近年、ChatGPTやGeminiなど生成AIの活用が広がる中、「自社専用のAIをどう作り、業務に組み込むか」 が多くの企業にとって重要なテーマになっています。そこで注目されているのが、Microsoftが提供する 「Copilot Studio」 です。
Copilot Studioは、ローコード／ノーコードで社内専用のCopilot（AIアシスタント）を構築できる環境です。TeamsやPower Platformとシームレスに連携し、問い合わせ対応や資料作成、データ分析など、幅広い業務を効率化します。
本記事では、
- Copilot Studioの概要と特徴
- 実際にできること（ユースケース）
- 導入メリットと注意点
- 料金体系や今後の展望
を整理しながら、自社に導入する価値があるのか を判断できるよう解説します。
特に「まずは情報収集から始めたい」「どう社内展開すればいいのかイメージが持てない」という方にとって、導入のステップや成功のポイントも紹介します。
導入を成功させるためには、社員のAIリテラシーを高める研修 がカギになります。記事の途中や最後に、研修資料ダウンロードのご案内も設置していますので、あわせてご活用ください。
また下記のリンクからは、「全社員のCopilot活用」「Copilot活用人材育成」をテーマにした複数の事例を含め、AI導入・活用に成功し成果をあげている様々な業種の実際の取り組み17選をまとめた事例集をダウンロードいただけます。自社と似た課題感を持つ会社が、どうやってAIを活用しているのか知りたい方はお気軽にご覧ください。
＼ Copilot導入の『成功イメージ』が実際の取り組み例からわかる ／
Copilot Studioとは
Copilot Studioは一言でいえば、「自社専用のAIアシスタントを作れるMicrosoftの開発環境」 です。
ただし、その役割を正しく理解するには、
- どのような開発環境なのか
- Microsoft 365 Copilotとの違い
- ChatGPTやGeminiなど他の生成AIとの位置づけ
を整理しておく必要があります。ここでは、Copilot Studioの基本的な立ち位置を明確にしていきましょう。
Microsoftが提供するローコード・ノーコード開発環境
Copilot Studioは、Microsoftが提供する自社専用AIアシスタントを構築するための開発環境です。
特徴は、ローコード／ノーコードで利用できる点にあります。プログラミングの専門知識がなくても、GUIベースで対話フローを設計し、ナレッジソース（社内文書・SharePoint・外部サイトなど）を接続することで、独自のCopilotを短期間で構築できます。
具体的には、
- 社内FAQに対応するボットを作成
- 定型的な業務フローを自動化
- API連携による外部システムとの接続
といった機能を、Power PlatformやTeamsと連携して展開できます。
Microsoft 365 Copilotとの関係と違い
しばしば混同されやすいのが、Microsoft 365 Copilot との関係です。
- Microsoft 365 Copilot：Word、Excel、Outlook、TeamsなどOffice製品に直接組み込まれ、文章作成やデータ分析を支援するAI機能。
- Copilot Studio：自社の業務プロセスやデータに合わせて、独自のCopilotを設計・拡張できるプラットフォーム。
つまり、Microsoft 365 Copilotが「既製品のAIツール」だとすれば、Copilot Studioは「自社専用にカスタマイズできる開発環境」という位置づけです。両者を組み合わせることで、標準機能と独自機能を補完し合い、業務効率化の幅をさらに広げられます。
他AIツール（ChatGPT、Geminiなど）との位置づけ
Copilot Studioは、ChatGPTやGeminiのような汎用的な生成AIとはアプローチが異なります。
- ChatGPT / Gemini：幅広い知識をもつ大規模言語モデル。質問に答えたり文章を生成したりする汎用AI。
- Copilot Studio：特定の業務や組織データに特化したAIエージェントを作成・管理できるツール。
つまり、ChatGPTが「汎用的に何でも相談できるAI」だとすれば、Copilot Studioは「社内データと業務フローに基づいた専用AI」を実現する仕組みです。
この違いを理解することで、「外部AIをそのまま使うリスク（セキュリティ・ガバナンス）」と「Copilot Studioで閉じた環境を作るメリット」が明確になります。
Copilot Studioの主な機能
Copilot Studioには、社内で利用するAIを“自社仕様”にカスタマイズできる多彩な機能が備わっています。ここでは代表的な5つの機能を紹介します。
