【2026年5月最新】Microsoft Build 2025速報｜AIエージェント時代のCopilot Studio活用5ステップ

「AIエージェントって、結局うちの会社で何から始めればいいんだろう…？」

先日、ある中堅製造業のIT責任者から、こんな相談を受けました。Microsoft 365をすでに全社導入しており、ChatGPTのEnterprise版も検討している。でも、Build 2025の発表を見ても「Copilot」「エージェント」「Microsoft 365 Copilot」「Copilot Studio」が頭の中でこんがらがっていて、どこから着手すべきか分からない、と。

正直、この混乱は経営者・IT責任者の多くが抱えている感覚です。2026年5月20日から22日にかけてシアトルで開催されたMicrosoft Build 2025は、サティア・ナデラCEO自らが基調講演で「AIエージェントの時代」を宣言した、過去5年でもっとも大きなパラダイムシフトを象徴するカンファレンスでした。GitHub Copilotの累計ユーザーは1,500万人を突破し、Copilot Studioは管理者可視化・ガバナンス・接続されたシステムを軸に「中小企業でも実運用に乗せられるエージェント基盤」へと一気に進化しています。

この記事では、100社以上のAI研修・導入支援の現場で見てきた実務的な視点から、Build 2025の発表内容を「中小企業の意思決定者が今すぐ動けるレベル」に翻訳します。とくにCopilot Studioを起点にした導入5ステップ、コピペで使える設計プロンプト5本、想定シナリオ3つ、よくある失敗パターン4つを、30日・90日・180日のロードマップとともに整理しました。

AIエージェントの全体像や用語の整理については、AIエージェント導入完全ガイドで体系的にまとめていますので、Build 2025の文脈と合わせて読むと理解が深まります。

何が起きたのか — Build 2025のファクト全体像

Microsoft Build 2025の発表は多岐にわたりますが、中小企業の意思決定に直結する5つのファクトに整理します。

このテーブルを一行で要約すると、「Microsoftは2026年を境に、Copilotを補助ツールではなく業務オペレーション基盤に格上げした」ということです。とくに重要なのは、Copilot Studio側の管理者可視化機能の追加です。これまで「市民開発者がBot Frameworkで好き勝手にエージェントを作ってしまい、ガバナンスが効かない」というのが多くの企業の悩みでしたが、2026年4月以降は管理センターから全エージェントの実行状況・データソース・接続先を把握できるようになりました。

「AIエージェント時代」とは何か — Microsoftの定義

Build 2025でMicrosoftが繰り返し使ったキーワードは「オープンなエージェント型Web（Open Agentic Web）」です。これは、検索エンジンが情報を「探す」場所だったWebを、AIエージェントが「動く」基盤に再構築するという発想です。

Microsoftの定義は3つのレイヤーに整理できます。

レイヤー1: 知識アクセスのエージェント化

Microsoft 365 Copilotは、社内ドキュメント・メール・Teamsの会話を横断的に参照し、自然言語で意思決定支援を行います。Build 2025では、Microsoft 365 Copilotが「エージェント前提設計」に再構築されたことが強調されました。つまり、ChatインターフェイスはCopilotの本体ではなく、その裏に複数のエージェントが動いている、という構造に変わったということです。

レイヤー2: ワークフローのエージェント化

Copilot Studioは、ノーコードで業務エージェントを構築できるプラットフォームです。トリガー（メール着信・Teams投稿・スケジュール）・アクション（データ取得・回答生成・外部API呼出）・ガードレール（権限・データソース制限）を組み合わせて、特定業務に特化したエージェントを作れます。2026年4月アップデートで「インテリジェントワークフロー」が標準実装され、Power Automateとの境界が事実上なくなりました。

レイヤー3: 開発のエージェント化

GitHub Copilotは、コード補完から自律的なコード変更・テスト生成・PRレビューまでを一貫して行うエージェントへ進化しました。Build 2025のデモでは、開発者が「このバグを直して」と指示すると、Copilotが影響範囲を分析し、複数ファイルを横断して修正PRを自動生成する様子が示されました。

