従来型AIとの決定的な違い

従来のチャットボットやCopilot（チャット機能）は、ユーザーが質問したことに対して回答を生成するのが主な役割でした。ユーザー側で「まずこれを調べて」「次にこの文章を要約して」「最後にメールの下書きを作って」と、ステップごとに指示を出す必要があったのです。これに対しCopilotエージェントは、ユーザーがあらかじめ「この業務を完了させる」という目的を与えておけば、必要な情報の検索、状況の判断、他ツールへの入力といった一連のプロセスを自動で遂行します。待ちの姿勢ではなく、自ら動き回ってタスクをこなす点が最大の相違点です。

自律的に実行できるタスク範囲

Copilotエージェントが担当できる領域は、単なるテキスト生成にとどまりません。例えば、SharePointやOneDrive上の社内規定データを読み込んで適切な回答を探し出すことから、CRM（顧客管理システム）にアクセスして最新の顧客情報を取得し、それに基づいて提案書の下書きを作成し、さらにTeamsで担当者に承認依頼を送るといった、複数のアプリケーションを横断する複雑なワークフローまでカバーします。Microsoft 365環境内にあるデータやツールであれば、人間がPC画面を操作して行っていた作業の多くを代替できる可能性を秘めています。

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社内問い合わせ対応の自動化

総務や人事、IT部門には、毎日似たような質問が社員から寄せられます。「経費精算の締め切りはいつか」「PCのパスワードを忘れた」「有給休暇の申請方法は」といった問い合わせ対応は、回答工数が多くかかります。ここに特定の社内規定やマニュアルだけを参照する専用のCopilotエージェントを配置することで、24時間365日、即座に正確な回答を提供できるようになります。単にマニュアルのURLを案内するだけでなく、「あなたの残有給日数は〇〇日なので、この申請フォームを使ってください」といった個別具体的な案内まで自動化できる点が強みです。

営業資料作成とデータ分析

営業担当者が顧客訪問前に行う準備作業も、エージェントが得意とする分野です。これまでは、過去の取引履歴、直近のメールのやり取り、最新の商品カタログなどをそれぞれの場所から探し出し、頭の中で整理して提案書を作っていました。営業支援用のCopilotエージェントを作成すれば、「A社への提案資料を準備して」と指示するだけで、CRMのデータと製品情報を統合し、その顧客の課題に合わせた提案スライドのドラフトを自動生成させることができます。これにより、営業担当者は資料作りではなく、顧客との対話や関係構築に集中できるようになります。

採用面接の日程調整と管理

採用担当者にとって、多数の候補者との日程調整は煩雑なタスクです。候補者からのメールを確認し、面接官の空きスケジュールをOutlookで探し、会議室を予約し、確定メールを送るといった一連の作業はミスも起きやすいものです。採用調整エージェントを導入すれば、候補者とのメールのやり取りから希望日時を抽出し、社内の面接官の空き状況と照らし合わせて最適な日時を提案、合意が取れれば自動でOutlook予定表への登録と招待メールの送信まで完了させることが可能です。

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社内相談AIで検索時間を削減

株式会社ベネッセホールディングスでは、社内のイントラネット上に散在する情報を効率的に検索・活用するために、「社内相談AI」を自社開発しました。これはMicrosoft Copilot Studio（旧 Power Virtual Agents等）を活用して構築されたもので、セキュリティが担保された環境で社内データに基づいた回答を生成します。社員が疑問を持った際に、担当部署へ電話やメールで問い合わせる前にこのAIに相談することで、情報に辿り着くまでの時間を大幅に短縮しました。結果として、問い合わせを受ける側のバックオフィス部門の負担軽減と、質問する側の待機時間解消の双方を実現しています。

契約書チェック業務の効率化

日本ビジネスシステムズ株式会社（JBS）では、Microsoft 365 Copilotを全社的に導入し、様々な業務での活用検証を行っています。その中でも特に効果が高かったのが、法務部門における契約書チェック業務です。取引先から送られてきた契約書ドラフトに対して、自社の法務ガイドラインや過去の類似契約と照らし合わせ、リスクのある条項や修正すべき文言をAIが指摘します。人間が全てを目視で確認する場合に比べ、一次チェックの時間を約66%削減できたという成果が報告されており、専門性が高い業務でもエージェントが強力なアシスタントになることを証明しています。

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Copilot Studioの準備

まず、Microsoft Copilot Studio（Webブラウザ版またはTeamsアプリ版）にアクセスします。ここがエージェントを作成するための作業場となります。「新しいCopilotの作成」を選択し、エージェントに名前を付け、どのような振る舞いをさせたいか（例：「あなたは人事担当のアシスタントです。就業規則に基づいて質問に答えてください」など）を自然言語で指示します。この段階で、エージェントの基本人格と目的が設定されます。

データ連携と公開の設定

次に、エージェントに参照させたい知識（ナレッジ）を登録します。これは特定のWebサイトのURLや、SharePoint上のドキュメントライブラリ、あるいはアップロードしたPDFファイルなどを指定するだけです。これにより、エージェントはそのデータソースの中身を読み込み、回答の根拠として利用できるようになります。最後に、作成したエージェントをテスト画面で動かして挙動を確認し、問題なければ「公開」ボタンを押すことで、自社のTeamsやWebサイト上で社員が利用できる状態になります。

誤回答を防ぐデータの整備

エージェントは与えられたデータに基づいて回答を生成しますが、そもそも参照元のマニュアルが古かったり、情報が矛盾していたりすると、誤った回答をしてしまいます。エージェントを作成する前に、社内のドキュメント類が最新化されているか、ファイル名が分かりやすいか、重複がないかといった「データ整理」を行うことが重要です。AIの精度はデータの質に依存するため、この準備作業が成功の鍵を握ります。

セキュリティと権限の管理

作成したエージェントが、本来閲覧してはいけない機密情報（役員報酬や未発表の人事情報など）まで参照して回答してしまわないよう、アクセス権限の設定には注意が必要です。Copilotは基本的に「そのユーザーがアクセス権を持っているファイル」を参照しますが、エージェントとして公開する場合、どの範囲のデータを参照させるかを厳密にコントロールする必要があります。Microsoft 365のセキュリティ設定と合わせて、情報漏洩リスクがない構成になっているかを確認しましょう。

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社内での活用が定着するまでの導入計画を立てる

Copilotエージェントの導入を成功させるためには、初期段階から社内で定着する状態を見据えて導入の検討を進めることが極めて重要です。「とりあえず全社員に使わせてみよう」という無計画な展開は、現場の混乱を招き、結果として利用率の低下を招きます。まずは、ITリテラシーの高い特定の部門でスモールスタートを切り、そこで具体的なCopilot エージェント活用事例と成功体験を作り出すことから始めます。

しかし、社内のリソースだけで全社員への教育や意識改革を行うには限界がある場合も少なくありません。自社だけで抱え込まず、定着まで支援してくれる研修サービスと合わせての導入を検討することも有効な戦略の一つです。

導入計画を立てる際は、ツールのライセンス購入だけでなく、こうした「人の育成」にかかるリソースや外部サービスの活用も予算やスケジュールに組み込んでおくことが、長期的な成果を生み出す近道となります。

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【DX・AI 担当者／人事必見】導入から定着までの成功戦略 AI導入しても成果が出ない。その原因は、AIを従来のITツールと同じように考え、効率化だけを目的としているからです。AIの導入意義を改めて見直し、AI人材育成を成果につなげる設計・運用・定着の7ステップを徹底解説。