アクセンチュア流「Copilot Studio」活用術、“外部ツール連携のワークフロー”とは

連載：アクセンチュアが実践するMicrosoft Copilot活用術

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連載最終回となる今回は、Copilot Studioについて紹介する。Copilot Studioはさまざまなデータソースと連携して、自分独自のチャットボットやワークフローを作成できるツールである。これまでの連載で紹介してきた各アプリのCopilotとは違って、特定のアプリ上で動くものではなく、業務に合わせてオーダーメイドで作れる自由度を持っている。また、最後にはCopilotのロードマップと、生成AIを取り巻くビジネスの展望についても触れる。

執筆：アクセンチュアデータ＆AIグループ

アクセンチュアデータ＆AIグループ

堺勝信（さかい・かつのぶ）
アクセンチュア　ビジネスコンサルティング本部データ&AIグループマネジング・ディレクター
北海道大学教育学部卒。企業の経営課題だけでなくその先の社会課題も解決してよりよい未来を創ることをパーパスとしながら、AIグループのAIアーキテクトチームリード兼ジェネレーティブAIの日本リード兼ビジネスコンサルティング本部でのディスアビリティ・インクルージョンリードを担当。著書に『生成AI時代の「超」仕事術大全』（東洋経済新報社刊）がある。

佐々木　三泰（ささき・みつやす）
アクセンチュア　ビジネスコンサルティング本部データ&AIグループ
アソシエイト・ディレクター
早稲田大学大学院理工学研究科電気工学修士課程修了。AI Hub プラットフォームを基軸としたAIを基幹システムに組み入れるためのシステム構想立案から実装までを受け持つ一方、AIソリューションの導入プロジェクトのプロジェクトマネジャーを担当。著書に『生成AI時代の「超」仕事術大全』（東洋経済新報社刊）がある。

西島　沙織（にしじま・さおり）
アクセンチュア　ビジネスコンサルティング本部データ&AIグループ
シニア・マネジャー
明星大学情報学部卒。通信・ハイテク、官公庁、製造等の業界に対して、基幹業務システムの構想段階から実装までを担当。ジョイントベンチャー設立における分析基盤構築などを通じ、データ・AI利活用支援業務に従事するほか、自社内での生成AI活用企画・推進を実施。

平岡　将史（ひらおか・まさし）
アクセンチュア　ビジネスコンサルティング本部データ&AIグループ
コンサルタント
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻修士課程修了。ディープラーニングを用いた動画検索や生成AIを用いたシステム運用保守改善など、幅広いAIソリューションのPoCプロジェクトを担当。

高野　拓海（たかの・たくみ）
アクセンチュア　ビジネスコンサルティング本部データ&AIグループ
アナリスト
慶應義塾大学開放環境科学専攻修士課程修了。通信業界におけるデータ分析モデルの開発及び運用業務に従事するほか、社内での生成AIを用いた業務効率化の支援を担当。

李相雲（い・さんうん）
アクセンチュア　ビジネスコンサルティング本部データ&AIグループ
アナリスト
韓国、Dongyang University産業工学科卒。ドライブレコーダーで撮影された事故データを分析し、事故の査定に必要な情報を自動で抽出するシステムの運用保守を担当。

アクセンチュア流Copilot Studio活用術

（Photo：mindea / Shutterstock.com）

Copilot Studioって何？

　Copilot Studioはさまざまなデータソースと連携して、自分独自のチャットボットやワークフローを作成できるツールである。

　特定のアプリ上で動くものではなく、業務に合わせてオーダーメイドで作れる自由度を持っている。

　つまり、Copilot Studioは、あなたの業務に合わせて生成AIをカスタマイズするためのツールであるといえる。

　業務フローの中に生成AIを手軽に組み込むためのプラットフォームという言い方もできるだろう。Copilot Studioでできることは大きく分けて以下の2つだ。

（1）独自のデータソースを持つチャットボットの作成
（2）Power Automateなど外部のツールと連携したワークフローの作成

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独自のデータソースを持つチャットボットを作成する

　まず「（1）独自のデータソースを持つチャットボットの作成」について確認していこう。Copilot Studioのトップ画面から新規作成ボタンを押下し、新しいエージェントの作成画面に移る。

「Copilot Studioのトップ画面から新規作成ボタンを押下」

（作成：アクセンチュア）

「Copilot Studioのトップ画面から新規作成ボタンを押下」

（作成：アクセンチュア）

　作成するエージェントの名前と説明、エージェントへの指示、データソースを指定する画面が出てくる。

　ここでは架空のプロジェクトについて説明してくれるチャットボットを作成していく。エージェント名は「プロジェクトアシスタント」とし、説明には「ユーザーのニーズに合わせて関連する企業の情報を検索するアシスタント」と記載する。エージェントへの指示は今回は特に指定しない。

ここでは架空のプロジェクトについて説明してくれるチャットボットを作成

（作成：アクセンチュア）

　次に、データソースを指定する「ナレッジの追加」を押下して、チャットボットに与えるデータを追加していく。ナレッジの追加画面を見ると、WebサイトやSharepoint、ユーザーがアップロードしたファイルなどを指定できることが分かる。

　ただし、原稿執筆時点（2025年2月）では、エージェントが使用できる情報はファイル内のテキスト情報だけであることには注意が必要だ。今回はSharepointのディレクトリをデータソースとして追加して、エージェントを作成する。