ISBN 9784296208661
Copilotエージェントの教科書 : AIによる業務自動化の大本命
- 著者
- 吉田 大貴/吉田 まみな
- 出版社
- 日経BP
- 刊行
- 2026-03
概要
Copilot Studio でPoC止まりを脱し、業務を完遂するエージェントを設計・運用する
想定読者
Microsoft 365 環境でAIエージェントの導入を担う業務担当者・情報システム部門のスタッフ。PoCまでは進めたが本番稼働・ガバナンスに壁を感じているチームに特に向く
こんな人には向いていない
- PythonやAzure OpenAI SDKで独自エージェントをスクラッチ実装したいエンジニアには、本書のノーコード・ローコード前提の設計論は対象外
- 生成AIの理論的背景や大規模言語モデルの仕組みを学びたい読者には、本書はアーキテクチャ実装に特化しておりモデル動作の解説はほぼない
- Power Platform(Power Automate・Power Apps)をまだ一度も触れたことがないユーザーには、ツール連携章の前提知識が不足する可能性がある
読了後にできるようになること
- ナレッジ・会話設計・ツール連携・プロセス化・自律化・運用ガバナンスの6軸でAIエージェントの全体アーキテクチャを設計できる
- 架空の家電メーカー「コントソ」を一貫したシナリオとして使い、製造・物流・アフターサポートをまたいだ業務横断の実装パターンを習得できる
- 問い合わせ対応・保証修理手配・配送確認など、エスカレーションが起きやすい業務領域での会話設計の型を身につけられる
- 公開後に品質や統制の観点で止まらないためのガバナンス設計の観点を整理できる
- Copilot Studioの機能を場当たり的に覚えるのではなく、再現可能な実装の型として他業務に転用できる形で習得できる
- 各章に付属する解説動画を活用して、個々の設計要素が業務全体のどこに効いているかを短時間で把握できる
本書のキー概念(章解説)
- 第 1 章 ナレッジ設計 — エージェントが参照するナレッジの構造化が本番品質を左右する。最初に押さえるべき基盤であり、この章を軽視するとガバナンス章で問題が表面化する
- 第 2 章 会話設計 — ユーザーとのやり取りの流れを設計する章。問い合わせエスカレーション防止のパターンが中心。本番後のクレームを減らすうえで最も実務直結度が高い
- 第 3 章 ツール連携 — Power Automate・外部APIとの接続を扱う。情報システム部門との協働が想定される実装域であり、業務担当者と技術担当者が共通言語を持つための章
- 第 4 章 プロセス化 — 単発対応を定型化し、再現性のある業務フローとして整理する考え方を扱う。PoC段階では見過ごされやすい設計の型を固める
- 第 5 章 自律化 — 人間の介入を減らした自律動作の実装。コントソの需要供給・物流シナリオで具体化されており、マルチエージェント構成への橋渡し
- 第 6 章 運用・ガバナンス — 本番稼働後の品質維持と統制の仕組みを扱う。PoCを本番に乗せられない組織が最初に読むべき章でもあり、前倒しで確認する価値がある
ハイライト
- PoC（概念実証）は成立しても本番運用にうまく乗せられない、公開後に問い合わせやエスカレーションが増える、品質や統制の観点で止まる——そういった課題も同じ頻度で発生しています(本書が解決しようとする問題の核心。生成AI導入で行き詰まる組織の実態を端的に言語化しており、購入判断の入り口となる記述)
- その原因はAIのモデル性能ではなく、設計と運用の前提が不足したまま、AIエージェントとの会話だけを先に作ってしまうことにあります(PoCの失敗を技術ではなく設計・運用の欠如に帰属させる本書の立場。技術書ではなく設計方法論の書であることを示す)
- 製造・需要供給・物流・アフターサポートまで業務を横断し、問い合わせ対応・保証修理手配・配送状況確認など、現実に起こりやすい業務シナリオを題材として多く取り入れています(本書が抽象的な概念解説ではなく業務横断の具体シナリオで学べることを示す。実用性の判断に直結する記述)
編集メモ
2026-03刊行の新刊のためQiita直接言及0件・Rakutenランキング情報なし。外部シグナル未蓄積の段階であり、essential / practicalの判定には今後の言及蓄積を待つ必要がある
読む前に押さえておきたいこと
- Copilot Studioの基本的な画面操作(エージェント作成・トピック設定・テスト実行)を一度試したことがある
- Microsoft 365環境でのTeams・SharePointの基本利用経験
- Power Automateのフロー作成を触れたことがあると、ツール連携章の理解が格段にスムーズになる
学習のコツ
- 序盤でコントソの業務全体像を把握してから各章に入ると、個々の設計パターンが業務のどこに効いているかが明確になる。各章の解説動画はその地図確認として活用するとよい
- ガバナンス・運用章は本番移行を視野に入れたチームなら第1章の直後に先読みするのが効果的。どの設計判断が後から制約になるかを事前に把握できる
- Copilot Studioの画面操作を追う前に各章冒頭の設計の型の説明を読み込んで理解の枠組みを作ってから手を動かすと、機能の記憶ではなく設計思想として定着しやすい
- 本書のシナリオが自社業務と異なる場合は、コントソ事例を読んだ後に自社の場合はどの業務に置き換えられるかを書き出す習慣をつけると応用力が上がる
出版社による内容紹介
生成AI の普及により、業務でAI エージェントを試すこと自体は珍しくなくなりました。一方で、PoC（Proof of Concept：概念実証）は成立しても本番運用にうまく乗せられない、公開後に問い合わせやエスカレーションが増える、品質や統制の観点で止まるーー。そういった課題も同じ頻度で発生しています。 多くの場合、その原因はAI のモデル性能ではなく、設計と運用の前提が不足したまま、AI エージェントとの「会話」だけを先に作ってしまうことにあります。 本書は、非エンジニアの業務担当者から情報システム部門まで、AI エージェント導入に携わるすべての方々を対象として、Copilot Studio を中心に「業務で使えるAI エージェント」を実装するためのアーキテクチャ（構造）を整理しました。ナレッジ、会話設計、ツール連携、プロセス化、自律化、そして運用・ガバナンスまでを体系立ててまとめています。 Copilot Studio の機能は豊富で、画面操作を覚えるだけでも一定の成果は出るでしょう。しかし、業務で「使われ続ける」ために必要なのは、エージェント設計を「型（パターン）」として整理することです。 本書は、冷蔵庫・電子レンジ・炊飯器などを製造する架空の家電メーカー「コントソ」の業務部門を業務の想定シナリオとして取り上げました。製造・需要供給・物流・アフターサポートまで業務を横断し、問い合わせ対応、保証・修理手配、配送状況確認など、現実に起こりやすい業務シナリオを題材として多く取り入れています。 ■解説動画を用意 本書は、全章を通してコントソの業務シナリオを一貫して取り扱っています。読み手の前提となる認識が途中でずれると理解が難しくなってしまう箇所があるため、全体像を短時間で把握できる解説動画を各章に散りばめました。章を読み進める中で「いま扱っている設計が、全体の業務のどこに効いているか」を見失ってしまったら、解説動画に戻って前提を確認できます。 本書の目的は、AI エージェントの「機能」の網羅ではなく、「実装の型」を学ぶことです。ぜひ本書を通じて、各要素をどう組み合わせれば、現場で使える形で「業務を完遂する」エージェントになるのかを、再現可能な手順として身に付けてください。
この本がどの学習段階で役立つかは、 関連する ロードマップ から確認できます。