Microsoft 365 Copilot を Copilot Studio で拡張している組織では、モデルのバージョン変更は「回答が少し変わる」だけの話ではありません。回答品質、処理速度、Copilot クレジット消費、データ処理の場所、外部 AI モデル利用時のガバナンスに影響します。結論から言うと、本番利用のエージェントやプロンプトでは、既定モデルまたは一般提供モデルを基本にし、実験・プレビュー・外部モデルは検証環境で評価してから段階的に適用するのが安全です。
2026年6月24日に公開された Microsoft 365 Copilot の公式更新では、Copilot Chat と Copilot Studio 向けの GPT-5.5 Instant など、モデル選択肢の拡大が示されています。一方で、プロンプト単位の設定変更は Microsoft Copilot Studio の「Change the model version and settings」で確認する内容が実務上の基準になります。この記事では、Microsoft 365 Copilot 管理者・Copilot Studio 作成者が確認すべき影響範囲、設定項目、移行期限、注意点を整理します。(Windows Blog)
Microsoft 365 Copilot と Copilot Studio のモデル設定で何が変わるのか
「Change the model version and settings」は、Copilot Studio のプロンプト ビルダーで使用する生成 AI モデルと、その挙動に関わる設定を変更するための公式ドキュメントです。対象は、Microsoft 365 Copilot の標準チャット画面だけではなく、Copilot Studio で作成したエージェント、フロー、アプリから呼び出すカスタム プロンプトです。
特に重要なのは、モデル選択が次の4点に直結することです。
| 影響する項目 | 実務で起きる変化 |
|---|---|
| 回答品質 | 複雑な分析、要約、文章生成、推論タスクで結果が変わる |
| 処理速度 | 高性能・推論系モデルほど応答が遅くなる場合がある |
| コスト | モデルや利用場所によって Copilot Credits などの消費に影響する |
| ガバナンス | 外部モデル、クロスリージョン処理、実験モデル利用の管理が必要になる |
Microsoft Learn では、プロンプト ビルダー上部の「Model」からカスタム プロンプトに使う生成 AI モデルを選択でき、モデルのバージョンや設定は生成 AI モデルのパフォーマンスと動作に影響すると説明されています。Power Apps や Power Automate で使うプロンプトと、Copilot Studio で使うプロンプトではクレジット消費の扱いも異なるため、作成者だけでなく管理者側の確認も必要です。(Microsoft Learn)
影響範囲：誰が何を確認すべきか
今回のポイントは、単に「新しいモデルが選べるようになった」という機能追加ではありません。Microsoft 365 Copilot を業務システムとして運用している組織では、利用者・作成者・管理者それぞれに確認事項があります。
| 対象者 | 主な影響 | 確認すべきこと |
|---|---|---|
| Microsoft 365 Copilot 利用者 | エージェントの回答品質や速度が変わる | 回答の一貫性、引用リンク、期待する形式で返るか |
| Copilot Studio 作成者 | プロンプト単位でモデルや設定を選ぶ必要がある | モデル、Temperature、取得レコード数、モデレーション設定 |
| Power Platform 管理者 | 環境ごとの外部モデル・プレビュー利用を制御する | Power Platform 管理センターの環境設定 |
| Microsoft 365 管理者 | 外部 AI プロバイダーの利用可否を管理する | Microsoft 365 管理センターでのプロバイダー許可 |
| セキュリティ・法務担当 | データ処理場所や外部モデルの規約確認が必要 | クロスリージョン、外部モデル、監査・契約条件 |
特にグローバル展開している組織では、リージョンごとのモデル可用性が重要です。Copilot Studio のモデルはリージョンによって利用可否が異なり、cross-geo と表示されるモデルでは組織の地理的境界外でデータ処理が行われる可能性があります。(Microsoft Learn)
プロンプト ビルダーで変更できる主な設定
Copilot Studio のプロンプト ビルダーでは、モデルだけでなく、回答の安定性、ナレッジ参照、引用リンク、コード実行、コンテンツ モデレーションを調整できます。設定を変える前に、それぞれが何に効くのかを押さえておく必要があります。
| 設定項目 | 何を変えるか | 実務での使い方 |
|---|---|---|
| Model | 使用する生成 AI モデル | 速度重視、精度重視、推論重視などで使い分ける |
| Temperature | 回答のばらつきや創造性 | 正確性重視なら低め、アイデア出しなら高め |
| Record retrieval | ナレッジ ソースから取得するレコード数 | FAQ、規程、マニュアル検索の根拠量を調整する |
