Microsoft 365 Copilotエージェントとは？種類・料金・作り方を解説

Microsoft Copilotエージェントは、Copilot Studioを使って特定業務に特化したAIアシスタントを構築できる仕組みです。
宣言型エージェントとカスタムエンジンエージェントの2つの開発方式があり、ローコードからプロコードまで幅広い開発スタイルに対応しています。

本記事では、Copilotエージェントの基本概念から種類・作り方・料金体系・導入事例・注意点まで、2026年2月時点の最新情報をもとに網羅的に解説します。

Microsoft 365 Copilotエージェントとは？

Copilotエージェントとは、Microsoftが提供するAIエージェント基盤上で動作する、業務特化型のAIアシスタントです。汎用的なチャットAIとは異なり、特定の業務プロセスやタスクに最適化された指示・知識・外部連携を組み込むことで、定型業務の自動化や意思決定の支援を実現します。
　
従来のCopilotは、Microsoft 365アプリケーション全体にわたる汎用AIアシスタントとして機能してきました。

一方でCopilotエージェントは、「経費精算の承認フロー」「契約書のレビュー」「社内FAQへの自動回答」など、特定の業務に絞って動作する点が大きな特徴です。

2025年後半からMicrosoftはAIエージェント戦略を本格化させており、Copilotエージェントはその中核として位置づけられています。

Microsoft 365 Copilotとの関係

Microsoft 365 Copilotは、Word・Excel・Teams・Outlookなど日常的に使うOfficeアプリにAI機能を統合した汎用アシスタントです。ユーザーの指示に応じて文書の要約、メールの下書き、データ分析など、幅広い業務を支援します。

CopilotエージェントはこのMicrosoft 365 Copilotの「拡張機能」として動作します。以下の点でベースのCopilotとは役割が異なります。

• 汎用Copilot
  Microsoft 365全体の業務を幅広くサポートする。ユーザーがその都度指示を出して使う対話型のアシスタント
  
  

• Copilotエージェント
  特定の業務ドメインに特化した知識とアクションを持つ。定義された範囲内で自律的にタスクを処理できる
  
  

つまりCopilotエージェントは、汎用Copilotの能力を土台としながら、個別の業務要件に合わせてカスタマイズされたAIアシスタントといえます。

Copilotエージェントが注目される背景

Copilotエージェントが企業から注目を集めている背景には、いくつかの市場変化があります。

まず、生成AIの業務活用が「チャットによる質問応答」から「業務プロセスの自動化」へとシフトしています。単にAIと対話するだけでなく、AIが自ら判断して業務を遂行するAIエージェントの概念が急速に広まっています。

Microsoftは2025年後半にCopilot ResearcherやAnalystといった業務特化型エージェントをリリースし、エージェント戦略を加速させました。2026年に入ってからも、SharePointエージェントやTeams連携エージェントなど、業務アプリケーションに直結したエージェントの展開を続けています。

こうした動きの中で、企業が自社の業務に合わせたカスタムエージェントを構築できるCopilotエージェント基盤への関心が高まっているのです。

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Microsoft 365 Copilotエージェントの種類と特徴

Copilotエージェントには、大きく分けて宣言型エージェントとカスタムエンジンエージェントの2種類があります。

開発手法・カスタマイズの自由度・前提となる技術スキルが異なるため、自社の要件に合った方式を選ぶことが重要です。

宣言型エージェントの特徴

宣言型エージェント（Declarative Agent）は、Copilotが標準で備えるオーケストレーターとAIモデルをそのまま活用するタイプのエージェントです。Copilot StudioのGUIを使ってローコードで構築でき、専門的なプログラミング知識がなくても作成できます。

以下の3つの要素を設定することで、業務に特化したエージェントを定義します。

• カスタム指示（Instructions）
  エージェントの役割・振る舞い・回答のトーンなどを自然言語で記述する。「あなたは経理部門の経費精算アシスタントです」のように、業務コンテキストを指定する
  
  

• ナレッジソース（Knowledge）
  SharePointサイト、社内ドキュメント、Webページなどをエージェントの参照データとして接続する。SharePointエージェントのように、特定のサイトのデータに基づいた回答が可能になる
  