この3レイヤーが連動することで、「メールが届く → Copilot Studioのエージェントが対応案を起草 → Microsoft 365 Copilotが過去案件を参照して補強 → GitHub Copilotが必要なシステム改修を実装」というワークフロー全体の自動化が、Microsoftスタックだけで実現可能になります。

GitHub Copilot 1,500万人到達の背景

GitHub Copilotの累計1,500万ユーザーという数字は、世界のプロフェッショナル開発者の半数以上に到達したことを意味します。この成長を支えたのは、3つの転換点でした。

第一に、無料プランの提供開始です。2025年末からGitHub Copilot Freeが提供され、個人開発者・学生の流入が一気に加速しました。第二に、エージェントモードの導入です。単なるコード補完ではなく、「このリポジトリにダークモードを追加して」という抽象的な指示を、複数ファイル横断で実装できるようになりました。第三に、Microsoft 365との統合です。プロジェクト管理・ドキュメント生成・コード実装が同一エコシステムで完結することで、中堅・大企業の標準ツールとして定着しました。

中小企業の受託開発・自社プロダクト開発を担う組織にとって、これは「対応必須」のラインです。SoftBank IT連載でも繰り返し書いてきましたが、開発生産性の差が「2倍」レベルになると、人月単価の競争力に直結します。GitHub Copilot Businessの月額単価は1ユーザー19ドルですが、これを使わないチームはすでに見積もり競争で不利になり始めています。

GitHub Copilotの料金構造や中小企業での具体的な導入ステップは、GitHub Copilot料金プラン完全ガイド（2026年版）で詳しく整理しています。

Copilot Studio 2026年最新機能 — ガバナンス・ワークフロー・接続性

Copilot Studioの2026年4月アップデートは、Build 2025で正式発表された一連の機能群を「中小企業向けに実運用可能なレベル」に引き上げました。4つの軸で整理します。

1. 管理者可視化（Admin Visibility）

Power Platform管理センターから、全Copilot Studioエージェントの稼働状況・データソース・接続先・実行ログを一元的に把握できるようになりました。これまでは「誰がどこで何のエージェントを動かしているか」が情シスからブラックボックスでしたが、2026年4月以降は管理者ダッシュボードで全件を可視化できます。

2. ガバナンス強化（Governance）

エージェントごとに、アクセスできるデータソース・呼び出せる外部API・実行できるアクションをポリシーで制限できるようになりました。たとえば「営業部門のエージェントは顧客マスタを参照できるが、人事データには触れられない」といった制御がノーコードで実装できます。

3. インテリジェントワークフロー（Intelligent Workflow）

Power Automateとの境界がなくなり、Copilot Studioから直接、Approvals・Power Apps・Dynamics 365のレコード操作までを呼び出せます。「請求書の支払承認 → Slackで関係者通知 → 経理システムへの記帳」という一連のワークフローを、自然言語の指示で組み立てられるようになりました。

4. 接続されたシステム（Connected Systems）

Microsoftスタック外のSaaS（Salesforce・kintone・freee・Slackなど）との接続テンプレートが大幅に拡充されました。Connectorカタログから選択するだけで、API認証・データマッピングを自動構成できます。これにより、Microsoft 365を中核にしつつ、既存の業務システムを残したままエージェント運用に乗せられるようになりました。

中小企業のCopilot Studio導入5ステップ

ここからが本記事のコアです。100社以上のAI研修・コンサル現場で見てきた、中小企業がCopilot Studio導入を「失敗せずに」進めるための5ステップを提示します。

