Microsoft Copilot Studioの「What’s new in Copilot Studio」は、新機能の一覧を見るだけのページではありません。管理者や開発者にとっては、AIモデル、エージェント評価、ワークフロー、知識ソース、ガバナンス設定の変更を確認し、本番環境への影響を見積もるための更新チェックリストとして使うべきページです。
特に2026年5月時点では、Copilot Studioが「チャットボット作成ツール」から、複数のエージェント・ワークフロー・外部ツール・Microsoft 365データをつなぐ業務自動化基盤へ進化している点が重要です。まず確認すべきなのは、機能が自社環境に表示されているか、プレビューか一般提供か、認証・DLP・データ所在・コストに影響しないかの4点です。
Microsoft Copilot StudioのWhat’s newで確認できること
Microsoft Copilot Studioの公式「What’s new in Copilot Studio」は、新機能を月別に確認する入口です。公式ページでは、今後数か月に予定されている機能はRelease Planner、直近数週間の新機能・修正・改善はReleased versionsで確認する構成になっています。また、リリースは数日かけて展開されるため、新機能や更新がすぐにすべての環境へ表示されるとは限りません。(Microsoft Learn)
| 確認先 | 主な用途 | 管理者・開発者が見るべきタイミング |
|---|---|---|
| What’s new in Copilot Studio | 月別の注目変更を把握する | 毎月の変更点レビュー時 |
| Release Planner | 今後数か月の予定機能を確認する | 半期・四半期の展開計画を作る時 |
| Released versions | 直近の修正・改善を確認する | 障害調査、仕様変更確認、検証環境レビュー時 |
| 個別機能ページ | 設定方法、制限、地域差を確認する | 本番展開前、管理者設定を変更する前 |
注意したいのは、Release Plannerに掲載される機能は未リリースのものを含み、時期や内容が変更される可能性がある点です。2026 release wave 1では、Copilot Studioの予定機能が2026年4月から9月にかけて整理されていますが、掲載月は「その月のどこかで提供される」ことを意味し、必ず月初に利用できるとは限りません。(Microsoft Learn)
2026年5月時点で注目すべき変更点
今回の更新で実務上大きいのは、単体の会話エージェント強化よりも、エージェントを業務プロセスに組み込み、管理・評価・保護しながら展開する機能が増えていることです。
| 領域 | 主な変更点 | 実務上の影響 |
|---|---|---|
| AIモデル | GPT系、Claude系、外部モデル、プレビュー/実験モデルの選択肢が拡大 | 品質・速度・コスト・データ所在の確認が必要 |
| 評価・分析 | エージェント評価、複数ターンテスト、質問・反応データ、CSAT、リアルタイム評価が強化 | 本番前テストと継続改善がしやすくなる |
| ワークフロー | agent node、MCP対応ツール、Workflows Agent、AIアクションが拡張 | エージェントを業務フローの一部として呼び出せる |
| 知識ソース | Work IQ、SharePointリスト、ファイルグループ、Bing Custom Searchなどが拡充 | 回答の根拠づけと検索範囲設計が重要になる |
| ガバナンス | 脅威保護、認証制御、資格情報の過剰共有検出、Agent Statusが強化 | 管理者による事前統制がより重要になる |
Microsoftの2026年4月更新まとめでも、管理者向けの可視性、ワークフロー制御、業務アプリ連携、エージェント利用量の見積もりが強調されています。つまり、Copilot Studioは「作って公開する」段階から、「複数部門で安全に増やして運用する」段階へ移っています。(Microsoft)
AIモデル選択で変わること
Copilot Studioでは、エージェントの用途に応じて主要AIモデルを選べます。公式ドキュメントでは、日常的なFAQや要約に向くGeneral、複雑な分析や多段推論に向くDeep、混在する問い合わせを動的に処理するAutoといった分類が示されています。モデルによって、応答品質、レイテンシ、コスト、推論の深さが変わります。(Microsoft Learn)
