Copilot Studioとは？できること・料金・使い方と導入手順をわかりやすく解説【2026年最新】

「社内の問い合わせ対応を自動化したい」「自社の資料をもとに答えてくれるAIがほしい」という声が増えるなかで、Copilot Studioを検討し始めた方は多いのではないでしょうか。

名前は聞くものの、Microsoft 365 CopilotやPower Automateとの違いが分かりにくく、料金体系も改定が続いているため、検討の入口でつまずきやすいツールでもあります。

この記事では、Copilot Studioの位置づけ、できること・できないこと、料金の仕組み、エージェント作成の手順までを順に整理しました。読み終えたときに、自社で試すべきかどうかを判断できる状態を目指しています。

確認したいポイント	結論	詳細
Copilot Studioとは何のツール？	ローコードのAIエージェント基盤	プログラミング知識がなくても自社専用のAIエージェントを設計・公開できるMicrosoftのプラットフォーム。
具体的に何ができる？	社内FAQ自動化と業務処理の実行	自社ナレッジを参照した回答、Power Automate連携での処理実行、Teamsや自社サイトへの展開ができる。
苦手なことは？	複雑な処理と細かいUI調整	込み入った条件分岐や画面設計は単体では難しく、Power AutomateやPower Appsとの組み合わせが前提になる。
Microsoft 365 Copilotとの違いは？	使う側か、作る側かが違う	M365 Copilotは既存アプリの作業を助ける道具、Copilot Studioは自社専用エージェントを作る道具にあたる。
料金はどうなっている？	Copilotクレジットで計算する	2025年9月にメッセージ単位から変更。機能ごとに消費量が異なり、3つの料金プランから選ぶ形になっている。
どうやって作る？	5ステップで公開まで進む	作成、ナレッジ追加、トピック設定、テスト、公開の順。作って動きを試すところまでは無料の範囲で確認できる。
導入で気をつける点は？	業務の絞り込みと統制設計	対象業務を1つに絞り、ナレッジを整備し、権限とデータ保護のルールを公開前に決めておく必要がある。
結局どう始めればいい？	小さく作って検証する	問い合わせ件数の多い業務から着手し、無料の範囲で試作してから公開用のライセンスを検討する流れが現実的。

この記事でわかること

• Copilot Studioがどんなツールで、旧Power Virtual Agentsから何が変わったのか
• できること4つと、単体では対応しきれない苦手な領域の見分け方
• Microsoft 365 Copilot・Power Automate・Azure AI Foundryとの役割の違い
• Copilotクレジットを軸にした料金の仕組みと、コストを抑える設計の考え方
• エージェントを作成してテスト・公開するまでの5ステップと導入時の注意点

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Copilot Studioとは｜ローコードでAIエージェントを作れる基盤

Copilot Studioは、Microsoftが提供する会話型AIプラットフォームです。画面上の操作を中心に、自社の業務に特化したAIエージェントを設計・テスト・公開できる点が最大の特徴です。

公式ドキュメントでは、自然言語またはグラフィカルなインターフェースでエージェントを作成でき、単独のエージェントとして動かすことも、Microsoft 365 Copilotに発行することもできると説明されています（出典：Microsoft Learn「Copilot Studio のドキュメント」）。

AIエージェントという概念そのものを整理しておきたい方は、AIエージェントとは？仕組みと業務での使いどころもあわせてご覧ください。

旧Power Virtual Agentsから何が変わったのか

Copilot Studioは、以前Power Virtual Agentsという名称で提供されていたサービスの後継にあたります。従来は事前に用意した会話フローに沿って応答する仕組みが中心でしたが、現在は生成AIを核とした柔軟な応答へと設計思想が変わりました。

この違いは実務に直結します。以前は想定していない言い回しの質問に答えられませんでしたが、いまはナレッジを参照して回答を組み立てられるため、想定外の質問にもある程度対応できます。

