Copilotのエージェント構築
Copilotを、
業務で使えるエージェントに。
Microsoft 365 Copilot・Copilot Studio で、貴社の業務に合わせたAIエージェントを作ります。Copilotだけでは読みにくい図面・スキャン・表は、読み取りのAIで補います。
＼ 導入済みでも、これからでもOK ／
ジンベイのCopilotのエージェント構築支援とは
Microsoft 365 Copilot を導入した、または導入を検討している企業向けに、Copilot Studio で業務ごとのAIエージェントを作る支援です。社内文書の回答精度の改善と、参照するデータ・権限の整理から始め、Copilotだけでは難しい図面・スキャンした書類の読み取りや業務システムとの連携は、個別に開発したAIと組み合わせます。最初のエージェントを一緒に作りながら、社内で作り続けられるよう引き継ぎます。
Copilotの「その先」で、止まっていませんか。
「導入したのに、使われていない」
全社に配ったものの、何に使えばよいかが分からず、日々の業務は変わっていません。
「社内文書の回答が、あてにならない」
規程やマニュアルを聞いても、古い版や関係のない資料をもとに答えてしまいます。
「図面・スキャン・表が読めない」
スキャンしたPDFや図面、セルが結合されたExcelの表になると、読み取りの精度が落ちます。
HOW TO CHOOSE
業務ごとに、作り方を使い分けます。
すべてを個別に開発する必要はありません。Copilotのままでよい業務、Copilot Studioで作る業務、個別に開発する業務に分けます。
| Copilotのまま使う | Copilot Studioでエージェントを作る | 個別に開発して組み合わせる | |
|---|---|---|---|
| 向いている業務 | 文書の下書き・要約・会議のまとめ | 社内規程への回答、問い合わせの一次回答、決まった手順の業務 | 図面・スキャンの読み取り、業務システムとの複雑な連携、判定の精度が問われる業務 |
| 使うデータ | 利用者が見られるファイル・メール | 指定したサイト・フォルダ・業務データ | 社内の図面・書類・データベース |
| 精度の上げ方 | 使い方の工夫 | 参照する資料と指示の整備、正解の例で測る | 読み取りや判定のAIを業務に合わせて作り、正解データで測る |
| 作るのは | 利用者 | ジンベイと貴社で一緒に（引き継ぎ後は貴社） | ジンベイ（Copilotから呼び出せるようにする） |
WHAT WE BUILD
たとえば、こんなエージェントを作ります。
規程・マニュアルに答えるエージェント
参照する資料と版を絞り、根拠の資料を示して答えるエージェントを、Copilot Studio で作ります。
問い合わせの一次回答
Teams に届く社内の問い合わせに、過去の回答と手順書をもとに一次回答を返し、答えられないものは担当者に回します。
書類・図面のチェック
Copilot では読みにくい図面やスキャンした書類は、ジンベイの読み取りAIで読み、その結果を Copilot から呼び出せるようにします。
決まった手順の業務
申請の確認や転記など、手順の決まった業務を、承認を挟んで進めるエージェントにします。
BEFORE BUILDING
作る前に、データと権限を整えます。
Copilotは、利用者が見られるファイルを根拠に答えます。共有設定が広すぎると見せたくない情報が回答に出ることがあり、古い版の資料が残っていると誤った答えの原因になります。
参照する範囲を決める
エージェントごとに、根拠にするサイト・フォルダ・資料を決めます。
権限を見直す
全社に公開されている機密の資料など、広すぎる共有設定を洗い出します。
資料の版をそろえる
古い版や重複した資料を整理し、正しい資料が根拠になるようにします。
正解の例を作って測る
よくある質問と正しい答えを用意し、回答の精度を数字で確かめます。
CASES
社内データを根拠に答えるAIの例
Copilot以外で作った例も含みます。社内データの整え方と精度の測り方は共通です。
問い合わせAIの回答精度を、一般的なRAGより50%以上高める
- 前提
- ヘルプページだけを根拠にすると、お客様ごとの設定に合わない回答になっていた。
