Microsoft Power Virtual Agents は、会話型システムに関する業界全体の変革の重要な部分を占めています。2019年12月の一般公開を開始して以来、私たちはAIを民主化し、市民開発者がシンプルでノーコードの画面で会話型AIエージェントを簡単に開発できるようにしてきました。2021 年 3 月からは一連の AI 機能をプレビューで開始し、チャットボットを最適化し、時間の経過とともにボットを改善する機能を提供していきます。

AI機能がいかにPower Virtual Agentsにおいてよりパーソナライズされ、自然なチャットボット体験を提供するか、こちらから（英語）ご覧ください。

トピックの重複検知

チャットボットのコンテンツ量が増えるとトピックの重複が必然的に発生し、ボットは「こちらのことですか？」と尋ね、質問をより頻繁に出すようになってしまいます。

本日、ボットの作成者が重複するトピックを特定して改良できるようにする、AI を搭載したトピック重複検出ツールを発表し、ボットの質問頻度を減らします。

足りない内容について、会話の履歴から提案

今日から、チャットの会話履歴を基にトピックの提案を行う、新しいトピック提案機能を発表しています。これはユーザーがボットとチャットすると、トピックをトリガーしなかったチャットの会話履歴を分析し、ボット作成者が対応するために役立つ新しいトピックを提案します。たとえば、多くのユーザーが「夏季休暇の期間」について話しているとき、システムは自動的にこのトピックを作成することを提案します。

時間の経過と共にボットが自動で改善

Power Virtual Agents の継続的な学習により、各会話は次の会話をより良いものになります。「こちらの意味ですか？」という質問に対する回答からの結果を使用して、ボットは自動的に学習し、ボットが同じ質問を必要性が低下します。この新しいAI機能のおかげで、ボットとの対話が多ければ多いほど、質問に対処する際に優れています。

パーソナライズされた会話

ボットは、ユーザーとの会話を通じて、Microsoft Graph と Microsoft Azure Active Directory からの情報を再利用し、次の会話を強化して、パーソナライズするために利用します。たとえば、ユーザーが名前、電子メール、または郵便番号を参照した場合、これらのプロパティは保存され、後でユーザーにプロンプトを表示することなく、その後の会話で利用されます。

近い将来、Power Virtual AgentsでGraph の情報をパーソナライズできるようになります。Microsoft Dataverse に格納されているデータ、または他のアプリによって設定されるデータ（例えばPower Apps ポータルやMicrosoft Dynamics 365 カスタマー サービス）は、ボットが使用するコンテキスト変数として活用できます。

自然言語理解（NLU）モデルにより、トピックの機能頻度を向上

従来、トリガーは、機械学習モデルが既知のカテゴリと高く関連付けられている、多クラス分類問題として形式化されています。これらのカテゴリを変更するには、新しい機械学習モデルを構築する必要があります。

Power Virtual Agent は、1 つのサービスで複数の AI モデルと AI 機能を搭載し、その中核は自然言語理解 (NLU) モデルです。従来のアプローチとは異なり、Power Virtual Agents 言語理解モデルでは、ディープ ニューラル モデルを搭載したサンプル ベースのアプローチを使用します。このような大規模モデルは、AIスーパーコンピューティングを使用して大量のデータを使用して一度だけトレーニングする必要があり、後で数回のサンプルで特定のタスクに使用することができ、それ以上のトレーニングは必要ありません。これはマイクロソフトのAI at Scale イニシアチブの一部であり、基本的な AI の開発方法が変わります。ボットの作成者は、AI の専門家を巻き込むことなく、様々なボットコンテンツを作成することができ、直感的な方法で構築することができます。

ビジョンを現実化

私たちの使命は、会話型AIを民主化し、コーディングやAIの専門知識を必要とせずに、世界中のすべての個人や組織がインテリジェントボットを簡単に構築、管理、使用できるようにすることです。このビジョンを実現するために、Power Virtual Agents に高度なAI機能を導入し続け、作成者の介入なしにボットを改善できるようにします。