Microsoft Copilot Studioというと、「社内向けAIチャットボットを作るツール」というイメージを持っている方も多いかもしれません。

しかし現在のCopilot Studioは、単に質問に回答するチャットボットを作るだけではありません。

エージェントが状況を判断し、必要に応じてワークフローを呼び出し、Microsoft 365や業務システムから情報を取得したり、実際の業務処理を実行したりするところまで構築できます。

特に企業内で効果が期待できるのが、

• システム障害への一次対応
• 情報システム部門への問い合わせ対応
• 他部門からの問い合わせ受付
• 申請・承認処理
• 定型調査
• 社内ナレッジ検索
• 担当部署へのエスカレーション

といった業務です。

この記事では、Copilot Studioの「エージェント」と「ワークフロー／エージェント フロー」をどのように使い分ければよいのかを整理したうえで、実際の業務利用シーンを紹介します。

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Copilot Studioのエージェントとは

Copilot Studioのエージェントは、ユーザーからの自然言語による依頼を理解し、登録された知識やツールを使って回答や処理を行うAIです。

従来のチャットボットでは、

「この言葉が入力されたら、このシナリオを実行する」

というように、あらかじめ会話の分岐を細かく作る必要がありました。

Copilot Studioでは生成AIによるオーケストレーションを利用することで、エージェントがユーザーの意図を判断し、知識、ツール、フローなどから適切なものを選択して処理できます。

Microsoftも、生成オーケストレーションについて、アクション、トピック、ナレッジソース、他のエージェント、自律トリガーなどを組み合わせて処理できる仕組みとして説明しています。

例えば社員が、

「昨日の夜から販売管理システムが遅いんだけど、障害が出ていないか調べて」

と入力した場合、

エージェントが、

1. ユーザーの質問を理解する
2. 障害情報を検索する
3. 監視システムの情報を取得する
4. 過去の類似障害を検索する
5. 状況を要約する
6. 必要なら担当部署へ通知する

といった処理を組み合わせられます。

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ワークフロー／エージェント フローとは

一方、Copilot Studioには、定型的な処理を自動化する「エージェント フロー」があります。

エージェント フローは、アプリやサービスを連携し、複数の処理を順番に実行するための仕組みです。

Microsoftはエージェント フローの特徴として、同じ入力に対して同じルールベースの処理を行う「決定論的な実行」を挙げています。

つまり、

判断が必要な部分はエージェント

決められた手順を確実に実行する部分はフロー

という分担が分かりやすいでしょう。

例えば、

「PCが壊れました」

という曖昧な問い合わせの意味を理解するのはエージェント向きです。

一方、

利用者情報取得
→ PC資産番号確認
→ ServiceNowへチケット登録
→ Teamsへ通知
→ 受付番号をユーザーへ返す

という処理はフロー向きです。

Copilot Studioでは、作成したエージェント フローをエージェントの「ツール」として登録し、エージェント側から必要なタイミングで呼び出すこともできます。

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業務利用例1：社内システム障害対応エージェント

非常に相性がよい用途の一つが、情報システム部門やIT運用部門の障害対応です。

例えば、

「IT障害一次対応エージェント」

を作ります。

社員はTeamsなどから、

「販売管理システムにつながりません」

と問い合わせます。

処理イメージ

社員
 ↓
Teams
 ↓
Copilot Studio
「販売管理システムにつながらない」
 ↓
エージェントが内容を分析
 ↓
 ├─ 障害情報検索
 ├─ FAQ検索
 ├─ 監視情報取得
 ├─ 過去障害検索
 └─ 利用者情報取得
 ↓
障害か個別問題か判定
 ↓
 ├─ 既知障害 → 状況を回答
 │
 ├─ 個別問題 → トラブルシュート案内
 │
 └─ 未知障害 → チケット作成・担当者通知

