この記事でわかること
「Microsoft 365は毎日使っている。でも、AIエージェントの作り方となると急に難しく感じる」――あなたの会社でも、そんな状態になっていないでしょうか。この記事では、CopilotでAIエージェントを作る方法を、Office業務の延長として整理します。
この記事でつかめるのは、Copilotを使ったAIエージェント作成の全体像です。ライセンスや環境の準備、作成手順、社内FAQや定型処理での使い方、費用面で見落としやすい点まで、実務担当者が社内で説明しやすい順番で見ていきます。
そしてもう一つ、作り方の手順だけでなく、作った後に誤回答で外さないための設計まで踏み込みます。手順を紹介する記事は多いのですが、公開後に社内の信頼を落とさない線引きまで扱う記事は多くありません。
ここでいうAIエージェントは、自社の資料や業務ルールを参照しながら、質問への回答や処理の補助を行う“業務の相棒”のような存在です。厳密には、ユーザーの入力を受け取り、知識やツールを使って応答・処理を進める仕組みを指します。
なお、同じ「Copilot」でも、GitHub Copilotはプログラマー向けのコーディング支援サービスで別製品です。ここではMicrosoft 365環境で使うCopilotに絞ります。
また、AIエージェント全般の考え方から整理したい場合は、先に AIエージェント作成の全体ステップ を確認すると、この記事のCopilotの話がつながりやすくなります。「何を作るべきか」から考えるなら、全体像を押さえてからツール選定に入る方が迷いにくくなります。
Officeは使っているがAIは未活用
Outlook、Teams、Excel、Word、SharePointなどは、すでに業務に入り込んでいるはずです。一方で、「AIを使う」となると、個人がChatGPTのようなツールを少し試す程度で、業務プロセスまでは変わっていないケースが多くあります。
この状態でよく起こるのは、AI活用が“便利な検索”で止まることです。会議の要約や文章作成に使っていても、社内問い合わせ、申請確認、資料検索、定型メール作成といった繰り返し業務には、まだ組み込まれていません。
あなたも、いきなり高度な自動化をしたいわけではないはずです。自社のMicrosoft 365環境を活かして、まずは今ある情報を使いやすくしたい、という実務的な悩みが出発点です。
これは3Cのうち「Company」、つまり自社の業務資産をどう使うかの問題です。社内には、営業資料、社内規程、過去の問い合わせ、見積書のひな形、業務マニュアルなど、AIエージェントの材料になる情報がすでに眠っています。
ただし、その情報は多くの場合、フォルダごと、部署ごと、担当者ごとに分散しています。CopilotでAIエージェントを作るときの最初の課題は、AI技術そのものよりも、「どの業務情報を、誰のために、どこまで使わせるか」を決めることです。
結論：既存業務の延長から小さく作る
結論から言うと、Microsoft 365を利用しているなら、既存業務の延長から始めるのが現実的です。いきなり全社横断の大型AIエージェントを作るよりも、社内FAQ、定型処理、問い合わせ一次対応など、範囲を絞った方が運用に乗せやすくなります。
大切なのは、「AIで何ができるか」ではなく、「自社のどの業務を少し楽にするか」から考えることです。たとえば、総務に毎日届く同じ質問に答える、営業が提案前に社内資料を探す、経理が申請ルールを確認する、といった小さな業務が候補になります。
私は自社メディアの運用でも、最初から大きな自動化は狙いませんでした。あなたの会社でも同じで、まずは人が確認しながら使える範囲で作り、実際の質問や例外を見ながら育てる方が、社内の抵抗も小さくなります。
まず試すならCopilot内、作り込むならCopilot Studio
ここで、最初につまずきやすい分岐を整理しておきます。Microsoftの環境でエージェントを作る入口は、大きく2つあるためです。
1つは、Microsoft 365 Copilotの画面内にあるエージェントビルダーです。Copilotのチャット画面から「新しいエージェント」を選び、やりたいことを言葉で書くか、テンプレートを選ぶだけで作成できます。公式ドキュメントでは、短時間で手早く作る用途に向く仕組みとして位置づけられています。
