ラボ BAF6 - Microsoft 365 Work IQ API 統合の追加
このラボでは、Zava Insurance Agent に Microsoft 365 Work IQ API を追加します。 Copilot Retrieval API を使用して SharePoint のポリシー ドキュメントを取得し、Microsoft 365 Copilot のエンタープライズ検索によるグラウンディングを活用して、保険請求のコンプライアンス分析を行えるようにします。
Microsoft 365 Work IQ API を理解する
Microsoft 365 Work IQ API を使用すると、エージェントは次のことが可能になります。
- Copilot Retrieval API: SharePoint、OneDrive、Copilot コネクタから、アクセス許可とコンプライアンス設定を尊重しながら関連テキスト チャンクを取得
- Secure Data Access: 信頼境界内で Microsoft 365 データにアクセスし、データを外部に流出させない
- Enterprise Search Grounding: Microsoft 365 Copilot と同様に、組織固有の情報に基づいて LLM の応答をグラウンディング
- Compliance & Security: 組み込みのアクセス許可モデルで厳格なセキュリティ基準を維持
これにより、エージェントは SharePoint に保存されたポリシー ドキュメントに対して保険請求のコンプライアンスを分析できます。
概要
ラボ BAF5 では、メール送信とレポート生成のコミュニケーション機能を追加しました。今回は Microsoft 365 Work IQ API を使用して SharePoint からポリシー ドキュメントを取得し、AI によるコンプライアンス分析を行う機能を強化します。
** Copilot Retrieval API ** は、データを別途インデックス化・チャンク化・セキュリティ確保することなく、Retrieval Augmented Generation (RAG) を実現する効率的なソリューションを提供します。この API はユーザーのコンテキストと意図を理解し、クエリを変換して最も関連性の高い結果を返します。
ライセンス要件
Copilot Retrieval API は Microsoft 365 Copilot アドオン ライセンス を持つユーザーに追加料金なしで提供されます。Microsoft 365 Copilot アドオン ライセンスを持たないユーザーは現在サポートされていません。
エクササイズ 1: ポリシー ドキュメントを含む SharePoint サイトをセットアップする
Copilot Retrieval API を使用する前に、ポリシー ドキュメントを格納する SharePoint サイトをセットアップします。
ステップ 1: SharePoint サイトを作成する
SharePoint と Copilot Retrieval API について
Microsoft Graph Copilot Retrieval API を使用すると、Microsoft 365 Copilot の強力なセマンティック検索を利用して SharePoint コンテンツを検索できます。
- セマンティック検索: SharePoint ドキュメントに対して自然言語クエリを実行
- リアルタイム アクセス: 常に最新バージョンのドキュメントを検索
- セキュリティ: SharePoint アクセス許可を尊重 (ユーザー認証が必要)
- 引用: ソースへのリンク付きドキュメント スニペットを返却
ポリシー条項、補償ガイド、FAQ ドキュメントの検索に最適です。
1️⃣ SharePoint にアクセスし、Microsoft 365 アカウントでサインインします。
2️⃣ + Create site をクリック → Team site を選択します。
3️⃣ Standard team サイト テンプレートを選択し、Use template をクリックします。
4️⃣ サイトを構成します。
- Site name: "Zava Insurance Policy Documents"
- Description: "Insurance policy terms, coverage guides, and FAQs"
5️⃣ Next を選択します。
- Privacy settings: Private (メンバーのみアクセス可能)
- Select language: English
6️⃣ Create site を選択し、サイトの作成を待ちます。
7️⃣ サイトが準備できたら Finish を選択してサイトを表示します。
ステップ 2: ポリシー ドキュメントをアップロードする
次に、プロジェクト内のサンプル ポリシー ドキュメントをアップロードします。
1️⃣ VS Code のワークスペースで src/agent-framework/complete/infra/data/sample-documents/ に移動します。
2️⃣ 以下のドキュメントがあることを確認します。
Auto Insurance Claims Policies.docxHomeowners Insurance Claims Policies.docxStep-by-Step Guide - Creating an Insurance Quote.docxZava Claims Insurance Policies.docx
3️⃣ SharePoint で新しいサイトを開き、左メニューの Documents をクリックします。
4️⃣ Upload → Files をクリックし、sample-documents フォルダーの 4 つのドキュメントをすべてアップロードします。
5️⃣ SharePoint がドキュメントをインデックス化するまで 10～15 分 待ちます。Copilot Retrieval API がドキュメントを検索可能にするには時間が必要です。
インデックス化の確認
ドキュメントがインデックス化されたかどうかは、以下で確認できます。
- Microsoft 365 Copilot (copilot.microsoft.com) を開く
- 「私の SharePoint にあるポリシー ドキュメントは？」と尋ねる
- ドキュメントが表示されれば、エージェントで使用する準備ができています
6️⃣ 後でテストするために SharePoint サイトの URL をコピーしておきます。
エクササイズ 2: LanguageModelService を作成する
ClaimsPoliciesPlugin を作成する前に、AI によるコンプライアンス分析を行うため、言語モデルと連携するサービスを作成します。