例えば監視システムやMicrosoft Lists、Dataverseなどに現在の障害情報を保存している場合、

「現在このシステムで障害は発生していますか？」

という確認を自動化できます。

既知障害なら、

「現在、販売管理システムで障害が発生しています。IT部門が対応中です。復旧予定は15時頃です。」

と回答できます。

逆に障害情報がなければ、

「全社障害は確認されていません。個別環境の問題の可能性があります。」

として、次のトラブルシューティングに進みます。

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障害対応にワークフローを組み合わせる

ここからがCopilot Studioの面白いところです。

障害らしいと判断した場合、

障害受付ワークフロー

を呼び出します。

例えば、

障害問い合わせ
 ↓
利用者情報取得
 ↓
対象システム特定
 ↓
障害情報確認
 ↓
過去の類似障害検索
 ↓
チケット登録
 ↓
Teams担当チャンネル通知
 ↓
ユーザーへ受付番号返却

とします。

エージェントがユーザーとの会話を担当し、ワークフローが裏側の業務処理を担当する構成です。

さらに発展させる

監視システムなどからイベントを受け取れる環境なら、

ユーザーから問い合わせが来る前に動くエージェント

という設計も考えられます。

Copilot Studioの自律型エージェントは、定義されたトリガーを契機として、ユーザーからプロンプトを受けなくても処理を開始できる仕組みを備えています。

例えば、

監視システム
「サーバー応答なし」
 ↓
自律エージェント起動
 ↓
影響システム確認
 ↓
障害ナレッジ検索
 ↓
重要度判定
 ↓
担当者へTeams通知
 ↓
障害管理チケット作成
 ↓
利用者向け告知作成