Step 1: 業務棚卸しと対象業務の選定（1〜2週間）

いきなりエージェント構築から入る企業は、ほぼ確実に失敗します。先に「どの業務をエージェント化すれば最も効くか」を見極めることが、成否の8割を決めます。判断軸は3つ。①頻度が高いか（日次以上）②属人化しているか（担当者依存）③Microsoft 365内で情報が完結するか、です。

以下のプロンプトを社内ワークショップで使うと、業務棚卸しが半日で完了します。

あなたはAI導入コンサルタントです。以下の前提で業務棚卸しを支援してください。

【前提】
- 企業規模: 従業員[人数]名、業種[業種名]
- 現在使っているツール: Microsoft 365、[その他SaaS]
- AI導入の目的: [効率化 / 顧客対応強化 / 内部統制 など]

【出力】
1. Copilot Studioでエージェント化すべき業務TOP10を、頻度×属人性×インパクトの3軸スコアで提示
2. 各業務について、トリガー / 入力データ / 期待出力 / 関与部門 を表形式で整理
3. 30日以内に着手すべき1業務と、その選定理由

Step 2: パイロットエージェントの設計と構築（2〜4週間）

選定した1業務に対して、Copilot Studioでパイロットエージェントを構築します。ここでの鉄則は「機能を絞る」こと。最初のエージェントは、3つ以上のアクションを持たせてはいけません。たとえば「営業の問い合わせ自動応答エージェント」なら、①過去類似案件の検索 ②回答案の起草 ③営業担当者への通知、までに留めます。CRM更新やメール送信は次のフェーズです。

あなたはCopilot Studioのエージェント設計者です。以下のエージェントを設計してください。

【業務】
[業務名 / 例: 営業の問い合わせ自動応答]

【トリガー】
[例: 共有メールボックスに新規問い合わせが届いた時]

【出力】
1. エージェント名、対象ユーザー、起動方法
2. 必要なデータソース3つ以内
3. アクション3つ以内（各アクションの入力・処理・出力）
4. ガードレール（実行禁止アクション・データアクセス制限）
5. 失敗時のフォールバック動作
6. 効果測定指標2〜3個（処理時間 / 精度 / 業務担当者の介入率)

Step 3: トリガー設計とガバナンス組み込み（1〜2週間）

パイロットが動き始めたら、Step 1で見送った他業務への横展開に進む前に、必ずガバナンス層を組み込みます。具体的には、Power Platform管理センターで「エージェント実行ログのSlack通知」「特定データソースへのアクセス制限」「人間レビュー必須のアクション設定」を実装します。これを後回しにすると、後で全エージェントの再設計が必要になり、コスト2倍・期間3倍になります。

あなたはCopilot Studioの管理者です。以下のガバナンス設計をしてください。

【前提】
- 既に稼働中のエージェント: [エージェント名と業務]
- 利用部門: [部門名]
- 機密情報のレベル: [社外秘 / 部門内秘 など]

【出力】
1. 必須のアクセス制御ポリシー（データソース・接続先別)
2. 監査ログの保管・通知設定（Slack / Teams / メール先)
3. 人間レビュー必須アクションのリスト（例: 顧客への外部メール送信)
4. インシデント時のエスカレーションフロー(誰に・何分以内に・どの経路で)
5. 月次レビューで確認すべきメトリクス5個

Step 4: 監査ログ確認と改善サイクル（継続）

運用開始後は、最初の3ヶ月は週次、それ以降は月次で監査ログを確認します。とくに見るべきは「想定外のクエリ」「人間レビューでの差し戻し率」「外部API呼び出しのエラー率」の3つです。差し戻し率が20%を超えたら、エージェントのプロンプトかデータソースに問題があります。

あなたはCopilot Studioの運用担当です。以下の監査ログを分析し、改善提案を出してください。

【入力】
- 期間: [YYYY-MM-DD 〜 YYYY-MM-DD]
- エージェント名: [名前]
- 総実行回数: [回数]
- 人間レビュー差し戻し率: [%]
- 主な差し戻し理由TOP3: [理由1] / [理由2] / [理由3]

