Copilotのエージェント機能とは｜4種類とAIエージェントとの違い

結論: Copilotの「エージェント」は1つの製品ではなく、少なくとも4つの階層（M365 Copilot組み込み型・Copilot Studioカスタム型・GitHub Copilot Agent Mode・Copilot Cowork）に分かれた総称です。一般的な「AIエージェント」がベンダーやフレームワークを自由に選んで設計する広い概念であるのに対し、Copilotのエージェントは常にMicrosoftの基盤（Microsoft 365・Entra・Azure）の中だけで完結する専用語という違いがあります。

この記事の要点:

• 要点1: Copilotの「エージェント」表記は少なくとも4種類あり、想定ユーザーも権限モデルもバラバラ。混同すると社内説明や稟議書の前提が崩れる
• 要点2: Copilotのエージェントは全てMicrosoft基盤内で完結するため、ガバナンス（Agent 365等）も同じ枠組みで一元管理できるのが最大の違い
• 要点3: 「業務担当者が使う／作る」か「エンジニアが構築する」かで選択肢が変わる。導入判断は用途とライセンスの2軸で整理すると迷わない

対象読者: Copilotのエージェント機能を検討中の情報システム部門・DX推進担当・経営企画部門

読了後にできること: 自社が検討しているのは「どの階層のCopilotエージェントか」を特定し、一般的なAIエージェント導入と何が違うのかを社内に説明できるようになります

「Copilotってエージェントなんですよね？」——研修先でこの質問を受けるたびに、少し立ち止まって聞き返すようにしています。「どのエージェントの話をしていますか？」と。

M365 Copilotのチャット画面に出てくる「Researcher」「Analyst」の話なのか、情報システム部門が独自に作る「Copilot Studio」のカスタムエージェントの話なのか、それともエンジニアがVS Codeで使う「GitHub Copilot Agent Mode」の話なのか。この3つは名前こそ全部「Copilot」ですが、使う人も、動く場所も、必要なライセンスもまったく別物です。

顧問先の会議でも、経営層が「Copilotを入れればAIエージェントが使えるんでしょう？」と一括りに話し、情報システム部門が「いえ、それはどの機能のことですか」と聞き返す場面を何度も見てきました。この行き違いは、Microsoft側が短期間に多くの「エージェント」を投入してきたことが大きな原因です。

この記事では、Copilotの各種エージェント機能を4階層に整理したうえで、そもそも「AIエージェント」という一般的な概念との違いはどこにあるのかを、公式情報をもとに解説します。読み終える頃には、自社が検討すべきなのはどの階層で、どこに導入の判断基準を置けばいいかが見えているはずです。

そもそも「Copilotのエージェント」とは何を指すのか｜4階層で整理

Microsoftの「エージェント」という言葉は、少なくとも次の4つの階層に分かれています。まずはこの地図を持つことが、混乱を避ける第一歩です。

①のResearcher・Analystは、2025年6月に一般提供が始まったM365 Copilot Chat内蔵のエージェントです。Researcherは複数ステップの調査を代行して出典付きレポートを作り、AnalystはPythonを使ったデータ分析を担当します。一般提供開始時点では、両エージェント合算で月25回という利用回数の上限が設定されていました。追加インストールも設定も不要で、M365 Copilotライセンスがあればチャット画面にあらかじめピン留めされています。

②のCopilot Studioは、業務担当者が自然言語の指示だけで自社専用のエージェントを組み立てるローコード基盤です。料金体系やライセンスの落とし穴、Agent Builder（旧「Copilot Studio lite」）との違いはCopilot Studio完全ガイドで詳しく解説しているので、ここでは深追いしません。

③のGitHub Copilot Agent Modeは、コードを書く人向けのエージェントです。単発の補完提案にとどまらず、複数ファイルを横断編集し、ターミナルコマンドを実行し、エラーが出れば自分で読んで修正する、という自律的な振る舞いをします。対象読者も動作環境もCopilot Studioとは別物なので、詳細はGitHub Copilot Agent Mode完全ガイドを参照してください。

④のCopilot Coworkは2026年3月9日に発表された、Anthropicとの協業によるM365全体をまたぐタスク実行モードです。プロンプトと回答を往復するチャット型から、複数ステップのタスクを自律実行する型への転換として位置づけられています。発表当初はResearch Previewで、段階的にFrontierプログラムへ拡大されました。背景や料金体系（E7バンドル等）はCopilot Cowork解説記事で詳しく扱っています。

この4つに共通するのは「どれもMicrosoft 365・Azure・Entraという同じ基盤の中で完結する」という点です。この共通点が、次章で説明する「一般的なAIエージェント」との最大の違いになります。