自社専用Copilotを作成できる
Copilot Studioの最大の特長は、自社専用のCopilot（AIアシスタント）をローコード／ノーコードで作成できることです。
プログラミングスキルがなくても、GUI操作で質問への応答フローを組み立てられます。たとえば「社内の経費精算ルールを案内するCopilot」「新人教育用のFAQ Copilot」など、現場ニーズに即したAIをスピーディに構築可能です。
ナレッジソース接続（SharePoint、Web、ファイル）
Copilotが回答するための知識は、ナレッジソースとして自由に設定できます。
- SharePointに保存された社内規程やマニュアル
- Webサイトや公開情報
- Word／PDF／Excelなどのファイル
を読み込ませることで、自社特有の知識を反映した応答が可能になります。これにより「一般的なAI回答では物足りない」「自社ルールに沿った返答が必要」という課題を解消できます。
トリガー・アクション・条件分岐によるワークフロー設計
Copilot Studioでは、対話フローを柔軟に設計できます。
- 特定のキーワードをきっかけに応答を開始する「トリガー」
- 外部システムからデータを取得する「アクション」
- ユーザー入力に応じて処理を変える「条件分岐」
を組み合わせることで、単なるQ&Aを超えた業務プロセス自動化エージェントを作ることができます。
TeamsやPower Platformとの統合
Copilot Studioは、TeamsやPower Platformとの統合性に優れています。
- Teams上で従業員が気軽にCopilotに質問
- Power Automateと組み合わせて業務フローを自動実行
- Power Appsと連携して独自アプリに組み込み
といった形で、既存のMicrosoft基盤を活用しながら全社的に展開できます。
セキュリティ・ガバナンス対応
業務でAIを使う上で避けて通れないのがセキュリティです。
Copilot Studioは、Microsoftのセキュリティ基準に準拠しており、アクセス権限管理・情報保護・ログ管理が可能です。これにより「機密情報が外部AIに流出するリスク」を抑えつつ、安全に社内展開できます。
Copilot Studioでできること（ユースケース）
Copilot Studioの強みは、単なる会話AIにとどまらず、実務に直結したユースケースを幅広くカバーできることです。ここでは代表的な活用シーンを紹介します。
社内ヘルプデスク（FAQ自動応答）
社内から寄せられる「パスワードを忘れた」「経費精算のルールを教えてほしい」といった定型質問に、自動で回答できるCopilotを構築できます。
人が対応していた単純な問い合わせをAIが担うことで、対応時間を大幅に削減できます。
営業・マーケティング（提案資料・顧客対応支援）
営業担当者が顧客への提案資料を作成する際、過去の商談履歴や商品情報をもとにドラフトを自動生成できます。マーケティング部門では、キャンペーン効果測定やFAQサイトの自動更新に活用可能。
提案スピードの向上や顧客対応品質の均一化につながります。
人事・総務（問い合わせ対応・手続き支援）
人事部門には「有休の申請方法は？」「福利厚生の手続きは？」といった質問が集中します。Copilot StudioでFAQを自動化することで、社員は24時間いつでも正確な回答にアクセス可能。総務業務の効率化や人事担当者の負荷軽減に直結します。
情シス部門（IT運用サポート）
情シス部門では、システム利用方法やトラブル対応の問い合わせが絶えません。Copilot Studioを利用すれば、利用マニュアルをナレッジ化し、自動応答を提供できます。さらに条件分岐を組み合わせれば「再起動を促す」「エスカレーションする」など、一次対応を自動化することも可能です。
分析・レポート作成支援
蓄積されたデータをもとに、定期的なレポートを自動生成するユースケースもあります。たとえば「今月の売上推移をグラフ化」「アンケート結果を集計」といった作業を自動化でき、資料作成にかかる時間を短縮できます。
自社の業務でどのように活かせるかを整理したい方は以下もご覧ください。
＼ AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を把握する ／
Copilot Studioの特徴とメリット
Copilot Studioは、単なるチャットボット作成ツールにとどまらず、業務効率化を支えるプラットフォームとしての強みを持っています。ここでは導入を検討する際に押さえておきたい主な特徴とメリットを解説します。
ノーコード・ローコードで誰でも使える
Copilot Studioは、プログラミングの専門知識がなくても利用できます。
ドラッグ＆ドロップで対話フローを設計でき、ナレッジソースを指定するだけで回答精度を高められるため、IT部門に依存せず現場主導で導入を進めやすいのが大きなメリットです。
