Power Platform のテナント / 環境ガバナンスを確認・設定する管理スキル。開発着手前の環境チェック(既定環境ではないか・マネージド環境・Dataverse / Code Apps / MCP の有効化・セキュリティ ロール・管理 API アクセス)と DLP 事前チェックを非対話スクリプトで実行し、必要ならマネージド環境設定・カスタムコネクタの DLP 分類・ACP(Advanced connector policies)の許可コネクタを dry-run 付きで変更する。Microsoft 第一者サービスだけを許可する ACP 推奨プロファイルの適用と、クラシック DLP から ACP への移行も支援する。クラシック DLP と ACP は既定の混成モードで併用され、より制限の厳しい方が適用されるため両方を確認する。オプションとして、既定環境 / 個人開発者環境 / 市民開発者環境 / AI CoE セントラル / AI CoE 内製開発の 5 グループからなるテナント全体の環境戦略を、読み取り専用スキャン → 移行プラン(admin-migration-plan.md)→ レビュー → 適用の順で策定・実行する。設定は環境グループのルールで行うのを原則とし、グループ ルールに無い項目(既定環境ルーティング・Dataverse for Teams 禁止・Dataverse 検索・グループへの割り当て・Copilot クレジット配分)だけをテナント設定・環境個別設定・Dataverse の組織設定で補う。IP 制限・テナント分離・監査ログ・ライセンス配分などの管理設定は references にまとめる。
agm-qa-review
株主総会の想定問答を点検し、根拠の IR 抜粋に無い数値・存在しない根拠 ID・回答者や注意事項の抜け・趣旨の重複・下書きのまま残っているものを一覧にするスキル(書き込みはしない)。 Use when ユーザーが「想定問答を点検して」「根拠の無い数値が無いか確認して」「下書きの想定問答を一覧にして」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ(describe / read_query / search_data)を使用する。書き込み・削除のツールは使わない。
インストール方法を見る含まれるファイル(1)
- SKILL.md5.1 KB
SKILL.md(原文)
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
想定問答の点検
総会前の最終確認として、想定問答の品質を機械的に点検する。読み取りだけで、直すのはアプリの想定問答の画面(または agm-qa-authoring)で行う。
必須ルール
- Dataverse MCP が使えなければ止める:
describeが使えるツールに無い・呼べない場合は、その場で止めて「ツールが使えない」と報告する。別の手段でデータを探さない。「ツールは動いたが 0 件」とは区別する。 - 使うツールは
describe/read_query/search_dataだけ。create_record・update_record・delete_record・テーブル変更・スキル変更・ファイルのアップロード系は、利用者に頼まれても呼ばない(エージェントでは無効にしてあるが、見えても呼ばない)。 - 数値の判定は、回答・要点の数値が
根拠 IDの IR 抜粋の本文に同じ値であるか。比べる前に表記だけを揃える: 全角/半角、桁区切りのカンマ、%/%、マイナス記号(▲・△・−・-)、小数末尾の 0(3.0と3)。単位の換算が要るもの(百万円 ↔ 億円、千株 ↔ 株、和暦 ↔ 西暦など)は一致とせず「確認」に入れる(換算した値を正しいとみなさない)。 - 推測で列名を書かない(Step 1 の
describeを使う)。 - 本文中の
_statusのような短い表記は${PUBLISHER_PREFIX}_statusの略。クエリと登録では必ず正式な列名を使う。 read_queryはtopを省くと 20 行までしか返さない。全件が要るときは先にSELECT COUNT(...) AS nで件数を確かめ、topにその件数以上を指定する(返った行数が件数と合うか確かめる)。
対象テーブル(接頭辞 ${PUBLISHER_PREFIX})
| テーブル | 主な列 |
|---|---|
${PUBLISHER_PREFIX}_agmqa | ${PUBLISHER_PREFIX}_name, ${PUBLISHER_PREFIX}_category, ${PUBLISHER_PREFIX}_question, ${PUBLISHER_PREFIX}_variants, ${PUBLISHER_PREFIX}_answer, ${PUBLISHER_PREFIX}_answerpoints, ${PUBLISHER_PREFIX}_responder, ${PUBLISHER_PREFIX}_sourceids, ${PUBLISHER_PREFIX}_cautions, ${PUBLISHER_PREFIX}_status, ${PUBLISHER_PREFIX}_createdvia |
${PUBLISHER_PREFIX}_agmirexcerpt | ${PUBLISHER_PREFIX}_name, ${PUBLISHER_PREFIX}_doctitle, ${PUBLISHER_PREFIX}_section, ${PUBLISHER_PREFIX}_page, ${PUBLISHER_PREFIX}_text |