実務では、次のように使い分けると判断しやすくなります。
| 用途 | 向いているモデル傾向 | 注意点 |
|---|---|---|
| 社内FAQ、規程検索、要約 | General | 速度とコストを優先しやすいが、複雑な判断には弱い場合がある |
| 契約レビュー、障害切り分け、複数システムをまたぐ判断 | Deep | 品質は期待しやすいが、遅延やコストを検証する |
| 問い合わせ内容が毎回大きく異なるヘルプデスク | Auto | ターンごとの挙動や消費量をテストで確認する |
| 新モデルの検証 | Preview / Experimental | 本番利用は避け、検証環境で評価する |
プレビューや実験モデルは、試用・評価には有用ですが、本番利用向けとは限りません。公式ドキュメントでも、性能や品質、レイテンシ、メッセージ消費、可用性にばらつきが出る可能性があると説明されています。また、モデルによってはデータが組織の地理的境界外で処理・保存される可能性があるため、管理者は「Preview and experimental AI models」「Move data across regions」「外部モデル利用」の設定を確認する必要があります。(Microsoft Learn)
外部モデルを使う場合は、さらに注意が必要です。Copilot StudioではAnthropicやxAIなどの外部モデルを選択できる一方、管理者がPower Platform管理センターやMicrosoft 365管理センターで許可していないモデルは利用できません。外部モデルが無効化された場合、対象エージェントが別の内部モデルへ切り替わる、または適切な代替がなければエラーになる可能性があります。(Microsoft Learn)
エージェント評価と分析は「本番前の必須工程」になる
Copilot Studioの更新で、エージェント評価はより実務的になっています。公式のWhat’s newでは、Agent evaluationsの一般提供、複数ターン会話テスト、ユーザー質問・反応の一覧表示、フィルター後のCSV出力、CSAT付きトランスクリプトなどが挙げられています。(Microsoft Learn)
これにより、公開前後の確認は「チャットで数回試す」だけでは不十分になります。以下のような評価プロセスを用意すると、品質のばらつきを抑えやすくなります。
| フェーズ | やること | 具体例 |
|---|---|---|
| 公開前 | テストセットを作る | よくある質問、例外質問、権限外の質問、あいまいな質問を含める |
| 公開直後 | 実際の質問と反応を確認する | 低評価、未回答、誤回答のパターンを分類する |
| 改善時 | 複数ターンの会話を評価する | 「前の回答を踏まえた追加質問」で文脈が維持されるかを見る |
| 運用中 | CSV出力や分析で傾向を見る | 部門別、業務別、時間帯別に失敗パターンを追う |
2026 release wave 1では、評価結果をリアルタイムに確認する機能も予定されています。長時間または大規模な評価実行中に、進捗、テストごとの結果、失敗や想定外の挙動を早期に把握できるため、評価完了まで待たずに設定ミスを見つけやすくなります。(Microsoft Learn)
ワークフロー連携でCopilot Studioの使い方が変わる
Copilot Studioの大きな方向性は、エージェントを会話画面だけで使うのではなく、業務ワークフローの中で呼び出すことです。
特に重要なのが、agent nodeです。agent nodeを使うと、公開済みのCopilot Studioエージェントをワークフローの1ステップとして呼び出せます。ワークフローは順序や処理の安定性を担い、エージェントは判断、知識検索、ツール利用、出力生成を担います。実行時は、ワークフローをトリガーしたユーザーの資格情報で動作し、そのユーザーが対象エージェントにアクセスできない場合は実行時に失敗します。(Microsoft Learn)
たとえば、次のような使い方が考えられます。
| 業務シナリオ | ワークフローの役割 | エージェントの役割 |
|---|---|---|
| 経費申請チェック | 申請データを取得し、承認依頼を送る | 規程と照合し、注意点を要約する |
| サポートチケット分類 | チケット作成、担当チーム振り分け | 問い合わせ内容を読み取り、緊急度を判断する |
| 契約書レビュー | ファイル取得、レビュー依頼、結果保存 | リスク条項や不足項目を抽出する |
