Copilot Studioで何ができるのか？Agent Builderとの違いからマルチエージェントまで

Microsoft 365 Copilotは導入したが、使われ方はメールの下書きと議事録の要約で止まっている――こうしたご相談を、大企業のAI推進担当の方から受ける機会が増えました。

実際、従業員1,000名以上の企業で生成AIのPoCを経験した担当者111名への調査（双日テックイノベーション、2026年7月31日〜8月3日実施）では、PoCを経て全社に定着したのは50.5%。半分は定着していません。

そして定着しない理由の1位は、「AIが社内の情報・データと接続されていない」（52.7%）でした。

この「接続」を担うのが、Copilot Studioです。

さらに2026年9月25日、MicrosoftはCopilot本体をHome／Code／Autopilotの3つで構成し直すと発表しました。

Copilotそのものが、「質問に答える道具」から「仕事を任せ、自分で作る場所」へと舵を切りつつあります。

とはいえ、Copilot Studioは名前は聞いたことがあっても、「結局何ができるのか」「Agent Builderと何が違うのか」が分かりにくいという声をよく伺います。

本記事では、技術に詳しくない方にも分かるように、Copilot Studioで何がどこまでできるのかを、新Copilotの発表もふまえて整理します。

「Copilotを使う」と「Copilot Studioで作る」は、別の話

まず、この2つはまったく違うことをお伝えします。

Microsoft 365 Copilot は、WordやExcel、Teamsなどに組み込まれた「すでにある道具」です。
文章を書いてもらう、議事録をまとめてもらうといった使い方が中心になります。

Copilot Studio は、自社専用のAIを「作る」ためのツールです。
社内の資料を読ませたり、他のシステムとつないだりして、自分たちの業務に合わせたAIを組み上げられます。

↑Copilot Studioのホーム画面。作りたいものを文章で説明するだけで、エージェントやワークフローの作成を始められる。
【出典】Microsoft Learn「Copilot Studio のクイックスタート」（2026年10月時点）

ここでよく出てくるのが「AIエージェント」という言葉です。
難しく聞こえますが、目的を伝えると、段取りを自分で考えて最後までやり切るソフトウェアだと思ってください。

これまでの生成AIは、質問すると答えが返ってくる単発のやりとりが中心でしたが、エージェントは違います。
「今月の業界動向を調べて、レポートにまとめて、Teamsに投稿して」と伝えれば、調べる→書く→保存する→通知するという一連の流れを自分で進めます。

では、なぜ数あるAIのなかでCopilotなのか。理由はモデルの性能ではありません。
自社の既存システムや情報とつながりやすいかどうかです。会社全体がMicrosoft環境で動いているのであれば、メールも予定もファイルも、すでにそこにあります。
接続の手間が小さいことが、そのまま優位性になります。

【関連記事】AIと人が「共に動く」組織へ。BPOの現場から見えた、オペレーション変革の本質

なお、私たちAVILENは特定の製品に依存した支援は行っていません。
実際にはCopilotを利用する企業が多いものの、ClaudeやGemini、ChatGPTなど、お客様の環境や要件に応じて最適なものを選んでいます。

Agent BuilderとCopilot Studioは何が違うのか

Microsoftには、エージェントを作る手段が2つあります。ここを混同しているケースが非常に多いので、先に整理しておきます。

簡単に言えば、Agent Builderは「手軽に作る」、Copilot Studioは「業務に組み込む」です。

↑【出典】Microsoft Learn「Choose between Agent Builder in Microsoft 365 Copilot and Copilot Studio to build your agent」。
公式ドキュメントでは、Agent Builder は「個人または小規模チーム向けの軽量なQ&Aエージェント」、Copilot Studio は「マルチステップワークフローや業務システム統合を伴う複雑なシナリオ」と位置づけられています。管理面も分かれており、Agent Builder は Microsoft 365 管理センター、Copilot Studio は Power Platform 管理センターで管理します。

