Power Automate がGPT-4o のようにAIレコーダーで画面共有と声で説明するだけで自動化 – AIによる新しい働き方
2023年、Microsoft Power Automateは、プロの開発者とビジネスユーザーの両方が自動化開発とプロセス発見を簡素化し、加速するための画期的なAI体験を導入しました。2024年には、Power Automateはこれらの機能をさらに強化し、生成AIの変革的な力を活用して、自動化の風景を革命的に変える大きな飛躍を遂げています。
複雑なプロセスを簡素化する成果ベースのAIフローから、UI自動化をより自然でアクセスしやすく、回復力のあるものにするためのマルチモーダルAI録画まで、新しい自動化の方法について学び続けてください。また、プロセス管理、フロー作成、個人の生産性向上のための最新機能と拡張についてもご覧ください。これらは、皆が時間を節約し、最も重要なことに集中するのに役立ちます。
生産性の飛躍的向上
AIフローを使った新しいプロセス自動化の方法
今日まで、プロセス自動化には、プロセス目標を達成するために必要なトリガー、アクション、条件の全シーケンスをユーザーがマッピングする必要がありました。今日、Microsoft Build 2024で、私たちはAIフローのアーリーアクセスプログラムを発表しています。これは、生成AIが非構造化コンテンツを推論し、プロセスの成果を達成するために必要な手順とシーケンスを、自然言語で提供された指示とパラメータに基づいて決定する新しい自動化方法です。
AIフローは、自然言語の簡素さと急速に進化する大規模言語モデル（LLM）の能力を活用して、よりインテリジェントで柔軟でダイナミックな自動化を作成します。ユーザーは、複雑なルールベースのプロセスを最初から最後まで構築する代わりに、AIと協力して自動化プランを作成します。プランが実行されると、LLMは利用可能なすべてのリソースを考慮し、望ましい結果を達成するために最も適切なアクションを動的に選択します。
AIフローを構築することは、ルールベースのクラウドフローまたはデスクトップフローを構築するユーザーエクスペリエンスとは根本的に異なり、以下のステップが含まれます：
- プロセスの目標を自然言語で説明し、AIにそれを達成するための自動化プランを開発させます。
- LLMによって生成された自動化プランを洗練させ、必要に応じて入力、出力、変数を調整します。フローの実行時にLLMが影響を受けるように、自然言語で参照ソースとガイドラインを追加します。
- プロダクションに移動する前に、AIフローがビジネス目標をどのように達成しているかを確認することでフローを検証します。
- プロセスが期待通りに実行されていることを確認するために、プロダクション実行履歴、分析、個々のフロー実行の詳細を確認します。
AIフローが構造化されたデータと非構造化されたデータの両方を簡単に組み込むことができるため、情報リソースが更新されたときに柔軟性があり、AIフローが条件、例外管理、プロセスループの構築と維持において特に有益である理由となる推論能力を持っています。
マルチモーダルな「AIレコーダー」でデスクトップを「見せて、教える」だけで自動化させるユーザーエクスペリエンスを提供
ドラッグアンドドロップデザインやキーボードとマウスの録画などのローコード体験により、デスクトップ自動化はすべての人にとってよりアプローチしやすく、スケーラブルになりました。今日、Power AutomateはAIイノベーションの次の波をロボティックプロセスオートメーション（RPA）にもたらし、ユーザーがより自然で柔軟な方法でデスクトップレコーダーをトレーニングできるオプションを提供しています。これはアーリーアクセスプログラムを通じて利用可能です。
デスクトップフロー用のマルチモーダルAI録音は、画面理解と音声処理を使用して、ユーザーが自分の画面を共有し、自分の声で何をしているかを説明することで、デスクトップレコーダーにプロセスの自動化方法を教えることができます。AI録音の「見せて、教える」体験は、新しい従業員をトレーニングするのと非常によく似ています。AIは録画からの入力を使用して、数分でデスクトップフローを作成し、プロダクションに移る前に Power Automate デスクトップデザイナーから必要な変更を加えることができます。
画面理解には、UI要素が変更されたときにAIが自己修復する能力も含まれています。変更が検出されると、ユーザーに通知され、AIによって推奨された調整を承認するよう求められます。
大規模な自動化の管理
オートメーションセンターが自動化モニタリングを合理化