という「障害対応AIオペレーター」に近いものも構築できます。

ただし、サーバー再起動やアカウント削除、データ変更といった影響の大きい操作までAI判断だけで実行させるのは慎重に設計した方がよいでしょう。

Microsoftも、本番向けエージェントではすべての判断をAI任せにせず、重要・不可逆な処理にはルールベースの決定論的処理を残す設計を推奨しています。

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業務利用例2：他部門問い合わせ対応エージェント

個人的に企業で導入効果が出やすいと思うのが、

「他部門問い合わせ受付エージェント」

です。

会社では、こんな問い合わせが大量に発生します。

総務への問い合わせ

• 会議室について
• 入館証について
• 備品購入について
• 名刺について
• 社用車について

情報システムへの問い合わせ

• パスワード
• PC
• Microsoft 365
• Teams
• VPN
• ソフトウェア
• アカウント申請

人事への問い合わせ

• 有給休暇
• 就業規則
• 勤怠
• 福利厚生
• 各種申請

経理への問い合わせ

• 経費精算
• 請求書
• 支払日
• 勘定科目
• 出張費

こうした問い合わせは、問い合わせを受ける側にとってかなり大きな負担になります。

そこで、

「社内問い合わせ総合窓口エージェント」

を作ります。

社員は問い合わせ先の部署を意識する必要がありません。

例えば、

「出張で新幹線を使ったんだけど、領収書は必要？」

と質問します。

エージェントが内容を判断し、

ユーザー
 ↓
社内問い合わせエージェント
 ↓
内容判定
 ↓
「経費・出張関連」
 ↓
経理ナレッジ検索
 ↓
回答

と処理します。

つまり、

「どの部署に聞けばいいか分からない」

という問題自体をなくせます。

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回答できなければ担当部署へ自動問い合わせ

さらに実務的なのが、

AIで解決できなかった問い合わせだけ人間へ渡す

仕組みです。

例えば、

「このケースの場合、取引先との会食費はどの勘定科目になりますか？」

という質問が来たとします。

ナレッジだけでは判断できない場合、

エージェントが、

「経理部へ問い合わせを登録しますか？」

と確認します。

ユーザーが了承したら、フローを実行します。

質問内容
 ↓
問い合わせ元社員
 ↓
部署
 ↓
関連するAI回答
 ↓
不足している情報
 ↓
問い合わせチケット作成
 ↓
経理担当Teamsへ通知

担当者は、

「何について聞かれているのか」

を最初から確認する必要がありません。

AIがそれまでの会話を整理し、

問い合わせ要約

を作ってから担当者へ渡せるためです。

例えば、

【問い合わせ概要】

問い合わせ元：
営業部

分類：
経費精算／会食費

質問：
取引先との会食費について適切な勘定科目を確認したい。

確認済み情報：
・参加人数：4名
・社外参加者：2名
・合計金額：32,000円

AIナレッジ検索結果：
社内規程では判断できず。

対応依頼：
適切な勘定科目を回答してください。

という状態で担当者へ渡せます。

これは単純な「FAQチャットボット」より、かなり実務的です。

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業務利用例3：問い合わせ内容を自動分類する

共有メールボックスに毎日大量の問い合わせが届く会社にも向いています。

例えば、

support@会社

に届いた問い合わせを、

• 契約
• 請求
• 操作方法
• 障害
• アカウント
• 営業
• その他

へAIが分類します。

その後、

問い合わせ受信
 ↓
AI分類
 ↓
重要度判定
 ↓
担当部署判定
 ↓
担当者へ割り当て
 ↓
必要なら一次回答作成

という流れにできます。

特に、

問い合わせ内容の要約＋担当部署判定

だけでも、受付担当者の負担をかなり減らせます。

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業務利用例4：社内申請エージェント

Copilot Studioは申請業務にも向いています。

例えば社員が、

「Adobe Acrobatを使いたい」

と入力します。

従来なら、

1. 社内ポータルを開く
2. 申請ページを探す
3. ソフトウェア申請フォームを探す
4. フォームを入力する
5. 上司を指定する
6. 申請する

という操作が必要です。

エージェントなら、

「Acrobatを何の業務で使用しますか？」

「利用期間は？」

など必要事項だけ質問します。

条件が揃ったらワークフローを実行します。

Copilot Studio
 ↓
申請内容確認
 ↓
申請レコード作成
 ↓
上司承認
 ↓
情報システム承認
 ↓
ライセンス割当
 ↓
ユーザー通知

ユーザーからすると、

AIとの会話がそのまま申請フォームになる

わけです。

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業務利用例5：ITヘルプデスク

情報システム部門なら、以下のようなツールが作れます。

社員：

「VPNにつながらない」

AI：

「会社PCですか？」

社員：

「はい」

AI：

「自宅のインターネットには接続できていますか？」

社員：

「できます」

ここからエージェントが、

• VPN障害情報
• 利用者アカウント状態
• VPNマニュアル
• 過去のFAQ

を調査します。

それでも解決しなければ、

問い合わせ内容
＋
実施済みトラブルシュート
＋
PC情報
＋
ユーザー情報
＋
エラー内容

をまとめてIT部門へチケット登録します。

これなら担当者は、

「PCは再起動しましたか？」

「エラーは何ですか？」

と最初から聞き直す必要がありません。

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エージェントとワークフローはどう使い分ける？

設計時には、次のように考えると分かりやすいでしょう。

処理	向いている機能
ユーザーの意図を理解	エージェント
社内文書から回答	エージェント
問い合わせ分類	エージェント
内容要約	エージェント
次に何をすべきか判断	エージェント
データ登録	フロー
Teams通知	フロー
メール送信	フロー
承認処理	フロー
チケット作成	フロー
定型API呼び出し	フロー
定期実行	フロー／自律型エージェント
条件に応じた自動対応	エージェント＋フロー

重要なのは、

何でも生成AIに処理させないこと

です。

例えば、

「この問い合わせは経理関連か、総務関連か？」

はAIに任せやすい判断です。

しかし、

「請求データを削除する」

「ユーザーアカウントを無効化する」

「サーバーを再起動する」

といった処理は、承認や明確な条件を設定したフローにした方が安全です。

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Copilot Studioの強みはMicrosoft 365との組み合わせ

