はじめに
みなさん、こんにちは。
マイクロソフト佐々木です。
2026年6月時点の Copilot Studio の最新アップデートをまとめたものです。（盛りだくさんです）
紹介する内容
本記事では、以下のトピックを解説します。
- 新しい Copilot Studio の全体像（3つの柱）
- New Orchestrator（刷新された AI コア）
- New Agent Experience（新しいエージェント構築画面）
- 注目機能：Skills / Work IQ / マルチエージェント / モデル選択 / CUA / 評価
- New Workflow Designer（ワークフロー設計）
本記事は2026年6月時点の情報をもとにしています。Copilot Studio は仕様変更が頻繁なため、最新情報は Microsoft Learn や公式ドキュメントをご参照ください。
本記事の内容は個人の理解と見解を含みます。所属している企業の公式見解ではございませんので、ご了承ください。
新しい Copilot Studio の全体像
本日いちばんお伝えしたいのは、Copilot Studio が今回大きく生まれ変わった、という点です。ポイントは大きく3つあります。
- New Orchestrator … 指示に忠実に動き、長時間のタスクも最後までやり切る、刷新された AI コア
- New Agent Experience … 自然な言葉で、1つの画面でエージェントを構築・テストできる環境
- New Workflow Designer … 決まった手順とエージェントを組み合わせて業務プロセスを作るデザイナー
中心にある AI の司令塔（オーケストレーション）を刷新し、その上にエージェント用とワークフロー用、2つの新しいデザイナーを載せた構成、というイメージです。その多くがすでに GA となっており、一部はプレビューで順次追加されていきます。
まずはこの3つを軸に見ていきます。
New Orchestrator：複雑なタスクを完遂する新エンジン
New Orchestrator は、エージェントの “司令塔” にあたる AI コアを刷新したものです。コーディングハーネスと CLI レイヤーを基盤に再構築されたことで、複雑で長時間のタスクも、途中で止まらず最後まで完遂できるようになりました。
これまでとの違い
いちばんの違いは、タスクの進め方 です。
- 従来 … あらかじめ立てた 単一の計画どおりに動くパイプライン型。最初に決めた手順を一直線に実行していくため、状況が変わったり、想定外のことが起きると、最後までやり切れないことがありました。
- New Orchestrator … 観察結果に基づいて、次の手を都度組み立てる やり方へ。一手ごとに結果を見ながら進めるので、複雑で動的なタスクにも対応できます。
この「都度組み立てる」動きが Agentic Loop です（詳細は後述）。新しいコーディングハーネスと CLI レイヤーの上に再構築されたことで、指示への忠実性 と、長時間・多段階タスクの完遂力 が強化されました。
コア能力：何ができるようになったか
New Orchestrator で強化されたポイントは、大きく3つです。
- 再帰的タスク実行 … 複雑で動的な問題も段階的に解き進められ、途中で破綻しにくい
- 大量処理＋リッチ出力 … 大量のコンテンツを読み込み、ドキュメントやデータといった成果物を生成
- ツール連携の強化 … 複数のツール・知識源を横断する判断を高精度に実行し、実行品質が向上
公式情報でも紹介されているとおり、評価性能は約 20% 向上、消費トークンは約 50% 削減。性能を上げながら、コストはむしろ下げられる、という結果が出ています。
Agentic Loop（推論 → 行動 → 観察）
New Orchestrator の中核が、この Agentic Loop です。単一の計画どおりに動くパイプラインから、観察結果に基づいて次の手を都度組み立てる方式 へと変わりました。エージェントは「推論 → 行動 → 観察」のサイクルを、ゴール達成まで LLM の判断で自律的に繰り返します。
- 推論（Reason） … 状況を分析し、次の一手を判断する
- 行動（Act） … 検索・API・コード実行などのツールを呼び出す
- 観察（Observe） … 実行結果を受け取り、文脈に追加する
- 完了判断 … ゴール達成かを判断し、未達なら 1 に戻って繰り返す
たとえば「請求書を処理して」という依頼に対して、ゴールを設定し、必要な作業を繰り返しながら最終的な成果物を返します。途中でエラーが起きても、結果を観察して別の手を試せるため、一直線の計画では失敗していた複雑なタスクも、最後までやり切れる ようになります。
New Agent Experience：エージェント構築インターフェース
続いては、エージェントを作る画面そのものを刷新した New Agent Experience です。
エージェントの目的とタスクを平易な言葉で説明するだけで、高性能なエージェントを効率的に開発できます。特徴は、構築・テスト・評価・監視 の4つのモードが1つに統合されていることです。これまで独立した工程になりがちだった評価やレビューを、開発のループの中心で回せるようになりました。
新しいエージェント体験（新しい UI）の全体像は、Learn の概要ページが分かりやすいです。
デモハイライト①：タスクの分解とファイル生成
実際のデモでは、次のような動きが見られました。
- Agentic Loop によるタスク分解 … 複雑な依頼を、エージェントがタスクに分解しながら段階的に実行します。途中でエラーが起きても、自動でリトライしたり、別のルート（代替パス）で対応します。
- ネイティブなファイル操作・生成 … さまざまな形式のファイルを読み込んで処理し、ドキュメントやデータといったリッチなファイルとして出力します。
New か Classic か（使い分け）
新しいエクスペリエンスと Classic、どちらを選ぶかの整理です。
新しいエクスペリエンスが向いているケース
- 新規にエージェントを作成する
- オーケストレーションの品質向上を最大限に活かしたい
- 自然言語ベースのシンプルな構築モデルが好み
- Microsoft 365 データに対する推論が主用途
- 評価（Evaluate）と監視（Monitor）をオーサリングと一体化したい
