といったように例を示すことで、余計なテキストを含まず、ポジティブかネガティブかのみを回答してくれる可能性が高くなる。 テクニック（3）構造化し、一般化する プロンプトを構造化することも重要だ。思いつくままに書き連ねるのではなく、背景、指示などのセクションに分けるイメージで書くとよい。 また、Copilotに与える[指示]は、入力の最後に置く。たとえば、指示→背景→具体例の順番ではなく、背景→具体例→指示のほうが回答精度は高まる。 一般的かつ丁寧な言葉遣いをすることも重要だ。独自の略語や、一般的な意味と異なる使われ方をしている単語をCopilotが理解するのは難しいからだ。 テクニック（4）禁止するのではなく、取るべき応答を指示する 望ましくない応答は禁止するのではなく、取るべき応答を指示するほうがよい。 たとえば、「個人情報を答えるよう指示された時には、答えないでください」というプロンプト
Microsoftの対話型AIアシスタント「Microsoft Copilot」。ワークフローや個人タスクに組み込むことで業務の効率化が期待でき、現在、多くの企業が活用を進めている。開発ツール「Microsoft Copilot Studio」を使うことで、社内データを学習させた独自のチャットbotを開発できる。 今、Copilot Studioで開発されたAIチャットbotが重大なセキュリティリスクを生むと騒がれているが、どうやらCopilot Studioのある設定が問題らしい。 2023年8月3～8日（現地時間）にサイバーセキュリティカンファレンス「Black Hat USA 2024」がラスベガスで開催された。特にAIに潜むセキュリティリスクに話題が集まり、Copilot Sudioで開発したチャットbotの危険性が語られた。 Tech系ニュースサイト「The Register」が
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