ステップ 1: LanguageModelService を作成する
このサービスの役割
LanguageModelService は言語モデル機能への集中アクセスポイントを提供します。
- Chat Completions: プロンプトを送信して応答を取得
- Configurable Model: 設定で指定した言語モデル デプロイメントを使用
- Shared Endpoint: 他の AI サービスと同じ Azure OpenAI エンドポイントを使用
このサービスは、ClaimsPoliciesPlugin が取得したポリシー ドキュメントに対するコンプライアンス分析を行う際に使用されます。
1️⃣ src/Services/LanguageModelService.cs という新しいファイルを作成し、次の実装を追加します。
using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using OpenAI.Chat;
namespace InsuranceAgent.Services;
/// <summary>
/// Service for language model operations using gpt-4o-mini
/// Provides centralized access to language understanding and text generation capabilities
/// </summary>
public class LanguageModelService
{
private readonly ChatClient _chatClient;
private readonly IConfiguration _configuration;
private readonly ILogger<LanguageModelService> _logger;
public LanguageModelService(
IConfiguration configuration,
ILogger<LanguageModelService> logger)
{
_configuration = configuration;
_logger = logger;
// Use shared endpoint and API key with language model for general understanding
var endpoint = configuration["AIModels:Endpoint"]
?? throw new InvalidOperationException("AIModels:Endpoint not configured");
var apiKey = configuration["AIModels:ApiKey"]
?? throw new InvalidOperationException("AIModels:ApiKey not configured");
var deployment = configuration["LANGUAGE_MODEL_NAME"]
?? throw new InvalidOperationException("LANGUAGE_MODEL_NAME not configured");
_logger.LogInformation("🔍 LanguageModelService Configuration:");
_logger.LogInformation(" Endpoint: {Endpoint}", endpoint);
_logger.LogInformation(" Deployment: {DeploymentName}", deployment);
var azureClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));
_chatClient = azureClient.GetChatClient(deployment);
}
/// <summary>
/// Completes a chat request with the language model
/// </summary>
/// <param name="messages">The chat messages</param>
/// <param name="options">Optional chat completion options</param>
/// <returns>Chat completion response</returns>
public async Task<ChatCompletion> CompleteChatAsync(
IEnumerable<ChatMessage> messages,
ChatCompletionOptions? options = null)
{
try
{
_logger.LogDebug("Sending chat completion request with {MessageCount} messages", messages.Count());
var response = await _chatClient.CompleteChatAsync(messages, options);
_logger.LogDebug("Received chat completion response");
return response.Value;
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, "Error completing chat request");
throw;
}
}
/// <summary>
/// Gets the underlying ChatClient for advanced scenarios
/// </summary>
public ChatClient ChatClient => _chatClient;
}
ステップ 2: Dependency Injection に LanguageModelService を登録する
アプリケーションの DI コンテナーにサービスを登録します。
1️⃣ src/Program.cs を開きます。
2️⃣ 他のサービスが登録されている場所 ( builder.Services.AddScoped<VisionService>(); など) を探し、その直後に次を追加します。
// Register LanguageModelService for AI-powered analysis
builder.Services.AddSingleton<LanguageModelService>();
