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title: 新卒2年目がAzureとCopilot Studioで社内AIエージェントを作った話（仮）
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author: [k.uotsu](https://image.docswell.com/user/k_uo)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: JAZUG16周年イベント登壇資料 https://jazug.connpass.com/event/404770/
published: October 05, 26
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# Page. 1

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新卒2年目がAzureとCopilot Studioで
社内AIエージェントを作った話（仮）
横河レンタ・リース株式会社
魚津
歓多
2026/10/03
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# Page. 2

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⚫ はじめに
⚫ 自己紹介
⚫ 会社紹介
INDEX
⚫ AIエージェント作った話
アサインからPoCまで
動かしたら問題が出た話
PJのこれから
⚫ Append
スタートアップサイエンス（時間が余れば）
2
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# Page. 3

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はじめに
本発表概要・目的
・なぜか会社的にも今までやったことない取り組みにアサインされた新卒2年目の備忘録
・そそのかされて↑について40分でしゃべるという枠です
・あと半分くらい私のことを知ってもらいたい
（懇親会も参加します）
普段お世話になっている人↑
この人にそそのかされて登壇していま
す
こんな時もあったなぁと生温かく見てくれると幸いです
多分つっこみどころはかなり多いです
3
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# Page. 4

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自己紹介
4
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# Page. 5

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自己紹介
魚津 歓多（うおつ
かんた）
・所属
横河レンタ・リース株式会社/開発エンジニア
・経歴（あってないようなもん）
2025～
入社
今
2年目になりました
5
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# Page. 6

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自己紹介
魚津 歓多（うおつ
かんた）
・所属
横河レンタ・リース株式会社/開発エンジニア
・経歴（あってないようなもん）
2025～
入社
今
2年目になりました
ダックワーズ
6
パウンドケーキ
・趣味
食（料理、お菓子を作るのも食べるのも）
お菓子は基本焼き菓子をよく作ります
最近うどん打ち始めました
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# Page. 7

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自己紹介
魚津 歓多（うおつ
かんた）
・所属
横河レンタ・リース株式会社/開発エンジニア
・経歴（あってないようなもん）
2025～
入社
今
2年目になりました
70
1kg/週くらいのペースで
今年の減量中の体重推移
体重減少
現在61kg強まで
・趣味 リバウンド
食（料理、お菓子を作るのも食べるのも）
めっちゃ元気
65
60
55
50
7
塩・水抜きで-4kgくらい
格闘技
テコンドー
少林寺拳法
2007～現在
2019～2024
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# Page. 8

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会社紹介
8
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# Page. 9

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会社概要
商号
横河レンタ・リース株式会社
英文商号
Yokogawa Rental &amp; Lease Corporation
設立
1987年1月23日
代表取締役
山崎 正晴
本社所在地
〒160-0023 東京都新宿区西新宿1-23-7 新宿ファーストウエスト
資本金
5億2,800万円
従業員数
920人（2026年4月1日現在）
IT機器・計測器のレンタル、中古品・新品販売、ITインフラ構築・保守運用サー
事業内容
ビス・
コンサルティング、ソリューション・クラウドサービス開発・提供他
9
主要株主
横河電機株式会社、芙蓉総合リース株式会社
決算月
3月
グループ会社
株式会社アクシオ（100%子会社）
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# Page. 10

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弊社ではこんなことやってます
ITインフラ関連事業
PC/IT機器レンタル
・サーバー、ストレージ、ネットワー
・IT機器レンタル
└PC、ワークスペース
ク機器などの販売
など
・上記コンサル・インテグレーション
・ITインフラ機器もレンタル
└サーバー、ネットワーク機器
な
・汎用計測器
電源、オシロスコープ、信号発生器
・Flex Work Place（FWP）
Passage/Passage Drive
Unifier Cast
AppSelf
・Cotoka for PC
ど
計測器レンタル
ソリューション・自社プロダクト
中古品・新品販売・買取
・Qualit（toC向けの中古品販売）
・My assets
魚津の部署が
開発してると
こ
（計測器系）
・Cotoka for システム （ITインフラ
系）
・中古の計測器販売
など
・お客様IT資産買取（30台～）
・通信計測器（上のハイスペック製
品）
その他もろもろ
10
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# Page. 11