Microsoft製品とのシームレスな連携
Word、Excel、Outlook、TeamsなどのMicrosoft 365アプリとスムーズに連携できるのも強みです。
たとえばTeams上で社内FAQに答える、Outlookのメール内容をトリガーにしてタスクを作成するなど、既存の業務環境にそのまま組み込めるため、導入ハードルが低くなります。
業務効率化と工数削減
定型的な問い合わせや資料作成、データ収集などをCopilotに任せることで、社員が本来注力すべき業務に時間を割けるようになります。
結果として、1人あたりの生産性向上や部門全体の工数削減につながり、コスト削減効果も期待できます。
セキュリティ面での安心感
業務データを扱う以上、セキュリティは重要な課題です。Copilot StudioはMicrosoftのセキュリティ基準に準拠しており、アクセス権限や利用ログの管理が可能です。
ChatGPTなど外部AIをそのまま利用するのに比べ、情報漏えいリスクを抑えながら導入できるのは企業にとって大きな安心材料です。
拡張性とカスタマイズの柔軟性
Copilot Studioは、Power Automateや外部APIとの連携により、自社独自の業務フローに合わせて柔軟に拡張できます。
小規模のFAQボットから始め、将来的には全社規模の業務自動化基盤として展開できるなど、スモールスタートから本格導入まで成長させやすい点も大きな強みです。
導入による効果（数値・実感ベースで解説）
Copilot Studioを導入すると、単なる「便利なAIツール」ではなく、業務全体の効率性を底上げする効果が期待できます。実際に想定される効果を数値ベースで見ていきましょう。
業務時間削減（例：問い合わせ対応時間▲30%）
社内ヘルプデスクや人事総務の問い合わせ対応を自動化すれば、担当者が対応に割く時間を30%以上削減できるケースがあります。
例えば、月100件の問い合わせがある部門であれば、1件平均10分 → 7分に短縮されるだけでも月5時間以上の削減効果につながります。
社員の生産性向上（マニュアル検索時間削減）
社員が業務ルールを確認する際、従来はマニュアルや共有フォルダを探すのに平均5〜10分かかっていました。Copilot Studioを活用すれば、質問するだけで即答が得られるため、検索にかかる時間を半分以下に圧縮できます。
小さな時間短縮でも積み重なれば、1人あたり年間数十時間の効率化につながります。
部門横断の情報共有促進
従来、部門ごとに閉じていた情報がCopilot Studioを介して一元化されることで、営業・人事・情シスなど異なる部門間の情報の壁が低くなります。
「誰に聞けばいいかわからない」問題を解消し、社内知識を全社員が均等に活用できる環境を整えることができます。
コスト削減効果の試算
工数削減はそのままコスト削減につながります。
たとえば、社員10人が毎月5時間ずつ削減できれば、年間600時間の削減効果。時間単価を4,000円とすると、年間240万円相当のコスト削減に匹敵します。
この効果は全社展開すればさらに大きくなり、ROI（投資対効果）が高いAI投資といえます。
効果を出すためには“社員のAIリテラシー”がカギ。
＼ AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を把握する ／
Copilot Studioの導入ステップ
Copilot Studioを成功裏に導入するには、いきなり全社展開するのではなく、段階的にスモールスタート→全社展開という流れが重要です。以下のステップで進めると、失敗リスクを最小化できます。
小規模PoCから始める
まずは 限定的なユースケースでPoC（概念実証） を実施します。
例：人事部のFAQ対応、情シスの一次問い合わせなど。
小さく始めることで、効果検証・課題抽出をしやすくなり、全社導入に向けた説得材料も得られます。
社内ナレッジの整備
Copilot Studioは社内データを元に回答するため、ナレッジソースの質がAI精度を左右します。
古い規程や重複したマニュアルを整理し、FAQ化できる情報を洗い出しておくことが重要です。
チェックポイント
- 最新版の規程・マニュアルが整っているか
- 部門横断で共有すべき情報は明確か
- 更新フローは設計されているか
セキュリティ・権限設計
AI導入時に軽視されがちなのが アクセス権限とセキュリティ設計 です。
- どの部門がどの情報にアクセスできるか
- 個人情報や機密データはどう取り扱うか
- 利用ログをどう管理するか
を明確にし、Microsoftのガバナンス機能を適切に設定することで、安全性を確保できます。
全社展開のロードマップ
PoCで成果が確認できたら、対象部門を拡大し、全社展開のロードマップを描きます。