ステップ 3: 設定を更新する
言語モデルの設定が構成に含まれていることを確認します。
1️⃣ .env.local ファイルを開きます。
2️⃣ 次の言語モデル設定があるか確認し、ない場合は追加します。
# Language Model (for compliance analysis)
LANGUAGE_MODEL_NAME=gpt-4.1
設定のポイント
- LANGUAGE_MODEL_NAME: Azure OpenAI でデプロイした言語モデルのデプロイ名
- 他の AI モデルと同じエンドポイントと API キーを使用します
- コストを抑えるには
gpt-4o-miniを使用し、より高度な推論にはgpt-4.1を使用できます
エクササイズ 3: ClaimsPoliciesPlugin を作成する
次に、SharePoint のポリシー ドキュメントを取得し、コンプライアンス分析を行う ClaimsPoliciesPlugin を作成します。
ステップ 1: Copilot Retrieval API を理解する
Copilot Retrieval API の仕組み
Microsoft 365 Copilot Retrieval API では、次のことが可能です。
- SharePoint コンテンツの検索: 自然言語クエリで SharePoint ドキュメントから関連テキスト チャンクを取得
- アクセス許可の尊重: 結果はユーザーのアクセス権に基づいてフィルター
- 構造化レスポンス: タイトルや作成者などのメタデータ付きテキストを受領
- KQL フィルター: URL、日付範囲、ファイル タイプなどでフィルター可能
API エンドポイント: POST https://graph.microsoft.com/v1.0/copilot/retrieval
リクエスト ペイロード:
json
{
"queryString": "Your natural language query",
"dataSource": "SharePoint",
"resourceMetadata": ["title", "author"]
}
ベスト プラクティス:
- クエリにはできるだけ多くのコンテキストを含める
queryStringは 1 文にまとめる- 幅広いコンテンツに当てはまる一般的なクエリは避ける
- 取得したすべての抽出結果を LLM に渡して回答を生成する
ステップ 2: ClaimsPoliciesPlugin を作成する
このプラグインの役割
ClaimsPoliciesPlugin は保険請求のコンプライアンス分析機能を提供します。
AnalyzeClaimCompliance
- KnowledgeBaseService から請求詳細を取得
- Copilot Retrieval API を使用して SharePoint のポリシー ドキュメントを検索
- AI を使用して取得したポリシーと請求内容を照合し、コンプライアンスを分析
- 引用付きの構造化された分析結果を返す
- ストリーミング応答に SharePoint ドキュメントの引用を追加
プラグインは On-Behalf-Of (OBO) トークン を使用して Microsoft Graph を呼び出し、ユーザーのアクセス許可を尊重します。
1️⃣ src/Plugins/ClaimsPoliciesPlugin.cs という新しいファイルを作成し、次の実装を追加します。
using Microsoft.Agents.Builder;
using Microsoft.Agents.Core.Models;
using System.ComponentModel;
using System.Text.Json;
using InsuranceAgent;
using Microsoft.Agents.Builder.State;
using InsuranceAgent.Services;
using Azure.Search.Documents.Models;
using OpenAI.Chat;
namespace ZavaInsurance.Plugins
{
/// <summary>
/// Claims Policies Plugin for Zava Insurance
/// Provides tools for analyzing claim compliance using Copilot Retrieval API
/// Retrieves policy documents from SharePoint and uses AI for compliance analysis
/// </summary>
public class ClaimsPoliciesPlugin
{
private readonly ITurnContext _turnContext;
private readonly ITurnState _turnState;
private readonly HttpClient _httpClient;
private readonly KnowledgeBaseService _knowledgeBaseService;
private readonly LanguageModelService _languageModelService;
private readonly IConfiguration _configuration;
public ClaimsPoliciesPlugin(ITurnContext turnContext,
ITurnState turnState,
KnowledgeBaseService knowledgeBaseService,
LanguageModelService languageModelService,
IConfiguration configuration,
HttpClient httpClient)
{
_turnContext = turnContext ?? throw new ArgumentNullException(nameof(turnContext));
_turnState = turnState ?? throw new ArgumentNullException(nameof(turnState));
_knowledgeBaseService = knowledgeBaseService ?? throw new ArgumentNullException(nameof(knowledgeBaseService));
_languageModelService = languageModelService ?? throw new ArgumentNullException(nameof(languageModelService));