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弊社ではこんなことやってます
ITインフラ関連事業
PC/IT機器レンタル
・サーバー、ストレージ、ネットワー
・PC
ク機器などの販売
・ワークスペース
・上記コンサル・インテグレーション
・サーバー
・ネットワーク機器
など
ソリューション・自社プロダクト
・Flex Work Place（FWP）
Passage/Passage Drive
Unifier Cast
AppSelf
・Cotoka for PC
・My assets
計測器レンタル
・汎用計測器
中古品・新品販売・買取
（計測器系）
・Cotoka for システム （ITインフラ
系）
・Qualit（toC向けの中古品販売）
資産（IT機器や計測器、サー
・中古の計測器販売
バーなど）の管理・運用業務
弊社が最近推し進めて
・通信計測器（上のハイスペック製
・お客様IT資産買取（30台～） いる「Cotoka」関連
の軽減や自動化、サポート。
品）
デバイスをサービスとして提
ソリューション
供
その他もろもろ
電源/オシロ/信号発生器/etc.
11
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# Page. 12

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魚津のいるところの製品紹介
Passage / Passage Drive
・データレスPCを実現するプロダクト
└利用者のデータの保存先をファイルサーバー/クラウド
（OneDrive）のみに強制することでPC内にデータを残さない
AppSelf
・利用者がPCにインストールできるソフトウェアを制限
└基本的には勝手にインストールできないようにする
└特定の人・グループに、特定のアプリのみを管理者権限なし
に
・一か所に集められるから、データの入れ方や整理の仕方次第では
RAG活用できそうだと最近思う
（こういう売り方はしていない）
Unifier Cast
・Windowsアップデート運用を簡単に
└アプデファイルの配布
└アプデ状況の管理
└アプデの強制
インストールできるようにパッケージ化
・Unifier Castと同時使用でコンボ技あり
Cotoka for PC
・「Cotoka」関連製品
・PCの調達・運用管理・更新をユーザー自身で行えるように
└AutoPilotにより自動キッティング
└お問い合わせも弊社にできる
・ソフトウェアの配布・インストール状況の確認もできる
└AppSelfを組み合わせると管理側で必要なソフトを特定の
人に配布・強制インストールできたりする（コンボ技）
12
・管理側（情シス）は全体の状況も監視・管理できる
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# Page. 13

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はじめに（2回目）
本発表概要・目的
・なぜか会社的にも今までやったことない取り組みにアサインされた新卒2年目の備忘録
・そそのかされて↑について40分でしゃべるという枠です
・あと半分くらい私のことを知ってもらいたい
（懇親会も参加します）
こんな時もあったなぁと生温かく見てくれると幸いです
多分つっこみどころかなり多いです
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# Page. 14

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AIエージェント作った話（本題）
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# Page. 15

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前提条件
社内初
想定ユーザー/使用シーンは想定あり
なるはやで安く作りたい
・営業さん
・社内で本格的に取り組むのは初
・6月末にはPoC
・M365 Copilotライセンス保有
・DX推進しているとこもあるがだいた
い外注
・８月末には社内展開・試用したい
・商談や問い合わせ対応で使用
・予算つくまではなるだけ安く済ませ
・社内にエージェント作成できる人い
ないからできる人になって（by部長）
メンバーどころか
社内に知見なし
DBは特にない
・社内の情報を使用するけどAI-ready
ではない
社内情報はぐちゃぐちゃ
とりま社内展開は見据える
たい
FoundryはM365 Copilot
ライセンスに含まれないっぽく
て一旦諦め
コンセプト的な話
・Copilotで触れるようにする
・AIは正しそうなだけ
・エージェントの配布を楽にできるよ
・ユーザーが正しいかどうか判断する
うにしたい
必要がある
・配布先もコントロールしたい
AIが間違いを起こさない仕組み
づくりって・・・？
15
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# Page. 16

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前提条件を見て・・・
現状ほぼなんもない！
・経験者なし
・知見なし
・時間なし（2ヶ月である程度動くPoC）
・予算なし
・社内データは未整理・そのまま使えない
・企画のコンセプトはちゃんとある
うまい
はやい
やすい
こんな状態で
某牛丼屋のキャッチコピーみたいな感じで、AIエージェントを作った話
16
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# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVV1X99EQ.jpg)

メンバー紹介と大まかなスケジュール
メンバー
企画理解
・PL
設計・実装
・先輩社員（中堅、影中さん）
・同じ開発Grの先輩社員（3年目）
・魚津（2年目）
メインで手を動かして作る人達
17
☆兼務で話聞
く
☆専任アサイ
ン
4月半ば
５月
６月
ブラッシュアップ
☆PJ進捗報告
７月
８月
試用
９月～
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL2VZ4EL.jpg)