どちらを選ぶかの判断基準はシンプルです。

資料を読ませて質問に答えさせるだけならAgent Builderで十分です。
一方、他のシステムを動かしたい、作業を最後までやり切らせたい、品質を確かめながら使い続けたいのであれば、Copilot Studioが必要になります。

「質問に答える」で止まるか、「業務を進める」まで行くか。この境目が、そのまま2つの境目です。

エージェントを決める4つの要素

Copilot Studioでのエージェント作りは、新しい担当者を迎えて仕事を任せることに似ています。
決めることは4つだけです。

1. 指示文（仕事の指示書）
   どんな役割で、どう答え、何をしてはいけないか
   
2. ナレッジ（参考資料）
   社内文書、SharePoint、Web検索など、見てよい情報源
   
3. ツール（道具）
   外部サービスとの連携や、決まった作業手順の呼び出し
   
4. トピック（決まりごと）
   この言葉が出たら必ずこうする、という例外ルール

このうち回答の精度を最も左右するのは、ナレッジ（参考資料）です。
何を見てよいかを正しく決められていないエージェントは、どんなに指示文を磨いても良くなりません。

3つのタイプと、どの業務に向くか

AIエージェントは、どこまで自分で判断させるかで 3つに分かれます。
Copilot Studioはこの3つすべてに対応しています。

タスク型｜手順が決まっている業務

人間が手順を全部指定し、AIはそのとおりに実行するだけのタイプです。
毎週決まった形式で業界ニュースをまとめる、同じテンプレートで定型レポートを作る、といった使い方が向いています。

最もシンプルで、最初の1体目に適しています。

自律型｜情報源を使い分ける必要がある業務

質問の内容に応じて、AIが自分で手段を選ぶタイプです。
社内規定の質問なら社内資料を見る、最新技術の質問ならWebを検索する――といった判断を任せられます。

問い合わせ対応のように、聞かれる内容が毎回違う業務に向いています。

マルチエージェント型｜工程が分かれる業務

役割の違うエージェントを複数用意し、取りまとめ役が使い分けるタイプです。
チームを組むのと同じ発想と考えれば分かりやすいです。

たとえば、調査担当のエージェントが情報を集め、レポート作成担当がまとめ、保存と通知の手順がSharePointへの格納とTeamsへの投稿までを実行する。
人の指示は最初の一言だけで、あとは最後まで進みます。

ここで大切なのは、すべてを自動化するのが正解ではないということです。

ミスが起きたときの影響が小さい業務なら、人の確認を外して完全自動にできます。
一方、数字の誤りが致命的になる業務では、AIが入力して人が承認する形にすべきです。どこまで任せるかは、業務ごとのリスクで決めます。

【関連記事】バックオフィス業務におけるAIエージェント活用 ― よくある疑問と専門家の見解

すでに、部門が自分で作り始めている

ここまで読むと「理屈は分かるが、実際にやっている企業はあるのか」と思われるかもしれません。
国内の大企業ですでに数字が出ています（いずれもMicrosoft公式の導入事例で公開されているものです）。

三井化学は、2026年4月時点で4,200を超える規模でCopilotを展開し、毎日使う人の割合（DAU）は68%、半年で約14ポイント上がりました。
削減効果は1人1日あたり約40分。注目すべきは、教育部門や情シスだけでなく、営業部門や研究部門が自分たちでCopilot Studioのエージェントを作っていることです（営業部門の出張アシスタント、研究部門の言語化支援など）。

【出典】業務を支える共通基盤として Microsoft 365 Copilot を全社導入。DX による企業変革を加速する三井化学

OBCは2026年2月時点で1,115ライセンスで全社展開を完了し、月間利用率90%前後を維持しています。
こちらもCopilot Studioによる内製開発を通じて、AI活用を当たり前にする文化を作っています。

【出典】Microsoft 365 Copilot の全社展開と Copilot Studio による内製開発で、AI 活用を当たり前とする企業文化を醸成する OBC の取り組み