| Include links in the response | 回答に参照リンクを含めるか | 監査性や利用者の確認が必要な業務で有効 |
| Enable code interpreter | コード生成・実行を有効にするか | データ処理、計算、構造化出力の検証で使う |
| Content moderation level | 有害コンテンツのフィルター強度 | 一般業務では Moderate 以上を基本に検討する |
Temperature は 0 から 1 の範囲で調整でき、低いほど予測可能で一貫した回答になり、高いほど多様で創造的な回答になりやすい設定です。ただし、同じ Temperature でも AI の回答は確率的に変わるため、「必ず同じ結果になる」とは考えないほうが安全です。また、GPT-5 reasoning では Temperature 設定が利用できないとされています。(Microsoft Learn)
コンテンツ モデレーション レベルは Low、Moderate、High の範囲で調整します。Low は回答が出やすくなる一方で有害コンテンツのリスクが上がり、High はより厳しくフィルターされる一方で回答が減る可能性があります。Microsoft Learn では、既定値は Moderate とされ、管理モデルでのみ利用できる設定である点も示されています。(Microsoft Learn)
モデル選択の考え方：速さ・精度・推論力で分ける
モデル選択で迷った場合は、最初から「最新モデルを使う」ではなく、業務要件から逆算するのが実務的です。Copilot Studio では、モデルの用途を Mini、General、Deep などのカテゴリで捉えると判断しやすくなります。
| モデルの考え方 | 向いている用途 | 避けたい使い方 |
|---|---|---|
| Mini 系 | FAQ、短い要約、定型的な問い合わせ対応、コスト重視の大量処理 | 複雑な規程解釈や多段階の判断 |
| General 系 | 文書作成、翻訳、要約、一般的な業務チャット、ナレッジ参照 | 厳密な多段階推論を常に求める処理 |
| Deep / Reasoning 系 | 契約レビュー、複雑な分析、複数資料の突合、原因調査 | 低遅延が必須の単純FAQ |
| Experimental / Preview | 新機能評価、PoC、性能比較 | 本番エージェントへの無検証投入 |
| 外部モデル | 特定モデルの強みを活かす高度な作成・推論 | 規約、データ処理、管理者許可を未確認のまま使う |
Microsoft Learn では、実験モデルやプレビュー モデルは探索やテストには使えるものの、本番利用は推奨されないと説明されています。また、プレビューや実験モデルでは、応答品質、遅延、メッセージ消費、可用性にばらつきが出る可能性があります。(Microsoft Learn)
そのため、社内FAQや問い合わせ一次対応のような安定運用が求められる用途では、一般提供モデルまたは既定モデルを基本にします。契約条項の比較、監査資料の分析、障害原因の切り分けなど、深い推論が必要な用途では Deep / Reasoning 系を候補にします。ただし、速度とコストのトレードオフを事前に測ることが重要です。
2026年6月24日更新情報との関係：GPT-5.5 Instant はどこに効くのか
2026年6月24日に公開された Microsoft 365 Copilot の公式更新では、Copilot Chat と Copilot Studio 向けの GPT-5.5 Instant が取り上げられています。Microsoft の説明では、日常的な業務、画像分析、STEM 関連の質問に対して、より明確で簡潔な回答を提供する方向の改善が示されています。Copilot Chat ではモデル セレクター上で「GPT-5.5 Quick response」として、Copilot Studio では「GPT-5.5 Chat」として早期リリース サイクル環境に順次提供されると説明されています。(Windows Blog)
実務上は、次のように考えると整理しやすくなります。
| 利用シーン | GPT-5.5 Instant 系を検討しやすいケース | 事前確認 |
|---|---|---|
| 社内チャット支援 | 回答の冗長さを減らし、往復を少なくしたい | 既存プロンプトで回答形式が崩れないか |
| 画像・資料確認 | 図表、スクリーンショット、技術資料を扱う | 対象チャネルで利用可能か |
| STEM・技術質問 | 技術的な説明や分析をより明確にしたい | 誤答時のレビュー手順 |
| Copilot Studio エージェント | 既存エージェントの応答品質を上げたい | 環境、リージョン、リリース サイクル |
ただし、モデルの表示名や利用可否はテナント、リージョン、リリース サイクル、管理者設定によって変わる可能性があります。記事やブログで見たモデル名だけで運用を決めず、必ず自社テナントの Copilot Studio 上で選択肢を確認してください。
移行期限：新しい一律期限よりも「退役済みモデルの残存確認」が重要
「Change the model version and settings」そのものは、全テナント共通の新しい移行期限を告知する記事ではありません。むしろ管理者が確認すべきなのは、既に退役済み、または置き換え済みのモデルをプロンプトやエージェントが参照していないかです。