本プロジェクトにおけるAIエージェント作成時の思想
AIがDBを編集できるならしてしまう
やり取り
ユーザー
（人間）
人間も知識ないと間違える
AIを信用しすぎる
閲覧
AIエージェン
ト
（Copilot）
間違っていても、人間が信用しそう
な
文体・提示の仕方をする
社内情報
DB
単純なRAGだと検索範囲をミスる
デマを作る
（情報の作成、違う情報を組み合わせ
る）
人間もAIも間違える
じゃあ間違えないようにしよう
18
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# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYP6LRJP.jpg)

重視したのはAIに何をさせないかを決めること
人が最終判断できる
ようにしたい
やり取り
閲覧
ロジック
ユーザー
（人間）
AIエージェン
ト
（Copilot）
AIはユーザー意図の整理・理解
ロジックの実行と結果の整理・提示
（コンサル的な要素は外さない）
正しい情報を必ず使用し、
判断させる
19
ルール
（プロンプ
ト）
社内情報
DB
ロジックで扱えるように
整理して作る必要がある
情報の絞り込みをAIに任せず、
機械的に行う
AIがDBを直接触れないようにする
人間が判断できるような情報を
追加で提示させる
デマを作り出さないように制御
（限界あり）
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WY4DQ71.jpg)

やること
・AIが間違えないような仕組みづくり（回答精度が高いとなお良
い）
→業務に合わせたロジックづくりとDB
ナレッジの整理
うまい
はやい
やすい
・ある程度エージェントとして動くPoCを2か月間で作る
→社内展開も視野に入るレベル
・予算はないのでなるだけ安くする
→できれば０円に近いと◎
20
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y64ZL7G.jpg)

担当業務振り分けました
PL
先輩社員（中堅）
・全体の推進
・スクラムマスター
・他部署との連携
・PMO
・プロジェクトの報告
先輩社員（3年目）
魚津
・社内情報（ナレッジ）の整理
・アーキテクチャ設計
・DBの作成
・エージェントの作成
・ロジックの作成
21
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# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWGWX9QJ2.jpg)

アーキテクチャ設計で迷走した話（まだ迷走中）
22
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# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZL5693J3.jpg)

最初のアーキテクチャ
テナントA
ユーザーの意図理解や検索フローの実行、
検索結果に意味づけを行うように設定
Excel
Copilot
ユーザー
（人間）
Copilot
Studio
Share Point上の
ExcelをDBとする
Power
Automate
Power Automateでロジックを作成
ナレッジ
（Excel）
ユーザーへ提示するときや
検索条件を作る際に
AIが使用する補助的な情報を入れる
23
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# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W92KZJV.jpg)

Power Automateではすぐに限界が
権限・接続情報問題
AIは検索に使用する値の設定や、Excelの置き場や公開設定次第で使用で
検索結果に意味づけを行う きたりできなかったり
テナントA
Excel
Copilot
ユーザー
（人間）
Copilot
Studio
Power
Automate
Share Point上の
ExcelをDBとする
今回のプロジェクトでは
DBへの検索を行う必要がある
検索条件はここで設定する
ナレッジ
（Excel）
ユーザーへ提示するときや
検索条件を作る際に
AIが使用する補助的な情報を入れる
24
拡張性に難あり
・検索条件をリッチにしづらい
・検索対象レコード数に限界
・検索速度が遅い（検索だけで30～60
秒以上かかる）
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MN2P9J4.jpg)

じゃあロジックはFunctionsを使おう（机上）
Functionsはコンサンプション
Blob上のCSVをDBとして配置
FunctionsをAPIとして接続しよう
Entra ID認証
ロジック
REST API
接続
ユーザー
（人間）
特定の人へ
エージェン
トの配布
Copilot
Copilot
Studio
アクセス
トークン
CSV
（Blob）
Azure
Functions
（机上では）
コードで実装するので拡張性◎
ナレッジ
（Excel）
・APIの公開
この頃は機能を作ること、動かすことで
頭がいっぱい
認証・認可は後で苦労することになる
25
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# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E2954657R.jpg)

困ったのはどれをどこのテナントに置くか
案①：全部全社テナントで完結
DB
案②：Functionsだけ自分たちのテナント
DB
案③：Functions以降を自分たちのテナント
DB
26
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# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y4KM96EM.jpg)