  

• 外部アクション（Actions）
  Power Automateフロー、カスタムAPIコネクタ、Microsoft Graphなどを通じて、外部システムへのデータ取得や書き込みを実行できる
  
  

宣言型エージェントは、IT管理者や市民開発者（シチズンデベロッパー）が手軽に業務エージェントを構築したい場合に適しています。

カスタムエンジンエージェントの特徴

カスタムエンジンエージェント（Custom Engine Agent）は、Copilot標準のオーケストレーターやモデルを使わず、独自のAIエンジンを搭載するタイプのエージェントです。Azure OpenAI ServiceやAzure AI Foundryなどを利用して、企業独自のAIモデルやオーケストレーションロジックを組み込めます。

開発にはTeams Toolkit（Visual Studio Code拡張）やMicrosoft Agent Framework、Bot Framework SDKなどを使用します。プロコードでの開発が前提となるため、ソフトウェア開発チームが主な対象です。

カスタムエンジンエージェントが適しているのは、以下のようなケースです。

• 独自モデルの利用が必要な場合
  ファインチューニング済みのモデルや、特定ドメインに特化したモデルを使いたい場合
  
  

• 高度なオーケストレーションが必要な場合
  複数のAPIやデータソースを組み合わせた複雑な処理フローを実装したい場合
  
  

• Copilot以外のチャネルでも利用したい場合
  TeamsだけでなくWebサイトやモバイルアプリなど、複数のチャネルでエージェントを展開したい場合
  
  

Copilotエージェントの用途別の選び方

以下の表で、宣言型とカスタムエンジンの主要な違いを整理しました。

項目	宣言型エージェント	カスタムエンジンエージェント
AIモデル	Copilot標準モデル	任意（Azure OpenAI等）
オーケストレーター	Copilot標準	独自実装
開発手法	ローコード（Copilot Studio）	プロコード（Teams Toolkit等）
カスタマイズ性	指示・ナレッジ・アクションの設定	AIロジック全体を自由に設計
対象ユーザー	IT管理者・市民開発者	ソフトウェア開発者
展開チャネル	Microsoft 365 Copilot内	Teams・Web・モバイル等

ここで注目すべきは、多くの企業ユースケースでは宣言型エージェントで十分に対応できるという点です。社内FAQの自動応答、ドキュメント検索の効率化、定型的な承認フローの自動化などは、宣言型エージェントのカスタム指示とナレッジソースの設定だけで実現できます。カスタムエンジンエージェントは、標準モデルでは対応できない高度な要件がある場合に検討するのがよいでしょう。

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Microsoft 365 Copilotエージェントの作り方

Copilotエージェントは、主に3つの方法で作成できます。技術スキルや要件に応じて、最適なアプローチを選択してください。

Copilot Studioでのエージェント作成

Copilot Studioは、Copilotエージェントを構築するためのMicrosoft公式のローコード開発プラットフォームです。GUIベースの操作でエージェントの設計・テスト・公開までを一貫して行えます。

Copilot Studioでのエージェント作成は、おおまかに以下の流れで進みます。

1. Copilot Studioにサインインし、「エージェントの作成」を選択する
2. エージェントの名前・説明・カスタム指示を設定する
3. ナレッジソース（SharePointサイト、ファイル、Webページなど）を接続する
4. 必要に応じてPower AutomateのAI Builderやカスタムコネクタでアクションを追加する
5. テストチャットで動作を確認する
6. Microsoft 365 Copilot内やTeamsに公開する

Copilot Studioでは、トピック（会話フロー）の設計、生成AIによる回答の制御、多言語対応なども設定できます。2023年にPower Virtual Agentsから統合・リブランドされた経緯があり、従来のチャットボット構築機能もそのまま利用可能です。

Agent Builderでの簡易作成

Agent Builderは、Microsoft 365 Copilotの画面から直接エージェントを作成できる簡易ツールです。Copilot Studioのフル機能を使わなくても、手軽にエージェントを構築したい場合に適しています。