- フェーズ1：人事・情シスなど定型業務の多い部門
- フェーズ2：営業・マーケなど顧客接点業務
- フェーズ3：全社規模の横断活用へ
ロードマップを明示することで、社内合意形成がスムーズになり、「部分最適にとどまる失敗」を防止できます。
図解イメージ
PoC（小規模導入）
↓
ナレッジ整備
↓
セキュリティ設計
↓
全社展開ロードマップ
AI経営メディア独自チェックリスト
- PoC対象部門を決めたか
- ナレッジソースを最新化したか
- 権限管理ルールを策定したか
- 全社展開に向けたロードマップを描いたか
このステップを踏むことで、Copilot Studioは単なる「試験的な導入」で終わらず、全社的な業務効率化を実現する基盤へと成長させることができます。
Copilot Studioと他の生成AIツール比較
Copilot Studioを検討する上で、多くの方が気になるのが「他の生成AIツールとの違い」です。ここでは代表的なツールとの比較ポイントを解説します。
ChatGPTとの違い：社内データ連携・ガバナンス
ChatGPTは幅広い知識を持つ汎用AIで、アイデア出しや文章作成に優れています。
一方で、社内固有のルールや機密情報を安全に取り扱う仕組みは標準では備わっていません。
Copilot Studioは、
- SharePointやファイルサーバーなどの社内ナレッジを直接接続
- アクセス権限やログ管理を通じたセキュリティ確保
といった仕組みによって、企業利用に求められるガバナンス要件を満たせます。
つまり、ChatGPTが「汎用的な相談相手」だとすれば、Copilot Studioは「社内データと業務フローに特化した安全なAI基盤」といえます。
GeminiやCopilot for Microsoft 365との補完関係
GoogleのGeminiは、検索や知識活用を得意とする汎用AIモデルです。Copilot for Microsoft 365は、WordやExcelなど各アプリに組み込まれたアシスタントです。
- Copilot for Microsoft 365：文書作成やデータ集計など、個人の業務を効率化
- Copilot Studio：部門や全社単位での業務フローに特化し、独自のCopilotを開発・拡張
- Gemini：外部知識・調査系タスクに強み
つまり、Copilot Studioは「Microsoft 365 Copilotをさらに拡張する基盤」として位置づけられ、GeminiやChatGPTと併用することで利用シーンを補完できます。
競合プラットフォームとの位置づけ
Copilot Studioの競合となるのは、以下のようなAIエージェント構築系のプラットフォームです。
- Dialogflow（Google）：会話型AIを構築可能だが、Microsoft 365との統合性は弱い
- Amazon Lex：AWS環境で強みを発揮するが、非エンジニアにとってはやや扱いが難しい
- 専用カスタムBot開発：柔軟だが、開発コスト・運用コストが高くなる
これらと比べたとき、Copilot Studioの強みは 「Microsoft製品とのシームレス連携」＋「ノーコード開発で現場主導でも使える」 という点にあります。
他ツールとの比較を踏まえると、Copilot Studioは 「Microsoft環境をベースに業務効率化を推進したい企業」 にとって最適解の一つといえます。
導入前に知っておくべき注意点
Copilot Studioは強力なツールですが、導入すれば必ず成果が出るわけではありません。事前に押さえておきたい注意点を理解しておくことで、失敗リスクを大きく減らせます。
ナレッジ更新が止まると精度が落ちる
Copilot Studioは設定したナレッジソースをもとに回答します。
そのため、社内規程やマニュアルが古いまま放置されると、誤った回答を返すリスクがあります。
運用後も定期的にナレッジを更新し、回答精度を維持する仕組みが欠かせません。
全社員のリテラシー差による利用ハードル
AIの利用に慣れている社員と、そうでない社員の間には必ずリテラシー差が生じます。
「質問の仕方がわからない」「Copilotの返答をどう活用すべきか不明」といった声が出ると、利用が定着しにくくなります。
全社展開の前に、社員向けのリテラシー教育をセットで進めることが成功のカギです。
運用体制（誰がメンテナンスするか）
AIは導入して終わりではなく、継続的なメンテナンスが必要です。
- ナレッジの更新担当は誰か
- 部門間の問い合わせをどうエスカレーションするか
- 利用ログをどう監視するか
といった体制を事前に設計しておかないと、「便利そうだけど誰も使わない仕組み」で終わってしまいます。
利用コスト・ライセンスの確認
Copilot Studioは便利な一方で、ライセンス費用や利用条件を理解しておく必要があります。
