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。