Copilot Studioで作れるものは、1種類ではありません。 エージェント、ワークフロー、エージェントフローの3つがあり、それぞれ役割が違います。

そして最初に決めるのが「ハーネス」です。この選択で、判断のしかたも、扱える複雑さも、請求方法も変わります。

この記事の要点

  • 作れるのはエージェント／ワークフロー／エージェントフロー
  • ハーネスの選択で請求方法まで変わる
  • ChatGPTのGPTと違い、複数のチャネルに公開できる

⚠️ 以下は2026年8月13日にMicrosoft Learnで確認した内容です。日本語ページは機械翻訳とみられ、訳が不自然な箇所があります。本文では意味が通るよう整えていますが、内容は変えていません。

何をするものか

公式の説明はこうです。

AI搭載のエージェントやワークフローの構築と管理のための、グラフィカルでローコードなスタジオ

エージェントやワークフローを構築し、組織のデータやシステムに接続し、ユーザーがすでに活動しているチャネルに公開する——これが一連の流れです。

ローコードであるため、広範な技術的背景がなくても構築できるとされています。既製またはカスタムのコネクタを通じて、他のデータソースと接続できます。

作れる3種類

① エージェント

会話を処理し、タスクを完了するAIアシスタントです。

与えた指示に従い、接続した知識源を活用し、要求を分析して、ツールを用いて行動すると説明されています。

項目内容
公開先Microsoft Teams、Microsoft 365 Copilot、ウェブサイト、モバイルアプリその他のチャネル
言語複数言語に対応
作り方平易な言葉で説明して作成でき、公開前にテストできる

そして興味深い記載があります。

一部のエージェントは自分のアカウントを割り当てられ、タスクに積極的に取り組み、新入社員のオンボーディングや定期的な会議の調整など、共有されたビジネスプロセスに参加できます。

**「アカウントを持つエージェント」**という考え方です。人と同じように業務プロセスに入る、という設計になっています。

② ワークフロー

ドラッグ＆ドロップのデザイナーで作成する自動化です。

希望する自動化を説明すれば、Copilot Studioがそれを生成・設定し、エンドツーエンドで検証するとされています。

各ステップが推論と行動を行えるため、自動化の予測可能性とAIの柔軟性を兼ね備えるという説明です。組み込みテストや人間によるコントロールも含まれます。

③ エージェントフロー

Power Automateに似たオーサリング体験を持つ、Copilot Studioにネイティブなフロー形式です。

  • 独立した自動化として実行する
  • またはエージェントに割り当てて、結果を返すツールとして活用する

人間のレビューステップを含めることもできます。

ハーネスという概念

ここが最初の分岐点です。

作るものはすべてハーネスで動きます。これは舞台裏で作業をこなすエンジンです。

そして公式に、こう明記されています。

ハーネスの選択によって、エージェントやワークフローの判断方法、対応可能な作業の複雑さ、標準で何ができるか、請求方法が変わります。

「請求方法が変わる」——ここは見落とせません。機能の話だけでなく、費用の話でもあります。

ハーネス向く用途
推論重視のハーネス多段階の作業や複雑なビジネスプロセス
標準ハーネスルールベースのエージェントと、構造化され再現可能な会話
Copilotチャットハーネス組織の知識でMicrosoft 365 Copilot Chatを拡張する

処理のされ方が違う

ハーネスリクエストの扱い
推論重視リクエストを解釈し、適切なツールを選び、タスク完了に必要な手順を進める。すべての経路をスクリプト化する必要がない
標準自然言語の理解で、リクエストを最適な「トピック」（設計した会話の一部）に合わせる。トピック外でも、接続された知識ソースから会話形式の回答を生成できる

🔍 編集部の本音 標準ハーネスの「トピック」という考え方は、従来のチャットボット設計に近いと思います。想定した会話の道筋を作っておく方式です。一方、推論重視は道筋を作らない。予測可能性を取るか、柔軟性を取るか——この選択が、そのまま運用の手間と品質の性格を決めます。

GPTストアとの違い

「自社専用のAIを作る」という点では似ていますが、決定的な差があります。

ChatGPTのGPTCopilot Studio
作れるものGPTエージェント・ワークフロー・エージェントフロー
動く場所ChatGPT内のみ（外部サイトへの埋め込み不可）Teams・Microsoft 365 Copilot・Webサイト・モバイルアプリなど
中身の確認ストア公開のGPTは設定を見られない—