_configuration = configuration ?? throw new ArgumentNullException(nameof(configuration));
_httpClient = httpClient ?? throw new ArgumentNullException(nameof(httpClient));
}
/// <summary>
/// Retrieves claims policies from SharePoint Online using Copilot Retrieval APIs and analyzes claim compliance
/// </summary>
/// <param name="claimId">The unique claim identifier</param>
/// <returns>The claim compliance with policies</returns>
[Description("Retrieves claims policies from SharePoint Online using Copilot Retrieval APIs and analyzes claim compliance")]
public async Task<string> AnalyzeClaimCompliance(string claimId)
{
await NotifyUserAsync($"Retrieving policies for claim {claimId}...");
// Read the user profile and OBO token from conversation state
var userProfile = _turnState.Conversation.GetCachedUserProfile();
var accessToken = _turnState.Conversation.GetCachedOBOAccessToken();
// Use direct search to get structured data (more reliable than Knowledge Base answer synthesis)
var claimDoc = await _knowledgeBaseService.GetClaimByNumberAsync(claimId);
if (claimDoc == null)
{
return $"❌ Claim {claimId} not found in the system.";
}
try
{
// Build the Copilot Retrieval API request payload
var retrievalPayload = new
{
queryString = $"Retrieve the claims policies for claims of type '{GetFieldValue(claimDoc, "claimType")}' in region '{GetFieldValue(claimDoc, "region")}'",
dataSource = "SharePoint",
resourceMetadata = new[] { "title", "author" }
};
var jsonContent = JsonSerializer.Serialize(retrievalPayload);
var httpContent = new StringContent(jsonContent, System.Text.Encoding.UTF8, "application/json");
// Configure HTTP client with OBO token
_httpClient.DefaultRequestHeaders.Clear();
_httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", $"Bearer {accessToken}");
_httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("Accept", "application/json");
await NotifyUserAsync($"Using Copilot Retrieval APIs to fetch policies from SharePoint...");
// Call the Microsoft 365 Copilot Retrieval API
var response = await _httpClient.PostAsync("https://graph.microsoft.com/v1.0/copilot/retrieval", httpContent);
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
await NotifyUserAsync($"✅ Policies successfully retrieved from SharePoint!");
}
else
{
var errorContent = await response.Content.ReadAsStringAsync();
await NotifyUserAsync($"❌ Failed to retrieve policies: {response.StatusCode}");
return $"❌ Error retrieving policies from SharePoint: {response.StatusCode} - {errorContent}";
}
var policiesContent = await response.Content.ReadAsStringAsync();
var estimatedCost = GetFieldValue(claimDoc, "estimatedCost");
var isComplete = GetFieldValue(claimDoc, "isDocumentationComplete");
var missingDocs = GetFieldValue(claimDoc, "missingDocumentation");
// Build AI prompt for compliance analysis
var prompt = $@"You are an insurance claims expert and you need to analyze the claim policies for a specific claim.