富士通は約10万ライセンス規模（全従業員相当）で導入し、2026年6月時点で利用率90%以上を維持。
社内サービスデスクに寄せられる年間約30万件の問い合わせのうち、約75%を自動化しています。

【出典】富士通、10 万ライセンスの Microsoft 365 Copilot を基盤に AI 前提の業務プロセス変革を推進

3社に共通しているのは、いきなり全社に広げていないことです。
三井化学は約300ライセンスの検証（2024年7月）から約1,700（2025年7月）を経て4,200超へ、富士通は7,500ライセンスの集中トライアル（2025年7月）から3万（2026年1月）を経て10万へ（2026年4月）と、小さな検証から半年から1年かけて全社へ広げています。
最初から完成形を目指していないという点でも、先ほどの「最初の1体はタスク型から」という考え方と一致します。

作ったあとに必要になること

見落とされがちですが、AIエージェントは作ったら完成、ではありません。

参照するデータは古くなり、聞かれ方も設計時と変わっていきます。
データが増えると、少ないデータを前提に作ったエージェントがうまく動かなくなることも普通に起きます。

Copilot Studioには、これに対する仕組みが用意されています。

評価・テスト機能は、「こう聞かれたら、こう答えてほしい」という想定問答を登録しておき、回答を自動で採点する機能です。改善の前後で品質が上がったのかを数字で追えます。
アクティビティマップは、AIがどう考えてその答えに至ったかを図で見せる機能です。おかしな回答が出たときに、どの工程でつまずいたのかを特定できます。

この2つがあるかどうかは、現場に任せられるかどうかを左右します。
「動いてはいるが、裏側がどうなっているか分からない」状態を避けられるからです。

2026年のCopilot Studioはどこまで来たか

Copilot Studioは更新のペースが速く、数年前のイメージのまま話されていることが多いツールです。
2026年に入ってからの変化のうち、大企業の検討に直接関わるものを3つだけ挙げます。

①画面を直接操作できるようになった（Computer Use）
2025年9月にプレビューとして登場し、2026年5月にGA（一般提供）となった機能で、AIがブラウザやデスクトップアプリの画面を人間と同じように操作できます。これは大企業にとって意味が大きい変化です。古い基幹システムなど、外部からつなぐための窓口（API）が用意されていないシステムでも、「外側から操作する」形で自動化できる可能性が出てきたからです。
なお2026年1月の更新でクラウドPCプーリングと監査ログ強化が入り、企業規模での利用を前提とした作りになっています。

②エージェント同士の連携はA2AプロトコルがGA済み
先ほどのマルチエージェント型にあたる部分です。エージェント間をつなぐA2A（Agent-to-Agent）プロトコルは2026年4月にGA。さらに2026年6月から、取りまとめ役が専門エージェントに委任・ルーティングする機能がプレビューで提供されています。
以前は「やるなら自分たちで組む」領域だったものが、土台は標準機能に入り、上位のオーケストレーションがプレビューで追いついている段階です。

③エージェントにも「社員番号」が付く（Microsoft Entra エージェント ID）
大企業の情シス・セキュリティ部門にとっては、これが最も重要かもしれません。
エージェントを現場が自由に作れるようになると、必ず「誰が作ったのか分からないエージェントが社内に増える」問題が起きます。
これに対してMicrosoftは、エージェント１体ごとにIDを発行し、人のアカウントと同じように権限を与えたり、アクセスを制限したり、履歴を追える仕組みを用意しました。
コネクタの権限がAPI権限として可視化され、Entraの条件付きアクセス（ネットワーク位置、デバイス準拠性、リスク条件）を適用でき、認証アクティビティが監査ログに残ります。

特に押さえておきたいのが、これが任意の選択ではなくなったという点です。
Microsoft Learn には「2026年7月以降、Copilot Studio はすべての新規エージェントに対して Microsoft Entra エージェント ID を自動作成し、環境レベルではオプトアウトできなくなる」と明記されています（2025年11月にプレビューで先行提供）。
それ以前に作られたエージェントは従来の App Registration を使い続けるため、既存エージェントの移行が実務タスクとして発生します。

