自社専用AIを作るCopilot Studioの強みと、失敗しない戦略的導入プラン

「ChatGPTは便利だが、社内のルールや資料に基づいた回答までは出せない」——この壁を越える手段がCopilot Studioです。Microsoftが提供するローコード／ノーコードの開発環境で、プログラミングの専門知識がなくても、社内文書やシステムに接続した自社専用のAIアシスタントを構築できます。

本記事では、Copilot StudioとMicrosoft 365 Copilotの違い、主な機能とユースケース、セキュリティ、料金の考え方、そして導入を成功させるステップまでを整理します。AIエージェントを内製化した企業の取材事例データも交え、ツール理解から成果につなげる道筋を解説します。

弊社では、AIの運用ノウハウをまとめた資料を配布しています。AI導入戦略や自社専用AIの構築手順など、Copilot Studioの導入で成果を出す知見を得られます。ぜひお気軽にダウンロードしてご活用ください。

Copilot Studioとは

Copilot Studioは、自社専用のAIアシスタント（エージェント）をローコード／ノーコードで作れるMicrosoftの開発環境です。GUIで対話フローを設計し、社内文書やSharePointなどのナレッジソースを接続することで、独自のCopilotを短期間で構築できます。社内FAQへの自動応答や定型業務の自動化、API連携による外部システム接続まで対応します。

Microsoft 365 Copilotとの違い

Microsoft 365 CopilotとCopilot Studioは役割が異なります。前者はWord・Excel・Outlook・Teamsに組み込まれた「既製品のAI機能」で、文章作成やデータ分析を支援します。後者は自社の業務やデータに合わせて「独自のCopilotを設計・拡張する開発環境」です。Microsoft 365 Copilotをそのまま使うのが前者、自社向けに作り込むのが後者と捉えると整理できます。

他AIツール（ChatGPT・Geminiなど）との位置づけ

ChatGPTやGeminiは幅広い知識を持つ汎用の大規模言語モデルで、質問対応や文章生成に強みがあります。一方Copilot Studioは、特定の業務や組織データに特化したエージェントを作成・管理する仕組みです。汎用的に相談するのがChatGPT／Gemini、社内データと業務フローに基づく専用AIを実現するのがCopilot Studio、という住み分けになります。

Copilot Studioの主な機能

Copilot Studioの中心機能は、専用Copilotの作成・ナレッジ接続・ワークフロー設計・各種統合・ガバナンス対応の5つです。ノーコードで作り込みながら、社内データとMicrosoft製品につなげられる点が特長です。順に見ていきます。

• ​自社専用Copilotの作成​​：GUI操作で応答フローを組み立て、ローコード／ノーコードでエージェントを作成します
• ​ナレッジソース接続​​：SharePointの社内規程、Webサイト、Word／PDF／Excelなどのファイルを知識源として設定します
• ​ワークフロー設計​​：トリガー（起動条件）・アクション（外部データ取得）・条件分岐で柔軟に対話を組みます
• TeamsやPower Platformとの統合​​：Teams上で質問でき、Power Automateと組み合わせて業務フローを自動実行します
• ​セキュリティ・ガバナンス対応​​：Microsoftのセキュリティ基準に準拠し、アクセス権限管理・情報保護・ログ管理が可能です

Copilot Studioでできること（ユースケース）

Copilot Studioは、問い合わせ対応の自動化を軸に、部門を問わず活用できます。社内ヘルプデスク、営業支援、人事・総務、情シス、レポート作成など、定型業務を任せて担当者の時間を空けるのが基本の使い方です。代表的なユースケースを紹介します。

社内ヘルプデスクでは、「パスワードを忘れた」「経費精算のルールは」といった定型質問にCopilotが自動で回答し、対応時間を削減します。営業・マーケティングでは、過去の商談履歴や商品情報をもとに提案資料のドラフトを自動生成できます。人事・総務では有休申請や福利厚生の問い合わせを自動化し、社員は24時間いつでも回答にアクセスできます。情シス部門では利用マニュアルをナレッジ化し、一次対応を自動化します。蓄積データから定期レポートを自動生成する使い方もあります。

