はじめての Microsoft Copilot Studio 入門 〜ローコードではじめる業務 AI エージェント

Microsoft Copilot Studio は、OpenAI の AI モデルを活用した AI エージェントをローコードで開発・導入できるパブリッククラウドサービスです。Copilot Studio を使うと、社内のデータを AI エージェントで扱うことができ、またやり取りしたデータは AI による学習に使わず、社外に出ることがないため、安全にデータを扱うことができます。日本国内では、一般的な生成 AI サービスの利用が制限されているケースも多く、Copilot Studio は企業が安全に生成 AI を業務に活用するための有力な選択肢として注目を集めています。
本書では、Copilot Studio の導入を検討するビジネスユーザーや DX 推進担当者、情報システム部門の方々に向けて、基礎から実践的な活用方法までをハンズオン形式でわかりやすく解説します。

『はじめての Microsoft Copilot Studio 入門 〜ローコードではじめる業務 AI エージェント』 (倉本栞、小金澤蓮 著、技術評論社、2025 年 3 月刊) は、Microsoft Copilot Studio で業務用のエージェントを作り、公開し、管理するまでをハンズオン形式で解説する入門書です。版元の紹介文は Copilot Studio を、OpenAI の AI モデルを活用した AI エージェントをローコードで開発 / 導入できるパブリッククラウドサービスと説明し、社内のデータを扱えること、やり取りしたデータを AI の学習に使わず社外に出さないことを特徴に挙げています。対象として名前が挙がっているのは、導入を検討するビジネスユーザー、DX 推進担当者、情報システム部門の担当者です。版元の書籍ページの著者紹介 (2026 年 10 月時点) によれば、倉本栞は日本マイクロソフト株式会社のテクニカルスペシャリスト & エバンジェリストとして Power Platform の導入支援に携わり、小金澤蓮は同社の Power Platform の製品開発チームでプログラムマネージャーを務めています。

Chapter 1 から 8 の構成、試用環境の準備から公開まで

本文は Chapter 1「Copilot Studio の基本」から Chapter 8「Copilot Studio における管理の基本」までの全 8 章と、Appendix A から C の付録 3 本で構成されています。Chapter 1 で概要、位置づけ、特徴、ユースケース、ライセンスを押さえ、Chapter 2「環境の準備」で Microsoft 365 の試用テナントの作成、Copilot Studio の試用ライセンスの用意、ユーザーの作成とライセンス付与を行います。Chapter 3「はじめてのエージェント作成」はドキュメントのアップロードと新規トピックの作成、Chapter 4「エージェントの公開」は Teams での公開、デモサイトでの公開、SharePoint サイトへの埋め込みを扱います。Chapter 5「社内用エージェントの作成」では SharePoint Online サイトに置いた文書をナレッジに登録してテストし、Chapter 6「エージェント開発の実践 (基本)」と Chapter 7「エージェント開発の実践 (応用)」で、トピック作成、Power Automate との連携、AI Builder を使った拡張、Dataverse を用いたナレッジ検索、アダプティブカードによる申請業務の効率化へ進みます。

トピックとナレッジ、Power Platform との連携の位置づけ

ローコード開発は、画面上で部品を配置し設定を埋めていくことで処理を組み立て、書くコードの量を抑える開発の手法です。Copilot Studio で作るエージェントは、利用者の発話に応じて会話の流れを決めるトピックと、回答の根拠として参照する文書を登録するナレッジを軸に組み立てます。登録した文書から関連する箇所を検索し、言語モデルに渡して回答を作らせる方式は一般に RAG と呼ばれます。会話から業務の処理へ進む部分は、Power Automate のフローや Dataverse のテーブルといった Power Platform の部品へ受け渡す形で、質問に答えるだけでなく受付や記録まで行う AI エージェント として組み立てます。本書の Chapter 6 は問合せチケット管理のテーブルを作って Power Automate と連携させる題材を、Chapter 7 はアダプティブカードによる申請業務の題材を扱っています。

Chapter 8 のテナント管理と、付録のトラブル対処

Chapter 8 は管理の章で、セキュリティの基本のあと、テナントレベルの管理 (ライセンス管理、セルフサインアップ試用版のブロック、生成 AI を使用するエージェントの公開許可、統合アプリ管理、環境作成の管理)、環境レベルの管理 (環境アクセス制御)、エージェントレベルの管理 (エージェントの認証設定) を順に取り上げ、保護のためのベストプラクティスで締めくくります。付録は、エージェントのコードを SharePoint のサイトに埋め込む準備、Power Apps のテーブル作成権限の付与、トラブルシューティングの 3 本です。トラブルシューティングには、検索結果がうまく受け取れない場合、データソースに対する権限がユーザーに与えられていない場合、ファイルが 7MB のサイズ制限を超えている場合、アプリの登録やエージェントの構成が正しくない場合、コンテンツモデレートでブロックされた場合の 5 項目が並びます。

DX 推進担当や情報システム部門向けの範囲

版元は、Copilot を使ったチャットボットを作りたい人、Copilot や AI を活用して DX を導入したい人、Copilot Studio をビジネスに活用したい人、試しに使ってみたい人を推奨の読者に挙げています。生成 AI の本の選び方は LLM / 生成 AI 本ガイド にまとめています。本書は、試用テナントの用意からエージェントの作成、Teams や SharePoint への公開、テナントと環境とエージェントの各段階の管理設定までを、全 8 章と付録 3 本に収めています。