エージェントを構成する3つの要素

Copilot Studioのエージェントは、ナレッジ・トピック・アクションという3つの要素で組み立てます。役割を分けて理解しておくと、設計で迷いにくくなります。

• ナレッジ：SharePointやWebサイト、ファイルなど、回答の根拠となる情報源
• トピック：特定の質問に対して決まった流れで応答するための会話設計
• アクション：Power Automateのフローなどを呼び出し、実際の処理を実行する仕組み

定型的な案内はトピックで固め、幅広い質問はナレッジからの生成回答に任せ、システム操作が必要な場面だけアクションを使う。この役割分担が、精度とコストの両方を左右します。

生成オーケストレーションという考え方

2026年時点で新規作成したエージェントは、既定で生成オーケストレーションという方式を使います。エージェント自身が、その質問に対してどのナレッジやトピック、ツールを使うべきかを判断する仕組みです。

従来方式では、登録した発話パターンと近い質問にしか反応できませんでした。判断をAIに委ねることで自然な受け答えに近づく一方、意図しない挙動を防ぐための指示文の設計が重要になります。

Copilot Studioでできること｜主な機能と活用シーン

検討段階でよく挙がる用途を4つに整理しました。いずれも共通しているのは、既存のMicrosoft環境にある情報や仕組みをそのまま活かせる点です。

自社ナレッジをもとにした自動回答

SharePointサイトや社内Webサイト、アップロードしたファイルをナレッジとして登録すると、その内容を根拠に回答を作成します。回答には参照元が示されるため、社員が原文を確認する導線も確保できます。

就業規則の確認、経費精算の手順、システムの操作方法など、同じ質問が繰り返し寄せられる業務ほど効果が出やすい領域です。情報が更新されたときはナレッジ側を直せばよく、回答文を1つずつ書き換える必要がありません。

Power Automate連携による業務処理の実行

会話の中で処理を実行させたい場合は、Power Automateのフローをアクションとして呼び出します。承認依頼の送信、台帳への記録、担当部署へのメール通知といった処理を、チャットの流れの中で完結できます。

回答するだけのチャットボットと、処理まで進めるエージェントの差はここにあります。問い合わせ対応の後工程まで巻き取れるかどうかが、削減できる工数の大きさを決めます。

TeamsやWebサイトなど複数チャネルへの展開

作成したエージェントは、Microsoft Teams、自社Webサイト、SharePointなど複数の場所に公開できます。社員向けにはTeams、顧客向けにはWebサイトというように、対象に合わせた出し分けが可能です。

社員が普段使っているツールの中に置けることは、定着率に直結します。別の画面を開かせる設計にすると、便利な仕組みでも使われなくなります。

Microsoft 365 Copilotの拡張

作成したエージェントをMicrosoft 365 Copilotへ発行すると、普段の対話画面から自社専用の機能を呼び出せるようになります。汎用的なCopilotでは扱えない社内固有の情報を、同じ入口から扱える形です。

Microsoft 365 Copilot自体の活用範囲を先に押さえておきたい方は、Microsoft 365 Copilotでできることと業務への組み込み方が参考になります。

社内向けと社外向けで分かれる活用シーン

実際の用途は、組織の内側に向けたものと、顧客に向けたものの2つに大別できます。どちらを先に手がけるかで、必要な精度も準備の重さも変わってきます。

社内向けでは、情報システム部門へのヘルプデスク、人事・総務のFAQ、営業資料の検索といった用途が中心です。回答が多少不十分でも担当者に確認する導線が残っているため、比較的早い段階から実運用に乗せられます。

社外向けでは、Webサイトからの問い合わせ一次対応や、製品仕様の案内などが想定されます。誤った回答が企業の信頼に直結するため、回答範囲を絞り込み、判断が難しい質問は有人対応へ引き継ぐ設計が欠かせません。