【出力】
1. 差し戻し原因の分類(プロンプト不備 / データソース不備 / 想定外利用 など)
2. 各原因に対する改善アクション3つ
3. 優先度と推定工数(高/中/低)
4. 改善後の効果測定方法
5. 次回レビュータイミングの提案

Step 5: コスト見積もりと拡張ロードマップ（四半期ごと）

エージェントが3つ以上動き始めたら、四半期ごとにコスト見積もりと拡張計画をレビューします。Copilot Studioの料金は2026年5月時点でメッセージベース課金が中心で、エージェント数・実行回数・接続先数で変動します。1エージェントあたり月3,000〜30,000メッセージのレンジで設計するのが現実的です。

あなたはAI導入のFinOps担当です。以下の前提でコスト見積もりを作成してください。

【前提】
- 稼働中エージェント数: [数]
- 月間総実行回数の見込み: [回数]
- 利用ユーザー数: [人]
- 接続先SaaS: [リスト]

【出力】
1. Copilot Studioのメッセージ消費見込み(月次・年次)
2. Microsoft 365 Copilot / GitHub Copilot との重複コスト分析
3. ROI計算(削減工数 × 時給 vs ライセンス費用)
4. 来期に追加すべきエージェント候補TOP3と概算コスト
5. コスト超過時のセーフガード設定

Microsoft 365 Copilotとの連携シナリオ

Build 2025で強調されたのは、Copilot StudioのエージェントがMicrosoft 365 Copilotから直接呼び出せるようになったことです。これにより、ユーザーはOutlook・Teams・WordなどのインターフェイスからAIエージェントを起動でき、業務フローの中断が最小化されます。

たとえば、Outlookで顧客からの見積依頼メールを受信したとき、Microsoft 365 CopilotのChatペインから「このメールに見積回答案を作って」と指示するだけで、裏側ではCopilot Studioで構築した「見積回答エージェント」が起動します。過去類似案件の参照・価格テーブルの照合・回答テンプレへの差し込みが自動で行われ、ユーザーはレビューと送信ボタンを押すだけ、というワークフローが現実になりました。

ChatGPT Operator / Claude / Gemini Sparkとの位置付け比較

「Microsoft Copilotだけで十分なのか、それともOpenAI / Anthropic / Googleの最新エージェントも併用すべきか」という質問は、毎月のように受けます。実務視点での位置付けを整理します。

結論は単純で、「主軸はすでに導入しているスイートに合わせ、補助役として他サービスを併用する」のが現実解です。Microsoft 365を全社導入しているなら、Copilot StudioとMicrosoft 365 Copilotを軸に据え、外部Web操作が必要なときだけOperator、長文生成や難解なコード作業はClaude、といった棲み分けが効率的です。

想定シナリオ3つ — どの企業も自社に置き換えやすい構成

事例区分: 想定シナリオ
以下は100社以上のAI研修・コンサル経験をもとに構成した典型的なシナリオです。

シナリオ1: Microsoft 365既存ユーザー30名規模の専門サービス企業

従業員30名の士業系コンサルファーム。Microsoft 365 Business Standardを全社導入済み。顧問先からの問い合わせ対応が属人化しており、若手が同じ質問に毎回ゼロから回答していました。Copilot Studioで「顧問対応支援エージェント」を構築し、過去の回答メールと顧問先別の論点メモを参照源に設定。問い合わせメールが届くとTeamsに通知され、担当者がChatペインから「過去類似案件3件と回答案」を即座に取得できる設計です。導入3ヶ月後を見据え、顧問対応の初動時間を従来比で半減させる想定。

