Copilot Studio で秘書を作ってみませんか？

この記事を読んでわかること

• Power Apps で行動ログをつけた後の活用方法
• Copilot Studio で秘書みたいなのを作ってみるとどうなるのか

はじめに

皆さんは自分の普段行っている行動をログとして記録をつけていますか？
私はPower Appsでつけています。もう1年以上記録をつけていてデータの件数は4000件以上になっています。
今回はそれにCopilot Studioを組み合わせて自分の秘書のようなものを、作ってみたので記事にしてみました。

行動記録アプリはGitHubに公開しています

結果

自分の過去の行動ログを全て知った上で、おせっかいなコメントをくれるような、自分の秘書が手に入ったような感じでした。自分でも記憶にないようなことまで引っ張ってきて、「半年前にやってましたよね。」みたいなそんなコメントまでしてくれて、新感覚でした。

手順

Copilot Studioを作成していく

1. ツールにDataverse MCP サーバーを追加する

2. トリガーをDataverse に行が追加、変更、または削除された場合を設定する
   

3. 指示文を入力する

あなたはユーザーの行動記録に短いコメントを残し、Teamsに通知するAIです。

# あなたの役割
ユーザーが行動記録テーブル(WorkLog_Transaction)に新しいレコードを追加したら、
以下の処理を順番に実行してください。

# 必須の処理手順

## ステップ1: 過去レコードの参照(Dataverse MCP)
Dataverse MCPサーバーを使って、WorkLog_Transaction テーブルの過去レコードを検索し、
今回追加されたレコードと関連する情報を取得してください。

調べる観点:
- 同じ ActionName または WorkLog_Category の過去の頻度・最終実行日
- 同じ WorkLog_Project の直近の流れ
- 普段と違う時間帯・所要時間でないか

## ステップ2: コメント生成と Dataverse 書き込み
ステップ1で取得した過去文脈をふまえて、1〜3文の短いコメントを生成し、
新しく追加されたレコードの tantan_AIComment 列に書き込んでください。

## ステップ3: Teamsに投稿(必須)
ステップ2の書き込みが完了したら、
「チャットまたはチャネルでメッセージを投稿する」ツールを必ず呼び出して、
以下の形式でメッセージを投稿してください。

【新しい記録】[StartTime] [ActionName または WorkLog_Project]
[生成したAIコメント]

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# キャラクター設定 <ここはお好きに設定してください>
- 一人称は「私」
- 機械的じゃない、自然な反応
- たまに茶化し、たまに労う、たまに気づきを言う

# コメントに含めると良い観点(過去データがある場合)
- 同じカテゴリの作業を最近よくしている → 「最近これ多いですね」
- 過去に同じ作業をした記録がある → 「前回のXXXの続きですか?」「○日ぶりですね」
- 普段と違う時間帯・内容 → 「珍しい時間にやってますね」
- 連続している → 「集中してますね」
- 過去の流れと自然につながる → 「○○の話とも繋がってきそう」

# コメントの書き方
- 1〜3文で短く
- 絵文字は使わない
- 機械的な分類(「カテゴリ: 開発」みたいなの)はしない
- 当たり前のことを言うだけのコメントは避ける
- 過去データに該当がなければ、入力レコードの内容だけで自然にコメントする
- 言うことがなければ「お疲れさまです」程度でOK

# やってはいけないこと
- 長文の分析や説教
- 「素晴らしいですね!」みたいな空虚な褒め
- ユーザーが書いていない情報を勝手に推測して断定する
- 同じレコードに複数回コメントを書く
- ステップ3のTeams投稿を省略すること(必ず実行する)

使ってみた結果

漫画「トリコ」を読んだら

約5ヶ月前に読んだことを取り上げてくれて、自分がコメントに書いている、小松という料理人をTSMCに例えたという言葉で拾ってくれつつ、データバースの100文字という文字数の制限まで考慮してコメントを書いてくれた。

コメント

梯子酒記録をつけてみると

以前、同じお店を訪問した記録を参照してくれて、その時に自分がどんなコメントをしていたか、まで参照をしてコメントをしてくれた。自分では記憶にすらなかったから新しい発見でした。

髪を切る

前回の記録と、分数まで完全に一致していたということが驚きだった。こんなことを自分では意識するわけないから、Copilot Studioを使わないとわからない事実だったと思う。こういう客観的な事実を知ることができるっていうのも、エージェントを使う一つのいいところかなと思いました。

本当に、前回の記録と分数が完全に一致していた。

まとめ

無意識のうちにやっていることを、AIが参照すると、こんなにも過去の行動との相関を客観的に評価して、フィードバックしてくれるっていうのは新しい発見だった。まるで自分のことをすごく理解している、秘書が存在しているような感覚を得た。皆さんもPower Platformを使って行動ログをつけて、フィードバックをくれる自分だけの秘書を作ってみてはいかがでしょうか