以前、運用高度化のためにGoogle CloudでAIチャットボットを作成したのですが、MicrosoftではどのようなAIツールがあるのか…気になったので調べてみました。 本記事では、「Microsoft Copilot Studio」と「Azure AI Foundry」の機能や特徴を徹底比較します。ぜひAI開発ツール選定の参考にしてください。 Microsoft Copilot Studioとは？ 企業が独自のAIアシスタント（Copilot）を作成したり、既存の「Microsoft Copilot for Microsoft 365」を自社向けにカスタマイズしたりするための ローコード開発プラットフォーム です。 以前は「Power Virtual Agents」と呼ばれていたサービスが、最新の生成AI（ChatGPTのような大規模言語モデル）を組み込んで大幅に進化・改称したものです。 概要 - Microsoft Copilot Studio Microsoft Copilot Studioを使用してインテリジェントな AI エージェントを簡単に構築できます。 ローコード インターフェイスを使用して、プラットフォーム間でエージェントを作成、カスタマイズ、展開します。 learn.microsoft.com 最大の特徴（なぜローコード・ビジネス向けなのか？） プログラミング知識が不要（ローコード/ノーコード） 画面上のドラッグ＆ドロップや、自然言語でAIアシスタントを構築できます。エンジニアだけでなく、業務部門の担当者（人事、総務、営業企画など）が自らAIを作ることが可能です。 自社の独自データとの連携が簡単（RAGの実現） Copilot Studioを使えば、自社のWebサイト、SharePoint内の社内マニュアル、PDF文書などを指定するだけで、「自社の独自情報に基づいて回答するAI」を数分で作れます。 業務の自動化（アクションの実行）   「Power Automate」などのツールと連携し、「社内システムへデータを入力する」「休暇申請を提出する」「メールを送信する」といった実際の業務プロセスをAIに代行させることができます。 Microsoft 365のCopilotを拡張できる すでにTeamsやWordなどで使っている「Copilot」に対して、自社独自のプラグイン（拡張機能）を追加し、より自社の業務にフィットした有能なアシスタントに育てることができます。 ビジネス導入におけるメリット 開発スピードとコストの大幅削減 ローコードであるため、社内の人間が数日〜数週間で構築・改善のサイクルを回せます。 エンタープライズ級のセキュリティとガバナンス Microsoftの堅牢なセキュリティ基盤の上で動くため、入力したデータや社内情報が外部のAI学習に利用されることはありません。IT部門がしっかり管理・統制を効かせることができます。 「会話のシナリオ」と「生成AI」のいいとこ取り 「必ずこの順番で質問して、手続きを進める」といった厳格なルール（シナリオベース）と、「マニュアルから自由に回答を生成する」（生成AIベース）を自由に組み合わせて、柔軟かつ正確なAIを作れます。 Azure AI Foundryとは？ Azure AI Foundryは、開発者やデータサイエンティストが、高度なカスタマイズを伴う独自の生成AIアプリケーションやAIエージェントを設計・構築・評価・運用するための、 統合的なプロコード開発プラットフォーム です。 ※以前は「Azure AI Studio」と呼ばれていたサービスを中心に、MicrosoftのAI開発ツール群を統合し、リブランディングしたプラットフォームです。 Microsoft Foundry とは - Microsoft Foundry Microsoft Foundry は、開発者が安全で安全で責任ある方法で AI を使用してイノベーションを推進し、未来を形成できるようにする信頼できるプラットフォームです。 learn.microsoft.com 最大の特徴（なぜプロコード・高度なAI開発向けなのか？） 世界中のあらゆるAIモデルを自由に選べる・育てられる OpenAIの「GPT-4」だけでなく、Metaの「Llama」、Googleのモデル、Microsoftの軽量モデル「Phi」など、数千種類のAIモデル（モデルカタログ）から用途やコストに合わせて最適なものを選択できます。 複雑で大規模なRAG（自社データ連携）の完全制御 Copilot Studioでも自社データ連携（RAG）は可能ですが、AI Foundryでは「数百万件の文書」「複雑な社内データベース（SQLなど）」を対象にした、高度な検索システムを構築できます。 