シナリオ2: オンプレ移行中の中堅製造業100名規模

従業員100名の精密部品製造業。基幹システムは長年オンプレで運用してきましたが、業務効率化のためにMicrosoft 365へ移行中。Copilot Studioで「品質クレーム対応エージェント」を構築し、過去クレーム履歴と対応ナレッジを参照源に。営業からのクレーム第一報を起点に、過去類似案件・対応リードタイム・推奨アクションをまとめた初動レポートを5分以内に生成。品質保証部門の初動判断スピードを大幅に短縮する想定です。ガバナンス面では、顧客名の外部送信を禁止する制御を組み込んでいます。

シナリオ3: 受託開発企業5名チーム

受託開発5名の小規模チーム。GitHub Copilot BusinessとCopilot Studioを併用し、見積もり作成と要件定義初稿を半自動化。受注メールが届くとCopilot Studioのエージェントが起動し、過去案件の見積もりテンプレ・工数感・類似要件を参照して初稿を生成。GitHub Copilotがコード実装の初期スキャフォールドまで作成します。代表が最終チェックを行う運用で、提案リードタイムを劇的に短縮する想定。少人数だからこそ、エージェント導入の投資対効果が高くなる典型例です。

賛否両論 — 楽観論と慎重論

「AIエージェントの時代」というMicrosoftの宣言には、業界全体で楽観論と慎重論が並んでいます。両方の視点を持つことが、健全な意思決定につながります。

楽観論: 業務基盤の標準化が一気に進む

楽観論の根拠は3つあります。第一に、Microsoft 365がすでに国内外で広く普及しており、その上に乗るエージェント基盤は導入の心理的障壁が低い点。第二に、Copilot Studioがノーコードで管理者ガバナンス込みの設計を可能にした点。第三に、GitHub Copilotの1,500万人到達が示すように、開発側の生産性向上は実証されている点です。中小企業にとって、自前で大規模言語モデルを抱えるよりも、Microsoftスタックに乗ることが「最短距離の現実解」になりつつあります。

慎重論: ベンダーロックインとブラックボックス化

一方の慎重論は、Microsoftエコシステムへの過度な依存リスクを指摘します。エージェントの内部処理がブラックボックス化し、業務オペレーションがMicrosoftの設計判断に左右される構造は、中長期では交渉力低下を招きます。また、エージェント乱立による「シャドーAI」のリスクも依然として残ります。管理者可視化機能は便利ですが、可視化されたから自動的にガバナンスが効くわけではなく、組織側のレビュー体制とセットで設計する必要があります。

実務的な落とし所は、「Microsoft 365を中核に据えつつ、重要業務は外部AI(Claude / ChatGPT / Gemini)とのデュアル運用を残す」という設計です。これにより、Microsoft側のサービス停止や仕様変更時の業務継続性を担保できます。

【要注意】よくある失敗パターンと回避策

失敗1: 無料感覚で全社展開する

❌ Copilot StudioはMicrosoft 365に含まれていると勘違いし、いきなり全部門へ展開する
⭕ Copilot Studio・Microsoft 365 Copilot・GitHub Copilotはそれぞれ別ライセンスである前提でPoCを設計する

なぜ重要か: Copilot Studioのメッセージ課金、Microsoft 365 Copilotの1ユーザー単価、GitHub Copilot Businessの開発者単価は、それぞれ別の料金体系です。全社一斉展開すると、想定外の月次コストが発生し、稟議のやり直しを迫られるケースが頻発します。最初は1部門・10名以下のPoCで実コストを測定するのが鉄則です。

失敗2: ガバナンスを後付けする

❌ まず動かしてから、後でガバナンスを整える
⭕ パイロット段階から管理者ダッシュボード・監査ログ・アクセス制御を組み込む

なぜ重要か: 「動かしてから整える」と、後で全エージェントの設計変更が必要になり、コスト2倍・期間3倍になります。とくに顧客データ・人事データに触れる可能性のあるエージェントは、初回構築時にアクセス制御ポリシーを設定するのが鉄則です。後付けで制御を入れようとすると、「すでに業務が回っているから止められない」という政治的抵抗にぶつかります。

