Copilot×AIエージェント徹底解説！基本から業務活用・最新事例まで丸わかり

投稿日 2023年12月19日
更新日 2025年12月19日
著者コトラ（広報チーム）
カテゴリー IT業界

はじめに

記事の目的と読者層

近年、AI技術の進化は目覚ましく、ビジネスや日常生活に大きな変革をもたらしています。特に「Copilot」と「AIエージェント」は、業務効率化や生産性向上を強力に支援するツールとして注目を集めています。この記事は、CopilotやAIエージェントの基本的な仕組みから、具体的な業務活用事例、導入・カスタマイズ方法、そして将来的な展望までを網羅的に解説することを目的としています。IT担当者や一般ビジネスパーソン、経営層など、AIの導入・活用に関心を持つすべての方々に、AIを最大限に活用するための知識とヒントを提供します。

近年注目されるCopilotとAIエージェント

生成AIは、文章や画像などのコンテンツを自動で生成する技術であり、従来のAIがルールやパターンに基づく処理が中心だったのに対し、より柔軟なアウトプットが可能になりました。この生成AIを特定の目的達成のために活用したアプリケーションが「AIエージェント」です。Microsoftが提供する「Copilot」は、このAIエージェントの一種であり、Microsoft 365アプリケーションに統合され、ユーザーの業務を強力にサポートします。2025年は「AIエージェント元年」とも言われ、その導入と活用は今後さらに加速すると予想されています。

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Copilot・AIエージェントとは何か

基本的な仕組みと定義

AIエージェントとは、人間の言葉のニュアンスを正確に理解し、必要なタスクを自律的に完了させるAIシステムです。単に質問に答えるだけでなく、目標を設定し、計画を立て、行動し、時には修正を加えながら結果を出す能力を持っています。

目標指向性: ユーザーが設定した目標に向けて最適なタスクを自ら構成し実行します。
自律行動: 人の介入を最小限にし、自ら判断して実行します。
環境との対話: インターネット、外部ツール、データベースなどと連携し、必要な情報を自動収集します。
学習・適応能力: 過去の失敗や成功から学び、精度を高めていきます。

Microsoft Copilotは、OpenAIのGPT-4などの大規模言語モデル（LLM）と、Microsoft GraphというMicrosoft 365内の膨大なデータを繋ぎ合わせる基盤技術をベースにしています。ユーザーのプロンプト（指示）を解析し、LLMとツール、そしてエージェント機能を組み合わせて応答を生成し、タスクを実行します。

Copilot、AIエージェント、チャットボットとの違い

これらのAIツールはしばしば混同されますが、その機能と役割には明確な違いがあります。

チャットボット: あらかじめ設定されたシナリオやルールに従い、ユーザーの入力に対して定型的な応答を返すシステムです。FAQの自動回答など、比較的単純で繰り返し発生する業務に適しています。
Copilot: Microsoft 365アプリケーションに統合されたAIアシスタントです。ユーザーの指示に応じて、文章作成、データ分析、会議の要約、メールドラフト作成といった日常業務を効率化する支援を行います。特定の業務に特化した「エージェント」を呼び出して利用することも可能です。
AIエージェント: 目標を与えれば複数のタスクを自律的に実行する能力を持つシステムです。Copilotが「支援型AI」であるのに対し、AIエージェントは「実行型AI」とも呼ばれ、人間の介在なしで特定のアクションを完了できます。

MicrosoftエコシステムにおけるCopilotエージェントの特徴

MicrosoftエコシステムにおけるCopilotエージェントは、以下の点で大きな特徴を持っています。

Microsoft 365とのシームレスな統合: Word, Excel, PowerPoint, Outlook, TeamsなどのMicrosoft 365アプリケーションに直接統合されており、ユーザーは使い慣れた環境でAIの支援を受けることができます。
Microsoft Graphによる組織データの活用: 組織内のメール、カレンダー、チャット、ファイルなどの膨大なデータをMicrosoft Graphを通じて参照し、その文脈を理解した上でパーソナライズされた応答やアクションを提供します。
Copilot Studioによるカスタマイズ: Copilot Studioを利用することで、プログラミング知識がなくても、企業独自の業務プロセスやデータに合わせたカスタムAIエージェントを容易に構築できます。
エンタープライズレベルのセキュリティ: Microsoftの厳格なセキュリティ基準、ガバナンス、コンプライアンスが組み込まれており、機密情報を安全に扱うことができます。