**CLAIM DETAILS:**
- Claim Number: {GetFieldValue(claimDoc, "claimNumber")}
- Claim Type: {GetFieldValue(claimDoc, "claimType")}
- Region: {GetFieldValue(claimDoc, "region")}
- Amount: ${estimatedCost:N2}
- Status: {GetFieldValue(claimDoc, "status")}
- Severity: {GetFieldValue(claimDoc, "severity")}
- Description: {GetFieldValue(claimDoc, "description")}
- Policy Number: {GetFieldValue(claimDoc, "policyNumber")}
- Policyholder: {GetFieldValue(claimDoc, "policyholderName")}
- Assigned Adjuster: {GetFieldValue(claimDoc, "assignedAdjuster")}
- Documentation Complete: {(isComplete == "True" || isComplete == "true" ? "Yes" : "No")}
- Missing Documentation: {(string.IsNullOrWhiteSpace(missingDocs) ? "None" : missingDocs)}
Here are the claim policies retrieved from SharePoint in JSON format:
{policiesContent}
Provide analysis in this JSON format:
{{
""complianceScore"": <0-100>,
""complianceLevel"": ""<Low/Medium/High/Critical>"",
""analysis"": ""<detailed explanation of claim compliance with policies>"",
""keyIndicators"": [""<list of specific compliance indicators with references citations to policies using the [1], [2], ... [n] format>""],
""recommendations"": [""<recommended actions>""],
""citationsTitles"": [""<list of titles corresponding to the citations>""],
""citationsLinks"": [""<list of URLs corresponding to the citations>""]
}}
";
await NotifyUserAsync($"🤖 Running AI compliance analysis...");
Console.WriteLine($"🔍 ClaimsPoliciesPlugin.AnalyzeClaimCompliance calling LanguageModelService with Temperature=0.2");
// Use AI to analyze compliance
var messages = new List<ChatMessage>
{
new UserChatMessage(prompt)
};
var chatOptions = new ChatCompletionOptions
{
Temperature = 0.2f,
ResponseFormat = ChatResponseFormat.CreateJsonObjectFormat()
};
var chatResponse = await _languageModelService.CompleteChatAsync(messages, chatOptions);
var analysisJson = chatResponse.Content[0].Text ?? "{}";
var complianceResult = JsonSerializer.Deserialize<ComplianceAnalysisResult>(analysisJson, new JsonSerializerOptions
{
PropertyNameCaseInsensitive = true
});
if (complianceResult == null)
{
return $"❌ Error: Unable to parse compliance analysis for claim {claimId}.";
}
await NotifyUserAsync($"✅ Compliance analysis complete. Compliance Score: {complianceResult.ComplianceScore}/100");
// Add citations to streaming response
for (int i = 0; i < complianceResult.CitationsTitles.Count; i++)
{
var citationTitle = complianceResult.CitationsTitles.Count > i ? complianceResult.CitationsTitles[i] : $"Policy Document {i + 1}";
var citationLink = complianceResult.CitationsLinks.Count > i ? complianceResult.CitationsLinks[i] : null;
citationLink = citationLink != null ? GetCitationUrl(citationLink) : citationLink;
_turnContext.StreamingResponse.AddCitation(
new ClientCitation(
position: i + 1,
title: citationTitle,
abstractText: "Claims Policy",
text: "Claims Policy",
keywords: null,
citationLink: citationLink,
imageName: ClientCitationsIconNameEnum.MicrosoftWord,
useDefaultAdaptiveCard: true));
Console.WriteLine($"🔗 Added citation for \"{citationTitle}\" with link {citationLink ?? "[no link]"}");
}
// Format the response
return $"🚨 **Compliance Analysis for {claimId}**\n\n" +
$"**Compliance Score:** {complianceResult.ComplianceScore}/100\n" +
$"**Compliance Level:** {complianceResult.ComplianceLevel}\n\n" +
$"**Analysis:**\n{complianceResult.Analysis}\n\n" +
(complianceResult.KeyIndicators != null && complianceResult.KeyIndicators.Count > 0
? $"**Key Compliance Indicators:**\n{string.Join("\n", complianceResult.KeyIndicators.Select(i => $"• {i}"))}\n\n"
: "") +
(complianceResult.Recommendations != null && complianceResult.Recommendations.Count > 0
? $"**Recommendations:**\n{string.Join("\n", complianceResult.Recommendations.Select(r => $"• {r}"))}\n\n"
: "");
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"❌ Error analyzing claim compliance: {ex.Message}");
return $"❌ Error analyzing claim compliance: {ex.Message}";
}
}
/// <summary>
/// Helper method to safely extract field values from SearchDocument
/// </summary>