GPTは自分のウェブサイトに埋め込めません（GPTストアの使い方で確認済み）。Copilot Studioは、公開先が複数用意されている点が大きく異なります。

社内のTeamsに置きたい、自社サイトに載せたい——そうした要求があるなら、こちらの領域になります。

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作る前に決めること

公式の情報から、順番を整理します。

  1. 何を作るか（エージェント／ワークフロー／エージェントフロー）
  2. どのハーネスで動かすか（請求方法も変わる）
  3. どのチャネルに公開するか（Teams、Webサイトなど）
  4. どのデータに接続するか（既製またはカスタムのコネクタ）

3つ目と4つ目は、社内の承認が要る領域だと思います。接続するデータの範囲は、事前に決めておいてください。判断軸はAIに社内情報を入れていい？にまとめています。

自然言語でビルド（プレビュー）

白紙から始める必要はないという機能も用意されています。

達成したいビジネス目標を説明すると、Copilot Studioが適切なエージェントとワークフローの組み合わせを決定します。 同じ会話の中で質問や編集を重ねて洗練でき、1回のセッションで複数のアセットを作成できるとされています。

ただし、これはプレビュー段階と明記されています。

運用する

作って終わりではありません。 公式に2つの機能が挙げられています。

機能内容
アナリティクスパフォーマンスの監視、カスタム指標の追跡、セッション成果の分析
評価公開前後に、テストセットと共有グレーダーライブラリを使って品質を検証

**「公開前後に品質を検証する」**という設計は、業務で使う前提として妥当だと思います。

Copilotの他の機能はCopilotの使い方、調査・分析のエージェントはCopilotのResearcherとAnalystをどうぞ。

FAQ

Q. プログラミングの知識は必要ですか？ A. 公式には「ローコード」と説明され、広範な技術的背景がなくても構築できるとされています。同時に、プロの開発者に必要な深みも持たせられるとも記載されています。

Q. 作ったものはどこで使えますか？ A. Microsoft Teams、Microsoft 365 Copilot、ウェブサイト、モバイルアプリその他のチャネルに公開できます。ChatGPTのGPTがChatGPT内でしか動かないのとは異なります。

Q. ハーネスとは何ですか？ A. 舞台裏で作業をこなすエンジンと説明されています。選択によって、判断方法・扱える複雑さ・標準でできること・請求方法が変わります。

Q. どのハーネスを選べばいいですか？ A. 多段階で複雑な処理なら推論重視のハーネス、決まった会話を再現性高く回すなら標準ハーネス、Microsoft 365 Copilot Chatを社内知識で拡張したいならCopilotチャットハーネス、という整理になります。

Q. ライセンスは必要ですか？ A. 本記事で参照したページには詳細な記載がありませんでした。 ライセンスについては公式のライセンス関連ページでご確認ください。

Q. 作ったエージェントの品質はどう確かめますか？ A. 評価機能が用意されており、公開前後にテストセットと共有グレーダーライブラリを使って検証できます。アナリティクスでパフォーマンスの監視やカスタム指標の追跡も可能です。

Q. 中立の立場で「作らなくていい」と言うこともありますか？ A. あります。既存のツールで足りるなら、作る必要はありません。 当サイトはAIツールを運営しておらず、提携の有無で評価を変えていません。Teamsや自社サイトに置きたい、社内データに接続したい——この要求が出てから検討する順番が合理的だと思います。

まとめ

  • 作れるのはエージェント／ワークフロー／エージェントフローの3種類
  • エージェントはTeams・Microsoft 365 Copilot・Webサイト・モバイルアプリなどに公開できる
  • 一部のエージェントは自分のアカウントを持ち、業務プロセスに参加できる
  • ハーネスの選択で判断方法・複雑さ・請求方法が変わる
  • 推論重視は経路をスクリプト化せず、標準は「トピック」に沿わせる
  • 自然言語でビルドはプレビュー段階
  • アナリティクスと評価で公開前後の品質を検証できる
  • GPTはChatGPT内のみ、Copilot Studioは複数チャネルへ公開可能

次に読む：Copilotの使い方／GPTストアの使い方

※仕様は変更されることがあります。最新の情報はMicrosoft Learnでご確認ください。日本語ページは機械翻訳とみられるため、重要な判断をする場合は英語原文もあわせてご確認ください。

出典

最終更新：2026年8月13日／fondantAI編集部