【Copilot Studio】KPIの集計をLLMに任せず決定論的にやってみた：コードインタープリターとOffice Scriptの2アプローチ

• URL: https://dev.classmethod.jp/articles/copilot-studio-deterministic-aggregation
• 日付: 2026-06-23
• Tier: Tier 2
• 要旨: Copilot Studio で KPI 集計を LLM に任せず決定論的実装。平均・前年比のような計算を生成 AI に任せると桁誤りや対象取り違え発生。2 アプローチ：①コードインタープリター(Python)でプロンプト埋め込み計算固定、②Office Script(TypeScript)をエージェントフローから実行。計算は決定論的手段・LLM には示唆生成・差し込みのみ委譲。シリーズ第6回集計段階。

詳細

KPI レポート月次→四半期集計時に平均・前年比計算が課題。生成 AI は文章得意だが数値計算は桁誤り・対象取り違え頻発。金額・比率の正確さが前提なので計算は決定論的手段に委譲。

2 アプローチ。①コードインタープリター(Python)：プロンプトに Python コード埋め込み。集計コードを先行書き込み固定。計算ロジック変わらず常時同じ値出力。②Office Script(TypeScript)：Excel で実行する TypeScript。Copilot Studio エージェント フロー から呼び出し。Office Script として書き置き固定。

役割分担：計算→決定論的手段(同じコード固定実行)、解釈(示唆)→生成 AI、差し込み→生成 AI。元データ月次から月次データを four-quarter 集計(合計・平均・前年比)を正確に出力。LLM はその計算済み数値を解釈してコメント生成のみ。DRY 原則・最小コンテキスト・疎結合設計原則適用。シリーズ第6回集計段階。「収集→集計→グラフ→示唆→資料化」エージェント構築。