もう1つが、Copilot Studioです。エージェントとエージェントフローを作るためのグラフィカルなローコードツールで、専用のWebアプリから使います。公式も、アクションで外部サービスと連携するような高度な機能が必要ならCopilot Studioを使うよう案内しています。
判断の目安は次のとおりです。
| 比較項目 | Microsoft 365 Copilot のエージェントビルダー | Copilot Studio |
|---|---|---|
| 位置づけ | Copilotの画面内で手早く作る | 専用ツールで業務向けに作り込む |
| 作れる場所 | Copilotのチャット画面やTeamsのデスクトップ版・Web版（モバイル版は対象外） | copilotstudio.microsoft.com のWebアプリ |
| 参照できる知識 | SharePointの資料や、Microsoft 365 Copilotコネクタで接続した情報など | 社内データに加え、各種コネクタで接続したデータソース |
| 外部連携・作り込み | 高度な連携が必要ならCopilot Studio側へ | コネクタとフローで連携・オーケストレーションを設計できる |
| 向いている相手 | 自分ひとりか小規模チーム | 部門・全社・社外まで含む広い配布 |
| ライセンスの考え方 | Microsoft 365 Copilotアドオンに含まれる。Web上の情報だけを参照するエージェントなら無料で作成できる場合もある | Microsoft 365 Copilotアドオンに含まれるほか、Copilot Creditsや従量課金でも利用できる。作成者権限と管理者設定の確認も必要 |
どちらが使えるかは、あなたの会社の契約プランと管理者設定で変わります。迷う場合は、情報システム担当と一緒に「いま何が使える状態か」を確認するところから始めてください。
経営目線でAI活用の位置づけを整理したい場合は、中小企業社長のためのAI戦略活用完全ガイド で、業務改善・人材・投資判断の全体像を押さえておくと判断しやすくなります。自社でCopilotを導入する意味も、単なるツール導入ではなく、業務設計の一部として説明しやすくなります。
準備（ライセンス/環境）
AIエージェントを作る前に、まず確認したいのはライセンスと環境です。Microsoft 365を使っていても、関連機能がそのまま使えるとは限らず、契約内容、テナント設定、管理者権限、利用地域などで条件が変わることがあります。
確認する観点は4つです。利用できるライセンス、作成・公開できる権限、参照させるデータの場所、公開先のチャネル。順に見ていきます。
ライセンスについて、公式ドキュメントで確認できる範囲を整理します。エージェントビルダーもCopilot Studioも、Microsoft 365 Copilotのアドオンライセンスがあれば、その範囲で使えるとされています。アドオンがない場合は、Copilot Creditsか従量課金（ペイ・アズ・ユー・ゴー）で利用する経路が案内されています。さらに、Web上の情報だけを参照するエージェントであれば、エージェントビルダーで無料で作成できるとされています。
つまり、「Copilot Studioを使うなら必ず追加ライセンスを買わなければならない」と一律に考える必要はありません。自社がどの経路に当てはまるかは、契約状況と管理者設定次第です。社内データを参照させる場合や、作成者として編集権限が必要な場合は、クレジットの条件と管理者側の設定を合わせて確認してください。
見落としやすいのは、試用ライセンスでは作成とテストはできても公開はできない点です。社内展開の日程を先に決めてしまうと、ここで止まります。
なお、Microsoft 365のサブスクリプションによっては、公開先をTeamsに限定して使うプランも用意されています。どれがあなたの会社に当てはまるかは契約次第なので、展開を決める前に管理者と公式情報で突き合わせてください。
権限面で先に確認したいのは、誰がエージェントを作成できるのかです。管理者は組織内で利用可否を設定できるため、IT管理者だけが触れる状態なのか、業務部門の担当者も作れるのかで進め方が変わります。
次に、SharePoint、OneDrive、Webサイト、Dataverse、Power Platform関連の環境など、どの情報をAIエージェントに参照させるかを整理します。社内の情報が整っていない場合は、AIエージェント以前に、フォルダ構成やファイル名、権限設定を見直すだけでも効果があります。