ワークフロー
Step 1: スキーマを確認する
describe が使えるツールに無ければ、ここで止めて「Dataverse MCP のツールが使えないため点検を中止しました。Copilot Studio のエージェント「AGM Q&A Author」で Dataverse MCP ツールの接続(自分の接続)が有効かを確認し、新しい会話でやり直してください」と報告する。
describe で両テーブルを確認する。
Step 2: 分けて読む
- 件数を数える:
SELECT COUNT(${PUBLISHER_PREFIX}_name) AS n FROM ${PUBLISHER_PREFIX}_agmqa。 - 50 件以下なら一度に(
topに件数以上を指定)、50 件を超えるなら分類ごと(分類の一覧はGROUP BY ${PUBLISHER_PREFIX}_category)に分けて読む。1 回が 50 件を超える分類は、コード範囲(${PUBLISHER_PREFIX}_nameの範囲)でさらに分ける。 - 読んだ件数の合計が 1. の件数と一致するかを確かめる。合わなければ、読めていない分を報告に書く(点検済みとして扱わない)。
- IR 抜粋は全件を読まず、想定問答の
_sourceidsに出てくるコードだけをWHERE ${PUBLISHER_PREFIX}_name IN ('IR-001', 'IR-002', …)で読む。見つからないコードが「存在しない根拠 ID」になる。
Step 3: 点検する
| 観点 | 判定 |
|---|---|
| 根拠の無い数値 | 回答・要点の数値が根拠 IR の本文に無い |
| 存在しない根拠 ID | _sourceids のコードが IR 抜粋に無い |
| 抜け | 回答者・注意事項・キーワードが空 |
| 重複 | 質問の趣旨が同じ問答が複数ある(言い換えへの統合を提案) |
| 下書き | _status が「下書き」のまま(作成元も示す) |
Step 4: 報告する
## 想定問答の点検({件数} 件 / 読めた {読めた件数} 件)
- 要修正 N 件 / 確認 M 件 / 下書き K 件
| コード | 観点 | 内容 | 直し方 |
|---|---|---|---|
レビュー
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概要と使いどころ
Copilot Studio 新 UI の Agent flows / Workflows を構築・公開・検証する。Dataverse レコード作成/更新トリガーから既存の発行済み Copilot Studio v2 を Agent ノードで呼ぶ標準経路、Code Apps との非同期要求/結果連携、および手動 Start + inline Agent の API ライフサイクル検証を扱う。
株主総会の想定問答を、IR 抜粋(決算短信・説明資料・招集通知など)を根拠に下書きし、利用者の確認後に Dataverse の想定問答テーブルへ「下書き」として登録するスキル。 Use when ユーザーが「配当について想定問答を作って」「この論点の想定問答を 3 件追加して」「招集通知から想定問答を作って」「想定問答を登録して」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ(describe / read_query / search_data / create_record / update_record)を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
株主総会の質疑応答のリハーサル台本(議長・株主・回答役員の読み上げ原稿)を、承認済みの想定問答から作り、Dataverse のリハーサル台本テーブルへ登録するスキル。 Use when ユーザーが「リハーサルの台本を作って」「QA-001〜QA-010 で読み上げ原稿を作って」「番号を言わない株主も入れた台本を作って」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ(describe / read_query / search_data / create_record / update_record)を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
AI Builder の AI プロンプト(GPT Dynamic Prompt)を Dataverse API で作成し、Copilot Studio エージェントにツール(アクション)として追加する。Power Automate フローとの統合パターンも含む。
コードファースト資産(エージェント定義・Code Apps の構成・IaC など)を秘匿化・汎用化したテンプレートとして Git 管理し、pre-commit ゲート → 自律レビューゲート → 承認・デプロイ → リリース記録までを CI/CD で回すための共通基盤。GitHub Actions / Azure Pipelines / その他 Git ホスティングと、GitHub Secrets / Azure DevOps 変数グループ / Azure Key Vault の各シークレットストアに対応し、プロダクト固有のデプロイ手順は各スキルへ委譲する。