この記事のポイント
AI Builderは、Power Automate上でAIモデルをノーコード/ローコードで利用できる機能- 事前構築済みモデル(名刺リーダー,感情分析等)と、自社データで学習させるカスタムモデルを提供
- 請求書処理、感情分析によるアラート、問い合わせの自動振り分けなど、多様な業務を自動化
- 料金はクレジット制で、2026年11月までに従来のAI BuilderクレジットからCopilot Studioクレジットへ完全移行
- 2025年の新機能として、生成AIプロンプトを設計する「Prompt Builder」や、大規模文書処理用の「Document Processing Agent」が追加
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
「日々の定型業務をAIで自動化したいけど、専門知識がない…」「請求書処理や問い合わせ対応など、判断が必要な業務を効率化できないか？」
そんな悩みを解決するのが、Microsoft Power Automateに搭載された「AI Builder」です。これは、プログラミング不要で業務プロセスにAIの知能を組み込める強力な機能です。
本記事では、この「Power AutomateのAI Builder」について、その全貌を徹底的に解説します。
利用できるAIモデルの種類、料金体系とクレジットの仕組み、具体的な使い方、そして2025年の最新機能まで、詳しくご紹介します。
目次
Power AutomateのAI Builderで使えるモデルと機能
Power AutomateでAI Builderの料金体系
Power Automateに統合された新しいAI機能（2025年Wave 1）
Prompt Builder - 生成AI向けプロンプト設計
Power AutomateのAI Builderとは？
AI Builder
Power AutomateのAI Builderとは、Microsoft Power Automate上でAIモデルをノーコードまたはローコードで利用可能にする機能です。AI Builderは単独のアプリケーションとして機能するのではなく、Power Automateの自動化プロセスにAIの知能を組み込むためのアドオン機能として提供されます。
AI Builderの真価は、データサイエンティストやAI開発の専門家でなくても、業務にAIを活用できる点にあります。Microsoftが事前にトレーニングした事前構築済みモデルや、企業独自のデータを使用して簡単にトレーニングできるカスタムモデルを利用することが可能です。
さらに2025年のWave 1リリースでは、Prompt Builderという新しいインターフェースが追加され、生成AI向けのプロンプトをノーコードで構築・テスト・デプロイできるようになりました。また、Document Processing Agentにより、複数の文書処理タスクを統合的に管理できるようになり、大規模な自動化ワークフローが実現可能になっています。
これにより、従来は人間による知的判断が必要で自動化が難しかった業務、例えば「請求書から特定の金額を読み取る」「顧客からのフィードバックの感情を分析する」といった作業の自動化が期待できます。
Power Automateとは？
Power Automate
Power Automateとは、Microsoftが提供する業務自動化ツールであり、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールの一種です。RPAとは、人間がコンピュータ上で行う定型的な操作（データの入力、転記、クリックなど）を、ソフトウェアのロボットが代行する技術を指します。
Power Automateには、主に以下のような特徴があります。
- 業務プロセスの効率化：日次、週次、月次で行われる決まった手順の作業（例：レポート作成、データ集計）を自動化し、業務時間を短縮します。
- ヒューマンエラーの削減：手作業による入力漏れや転記ミスといった人的なエラーの発生を削減できます。あらかじめ定義されたルールに基づき、正確に処理が実行されます。
- ノーコード／ローコード対応：プログラミングの専門知識がなくても、パズルを組むような直感的な操作でフローと呼ばれる自動化プロセスを構築できます。
- 豊富な連携先（コネクタ）：Microsoft 365の各種サービス（Outlook、SharePointなど）だけでなく、多様な外部サービス（Google、Salesforceなど）と連携可能です。
Power Automateは強力なツールですが、すべての業務を自動化できるわけではありません。導入にあたっては、自動化する目的を明確にし、適材適所で活用することが重要です。
Power AutomateのAI Builderで使えるモデルと機能