private string GetFieldValue(SearchDocument doc, string fieldName)
{
if (doc.ContainsKey(fieldName) && doc[fieldName] != null)
{
return doc[fieldName].ToString() ?? "Not available";
}
return "Not available";
}
// Helper method to construct citation URL through the bot's proxy endpoint
private string GetCitationUrl(string targetUrl)
{
var botEndpoint = _configuration["BOT_ENDPOINT"];
Console.WriteLine($"🔍 BOT_ENDPOINT from config: {botEndpoint ?? "NULL"}");
if (string.IsNullOrEmpty(botEndpoint))
{
var botDomain = _configuration["BOT_DOMAIN"];
if (!string.IsNullOrEmpty(botDomain))
{
botEndpoint = $"https://{botDomain}";
Console.WriteLine($"🔍 Using BOT_DOMAIN: {botEndpoint}");
}
else
{
botEndpoint = "http://localhost:3978";
Console.WriteLine($"⚠️ Falling back to localhost");
}
}
botEndpoint = botEndpoint.TrimEnd('/');
var citationUrl = $"{botEndpoint}/api/citation?targetUrl={Uri.EscapeDataString(targetUrl)}";
Console.WriteLine($"⚙️ Generated citation URL: {citationUrl}");
return citationUrl;
}
// Helper method to notify user via streaming
private async Task NotifyUserAsync(string message)
{
if (!_turnContext.Activity.ChannelId.Channel!.Contains(Channels.Webchat))
{
await _turnContext.StreamingResponse.QueueInformativeUpdateAsync(message);
}
else
{
await _turnContext.StreamingResponse.QueueInformativeUpdateAsync(message).ConfigureAwait(false);
}
}
}
/// <summary>
/// Result of AI-powered compliance analysis
/// </summary>
public class ComplianceAnalysisResult
{
public int ComplianceScore { get; set; }
public string ComplianceLevel { get; set; } = "";
public string Analysis { get; set; } = "";
public List<string> KeyIndicators { get; set; } = new();
public List<string> Recommendations { get; set; } = new();
public List<string> CitationsTitles { get; set; } = new();
public List<string> CitationsLinks { get; set; } = new();
}
}
StreamingResponse での引用の仕組み
ClaimsPoliciesPlugin は ITurnContext の StreamingResponse.AddCitation() メソッドを使用して応答に引用を追加します。仕組みは以下のとおりです。
- AI が引用を生成: 言語モデルが分析テキスト内に
[1]、[2]のような参照を挿入し、CitationsTitlesとCitationsLinksの配列を返します。 - ClientCitation オブジェクトを作成: 各引用について以下を指定して
ClientCitationを作成します。position: 引用番号 (1 から始まり、テキスト内の[1],[2]と一致)title: 引用の表示タイトルcitationLink: 実際のドキュメントへリダイレクトするボットの/api/citationプロキシ エンドポイント経由の URLimageName: 表示アイコン (例:ClientCitationsIconNameEnum.MicrosoftWord)
- StreamingResponse に追加:
_turnContext.StreamingResponse.AddCitation(citation)を呼び出して引用をキューに追加 - M365 Copilot が引用を表示: Microsoft 365 Copilot がクリック可能な引用リンクを自動でレンダリング
なぜプロキシ エンドポイントを使うのか?
SharePoint の URL には認証が必要です。GetCitationUrl() メソッドはリンクをボットの /api/citation エンドポイント経由でルーティングし、認証処理後に実際のドキュメントへリダイレクトします。
エクササイズ 4: Agent で ClaimsPoliciesPlugin を登録する
次に、ZavaInsuranceAgent に ClaimsPoliciesPlugin を組み込みます。
ステップ 1: ClaimsPoliciesPlugin をインスタンス化する
1️⃣ src/Agent/ZavaInsuranceAgent.cs を開きます。
2️⃣ GetClientAgent メソッド (およそ 169 行目) を探します。
3️⃣ サービス インスタンスを取得している箇所を見つけ、var visionService = scope.ServiceProvider.GetRequiredService<VisionService>(); の直後に次を追加します。
var languageModelService = scope.ServiceProvider.GetRequiredService<LanguageModelService>();
4️⃣ プラグインをインスタンス化しているセクション ( CommunicationPlugin communicationPlugin = ... の後) を探します。
5️⃣ ClaimsPoliciesPlugin のインスタンス化を追加します。
// Create ClaimsPoliciesPlugin with required dependencies
ClaimsPoliciesPlugin claimsPoliciesPlugin = new(context, turnState, knowledgeBaseService, languageModelService, configuration, httpClient);
ステップ 2: ClaimsPoliciesPlugin のツールを登録する
同じ GetClientAgent メソッドで、toolOptions.Tools にツールを追加している箇所を探します。
Communication ツールのセクションを見つけ、その直後に ClaimsPoliciesPlugin のツールを追加します。
// Register ClaimsPolicies tools (Copilot Retrieval API)
toolOptions.Tools.Add(AIFunctionFactory.Create(claimsPoliciesPlugin.AnalyzeClaimCompliance));
ツール登録パターン
エージェントは AIFunctionFactory を使用してプラグイン メソッドを AI ツールとして登録します。プラグイン メソッドに付与された [Description] 属性がツールの説明となり、LLM が呼び出しを判断する材料になります。
ステップ 3: Agent のインストラクションを更新する
エージェント インストラクションにコンプライアンス分析ツールを追加します。
1️⃣ src/Agent/ZavaInsuranceAgent.cs を開き、AgentInstructions フィールドを探します。
2️⃣ 既存のツール一覧を見つけ、次を追加します。
For claims compliance analysis, use {{ClaimsPoliciesPlugin.AnalyzeClaimCompliance}}.