最初の一歩としては社内向けから始めるほうが安全です。社内で運用の勘所をつかんでから社外へ広げる順序が、結果的に立ち上がりを早めます。

Copilot Studioが苦手な領域とできないこと

導入前に把握しておきたいのは、単体では対応しきれない範囲です。期待値を正しく設定しておくと、検証段階での手戻りを減らせます。

複雑な条件分岐やリアルタイム処理

込み入った条件分岐、繰り返し処理、外部システムからのリアルタイムなデータ取得は、Copilot Studio単体では扱いきれません。こうした処理はPower Automate側に任せ、Copilot Studioは会話の入口として使う設計が基本になります。

役割を分けずにすべてを1つのエージェントへ詰め込もうとすると、設計が複雑になり保守も難しくなります。どこまでを会話で扱い、どこからをフローに渡すかを最初に線引きしておくことが重要です。

細かい画面デザインの調整

Webチャットの見た目はある程度変更できるものの、細かなデザイン調整や複雑な画面操作には対応していません。ブランドに合わせた作り込みや独自のUIが必要な場合は、Power Appsや自社アプリとの組み合わせを検討します。

ナレッジが整っていない領域の回答

根拠となる情報が社内に存在しなければ、精度の高い回答は返ってきません。属人的に運用されてきた業務や、担当者の記憶に依存している手順は、まず文書化することが前提になります。

導入がうまくいかない原因の多くは、ツール側ではなく情報側にあります。ナレッジの整備状況が、そのまま回答品質の上限になると考えておくと見立てを誤りません。

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混同しやすい3つのサービスとの違い

検討の場でもっとも質問が集まるのが、他のMicrosoft製品との棲み分けです。役割の違いを一言で押さえておくと、社内説明もしやすくなります。

Microsoft 365 Copilotとの違い

Microsoft 365 Copilotは、WordやExcel、Teamsといった既存アプリの中で作業を支援するサービスです。使う側の道具にあたります。

対してCopilot Studioは、自社専用のエージェントを作る側の道具です。独自のロジックとナレッジを持たせた仕組みを構築できる点が、決定的な違いになります。両者は競合ではなく、組み合わせて使う関係にあります。

Power Automateとの違い

Power Automateは、決められた条件で処理を自動実行するワークフローの仕組みです。起点はスケジュールやデータの変化であり、人との対話は想定していません。

Copilot Studioは対話を起点にします。人が質問した内容を解釈し、必要に応じてPower Automateのフローを呼び出すという役割分担が、実務では最も扱いやすい構成です。

Azure AI Foundryとの違い

Azure AI Foundryは、エンジニア向けにモデルやデータ基盤を細かく制御するための環境です。開発の自由度は高い一方、専門知識が求められます。

Copilot Studioは業務部門の担当者が扱えるローコード領域を担います。基盤側をFoundryで整え、利用者と接する体験をCopilot Studioで作るという二層構成が、実務での落としどころになりやすい形です。

どれを選ぶかを決める判断軸

3つのサービスで迷ったときは、実現したいことを次の質問に当てはめると整理できます。起点が人の対話なのか、それとも決められた条件なのかが最初の分岐点です。

• 既存アプリでの作業を速くしたいだけ → Microsoft 365 Copilot
• 人からの質問に自社の情報で答えさせたい → Copilot Studio
• 条件が揃ったら自動で処理を流したい → Power Automate
• モデルやデータ基盤から作り込みたい → Azure AI Foundry

多くの企業では、これらを組み合わせて使うことになります。Copilot Studioを窓口にして、裏側の処理はPower Automateが担い、成果物の編集はMicrosoft 365 Copilotで行うといった連携が、実務では一般的な構成です。

Copilot Studioの料金とライセンスの仕組み

料金体系は改定が続いているため、古い情報のまま見積もると実態とずれます。2025年9月に課金の単位がメッセージからCopilotクレジットへ変更された点が、現在の理解の出発点です。

