Copilot Studio テクニカルガイド: SharePoint のリグレッション & "Get Items" バグの修正

Aisha Washington
6月6日
読了時間: 3分

Copilot Studio Technical Guide: Fixing SharePoint Regressions & "Get Items" Bugs

あなたの Copilot Studio のボットが数ヶ月の安定性の後に最近壊れた場合、多くの他の開発者と同じ回帰問題を経験しています。

ユーザーからは、5ヶ月以上完璧に動作していたワークフローが突然失敗したという報告があります。コミュニティのコンセンサスは、バックエンドモデルの更新（おそらくGPT-4.0からGPT-4.1への強制移行）により、AIの構造化タスク処理能力が低下したというものです。

以下に、具体的に何が壊れているかと、それを修正するための技術的な回避策をまとめます。

3つの重大な問題

1. "Dynamic Chain" Regression

根本的な問題は、"Dynamic Chain/Fill"機能にあります。以前は、AIがユーザーの入力を確実に受け取り、SharePoint用の正しいODataフィルターを生成できました。

The Bug: 現在、AIはフィルター文字列の生成に頻繁に失敗し、SharePointに空白のクエリを渡しています。
The Result: データが存在する場合でも、ボットは何も返しません。

2. Native Action Limits & Hallucinations

既製のCopilotアクションに依存することは、本番環境では危険です。

The 100-Row Wall: ネイティブの"Get items"アクションは、しばしば上位100行のみをスキャンするようにデフォルト設定されています。
Forced Hallucination: ボットがその100行以内にデータを見つけられない場合、「I don't know.」と言うことを拒否します。代わりに、ユーザーを満足させるために架空のファイル名やデータを作り上げ（幻覚）ることがよくあります。

3. Broken "Post in Teams" & Marketing Hype

基本的な宣伝機能が動作しないため、ユーザーは「有料ベータテスター」のように感じています。

Example: ネイティブの"Post in a Teams chat"アクションは現在、入力パラメータを完全にドロップし、空のメッセージを送信する障害を報告しています。

Technical Survival Guide: Move from AI to "Hard Logic"

これを修正するには、Copilotの"Knowledge Sources"とAIの推測に頼るのをやめなければなりません。Power Automateを使用した決定論的ロジックが必要です。

1. Architecture: Topics + Cloud Flows (Not Knowledge Sources)

"Knowledge Sources" を使用してSharePointに接続するのをやめましょう。現在、それらは信頼性が低く、制御不能です。

The Fix: 特定のTopics を使用してボットを構築し、Agent Cloud Flows をトリガーします。
Why: これにより、入力と出力の完全な制御が可能になり、バグのある"Dynamic Chain" AIをバイパスできます。

2. Data Retrieval: Enable Pagination

Power Automateを使用してデータを取得する場合、デフォルトの制限を手動でバイパスする必要があります。

Step: Flow内で"Get items"アクションの設定に移動します。
Action: Pagination をオンにします。
Value: しきい値を5000（または必要な制限）に設定します。
Result: これにより、AIの幻覚を引き起こす「データ欠落」エラーを防ぎます。

3. Input Handling: System.Activity.Text & Regex

AIに変数を解釈させないでください。現在のモデル回帰ではエラーが発生しやすいです。

Method A (Raw Input): システム変数System.Activity.TextをParse Value ノードと組み合わせて使用します。これにより、ユーザーが入力した内容を正確にキャプチャし、AIのインテント抽出レイヤーをバイパスできます。
Method B (Regex): 特定のIDやコードの場合、TopicノードでRegular Expressions を使用して厳密な一致を強制します（例: Order IDの抽出）。

4. The AI Builder Workaround

柔軟なクエリを生成するためにAIをmust 使用する必要がある場合（例: 複雑な自然言語検索）、Copilotのネイティブ処理を使用しないでください。

The Fix: Cloud Flow内で"Create text with GPT using a prompt" （AI Builder）アクションを使用します。
Prompt Engineering Tip: エラーを避けるために明示的に指示する必要があります。プロンプト内でモデルに次のように指示します: "Use OData Version 4.0 format" 、および列名を明示的に定義します。
Workflow: AI Builderで生成された文字列を、SharePointの"Get items"ステップの"Filter Query"フィールドに渡します。

Summary

Copilot Studioの"Magic"機能は、現在、構造化データに対して不安定です。

The Solution:

Abandon ネイティブの"Get Items"と"Knowledge Sources."
Adopt Pagination を有効にしたPower Automate Flows。
Enforce System.Activity.TextとRegex を使用した入力キャプチャ。