【企業向け】Copilotエージェントとは？構築手順や活用事例、導入手順を解説

Copilotエージェントを自社で作って動かすまでの道筋を、ひと通り把握できる記事です。指示するだけで特定業務を自律的にこなすCopilotエージェントは、Microsoft 365 Copilotを土台に、社内データと連携した「業務特化型のAIアシスタント」として動きます。一方で「通常のCopilotと何が違うのか」「どう作り、どこから始めるのか」が曖昧なまま検討が止まる企業も少なくありません。本記事では、仕組みと作り方、活用事例、導入手順までを順に整理します。AI経営総合研究所が​独自に取材した先行企業の活用実態​も交え、「試しにひとつ作ってみる」前に押さえておきたい勘所をまとめました。

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Copilotエージェントとは何か

Copilotエージェントは、Microsoft 365 Copilotを基盤に、特定の業務やタスク専用にカスタマイズしたAIアシスタントです。汎用的に質問へ答える通常のCopilotと異なり、決まった業務フローや参照データを与えて「特定の役割」を担わせる点が特徴です。

従来のCopilotが「何でも相談できる秘書」だとすれば、エージェントは「特定業務の担当者」に近い存在です。たとえば人事問い合わせ専用、見積作成専用といった形で、目的に絞って設計します。これにより回答のブレが減り、業務に組み込みやすくなります。

Copilotエージェントの種類

Microsoft 365環境で利用できるエージェントは、作り方の自由度で大きく3種類に分かれます。まず全体像を押さえると、自社がどれを使うべきか判断しやすくなります。

種類	概要	向いている場面
事前構築型エージェント	Microsoftが標準提供する既製のエージェント	まず試したい・汎用業務
カスタムエージェント	Copilot Studioで自社用に構築	社内データ・固有業務に対応したい
サードパーティ製エージェント	パートナー企業が提供	特定SaaSや専門領域と連携したい

最初は事前構築型で感触をつかみ、定着の見込みが立った業務からカスタムエージェントへ広げる進め方が現実的です。サードパーティ製エージェントは、ServiceNowやSalesforceなど特定のSaaSと連携したい場合の選択肢になります。

通常のCopilotとの違い

通常のCopilotは汎用アシスタントとして都度プロンプトを与えて使いますが、エージェントは目的・参照データ・指示を事前に組み込んで常駐させます。「毎回同じ前提を打ち込む手間がなくなる」点が、業務利用での実用差につながります。

Copilotエージェントの仕組み

Copilotエージェントは、大規模言語モデル（LLM）とMicrosoft Graph経由の社内データを組み合わせて動きます。メールやファイル、会議記録といった組織のデータを文脈として参照し、役割に沿った回答や処理を返す構造です。

中核を担うのがCopilot Studioです。ここでエージェントの「指示（役割定義）」「参照する知識源」「実行できる操作（アクション）」を設定します。プログラミングではなく、自然言語の指示とGUI操作で組み立てられるため、情報システム部門だけでなく業務部門の担当者でも構築に関われます。

基盤となる技術要素

仕組みを支える要素は3つに整理できます。それぞれの役割を理解すると、設計時にどこを調整すべきかが見えてきます。

• ​大規模言語モデル（LLM）​​：自然言語の理解と文章・コードの生成を担います
• Microsoft Graph​：組織内のメール・ドキュメント・予定などへ安全にアクセスします
• Copilot Studio​：エージェントの役割・知識源・アクションを設定する構築環境として機能します

Copilotエージェントの作り方｜Copilot Studioでの構築手順

Copilotエージェントは、Copilot Studio上で「役割の定義 → 知識源の接続 → アクション設定 → 公開」という流れで作成します。コードを書かずに、対話形式と画面操作で構築できる点が特徴です。

作成自体は数十分で形になりますが、実用品質に仕上げるには知識源の整備とテストが欠かせません。以下の手順で進めると、初めてでも迷いにくくなります。

• ​役割と指示を定義する​​：「総務問い合わせに一次回答するエージェント」のように目的を明文化し、トーンや禁止事項を指示文として与えます
• ​知識源を接続する​​：社内規程やFAQが入ったSharePointサイト、特定ファイルなど、参照させるデータを指定します
• ​アクションを設定する​​：問い合わせ起票や予定登録など、外部システムへの操作を必要に応じて追加します
• ​テストして公開する​​：想定質問で挙動を検証し、TeamsやMicrosoft 365 Copilot上に公開して利用者へ展開します

知識源の精度がそのまま回答品質を左右します。古い資料や重複ファイルを参照させると誤回答の原因になるため、接続するデータは事前に棚卸ししておくと安全です。

Copilotエージェントを適切に構築しようと思うと、入力を避けるべき内容やプロンプト、AI側でのデータの取り扱い設定など、リスク対策が重要になります。また、運用ノウハウがあると、必要な機能をスムーズに実装できるでしょう。

Copilotエージェントの活用事例

Copilotエージェントは、問い合わせ対応や定型業務など「繰り返し発生し、参照情報が決まっている業務」で効果を発揮します。ここでは代表的な3つの活用場面を紹介します。

カスタマーサポート

顧客からの一次問い合わせに自動で応答するエージェントを設けることで、オペレーターは判断が必要な案件に集中できます。製品マニュアルやFAQを知識源に接続すれば、回答の一貫性も保てます。