Microsoft 365 Copilotのチャット画面から「エージェントの作成」を選ぶと、Agent Builderが起動します。自然言語でエージェントの役割を記述し、参照するナレッジソースを指定するだけで、基本的なエージェントが完成します。

ただしAgent Builderで作成できるのは宣言型エージェントのみであり、複雑なアクションの定義やトピックの詳細設計にはCopilot Studioが必要です。まずAgent Builderで試作し、要件が固まったらCopilot Studioで本格的に開発するという段階的なアプローチが推奨されます。

Teams Toolkitでのエージェント開発

Teams Toolkit（Visual Studio Code拡張機能）は、カスタムエンジンエージェントを開発するためのプロコード向けツールです。

TypeScriptやPythonを使ってエージェントのロジックを実装し、Azure OpenAI Serviceなどの任意のAIモデルを統合できます。Bot Framework SDKとの連携により、Teams上で動作するエージェントをゼロから構築することが可能です。

プロコード開発では以下のような高度なカスタマイズが実現できます。

• マルチステップのオーケストレーション
  複数のAPIを順序立てて呼び出し、結果を統合して回答を生成する
  
  

• 独自のRAGパイプライン
  Azure AI Searchと連携した独自のドキュメント検索・回答生成フローを構築する
  
  

• 外部SaaSとのリアルタイム連携
  Salesforce、SAP、ServiceNowなどの業務システムとAPIで接続し、データの読み書きを行う
  
  

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Microsoft 365 Copilotエージェントの活用事例

すでに多くの日本企業がCopilotエージェントやMicrosoft 365 Copilotを業務に導入し、具体的な成果を上げています。ここでは、公式に公開されている導入事例を紹介します。

ベネッセの社内相談AIエージェント

ベネッセホールディングスは、Copilot Studioを活用して社内の業務相談に対応するAIエージェント「社内相談AI」を構築しました。新規事業の発足に伴い、社内イントラネットに蓄積された情報の所在がわかりにくいという課題があり、社内の各種規定やFAQをナレッジソースとして接続し、従業員からの問い合わせに自動で回答するエージェントをノーコードで開発しています。

人事・総務・IT部門への問い合わせ件数の削減に貢献し、従業員は必要な情報を待ち時間なく取得できるようになりました。この事例は、既存の社内ドキュメントを活用することで、大規模な開発を行わずにAIエージェントを導入できることを示しています（出典：日経クロステック）。

JBSの契約書チェック自動化エージェント

日本ビジネスシステムズ（JBS）は、契約書のレビュー業務にCopilotを導入し、レビューの平均所要時間を15分から5分へ短縮（約66%削減）したと日経ビジネスで報じられています。

JBSは2023年8月に社内検証チームを立ち上げ、各事業部の300名にライセンスを付与して利用検証を開始しました。その後2024年3月に全社員約2,500名への全社導入を実施しています。契約書チェックのほか、会議議事録の自動作成などにもCopilotを活用し、複数の業務領域で効率化を進めています。

担当者はエージェントが検出した箇所に集中してレビューを行えるため、確認の品質を維持しながら大幅な時間短縮を実現しています。

住友商事の全社Copilot導入

住友商事は、グループ全体で約8,800ライセンスのMicrosoft 365 Copilotを導入し、年間約12億円のコスト削減効果を見込んでいると住友商事の公式紹介記事で公開されています。

全社規模での導入にあたっては、部門ごとに優先度の高い業務を特定し、段階的にCopilotとエージェントの活用範囲を拡大するアプローチをとりました。営業部門での提案書作成の効率化、バックオフィスでの報告書作成の自動化など、複数の業務領域でAIの活用が進んでいます。

この事例は、大規模組織でのCopilot導入が単なる実験にとどまらず、定量的なROIを生み出しうることを示す重要な先行事例です。

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Microsoft 365 Copilotエージェントと他のAIエージェントの比較

Copilotエージェントは、OpenAIのGPTsや旧Power Virtual Agents（PVA）と比較されることが多いツールです。ここでは、それぞれの違いを整理し、Copilotエージェントならではの強みを解説します。