さすがに２年目が考えたアーキテクチャには不安・・・
情シスレビューに向けてセキュリティエンジニアリングの経験が豊富なベテラン社員に相談してみた
案①：全部全社テナントで完結
DB
Entra IDを用いてユーザー単位の
認証・認可が作りやすそう
（開発エンジが全社テナントへの
権限をもらえるなら）
案②：Functionsだけ自分たちのテナント
DB
複数テナント構成は
設計・運用ともに複雑に
DB
Functionsの認証認可に課題。
自分たちだけで作成できるので
ブロッカー要素が一番少ない
案③：Functions以降を自分たちのテナント
27
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# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENYRWD1J8.jpg)

ガバナンスの壁
・全社のテナントを使用する場合、情シスと相談
（最低限の追加費用で作るので、社員が普段使用しているテナントに紐づいたCopilotを使う必要があ
る）
・その時の耳が痛いコメントたち（今振り返るとごもっとも）
全社のリソースを触る場合、
権限の問題あるよね？
事前検証や影響調査が必要なため短期間での
対応は難しい
関連部署も対応リソースが限られる
リスク、コスト、全体への影響があるか、
どれくらいになるか提示して
なるべく自分たちで完結できるような感じで
作って（予算含めて）
要するに・・・
自分達のテナントで、必要な権限・ロールや具体的な手順、
リスク・コスト・全体への負荷などの検証を済ませたうえで提示して。
それを見て判断して実施可否を決めます。
28
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# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79PMXGYE3.jpg)

というわけで案③を採用
決め手：
自分たちだけで実装が完結すること
（ブロッカー要素がないことを重視）
要するに早く作りたい
当時のアーキテクチャ案③
PJのテナント
全社テナント
Entra ID認証
ロジック
REST API
接続
ユーザー
（人間）
Copilot
データは一旦ダミーデータ
Copilot
Studio
特定の人へ
エージェン
トの配布
アクセス
トークン
CSV
（Blob）
Azure
Functions
・アプリケーション認
証の許可
ナレッジ
（Excel）
・アプリの登録
・アプリロール設定
エージェント利用者全員がFunctionsの
全機能を使う想定だったのでClient Credentialを採用。
Copilot Studioの画面的には使用できそう。
29
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# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78DL2VK7D.jpg)

担当業務が増えました
PL
先輩社員（中堅）
・全体の推進
・スクラムマスター
・他部署との連携
・PMO
・プロジェクトの報告
先輩社員（3年目）
魚津
・社内情報の整理
・アーキテクチャ設計（一段落？）
・DBの作成
・エージェントの作成
・ロジックの作成（Functions）
・ITインフラ構築 （new!）
30
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# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LML25PJR.jpg)

ITインフラの構築（6月半ば～）
バックエンドは想定通りの構築
ITインフラの構築
テナントA
Functionsはコンサンプション
Blob上のCSVをDBとして配置
CopilotのAI BuilderでMS Learnを必ず参照
するようにしたエージェントを
簡単に作成して調べながら構築
テナントB
やったこと
Entra ID 認証
ロジック
Azure関連
REST API
└テナント作成
接続
Copilot
Copilot
└Functions、BLOBのリソース作成
ユーザー
Studio
└アプリの登録
（人間）
特定の人へ
└アプリとFunctions、FunctionsとBlobの接続・権限設定
エージェン
アクセス
トークン
・マネージド ID
・Blob閲覧権限
CSV
（Blob）
Azure
Functions
トの配布
ナレッジ
（Excel）
・アプリケーション認証の許
可
・アプリの登録
・アプリロール設定
アプリケーション認証で
行きたい
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# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMYM832EW.jpg)

Functionsのデプロイ（6月3週目～）
バックエンドは想定通りの構築
Functionsのデプロイ テナントA
Functionsはコンサンプション
Blob上のCSVをDBとして配置
一旦早く作るのを優先したので
コードレビューは不十分
現在は本番化に向け開発プロセスなどを整備
中
テナントB
やったこと
Entra ID 認証
ロジック
コーディング
REST API
└AIに開発チームを作らせる
接続
アクセス
Copilot
Copilot
トークン
└要件定義の人、コーディングの人、レビューの人みたいな感じで
ユーザー
Studio
チームを作成していた
（人間）
特定の人へ
└開発はTDDで、テスト→レビュー→本体→レビューみたいな形で
エージェン
トの配布
機能ごとに実装を進めさせた
└仕様を簡単に書いてみる
ナレッジ
（Excel）
└Planモードで詰めながら実装を進める
・マネージド ID
・Blob閲覧権限
CSV
（Blob）
Azure
Functions
魚津がやったのはここだけ
（中身は見たが良し悪し
は？）
・アプリケーション認証の許
可
・アプリの登録
・アプリロール設定
・デプロイはSkillでデプロイ先など決めて確認を取りながら半自動化
アプリケーション認証で
行きたい
32
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# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER9V5Q5J9.jpg)

