Copilot Studioとは？料金・使い方・活用事例

Copilot Studioは、Microsoftが提供するAIエージェント構築プラットフォームです。プログラミングの知識がなくても、チャットボットやAIエージェントをローコードで作成できる点で注目を集めています。

「社内の問い合わせ対応に時間を取られている」「AIを業務に取り入れたいが、開発リソースがない」といった課題がある企業では、Copilot Studioが候補に挙がります。Microsoft 365やTeamsとの連携が容易な点も、導入しやすい理由の一つです。

この記事では、Copilot Studioの基本概要から料金体系、具体的な使い方、活用事例、導入時の注意点までを紹介していきます。

Copilot Studioとは？基本概要と位置づけ

Copilot Studioは、旧Power Virtual Agentsから機能を拡張したプラットフォームです。名称が似ているMicrosoft 365 Copilotとの違いも含め、位置づけを確認しましょう。

ローコードでAIエージェントを構築できるプラットフォーム

Copilot Studioの前身は、Microsoft Power Virtual Agentsというチャットボット作成ツールです。2023年11月にCopilot Studioへとリブランドされ、生成AIを用いた知識検索や要約回答の機能が加わりました。

Power Virtual Agentsは、あらかじめ設計した会話フローやトピックを中心に構築する方式でした。Copilot Studioでは、自然言語によるプロンプト設定やナレッジソースの連携により、シナリオの範囲外の質問にも対応しやすくなっています。

ローコード開発のプラットフォームであるため、IT部門だけでなく、業務部門の担当者がエージェントを構築・運用できる点が特徴です。ドラッグ＆ドロップによるトピック設定やフローの構築が中心で、コーディングが必要な場面は限られています。

出典：「Microsoft Copilot Studio の概要」Microsoft

AI基盤とモデルの仕組み

Copilot StudioはMicrosoftの基盤上で提供され、OpenAI系モデルに加えて一部外部モデルの選択にも対応しています。生成AI応答にはAzure OpenAI Service経由で提供されるGPTモデルなどが利用され、ナレッジソースとして登録したSharePointサイトやWebページの情報をAIが検索・要約して回答を生成します。

ただし、Copilot Studioでは既定モデルに加え、エージェント設定からプライマリAIモデルを選択できる機能があります。対応モデルは更新が速いため、導入時は最新の公式情報を確認することが奨励されます。Azure OpenAI Serviceを直接利用する場合と比べて、設定の自由度は限定的ですが、その分ローコードで手軽に生成AIを活用できる点が特徴です。利用開始の方法は、Microsoft 365 Copilotライセンス、スタンドアロンCopilot Studio、試用版、従量課金制など複数あります。特に従量課金制や外部チャネル利用を検討する場合は、Azureサブスクリプションやライセンス条件を事前に確認するようにしましょう。

Copilot StudioとMicrosoft 365 Copilotの違い

Copilot StudioとMicrosoft 365 Copilotは名称が似ていますが、主な用途は異なります。Microsoft 365 CopilotはMicrosoft 365アプリへの組み込みAI、Copilot Studioはカスタムエージェントを構築するための開発プラットフォームです。

両者の違いを一言でいうと、M365 Copilotは「個人の業務効率化」、Copilot Studioは「組織向けカスタムエージェントの構築」です。なお、M365 Copilot内にもAgent Builderという簡易的なエージェント作成機能がありますが、外部公開や高度な制御が必要な場合はCopilot Studioを選択します。

出典：「Microsoft Copilot Studio とは」Microsoft

Copilot Studioの主な機能とできること

Copilot Studioには、エージェント作成・自律型エージェント・外部サービス接続の3つの主要機能があります。それぞれの特徴を整理します。

Copilot Studioの中核機能は、AIエージェントやチャットボットの作成です。トピックと呼ばれる会話の単位を設計し、ユーザーの質問に対する応答フローを構築します。

ナレッジソース連携は、Copilot Studioの特徴的な機能の一つです。SharePointサイト、社内ドキュメント、Webサイトなどを情報源として登録すると、AIが自動で回答を生成します。Q&Aを一つずつ登録する手間が省け、運用負荷を軽減しやすくなります。

プロンプト設定を活用すれば、エージェントの応答トーンや回答範囲を細かく調整することも可能です。たとえば「社内規程に基づいて回答する」「推測での回答は避ける」といった指示をプロンプトに含めることで、回答の品質を調整できます。

自律型エージェントとマルチエージェント連携

自律型エージェント関連機能は段階的に拡張されています。導入前に対象機能が preview か GA かを Microsoft Learn で確認しましょう。従来の「ユーザーの質問に応答する」受動的なチャットボットに加え、トリガー条件に基づいてエージェントが自ら判断・行動するアクション実行型のエージェントを構築できるようになっています。