Power AutomateのAI Builder
Power AutomateのAI Builderは、業務上のさまざまな判断や認識を自動化するための多様なAIモデルを提供します。これらのモデルは、大きく事前構築済みモデルとカスタムモデルの2種類に分類されます。
-
事前構築済みモデル：Microsoftが汎用的なデータでトレーニングした、すぐに利用可能なモデルです。
-
カスタムモデル：ユーザーが自社の業務データ（例：自社独自の帳票、業界特有の用語）をアップロードし、AIモデルをトレーニングすることで、業務に最適化されたAIを構築できるモデルです。
以下に、AI Builderで利用可能なモデルと機能をまとめた表を示します。
事前構築済みモデル
| モデル名 | 機能概要 | 業務での活用例 |
|---|---|---|
| 名刺リーダーモデル | 名刺画像から連絡先情報（名前、電話番号、メールアドレスなど）を自動抽出 | 交換した名刺の情報を読み取り、連絡先リストに自動登録 |
| カテゴリ分類モデル | テキストの内容に基づき、定義済みのカテゴリに分類 | 問い合わせメールの担当部署への自動振り分け |
| 契約処理モデル (プレビュー) | 契約書ドキュメントから主要な情報（当事者名、契約日、金額など）を抽出 | 契約書から重要項目を自動抽出しデータベース化 |
| エンティティ抽出モデル | テキストからエンティティ（人名、地名、組織名、日付など）を抽出 | ニュース記事やレポートから、関連する企業名や人物名を自動でリストアップ |
| IDリーダーモデル (プレビュー) | パスポートや米国の運転免許証から情報を抽出 | オンボーディングプロセスの本人確認 |
| キーフレーズ抽出モデル | テキストから主要なトピック（キーフレーズ）を自動で抽出 | 文書の要点把握、トピックのタグ付け |
| 言語検出モデル | テキストの言語（日本語、英語など）を識別 | グローバルなヘルプデスクでのリクエスト振り分け |
| 領収書処理モデル (プレビュー) | 領収書（PDFや画像）から「請求元」「金額」「支払期日」などを自動抽出 | 経理部門での領収書データ入力の自動化 |
| 感情分析モデル | テキストが「ポジティブ」「ネガティブ」「中立」かを判定 | 顧客アンケートやSNSのフィードバック分析 |
| テキスト認識モデル | 画像やPDF内の印刷されたテキストや手書き文字を認識し、テキストデータに変換 | 紙の書類をスキャンした画像ファイルからテキストを抽出し、検索可能なデジタル文書を作成 |
| テキスト翻訳モデル | ある言語のテキストを、指定した別の言語に自動翻訳 | 海外の取引先から受信したメールを、自動的に日本語に翻訳 |
カスタムモデル
| モデル名 | 機能概要 | 業務での活用例 |
|---|---|---|
| カテゴリ分類モデル (カスタム) | 独自のビジネスカテゴリ（例：製品ライン別、緊急度別など）を定義し、テキストを自動分類 | 社内のサポートチケットを独自の「製品カテゴリ」や「障害レベル」に自動分類 |
| エンティティ抽出モデル (カスタム) | 業界特有の用語や社内固有の製品コードなど、独自のエンティティをテキストから抽出 | 作業報告書から、独自の「部品番号」「エラーコード」「作業者名」を自動抽出 |
| ドキュメント処理モデル | 請求書、注文書、納品書など、特定のレイアウトを持つフォーム（構造化・半構造化文書）からデータを抽出 | 経費精算、請求書処理の自動化 |
| 物体検出モデル | 画像内の特定の物体（例：商品、部品）を検出 | 在庫管理、検品プロセスでの活用 |
| 予測モデル | 過去の業務データに基づき、将来の結果を予測 | 売上予測、在庫不足の予測、解約顧客の予測 |
各種モデルの入力や出力といった詳細情報は、AI Builder公式ドキュメントをご覧ください。
Power AutomateでAI Builderの料金体系
このセクションでは、Power AutomateでAI Builderを利用する際の料金体系をご説明します。2025年11月以降、Power AutomateのAI Builderではライセンス体系が大きく変更され、AI BuilderクレジットからCopilotクレジットへ段階的に移行しています。
ライセンス移行スケジュール
2025年11月1日時点の変更：
- 新規顧客は、AI Builder アドオンを購入できなくなりました。新規にAI Builder機能を利用する場合は、Copilot Studioクレジットを購入する必要があります。
- Power Automateで初めてAI Builder機能を実行する場合は、Copilot Studioクレジットが消費されます。
既存顧客：
- 既にAI Builderクレジットを購入している顧客は、引き続きそのクレジットを利用できます。