プロンプトフロー（複雑な処理の流れの構築） 「ユーザーの質問を受け取る」→「データベースを検索する」→「Pythonコードで計算処理をする」→「AIに回答を作らせる」といった、複雑な処理のパイプラインを、視覚的なツールとコードを組み合わせて緻密に設計・デバッグできます。 厳格なテストと「責任あるAI」の実装 Azure AI Foundryには、AIの回答精度を定量的に評価したり、不適切な入出力を自動でブロックしたりする、プロフェッショナル向けの強力なテスト・安全管理機能が備わっています。 ビジネス・開発におけるメリット 圧倒的な自由度とカスタマイズ性   プロンプトから検索アルゴリズム、使用するモデルに至るまで、開発者がすべてをコントロールできます。 スケーラビリティ（拡張性）とパフォーマンス Microsoft Azureの強力なクラウドインフラストラクチャ上で動作するため、世界中の何百万人ものユーザーが同時にアクセスするような大規模な商用アプリケーションにも耐えられます。 エンタープライズのセキュリティとコンプライアンス 企業の閉域網（VNet）の内部だけでAIシステムを完結させるなど、金融機関や政府機関でも採用されるレベルの極めて厳格なセキュリティ要件を満たすシステム構築が可能です。 Microsoft Copilot Studio と Azure AI Foundry の比較表 比較項目 Microsoft Copilot Studio Azure AI Foundry 一言で言うと 「手軽にAIアシスタントを作るツール」 「AIシステムを根本から開発するツール」 主な利用者 業務部門、IT管理者、プロメーカー 開発者、データサイエンティスト、AIエンジニア 必要なITスキル プログラミング不要 （ドラッグ＆ドロップ、自然言語で指示） プログラミング必須 （Python、C#などを用いたコーディング） プラットフォーム SaaS（Microsoftが管理） PaaS（Azureサブスクリプション内で自己管理） 展開チャネル Teams、Outlook、Webなど API、Functions、Web、コンテナなど 主なビジネス活用シーン（ユースケース） Microsoft Copilot Studio Copilot Studioで作ったAIは、社内外のさまざまな場面で活躍します。 【社内向け】社内ヘルプデスク（情シス・人事・総務） 「交通費の精算方法を教えて」「パスワードを忘れた」といった社員からのよくある質問にAIが自動回答。マニュアルを読み込ませておけば、担当者の負担が激減します。 【社外向け】カスタマーサポート（顧客対応） 自社製品の取扱説明書やFAQサイトを学習させたAIをWebサイトに設置。24時間365日、顧客の問い合わせに高精度な自然言語で対応します。 【営業支援】社内データ検索アシスタント 「〇〇製品の最新の在庫状況と、過去の提案書を出して」とTeamsでAIに頼むと、社内データベースから情報を引っ張ってきて要約してくれます。 Azure AI Foundry Azure AI Foundryは単なる社内向けチャットボットの枠を超えた、自社のコアビジネスや製品に直結するAI開発で使われます。 【自社製品へのAI組み込み】BtoB/BtoC向けの機能拡張 自社が提供している業務システムやスマホアプリのなかに、「独自のAIアシスタント機能」を開発してAPI経由で組み込むことができます。 【高度な業務自動化】自律型AIエージェントの開発 「在庫管理システム」「会計システム」「メールソフト」など複数のシステムをAIが自律的に横断し、状況を判断して業務を遂行する「エージェントAI」を構築できます。 【専門領域の特化型AI】医療・金融・法務などの専用AI 一般的なAIでは理解できない専門用語や社内独自のルールを、ファインチューニングによって深く学習させた、その業界・企業専用のAI開発ができます。 まとめ Microsoft Copilot Studioは、プログラミング知識がなくても自分たちの業務を助ける「AIアシスタント」を自ら作り出せます。一方で、Azure AI Foundryを使えば、高度なAIシステムを構築することも可能です。 これらを組み合わせて使うこともできるので、組織の目的に合わせて最適なAI開発ツールを選択してみてください！