AgentInstructions 全体は次のようになっているはずです。
private readonly string AgentInstructions = """
You are a professional insurance claims assistant for Zava Insurance.
Whenever the user starts a new conversation or provides a prompt to start a new conversation like "start over", "restart",
"new conversation", "what can you do?", "how can you help me?", etc. use {{StartConversationPlugin.StartConversation}} and
provide to the user exactly the message you get back from the plugin.
**Available Tools:**
Use {{DateTimeFunctionTool.getDate}} to get the current date and time.
For claims search, use {{ClaimsPlugin.SearchClaims}} and {{ClaimsPlugin.GetClaimDetails}}.
For damage photo viewing, use {{VisionPlugin.ShowDamagePhoto}}.
For AI vision damage analysis, use {{VisionPlugin.AnalyzeAndShowDamagePhoto}} and require approval via {{VisionPlugin.ApproveAnalysis}}.
For policy search, use {{PolicyPlugin.SearchPolicies}} and {{PolicyPlugin.GetPolicyDetails}}.
For sending investigation reports and claim details via email, use {{CommunicationPlugin.GenerateInvestigationReport}} and {{CommunicationPlugin.SendClaimDetailsByEmail}}.
For claims compliance analysis, use {{ClaimsPoliciesPlugin.AnalyzeClaimCompliance}}.
**IMPORTANT**: When user asks to "check policy for this claim", first use GetClaimDetails to get the claim's policy number, then use GetPolicyDetails with that policy number.
**IMPORTANT**: If in the response there are references to citations like [1], [2], etc., make sure to include those citations in the response so that M365 Copilot can render them properly.
Stick to the scenario above and use only the information from the tools when answering questions.
Be concise and professional in your responses.
""";
ステップ 4: ウェルカム メッセージを更新する
StartConversationPlugin を更新し、コンプライアンス分析を推奨ワークフローに追加します。
1️⃣ src/Plugins/StartConversationPlugin.cs を開きます。
2️⃣ StartConversation メソッド内の welcomeMessage 変数を探します。
3️⃣ ワークフロー リストにコンプライアンス チェックのプロンプトを追加します。「Analyze this damage photo」の後に次を追加します。
"8. \"Check compliance for this claim\"\n" +
4️⃣ 残りの手順の番号を更新します (Generate investigation report → 9、Update claim status → 10)。
更新後のワークフロー セクションは次のようになります。
"🎯 Try this complete investigation workflow:\n" +
"1. \"Get details for claim CLM-2025-001007\"\n" +
"2. \"Check policy for this claim\"\n" +
"3. \"What coverage does auto insurance include?\"\n" +
"4. \"Analyze fraud risk for this claim\"\n" +
"5. \"Show damage photo for this claim\"\n" +
"6. \"Analyze this damage photo\"\n" +
"7. \"What's the claims filing procedure?\"\n" +
"8. \"Check compliance for this claim\"\n" +
"9. \"Generate investigation report for claim CLM-2025-001007\"\n" +
"10. \"Update claim status to 'Approved for Payment'\"\n\n" +
エクササイズ 5: Copilot API 統合をテストする
それでは、Copilot API 統合をテストしましょう！
ステップ 1: 実行と確認
1️⃣ VS Code で F5 を押してデバッグを開始します。
2️⃣ プロンプトが表示されたら (Preview) Debug in Copilot (Edge) を選択します。
3️⃣ ターミナルに通常の初期化メッセージが表示されます。
4️⃣ ブラウザー ウィンドウが開き、Microsoft 365 Copilot が表示されます。
ステップ 2: 保険請求コンプライアンス分析をテストする
1️⃣ Microsoft 365 Copilot で次を入力します。
Check compliance for claim CLM-2025-001007
エージェントは次を実行するはずです。
ClaimsPoliciesPlugin.AnalyzeClaimComplianceを使用- Table Storage から請求詳細を取得
- Copilot Retrieval API を呼び出して SharePoint からポリシーを取得
- AI でコンプライアンスを分析
- 引用付きの構造化されたレポートを返却
期待される応答:
Retrieving policies for claim CLM-2025-001007...