- 構成
- ヘルプページに加えて、個社の設定情報と入力データを根拠にするRAGを構築した。
- 結果
- 一般的なRAGと比べて、回答精度が50%以上向上しました。
どの業務をCopilotで作り、どれを個別に開発するか、無料相談で整理します。
PROCESS
1つのエージェントから、小さく始めます。
- STEP 1
無料相談
30分
Copilotの導入状況と任せたい業務を伺い、作り方をご案内します。
- STEP 2
業務とデータの整理
2週間〜
業務ごとの作り方、参照するデータと権限、精度の測り方を決めます。
- STEP 3
エージェントの構築
1〜2ヶ月〜
最初のエージェントを一緒に作り、正解の例で精度を確かめます。
- STEP 4
引き継ぎ・定着
月額
作り方と運用の手順を引き継ぎ、2本目からは社内で作れるようにします。
SECURITY
セキュリティ審査を、
通る前提で設計する。
参照するデータと権限の整理から、セキュリティチェックシートへの回答まで対応します。
要件に合わせて選べる、3つのデプロイ形態
「まずスモールスタートしたい」
クラウド（SaaS）
最短で導入できる標準形態。お客様のデータをAIモデルの学習に利用しない方針を明示しています。
「自社のクラウド統制の範囲内で使いたい」
プライベートクラウド
貴社専用の環境にAI基盤を構築。既存のクラウドガバナンス・監査の枠組みの中で運用できます。
「機密データを社外に一切出せない」
オンプレミス・ローカルLLM
ローカルLLMを含む、データを社外に出さない構成で構築します。「クラウド利用不可」の要件下で生成AI環境を構築・納品した実績があります。
情報システム部門の審査に、実務で応える
セキュリティチェックシートへの回答
貴社所定の書式に項目別で回答します。大手企業・自治体の導入審査プロセスに数多く対応してきました。
NDA・個人情報保護覚書の締結
秘密保持契約に加え、個人情報保護に関する覚書の締結にも対応。貴社雛形での締結、法務部門間の調整も可能です。
技術仕様の開示
ログの保管方針、認証方式（OAuth 2.0 / OIDC等）、データの保存先・削除ポリシーまで、審査に必要な仕様を文書で回答します。
データを学習に利用しない
お預かりしたデータは厳重に管理し、AIモデルの学習には使用しません。取り扱い範囲は契約で明確に定めます。
ISO/IEC 27001（ISMS）認証取得
情報セキュリティマネジメントの国際規格に基づき、組織として情報を管理しています。
よくあるご質問
Copilot Studio と個別の開発は、どう使い分けますか？
社内の文書やMicrosoft 365のデータで完結する業務はCopilot Studioで作り、図面・スキャンの読み取りや業務システムとの複雑な連携、精度を細かく測る必要がある業務は個別に開発します。まず業務ごとにどちらが合うかを整理します。
社内文書を聞いたときの回答精度を上げられますか？
はい。参照する資料と版を絞る、資料の書き方や置き場所を整える、正解の例を作って精度を測る、といった手順で改善します。
見せたくない情報が、回答に出てこないか心配です。
Copilotは利用者が見られるファイルを根拠に答えるため、共有設定が広すぎると意図しない情報が回答に出ることがあります。エージェントを作る前に、参照するサイト・フォルダと権限を整理します。
社内でエージェントを作れるようになりたいのですが。
はい、最初のエージェントを一緒に作りながら、作り方・精度の測り方・運用の手順を引き継ぎます。2本目からは社内で作れる状態を目指します。
Copilotを使わず、ChatGPTやClaudeで作ることもできますか？
はい、AIエージェント導入支援として、業務に合うモデルと仕組みで開発します。Copilotと組み合わせる構成もできます。
費用はどのくらいですか？
作るエージェントの数と、つなぐシステムによって変わるため、ご相談の場で概算をお伝えします。
「Copilotで、ここまでできる？」にお答えします
Copilotの導入状況と困っている業務をお知らせいただければ、作り方と近い例をご紹介します。
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