のやり取りをすることが予想されます。 

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 アプリや内部データ (記事、レポート、電子メール、プレゼンテーションなど) からデータを取得することで、他の LLM を使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キャッチ アップするには、Teams で Copilot に「会議中にどのような質問が行われましたか?」または「どのようなアイデアが提示されましたか?」と質問してください。  

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。  

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 Copilot で次のプロンプトを試します。 

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 に、「ハワイでの 3 日間の旅行のアイデアを教えてください。」 と質問してください。”  

あるいは、あなたがチーム リーダーで、チーム メンバーの意欲を高めたいのであれば、Copilot に「チーム ビルディング活動のアイデアを教えてください。」と質問してください” 

編集

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

または、PowerPoint のスライドに「矢印付きのターゲットの画像を追加します。」のようなプロンプトを添えて洗練することもできます。”  

企業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 (LMM) を内部のビジネス データに接続することでビジネス価値を引き出します。 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 からの最新の情報は何ですか?

  • 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。 

Microsoft Copilot を使用すると、多くの機会があります。 その他のプロンプトの例を見つけ、それらを調整して独自のものにしましょう。  

留意すべきいくつかの点 

  • Copilot からの回答を確認し、検証してください。  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 大規模言語モデル (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。  必要に応じて、Copilot の応答を評価し、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。

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