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Copilot/AIエージェントの活用シーン・業務効率化事例

日常業務での自動化：経費精算・問い合わせ対応

CopilotやAIエージェントは、日常業務の多くの側面で自動化と効率化を実現します。

経費精算: 領収書の画像から情報を読み取り、経費精算のタスクを自動で開始し、申請まで完了させることが可能です。
問い合わせ対応: 社員からの人事制度、勤怠ルール、申請フローなどに関する問い合わせに自動で応答するFAQエージェントを構築できます。これにより、総務・人事部門の問い合わせ対応工数を大幅に削減できます。

生成AIによるレポート作成・分析業務の変革

生成AIを活用したエージェントは、レポート作成やデータ分析業務を劇的に変革します。

Word: 長文の要約、文章の推敲、下書きの作成などをCopilotが支援し、質の高い文書を効率的に作成できます。
Excel: 自然言語で指示するだけで、数式や計算の提案、データ分析、グラフ作成などを自動で行い、迅速なデータ分析と意思決定をサポートします。
PowerPoint: スライドデザインや構成の提案、草稿作成などを支援し、魅力的で効果的なプレゼンテーション資料を効率的に作成できます。
Outlook: メールや複数のメールの要約、下書き作成、タスクの整理、会議調整などを効率化し、メール処理にかかる時間を削減します。
Teams: 会議の議事録作成、チャットの要約、タスクの抽出などを自動化し、チームのコミュニケーションとコラボレーションを効率化します。
OneNote: メモの要約、タスクの整理、文章の下書き、表の作成などを支援し、情報管理とアイデア出しを円滑にします。

先進企業における導入事例

多くの企業でCopilotやAIエージェントの導入が進み、具体的な成果を上げています。

ベネッセホールディングス: Copilot Studioで社内からの問い合わせに回答するカスタムAIアシスタント「社内相談AI」を開発し、情報収集にかかる時間を大幅に削減し、業務効率を向上させました。
住友商事: Microsoft 365 Copilotをグローバル全社導入し、会議の議事録作成やメール文書のドラフト生成を自動化することで、従業員の生産性向上と創造性向上を実現しました。
富士通: CopilotをTeams会議に導入し議事録の自動生成や会話の要約、PowerPointでのスライド作成の自動化を試行しました。また、社内SharePointサイトに蓄積された文書の検索やQ&Aに「ナレッジグラフ拡張RAG」技術とCopilotを連携させることで、回答精度を向上させました。
伊藤忠商事: 既存のデータ分析基盤にAzure AIを組み込み、Copilotと連携させることで、商品企画・開発プロセスにおけるデータ活用を飛躍的に向上させ、データに基づいた迅速な意思決定と新たなビジネスチャンスの発見に貢献しています。
デンソー: Microsoft 365 Copilotの導入により、初期利用者で月あたり12時間の業務削減を達成し、設計品質の向上を実現しています。
東芝: Microsoft 365 Copilotの導入トライアルで、1人あたり平均5.6時間の業務時間削減効果が認められ、1万人への導入を決定しました。

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Copilotエージェントの作成・導入・カスタマイズ方法

Copilot Studioの特徴と導入メリット

Copilot Studioは、Microsoftが提供するAIアシスタント開発プラットフォームであり、Copilotを自社のニーズに合わせて自由に設計・カスタマイズできるツールです。

ローコード開発で迅速な導入: プログラミング知識がなくても、直感的なグラフィカルインターフェースでエージェントを設計できます。これにより、プロトタイプの作成から本番運用までの期間を大幅に短縮し、開発コストを削減できます。
Microsoft 365とのシームレスな連携: Teams、SharePoint、OneDriveなど、Microsoft 365の各種アプリケーションと容易に接続でき、情報共有や共同作業を促進します。
独自データ活用による高度な応答生成: 企業が保有する独自のシステムやデータベース（CRM、ERP、文書管理システムなど）と連携することで、自社専用のAIアシスタントを構築し、より精度の高い応答や業務サポートが可能になります。
AIアシスタントとして業務負荷を軽減: ルーチン業務や問い合わせ対応を自動化するAIアシスタントを作成し、従業員はより重要な業務に集中できるようになります。