- シードされたAI Builderクレジット（Power Automate Premiumなどのライセンスに含まれる月次クレジット）は、2026年11月1日まで利用可能です。その後は削除されます。
2026年11月1日：完全移行
- すべての既存顧客について、シードされたAI Builderクレジットが完全に削除されます。
- その以降は、AI Builder機能の利用にはCopilot Studioクレジットのみが利用可能になります。
二重ライセンスモード（2025年11月～2026年11月）
AI BuilderクレジットとCopilot Studioクレジットの両方を保有している場合、以下の優先順位で消費されます。
- まずAI Builderクレジットが優先的に消費されます。
- AI Builderクレジットが不足または利用できない場合、Copilot Studioクレジットにフォールバックします。
- 両方のクレジットが枯渇した場合、AI Builderモデルの実行がブロックされます。
Power Automateの有料プランとシードクレジット
Power Automateの有料プランを以下に示します。各プランには毎月5,000のAI Builderクレジットが付与されます（2026年11月1日まで）。
| プラン名 | 価格 | 課金単位 |
|---|---|---|
| Power Automate Premium | $15.00 | ユーザー/月（年払い） |
| Power Automate Process | $150.00 | ボット/月（年払い） |
| Power Automate Hosted Process | $215.00 | ボット/月（年払い） |
アドオンと追加クレジット購入
AI Builder容量アドオンは100万クレジット/ユニット/月で契約可能でしたが、2025年11月1日以降、新規顧客は購入できなくなりました。既存契約者は契約終了まで利用継続できます。
新規にクレジットを購入する場合は、Copilot Studioクレジットを購入する必要があります。Copilot Studioクレジットの詳細な価格については、Microsoft Power Platform公式ページをご確認ください。
AI Builderモデルの消費クレジット（参考）
以下に、AI Builderの各種モデルの消費クレジットと超過分のコストを示します。なお、2026年11月以降はCopilot Studioクレジットのみが利用可能となるため、消費率が変更される可能性があります。最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。
| モデル | 単位 | Copilotクレジットレート | Copilotクレジットの超過コスト（＄） | AI Builderクレジットレート | AI Builderクレジットの超過コスト（＄） |
|---|---|---|---|---|---|
| 名刺リーダーモデル | N/A | N/A | 無料 | N/A | 無料 |
| カテゴリ分類モデル | 1000 文字 | 1.5 | 0.012 | 20 | 0.01 |
| 契約処理モデル | 1 画像 | 8 | 0.064 | 32 | 0.016 |
| エンティティ抽出モデル | 1000 文字 | 1.5 | 0.012 | 20 | 0.01 |
| IDリーダーモデル | 1 ページ | 8 | 0.064 | 32 | 0.016 |
| キーフレーズ抽出 | 1000 文字 | 0.1 | 0.0008 | 2 | 0.001 |
| 言語検出モデル | 1000 文字 | 0.1 | 0.0008 | 2 | 0.001 |
| 領収書処理モデル | 1 ページ | 8 | 0.064 | 32 | 0.016 |
| 感情分析モデル | 1000 文字 | 0.1 | 0.0008 | 2 | 0.001 |
| テキスト認識モデル | 1 ページ | 0.1 | 0.0008 | 3 | 0.0015 |
| テキスト翻訳モデル | 1000 文字 | 1.5 | 0.012 | 22 | 0.011 |
| ドキュメント処理モデル | 1 ページ | 8 | 0.064 | 100 | 0.05 |
| 物体検出モデル | 1 画像 | 8 | 0.064 | 8 | 0.004 |
| 予測モデル | N/A | N/A | 無料 | N/A | 無料 |
上記の内容は2025年11月時点の情報です。Microsoft は2026年11月1日のCopilotクレジットへの完全移行に向けて段階的にシステムを変更しています。料金体系やクレジット消費率は今後変更される可能性があります。最新情報は、以下の公式リソースをご確認ください：