複数エージェント連携機能は段階的に追加され、Microsoftの release plan では connected agents は 2025年6月に preview、2025年11月に GA とされています。たとえば、問い合わせ内容の分類を担当するエージェントと、回答生成を担当するエージェントを分けて運用する設計が考えられます。

出典：「Microsoft Copilot Studio でのエージェントの概要」Microsoft

外部サービスとの接続（コネクタ・API）

Copilot Studioは、Power Automateとの連携によって外部サービスとの接続が容易です。Power Automateでは多数のコネクタが提供されており、Salesforce、ServiceNow、SAP、Slackなどの外部サービスとデータを連携できます。

エージェントの会話フロー内から直接Power Automateのフローを呼び出せるため、「問い合わせ内容をCRMに記録する」「承認ワークフローを起動する」といった業務プロセスの自動化もノーコードで実現できます。標準コネクタでカバーされないサービスについては、カスタムコネクタやHTTPリクエストによるAPI連携にも対応しています。

Copilot Studioの料金体系とライセンス

2026年6月時点で、Copilot Studioのスタンドアロン料金は25,000 Copilotクレジットを含む1パックあたり月額29,985円です。あわせて、従量課金制と事前購入プランも用意されています。2025年9月1日に課金単位が「メッセージ」から「Copilotクレジット」に変更されており、使う機能に応じて消費クレジット数が異なる点が注意ポイントです。

月額料金とCopilotクレジット

Copilot Studioの支払い方法には、前払いパック（スタンドアロンサブスクリプション）、従量課金制、事前購入プランがあります。2025年9月1日から、課金の共通単位は「メッセージ」から「Copilotクレジット」に変更されました。

2026年6月時点の前払いパックの料金は以下のとおりです。

クレジットは機能によって消費量が異なります。主な機能ごとの消費量は以下のとおりです。

従業員向け利用では、classic answers、generative answers、agent actions、tenant graph grounding、agent flow actions などの一部機能が、Microsoft 365 Copilotライセンス利用者について追加課金なしとなる場合があります。

出典：「Copilot Studio のライセンス」 Microsoft

支払い方法の違い

無料試用版の内容と制限

Copilot Studioは無料試用が可能で、期限到来後に30日延長できます。試用版ではエージェントの作成とテストパネルでの動作確認が可能ですが、本番チャネル（Teams・Webサイトなど）へのエージェント公開はできません。

試用版で一次情報として確認できる主な制限は、エージェントを公開できない点です。その他の制限は、契約画面または最新のMicrosoftドキュメントで個別に確認してください。

本格導入の判断では、Microsoftが提供する使用量推定ツールで、自社の想定トラフィック・オーケストレーション・ナレッジ利用量を試算してください。試用期間終了後も、作成したエージェントは最大90日間動作します。ただし、有料ライセンスへ移行しない場合、最終的にエージェントにアクセスできなくなるため、評価スケジュールをあらかじめ設定しておくと、有料移行の判断を適切なタイミングで行えます。

Copilot Studioの使い方・導入手順

Copilot Studioでのエージェント公開は、サインイン→エージェント作成→テスト→公開の4ステップで完結します。初期のエージェントは比較的シンプルな手順で試作できますが、実際の工数は権限設定や知識ソース整備の状況によって変わります。

アカウント作成からエージェント公開までの流れ

Copilot Studioの導入は、以下の4ステップで進みます。

1. Copilot Studioにアクセスし、Microsoft 365のアカウントでサインインします。試用版の場合は、サインアップ画面から無料試用を開始できます。
2. 「新しいエージェント」を選択し、エージェントの名前・説明・対応言語を設定します。自然言語でエージェントの役割を記述する方式で、従来のフローチャート設計よりも直感的にエージェントを定義できます。
3. 作成したエージェントは、画面右側のテストパネルでリアルタイムに動作確認できます。想定する質問を入力し、回答の正確性や応答の自然さを確認します。
4. テストが完了したら、Teams、Webサイト、カスタムチャネルなど、任意の公開先にエージェントを配置します。

最初のエージェントを作る具体的な手順

最初のエージェントとして推奨されるのは、社内FAQに回答するシンプルなエージェントです。

まず、SharePointサイトや社内FAQページのURLをナレッジソースとして登録します。登録後の検索・要約の仕組みは「AIエージェント・チャットボットの作成」で説明したとおりです。