Copilotクレジットという課金単位

Copilotクレジットは、エージェントが処理を行うたびに消費される共通の単位です。応答の種類や使う機能によって消費量が変わる仕組みになっています。

定型のトピックで返す回答より、生成AIが作る回答のほうが多く消費し、外部の情報を参照する処理はさらに消費量が増えます。同じ機能でも設計次第で費用が大きく変わるのは、この消費レートの差によるものです。

3つの料金プランと使い分け

料金プランは、実際に使った分だけ支払う従量課金、あらかじめ容量を購入するプリペイドパック、年間の利用量をまとめて契約する事前購入プランの3つに整理できます。

• 従量課金：初期費用を抑えられ、検証段階やPoCに向く
• プリペイドパック：部門単位での本格運用に移る段階で選びやすい
• 事前購入プラン：全社展開で消費量が読めるようになってから検討する

エージェントを作成・管理する作成者向けのユーザーライセンスは無償で付与できるとされています。開発者の人数で費用が膨らむ設計ではなく、動いたエージェントの処理量に対して課金される点が特徴です。

Microsoft 365 Copilotのライセンスを保有している場合、社内向けの一部シナリオは追加費用なしで利用できます。ただし社外公開や大量の処理を伴う場合は別途の契約が必要になるため、想定する使い方から逆算して確認してください。

コストを膨らませないための設計

費用を抑える鍵は、生成AIを使う範囲を絞ることにあります。定型の案内で足りる質問まで生成回答に任せると、消費量が何倍にも膨らみます。

運用開始後は、想定より消費が多い処理がないかを定期的に確認します。設計の見直しは、公開直後の1か月間にまとめて行うと効果が出やすい傾向があります。

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Copilot Studioの使い方｜エージェント作成の5ステップ

実際の作成手順は、慣れれば数十分で一通り体験できます。作って動きを試すところまでは無料の範囲で確認でき、公開の段階でライセンスが必要になる流れです。

手順1｜エージェントを作成して役割を指示する

管理画面から新規作成を選び、名前と説明、そして指示文を入力します。指示文では、どんな役割を担うのか、どこまでを回答範囲とするのかを言葉で定義します。

「人事規程に関する社内向け案内担当」のように役割を明確にすると、範囲外の質問には答えを控えるようになります。この最初の指示文が、以降の応答品質の土台になります。

手順2｜ナレッジソースを追加する

回答の根拠となる情報源を登録します。SharePointサイト、公開Webサイト、アップロードしたファイルなどを指定でき、複数を組み合わせることも可能です。

登録前に、情報が最新かどうかを確認しておきます。古い規程や廃止された手順書が混ざっていると、そのまま誤った回答として返ってきます。

手順3｜トピックとアクションを設定する

あいさつやエラー時の応答は、最初から用意されています。決まった案内を返したい質問がある場合は、カスタムのトピックを追加して会話の流れを設計します。

システム側の処理が必要な場面では、Power Automateのフローをアクションとして紐づけます。回答で終わらせるか、処理まで進めるかを質問の種類ごとに決めておくと、設計がすっきりします。

手順4｜テストで応答を確認する

編集画面の横にあるテストパネルで、作りかけの状態のまま会話を試せます。参照したページの出典が示されるため、意図した情報源から回答しているかを確認できます。

実際に現場から寄せられている質問を10問ほど用意し、そのまま入力してみるのが有効です。想定質問ではなく実際の言い回しで試すことで、公開後のずれを事前に潰せます。

手順5｜チャネルへ公開する

内容が固まったら、TeamsやWebサイトへ公開します。この段階でライセンスまたは請求プランの設定が必要になり、未設定のままでは公開に進めません。

最初から全社へ広げるのではなく、特定の部署に限定して公開し、寄せられた質問と回答の内容を見ながら調整していく進め方が現実的です。

他社がどのような業務から着手しているかを知りたい方は、AI活用による業務効率化の事例と進め方も参考になります。

導入で失敗しないための注意点と進め方

総務省の情報通信白書では、企業が生成AI導入で最も懸念している点として「効果的な活用方法がわからない」が挙げられています（出典：総務省「令和7年版 情報通信白書」）。ツールを入れる前に、どの業務にどう効かせるかを決めておくことが、成否を分けます。