Power AutomateのAI Builderの使い方
それでは、実際にPower AutomateのAI Builderを利用する手順をご説明します！
- Power Automateにアクセス
まずは、Power Automateのホームページにアクセスします。
Power Automateにアクセス
- フローの作成
サイドバーから「作成」を選択し、フローを構築する方法を選択します。
フローの作成
- アクションの追加
フローの「＋」をクリックし、「アクションを追加する」からAI Builderのモデルを検索して追加しましょう。
アクションの追加
上記のステップでPower AutomateのAI Builderを利用することができます。
Power AutomateのAI Builder活用デモ
このセクションでは、AI Builderのテキスト認識モデルを使用して、画像からテキストを抽出して内容をOutlookで送信するというデモを行います。
上記の利用手順に沿って、以下のようなフローを作成しました。
作成したフロー
「フローの実行」をクリックし、以下の画像ファイルをインポートします。
インポートする画像
送信されたメールを確認すると、以下のように認識したテキストが正確に抽出されていることが分かります。
送信されたメール
Power Automateに統合された新しいAI機能（2025年Wave 1）
2025年のWave 1リリースでは、Power Automateに複数の新しいAI機能が追加されました。これらはAI Builderの既存機能を補完し、より高度な自動化を実現する仕組みです。
Prompt Builder - 生成AI向けプロンプト設計
Prompt Builderは、AI Builderに統合された新しいインターフェースで、LLM（大規模言語モデル）向けのプロンプトをノーコードで構築・テスト・デプロイできます。
主な特徴：
- テキストだけでなく、ドキュメント、画像など多様なコンテンツタイプを出力可能
- 複数のデータソースからの入力を処理可能に拡張
- 構築したプロンプトはPower AutomateのフローやCopilot Studio、Power Appsなど複数の製品で再利用可能
- Azure AI Foundryで開発したカスタムモデルを、プロンプトビルダーから直接統合可能
Prompt Builderにより、テキスト生成、内容分類、洞察生成、情報抽出など、より複雑なAI処理がローコードで実現できるようになりました。
Document Processing Agent - 大規模文書処理の統合管理
Document Processing Agentは、複数の文書処理タスクを一元的に管理・監視・制御するための新しいエージェントです。従来は個別のモデルを組み合わせる必要があった複雑な文書ワークフローを、統合されたインターフェースから管理できます。
主な用途：
- 大量の請求書や契約書の処理パイプラインの構築と監視
- 処理結果の検証と手動レビュー段階の効率化
- エラーログと処理メトリクスの一元管理
マルチモーダル処理対応
AI Builderは2025年Wave 1で、テキスト、ドキュメント、画像を同一のインターフェースから処理できるマルチモーダル機能に対応しました。これにより、複雑な業務プロセスにおいて、異なる形式の入力データを統一的に処理することが可能になっています。
AI Builder活用のベストプラクティス
Power AutomateのAI Builderを効果的に活用するためには、いくつかのベストプラクティスがあります。このセクションでは、主な使い方のコツをご紹介します。
トレーニングデータの品質を担保する
カスタムモデルの精度は、提供するトレーニングデータの品質に直結します。
-
多様性と量：実務で高い精度を出すには、多様なレイアウトやパターン（例：複数ページにわたる請求書、手書きが混在する書類）をできるだけ多く（15〜20のサンプル）学習させることが推奨されます。
-
画像の品質：OCR（光学式文字認識）を使用する場合は、認識精度向上のため、スキャン品質が低いもの（傾き、影、不鮮明な文字）は避けましょう。
事前構築済みモデルとカスタムモデルを使い分ける
領収書や名刺など、業界標準のフォーマットであれば、まず事前構築済みモデルを試しましょう。これらはトレーニング不要ですぐに使え、消費するクレジットもカスタムモデルより少なく設定されています。
事前構築済みモデルで必要な情報が取れない場合や、自社固有のデータを扱う場合は、カスタムモデルの作成に進みます。
Human-in-the-Loopを導入する
AI Builderは有用ですが、100%の精度を保証するものではありません。特に法務や経理など、ミスが許されない領域では、AIの判断を鵜呑みにするのは危険です。