Copilot Studioの特徴とメリット

Copilot Studioのメリットは、ノーコードで現場主導の導入を進めやすく、Microsoft製品とシームレスに連携できる点にあります。業務効率化とセキュリティを両立しながら、スモールスタートから拡張できます。主な強みを整理します。

プログラミング知識がなくても、ドラッグ＆ドロップで対話フローを設計でき、IT部門に依存せず現場主導で導入できます。Word・Excel・Outlook・TeamsなどMicrosoft 365アプリと連携し、既存の業務環境にそのまま組み込めます。定型的な問い合わせや資料作成を任せることで、社員は本来の業務に集中できます。Microsoftのセキュリティ基準に準拠し、アクセス権限や利用ログを管理できるため、情報漏えいリスクを抑えながら導入できます。Power Automateや外部APIとの連携で、自社の業務フローに合わせて柔軟に拡張できる点も強みです。

Copilot Studioで成果を出すには、社員が社内ルールの設計や適切なプロンプトなどを理解していることが大事になります。知識があれば、Copilot Studioの機能を最大限活用できるでしょう。

Copilot Studioのセキュリティとガバナンス

Copilot Studioは、Microsoftの認証・暗号化・権限管理の基盤の上でデータを保護します。Microsoft Entra IDによる認証、通信・保管データの暗号化、役割ベースのアクセス制御により、企業データを安全に扱えます。セキュリティ面の要点を整理します。

データ保護とアクセス権限管理

Microsoft Entra ID（旧Azure Active Directory）による認証基盤で、ユーザーのアクセスはすべて認証され、通信中・保管中のデータは暗号化されます。アクセス権限は役割ごとに細かく設定でき、「システム管理者はすべて操作可能」「Copilot作成者は自分の担当分のみ編集可能」といった制御ができます。適切な権限管理が、安全性を保ちながら多くの社員に活用を広げる土台になります。

コンプライアンスとデータ所在地

Copilot Studioは、GDPRやISO 27001など国際的なコンプライアンス基準に準拠しています。Microsoftは世界中にデータセンターを持ち、多くの場合は契約した国や地域内でデータが保存されるよう設定されます。グローバルに事業を展開する企業でも、要件を確認したうえで利用できます。

導入による効果（数値・実感ベースで解説）

Copilot Studioの効果は、問い合わせ対応や情報検索の時間削減として表れます。ヘルプデスクの自動化や社内ナレッジの即答化で、担当者の工数と社員の検索時間を圧縮できます。代表的な効果を整理します。

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ると、担当者の対応時間を抑えられます。月100件の問い合わせがある部門で1件平均10分が7分に短縮されれば、月5時間以上の削減につながります。社員が業務ルールを確認する際の検索時間も、マニュアルを探す数分から、質問して即答を得る形に短縮できます。部門ごとに閉じていた情報がCopilotを介して一元化されれば、全社員が均等にナレッジを使える環境が整います。実際の削減幅は対象業務と運用次第で変わるため、PoCで自社の効果を検証してから展開します。

Copilot Studioの基本的な使い方と導入ステップ

Copilot Studioでのエージェント作成は、作成・ナレッジ接続・テストの3ステップで進みます。専門知識がなくても、画面の指示に沿って対話フローを組み、社内データをつなぎ、動作を確認できます。流れを整理します。

ホーム画面から「新しいCopilot（エージェント）の作成」を選び、名前と説明を入力して土台を作ります。ここから先は、対話設計・データ接続・テストの順に進めます（画面名称・配置は2026年6月時点。アップデートで変わる場合があります）。