AIエージェントとCopilotの違いは何ですか？

この質問は、研修や顧問先の相談で最も多く聞かれる質問のひとつです。答えを一言でまとめると、「AIエージェント」は目的に応じて自由に設計・実装できる広い概念であり、「Copilotのエージェント」はその中でもMicrosoft基盤に閉じた特定の実装群を指す狭い用語、という関係になります。

研修先でよく出るたとえ方を紹介します。「AIエージェント」が乗り物全般だとすれば、「Copilotのエージェント」はMicrosoftという1つの鉄道会社が運行する複数の路線（各駅停車・急行・貨物線）のようなものです。どの路線も同じ会社の線路（M365基盤）の上を走るため、運行管理（ガバナンス）を一括でできるのが強みですが、その会社の路線網の外（他ベンダーのAI基盤や自社独自のシステム）には出られません。

「チャットで聞くAI」から「仕事を実行するエージェント」へ｜何が変わるのか

Copilotのエージェント機能が広がる前は、多くの企業にとってCopilotは「質問すれば答えてくれるチャットAI」でした。Wordの文章を要約する、Excelの数式を説明してもらう、Outlookのメール返信を下書きしてもらう——いずれも「1回の指示に対して1回の出力が返る」という、対話の往復モデルです。

エージェント機能が加わると、この構造が変わります。ユーザーは「最終的にどうなっていてほしいか」というゴールだけを指示し、そこに至る複数ステップ（調べる・比較する・実行する・報告する）はエージェント側が自律的に進めます。Researcherが複数の資料を横断調査してレポートにまとめる、Copilot StudioのエージェントがTeams上の問い合わせに対して社内規程を根拠に自動回答する、GitHub Copilot Agent Modeがバグ修正のために複数ファイルを自分で書き換えてテストまで回す——いずれも「往復」ではなく「代行」です。

研修先でこの変化を伝えるとき、必ず添える注意点があります。それは「エージェントに任せる範囲を先に決めないと、思っていたより広い範囲を自律的に動いてしまう」ということです。Copilot Studioで作ったエージェントが、想定していなかった部門の資料まで参照してしまった、という相談を実際に受けたことがあります（原因はナレッジ接続時の権限設計の甘さでした）。チャットAI時代は「聞かれたことにだけ答える」設計で済みましたが、エージェント時代は「どこまで自律的に動いてよいか」を最初に設計する必要があります。

企業が導入前に確認すべき判断基準｜4つの視点

Copilotのエージェント機能を検討する企業からよく相談されるのは、「結局どれを使えばいいのか」という問いです。以下の4つの視点で整理すると、判断がぶれにくくなります。

視点1：誰が使う・作るのか

一般の知識労働者が「使う」だけならResearcher・Analystで十分なケースが多く、追加のライセンスや構築作業は不要です。業務部門が自社専用のエージェントを「作る」必要があるなら、対象がCopilot Studio（またはAgent Builder）に移ります。エンジニアがコードベースで自律的に動くエージェントを求めるなら、GitHub Copilot Agent Modeの領域です。

視点2：ライセンスは何が必要か

「M365 Copilotを契約していれば、エージェント機能は全部使える」という誤解が最も多い落とし穴です。組み込み型のResearcher・Analystは追加ライセンス不要でも、Copilot Studioでの本格的な社外公開や全社展開には別ライセンス・別課金体系が絡みます。契約前に、自社が想定する利用範囲がどのライセンスでカバーされるかを必ず一次情報で確認してください。

視点3：AIエージェント全般との比較が必要か

Copilot系のエージェントだけで完結しない場合、Claude Code等のコード系AIエージェントや、業務全体を代行する「AI社員」のような概念との比較検討が必要になります。導入目的が「特定業務の自動化」なのか「組織全体のAI活用戦略」なのかによって、比較対象を広げるべきかが変わります。AIエージェント全般の考え方はAI社員とは？導入メリット・活用事例で、RPAとの使い分けはAIエージェント vs RPA 使い分け判断で整理しています。

視点4：段階的に広げる計画があるか

個人・小チーム向けの軽量エージェントを検証なしでいきなり全社展開すると、ガバナンス不足のリスクが跳ね上がります。Microsoft自身の判断基準でも、対象範囲が「部門・全社・社外顧客」に広がる段階でCopilot Studioへの移行や本番環境の分離が推奨されています。導入を段階的に進める計画の立て方は中小企業のAIエージェント導入ロードマップを参考にしてください。

自社でCopilot系エージェントを使う・作る場合の選択肢比較

「まず何から手を付けるべきか」を判断するための比較表です。

研修先で実際に多いパターンは、いきなり全社導入を決めるのではなく、まずResearcher・Analystを既存ライセンスの範囲で試し、手応えがあった業務だけをCopilot Studioで正式なエージェントに仕立てる、という段階的なアプローチです。最初から作り込みすぎると、実際の利用シーンとズレたエージェントになりがちです。