次に、トピック設定でエージェントの対応範囲を調整します。「対応できない質問は担当者にエスカレーションする」といったフォールバック動作を設定しておくと、回答精度が不十分な場合でもユーザー体験を損ないにくくなります。

テスト段階では、実際に社内でよくある質問を10〜20件程度投げかけ、回答の正確性を検証します。意図しない回答が返る場合は、ナレッジソースの範囲を見直すか、トピックで個別の応答ルールを追加して対応します。

Microsoft製品との連携でできること

Copilot Studioは、Microsoft製品との連携を前提に設計されています。Teams・SharePointとの統合、Power Platform・Dynamics 365との接続について確認していきましょう。

Teams・SharePointとの統合

Copilot Studioで作成したエージェントは、Microsoft Teamsのチャット上に直接公開できます。従業員は普段使い慣れたTeamsの画面から、エージェントに質問を投げかけるだけで回答を得られます。新しいツールの導入に伴う教育コストを抑えやすく、現場への定着も進めやすいでしょう。

ただし、Teamsのグループチャットやチャネルでは、SharePointのような認証付き知識ソースは利用できず、チャットでの利用が前提とされることが多いため、導入設計時に考慮が必要です。

SharePointとの連携はナレッジソースとしての活用が中心になります。社内ナレッジをSharePointで一元管理している場合、URLを登録するだけでエージェントの情報源として使えるのはとても便利です。

Power Platform・Dynamics 365との連携

Power Automateとの連携により、エージェントの会話フロー内から業務プロセスの自動化が可能です。具体的には、エージェントが受け付けた申請内容を基にPower Automateで承認フローを起動したり、問い合わせ履歴をDataverseに記録したりする運用を構築できます。

Dynamics 365との連携では、CRM上の顧客情報や案件情報をエージェントが参照し、カスタマーサポート対応の文脈で活用できます。具体的には顧客が問い合わせた際に、過去の対応履歴や契約情報を自動的に参照して回答の精度を高める使い方が考えられます。

また、Microsoftエコシステム以外のツールとの連携を重視する場合は、n8nのような他の選択肢も検討するとよいでしょう。

Copilot Studioの活用事例

Copilot Studioで検討されやすい代表的なユースケースを3つ取り上げます。自社の業務課題に近いものがあれば、PoC設計の参考にしてください。

社内FAQの自動応答

よく取り上げられるユースケースが、社内FAQ対応の自動化です。人事・総務・情報システム部門への定型的な問い合わせをエージェントが自動回答し、対応工数の削減につながります。

ナレッジソース連携を使えば、Q&Aを個別に登録する手間も不要です。ヘルプデスク担当者が本来注力すべき複雑な案件に時間を割きやすくなるでしょう。

カスタマーサポートの効率化

外部顧客向けのカスタマーサポートにもCopilot Studioは活用されています。製品マニュアルやFAQサイトをナレッジソースとして登録すれば、顧客からの問い合わせに営業時間外も応答する体制を構築可能です。

エージェントが回答できない専門的な質問は、人間のオペレーターにエスカレーションする運用設計が多く見られます。そのため、一次対応をエージェントに任せる設計により、オペレーターは複雑な案件に集中しやすくなる可能性があります。

業務プロセスの自動化

Power Automateとの連携により、問い合わせ対応だけでなく業務プロセス全体の自動化も可能です。具体的には、備品の発注申請、会議室の予約、ITアカウントの発行申請といった処理を、エージェント経由で受け付ける運用も広がっています。

エージェントがユーザーとの会話から必要な情報を収集し、Power Automateのフローに引き渡して処理を完了する流れです。申請者はTeamsのチャットで会話するだけで申請が完了し、専用フォームへのアクセスが不要になります。

Copilot Studioのメリットと導入効果

Copilot Studioの主なメリットは以下の3点です。

• プログラミング不要のローコード開発 — IT部門に依存せず、業務部門主導でエージェントを開発できます。要件変更への迅速な対応にもつながります。
• Microsoft製品との親和性の高さ — Teams、SharePoint、Power Automateなど既存環境をそのままエージェントの基盤にできます。
• 問い合わせ対応工数の削減 — Forrester Consultingによる予測経済効果調査（Projected Total Economic Impact）では、顧客サポート時間削減の中央値が8.4%と試算されています。ただし、これは実測値ではなくモデルベースの予測であり、Microsoft委託の調査です。自社での効果はPoCでご確認ください。

出典：「The Projected Total Economic Impact Of Microsoft Copilot Studio」Forrester Consulting 2025年9月