セキュリティ面では、誰がどの情報にアクセスできるのかを必ず確認します。内部資料を扱う以上、部署外に見せてはいけない情報、個人情報、契約情報の扱いを曖昧にしないことが重要です。
ここで、私の実感を一つお伝えします。AIエージェント導入は、導入そのものより、その準備に価値があることがあります。
ですから、最初から大きな目標を立てる必要はありません。まず小さな目標を立て、それを実現するにはどういう整理をすればよいのかを考える。
実は、その準備だけで業務が大きく改善することがあるのです。
先ほどのフォルダ構成や権限設定の見直しは、その典型です。エージェントに読ませるために情報を整えること自体が、人にとっても探しやすく、判断しやすい状態を作ります。
準備段階では、いきなり本番データを接続するより、テスト用の小さな資料群から始めると安全です。社内規程の一部、よくある問い合わせ10〜20件、公開しても問題のないマニュアルなどから試すと、作成後の確認もしやすくなります。
エージェント作成手順
ここからは、CopilotでAIエージェントを作る流れを、実務の順番で見ていきます。細かな画面名や仕様は変更されることがありますが、考え方としては「目的を決める→知識をつなぐ→会話を作る→処理を加える→テストする→公開する」という流れです。
1. 目的と対象業務を決める
最初に、AIエージェントに任せたい業務を1つに絞ります。たとえば「社内規程に関する質問に答える」「営業資料を探す」「申請手順を案内する」のように、利用者と場面が見えるテーマを選びます。
ここで範囲を広げすぎると、回答品質の確認が難しくなります。あなたが最初に作るAIエージェントは、“全社の何でも相談係”ではなく、“特定業務の案内役”くらいがちょうどよいです。
2. エージェントを新規作成する（テンプレートか、ゼロからか）
新しいエージェントを作成し、名前、説明、言語、利用目的などを設定します。社内向けに使うなら、名前は「総務FAQエージェント」「営業資料検索アシスタント」のように、利用者が役割を理解できるものにします。
ここで選べる入口は2つあります。テンプレートから始める方法と、ゼロから設計する方法です。Microsoft公式の案内でも、プロンプトで作る方法とテンプレートから作る方法の両方が示されています。
最短で1体目を動かしたいなら、テンプレートから始めて後から自社仕様に寄せる方が確実です。ゼロから設計するのは、合う型がない場合や社内固有の手順が強い場合で十分間に合います。
作成時に出てくる用語も押さえておきましょう。ナレッジ（参照させる資料や情報源）、指示（役割と振る舞いを書いた指示文）、トリガー（動き出すきっかけ）、ツールやアクション（外部の処理を呼び出す仕組み）の4つです。呼び名が違っても、役割はこの4つに収まります。
なお、Copilot Studioではやりたいことを自分の言葉で説明すると、名前・説明・指示文の草案や、参照候補の情報源・ツールがAI側から提案されます。白紙から書き始める必要はありません。
説明文には、何に答えられて、何には答えないのかを書いておきます。これはAIのためだけでなく、社内の利用者に期待値を合わせてもらうためにも役立ちます。
3. 参照させる知識を設定する
次に、AIエージェントが回答に使う知識（ナレッジ）を設定します。自社のSharePoint上の資料、社内マニュアル、FAQ、公開Webページなど、用途に合う情報源を選びます。
この段階では、情報量を増やすことより、正しい情報に絞ることが大切です。古い規程、重複した資料、担当者のメモ書きが混ざると、期待する回答からずれやすくなります。
AIの回答には誤りが混ざることがあり、個別の法務・会計・人事判断などをそのまま代替するものではありません。あなたの会社でも、重要な判断は担当者の確認フローに残しておく方が安全です。
4. 会話の流れを整える
ユーザーの質問に対してどのように案内するかを設計します。よくある質問、聞き返し、選択肢、回答後の次アクションを用意しておくと、利用者が迷いにくくなります。
たとえば「経費精算の締切は？」という質問に答えるだけでなく、「申請フォームを開く」「必要書類を案内する」「担当部署を表示する」まで流れを作れます。実務では、この“次に何をすればよいか”が意外に重要です。
5. 必要に応じてアクションをつなぐ
問い合わせに答えるだけでなく、処理の一部まで進めたい場合は、Power Automateなどの仕組みと組み合わせることを検討します。申請受付、通知送信、一覧への登録、担当者への連絡などが候補になります。