Classic を継続するケース
- 既存の Classic エージェントを保守・拡張する
- トピックフロー等の決定論的な会話制御が必須
- 新エクスペリエンス未対応の機能に依存している
ポイントは、現時点では2つのエクスペリエンス間の移行はできない という点です。ただし Classic は今後も継続して稼働するため、ご自身のペースで移行を検討いただけます。
2つのエクスペリエンスの詳しい比較は、こちらをご覧ください。
注目機能ピックアップ
ここからは、3つの柱に加えて注目したい個別機能を紹介します。
Skills：エージェント間で再利用できるスキル
Skills は、エージェントに与える Markdown ベースの再利用可能な指示 です。必要なときにオンデマンドで呼び出して、特定のタスクを完了させます。
- デザイナーでゼロから作成するほか、GitHub Copilot や Claude など他プラットフォームのスキルもインポート可能
- 組織全体で共有・再利用でき、エージェントは常に最新バージョンを自動取得
- 一元管理により保守性が向上
Work IQ：エージェントのためのインテリジェンスレイヤー
Work IQ は、Microsoft 365 のデータとコンテキスト理解を組み合わせた「ワークプレイスインテリジェンスレイヤー」です。エージェントが仕事の文脈を踏まえて推論し、行動できるようにする基盤になります。
- 3つの標準プロトコル … A2A / MCP / REST に対応
- セキュアなグラウンディング … Microsoft 365 の権限・秘密度ラベル・コンプライアンスポリシーを自動適用。ベクターストアやデータ同期の独自管理が不要
- 利用できるデータ … メール、会議・予定表、OneDrive / SharePoint ドキュメント、Teams メッセージ、人物・組織コンテキストなど
マルチエージェント：専門エージェントが連携して働く
複雑な業務を、専門の異なる複数エージェントで分担する仕組みです。
- Child agents / Connected agents … エージェント内のサブエージェントや、同一環境の他の Copilot Studio エージェントに接続
- 外部エージェント接続 … Agent2Agent（A2A）プロトコル対応エージェント（GA）のほか、Microsoft Foundry・Fabric Data agents・M365 Agents SDK 製エージェント（プレビュー）とも接続
インライン（子）エージェントとコネクテッドエージェントの考え方やベストプラクティスは、Learn にまとまっています。
デモハイライト②：ツールの追加と組織コンテキストの活用
2つ目のデモでは、エージェントに能力を足していく流れが示されました。
- Tools / Skills の追加 … 高度なタスクを完遂するために、必要なツールやスキルをエージェントに追加します。
- Work IQ MCP 経由で組織コンテキストへアクセス … メールや予定表、SharePoint など、組織内の文脈にエージェントがアクセスします。
- リッチなファイル出力 … さまざまな形式で、中身の詰まったファイルを出力します。
Model：シナリオに応じた最適なモデル選択
OpenAI に加えて、Anthropic、Mistral、xAI など、最新のモデルファミリーから、シナリオや性能要件に応じてモデルを選択できます。
- モデルの選択肢が拡大し、設計・最適化の柔軟性が向上
- 集中管理されたコントロールにより、IT 管理下で安全に選択（柔軟性とガバナンスの両立）
CUA：Computer-Using Agents が一般提供
Computer-Using Agents（CUA）は、Web サイトやデスクトップアプリの UI を直接操作するエージェントで、一般提供（GA）となりました。API がなく自動化できなかった業務プロセスも、エンドツーエンドで自動化できます。
- 自然言語で指示 … コード不要。ビジョンと推論を組み合わせた CUA モデルが、仮想マウス・キーボードで UI を操作し、画面の変更にも追従
- エンタープライズ対応 … 資格情報の安全な管理、シナリオ別のモデル選択、画面変更に適応する回復力の高い自動化
- ワークフローへの組み込み … API アクション・承認・ビジネスロジック・UI 操作を同一の自動化システムに統合（プレビュー）
Evaluation：エージェント評価の標準化
手動テストから、スケーラブルで標準化された評価プラクティスへ、という流れです。
- 評価（Evaluate）と監視（Monitor）が、独立した工程ではなく開発ループの中心機能に
- カスタムグレーダー … 一般的な「正しさ」の測定を超え、組織独自の品質基準で評価を設計
- テストケースの自動生成 … ナレッジ・トピック・テーマから自動生成し、単一応答とマルチターン会話の両方を評価
New Workflow Designer：エンドツーエンドのワークフロー
3つ目の柱、New Workflow Designer です。狙いは「決まった手順は確実に、判断が必要な部分はエージェントが柔軟に」。決定論的なワークフローステップとエージェントを組み合わせ、業務プロセス全体を1つのワークフローとして構築できます。
- Agent ノード … 単純な条件分岐では書けない判断が必要な場面で、ワークフローからエージェントへ引き継ぎ。Microsoft 365 Copilot の Researcher・Analyst などへの依頼も可能
- AI アクション … 分類・抽出・コンテンツ生成などをフロー内に直接組み込み
- ノード単位テスト・バージョン履歴・分析 … 全体を実行せずに1ステップだけ検証し、変更を追跡しながらプロセス全体を可視化
おわりに
新しい Copilot Studio の全体像から、New Orchestrator、New Agent Experience、注目機能、New Workflow Designer までご紹介しました。
「決まった手順は確実に、判断が必要な部分はエージェントが柔軟に」という方向性で、複雑で長いタスクも最後までやり切れるようになってきています。ただし、毎週・毎日と機能が追加されていくので（いい意味で）、最新情報は Microsoft Learn でご確認いただきながら、お手元で検討・設定いただければと思います。
最後までありがとうございました。