Googleの提供する NotebookLM について紹介します。 現在のビジネスパーソンが直面している課題として、 情報の「質」ではない「量」の暴力 だと言われています。日々届く数十、数百のメール・チャットと添付ファイル、業務上確認が必要なドキュメント・Webサイトの数々。それらすべてを精読する時間は、物理的にもはや存在しません。かつては「資料を読む」という行為は美徳だった時代がありましたが、今では非効率作業の代表です。 NotebookLMは、この難問に対する回答となります。2026年になって、単なる「便利なPDF要約ツール」ではなく、情報を構造化し、自律的にリサーチし、瞬時にプレゼン資料や動画へと昇華させる統合的な「Research-to-Content Pipeline（リサーチから制作へのパイプライン）」へと変貌を遂げています。   NotebookLMとは？ NotebookLM（ノートブックエルエム） は、 パーソナライズされた AIリサーチアシスタント です。つまりあなた個人の専用AIアシスタントです。 所有する資料（ドキュメント、PDF、テキストファイルなど）、Webサイト（URLなど）の内容を元に、情報整理、要約、質疑応答、アイデア出しをサポートし、理解を深めたり、レポート、マインドマップへのアウトプットをすることができます。 通常のAIチャットボット（ChatGPT、Gemini、Claude）は、インターネット上の広範な情報を元に様々なタスクに対応できる一方で、ハルシネーション（＝もっともらしいウソ）が避けられないのですが、NotebookLM はアップロードされたソースの資料を活用することに特化しているため、情報の出所をすぐに確認でき、ハルシネーションを最低限に抑制することはできます。 また、アップロードした資料については、 AI モデルのトレーニングに一切使用されません とされています。   利用法方法（ソース、チャット） さっそくNotebookLMの利用方法について説明します。 NotebookLMログインし「ノートブックブックを作成」を選択すると上記画面が表示されます。 まず、ソースとして、ウェブサイト（URL）、ローカルのファイル、Googleドライブの各種ファイル（ドキュメント、スプレッドシート、スライド）、テキストの入力を行い、資料をアップロードします。 2026年4月時点でサポートされているファイルは、pdf, txt, md , docx, csv, pptx, epub, avif, bmp, gif, ico, jp2, png, webp, tif, tiff, heic, heif, jpeg, jpg, jpe, 3g2, 3gp, aac, aif, aifc, amr, au, avi, cda, m4a, mid, mp3, mp4, mpeg, ogg, opus, ra, ram, snd, wav,wma となっており、 ドキュメント（PDF、テキスト、CSV、 Word文書 、 Powerpoint文書 、マークダウン文書、電子書式形式）と画像、動画、音声ファイル となります。 NotebookLMに関するWebサイト記事（noteに掲載されているGemini公式記事など）、Youtube動画などをソースとして登録 してみました。登録されたソースは、左のウィンドウにリストアップされます。 すると中央のウィンドウに、 NotebookLM: A Guide to Personalized AI Research and Analysis （NotebookLM：パーソナライズされたAI研究と分析のためのガイド）としてソースの要約が記載されました（タイトルは編集可能です） Googleが提供する NotebookLM は、ユーザーがアップロードした特定の資料に基づいて情報の解析や要約を行う、パーソナライズされた AIリサーチアシスタント です。一般的な生成AIとは異なり、指定されたソースのみを情報源とするため、回答の 信頼性 が高く、引用元を即座に確認できるメリットがあります。多様なファイル形式に対応しているほか、 マインドマップ による視覚化や対話形式の 音声概要 など、情報の理解を深めるための独自機能が充実しています。ユーザーのデータが学習に利用されない 安全な環境 で、資料作成や論文読解といった幅広いシーンでの活用が期待されています。簡単なステップで導入でき、情報の整理やアイデア出しを効率化するツールとして紹介されています。 通常のAIチャットボットのようにプロンプトで質問し回答を得ることや、要約、比較、アイディア出しなどができますが、回答を行った情報については出所がすべて表示されており、そのソースも表示されますので、間違った情報ではないかを容易に確認することが可能になっています。   利用方法（Studio） プロンプトを駆使して様々アウトプットを生成することは可能ですが、右ウィンドウのStudioを利用することで、簡単に様々なアウトプットを生成することが可能となっています。