ローコードの自動化が失敗するのは、硬直したif-thenロジックが現実の乱雑なデータに耐えられないからです。このエピソードでは、完全一致から確率への移行がPower Platformをどう変えるのかを、信頼度スコア、ファジーマッチング、そしてタイプミスでクラッシュせずに吸収する自己修正型ワークフローとともに解説します。このエピソードで学べること：決定論の終わり：if-thenロジックがたった一つのタイプミスで壊れる理由と、企業データの約80 %がメール、チャット、音声録音などの非構造化データである現実AI BuilderとAzure AIによる信頼度ベースのルーティング：0.90以上のグリーンゾーン、0.60〜0.89のイエローゾーン、0.60未満のレッドゾーン、さらにPower Fxによる動的なしきい値ファジーマッチング：文字ベースのレーベンシュタイン距離とセマンティックロジックの違い、そして一致率が最大24 %向上し得る理由自己修正型ワークフロー：15〜20 %のハルシネーション率に対するデュアルパス検証（LLMが抽出し、Power Automateが計算）と、自己修復型RPAヒューマン・イン・ザ・ループとエージェント型企業：段階的なレビュー、AIパイロットの88 %が失敗する理由、そしてPurviewとSentinelが確率的な異常検知へ向かう流れ堅牢なAIワークフローを本番運用に乗せたいPower Platform開発者、ローコードアーキテクト、自動化チームに向けた内容です。このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。▶ 動画を見る: https://youtu.be/8YetKeUFz7A🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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