利用可能な： Microsoft 365 CopilotおよびMicrosoftファウンドリー
政府のシナリオ: 機関間のインシデントトリアージとリソースの再調整
シナリオ
統合データと AI を活用した自動化により、政府機関は巡回員、検査員、清掃員のシフトを逸話的なものではなくパターンベースのものに移行することができ、リソースのバランスを積極的に調整し、インシデントに迅速に対応し、都市全体でサービスの提供を改善できるようになります。.
1. インシデントとリソースのデータを集約する
エージェントは、複数の機関にまたがるインシデントレポート、サービスチケット、リソースの可用性情報を自動的に取り込み、統合できるため、手作業によるデータ収集は不要になります。チームはプロンプトを週に1回実行するようにスケジュール設定しています。.
AIエージェント
プロンプトの例: 911/311 の傾向、公共事業のチケット、病院への転送統計を取得します。.
2. インシデントの傾向を分析する
Copilot は、リソースが最も必要とされる場所を積極的に特定し、将来の需要を予測するために、統合データを分析して、サービス リクエストの急増、定期的なホットスポット、時間帯の傾向などのパターンを明らかにするのに役立ちます。.
アナリスト
プロンプトの例: インシデント データを分析して、サービス リクエストの増加が最も大きい地区を特定し、時間帯別にホットスポットを視覚化します。.
3. 現在のリソース配分を評価する
次に、政府職員は人員、装備、車両の配分を評価する必要があります。Copilot は、要約表とグラフを生成し、証拠に基づくリソース計画をサポートします。.
プロンプト例: 現在のリソース割り当てとインシデントの量を比較し、カバー範囲のギャップが最も大きい地区を特定します。.
4. リソースの再調整をモデル化して推奨する
特定されたホットスポットに対処し、パトロール、検査官、医療チームの再配置などの対応時間を改善するために、Copilot は、機関の優先順位、コンプライアンス ルール、運用上の制約を考慮しながら、再調整シナリオをモデル化するのに役立ちます。.
プロンプトの例: リソースの再調整シナリオをモデル化して、需要の高い地区の適用範囲を改善し、最適な再配置を推奨します。.
5. 再配分の決定を伝える
決定が下されると、Copilot は、新しい割り当て、根拠、および期待される結果を詳述した、代理店のリーダーおよび現場チーム向けのカスタマイズされたコミュニケーションの草案の作成を支援します。.
プロンプトの例: 根拠と新しい割り当てを含む、代理店のリーダーと現場チームへの再割り当て通知の草稿を作成します。.
1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、または Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリにアクセスし、トグルを「Web」に設定します。
2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリ、または Teams の Microsoft 365 Copilot Chat アプリにアクセスし、トグルを「仕事」に設定します。
3AIエージェントにより、Copilotは組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、記録システムからデータを取得するにはAPI呼び出しが必要でした。
このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
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