| 会議前ブリーフィング | CRMやメールから情報を集める | 顧客状況を要約し、確認事項を提案する |
さらに、MCP準拠ツールをagent workflowsで利用する機能も予定されています。MCP対応により、独自システム、動的な知識ソース、カスタムアクションをワークフローのステップとして発見・呼び出せるようになり、同じMCPサーバーを複数のエージェントやワークフローで再利用しやすくなります。MCPツールは既存のワークフローガバナンス、監視、ライフサイクル管理の下で実行されると説明されています。(Microsoft Learn)
Workflows Agent環境は通常のPower Platform環境と同じ扱いにしない
管理者が見落としやすいのが、Microsoft 365 CopilotのWorkflows agents用環境です。公式ドキュメントでは、Workflows agentsをテナント内のユーザーが初めて使用したとき、Power Platformが専用環境を自動作成すると説明されています。この環境は通常の環境とは異なり、Power Platform管理センターの通常の環境一覧やMakerポータルには表示されません。(Microsoft Learn)
特に重要なのはDLPの扱いです。この専用環境には固定のDLPポリシーがあり、Teams、Outlook、Planner、Approvals、SharePoint、AI action、AI promptなど、Workflows agentsで使うコネクタ以外はブロックされます。一方で、テナントレベルや環境レベルのDLPポリシーは、このMicrosoft 365 Copilot Workflows環境には適用されないとされています。(Microsoft Learn)
管理者は、次の点を事前に整理しておくべきです。
| 確認項目 | なぜ重要か |
|---|---|
| Workflows agentsを誰が使えるか | 初回利用で専用環境が自動作成されるため |
| 利用可能なコネクタ | 固定DLPポリシーで許可範囲が決まるため |
| 監査・棚卸し方法 | 通常のMakerポータルに見えないため |
| Microsoft 365 Copilotライセンス | 利用には該当ライセンスが関係するため |
| 無効化時の影響 | 管理センターでWorkflows agentsを無効化すると、環境やフローがロックダウンされるため |
知識ソースは「追加する」より「範囲を設計する」ことが重要
Copilot Studioでは、知識ソースの選択肢も広がっています。What’s newでは、Work IQ、Bing Custom Search、SharePointメタデータフィルター、ファイルグループ、SharePointリストなどが取り上げられています。(Microsoft Learn)
SharePointリストを知識ソースとして追加する機能では、SharePointサイト内のリストをエージェントの根拠情報として使えるようになります。選択したリストについては、エージェントがすべての行と列にアクセスでき、SharePointリストに設定されたアクセス制御リストに従うと説明されています。(Microsoft Learn)
一方、ファイルグループは、複数ファイルを1つの知識ソースとして扱い、指示文や変数を使って検索範囲を絞る仕組みです。公式情報では、2ファイル以上、ローカルファイルアップロードのみ、最大500ファイルを1つの知識ソースにまとめられると説明されています。たとえば、国内線・国際線、会員ランク、地域別ポリシーのように、条件によって参照すべき文書が変わる業務に向いています。(Microsoft Learn)
失敗しやすいのは、社内文書を広く追加しすぎるケースです。知識ソースを広げるほど、回答候補は増えますが、関係の薄い情報を拾うリスクも上がります。次の基準で整理すると、回答品質を保ちやすくなります。
| 判断基準 | 推奨する設計 |
|---|---|
| 参照範囲が部署ごとに違う | 部署別に知識ソースを分ける |
| 条件によって正解文書が変わる | ファイルグループと変数ベースの指示を使う |
| SharePointリストの最新データを使いたい | SharePointリストを知識ソースにする |
| Web上の限定範囲を参照したい | Bing Custom Searchを検討する |
| Microsoft 365上の業務文脈を使いたい | Work IQ関連機能の提供状況を確認する |
セキュリティとガバナンスで確認すべきポイント