失敗3: 既存業務を無視してエージェントを乱立させる

❌ 「面白そう」だけで市民開発者が各部門で勝手にエージェントを作る
⭕ 業務棚卸しで優先業務を3〜5個に絞り、情シスがレビューしてから構築許可を出す

なぜ重要か: Copilot Studioはノーコードで作れるため、社内に技術的素養のあるメンバーがいると、放置すると20〜30個のエージェントが乱立します。それぞれが似たような業務を別々のロジックで処理し、データソースがバラバラになり、結果として「どのエージェントが正しい答えを返すのか分からない」という混乱が生まれます。情シスのレビューゲートを必ず設けましょう。

失敗4: Microsoft 365外と無理に連携させる

❌ 既存のオンプレ基幹システム・特殊SaaSと初手から接続させる
⭕ まずMicrosoft 365内で完結する業務でPoCを行い、外部接続は2フェーズ目以降に回す

なぜ重要か: Connectorカタログには多数の接続先が用意されていますが、独自カスタマイズしたオンプレ基幹システムや、認証が複雑な業界特化SaaSとの接続は、想定の3〜5倍の工数がかかります。最初のPoCはMicrosoft 365内のデータ(Outlook・SharePoint・Teams・OneDrive)で完結する業務を選び、エージェント運用に組織が慣れてから外部接続に着手するのが、もっとも事故が少ない順序です。

日本企業への影響

Build 2025の発表は、日本企業にも特殊な影響を及ぼします。とくに3つの論点が重要です。

第一に、Microsoft 365の国内普及率の高さです。日本の中堅・大企業ではMicrosoft 365の導入率が極めて高く、Copilot Studio / Microsoft 365 Copilotの導入障壁は他国よりも低い構造があります。ベンダー選定の比較検討に時間をかけるよりも、すでに導入済みのスイートで動かしてみる方が早い、という判断が合理的になります。

第二に、日本語処理の品質向上です。Build 2025のセッションでは、GPT-5系モデルの日本語処理性能が他のローカライズ言語と同等レベルに到達したことが言及されました。これにより、英語前提のグローバルテンプレートをそのまま日本語業務に流用できるケースが増え、導入リードタイムが短縮されます。

第三に、労働力不足とエージェント導入の親和性です。中小企業の人手不足は深刻で、属人化していた業務をエージェントに渡すことで、退職・異動による業務停止リスクを軽減できます。Microsoft 365 Copilotの「過去のメールとファイルから知識を抽出する」機能は、ナレッジマネジメントの自動化として極めて有効です。

30日・90日・180日のロードマップ

30日: 業務棚卸しとパイロット候補の選定

最初の30日は、Copilot Studio導入の準備期間です。実施項目は4つ。①IT部門・経営層・現場部門の3者で業務棚卸しワークショップを実施 ②Microsoft 365 Copilotライセンスを5〜10名規模でPoC契約 ③Copilot Studioの管理者画面を情シスで確認し、ガバナンスポリシーの原案を作成 ④パイロット対象業務を1つに絞り、設計仕様書を完成させる。この期間に「派手な成果」を求めないことが重要です。

90日: パイロットエージェントの構築と効果測定

30〜90日は、構築と検証のフェーズです。Step 2〜4のサイクルを回します。具体的には、①パイロットエージェントを構築 ②監査ログを週次でレビュー ③人間レビューでの差し戻し率を測定 ④効果指標(処理時間 / 精度 / 業務担当者の介入率)を週次でトラッキング。この段階で、想定の半分でも効果が出れば成功と見なせます。「劇的な効率化」は90日では出ないのが普通です。

180日: 横展開とガバナンス確立

180日のフェーズでは、パイロットの知見を踏まえて、追加で2〜3個のエージェントを構築します。同時に、ガバナンス層を正式運用に乗せ、月次レビュー会を制度化します。コスト面では、Copilot Studio・Microsoft 365 Copilot・GitHub Copilotの3層構造での総コストを四半期ごとにレビューし、ROIが想定を下回る業務はエージェントを停止する判断ルールを明文化します。180日経過時点で、3〜5個のエージェントが安定運用に乗っているのが理想的な状態です。