ただし、最初から承認や更新を自動実行させる必要はありません。まずは「入力内容を整理する」「申請先を案内する」「担当者に下書きを送る」くらいに抑えると、現場でも検証しやすくなります。
6. テストして回答の癖を見る
エージェントを作ったら、実際の利用者が聞きそうな質問でテストします。自社の過去問い合わせ、Teamsの質問履歴、担当者がよく受ける電話内容などを使うと、机上のテストより実態に近くなります。
テストでは、正解率だけでなく、聞き返し方、回答の長さ、参照している資料、答えられない時の振る舞いを見ます。「なんとなく便利」と感じるだけでなく、業務で使える水準かを確認することが大切です。
テストに関連して、私が徹底しているルールを一つ紹介します。質問応答型のエージェントでは、「分からないことは、分かりませんと答えること」を必ずルールに入れてください。
というのも、AIにはハルシネーションという現象があるからです。これは、AIが知らないことを聞かれたときに、もっともらしい誤った答えを、自信ありげな文章で作り出してしまう現象です。
悪意があるわけではなく、「それらしい続きの文章を作る」というAIの仕組みそのものから生まれる癖なので、完全にゼロにはできません。
だからこそ、参照資料に答えがないときは「分かりません。担当者に確認してください」と答えさせる設計にしておくのです。
社内FAQのように正確さが命の用途では、正解率を上げる工夫より先に、この一線を引くことが利用者の信頼を守ります。
7. 小さく公開して改善する
テスト後は、いきなり全社公開ではなく、対象部署や一部メンバーに限定して使ってもらいます。最初に見るべき指標は、利用回数よりも「どんな質問で困ったか」「どの回答を直すべきか」です。
公開後は、質問ログや利用者のフィードバックをもとに、知識を追加したり、会話の流れを修正したりします。AIエージェントは作って終わりではなく、自社の業務変化に合わせて育てていくものです。
業務例（社内FAQ/定型処理）
CopilotでAIエージェントを作りたい方に、最初におすすめしやすいのは社内FAQ型です。理由は、質問と回答の対応関係が見えやすく、効果検証がしやすいからです。
社内FAQエージェント
社内FAQエージェントは、総務、人事、情報システム、経理などに向いています。社内で「有給申請の方法」「経費精算の締切」「名刺発注の手順」「PC不具合時の連絡先」などが繰り返し聞かれているなら、候補になります。
このAIエージェントは、担当者の代わりに最終判断をするというより、一次案内を担います。担当者は、毎回同じ説明を繰り返す時間を減らし、例外対応や改善業務に時間を回しやすくなります。
作り方のポイントは、FAQをきれいに整えてからAIに渡すことです。ExcelやWordで持っている質問集を、質問、回答、対象者、更新日、担当部署のように整理しておくと、回答の確認がしやすくなります。
1体目の完成イメージ（記入例）
抽象論だけでは進みにくいので、1体分の設定を具体化しておきます。総務FAQエージェントを作る場合、埋める項目は次の6つで足ります。
| 項目 | 記入例 |
|---|---|
| 名前 | 総務FAQ案内 |
| 説明文（答える範囲） | 就業規則、経費精算、備品発注に関する社内手続きを案内する |
| 説明文（答えない範囲） | 個別の給与額、人事評価、契約条件の判断は扱わない |
| 参照ナレッジ | SharePointの「総務規程」フォルダ、FAQ一覧（Excel）、経費精算マニュアル |
| 指示文の骨子 | 参照資料に根拠がある場合のみ回答する。根拠がない質問には「分かりません。総務課に確認してください」と答える。回答の末尾に参照した資料名を添える |
| テスト質問 | 「経費精算の締切は？」「有給は何日前に申請？」「モニターを追加したい」 |
この6項目が埋まれば、作成画面での作業はほぼ入力作業になります。逆に、ここが埋まらないまま画面を開くと、機能を触るだけで時間が過ぎます。
定型処理エージェント
定型処理エージェントは、問い合わせに答えた後に、次の処理へつなぐタイプです。備品申請、見積依頼の受付、契約書確認の依頼、社内研修の申込案内などが考えられます。
営業部門なら、「この業種向けの提案資料を探して」「過去の類似提案を確認したい」といった使い方があります。営業担当が資料探しに時間を取られているなら、社内で説明しやすい領域です。
