Copilotエージェントの作り方とは？エージェントビルダーとCopilot Studioの手順・使い分けを解説

社内マニュアルへの問い合わせ対応や定型業務の自動化を任せられる一方、作成ツールが複数あり、どこから手を付ければよいか迷う方も多いはずです。

本記事では、Copilotエージェントの作り方をエージェントビルダーとCopilot Studioの2つに分けて、手順・使い分け・注意点まで、DX推進や情報システム部門の担当者に向けて解説します。社内へのAIエージェント導入の参考にしてください。

Copilotエージェントとは？作り方を知る前に押さえる基礎知識

Copilotエージェントとは、Microsoft 365 Copilotをベースに、特定の業務や目的に特化させたカスタムAIアシスタントを指します。通常のCopilotが質問への回答や文章作成といった汎用的な支援にとどまるのに対し、エージェントには参照すべきナレッジ（社内規程やマニュアルなど）と振る舞いをあらかじめ定義でき、担当業務を理解した専用アシスタントとして動作します。

プログラミングをせずにCopilotエージェントを作る代表的な方法は、エージェントビルダーとCopilot Studioの2つです。Microsoft 365 Copilotに組み込まれたエージェントビルダーと、より高機能なCopilot Studioがあり、どちらもプログラミングの知識がなくても扱えます。Copilotエージェントの作成は、両者の違いを理解し、目的に合ったツールを選ぶところから始まります。

なお、名前の似ているGitHub Copilotは開発者向けのコーディング支援AIで、本記事で扱うCopilotエージェントとは別のサービスです。コーディングAIについてはコーディングAIとは？仕組み・メリット・主要ツール・活用のポイントを解説で詳しく解説しています。

Copilotエージェントを作る2つの方法

Copilotエージェントの作成ツールには、エージェントビルダーとCopilot Studioの2種類があります。両者は対応できる機能の幅と想定する利用範囲が異なるため、最初にどちらで作るかを決めなければなりません。主な違いは以下の通りです。

個人やチームで使う検索・応答型のエージェントなら、エージェントビルダーで十分です。逆に、外部システムとの連携や社外への公開が視野に入るなら、Copilot Studioを選びます。

迷う場合は、まずエージェントビルダーで小さく試し、要件が広がった段階でCopilot Studioへ移行する進め方がおすすめです。

エージェントビルダーでのCopilotエージェントの作り方

エージェントビルダーは、Microsoft 365 Copilotアプリの画面からそのまま起動できる作成ツールで、作り方は次の3ステップに整理できます。

• エージェントの役割と指示を設定する
• ナレッジソースと機能を追加する
• テストして共有する

エージェントの役割と指示を設定する

エージェントの役割と指示の設定は、Microsoft 365 Copilotアプリのナビゲーションから新しいエージェントを選ぶところから始まります。作成方法は、自然言語で作りたい内容を説明する方法、構成タブから手動で設定する方法、テンプレートを利用する方法の3種類です。

チャット形式の質問に答えていくだけでエージェントの名前・説明・指示の土台が自動で生成され、細かい挙動は構成タブから後で調整できます。たとえば「就業規則に関する質問に答えるアシスタント」と入力すれば、AIが骨格を組み立ててくれるため、最初から完璧な指示を書く必要はありません。数分で最初のエージェントを形にすることが可能です。

ナレッジソースと機能を追加する

ナレッジソースの追加は、エージェントの回答品質を左右する重要な工程です。構成タブから、SharePointサイトや公開Webサイトなどを参照先として登録できます。Microsoft 365 Copilotのアドオンライセンスがあれば、TeamsのチャットやOutlookのメールを対象に含めることも可能です。

ただし、参照できるナレッジの件数やファイルサイズには上限があります。最初から資料を大量に登録するのではなく、信頼できる少数の資料に絞って登録し、回答の精度を確かめながら広げていくと安全です。あわせて、画像生成やコード実行といった機能のオン・オフもこの画面で設定します。

テストして共有する

テストと共有は、エージェントを実務で使える状態に仕上げる最終ステップです。作成画面のテスト欄で想定される質問を投げかけ、意図通りの回答が返るか、参照元が適切かを確認します。回答が期待と異なる場合は、指示やナレッジを調整して再テストをおこないましょう。

問題がなければ作成を確定し、利用させたいユーザーやグループを指定して共有します。いきなり全社に展開せず、少人数のグループで試験運用してフィードバックを集めると、誤回答のリスクを早い段階で潰せます。

Copilot Studioでのエージェントの作り方

Copilot Studioは、Power Platform上で提供されるローコードのエージェント開発ツールです。Copilotエージェントの作成から公開までは、次の3ステップで進みます。

• エージェントを新規作成して指示を記述する
• ナレッジソースとツールを追加する
• テストして公開する

エージェントを新規作成して指示を記述する

エージェントの新規作成は、Copilot Studio（copilotstudio.microsoft.com）へのサインインから始まります。エージェントビルダーと同じく、作りたいエージェントを自分の言葉で説明すると、AIが名前・説明・指示を生成し、ナレッジソースやツールの候補まで提案してくれます。空のエージェントを選び、手動で設定を進めることも可能です。

作成後は、概要ページから指示を編集します。指示にエージェントの役割・制約・出力形式を具体的に記述するほど、回答の挙動は安定します。指示は最大8,000文字まで記述できるため、業務ルールの細かい定義にも対応が可能です。

ナレッジソースとツールを追加する

ナレッジソースとツールの追加は、Copilot Studioの拡張性が最も表れる部分です。ナレッジにはSharePointやDataverse、公開Webサイトなど幅広いデータソースを登録できます。さらに、ツールとしてコネクタやPower Automateのフローを組み込めば、回答だけでなくチケット起票や通知といった業務処理の実行まで任せることが可能です。