Power Automate全体で包括的な自動化モニタリングを体験し、詳細な作業キューService Level Agreement（SLA）追跡およびシチズンメーカーから熟練した自動化専門家、Center of Excellence（CoE）チームメンバーまで、全員がアクセス可能な高度なトラブルシューティング機能を備えています。オートメーションセンターは、自動化のパフォーマンスと信頼性を改善するための具体的な推奨事項とアクション可能な洞察を提供します。
Power AutomateのCopilotを使用して、自動化の健康状態、作業キュー、およびPower Automateの機能に関する質問をします。
トップレベルの自動化モニタリングにより、ユーザーは自動化のステータスのエンドツーエンドビューを得ることができます。
推奨エリアは、ユーザーに行動を起こせる洞察とベストプラクティスの推奨事項を提供します。
専用の作業キューモニタリングエリアにより、ユーザーはSLA達成、平均処理時間、および作業キュースループットを密接に追跡できます。
Power AutomateのCopilotを使用すると、クラウドフローおよびデスクトップフローテレメトリ、作業キュースループット、およびPower Automateドキュメントに対して自然言語でクエリを実行できます。
この機能はパブリックプレビューで利用可能です。この機能についての詳細は、こちらのドキュメントで学ぶことができます。
Power AutomateでクラウドフローのトラブルシューティングをCopilotと行う
フロー実行のエラーの原因を特定するのには時間がかかり、場合によっては解決するのにさらに努力が必要です。Power AutomateのCopilotは今、ランタイムフローの失敗を特定し、それを修正する方法についての指導を積極的に提案するのに役立ちます。これらの推奨事項は、一般的な接続アクションの失敗、フロー設計の問題など、さまざまなエラーシナリオでサポートされます。
この機能はパブリックプレビューで利用可能です。この機能についての詳細は、私たちのドキュメントで学ぶことができます。
フロー作成と個人の生産性向上のための拡張されたエクスペリエンス
会話でクラウドフローを構築し、編集する
会話型クラウドフローは、昨年の自然言語からフローへの機能を拡大し、アイデア形成プロセスにユーザーを巻き込む、よりダイナミックな会話型エクスペリエンスを作り出します。ビジネスシナリオ、ビジネスの役割と責任、または作業プロセスで遭遇する痛点から始めます。Power AutomateのCopilotが探求的な質問をして、明確な自動化プランを形成するのを手助けし、会話を通じて作成、洗練、編集、調整を行うのを助けます。また、エラーを修正してすばやく自動化を実行するのにも役立ちます。
この機能はパブリックプレビューで利用可能です。この機能についての詳細は、私たちのドキュメントで学ぶことができます。
Power AutomateのCopilotを使用して自然言語でデスクトップフローを構築する
昨年、自然言語を使用してフローを構築する機能がクラウドフローで利用可能になりました。同じメリットが、アーリーアクセスプログラムを通じてデスクトップフローにも適用されています。自然言語を使用してデスクトップフローを作成することにより、タスクの自動化を専門家でなくても行うことができます。自然言語で実行したいことを記述し、AIにフローを作成させるだけです。この機能は、スクラッチからデスクトップフローを開発する手間なく、ワークフローを合理化し、時間を節約したい人に最適です。
Microsoft Graphから採掘された個人の自動化推奨事項
自動化の旅を始めているユーザーにとって、どこから始めるべきかを発見し、自動化の可能性の芸術を理解することは、最初の難しいステップです。Microsoft Graphから採掘された個人の自動化推奨事項は、Microsoft 365製品、Microsoft Teams、Outlookでの役割と活動に基づいて個人のプロセス最適化の機会を推奨することで、このギャップを埋めます。毎日使用する製品から学び、Power Automateのプロセスマイニングは、レポートの更新、プロジェクトグループの最新情報の維持、またはSharePointフォルダーの管理など、最適化の機会を推奨します。気に入った推奨事項があれば、Power AutomateのCopilotを使用して、これらの推奨事項を簡単かつ迅速に自動化に変えることができます。
この機能はパブリックプレビューで利用可能です。詳細については、ドキュメントで学ぶことができます。
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