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@Katayama_Studio(Sho Katayama)

Power Platform × AI時代の生き残り戦略：「作る人」から「任せる人」へ【2026年版実践ガイド】

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はじめに：あなたの仕事は3年後も残っていますか？

Power Platformで丁寧にアプリを作り込んでいる、あなた。
Flow Designerで複雑な条件分岐を設計している、あなた。
仕様書通りに画面を実装することに誇りを持っている、あなた。

その仕事、もうすぐAIに置き換わります。

これは脅しではなく、現実です。しかし同時に、これは最大のチャンスでもあります。

本記事では、Power PlatformとAI時代において「価値を失う仕事」と「爆上がりする役割」を明確に定義し、今日から始められる具体的な行動まで提示します。

【結論】最後に残るのは「AIに任せる覚悟を持てる人」だけ

先に結論を言います。

  • ローコードはノーコードになり、ノーコードはAIに吸収される
  • 「作る」スキルの価値は急速に減少している
  • 最終的に人に残るのは「AIに仕事を任せる覚悟と責任を引き受けること」だけ

つまり、あなたがこれから磨くべきは**「実装力」ではなく「委譲設計力」と「意思決定力」**です。

1. 価値を失いつつある仕事【現実を直視する】

もう評価されない役割

❌ 時間をかけて丁寧にアプリを作る人
❌ フローを細かく設計・実装する人
❌ 仕様書通りに画面や条件分岐を組む人
❌ 「作業時間」や「実装量」で評価されている人

なぜ不要になるのか

理由は明快です：

  1. Copilot Studioの進化：自然言語でアプリが生成される
  2. GPT-4/Claude等の台頭：複雑なロジックも即座に生成可能
  3. GitHub Copilotの浸透：コード補完どころか設計まで提案

実例：従来 vs 現在

【従来】承認ワークフローアプリの作成

  • 要件定義：2日
  • 画面設計：3日
  • Power Apps実装：5日
  • Power Automate設定：3日
  • テスト：2日
    合計：15日

【2025年現在】

  • Copilot Studioに指示：5分
  • 生成されたアプリを確認：10分
  • 微調整：30分
    合計：45分

👉 「作るのに時間がかかる」ことは、もはや負債でしかない

2. これから価値が爆上がりする4つの役割

① 最速で立ち上げられる人（立ち上げ屋）

求められるスキル：

  • 完成度より初速
  • 正しさより「試せる状態」
  • 仕様を聞いた瞬間に、もう動いている

実践例：在庫管理アプリの立ち上げ

従来の開発者の思考：「まず要件を整理して...データモデルを設計して...」

立ち上げ屋の思考：「とりあえずSharePointリスト作って、Power Appsの画面生成して、5分後には触れる状態にする」

実装例（Power Apps Formula）：

最速で動く在庫一覧画面

Gallery1.Items = SharePointList_Inventory

検索機能も即追加

Filter(
    SharePointList_Inventory,
    SearchTextInput.Text in ItemName ||
    SearchTextInput.Text in ItemCode
)

ハマりやすいポイント：
⚠️ 「完璧を目指して手が止まる」のが最大の敵
✅ 「60%の完成度で動かして、フィードバックを得る」が正解

② 自律型AIエージェントを設計できる人（委譲設計者）

従来の設計 vs AI時代の設計

【従来のフロー設計】
「どう作るか」を定義
├─ 条件分岐
├─ ループ処理
├─ エラーハンドリング
└─ 通知設定

【AI時代の委譲設計】
「何を任せるか」を定義
├─ 目的（Goal）：「月次レポートを自動作成」
├─ 判断（Reasoning）：「データ異常時は人間にエスカレーション」
├─ 行動（Action）：「Excel生成、メール送信、Teams通知」
└─ フィードバック（Learning）：「承認パターンを学習して精度向上」

実装例：Copilot Studioでの委譲設計

エージェント定義（疑似コード）
Agent: MonthlyReportGenerator
Goal: "毎月末に売上レポートを生成し、経営層に送信"

Reasoning:

  • IF データに異常値がある THEN 人間にエスカレーション
  • IF 前月比20%以上の変動 THEN 要因分析を追加

Actions:

  • DataverseからQuery実行
  • Excelテンプレートに自動入力
  • グラフ生成（異常値を赤でハイライト)
  • Teams/Emailで送信

Learning:

  • 承認された分析パターンを記録
  • 次回から同様のケースで自動適用

実務Tips：

  • 最初から完璧な委譲設計は不要
  • 「小さく任せて、徐々に範囲を広げる」のが鉄則
  • 「失敗時の責任」を明確にするのが最重要

③ セキュリティ・ガバナンスを設計できる人（スピードを許可する設計者）

誤解されがちなガバナンス：

❌ 「止める」「禁止する」「承認フローを増やす」
✅ 「スピードを出せるレールを敷く」

実装例：DLP（Data Loss Prevention）の賢い設計

悪い例：全てを禁止
Block: すべてのコネクタ
→ 結果：シャドーITが爆増

良い例：レールを敷く
Business Group:

  • SharePoint
  • Dataverse
  • Office 365
  • Copilot Studio

Non-Business Group:

  • Gmail (個人利用を想定)
  • Dropbox

Blocked:

  • 未承認の外部API

→ 結果：安全に速く開発できる

ハマりやすいポイントと回避方法：

ハマるポイント 回避方法
DLPを厳しくしすぎて誰も使えない 「ビジネスに必要なコネクタは全承認」から始める
承認フローが複雑で開発が止まる 「事前承認」より「事後監査」にシフト
セキュリティ違反を恐れて何もできない 「リスク」より「ビジネス機会損失」を可視化

④ 使い方・考え方を教えられる人（仕事の翻訳者）

従来の「講師」との違い：

❌ 操作説明：「ここをクリックして、次にここを...」
✅ 仕事の再定義：「この業務はAIに任せていい」

実践例：営業部門への展開

【従来の研修】
「Power Appsの使い方」

  • コントロールの配置方法
  • Formulaの書き方
  • データソースの接続

【仕事の翻訳者の研修】
「あなたの仕事の70%はAIに任せられます」

  • 顧客情報入力 → Copilotに音声入力
  • 見積書作成 → テンプレート自動生成
  • 日報作成 → AIが下書き作成
  • あなたは「判断」と「調整」に集中

実装例：業務の棚卸しテンプレート

あなたの業務の「任せどころ」診断

業務 所要時間 判断の複雑度 AI委譲可能性 推奨ツール
顧客情報入力 30分/日 低 ◎ Copilot Studio
見積書作成 60分/日 中 ○ Power Automate + GPT
契約条件調整 90分/日 高 △ 人間が継続
日報作成 20分/日 低 ◎ ChatGPT

✅ 時間削減見込み：110分/日 → 月間36時間の創出

3. 開発プロセスの消失：「走りながら作る」が標準に

従来のウォーターフォール：

設計 → 開発 → テスト → リリース
(3ヶ月)

AI時代のプロセス：

生成 → 触る → 捨てる → 直す → 任せる
(3時間)

実例：経費精算アプリの進化

【Day 1 - 09:00】
Copilot Studioに指示
「経費精算アプリを作って」
→ 10分で生成

【Day 1 - 10:00】
実際に触ってみる
「あ、領収書画像のアップロードがない」

【Day 1 - 10:30】
一旦捨てて再生成
「領収書画像をアップロードして、AI-Builderで読み取り機能を追加」

【Day 1 - 14:00】
実際に運用開始
フィードバックを収集

【Day 2】
ユーザーの声を元に微調整
「承認者に通知が行かない」→ Flow修正

【Day 3】
さらにAIに任せる
「承認パターンを学習して、明らかに問題ない経費は自動承認」

👉 「完璧を待たない」「小さく始める」「即改善」が新常識

4. 重いシステムに対する現実的な選択肢

大規模な基幹システムをどうするか？

選択肢1: AIで部分的に従来運用をなぞる
├─ 完全なリプレイスは不要
├─ Power Automate + GPTで既存システムの隙間を埋める
└─ 例：古い基幹システムのデータをAIが読み取ってExcel化

選択肢2: そもそも作らない
├─ 「本当にシステム化が必要か?」を再考
├─ 人力 + AIアシストで十分なケースが多い
└─ 例：年1回しか使わない帳票はChatGPTで生成

❌ 選択肢3: 完璧な再構築
└─ ほぼ選ばれない（コストと時間が見合わない）

実装例：レガシーシステムの延命策

Power Automate + Python Script
古いシステムのCSV出力を自動でModern化

import pandas as pd
from openai import OpenAI

レガシーCSVを読み込み

df = pd.read_csv('legacy_output.csv', encoding='shift-jis')

GPT-4でデータクレンジング


client = OpenAI()
cleaned_data = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"以下のデータから異常値を検出して修正して: {df.to_json()}"
    }]
)