CopilotエージェントとGPTsの違い

ChatGPTのエージェント機能であるGPTsは、ChatGPT上で動作するカスタムAIを作成できる仕組みです。CopilotエージェントとGPTsの主な違いを以下の表にまとめました。

項目	Copilotエージェント	GPTs
プラットフォーム	Microsoft 365 / Teams	ChatGPT
データ連携	SharePoint・Graph・Power Automate	GPT Actions（API連携）
セキュリティ	M365テナントのDLP・条件付きアクセス適用	OpenAIのセキュリティポリシーに準拠
対象ユーザー	企業（法人ライセンス前提）	個人・法人（ChatGPT Plus以上）
ガバナンス	IT管理者による公開範囲・権限の一元管理	GPT Store経由で公開、管理機能は限定的

ここで注目すべきは、セキュリティとガバナンスの違いです。Copilotエージェントは既存のMicrosoft 365テナントのセキュリティポリシー（条件付きアクセス、データ損失防止ポリシーなど）がそのまま適用されます。企業の情報セキュリティ要件を満たしやすい点が、法人利用において大きな優位性となります。

一方GPTsは、外部APIとの柔軟な連携やGPT Storeでの公開など、オープンなエコシステムが強みです。社内データとの連携よりも、汎用的なツールとしてAIを活用したい場合にはGPTsが適しています。

CopilotエージェントとPower Virtual Agentsの違い

Power Virtual Agents（PVA）は、かつてMicrosoftが提供していたチャットボット構築サービスです。2023年にCopilot Studioへ統合され、現在はPVA単体での新規提供は行われていません。

PVAは主にルールベースの会話フロー（シナリオ型チャットボット）の構築に特化していました。一方、Copilot Studioに統合された現在のCopilotエージェントは、生成AIによる自然言語での応答に加え、ナレッジソースの参照やPower Automateとの連携など、より高度な機能を備えています。

既存のPVAボットを運用している場合は、Copilot Studioへの移行パスが用意されています。移行により、生成AI応答の追加やMicrosoft Agent 365との連携など、最新のエージェント機能を活用できるようになります。

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Microsoft 365 Copilotエージェント導入時の注意点

Copilotエージェントを導入する際には、セキュリティ設計やライセンス要件の事前確認が不可欠です。適切な準備なしに導入すると、情報漏洩のリスクやコストの超過につながる可能性があります。

Copilotエージェントのセキュリティとデータガバナンス

Copilotエージェントは、Microsoft 365テナントのセキュリティ基盤の上で動作します。テナントレベルで設定済みのセキュリティポリシーがエージェントにも適用されますが、エージェント固有のセキュリティ設計が必要な領域もあります。

以下の点を事前に確認・設計しておくことが重要です。

• ナレッジソースのアクセス制御
  エージェントが参照するSharePointサイトやファイルには、適切なアクセス権限が設定されている必要がある。エージェントを通じて、本来アクセス権のないユーザーに情報が漏洩しないよう注意が求められる
  
  

• データ損失防止（DLP）ポリシー
  Power Platformの管理センターで、エージェントが接続できるコネクタやデータフローを制限するDLPポリシーを設定できる。機密データが外部サービスに流出するリスクを軽減する
  
  

• 監査ログの活用
  エージェントの利用状況はMicrosoft 365の監査ログに記録される。誰がどのエージェントをどの程度利用しているかを定期的に確認し、不正利用や意図しないデータアクセスを検知する体制を整えることが望ましい
  
  

Copilot Tuningのような機能を使って自社データに最適化する場合も、学習データの取り扱いについて社内のガバナンスルールを事前に整備しておく必要があります。

Copilotエージェントの導入前に確認すべき前提条件

Copilotエージェントの導入にあたっては、以下の前提条件を確認してください。

• Microsoft 365ライセンス
  Copilotエージェントの利用には、Microsoft 365 E3/E5、Business Basic/Standard/Premiumなどのベースライセンスが必要。加えてMicrosoft 365 Copilotのアドオンライセンスを購入する
  
  