Copilot Studioの更新では、エージェントの作成者だけでなく、管理者・セキュリティ担当者向けの機能が増えています。特に重要なのは、脅威保護、資格情報の扱い、共有時の安全性、ガバナンス通知です。
追加の脅威保護では、Copilot Studioのカスタムエージェントに対して、Microsoft Defender、信頼できるセキュリティパートナー、または独自の監視ソリューションを接続し、実行時のエージェント活動を外部システムで評価できます。疑わしいツールやアクションを検出した場合、実行を承認またはブロックするレイヤーとして機能します。ただし、この機能は生成型オーケストレーションを使う生成型エージェント向けで、クラシックエージェント向けではないと説明されています。(Microsoft Learn)
認証面では、maker-provided credentials、つまり作成者の資格情報をエージェントのツール認証に使うことを制限する機能が重要です。この制御を有効にすると、エンドユーザーが実行時に自身の資格情報で接続する形になり、作成者の権限を間接的に使ってしまうリスクを下げられます。公式情報では、この機能は既定では有効ではなく、管理者がPower Platform管理センターで特定の環境または管理対象環境グループに対して有効化する必要があると説明されています。(Microsoft Learn)
さらに、資格情報の過剰共有を検出して安全でない共有を防ぐ機能も予定されています。共有に適さない接続を使うエージェントを識別し、インベントリやアドバイザーシグナルで案内し、管理者が公開・共有をブロックできるようにする方向です。(Microsoft Learn)
管理者が今すぐ確認すべき設定
Copilot Studioの更新は、機能追加だけでなく管理対象の範囲拡大でもあります。管理者は、次の順番で棚卸しすると抜け漏れを減らせます。
| 確認項目 | 確認する場所・観点 | 放置した場合のリスク |
|---|---|---|
| プレビュー/実験モデルの利用可否 | Power Platform管理センターの環境設定 | 本番で不安定なモデルが使われる |
| 外部モデルの許可 | Power Platform管理センター、Microsoft 365管理センター | データ処理条件や利用規約を確認せずに使われる |
| Move data across regions | 環境レベル設定 | 組織のデータ所在ポリシーと合わない |
| maker資格情報の利用制御 | Power Platform管理センター | 作成者の権限でデータや操作が過剰共有される |
| DLPポリシー | 環境、管理対象環境グループ、Workflows関連 | 不適切なコネクタ連携が発生する |
| Agent Statusや通知 | Copilot StudioのOverview | 公開直前にエラーやガバナンス違反に気づく |
| Analytics Viewerなどのロール | エージェントの分析権限 | 閲覧だけでよい担当者に編集権限を与えてしまう |
| Workflows agentsの利用状況 | Microsoft 365 Copilot、Power Platform管理センターのインベントリ | 自動作成された環境やフローを把握できない |
2026 release wave 1では、Agent Statusとしてエラー、警告、ガバナンス通知をOverviewタブに集約する機能も予定されています。ポリシーで利用できないコンポーネントを視覚的にグレーアウトし、なぜブロックされているかを早い段階で示すことで、公開直前の手戻りを減らす狙いがあります。(Microsoft Learn)
開発者・メーカーが確認すべき実装上の注意点
開発者やメーカーは、新機能を使う前に「できること」ではなく「運用で壊れやすいところ」を確認することが重要です。
モデル変更は必ず比較テストする
モデルを変えると、同じプロンプトでも回答の粒度、判断の厳しさ、ツール呼び出しの頻度、消費量が変わる可能性があります。FAQのような単純な用途なら速度とコストを優先し、契約レビューや複数条件の判断ではDeep系のモデルを検証する、といった基準を用意しましょう。
知識ソースは権限と鮮度を確認する
SharePoint、リスト、ローカルファイル、Bing Custom Search、Work IQなど、知識ソースが増えるほど「誰が何を見られるか」の確認が重要になります。公開前には、管理者・一般ユーザー・権限なしユーザーの3パターンでテストすると、意図しない情報参照を見つけやすくなります。