Copilotのエージェントを検討・活用するときのプロンプト5選

実際に検討・試作の段階で使えるプロンプトを5つ紹介します。いずれもコピーしてそのまま使える形にしています。

プロンプト1：どの階層のCopilotエージェントが自社に合うか整理する（経営層・情報システム部門向け）

あなたはMicrosoft 365環境の導入コンサルタントです。
以下の条件を踏まえて、Researcher／Analyst・Copilot Studio・GitHub Copilot Agent Mode・Copilot Coworkのうち
どれから着手すべきか、理由とあわせて提案してください。

・自社の業種：[業種を記入]
・自動化したい業務：[具体的な業務を記入]
・現在保有しているM365ライセンス：[記入]
・社内にエンジニアリソースがあるか：[あり／なし]

断定できない部分は「要確認」と明記し、確認すべき一次情報（公式ドキュメント名）も添えてください。

プロンプト2：Researcher agentへの調査依頼（業務担当者向け）

あなたはResearcher agentです。
以下のテーマについて、社内資料と信頼できる外部情報の両方を根拠に調査し、出典付きのレポートを作成してください。

テーマ：[調査したいテーマを記入]
想定読者：[経営層／担当部門など]
重視する観点：[コスト／リスク／実現可能性など]

根拠が不十分な主張は「未確認」と明記し、断定しないでください。

プロンプト3：Analyst agentへのデータ分析依頼（業務担当者向け）

あなたはAnalyst agentです。
添付したデータをもとに、以下を実施してください。

1. データの傾向を3つ以内で要約する
2. 異常値・欠損値があれば指摘する
3. 意思決定に使える可視化（グラフ種類を提案）を示す

数値の根拠となる計算過程も省略せずに示してください。

プロンプト4：Copilot Studioで作るべきか、Agent Builderで十分かを判定する

あなたはCopilot StudioとAgent Builderの選定アドバイザーです。
以下の条件から、Agent Builder（軽量）とCopilot Studio（本格構築）のどちらが適切か判定してください。

・利用対象：[個人／チーム／部門／全社／社外]
・接続したいデータ：[社内文書のみ／外部システム連携あり など]
・公開範囲：[社内限定／社外公開の可能性あり]

判定理由とあわせて、対象範囲が広がった場合に見直すべきポイントも示してください。

プロンプト5：GitHub Copilot Agent Modeへの実装指示（開発者向け）

あなたはGitHub Copilot Agent Modeです。
以下のIssueを解決してください。

Issue内容：[修正したい不具合・追加したい機能を記入]
制約条件：既存のテストを壊さないこと。破壊的変更がある場合は事前に説明すること。

変更後は、変更したファイル一覧と、テスト結果の要約を報告してください。
不明な仕様がある場合は実装前に質問してください。

これらのプロンプトに共通しているのは、「対象範囲を明示する」「不明点や未確認事項は断定させない」という2点です。エージェントは指示された範囲を自律的に広げて解釈することがあるため、この2点を省略しないことが事故を防ぎます。

【要注意】よくある失敗パターンと回避策

失敗1：「Copilot」を全部同じものとして社内に説明してしまう

❌ 「Copilotを契約すればAIエージェントが全部使えるようになる」と経営層に一括りで説明する

⭕ 「組み込み型（Researcher・Analyst）」「カスタム型（Copilot Studio）」「開発者型（GitHub Copilot Agent Mode）」「統合実行型（Copilot Cowork）」のどれを指しているかを明示してから話す

なぜ重要か：階層を混同したまま予算や稟議を進めると、後から「思っていた機能と違う」「別ライセンスが必要だった」という手戻りが発生します。

失敗2：利用回数・権限の制約を確認せずに全社展開を約束する

❌ 組み込み型エージェントの利用回数上限や、カスタムエージェントの権限設計を確認しないまま「全社員が使える」と社内告知してしまう

⭕ 展開前に公式ドキュメントで最新の利用上限・権限モデルを確認し、想定利用者数に対して現実的かを試算する

なぜ重要か：Microsoft製品は機能名称や利用条件の更新が頻繁です。数ヶ月前の情報のまま告知すると、実際の挙動と食い違い、問い合わせ対応に追われることになります。