Microsoft Learn のモデル可用性ページでは、プロンプト向けモデルの退役情報として、GPT-4o mini は GPT-4.1 mini へ、GPT-4o は GPT-4.1 へ、o3 は GPT-5 reasoning へ置き換えられる情報が示されています。(Microsoft Learn)
| 退役対象モデル | 退役日 | 置き換え先 |
|---|---|---|
| GPT-4o mini | 2025年7月 | GPT-4.1 mini |
| GPT-4o | 2025年7月 | GPT-4.1 |
| o1 | 2025年7月 | o3 |
| o3 | 2025年12月4日 | GPT-5 reasoning |
管理者は「期限が過ぎたから終わり」ではなく、次の観点で棚卸しする必要があります。
| 確認対象 | 確認内容 |
|---|---|
| 既存プロンプト | 退役済みモデル名を明示していないか |
| エージェント | 既定モデルへのフォールバックで意図しない挙動になっていないか |
| 評価テスト | モデル変更後も正答率、引用、フォーマットが維持されるか |
| ドキュメント | 運用手順書や設計書のモデル名が古くないか |
| 利用部門への周知 | 回答傾向や処理時間が変わる可能性を伝えているか |
Copilot Studio のエージェント モデルに関する公式情報では、既定モデルは新しい一般提供モデルが利用可能になると定期的にアップグレードされることがあり、選択モデルが無効または利用不可の場合は既定モデルがフォールバックとして使われると説明されています。つまり、モデル変更は「何もしなければ常に同じ」ではありません。(Microsoft Learn)
管理者が確認すべきガバナンス設定
モデル選択の自由度が上がるほど、管理者側の統制も重要になります。特にグローバル企業、公共機関、金融・医療・法務などの規制業務では、モデルの性能だけでなく、データの扱いと利用許可をセットで確認する必要があります。
| 確認項目 | 管理者が見るべきポイント |
|---|---|
| リージョン可用性 | 利用リージョンで対象モデルが提供されているか |
| cross-geo | データが組織の地理的境界外で処理される可能性があるか |
| Preview / Experimental | 環境で許可するか、本番利用を禁止するか |
| 外部モデル | Anthropic、xAI、Mistral などの利用許可と規約確認 |
| 利用者・グループ制御 | 全社開放ではなく対象者や検証チームに限定するか |
| クレジット管理 | モデル変更で消費量が増えないか |
| 評価・監査 | 回答ログ、評価テスト、変更履歴を残せるか |
Copilot Studio の公式情報では、管理者は環境単位でプレビューおよび実験モデルの利用を許可またはブロックでき、実験モデルを利用するにはデータのリージョン間移動設定が関係する場合があります。また、外部モデルをエージェントに追加できるかどうかは、Power Platform 管理センターと Microsoft 365 管理センターの両方で管理する必要があります。(Microsoft Learn)
xAI のような外部モデルについては、Microsoft 管理外の環境でデータが処理される場合があり、Microsoft の Product Terms や Data Protection Addendum、データ所在地に関するコミットメントなどが適用されないケースがあると説明されています。外部モデルを使う場合は、技術検証だけでなく、法務・情報セキュリティ部門の確認を必ず通してください。(Microsoft Learn)
実務でのおすすめ設定例
すべてのプロンプトを高性能モデルに寄せると、コストや遅延が増える可能性があります。逆に、すべてを軽量モデルにすると、複雑な業務で回答品質が不足します。用途別に設定方針を分けるのが現実的です。
| 業務シナリオ | 推奨方針 | 設定の考え方 |
|---|---|---|
| 社内FAQ | 安定性重視 | Temperature は低め、リンク引用を有効化、一般提供モデルを優先 |
| 規程・手順書検索 | 根拠重視 | Record retrieval を調整し、回答にリンクを含める |
| 文章作成支援 | 表現力重視 | General 系モデル、Temperature は中程度まで検証 |
| 契約・監査レビュー | 推論力重視 | Deep / Reasoning 系を候補にし、必ず人間レビューを残す |
| データ整形・計算 | 正確性重視 | Code interpreter の利用可否を検討し、出力形式を固定 |
| アイデア出し | 多様性重視 | Temperature を高めに試すが、本番回答とは分ける |
| 本番エージェント | 可用性重視 | GA または既定モデルを基本にし、Preview / Experimental は避ける |
たとえば、総務部門の「就業規則FAQエージェント」では、創造的な回答よりも根拠の明示が重要です。この場合は Temperature を低めにし、リンク引用を有効化し、ナレッジ ソースからの取得件数を検証します。一方、マーケティング部門の「キャンペーン案作成エージェント」では、ある程度の多様性が必要なため、Temperature を上げたパターンも評価対象になります。