ノーコード・ローコード開発で簡単構築

Copilot Studioは、市民開発者向けのツールとして位置付けられており、プログラミング知識がない一般のビジネスパーソンでもAIエージェントを簡単に作成できます。

エージェントの役割を説明: Copilotに対して、どのようなエージェントが必要かを自然言語で説明するだけで、Copilotが役割に合わせたエージェント名を提案し、具体的な振る舞いや特徴について質問してきます。
テストと公開: 作成したエージェントはすぐにテストでき、問題がなければ公開してMicrosoft 365 Copilotのチャット画面から利用したり、社内の同僚と共有したりすることが可能です。

主要なカスタマイズポイントと設定手順

Copilot StudioでAIエージェントを作成する際は、以下の主要なカスタマイズポイントと手順があります。

指示文（インストラクション）の設定: エージェントに与える「役割」と「対応範囲」を明確に記述します。具体的かつ明確な指示文が、回答精度の向上に不可欠です。
ナレッジソースの組み込み: SharePoint、OneDrive、既存のFAQデータ、公開Webサイトなどをエージェントの知識源として接続します。これにより、自社独自のルールや状況に沿った回答が可能になります。
アクション・トリガーの設定: Power Automateなどの外部サービスと連携し、申請処理やタスクの自動実行を可能にします。ユーザーの入力やシステムイベントを「トリガー」として、エージェントが「アクション」を実行するように設定します。
トピック作成機能による回答の柔軟なカスタマイズ: エージェントの応答方法を「トピック」として細かく設定し、問い合わせに対する回答を柔軟にカスタマイズできます。

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他AIエージェントとの比較

Microsoft Copilotエージェント vs ChatGPT/独自AI

Microsoft Copilotエージェントと、ChatGPTや独自のAIエージェントには、それぞれ異なる特徴があります。

Microsoft Copilotエージェント:
開発元: Microsoft
主な用途: Microsoft 365アプリケーションとの連携による業務効率化に特化。
強み: Microsoft Graphによる社内データへのアクセス、エンタープライズレベルのセキュリティ、Copilot Studioによるローコードでのカスタムエージェント構築。
AIモデル: OpenAIのGPT-4oなどを基盤とする。
ChatGPT:
開発元: OpenAI
主な用途: 汎用的な文章生成、対話、アイデア出し、情報整理。
強み: 高度な自然言語処理能力、創造的な文章生成、カスタムGPTsによる特化型チャットボット作成（※Copilotでは2024年7月10日以降機能停止）。
AIモデル: GPT-4o, GPT-5などの最新モデル。
独自AIエージェント:
開発元: 各企業や個人
主な用途: 特定の業務プロセスやシステムに深く統合された、自律的なタスク遂行。
強み: 既存システムとの連携、マルチステップワークフローの処理、高度なカスタマイズ性。

選定のポイントとハイブリッド活用戦略

どのAIエージェントを選定するかは、企業の目的や業務特性によって異なります。

Office製品を日常的に使う場合: Microsoft Copilotエージェントが最適です。WordやExcelなどと連携し、日常業務の効率化を強力に推進します。
最新モデルや多機能を求める場合: ChatGPTの方が選択肢が広がる可能性があります。特にカスタムGPTsやプログラム実行機能はChatGPTの強みです。
複雑な業務プロセスを変革したい場合: 独自AIエージェントや、Copilot Studioによる高度なカスタマイズが可能なCopilotエージェントが適しています。

将来的には、CopilotとAIエージェントを連携させる「ハイブリッド活用戦略」が企業の競争力を左右すると考えられます。Copilotが業務補助を行い、AIエージェントが特定の処理を自動実行するという連携により、業務補助と業務自動化をシームレスにつなぐことが可能です。