Using Copilot Retrieval APIs to fetch policies from SharePoint...
✅ Policies successfully retrieved from SharePoint!
🤖 Running AI compliance analysis...
✅ Compliance analysis complete. Compliance Score: 85/100
## 📋 Compliance Analysis for Claim CLM-2025-001007
**Compliance Score**: 40/100 (High)
**Compliance Level**: Low
### Analysis
The claim is currently open and has a high severity rating due to a multi-vehicle...
### Key Compliance Indicators
- Incomplete documentation [1]
- High severity claim requires thorough investigation [2]
- ...
### Recommendations
- Contact the policyholder, Arnel Cruz, to gather missing documentation related to the accident.
- ...
2️⃣ 応答内の 引用 ( [1], [2] など) に注目してください。これらは分析に使用された SharePoint ポリシー ドキュメントへリンクしています。
ステップ 3: 別の請求でテストする
1️⃣ 別の請求について次のプロンプトを試してみます。
Check if claim CLM-2025-001001 follows our policies
2️⃣ エージェントは Copilot Retrieval API を使用して、請求タイプ (Auto、Homeowners など) と地域に基づき適切なポリシーを取得するはずです。
ステップ 4: コンプライアンスを含むワークフロー全体をテストする
コンプライアンス分析を含むワークフロー全体をテストします。
1. Get details for claim CLM-2025-001007
2. Check policy for this claim
3. Analyze fraud risk for this claim
4. Check compliance for this claim
5. Generate investigation report for this claim
6. Send the report by email
エージェントは他のすべての機能と合わせて Copilot Retrieval API をシームレスに統合して動作するはずです！
おめでとうございます！
👏 ラボ BAF6 - Microsoft 365 Work IQ API 統合を完了しました！
習得した内容:
- ✅ Copilot Retrieval API 用にポリシー ドキュメントを含む SharePoint サイトをセットアップ
- ✅ AI 操作用の集中管理サービス LanguageModelService を作成
- ✅ Microsoft 365 Copilot Retrieval API の機能を理解
- ✅ Copilot Retrieval API を使用する ClaimsPoliciesPlugin を作成
- ✅ Microsoft Graph を通じた SharePoint ポリシー ドキュメント検索を統合
- ✅ 取得したポリシー ドキュメントを用いた AI 分析を実装
- ✅ SharePoint ドキュメントからの引用をエージェント応答に追加
現在の Zava Insurance Agent の機能:
- Search: Azure AI Search による請求・ポリシー検索
- Analysis: Mistral を用いた AI ビジョンによる損害評価
- Compliance: SharePoint のポリシー コンプライアンス分析用 Copilot Retrieval API
- Communication: メール レポートと調査サマリー
Microsoft 365 Work IQ API について
Microsoft 365 Work IQ API は、Copilot エクスペリエンスを支えるコンポーネントへのアクセスを提供します。
- Retrieval API: データを外部に出さずに Microsoft 365 データで AI をグラウンディング
- Chat API (プレビュー): エンタープライズ検索を組み込んだマルチターン会話を実現
これらの API は、データをその場に保持し、アクセス許可を尊重することで厳格なセキュリティとコンプライアンスを維持します。
🎉 おめでとうございます！ Microsoft 365 Copilot API を統合した本番運用レベルの AI エージェントを構築できました 🎊