つまり、「現場に自由に作らせる」と「統制を保つ」を両立させる手段が、製品側の標準仕様になったということです。稟議で「ガバナンスはどうするのか」と問われたときに、答えられる材料になります。

【出典】Microsoft Learn「What's new in Copilot Studio」「Manage Entra Agent IDs」

なお、この領域は仕様の変更が頻繁です。日本語版のドキュメントは英語版と提供月の記述がずれることもあるため、実際に検討される際は英語版の公式ドキュメントで最新の提供状況をご確認ください。

2026年9月、Copilot本体も「任せる」「作る」側へ

2026年9月25日、MicrosoftはCopilotアプリを刷新し、Home／Code／Autopilotの3つで構成すると発表しました。
本記事のテーマである「使う」と「作る」の境目にも関わる発表なので、要点を整理します。

↑【出典】Microsoft 公式ブログ（日本語版）「Home、Code、Autopilot を備えた新しい Copilot を発表」（2026年9月25日）

Copilot Studioの検討にとって、何が変わるのか

①「作る」の入口が、Copilot本体にも入ってきた
Codeによって、現場の人がCopilotの中で小さなアプリやダッシュボードを自分で作れるようになります。
これはCopilot Studioの置き換えというより、「作る」の入口が広がったと捉えるのが自然です。

Microsoftから両者の使い分けが明示されているわけではありませんが、現時点の公開情報から整理すると、Codeは目的に特化した小さな道具をその場で作るもの、Copilot Studioは業務システムとつなぎ、トピックや評価・テストで品質を管理しながら組織として運用するエージェントを作るもの、と考えると分かりやすいでしょう。
前半で挙げた「質問に答えるか、業務を進めるか」という判断軸に、「その場の道具を作るか、組織として運用し続けるエージェントを作るか」という軸が1つ加わったことになります。

②「エージェントにはIDと統制」が前提になった
Autopilotは独自のIDを持ってテナント内で動き、アクセス許可・監査・ガバナンスが適用されると説明されています。
あわせて、IT部門がプラグインを一元的に承認・管理できる新しいレジストリも、数週間のうちに一般提供される予定です。
先ほどのEntra エージェントIDの必須化と同じく、「エージェントを統制下に置く」ことは、もはやオプションではなく製品全体の前提になりつつあります。

③課金は「ライセンス＋利用量」の二階建てが標準に
新Copilotでは、ChatとOfficeアプリはユーザーライセンス（USL）の範囲で、リクエストごとに最適なモデルへ自動で振り分けられます。
一方、Cowork・Code・Autopilotは従量課金で、利用するモデルも選べる形です。
次章で触れるCopilot StudioのCopilot Creditsと同じく、「どの業務を、どれだけAIに任せるか」の見積もりが、全社展開の論点の中心になっていきます。

※新Copilotは発表直後で、Frontierプログラムやプレビューでの提供が中心です。日本での一般提供時期や価格の詳細は、検討時点の公式情報をご確認ください。

始める前に確認すべき3点

実際に社内で進めようとすると、この3つでつまずきます。

①ライセンスと利用枠（Copilot Credits）
Copilot Studio のユーザーライセンス自体は無償で、管理者が割り当てます。
ただしテナントレベルで Copilot Credits の購入が前提になるため、「ライセンスを買う」というより「利用量の枠を確保する」発想になります。