組織導入で考慮すべき基準

AIエージェントを組織に導入する際には、以下の基準を考慮する必要があります。

導入目的と業務要件の明確化: どの業務プロセスを自動化・効率化するのか、具体的な目標設定を行い、適切なカスタマイズシナリオを検討します。
データセキュリティとガバナンス: 外部システムや社内システムとの連携に伴うデータの流出リスク、プライバシー保護対策、利用規約の確認が不可欠です。Microsoft CopilotエージェントはMicrosoftの厳格なセキュリティ基準に準拠しています。
IT担当者および運用体制の整備: ローコード環境とはいえ、運用中のトラブルシューティングやカスタマイズの改善のために、専門知識を持った担当者の配置が望ましいです。
コスト評価とROIの見積もり: 月額料金や従量課金モデルのコストを踏まえ、導入による業務効率化や生産性向上効果と比較したROI（投資収益率）を評価する必要があります。
利用可能な言語とプロンプトの最適化: 現時点では生成AIの連携機能の一部が日本語に完全対応していない場合があるため、言語面の対策も検討が必要です。

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セキュリティ・リスク・導入時の注意点

個人情報・業務データの取り扱い

AIエージェントが社内データや個人情報を扱う場合、セキュリティとプライバシー保護は最も重要な課題です。

入力データの学習への利用: Microsoft Copilotは、ユーザーが入力した情報や過去のログが外部に流出しないような仕組みが整っており、商用データ保護が標準で備わっています。ChatGPTの無料版や一部有料プランでは入力内容が学習に使われる可能性があるため注意が必要です。
アクセス権限の整理: エージェントが参照する社内ナレッジや文書について、アクセス権限を適切に設定し、不要な情報を含めず、共有範囲を制御することで情報漏洩リスクを低減します。
社員教育: 「入力してはいけない情報」や「AIの出力を鵜呑みにしない」といったルールを社員に教育することが重要です。

Microsoftによるセキュリティ対策

Microsoftは、CopilotおよびAIエージェントのセキュリティに関して、エンタープライズレベルの対策を講じています。

Microsoft 365のセキュリティ機能を活用: データ暗号化、アクセス制御、多要素認証など、Microsoft 365の既存のセキュリティ機能がCopilotにも適用されます。
責任あるAI（RAI）原則: 公平性、信頼性、安全性、プライバシーとセキュリティ、透明性、包括性、説明責任といったMicrosoftの責任あるAI原則に基づいて設計されています。
データ管理とコンプライアンス: ログの管理や監査機能、情報の保持ポリシーなどを管理者が細かく設定でき、組織のセキュリティポリシーに従ったデータ管理が可能です。

注意すべきリスクとその管理法

AIエージェントの導入には、以下のようなリスクも存在します。

ハルシネーション（誤情報生成）: AIが誤った情報を生成する可能性があります。特に重要な文書や契約書では、必ず人間による二重チェック体制を構築することが推奨されます。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術の活用により、信頼できる社内文書や最新の外部情報を参照することで精度を高めることができます。
コスト制御: API連携やモデル利用料の監視と制限が必須です。従量課金モデルの場合、意図しない利用によるコスト増加を防ぐために、利用状況を定期的に追跡し、最適化することが重要です。
ガバナンス体制: 導入効果を最大化するためには、ログ取得、説明責任、修正可能性の確保が求められます。PoC（概念実証）から段階的に導入し、フィードバックを基に継続的に改善するサイクルを回すことが成功の鍵となります。

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将来展望と今後のビジネス活用

Copilot/AIエージェントの機能拡張動向

CopilotとAIエージェントは、今後さらに機能が拡張され、より高度な業務支援が可能になると予想されています。

自律型プロジェクトマネージャー: 現在の「情報コンシェルジュ」や「タスク実行アシスタント」の段階から、自ら目標を設定し、計画を立て、タスクを自律的に進める「自律型プロジェクトマネージャー」へと進化していく可能性があります。
マルチモーダルAIの進化: テキストだけでなく、画像・音声・動画などを組み合わせたマルチモーダル情報をAIが扱えるようになり、より現実に近い複雑な状況を理解し、判断できるようになります。
オンデバイスAIの普及: Copilot+ PCのようなNPU（AI処理専用チップ）を搭載したデバイスの普及により、クラウドに依存せずデバイス上でAIが高速かつ効率的に動作する「オンデバイスAI」が拡大し、セキュリティが重視される分野でのAI活用が進みます。
統合型プラットフォームの登場: AIエージェントとCopilotの機能が統合された開発環境が登場し、プロジェクト設計からデプロイまでを一貫して支援するようになるでしょう。
ドメイン特化型AIエージェントの普及: 金融、医療、製造業など特定業種に特化したCopilot連携エージェントが増加し、より専門的な業務に対応できるようになります。