トピックで対話の分岐を作る

「トピック」は、ユーザーの質問に応じた対話の流れを定義する単位です。左メニューの「トピック」から新規トピックを作成し、まず「トリガーフレーズ」に反応させたい質問例（例：「経費精算のやり方」「申請の締め日は？」）を複数登録します。次に編集キャンバス上で「+」ボタンからノードを追加し、メッセージ送信・質問（ユーザーへの問い返し）・条件分岐を組み合わせて流れを作ります。条件分岐は「質問」ノードで取得した回答（例：申請区分が「国内」か「海外」か）を「条件」ノードで判定し、分岐ごとに異なる回答へ振り分ける形で設計します。

SharePointなどのデータソースを接続する

回答の根拠になる社内データは「ナレッジ（データソース）」から接続します。エージェントの「ナレッジ」を開き、追加方法としてSharePointサイトのURL、公開WebサイトのURL、Word／PDF／Excelファイルのアップロードのいずれかを選びます。SharePointを使う場合は対象サイト・ドキュメントライブラリのURLを貼り付け、接続するアカウントにそのサイトのアクセス権があることを確認します。接続後は、ナレッジの範囲に基づいて回答が生成されるようになります。

テストして公開する

公開前に、編集画面右側の「テスト」チャットで実際に質問を投げ、想定どおり分岐・回答するかを確認します。回答できなかった質問はナレッジソースの追加やトピックの修正で補い、テストと修正のサイクルを繰り返して精度を高めてから、Teamsなどのチャネルへ公開します。

Copilot Studioと他の生成AIツール比較

Copilot Studioの独自性は、社内データ連携とガバナンスにあります。汎用AIのChatGPTやGeminiが幅広い相談に強い一方、Copilot Studioは社内ナレッジへの接続と権限・ログ管理で企業利用の要件を満たします。違いを整理します。

観点	Copilot Studio	ChatGPT／Gemini（汎用AI）
得意領域	社内データに基づく専用エージェント	汎用的な質問対応・文章生成
社内ナレッジ接続	SharePoint・ファイル等を直接接続	標準では非対応（別途構築が必要）
ガバナンス	アクセス権限・ログ管理が可能	企業向けプランで対応
位置づけ	Microsoft 365 Copilotを拡張する基盤	外部知識・調査系タスクに強い

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、ChatGPTやGeminiと併用することで利用シーンを補えます。

Copilot Studio導入成功のポイントと注意点

Copilot Studio導入の成否は、スモールスタートと継続的な運用体制で決まります。最初から完璧を目指さず、限定した業務で成功体験を積み、フィードバックで育てていく姿勢が必要です。2つのポイントを押さえます。

目的を明確にしスモールスタートする

最初から全社展開を狙わず、特定の部署や課題に絞って試します。情報システム部門のよくある問い合わせや総務の申請案内など、範囲を限定してCopilotを作成し、小さな成功体験を積み重ねます。そこで得た知見をもとに対象業務を段階的に広げるのが確実です。

継続的な改善を行う運用体制を整える

Copilotは作って終わりではありません。導入後にユーザーのフィードバックを集め、回答できなかった質問を洗い出してナレッジソースを追加します。利用状況の分析レポートを定期的に確認し、誰が改善を担うか担当者を決めておきます。運用しながら育てる視点が、Copilotを実用的なツールにします。

他社の取り組み｜テルモ・三谷産業に学ぶ現場での内製

Copilot Studioの本質は「現場の非エンジニアが自分で作れる」ことにあります。AIエージェントやチャットボットを現場で内製した取材記事の中から、内製を根づかせた2社を紹介します。

テルモ｜約40部署に「自分で作れる人材」を配置し、現場でエージェントを内製

テルモは全社員にMicrosoft Copilotライセンスを付与し、約40部署にAIエージェントを作成できる人材（市民開発者）を配置しています。文献調査や法律情報の整理で数時間かかっていた作業を短縮するなど、現場発の内製が成果につながっています。担当者は ​「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。」​ と語り、管理職の関与を含めた土壌づくりを重視しています。