一方で、データソースの追加直後は読み込みに時間がかかる場合があります。ステータスが準備完了になる前にテストすると精度を正しく評価できないため、反映を待ってから検証を進めてください。

テストして公開する

テストと公開の段階では、エージェントビルダーと異なり、Teamsや自社Webサイトなど社外向けを含む複数チャネルへ展開できます。画面上のテスト機能で回答と参照元を確認したら、公開（Publish）を実行し、目的のチャネルへ展開する流れです。

注意したいのは、公開後に指示やナレッジを修正した場合、再公開しない限り利用者側に反映されない点です。軽微な修正でも再公開までをワンセットの作業として運用ルールに組み込んでおくと、古い回答が残り続けるトラブルを防げます。

精度の高いCopilotエージェントを作るポイント

せっかく作ったエージェントも、回答の精度が低ければ現場に定着しません。ここでは、精度を高めるために押さえたい3つのポイントを紹介します。

• 指示には役割・制約・出力形式を明記する
• ナレッジソースは信頼できる資料に絞る
• 小規模に共有して改善を繰り返す

指示には役割・制約・出力形式を明記する

指示の明確さは、エージェントの回答の安定性を大きく左右します。何を答えるアシスタントなのか、どんな回答をしてはいけないのか、どの形式で出力するのかを書き分けると、回答のブレを減らせます。

たとえば社内FAQエージェントなら、『あなたは人事部門のアシスタントです。就業規則に関する質問に、登録されたナレッジのみを根拠として回答してください。根拠が見つからない場合は、その旨を伝えて担当部署への問い合わせを案内してください』のように記述します。回答の根拠をナレッジに限定する一文を入れておくと、もっともらしい誤回答（ハルシネーション）の抑制に効果的です。

ナレッジソースは信頼できる資料に絞る

ナレッジソースの選定では、量より質を優先します。古い規程や重複した資料まで登録すると、エージェントが矛盾した情報を参照し、回答の一貫性が損なわれるためです。

まずは最新かつ正確だと確認できた1〜3点の資料から始め、テストで回答の傾向を見ながら追加していきます。加えて、登録した資料の更新日と管理者を決めておくと、ナレッジの鮮度を保ったまま運用を続けられます。

小規模に共有して改善を繰り返す

小規模な試験運用は、エージェントの品質を実務レベルへ引き上げるコツです。作成者ひとりのテストでは想定質問に偏りが出るため、少人数のグループへ共有し、実際の質問と回答のずれを収集します。

こうして集めたフィードバックをもとに指示の修正やナレッジの追加をおこない、精度が安定した段階で共有範囲を広げていく流れです。作って終わりではなく、運用しながら改善を繰り返す前提で体制を組むと、現場の信頼を得やすくなります。

Copilotエージェントを作る際の注意点

Copilotエージェントの作成そのものは手軽ですが、組織で運用するうえでは事前に確認すべき点があります。とくに注意したいのは次の3つです。

• アクセス権限を確認して情報漏えいを防ぐ
• ナレッジソースの上限と反映のタイムラグを把握する
• ライセンスと料金体系を事前に確認する

アクセス権限を確認して情報漏えいを防ぐ

アクセス権限の設計は、エージェント公開前に必ず確認すべき項目です。エージェントは利用者がアクセス権をもつデータを参照して回答するため、権限設定が甘いまま共有すると、本来見せるべきではない情報が回答に混ざるリスクがあります。

そのため、公開前には権限の弱いアカウントでテストし、機密情報が出力されないかを検証してください。あわせて、参照させるデータの範囲を業務に必要な最小限に絞る設計が、情報漏えい対策の基本です。

ナレッジソースの上限と反映のタイムラグを把握する

ナレッジソースには、登録できる件数やファイルサイズなどの上限がツールごとに定められています。上限を知らずに設計を進めると、本番直前に資料が登録しきれず、構成の見直しを迫られかねません。

また、SharePointなどのデータソースは、追加してから回答に反映されるまで時間を要する場合があります。設計段階で登録予定のデータ量を見積もり、最新の上限値をMicrosoft Learnの公式ドキュメントで確認しておくと、手戻りを防げます。

ライセンスと料金体系を事前に確認する

ライセンスの確認は、費用の見積もりと展開計画の両方に関わります。エージェントビルダーはMicrosoft 365 Copilotライセンスに含まれる一方、Copilot Studioでは、エージェントの処理量に応じてCopilotクレジットを消費する課金体系が採用されています。購入方法には月額のキャパシティパック、従量課金、年間の事前購入プランがあり、利用量の予測しやすさに応じた選択が可能です。

なお、無料試用版ではエージェントの公開機能が制限されるなど、検証段階でつまずきやすい制約もあります。料金や試用条件は改定される場合があるため、契約前に必ずMicrosoftの公式サイトで最新情報を確認してください。

まとめ

Copilotエージェントは、エージェントビルダーとCopilot Studioのいずれかを使い、プログラミングの知識がなくても作成できます。社内の資料検索やFAQ対応ならエージェントビルダー、外部連携や社外公開まで見据えるならCopilot Studioと、目的に応じた使い分けが出発点です。

作成の流れは、役割と指示の設定、ナレッジソースの追加、テストと共有（公開）という3ステップが基本です。指示の明確化とナレッジの絞り込み、小規模な試験運用を組み合わせれば、精度の高いエージェントに育てられます。

弊社ブライセンでは、AIを活用した業務効率化やDX推進の支援をおこなっています。Copilotエージェントを含む生成AIの活用をご検討の際は、お気軽にご相談ください。