Microsoft Copilot Studio で FinOps ハブエージェントを構成する

この記事では、FinOps ハブ Data Explorer データベースに接続し、KQL クエリを実行してコストの質問に回答するMicrosoft Copilot Studio エージェントを構成する方法について説明します。エージェントは Kusto Query MCP Server を使用して、FinOps ツールキットからクエリとナレッジファイルを実行し、正確な KQL を構築します。

前提条件

開始する前に、次の情報があることを確認します。

FinOps hubs v12 以降を実行している Data Explorer を備えたFinOps ハブインスタンス。エージェントの指示では、以前のバージョンでは使用できない Costs_v1_2() 関数を使用します。アップグレードする方法について説明します。
データが正常に取り込まれたスコープを構成しました。
データベースビューアー、または Data Explorer Hub データベースへのより大きなアクセス。詳細については、こちらを参照してください。
Copilot Studio ライセンスまたはMicrosoft 365 Copilot ユーザーライセンス。ライセンスの詳細については、Copilot Studio ライセンスを参照してください。

Copilot Studioを初めて使用する場合は、「Quickstart: エージェントの作成とデプロイに関するページを参照して、続行する前にエージェントの作成の基本を確認してください。

エージェントを作成して構成する

Copilot Studioで空のエージェントを作成し、次の FinOps ハブ設定で構成します。

エージェントの詳細

エージェント名を FinOps Hub エージェント (または任意の名前) に設定し、次の説明を使用します。

FinOps Hub エージェントは、FinOps Toolkit Hub データベースから管理されたリアルタイムの分析情報を提供します。自然言語の質問を検証済みの KQL クエリに変換し、クラウド支出、コミットメント、節約計画、異常、最適化の機会に関する構造化された分析を提供します。

モデルの選択

エージェント命令には、マルチステップの KQL 生成と構造化レポートの書式設定のための詳細な推論機能を備えたモデルが必要です。一般的なカテゴリモデルでは、複雑なクエリの結果が低くなる場合があります。

使用可能なモデル、リージョンの可用性、データ所在地に関する考慮事項については、「エージェントのプライマリ AI モデルの選択」を参照してください。外部モデルを使用する場合は、テナント管理者が最初にそれを有効にする必要があります。「外部モデルの選択」を参照してください。

エージェントの指示

FinOps hubs 向けの Copilot Studio の手順をダウンロードして、内容を展開します。
agent-instructions.mdを開き、[環境] セクションをクラスター URI で更新します。
```
Cluster URI: <your-cluster>.kusto.windows.net
Database: Hub
```
Note

クラスター URI に https:// を含めないでください。 Copilot Studioは[命令]フィールドから HTTP リンクを削除します。
agent-instructions.mdの完全な内容をエージェントの [指示] フィールドに貼り付けて保存します。

ツールを追加する

エージェントが機能するには、次の MCP ツールが必要です。エージェントに MCP ツールを追加する一般的な手順については、「 MCP サーバーからツールを追加する」を参照してください。

Kusto Query MCP サーバー (必須)

Kusto Query MCP Server (Azure Data Explorer) を次の設定で追加します。

実行する前にエンドユーザーに質問する: いいえ
使用する資格情報: エンドユーザーの資格情報

このツールを使用すると、エージェントはハブの Data Explorer データベースに対して KQL クエリを実行できます。エージェントはエンドユーザーの資格情報を使用するため、クエリ結果は各ユーザーのデータベースのアクセス許可を尊重します。

Microsoft Learn Docs MCP サーバー (省略可能)

Microsoft Learn Docs MCP Server (Microsoft Learn Docs MCP 別) を追加して、エージェントが質問に答えるときに FinOps の概念、FOCUS 仕様の詳細、Azureサービスドキュメントを参照できるようにします。

ツールを追加した後、エージェントの接続設定に [ 接続済み] 状態が表示されていることを確認します。接続が [未接続] と表示されている場合は、[ 管理 ] を選択して認証します。

ナレッジファイルを追加

エージェント命令は、正確な KQL クエリを構築するためのナレッジファイルを参照します。これらのファイルは、データソースではなく、クエリ構築参照です。エージェントにナレッジを追加する一般的な手順については、「ナレッジソースの追加」を参照してください。

抽出した knowledge/ フォルダーから各ファイルをアップロードし、次のように各ファイルの [説明] フィールドを設定します。

File	Description
`schema-reference.md`	名前、データ型、使用上の注意、エッジケースなどを含む `Costs_v1_2()` の列リファレンス。クエリを記述する前に正しい列名を検索するために使用します。
`query-catalog.md`	コストの内訳、毎月の傾向、異常検出、予測、節約の概要、コミットメント使用率に関するすぐに使用できる KQL クエリテンプレート。
`weekly-report-guide.md`	7 つの KQL クエリ、後処理ルール、および最終的なレポート構造を使用して、構造化された週単位のコスト異常レポートを作成するためのステップバイステップワークフロー。

この説明は、エージェントが各ファイルを取得するタイミングを決定するのに役立ちます。テストする前に、すべてのファイルに 準備完了 状態が表示されるまで待ちます。

エージェントをテストする

[テスト] パネルでエージェントをテストし、ハブデータに正しく接続されていることを確認します。エージェントは課金通貨を検出し、分析スコープを選択するように求める必要があります。次のサンプルプロンプトを試してください。

What are my top 5 subscriptions by cost?

Create a week over week summary

Are there any unusual spikes in cost over the last 3 months?

What was my savings rate last month?

エージェントが次のことを確認していることを確認します:

ナレッジファイルからの引用だけでなく、ハブデータベースに対して KQL クエリを実行します。
結果を書式設定されたテーブルとして表示します。
KQL クエリを別のコードブロックに表示します。クエリを確認して、正しいフィルター、時間範囲、集計ロジックを確認します。
応答に信頼レベル、時間範囲、スコープが含まれます。

エージェントを公開する

テスト後、エージェントを発行し、チームが利用できるようにチャネルを構成します。詳細については、「エージェントを発行する」を参照してください。

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Last updated on 2026-05-20