DX推進におけるAI活用の選択肢は、Copilot Studioだけではありません。Azure AI Studio、Amazon Bedrock Agents、Google WorkSpace Studio、n8n、Difyなども候補に挙がります。比較する場合は、モデル選択、RAG構成、監査、権限管理、公開チャネルなどを比較軸に設定してください。

自社要件に応じて、Microsoft中心の業務統合を重視する場合はCopilot Studioが候補になります。Copilot Studioだけでなく複数LLMの統制や運用ルール整備を重視する場合は、exaBase 生成AIのような複数LLM一元管理型のサービスとの比較も検討するのもよいでしょう。

＼国内シェアNo.1（※） 自社専用の生成AI／
「exaBase生成AI」の資料はこちらから

※※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版

※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

導入前に知っておくべき注意点と制約

ノーコード開発の精度上限と複雑なロジックの限界

Copilot Studioはローコード/ノーコードの開発環境であるため、要件によっては、カスタムコネクタ、外部サービス連携、フロー設計などの追加構成が必要になる場合があります。たとえば、複数のデータソースを横断して複雑な計算を行い、その結果を基に動的に応答を切り替えるような処理では、Copilot Studio単体ではなく、Power Automate、カスタムコネクタ、外部API連携などを組み合わせた構成を検討する必要があります。

生成AIによる回答の精度にも注意が必要です。ナレッジソースに登録した情報の品質が低い場合や、質問の意図が曖昧な場合、意図しない回答が生成されるリスクがあります。そのため、回答精度を維持するには、ナレッジソースの定期的な更新と、テスト・モニタリングの継続が必要になります。

また、専門用語や社内固有表現が多い領域では、回答品質を事前検証するとよいでしょう。トピック設定による個別対応が必要になる場合があります。

コスト管理のポイント

Copilotクレジット消費量の見積もりは、コスト管理において重要なステップです。生成AIを使った応答はクラシック応答の2倍のクレジットを消費するため、利用量が想定を超えるとコストが膨らむリスクがあります。

まず特定の部門や限定ユースケースで試行し、クレジット消費量の実績値を把握してから全社展開を検討するとよいでしょう。試用版の期間でモデルケースの月間コストをシミュレーションしておくと、予算申請の根拠としても活用できます。

セキュリティとガバナンス

Copilot Studioは、Microsoftのクラウドセキュリティ基盤上で動作します。法人利用で一般的に求められるセキュリティ要件の多くをカバーしています。データの暗号化、アクセス制御、監査ログの記録といった機能が標準で備わっています。DLP（データ損失防止）ポリシー、Microsoft Purviewによる監査、Microsoft Sentinelとの監視連携、データポリシーの設定にも対応しており、法人利用に求められるガバナンス要件をカバーしています。

ただし、ナレッジソースとして登録する情報の範囲設定は、管理者が適切に行う必要があります。機密情報を含むSharePointサイトをナレッジソースに登録した場合、アクセス権のあるユーザーがエージェント経由でその情報を引き出せる可能性がある点には注意が必要です。エージェントごとにアクセスできるナレッジソースの範囲を明確に制限し、情報漏洩のリスクをコントロールする運用設計が求められます。

Copilot Studioが向くケース・他ツールが向くケース

導入を検討する際は、自社の環境と要件に照らして判断してください。

まとめ

Copilot Studioは、ローコード/ノーコードでAIエージェントを構築できるMicrosoftのプラットフォームです。プログラミングの知識がなくても、社内FAQの自動応答やカスタマーサポートの効率化、業務プロセスの自動化といったユースケースに対応できます。

Microsoft 365やTeams、Power Automateとの連携が容易な点は、既にMicrosoft製品を活用している企業にとって強みです。一方で、ローコード/ノーコード開発の精度上限やクレジット消費量に伴うコスト管理など、導入前に把握しておくべき制約もあります。

まずは無料試用版で社内FAQ対応など小規模なエージェントを試作し、実際のクレジット消費量と業務適合性を確認してから本格導入を判断する流れがお勧めです。Copilot Studioの詳細な料金確認や試用版申込みはMicrosoft公式サイトから行えます。

また、Copilot Studioは業務部門主導でも始めやすい一方、本格導入の段階では、Power Automateやカスタムコネクタを使った外部連携、複雑なフローの設計、クレジット消費を抑える運用設計など、踏み込んだ検討が必要になる場面もあります。エクサウィザーズの「AIエージェント構築支援」では、Copilot Studio・n8n・Difyなどを用いたワークフローの設計・構築から内製化支援までを一貫して伴走します。ご興味があれば下記より詳細をご覧ください。

＼設計・構築から内製化まで一貫支援／
「AIエージェント構築支援」の詳細はこちら