社内ヘルプデスク

情報システム部門や人事・総務への定型的な問い合わせをエージェントが受け止めることで、社員の自己解決を促せます。「パスワード再設定の方法」「経費精算の締め日」といった頻出質問の対応工数を減らせます。

営業支援

商談準備や提案資料のたたき台作成を支援するエージェントを用意すると、営業担当者は顧客との対話そのものに時間を割けます。過去の提案書や製品情報を参照させることで、初稿作成の時間を短縮できます。

Copilotエージェントの導入に必要なライセンスと料金

Copilotエージェントを業務利用するには、原則としてMicrosoft 365 Copilotライセンスが前提になります。料金は1ユーザーあたり月額4,497円（税抜、年額契約の月額換算）が目安です。

加えて、Copilot Studioでの本格的な運用やメッセージ量に応じて、従量課金が発生する場合があります。料金体系は改定されることがあるため、確定値は契約前にMicrosoftの公式案内で確認しておくと安全です。まずは一部部署にライセンスを割り当て、効果を検証してから対象を広げると投資対効果を見極めやすくなります。

Copilotエージェントのセキュリティ・ガバナンス設計

エージェントは社内データを参照して自律的に動くため、「誰の・どの情報まで参照させるか」を設計段階で決めることが安全運用の前提になります。アクセス権限の設計と利用ルールの整備を、構築とセットで進めます。

具体的には、SharePointの過剰共有を見直して参照範囲を必要最小限に絞り、エージェントごとに利用部門と権限を割り当てます。さらに、生成結果を人が確認する運用や、利用ログの監査も組み合わせると、誤回答や情報の取り扱いリスクを抑えられます。自律的に動くエージェントほど、暴走を防ぐ「ガードレール」を先に用意しておくことが欠かせません。

運用ルールの設計には、導入時のAI設計戦略やプロンプトの考え方への理解が必要です。

Copilotエージェントの導入ステップ

導入を成功させるには、対象業務の見極めから始めて段階的に広げる進め方が定着への近道になります。いきなり全社へ広げず、効果を確認しながら横展開すると定着しやすくなります。

ステップ1：業務の洗い出しと対象選定

繰り返し発生し、参照情報が明確な業務を最初の対象に選びます。問い合わせ対応や定型文書の作成は、効果が見えやすく着手に向いています。

ステップ2：エージェントの設計と構築

Copilot Studioで役割・知識源・アクションを設定します。最初から完璧を目指さず、限定した業務範囲で作り込むと検証しやすくなります。

ステップ3：テストと改善の反復

実際の利用者に使ってもらい、誤回答や使いにくさを集めて改善します。運用しながら知識源と指示を磨くことで、精度を段階的に高められます。

他社の取り組み｜テルモ・デクセリアルズに学ぶAIエージェント活用

エージェントの内製や全社活用は、すでに先行企業で具体的な動きが始まっています。AI経営総合研究所が独自取材した2社の取り組みから、設計の勘所を読み解きます。

テルモ｜全社へのCopilot付与と市民開発でエージェント内製を推進

テルモ株式会社では、希望者の個別申請制から方針を転換し、全社員にMicrosoft Copilotライセンスを一斉付与しました。さらに約40部署にAIエージェントを作成できる人材を配置し、市民開発として現場主導のエージェントづくりを広げています。推進で重視されているのが管理職の姿勢で、​​「管理職の皆さんがAI活用に後ろ向きな姿勢を示すと、部下の人たちも使いづらい雰囲気になってしまいます。」​​と、トップダウンで使いやすい雰囲気づくりを進めています。

ポイントは、​​ツールを配って終わりにせず「作れる人材」を各部署に置いたこと​​。エージェントは現場の業務理解がある人ほど実用的に設計できます。

詳細はテルモ株式会社のインタビュー記事で紹介しています。

デクセリアルズ｜データ活用の基盤づくりからエージェント連携へ

デクセリアルズ株式会社では、全社員にMicrosoft Copilotを付与し、​​「AIのおかげで溜まったデータが“活用できる資産”に変わりつつあります」​​という変化が生まれています。DX基礎講座の受講率は95%に達し、製造部門では作業動画からのマニュアル自動生成などに踏み込み、2026年度からはAIエージェント連携を構想しています。

ポイントは、​​いきなりエージェントから入らず、データ活用とリテラシーの土台を固めた順序​​。参照データの質が、そのままエージェントの回答品質を決めます。

詳細はデクセリアルズ株式会社のインタビュー記事で紹介しています。

2社に共通する設計思想​​：①ライセンスを全社へ広げて利用のすそ野を作る ②作る・使える人材を現場に置く ③参照データの整備をエージェントづくりと並行で進める。この順序が、エージェントを「試作止まり」にしない土台になります。

まとめ

Copilotエージェントは、Microsoft 365 Copilotを基盤に特定業務を自律的に担うAIアシスタントです。Copilot Studioで役割・知識源・アクションを設定すれば、コードを書かずに自社専用のエージェントを構築できます。成果を出す企業は、対象業務を絞って小さく作り、参照データの整備とガバナンス設計を構築とセットで進めています。まずは問い合わせ対応など効果の見えやすい業務から着手し、検証しながら横展開する進め方が定着への近道になります。

以下の資料では、運用ルールの設計方法やリスク対策、思った回答を引き出すプロンプトの考え方など、Copilotエージェント活用で役立つ知見をまとめています。望む成果を出しやすくなりますので、ぜひお気軽にご活用ください。

FAQ｜Copilotエージェントに関するよくある質問