現在Studioには以下の9つのアウトプット生成機能が提供されています。 アウトプット機能 機能概要 音声解説 ソースに基づいてAIポッドキャストを生成 スライド資料 ソースに基づいてAIスライドを生成（PDF、PowerPoint出力可） 動画解説 AIが解説動画を生成します マインドマップ ソースに基づいてAIによるマインドマップを生成 レポート ソースに基づいてレポートを生成（概要説明資料、学習ガイド、ブログ投稿など） フラッシュカード ソースに基づいてAIフラッシュカード（単語帳）を生成 クイズ ソースに基づいてAIによるインタラクティブなクイズを生成 インフォグラフィックス ソースに基づいてAIによるインフォグラフィックス（情報を整理して見やすく整えた画像）を生成 Data Table ソースからデータ表を生成（Googleスプレッドシート連携） インフォグラフィックス こちらがワンクリックで生成されたインフォグラフィックス『 2026年版 NotebookLM 完全攻略ガイド：資料を「成果物」に変える究極のAIリサーチツール 』となります。 1枚に情報整理された非常に見やすく理解しやすい画像（インフォグラフィックス）が生成されました。 残念ながら現状は出来上がった画像の追加修正は行えません。ただし、作成する際にスタイルや色、強調するポイントなどをプロンプト指示して作成することは可能です。 スライド資料 こちらがワンクリックで生成されたスライド資料、『 2026年の大進化：NotebookLMが実現する「知識の精製パイプライン」 』となります。15ページのスライド資料が作成されました。 先ほどのインフォグラフィックスとは異なりスライド一枚単位で、プロンプトにて変更の指示を行うことが可能です。 画像の配置やタイトルを短くなどは比較的簡単に行えますが、「文字の〇〇〇を△△△にして」などは画像認識されているためなのか、正直なところかなり手こずります。 また、 スライドは、PDFとPowerPoint形式でエクスポート（ダウンロード）することはできます が、残念ながらPowerPoint形式は、1枚の画像イメージ（画像ベース）として出力されるため、画像や文字修正は行うことはできません。 現時点で画像や文字を修正可能なPowerpoint形式でダウンロードできるのは、 Genspark となります。 エージェント型AI Gensparkとは？ 次世代型AIオールインワンワークスペース Genspark（ジェンスパーク）AI ワークスペース 3.0 について紹介します。 blog.usize-tech.com 2026.03.24 マインドマップ マインドマップも作成できますが、修正できません。 その他には、 レポート で概要説明資料・学習ガイド・ブログ投稿記事を作成したり、 音声解説 では、ラジオ番組のような二人の掛け合いの音声ファイルが作成され、 動画解説 は、音声＋説明イメージも自動作成されます。 フラッシュカード は単語帳を作成し、 クイズ は複数選択肢のテスト（クイズ）を作成しますので、試験勉強などの学習用に最適です。 Data Table では、Googlesスプレッドシートとの連携も可能です。   実際の利用シーンについて NotebookLMを活用することで、ビジネスパーソンの膨大な資料の読み込みや整理、アウトプット作成の時間を大幅に短縮し、業務効率を劇的に向上させることができます。 主な利用シーン（活用例）を記載します。   会議の準備と議事録の事後処理 効率的な事前把握 ： 過去の議事録や関連レポートをアップロードし、音声解説や動画解説で要約を生成すれば、移動中などに音声で重要事項を素早く確認できます。 タスクと決定事項の抽出 ： 会議の録音ファイルや議事録から、決定事項や次に取るべきアクション（タスク）を数秒で一覧化できます。 競合調査と市場分析 情報の集約と横断分析 ： 競合他社のWebサイトURL、業界レポート、プレスリリースを一つのノートブックにまとめ、「自社との差別化ポイントは？」といった複数資料を跨いだ分析が即座に行えます。 比較表の自動作成 ： 2026年の新機能「データテーブル」を使えば、複数の資料から「価格」「機能」「導入実績」などの共通項目を抜き出し、比較表を自動で作成してGoogleスプレッドシートへ書き出すことが可能です。 提案資料やコンテンツの作成支援 構成案（骨子）の作成 ： 散らばった社内資料やWeb情報を基に、新規事業提案書の骨子やレポートのアウトラインを短時間で作成できます。 プレゼンスライドの自動生成 ： 分析した内容を基に、デザイン性の高いプレゼンテーションスライド（PPTX形式）を自動生成できます。プロンプトで個別スライドの微調整も可能です。 