Dataverseに自動投入
(Power Automate経由でHTTPリクエスト)

5. それでも人が消えない理由：意思決定の不可避性

AIができること（2025年時点）：

✅ 課題整理
✅ 解決手段選定
✅ PoC実装
✅ 改善提案
✅ セキュリティリスク洗い出し

それでも人が必要な理由：

⚠️ 組織ごとにリスク許容度が違う
⚠️ 失敗時の責任を誰が取るか
⚠️ 組織文化・暗黙知の反映
⚠️ 「この設計で行く」という最終決定

実例：AIの提案 vs 人の決定

【シナリオ】
顧客情報をAIに学習させて、提案書を自動生成したい

【AIの提案】
「GPT-4に顧客データを投入すれば精度90%で生成可能」

【人が決める必要があること】
❓ 顧客データをOpenAIに送っていいか？
❓ 誤った提案が出た時、誰が責任を取るか？
❓ 営業の「人間的な信頼関係構築」を損なわないか？
❓ 「この案件はAIに任せない」判断基準は？

👉 AIは「技術的可能性」を示す
👉 人は「組織的許容性」を判断する

6. 今日から始める具体的アクション【次のステップ】

レベル1：初心者（Power Platform触り始め）

✅ 今週やること

  1. Copilot Studioで簡単なチャットボットを1つ作る
  2. 「完璧を目指さず、動くものを作る」感覚を掴む
  3. 業務の中で「これAIに任せられるかも」と思ったものをメモ

📚 参考リソース

  • Microsoft Learn: Copilot Studio入門
  • YouTube: 「Power Apps 10分チュートリアル」

レベル2：中級者（アプリ作成経験あり）

✅ 今週やること

  1. 既存のPower Automateフローを1つ選ぶ
  2. 「このフローの目的は何か？」を言語化
  3. Copilot Studioに委譲できないか検討

📚 参考リソース

  • AI Builder公式ドキュメント
  • GitHub: Power Platform Samples

レベル3：上級者（組織展開を考えている）

✅ 今週やること

  1. 組織の業務を「AI委譲可能性」で分類
  2. DLPポリシーを見直し（禁止 → 許可設計へ）
  3. 「失敗しても大丈夫」な小さい案件で実験

📚 参考リソース

  • Center of Excellence (CoE) Starter Kit
  • Power Platform管理センター

7. ハマりやすいポイントと回避方法【実務Tips】

よくある失敗パターン

失敗パターン 原因 回避方法
AIに完璧を求めて手が止まる 「100%の精度」を期待 「70%で動かしてフィードバック」
セキュリティを恐れて何もしない リスクばかりに目が行く 「リスク」と「機会損失」を天秤に
既存の仕事にしがみつく 「今の仕事を失う不安」 「新しい役割」を先に定義
AIの提案を鵜呑みにする 「AIは正しい」という盲信 最終判断は人間が必ず行う

実務的Tips

💡 Tip 1: 「捨てる勇気」を持つ
→ 作ったアプリに執着せず、より良い解決策があれば即乗り換え

💡 Tip 2: 「小さい失敗」を積極的に
→ 大きな失敗の前に、小さく試して学ぶ

💡 Tip 3: 「AIとの対話ログ」を残す
→ どう指示したか、何が生成されたかを記録（ナレッジ化）

💡 Tip 4: 「人間の判断基準」を明文化
→ 「どこまでAIに任せるか」のガイドラインを作成

まとめ：「作る人」から「任せる人」へ

本記事のKey Takeaways

  1. ローコードはAIに吸収される：実装スキルの価値は急速に減少
  2. 価値が残るのは4つの役割：立ち上げ屋、委譲設計者、ガバナンス設計者、仕事の翻訳者
  3. 開発プロセスは消失：「走りながら作る」が新常識
  4. 最後に残るのは意思決定：AIに任せる覚悟と責任を持てる人だけが生き残る

あなたの次のアクション

✅ 今日：業務の中で「AIに任せられるもの」を1つ見つける
✅ 今週：Copilot Studioで小さいアプリを1つ作る
✅ 今月：「AIに任せる判断基準」を1枚のドキュメントにまとめる

おわりに

「作る仕事」がなくなることは、悲観すべきことではありません。

むしろ、本来人間がやるべきだった「考える」「決める」「責任を持つ」仕事に集中できる時代が来たのです。

あなたは「AIに置き換えられる側」になりますか？
それとも「AIを使いこなす側」になりますか？

答えは、今日のあなたの行動で決まります。

参考リソース

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