• Microsoft 365 Copilot ライセンス保有者は、Copilot Chat、Microsoft 365 アプリ内の Copilot、SharePoint エージェント、生成回答、Microsoft Graph のテナントグラウンディングなどがゼロレート（課金対象外）。まずこの範囲で始められます
• 課金は Copilot Credits で計測され、調達方法は（a）プリパイドパック（Premium コネクタ利用可）、（b）従量課金（Azure サブスクリプション経由、コミットメント不要）、（c）1年分の先払いプランの3つ
• 消費量はプロンプトへの応答、情報取得、アクション実行などに応じて変動します。未使用分の繰越しはできず、月単位で容量が強制され、超過すると制限がかかります。全社展開を見込むなら消費量の見積が必要です（Copilot Studio に使用量見積ツールがあります）
• 2025年9月1日に計測単位が「メッセージ」から「Copilot Credits」に変更されています。古い記事や社内資料は旧単位のままの可能性があるのでご注意ください
• 2026年9月発表の新Copilotでも、Cowork・Code・Autopilotは従量課金です。Copilot Studioだけでなく、Copilot全体で「利用量の予算管理」が必要になる前提で計画しておくと安全です

【出典】Microsoft Learn「Copilot Studio licensing」、Microsoft 公式「Microsoft Copilot Studio Licensing Guide」（月次更新のPDF）

②接続・認証
外部サービスとつなぐには認証設定が必要で、それは作成者のアカウントに紐づきます。
技術的には動いても、作った人が異動・退職した瞬間に止まる――という事態を防ぐため、本番運用では個人ではなくサービスアカウントを使うのが安全です。

③セキュリティ
外部連携を使うと、データは外部サービスに送られます。社内の情報取扱ルールに従い、機密情報を扱わない設計にしてください。
いずれも地味な話ですが、ここを先に潰しておかないと、作ったあとに差し戻しになります。

「作れる人」をどう増やすか

ここまで読んで、「では自社で誰が作るのか」と思われたはずです。
結論から言えば、業務を知っている現場の人です。業務のやり方が変わるのはその業務に従事している人たちであって、DX部門の仕事が変わるわけではないからです。

ただし、現場に任せる前に順序があります。まずガバナンスと接続を整え、そのあとに業務プロセスの設計が来ます。どのデータ・システムに、どの権限でAIをつなげるか。この接続がどこまで進んでいるかが、各部門が作れるエージェントの上限を決めてしまいます。

誰を担い手にするか、どう育てるかについては、以下の記事で詳しく整理しています。

【関連記事】「AIを創る人材」とは誰か？AIファースト組織に必要な3タイプと投資の優先順位

まとめ

Copilot Studioは、「Copilotを使う」と「自社の業務に合わせて作る」の間を埋めるツールです。

要点を改めて整理します。

• 資料を読ませて答えさせるだけならAgent Builder、他のシステムを動かして業務を進めるならCopilot Studio
• タスク型→自律型→マルチエージェント型の順で難易度が上がる。最初の1体はタスク型から
• どこまで自動化するかは、業務ごとのミスの影響の大きさで決める
• 作って終わりではなく、評価と可視化で直し続けられる状態を作る
• 2026年9月の新Copilot（Home／Code／Autopilot）で、「任せる」「作る」の入口がCopilot本体にも広がった。業務システムとつなぎ、品質を管理しながら運用するエージェントを作る土台は、引き続きCopilot Studio
• M365 Copilot ライセンスがあれば、追加購入なしで始められる範囲がある。拡大時に必要になるのは「ライセンスの購入」ではなく**「利用枠（Copilot Credits）の見積もり」**
• 利用枠・認証・セキュリティは、設計前に確認する

Microsoft 365 Copilotをすでに導入されているのであれば、土台はもうあります。足りないのは、それを自社の業務につなぐ設計と、つなげる人です。

AVILENの支援について

私たちAVILENは、「データとアルゴリズムで、人類を豊かにする」をパーパスに、AI戦略コンサルティング・AI技術実装・デジタル組織開発の3つを一気通貫で提供しています。

Copilot領域では、まず基礎を固める「Copilot for Microsoft 365活用研修」（eラーニング）をご用意しています。
また、本記事で触れたCopilot Studioによるエージェント構築についても、実際に手を動かして作り切る実践的なカスタム研修も提供しています。

自社ではどこから着手すべきか、どの業務がエージェントに向いているか。お困りのことがあれば、お気軽にご相談ください。