解説動画の作成 ： 複雑な社内規定や技術文書を動画解説でアニメーション付きの説明動画に変換し、チームや顧客への分かりやすい説明資料として活用できます。 法務・コンプライアンスチェック リスクの洗い出し ： ページ数の多い契約書や利用規約、業界ガイドラインを読み込ませ、「リスクになりそうな条項の特定」や「新旧ガイドラインの差異の整理」を瞬時に行えます。 根拠の即時確認 ： 回答には必ず元の資料への引用リンクが付くため、専門用語や複雑な条項のファクトチェックが容易です。 社内ナレッジの共有と人材育成 専用チャットボットの構築 ： 業務マニュアルや製品の取説を読み込ませることで、不明点がある際にいつでも質問できる「社内専用FAQチャットボット」として運用できます。 研修の自動化 ： 研修資料を音声解説や動画解説でで講義音声に変換したり、自動生成されたクイズやフラッシュカードを用いて新入社員の自己学習を促したりすることで、教育コストを削減できます。 データ分析とスプレッドシート連携 定量・定性データの統合分析 ： 売上数値が入ったGoogleスプレッドシートと、顧客アンケートなどの定性データを組み合わせて分析し、その結果を構造化されたレポートとして出力できます。 上記以外にも、 自分が作成した資料のレビュー （誤字脱字や言い回しにおかしいところがないかのチェック）、 改訂版資料が送られてきた際に前回資料との差異の洗い出し などにも活用しています。 これらの機能の活用によって、ビジネスパーソンは「資料を読み込む」というインプット作業から解放され、「意思決定」や「創造的なアウトプット」に集中できるようになります。   まとめ NotebookLMは、2023年に「 Project Tailwind（テイルウィンド） 」としてサービスリリースされ、2024年6月に日本語インターフェースおよび日本語ドキュメント解析に対応し、日本国内でも利用できるようになりました。昨年（2025年5月）にiOS/Androidのモバイルアプリ も登場しましたが、 2026年に入り、以下の大幅な機能向上によりいっきに活用できるレベルになったと言えます。 Gemini 3 Flash を搭載し、劇的にスピードアップ （50ページの技術マニュアルを45秒以内で20分の音声講義へ変換） EPUB形式の電子書籍や、Googleスプレッドシート、Microsoft Wordファイルの直接読み込みが可能になるなど対応ソースが拡大。モバイル版でカメラ撮影した写真をそのままOCR解析して取り込み可能。 最新AIモデル（Nano Banana Pro、Veo3）を活用し、資料の内容を滑らかなアニメーションとナレーションで解説する プレゼンテーション風動画を自動生成 できるように。 アップロードした資料からデザイン性の高いプレゼンスライドを自動作成。 生成されたスライドを Microsoft PowerPoint形式での書き出し が可能で、プロンプト指示による個別スライドの修正に対応。 複雑な情報を、アニメ風、プロフェッショナル、雑誌風など、10種類のスタイルから選択して視覚的な図解（インフォグラフィック）へ変換。 データテーブル機能として、複数のPDFやWebサイトから価格や納期などの共通項目を抜き出し、比較表を自動作成。作成した表をそのままGoogle スプレッドシートへエクスポート可。 自身が作成したNotebookLMの知識ベース（ノートブック）を、Geminiアプリ内の「Gems」などのソースとして直接利用し、高度な画像生成やWeb検索と組み合わせることが可能へ。 スライドは、前述の通りPowerPoint形式でダウンロードは可能ですが、現時点では１枚のイメージとして出力されるため、現状では画像や文字がPowerPointでは編集できないなど使い勝手が悪いところはありますが、 NotebookLMとしては、 対話型AI（AIチャットボット）から進化し続けているので、今後も業務効率化の観点では目を離せません。  

1. はじめに こんにちは！NTTデータ ソリューション事業本部の@hua_wei_hanagiです。 近年、生成AIを活用したデータ分析の自動化ニーズが高まっています。 このニーズに応えるべく、ユーザーの追加指示を待たずに自ら考え、納得いくまで分析を繰り返してくれる「自律的に深掘りするデータ分析エージェント（以降、Deep Analysis型と呼ぶ）」の構想を設計しました。 しかし、これを実運用に乗せようとした際、「タスクの量が増えることに伴い、最終結果が出るまでの待ち時間が長大化してしまう」 というシステム上の大きな壁にぶつかりました。 そこで本記事では、 「Deep Analy