ポイントは、​​ツールを配るだけでなく「各部署に作れる人」を置き、現場主導で内製できる体制をつくったこと​​。Copilot Studioのノーコード開発は、この市民開発の体制とかみ合うと効果を発揮します。

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。

三谷産業｜Teams上に社内チャットボットを自社開発し、試作を回し続ける

三谷産業は、社内チャットボット「三谷CBT」をTeams上に自社開発し、現場で改善を重ねています。担当者は ​「永遠の試作品で構わないと思っています」​ と語り、完璧を待たずに試作から始めて改善し続ける姿勢を徹底しています。上限550万円の出資制度（550制度）でプロトタイピングを後押しし、G検定取得率は単体86.2%に達するなど、全社の学習が内製を支えています。

ポイントは、​​完璧を待たず試作を公開し、現場のフィードバックで育て続けたこと​​。Copilot Studioのテスト→修正のサイクルは、この「永遠の試作品」の発想と相性が良い進め方です。

詳細は三谷産業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現場の非エンジニアが自分で作れる体制をつくる ②完璧を待たず試作から始めて改善し続ける ③全社の学習や制度で内製を支える。Copilot Studioはこの内製文化を技術面から後押しするツールになります。

Copilot Studioの料金体系

Copilot Studioの料金は、Copilotクレジット／メッセージ単位の従量課金が基本です。利用規模や接続するデータソース、API連携の有無で費用が変わるため、確定額は公式の最新料金ページで確認します。料金の考え方を整理します。

ライセンスはユーザー単位、または利用量に応じた従量課金（Pay-as-you-go）の形態があります。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使う場合は、追加課金が発生するケースもあります。具体的な単価はMicrosoftの改定で変動するため、本記事では確定額を示さず、導入前に公式料金ページで最新の価格を必ず確認します。なお、Copilot StudioはMicrosoft 365 Copilot（法人向けは1ユーザーあたり年額契約で月額換算約2,698円・上限300ユーザー、いずれも対象Microsoft 365サブスクリプションが別途必要）とは料金体系が異なるため、混同しないよう注意します。

無料トライアルの有無

Microsoft公式では、Copilot Studioを一定期間試せるトライアルが用意されています。基本的なボット作成・テストが可能で、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。トライアルには利用可能ユーザー数や接続先の制約があるため、本格利用前にライセンス契約が必要です。

今後の展望・アップデート情報

Copilot Studioは、会話応答から「業務を実行するAI」へと進化しつつあります。PC操作を代行する機能や、複数システムをまたいだワークフロー自動化、対応ナレッジソースの拡大が進んでいます。注目の方向性を整理します。

直近では、Copilotが人の代わりにPC操作を実行する機能が注目されています。申請フォームへの入力や社内システムからのデータ取得などを自動化し、単なる会話応答から業務フロー自体を処理する「実行型AI」へ広がっています。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、Copilot Studioを各社が自社業務に最適化したAIを持つための入口に位置づけています。今後はナレッジソースの拡大、複数システムをまたぐ自動化、多言語対応、利用できるAIモデルの選択肢拡大が期待されます。仕様は頻繁に更新されるため、導入時は公式の最新情報を確認します。

まとめ：Copilot Studioを効果的に活用するために

Copilot Studioは、ローコード／ノーコードで自社専用の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。

導入を成功させる鍵は、導入前のナレッジ整備と社員教育、PoCからの段階的な展開、そしてナレッジ更新や権限管理を継続する運用体制の3点です。先行企業が示すように、現場が自分で作れる体制と、試作を回し続ける文化があってこそ、Copilot Studioは単なるAIツールではなく全社の業務基盤へと育ちます。

自社専用AIの構築手順や、現場での内製化・市民開発を進めるための具体的なロードマップについては、以下の資料で実例とあわせて解説しています。導入設計の出発点として確認してください。