AI Builderが各フィールドの抽出時に返す信頼度スコアを利用することで、フローにHuman-in-the-Loopを組み込むことができます。
例えば、以下のような分岐が考えられます。
- AI Builderが請求書の合計金額を抽出する。
- フローが合計金額の信頼度スコアをチェックする。
- スコアが90%未満の場合、Power Automateの承認機能を使って経理担当者に確認を依頼する。スコアが90%以上の場合、自動的に処理を続行する。
具体的な活用シーン
Power AutomateのAI Builderは、企業のさまざまな部門で活用が見込まれます。以下に具体的な活用シーンをご紹介します！
請求書・領収書処理
請求書・領収書処理
ドキュメント処理モデルや領収書処理モデルを使用し、紙やPDFの帳票からデータを抽出します。抽出したデータを会計システムやExcel台帳へ自動転記することで、月次の入力業務を削減します。
感情分析によるアラート
サポート窓口に届くフィードバックやアンケートの自由記述テキストを感情分析モデルで処理します。ネガティブなスコアが一定のしきい値を超えた場合、即座にマネージャーのTeamsにアラートを送信します。
これにより、顧客の不満に迅速に対応し、サービス品質の向上につなげることが期待できます。
問い合わせの自動振り分け
言語検出モデルやカテゴリ分類モデルを活用します。社内からの問い合わせメールの内容をAIで分析し、適切な担当チーム（例：「ハードウェア」「ソフトウェア」「アカウント管理」）へ自動で振り分けることで、対応の初動を早めます。
AI Builderの導入前の注意点と制限事項
Power AutomateのAI Builderは強力な機能を提供する一方で、導入前に理解しておくべき注意点と制限事項が存在します。ここでは特に注意が必要なポイントを解説します。
クレジットの超過リスクと管理、そしてライセンス移行への対応
AI Builderはクレジットベースで課金が行われます。特に高頻度のバッチ処理やコンテンツ処理は、クレジットを大量に消費する可能性があります。
適切な監視とガバナンスなしに利用すると、予期せぬ高額なアドオン購入が必要になるリスクがあります。
さらに、2025年11月から2026年11月のライセンス移行期間における以下の点に注意が必要です：
- AI Builder クレジット残高の把握：既存のAI Builderクレジットは2026年11月1日に完全削除されるため、有効に使い切る計画が必要です。
AI Builder - Copilot Studio クレジットの購入計画：新規でクレジットを購入する場合は、AI BuilderクレジットではなくCopilot Studioクレジットを購入する必要があります。事前に導入計画を立て、必要なクレジット量を見積もることが重要です。
AI Builder - 段階的な移行戦略：2026年11月以降、すべてのシードクレジットが削除されるため、その前に本番環境でのコスト構造を確定させておくべきです。
技術的な制限事項
AI Builderが処理できるファイルには物理的な制限があり、サイズが大きなファイルや複雑な処理はタイムアウトする可能性があります。
例えば、クイックテスト機能は90秒のタイムアウト制限があります。また、ドキュメント処理モデルでは、60秒ごとに最大360ファイルの処理制限があります。
ChatGPT活用でお困りの方へ
まとめ
本記事では、Power AutomateのAI Builderの概要、主な機能、料金体系、活用事例、導入時の注意点について詳しく解説しました。
AI Builderは、ノーコードまたはローコードでAIモデルを活用し、業務の効率化や自動化を実現する強力なツールです。2025年のWave 1リリースでは、Prompt BuilderやDocument Processing Agentといった新機能が追加され、より高度で複雑な自動化シナリオに対応可能になりました。
AI Builderを活用することで、請求書処理や感情分析、問い合わせの自動振り分けなど、従来は手作業が必要だった業務を効率化できます。一方で、2025年11月から2026年11月にかけてのライセンス移行とクレジットの管理、技術的な制限を理解し、適切な運用を行うことが重要です。
AI Builderを導入する際は、以下の点に注意してください：
- 早期導入計画：2026年11月のシードクレジット削除に向けて、Copilot Studioクレジットへの移行計画を立てましょう。
- 目的の明確化：業務のどの部分をAI化するかを明確にし、トレーニングデータの品質を担保することで、効果を引き出しましょう。
- 段階的な導入：パイロットプロジェクトで検証を行い、本番化前に十分なテストを実施することをお勧めします。
AI総合研究所では企業のAI導入を支援しています。開発・導入支援・研修など、幅広いサービスを提供しています。ぜひお気軽にご相談ください。