利用ユーザー数が増えるほどコストは膨らむため、PoCの段階で投資対効果を試算しておくことが大切です。
＼ AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を把握する ／
導入事例
Copilot Studioはすでに国内外の企業・団体で活用が始まっています。公式事例は一部に限られますが、ここでは公開情報や一般的な導入シーンを整理しつつ、業界別の活用イメージを紹介します。
製造業：社内FAQの効率化
大手製造業では、社内規程や安全マニュアルに関する問い合わせが多く発生します。
Copilot Studioを導入することで、「作業手順はどこにありますか？」といった定型的な質問をAIが即答。
現場社員がすぐに必要な情報を得られるため、生産ラインの停止時間を最小化し、全体効率の向上につながります。
流通・小売：顧客対応の迅速化
流通・小売業では、店舗スタッフから本部への問い合わせや、顧客からの質問対応が頻発します。
Copilot Studioを活用すれば、商品在庫・キャンペーン情報・返品ルールなどをAIが即座に回答。
スタッフは顧客対応に専念でき、顧客満足度の向上や購買機会の損失防止が期待できます。
金融業：業務プロセスの自動化
金融機関では、コンプライアンス関連の確認や申請業務が煩雑になりがちです。
Copilot Studioに社内規程や取引マニュアルを接続することで、社員が規則を即座に確認し、必要な手続きを自動化できます。
結果として、誤入力や処理遅延を減らし、リスク管理を強化する効果が得られます。
教育機関：学内サポートデスク
大学や専門学校など教育機関では、学生や教職員からの問い合わせが幅広く発生します。
Copilot Studioを導入することで、履修登録、奨学金制度、ITシステム利用方法といった質問を自動で対応可能。
24時間稼働する学内サポートデスクとして機能し、学生体験（Student Experience）の向上につながります。
業界ごとの事例を見るとわかる通り、Copilot Studioは 「現場で頻発する定型問い合わせやルール確認」 を得意としています。これは業種を問わず導入効果が出やすいポイントです。
＼ Copilot導入の『成功イメージ』が実際の取り組み例からわかる ／
Copilot Studioの料金体系
Copilot Studioの導入を検討する際に、最も気になるのが「料金」です。ここでは公式情報をもとに、ライセンス体系・無料トライアルの有無・導入規模ごとのコスト試算について整理します。
ライセンス体系（利用条件・追加費用）
Copilot Studioは、Microsoft Power Platformの一部として提供されています。
利用には基本的に Power Virtual Agents（現：Copilot Studio）ライセンス が必要で、ユーザー数や利用規模に応じて費用が発生します。
- ユーザー単位課金：特定ユーザーに利用権を与える形態
- セッション単位課金：利用回数に応じて課金される形態
また、外部システムとのAPI連携を多用する場合や、高度なアナリティクスを利用する場合は、追加課金が必要になるケースもあります。
無料トライアルの有無
Microsoft公式では、Copilot Studioを一定期間無料で試せるトライアルが用意されています。
トライアル環境では、基本的なボット作成・テストが可能で、導入前に自社のユースケースで効果を検証するPoCに活用できます。
ただし、無料トライアルには利用制限（利用可能ユーザー数や接続先の制約など）があるため、本格利用前にライセンス契約が必要です。
コスト試算例（中小企業 vs 大企業）
実際のコスト感を把握するために、導入規模ごとにシナリオを想定した試算例を紹介します。
- 中小企業（従業員300名、FAQ対応を自動化）
- 利用ユーザー：限定50名
- 想定費用：月額数十万円程度（ライセンス＋一部追加機能）
- メリット：担当者工数削減で年間数百時間の効率化
- 大企業（従業員5,000名、複数部門で導入）
- 利用ユーザー：数千名規模
- 想定費用：月額数百万円規模（大規模ライセンス＋API連携拡張）
- メリット：全社横断での問い合わせ削減、年間数千万円規模のコスト削減効果
料金は利用規模や目的によって大きく変動します。重要なのは「費用そのもの」ではなく、投資対効果（ROI）をどれだけ出せるかです。
今後の展望・アップデート情報
Copilot Studioはリリース以来、継続的にアップデートが行われています。今後もMicrosoftのAI戦略の中で重要な位置を占めると見られており、導入検討にあたって「今後の進化」を押さえておくことが大切です。
最新機能（例：“computer use”機能など）
直近のアップデートで注目されているのが 「computer use」機能 です。