• テナントの管理者権限
  エージェントの公開範囲やDLPポリシーの設定には、Microsoft 365およびPower Platform管理センターへの管理者アクセスが必要
  
  

• 段階的な導入計画
  全社一斉導入ではなく、特定部門・特定業務から小規模にパイロット導入し、効果を検証してから拡大するアプローチが推奨される。住友商事の事例でも、部門ごとに優先業務を特定する段階的アプローチが採用されている
  
  

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Microsoft 365 Copilotエージェントの料金体系

Copilotエージェントの利用料金は、2025年9月に導入されたCopilot Creditsと呼ばれる従量課金の仕組みで管理されています。従来の「メッセージ数」による課金から、より柔軟なクレジット制に移行しました。

Copilotエージェントのライセンス構成とCopilot Credits

Copilotエージェントの料金を理解するには、まずライセンスの構成を把握する必要があります。以下に主要なライセンスとその役割を整理しました。

• Microsoft 365 Copilotライセンス
  ユーザーがMicrosoft 365アプリ内でCopilotおよびエージェントを利用するための基本ライセンス。このライセンスにはCopilot Studio Liteが含まれており、組織内向けの宣言型エージェントを追加クレジットなしで作成・利用できる
  
  

• Copilot Studioライセンス（クレジットパック）
  外部ユーザー向けのエージェント公開や、高度な機能（カスタムエンジンエージェント、大規模な外部API連携など）を利用する場合に必要。1パックあたり25,000クレジットが含まれる
  
  

• 従量課金（Pay-as-you-go）
  Azureサブスクリプションを通じて、使用したクレジット分だけ支払うプラン。初期コストを抑えて試験導入したい場合に適している
  
  

Copilot Creditsは、エージェントの応答やアクション実行などの操作ごとに消費されます。クレジットの消費量はエージェントの種類や実行するアクションの複雑さによって異なります。

Copilotエージェントの料金プラン比較

2026年2月時点の主要な料金プラン（参考価格）を以下の表にまとめました。

プラン	月額参考料金	含まれるクレジット	主な用途
Microsoft 365 Copilot	¥4,497/ユーザー	Copilot Studio Lite（組織内エージェント利用可）	M365アプリでのCopilot利用＋内部エージェント
Copilot Studio（クレジットパック）	¥29,985/パック	25,000クレジット/パック	外部公開エージェント、高度な機能
従量課金	使用量に応じて	なし（消費分を課金）	試験導入、変動が大きい利用

※価格は2026年2月時点の参考値です。契約形態、請求通貨、為替レート、改定タイミングにより変動する場合があります。

ここで重要なのは、Microsoft 365 Copilotライセンスを持つユーザーであれば、Copilot Studio Liteを通じて組織内向けの宣言型エージェントを追加費用なしで利用できるという点です。つまり、すでにMicrosoft 365 Copilotを導入している企業は、まず追加コストなしでエージェントの構築を試すことができます。

一方で、エージェントを外部顧客向けに公開したり、カスタムエンジンエージェントを本格運用したりする場合は、Copilot Studioのクレジットパックまたは従量課金プランの契約が必要です。

【関連記事】
Microsoft 365 Copilotの料金プランを解説！購入条件やCopilot Proとの違いも紹介

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まとめ

Copilotエージェントは、Microsoft 365のエコシステムを活かして業務特化型のAIアシスタントを構築できる仕組みです。宣言型エージェントによるローコード開発からカスタムエンジンエージェントによるフルカスタム開発まで、企業の技術力や要件に応じた柔軟な選択肢が用意されています。

すでにMicrosoft 365 Copilotを導入している企業であれば、Copilot Studio Liteを使って追加費用なしでエージェントの構築を始められます。住友商事やベネッセ、JBSなどの先行企業では、業務効率化やコスト削減の具体的な成果が報告されています。

導入にあたっては、ナレッジソースのアクセス制御やDLPポリシーの設定など、セキュリティ面の事前設計が不可欠です。まずは小規模なパイロットプロジェクトから始め、効果を確認しながら段階的に展開していくことをおすすめします。