設定変更の進め方
モデルや設定を変更するときは、いきなり本番プロンプトを書き換えないことが重要です。少なくとも、次の順序で進めると失敗を減らせます。
| 手順 | 作業内容 | 成果物 |
| -: | ——————– | ——————— |
| 1 | 対象プロンプトとエージェントを棚卸しする | プロンプト一覧、利用部門、利用頻度 |
| 2 | 業務重要度で分類する | 本番重要、検証可、廃止候補 |
| 3 | 現在のモデル・設定を記録する | 変更前の設定メモ |
| 4 | 同じ入力データで新旧モデルを比較する | 回答比較表、失敗例 |
| 5 | コストと応答時間を確認する | Copilot Credits 消費の目安 |
| 6 | 管理者設定とリージョン可用性を確認する | 利用可否、外部モデル許可状況 |
| 7 | 小規模ユーザーで試験運用する | フィードバック、修正点 |
| 8 | 本番反映後も定期評価する | 評価テスト、変更履歴 |
特に重要なのは、同じ入力で新旧モデルを比較することです。AI の回答は自然言語で変化するため、「以前より良くなった気がする」では判断できません。回答の正確性、根拠リンク、禁止表現、フォーマット、処理時間をチェック項目として揃えておくと、部門間で合意しやすくなります。
失敗しやすいポイント
モデル設定変更でよくある失敗は、機能そのものではなく運用設計の不足から起きます。
| 失敗例 | 起きる問題 | 対策 |
|---|---|---|
| 最新モデルを全プロンプトに適用する | コスト増、遅延、回答傾向の変化 | 用途別に段階適用する |
| Temperature を上げすぎる | FAQや規程回答がぶれる | 正確性重視の業務では低めにする |
| リンク引用を無効のままにする | 回答根拠を確認できない | 規程・監査系では有効化する |
| 取得レコード数を検証しない | 根拠不足またはノイズ増加 | 代表質問で取得内容を確認する |
| Preview / Experimental を本番投入する | 可用性や品質が不安定になる | 検証環境に限定する |
| 外部モデルを全社許可する | データ処理・契約リスクが増える | セキュリティグループで段階的に許可 |
| 退役モデルを放置する | フォールバックやエラーで挙動が変わる | 定期的にモデル一覧を棚卸しする |
特に外部モデルは、回答性能だけで判断しないことが重要です。外部 AI プロバイダーを利用する場合、管理者による許可、対象ユーザーの制御、データ処理条件、規約確認が必要になります。PoC では便利でも、本番利用では契約・監査・データ所在地の観点で承認プロセスを設けるべきです。
Microsoft 365 Copilot 管理者が今すぐ確認すべきチェックリスト
まずは、次の項目を確認してください。
| チェック項目 | 確認結果 |
|---|---|
| Copilot Studio で使っているプロンプト一覧を把握しているか | |
| 各プロンプトの利用モデルと設定を記録しているか | |
| 退役済みモデルや古いモデル名が残っていないか | |
| 本番エージェントで Preview / Experimental モデルを使っていないか | |
| 外部モデルの利用可否を Microsoft 365 管理センターで確認したか | |
| Power Platform 管理センターで環境単位のモデル設定を確認したか | |
| cross-geo のデータ処理を許可してよい業務か確認したか | |
| Copilot Credits の消費増加を見込んでいるか | |
| モデル変更前後の評価テストを用意しているか | |
| 利用部門に回答傾向の変化を周知しているか |
このチェックリストで空欄が多い場合は、モデル変更を急がず、まずプロンプトとエージェントの棚卸しから始めるべきです。Microsoft 365 Copilot の活用が進むほど、モデル選択は作成者個人の判断ではなく、組織の AI ガバナンスとして管理する必要があります。
まとめ：モデル設定は「性能調整」ではなく運用設計として扱う
Microsoft 365 Copilot と Copilot Studio のモデル選択肢が広がることで、エージェントやカスタム プロンプトの精度を高めやすくなります。一方で、モデル変更は回答品質、速度、コスト、リージョン、外部モデルのデータ処理に影響するため、無計画に切り替えると運用品質を落とす可能性があります。
実務では、まず既存プロンプトとエージェントを棚卸しし、本番利用は一般提供モデルまたは既定モデルを基本にします。そのうえで、GPT-5.5 Instant など新しいモデルや外部モデルは、検証環境で同じ入力データを使って比較し、管理者設定・クレジット・データ処理条件を確認してから段階的に展開するのが安全です。
次に行うべきことは明確です。Copilot Studio のプロンプト一覧を確認し、利用モデル、Temperature、リンク引用、モデレーション、外部モデル許可状況を1つの管理表にまとめてください。そこから、重要度の高いエージェント順にテストと設定見直しを進めることで、Microsoft 365 Copilot の拡張を安全に運用できます。
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