このロードマップをさらに詳しく組み立てたい方は、Copilot Studioノーコード活用ガイド(2026年版)で具体的な構築手順を解説しています。

企業がとるべきアクション — Uravationからの提言

Build 2025を踏まえて、中小企業がとるべきアクションを5つに整理します。

第一に、Microsoft 365 Copilotの試用契約を即座に開始すること。5〜10ユーザー規模で月単位の契約から始められます。試さずに比較検討だけで3ヶ月を消費するのが、最も多い失敗パターンです。第二に、業務棚卸しを社内ワークショップで実施すること。経営層・IT部門・現場部門の3者が同席するのが必須条件です。第三に、パイロット対象業務を1つに絞ること。複数業務を並行で進めると、どれも中途半端になります。第四に、ガバナンス層を初手から組み込むこと。管理者ダッシュボード・監査ログ・アクセス制御の3点セットは、PoC段階から必須です。第五に、外部AIとのデュアル運用設計を残すこと。Microsoft単体ロックインを避け、Claude / ChatGPT / Geminiとの併用余地を契約レベルで確保します。

まとめ — 今日から動き出すための要点整理

Microsoft Build 2025は、AIエージェントを「未来の話」から「今期から取り組むべき経営課題」へと格上げした節目のカンファレンスでした。GitHub Copilotの1,500万人到達、Copilot Studioのガバナンス機能拡充、Microsoft 365 Copilotのエージェント前提設計化、この3つが同時に進んだことで、中小企業でも実運用可能な構造が整いました。

とくに重要なのは、Copilot Studioを起点にした5ステップ(業務棚卸し → パイロット設計 → ガバナンス組み込み → 監査ログ確認 → コスト見積もり)が、ノーコードで完結することです。これにより、エンジニアリングリソースが限られる中小企業でも、情シスを中心としたチームでエージェント運用に乗せられます。

逆に、最大のリスクは「無料感覚での全社展開」と「ガバナンス後付け」です。最初の30日はPoC、90日でパイロット、180日で横展開という段階的なロードマップを守ることが、コスト超過・運用混乱を防ぐ最大の保険になります。

今後の注目ポイントは、(1)Copilot Studioのメッセージ課金単価の調整、(2)Microsoft 365 Copilotと外部AIスタックの相互運用性、(3)日本市場向けのローカライズSKUの登場、の3つです。これらの動向を四半期ごとに追いながら、自社のエージェント運用を継続的にアップデートしていくことが重要になります。

あわせて読みたい

• Copilot Studioノーコード活用ガイド(2026年版) — ノーコードでのエージェント構築手順
• GitHub Copilot料金プラン完全ガイド(2026年版) — 料金体系と中小企業での選び方

参考・出典

• Microsoft Build 2025: The age of AI agents and building the open agentic web — Microsoft News Center Japan(参照日: 2026-05-25)
• Microsoft Copilot Studio Documentation — Microsoft Learn(参照日: 2026-05-25)
• Microsoft Copilot Studio Blog — Microsoft Copilot Blog(参照日: 2026-05-25)
• Microsoft Build 2025まとめ — AIエージェント時代の幕開け — Yahoo!ニュース(参照日: 2026-05-25)
• Microsoft Build 2025関連記事 — Qiita(参照日: 2026-05-25)
• GitHub Copilot Features — GitHub公式(参照日: 2026-05-25)

著者: 佐藤傑(さとう・すぐる)
株式会社Uravation代表取締役。X(@SuguruKun_ai)フォロワー約10万人。
100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』(SBクリエイティブ)。
SoftBank IT連載7回執筆(NewsPicks最大1,125ピックス)。

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