失敗3：Copilot系エージェントと一般的なAIエージェントを同じ土俵で比較する

❌ 「Copilot Studioと〇〇（他社のAIエージェントツール）、どっちが優れているか」を機能一覧だけで比較する

⭕ 「Microsoft基盤内で完結させたいか」「他ベンダーの基盤も含めて最適化したいか」という前提の違いから先に確認する

なぜ重要か：前提が違う製品を機能表だけで比較すると、実際に導入してから「そもそも自社の要件と合わない基盤だった」という根本的なミスマッチに気づくことになります。

失敗4：エージェントを野良稼働させたまま棚卸しをしない

❌ 各部門が個別にResearcher・Analystやカスタムエージェントを使い始め、全社的にどれだけのエージェントが動いているか誰も把握していない

⭕ 定期的に稼働中のエージェントを棚卸しし、権限範囲・接続データ・利用実態を一覧化する

なぜ重要か：Copilotのエージェントは全てMicrosoft基盤内で完結するため、棚卸しの仕組み自体は用意しやすい環境にあります。棚卸しの具体的な進め方はシャドーAIエージェントの棚卸し手順で解説しています。

よくある質問

Q. AIエージェントとCopilotの違いは何ですか？

「AIエージェント」は目的に応じて自由に設計・実装できる広い概念です。「Copilotのエージェント」はその中でも、Microsoft 365・Azure・Entraという同じ基盤の中だけで完結する特定の実装群を指す、より狭い用語です。詳しくは本記事内の該当セクションで比較表とともに解説しています。

Q. Copilotとaiエージェントの違いは何ですか？

Copilotは元々「チャットで質問すると答えてくれるAIアシスタント」として提供が始まった製品で、エージェント機能はその後に追加された自律実行機能です。一方でAIエージェントという言葉自体は特定の製品名ではなく、自律的にタスクを実行するAIシステム全般を指す一般用語です。CopilotはAIエージェントという大きなカテゴリの中に含まれる、Microsoft製の実装のひとつという位置づけになります。

Q. Copilotはaiエージェントですか？

Copilot自体（チャット機能のみ）は厳密には「AIアシスタント」であり、Researcher・Analyst・Copilot Studioで作ったエージェント・Copilot Coworkなどの機能を含めると「AIエージェント機能を持つ製品」と言えます。「Copilot＝1つのAIエージェント」と単純化すると、どの機能を指しているのかが曖昧になるため注意してください。

Q. Copilot Studioとaiエージェントの違いは何ですか？

Copilot Studioは、カスタムAIエージェントを作るための「構築プラットフォーム」です。AIエージェントそのものではなく、AIエージェントを作る道具という位置づけになります。作られたエージェント自体はTeamsやWebサイトなど、指定したチャネルに公開されて動作します。

Q. Copilotのaiエージェントの費用はいくらですか？

階層によって課金体系が異なります。組み込み型のResearcher・Analystは追加費用なしでM365 Copilotライセンス（年間契約で1ユーザー月額30米ドル）の範囲に含まれます。Copilot Studioでの本格構築は別途Copilot Creditsの従量課金が発生します。最新の料金詳細はCopilot Studio完全ガイドで確認してください。

Q. Copilotのaiエージェントによる議事録作成とは？

Copilotのエージェント機能そのものが議事録作成に特化しているわけではありません。Teams会議のCopilot機能（要約・アクション項目の抽出）と、Copilot Studioで作る「議事録整形・配布用のカスタムエージェント」は別の機能です。議事録の自動化を検討する場合は、どちらの機能で対応するかを先に切り分けることをおすすめします。

まとめ：今日から始める3つのアクション

1. 今日：自社で「Copilotのエージェント」と呼んでいるものが、組み込み型・カスタム型・開発者型・統合実行型のどれを指すのかを社内で確認する
2. 今週中：M365 CopilotライセンスがあればResearcher・Analystを実際に試し、どの業務で使えそうか手応えを確認する
3. 今月中：特定業務の自動化まで踏み込みたい場合は、Copilot Studioでの構築要件（対象範囲・接続データ・権限設計）を整理し、稟議書に落とし込む

次回予告：次の記事では、Copilot Studioで作ったエージェントを実際に全社展開する際のガバナンス設計（Agent 365を含む統治の実務）をテーマに、さらに実践的な内容をお届けします。

著者プロフィール

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）。

ご質問・ご相談はお問い合わせフォームからお気軽にどうぞ。

参考・出典

• Microsoft 365 Blog「Introducing Researcher and Analyst in Microsoft 365 Copilot」 https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/03/25/introducing-researcher-and-analyst-in-microsoft-365-copilot/（参照日：2026年8月4日）
• Microsoft 365 Blog「Researcher and Analyst are now generally available in Microsoft 365 Copilot」 https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/06/02/researcher-and-analyst-are-now-generally-available-in-microsoft-365-copilot/（参照日：2026年8月4日）
• Microsoft Learn「What is Researcher Agent in Microsoft 365 Copilot?」 https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/researcher-agent（参照日：2026年8月4日）
• ラッコキーワード suggest/question API「copilot エージェント」調査結果（2026年8月4日取得）