これはCopilotが人間の代わりにPC操作を実行できる仕組みで、たとえば「申請フォームに必要事項を入力する」「社内システムにログインしてデータを取得する」といった操作を自動化できます。
これにより、単なる会話応答にとどまらず、業務フローそのものを自動処理する“実行型AI”へ進化しつつあります。
MicrosoftのAI戦略における位置づけ
Microsoftは「すべてのアプリケーションにCopilotを」という方針を掲げています。
- Copilot for Microsoft 365：Officeアプリに組み込まれたAIアシスタント
- Copilot Studio：独自Copilotを設計・拡張するための基盤
- Azure OpenAI Service：大規模言語モデルをクラウドで提供する基盤
この構成の中でCopilot Studioは、ユーザー企業が自分たちの業務に最適化されたAIを持つための入口として位置づけられています。
今後の拡張可能性
今後は以下のような進化が期待されています。
- 対応可能なナレッジソースの拡大（業界特化型データベースなど）
- より高度なワークフロー自動化（複数システムをまたいだ処理）
- 多言語対応の強化（グローバル企業向け展開）
- AIモデルの選択肢拡大（用途に応じた最適なモデルを選択）
こうした拡張によって、Copilot Studioは単なる社内FAQツールではなく、業務基盤そのものを支えるAIプラットフォームへと進化していくと考えられます。
最新情報をキャッチアップしながら、自社の導入ステップにどのように取り込めるか検討することが重要です。
まとめ：Copilot Studioを効果的に活用するために
Copilot Studioは、Microsoftが提供するローコード／ノーコード環境を活かし、「自社専用AIエージェント」を構築できるプラットフォームです。
社内ナレッジを取り込み、TeamsやPower Platformと統合することで、問い合わせ対応から業務自動化まで幅広く活用できます。
ただし、導入を成功させるためには次の3点がカギとなります。
- 導入前の準備＋社員教育：ナレッジ整備やリテラシー研修で土台を固める
- 小規模導入から全社展開へ：PoCからロードマップを描き、段階的に展開する
- 継続的な運用体制の構築：ナレッジ更新や権限管理を怠らない
これらを押さえることで、Copilot Studioは単なるAIツールではなく、全社の業務効率化を支える仕組みへと成長します。
下記のリンクからは、「全社員のCopilot活用」「Copilot活用人材育成」をテーマにした複数の事例を含め、AI導入・活用に成功し成果をあげている様々な業種の実際の取り組み17選をまとめた事例集をダウンロードいただけます。自社と似た課題感を持つ会社が、どうやってAIを活用しているのか知りたい方はお気軽にご覧ください。
＼ Copilot導入の『成功イメージ』が実際の取り組み例からわかる ／
- QCopilot StudioとMicrosoft 365 Copilotは何が違いますか？
- A
Microsoft 365 CopilotはWordやExcelなど各アプリに組み込まれたアシスタント機能で、個人業務を効率化します。Copilot Studioは自社専用のCopilotを作成・拡張できる開発環境で、部門や全社単位の業務効率化に活用できます。
- QCopilot Studioを利用するのにプログラミング知識は必要ですか？
- A
基本的には不要です。ローコード／ノーコードで利用でき、GUI操作で対話フローを設計できます。非エンジニアでもPoCや小規模導入を進められるのが特長です。
- QCopilot Studioはセキュリティ的に安心して使えますか？
- A
はい。Microsoftのセキュリティ基準に基づいており、アクセス権限管理や利用ログ監視も可能です。外部AIに直接情報を送るよりも、安全に社内データを活用できます。
- QCopilot Studioには無料で試せる方法はありますか？
- A
公式に無料トライアル環境が用意されています。利用制限はありますが、本格導入前に自社の業務で効果を試すことが可能です。
- QCopilot Studioの導入にはどれくらいの費用がかかりますか？
- A
利用規模やライセンス形態によって異なります。小規模導入なら月額数十万円、大企業で全社展開する場合は数百万円規模になることもあります。重要なのは費用そのものよりも、削減できる工数やROIです。
- Q導入を成功させるポイントは何ですか？
- A
まずはPoC（小規模導入）で効果を検証し、次に社内ナレッジ整備・セキュリティ設計を進めます。その後、全社展開のロードマップを描き、社員教育をセットで行うことが成功のカギです。
＼ AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を把握する ／