定型処理で注意したいのは、AIが処理を進める範囲と、人が確認する範囲を分けることです。「AIが申請内容を整理する」「担当者が承認する」「システム登録は人が確認してから行う」といった段階設計にすると、現場が受け入れやすくなります。
3Cで候補業務を選ぶ
候補業務に迷う場合は、3Cで整理すると判断しやすくなります。Customerは利用者、Companyは自社の業務資産、Competitorは同業他社や取引先の期待水準です。
Customerの観点では、誰が一番困っているかを見ます。社内で、同じ質問を何度もする社員が多いのか、回答する担当者が疲弊しているのか、利用者側の困りごとを具体化します。
Companyの観点では、AIエージェントに渡せる情報があるかを見ます。社内にマニュアルやFAQが少ない場合、まずは問い合わせ履歴からFAQを作るところが出発点になります。
Competitorの観点では、取引先や採用候補者が期待するスピードも考えます。社内処理に時間をかけすぎているなら、AIエージェントは単なる効率化ではなく、対応品質を整える手段にもなります。
制約と費用
Copilotでのエージェント作成は便利ですが、導入する前に制約も見ておく必要があります。特に、ライセンス、利用量、データ接続、セキュリティ、運用担当者の5つは、後から問題になりやすいところです。
費用については、契約形態、利用する機能、メッセージ量や容量の考え方、Microsoft 365側の契約状況によって変わります。この記事では具体的な金額を断定せず、「初期検証の費用」「月額・従量の費用」「運用改善の人件費」に分けて見積もるのが現実的です。
利用量については、Microsoftが公式に見積もりツールを用意しています。エージェントの種類、想定トラフィック、参照する知識、使うツールを選ぶと消費量の目安を試算できます。社内稟議で数字を出すなら、勘で置く前にこちらを使ってください。
AIエージェントの費用感を比較する場合は、AIエージェントの料金相場と費用項目 も参考になります。ツール料金だけでなく、データ整備や社内教育のコストまで含めて見ることが大切です。
制約の1つ目は、データ品質です。社内の資料が古い、重複している、担当者しか意味が分からない状態だと、AIエージェントもその影響を受けます。
制約の2つ目は、権限管理です。部署ごとに閲覧制限がある場合、AIエージェントがどの権限で情報を参照するのかを確認しなければなりません。エージェントに読ませたい資料の共有設定を、作成者が手作業で見直す必要が出る場合もあります。
制約の3つ目は、運用担当者です。AIエージェントは一度作れば終わりではなく、質問ログを見て、資料を直し、回答のズレを減らしていく担当が必要です。
SWOTで見ると、StrengthはMicrosoft 365との親和性、Weaknessはライセンスや設定の複雑さになりやすいです。Opportunityは社内問い合わせや定型処理の効率化、Threatは情報漏えいや誤回答による混乱です。
自社で進めるなら、最初から費用対効果を大きく見せるより、月に何件の問い合わせがあり、担当者がどれくらい時間を使っているかを淡々と測る方が説明しやすくなります。数字は投資判断の材料であり、社内を説得するための飾りではありません。
関連記事と「AI戦略」に関するご案内
CopilotでAIエージェントを作る方法は、ツール操作だけを覚えても社内定着しません。成果につなげるには、業務の選び方、データの整え方、権限の決め方、公開後の改善までを一つの流れとして設計する必要があります。
最初の一歩は、あなたの会社で「同じ質問が多い業務」を1つ選ぶことです。次に、その業務で使う資料を集め、回答してよい範囲と人が確認すべき範囲を決め、テンプレートから小さく試します。この段階では、完璧な設計図を作ろうとしすぎなくても大丈夫です。
今日決めることを3つに絞るなら、対象業務、参照資料、テスト利用者です。あなたがこの3つを社内で確認できれば、CopilotでAIエージェントを作る準備はかなり具体化します。
価格・仕様の確認日：2026年7月21日（ライセンス・機能の条件は契約内容、テナント設定、管理者設定により異なります。最新の条件はエージェントビルダーとCopilot Studioの選び分け（Microsoft Learn）およびCopilot Studio のライセンス（Microsoft Learn）でご確認ください）