ワークフローはエージェント単体より失敗条件を多く見る
agent nodeやMCPツールを使う場合、エージェントの回答品質だけでなく、前後のステップも検証が必要です。入力値が空のとき、参照先データがないとき、ユーザーが対象エージェントにアクセスできないとき、ツールがタイムアウトしたときの分岐を設計しておきましょう。
評価用データは実際の会話から作る
公開前のテストセットは、想定質問だけで作ると甘くなりがちです。公開後にユーザー質問、低評価、未回答、CSAT付きトランスクリプトを確認し、失敗パターンをテストセットへ戻すことで、継続的に品質を上げられます。
移行・展開で失敗しやすいポイント
Copilot Studioの更新では、旧来の作り方から新しいエージェント運用へ移行する場面も増えます。特に注意したいのが、Teamsアプリでのクラシックチャットボット作成です。公式ドキュメントでは、2026年6月末以降、Copilot Studio for Teamsアプリを使ってクラシックチャットボットを作成することはできなくなり、作成者はCopilot Studio Webアプリへリダイレクトされると説明されています。(Microsoft Learn)
| 失敗しやすいポイント | 起きる問題 | 対策 |
|---|---|---|
| 機能が表示されないまま展開計画を組む | テナント差・地域差・段階的ロールアウトで予定通り検証できない | Release Plannerと実環境の両方を確認する |
| プレビュー機能を本番前提で設計する | 仕様変更、提供遅延、品質差の影響を受ける | 本番はGA機能中心にし、プレビューは検証扱いにする |
| 作成者の資格情報でツールを接続する | エンドユーザーが作成者の権限を間接利用する | エンドユーザー認証やmaker資格情報制御を検討する |
| DLPを通常環境だけで考える | Workflows専用環境などの例外を見落とす | 専用環境のDLP仕様を確認する |
| モデル変更後に再評価しない | 回答品質、コスト、遅延が変わる | モデル変更ごとにテストセットを回す |
| 知識ソースを広げすぎる | 関係ない文書を根拠に回答する | 部署・業務・条件別に検索範囲を絞る |
本番展開前チェックリスト
Copilot Studioの新機能を本番に使う前に、以下を確認してください。
| チェック項目 | 管理者 | 開発者・メーカー |
|---|---|---|
| 対象機能がGAかプレビューか確認した | 必須 | 必須 |
| 対象環境・リージョンで利用可能か確認した | 必須 | 必須 |
| モデルのデータ所在、外部モデル条件、利用規約を確認した | 必須 | 推奨 |
| DLP、認証、接続、資格情報の扱いを確認した | 必須 | 必須 |
| ユーザー権限別にテストした | 必須 | 必須 |
| テストセットで単発質問と複数ターン会話を評価した | 推奨 | 必須 |
| ログ、分析、CSAT、ユーザー反応の確認方法を決めた | 必須 | 必須 |
| 公開後の改善サイクルを決めた | 推奨 | 必須 |
| コストやCopilotクレジット消費の見積もりを確認した | 必須 | 推奨 |
| 旧Teamsアプリやクラシックチャットボットの扱いを整理した | 必須 | 推奨 |
次に取るべき行動
Microsoft Copilot StudioのWhat’s newを確認したら、まずは自社のエージェントを3つに分類してください。
1つ目は、既に本番公開しているエージェントです。モデル、知識ソース、認証、DLP、分析権限を棚卸しし、更新で影響を受ける項目がないか確認します。
2つ目は、これから本番化するエージェントです。GA機能を中心に設計し、テストセット、複数ターン評価、ユーザー権限別テスト、コスト見積もりを公開条件に含めます。
3つ目は、検証段階のエージェントです。プレビュー機能、外部モデル、MCP、agent node、Workflows Agentなどを試す場合は、検証環境で目的を明確にし、本番利用の判断基準を事前に決めておきます。
Copilot Studioの更新は、単なる機能追加ではなく、AIエージェントを業務システムの一部として安全に運用するための変化です。新機能を追うだけでなく、どの機能を誰に許可するか、どのデータを参照させるか、どの基準で品質を評価するかを決めることが、管理者と開発者に求められる次の一手です。
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