Copilot Studioを企業で使う場合、特にメリットが大きいのがMicrosoft環境との組み合わせです。

例えば、

Teams
   ↓
Copilot Studio
   ↓
SharePoint
Dataverse
Outlook
Microsoft Lists
Power Automate
各種業務システム

という構成を作れます。

社内規程やFAQをSharePointに置き、

社員はTeamsからCopilot Studioのエージェントに質問する。

必要な処理だけワークフローを呼び出す。

という構成は非常に分かりやすい導入パターンです。

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最初に作るなら「問い合わせ一次受付」がおすすめ

Copilot Studioを業務導入する場合、いきなり完全自律型のAIシステムを作る必要はありません。

まずは、

社員
 ↓
AI
 ↓
FAQ・社内文書検索
 ↓
回答

から始めます。

次に、

回答できない
 ↓
AIが質問内容を整理
 ↓
担当部署へ転送

を追加します。

さらに、

担当部署判定
 ↓
チケット自動作成
 ↓
担当者通知

まで自動化します。

そして十分な運用実績ができたところで、

障害検知
 ↓
AI調査
 ↓
影響範囲判定
 ↓
担当者通知
 ↓
障害チケット作成

といった自律処理へ広げる方法が安全です。

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自然言語からフローを作る機能もある

Copilot Studioでは、ビジュアルデザイナーで一つずつ処理を組み立てるだけでなく、自然言語でやりたい処理を説明し、エージェント フローの構築を支援してもらう機能も用意されています。Microsoftの現行ドキュメントでは、Copilotとの複数ターンの会話を通じて意図を確認しながら、エンドツーエンドのフローを構成できると説明されています。

例えば、

「社員からシステム障害の問い合わせが来たら、障害情報を確認して、障害が登録されていなければIT担当のTeamsチャンネルへ通知し、問い合わせ番号を発行するフローを作成して」

といった形から作成を始められます。

ローコード／ノーコードで業務ツールを構築したい企業にとって、かなり重要なポイントでしょう。

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注意：AIとフローでは役割が違う

Copilot Studio導入で陥りやすいのが、

「全部AIエージェントにやらせよう」

と考えてしまうことです。

実際には、

AI
＝理解・判断・検索・要約

フロー
＝登録・通知・更新・承認・連携

と分ける方が、安定したシステムを作りやすくなります。

Microsoftもエージェント フローを、繰り返し処理を自動化し、アプリやサービスを統合するための仕組みとして位置付けています。

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まとめ

Microsoft Copilot Studioは、単なるAIチャットボット作成ツールから、

「AIエージェント＋業務ワークフロー」を作るためのプラットフォーム

へと利用範囲が広がっています。

特に企業で効果が期待できるのは、

• IT障害一次対応
• ヘルプデスク
• 他部門問い合わせ受付
• 社内FAQ
• 問い合わせ分類
• チケット作成
• 各種申請
• 承認処理
• 担当者へのエスカレーション

といった業務です。

中でもおすすめなのが、

「AIで回答できる問い合わせはAIが処理し、回答できないものだけ内容を整理して人間へ渡す」

という構成です。

これならAIにすべてを任せる必要がなく、現在の業務フローを残しながら段階的に自動化できます。

さらに進めれば、

イベント発生
 ↓
Copilot Studioエージェント
 ↓
状況調査
 ↓
AIによる判断
 ↓
エージェント フロー
 ↓
業務システム操作
 ↓
担当者へ通知

という、自律型の業務エージェントへ発展させることもできます。

Copilot Studioを検討するときは、「チャットボットを作る」と考えるよりも、

「人間が現在行っている『調べる→判断する→処理する→担当者へ渡す』という一連の業務の、どこをAIとフローに任せられるか」

という視点で考えると、具体的な活用シーンが見つけやすくなるでしょう。