No.# Power Virtual Agentsでは「エンティティ」が一種のデータモデルとして機能します。これは、テキストを一定のカテゴリまたは情報タイプとマッチングさせるためのものです。この質問の場合、製品情報を保存して複数のチャットボットで再利用できるようにするには、その製品情報を 'カスタムエンティティ' として定義するのが最適です。


一方、グローバル変数は、複数のトピックやダイアログ間で値を共有するために使用されますが、複雑なデータモデルを保存するためのものではありません。したがって、この場合に適した方法ではありません。

No.# PDFドキュメントから特定のテキストを抽出するのであれば、「テキスト認識モデル」または「テキスト認識とキーワードフレーズ抽出モデル」を使用するのが良いでしょう。これらのモデルはテキストデータの解析と抽出のために設計されています。具体的なテキストの抽出が必要な場合は、「テキスト認識とキーワードフレーズ抽出モデル」が最も適しています。

顧客が追加の製品を購入する可能性を判断するためには、「予測モデル」を使用するのが最適です。予測モデルは、大量のデータを分析して未来の行動や結果を予測するために使用されます。この場合、顧客の過去の購入履歴、行動パターン、およびその他の関連データを使用して、将来的に追加の製品を購入する可能性を予測することができます。

No.# Power Virtual Agentsのダイアログ中で顧客情報（名前や電子メールアドレスなど）を維持するためには、「A. セッション」変数を使用する必要があります。セッション変数は会話が続いている間、情報を保持できるため、会話トピックが変更された場合でも顧客情報を維持できます。このため、顧客名と電子メールアドレスを格納するためにはセッション変数が適しています。

No.# 「必要なコンポーネントを追加する」を実行する必要があります。Microsoft Dataverseのテーブルをソリューションに追加するためには、特定のコンポーネントを手動で追加する必要があります。新しい「レビュー」ステータス値を「ステータス」列に追加するためには、既存のテーブルにこの新しい選択肢を追加することが求められます。

ステータスの変更のみを追加するには、「既存の追加」オプションを選択します。これは、既存の列、つまり「ステータス」列に新しい選択肢、「レビュー」を追加することを指します。したがって、アクション2「既存の追加」を実行します。

No.# 申し訳ありませんが、選択肢Bは正しくありません。フォームアシスタントは、データフィールドが空白か否かを判断したり、「アカウント番号」、「ティッカーシンボル」、それともデフォルトの「N/A」を使用してカスタム列の値を更新するような複雑な条件付きロジックを作成するのには適していません。


それに対して、選択肢Dの「2つの列にデータが含まれているかどうかを判断するためのチェック条件を追加します。」は、ある列が空白か否かを判断し、それに応じて異なるアクションを実行する複雑な条件付きロジックを作成することが可能です。これにより、要件を満たすことが可能となります。

No.# 回答が誤っている問題がありますが、（質問17、質問18など）こちらは修正されないのでしょうか。