対象業務を1つに絞って始める

最初から複数の業務を対象にすると、ナレッジの整備が追いつかず、どれも中途半端な精度で止まります。問い合わせ件数が多く、回答が文書化されている業務を1つ選ぶところから始めます。

情報システム部門への問い合わせや、人事・総務のFAQは着手しやすい領域です。件数の記録が残っているため、導入後の削減効果を数値で示しやすい点も利点になります。

ナレッジの整備を先に進める

回答の質は、登録した情報の質を超えません。文書が古い、表記がばらついている、同じ内容が複数箇所にある、といった状態のままでは期待した精度は出ません。

エージェントの構築と並行して、対象業務の文書を棚卸しします。この作業自体が社内の情報整理につながるため、導入の副次的な効果として評価されることもあります。

権限とデータ保護のルールを公開前に決める

誰がエージェントを作れるのか、どの情報をナレッジに登録してよいのか、社外公開を認めるのかといった判断基準を、公開前に定めておきます。作成者が増えてから整備しようとすると、統制が効かなくなります。

登録するナレッジの範囲にも注意が必要です。閲覧権限が限られた文書をそのまま登録すると、本来見えないはずの情報が回答として提示されるおそれがあります。既存のアクセス権限がどう反映されるかを、公開前のテストで必ず確認してください。

社内ルールの作り方は、生成AIの社内利用ガイドラインの作り方で具体的な項目まで整理しています。運用を担う人材の育成もあわせて検討する場合は、法人向け生成AI研修の選び方と費用相場をご確認ください。

効果を測る指標を先に決めておく

導入後に「なんとなく便利になった」で終わってしまうと、次の投資判断につながりません。公開前の段階で、何をもって成功とするかを数値で決めておきます。

問い合わせ件数の削減率、一次対応にかかっていた時間、担当者が回答に費やしていた工数などが指標の候補です。導入前の状態を1〜2週間記録しておくと、比較できる基準を持てます。

エージェント側のログも確認します。回答できなかった質問が蓄積されていれば、それはナレッジを追加すべき箇所を示す手がかりになります。改善のサイクルを回せるかどうかが、定着の分かれ目です。

内製と外部支援のどちらで進めるか

小規模な社内FAQであれば、担当者が学びながら内製する進め方も十分に現実的です。画面操作が中心で、専門的な開発知識を必要としない範囲で完結します。

一方で、基幹システムとの連携や全社展開を伴う場合は、設計の巧拙が費用と保守性に直結します。最初の1本を外部と一緒に作り、型ができてから内製へ移すという進め方が、負担と成果のバランスを取りやすい方法です。

外部へ依頼する場合の費用感や会社選びの観点は、AI受託開発とは？依頼できること・費用相場・開発会社の選び方でまとめています。

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まとめ

Copilot Studioは、ローコードで自社専用のAIエージェントを作れるMicrosoftのプラットフォームです。ナレッジ・トピック・アクションの3要素を組み合わせ、社内FAQの自動応答から業務処理の実行までを1つの仕組みに集約できます。

Microsoft 365 Copilotが使う側の道具であるのに対し、Copilot Studioは作る側の道具です。複雑な条件分岐や細かい画面設計は苦手なため、Power AutomateやPower Appsと役割を分けて設計します。

料金はCopilotクレジットを単位に計算され、生成回答や外部参照を多用するほど消費が増えます。定型で足りる部分は定型で返す設計にしておくと、費用は大きく変わってきます。

まずは問い合わせが多い業務を1つ選び、無料の範囲でエージェントを試作してみてください。実際の質問で応答を確かめてから、公開と全社展開の判断に進むのが確実な進め方です。

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