ビジネス適用の可能性と今後のトレンド

AIエージェントは、あらゆるビジネスプロセスに革新をもたらし、企業の競争力を大きく左右する存在となるでしょう。

生産性向上と創造性の強化: 定型業務の自動化により、従業員はより戦略的・創造的な業務に集中できるようになります。
迅速な意思決定: 大量のデータを瞬時に分析し、実行可能なインサイトを提供することで、経営層や現場の迅速な意思決定を支援します。
新たなビジネスモデルの創出: AIエージェントが市場トレンドや顧客ニーズを分析し、新商品のコンセプト立案やマーケティング戦略の策定を支援することで、これまでにないビジネスチャンスが生まれる可能性があります。
AIの民主化: Copilot Studioのようなローコードツールにより、IT部門だけでなく現場の担当者自身がAIエージェントを構築・調整できるようになり、組織全体のAI活用レベルが引き上げられます。
ハイブリッドワークの最適化: Windows 11やCopilot+ PCは、AIを活用するための理想的なプラットフォームを提供し、ハイブリッドワーク環境での生産性とコラボレーションを向上させます。

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まとめ・よくある質問

導入・活用にあたって押さえておきたいポイント

CopilotやAIエージェントを導入・活用する上で、以下のポイントを押さえることが重要です。

小さく始めるPoC（概念実証）: いきなり全社展開せず、一部門や一業務での試験運用から始め、効果を検証しながら徐々に活用範囲を広げましょう。
業務フローに適した活用シナリオの策定: 各部門の業務フローを分析し、AIエージェントが最も効果を発揮できる活用シナリオを策定します。
従業員の活用促進とフィードバックの活用: 社員向けのトレーニングやワークショップを実施し、AIに関する質問や相談を受け付ける窓口を設置するなど、社員が積極的にAIを活用できるような環境を整えましょう。また、社員からのフィードバックを収集し、活用方法や運用体制の改善に役立てることが重要です。
データセキュリティとガバナンスの徹底: 機密情報の取り扱いに関するルールを明確にし、アクセス権限の適切な管理と社員教育を徹底します。
継続的な改善サイクルの確立: AIエージェントは一度導入したら終わりではなく、利用ログやフィードバックを基に、定期的にナレッジや指示文を更新し、運用を見直すことで常に最適化された状態を維持しましょう。

よくある質問とその回答

Q. Copilotエージェントは日本語で使えますか？
A. 利用は可能ですが、英語に比べると回答精度や自然さに差が出る場合があります。重要な文書や契約書対応では、必ず人間による確認を加えることを推奨します。
Q. 他のMicrosoft 365アプリと連携できますか？
A. はい。Teams、SharePoint、Outlookなどと連携可能です。特にPower Automateとの組み合わせにより、申請処理やワークフローの自動化まで対応できます。
Q. 社外顧客向けにも利用できますか？
A. 基本は社内利用を前提としていますが、公開範囲を限定したチャットボット的な使い方で、顧客向けの一次対応に活用するケースもあります。セキュリティ面を十分に検討したうえで導入してください。
Q. Copilot Studioで作成したエージェントの料金は？
A. Copilot Studioのライセンスはテナント単位で月額29,985円（25,000メッセージ/月を含む）です。これを超過した場合は従量課金が適用されます。無料試用版も利用可能です。
Q. エージェントを作成・発行した後に、編集はできますか？
A. はい、Copilot Studioからいつでもフローを選択し、編集ボタンから編集画面に飛ぶことができます。
Q. AIエージェントを社内に定着させるには？
A. 小さなユースケースから始め、成果を可視化しながら利用範囲を広げるのがポイントです。同時に、社員向けのAIリテラシー研修を実施することで、誤利用を防ぎ、全社的な浸透を早められます。