Azure触った感想①
・ほんの少ししか触ってないけど思ったこと
Japan Eastのリソースい
つ増えるんだろう
権限周りがややこしい
セキュリティ周り全然
わからん
※魚津はAZ-900をちょっと眺めたくらいのレベルです
33
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# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQZK5XEX.jpg)

Azure触った感想②
・まだ一部しか使ってないが・・・
・Functionsのリソース作るときに詰まったところ
Japan Eastのリソースい
権限周りがややこしい
つ増えるんだろう
・リージョンをJapan Eastにしたらずっと弾かれて
その原因もよくわからなかった
・一旦Japan Westにしたら作れてよかったけど・・・
34
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# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K985697D.jpg)

Azure触った感想③
・まだ一部しか使ってないが・・・
・権限が細かく分かれすぎて初心者にはどれがどの範囲なのかわ
からない
権限周りがややこしい
・人やプロダクト間の権限・ロールの設定で詰まった
・人とCopilotに教えてもらってなんとか・・・
・メンバーの入れ替えに伴ってちょっと整理できてうれしい
35
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# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3W2K69J5.jpg)

Azure触った感想④
・まだ一部しか使ってないが・・・
・現在の構成には本番化に向けたセキュリティ上の課題が残って
いる（実力も知識もない）
セキュリティ周り全然
わからん
・誰か教えてと叫びたいお年頃
よい書籍とかあったら教えてください（頑張って読みます）
（Webアプリ化も視野に入るのでそうなったらセキュリティなん
て手に負えない）
36
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# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDKZ3V8EG.jpg)

Copilot StudioとFunctionsの接続がむずかった（6月三週目～）
当時のアーキテクチャ案
REST API接続は実質カスタムコネクタで
アプリケーション認証不可だった
テナントB
テナントA
Entra ID認証
ロジック
REST API
接続
ユーザー
（人間）
Copilot
Copilot
Studio
特定の人へ
エージェン
トの配布
Azure
Functions
・アプリケーション認
証の許可
ナレッジ
（Excel）
37
アクセス
トークン
CSV
（Blob）
・アプリの登録
・アプリロール設定
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# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKD4VW78.jpg)

薄い知識で勘違い
←ここだけ見て行けそう！って思って見切り発車（1
敗）
↑「できます」を信用。できない（2敗）
Copilot StudioでのREST APIの認証
38
API Management（高い）とかその他条件が必要だった
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# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VV1XZ97Q.jpg)

薄い知識で勘違いした結果
当時のアーキテクチャ案
REST API接続は実質カスタムコネクタで
アプリケーション認証不可だった
テナントB
テナントA
Entra ID認証
ロジック
カスタム
コネクタ
ユーザー
（人間）
Copilot
Copilot
Studio
アクセス
トークン
特定の人へ
エージェン
トの配布
CSV
（Blob）
Azure
Functions
・アプリケーション認
証の許可
クロステナントなのでEntra ID同士をつなげ
てユーザートークンでの認証をする必要があ
る
・アプリの登録
・アプリロール設定
→追加の調整事項が増える？（避けたい）
39
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# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGL2V447L.jpg)

カスタムコネクタやめました（6月4週目～）
• Power AutomateのHTTPアクションならアクセストークンの取得もFunctionsへのリ
クエストもできることに気づく
ちょっと強引だけど
ブロッカー要素が減る
認証取得用
HTTPアクション
ツールの実行
アクセストークンをヘッダーに入れる
エージェント
Functions
リクエスト用
HTTPアクション
今回は機能よりも
MVPを優先
結果の返却
検索機能を柔軟にしづらい
（Functionsの良さが減る）
40
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# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QYP6GREP.jpg)

疎通確認
現在のアーキテクチャ
Power Automateは
HTTPSリクエストを送って
レスポンスを受け取るだけ
テナントA
Entra ID認証
ユーザー
（人間）
Copilot
Copilot
Studio
Power
Automate
検索速度は1秒未満に短縮
バックエンドは月数十円程度
テナントB
HTTPS
リクエスト
ロジック
アクセス
トークン
Azure
Functions
CSV
（Blob）
特定の人へ
エージェン
トの配布
・アプリケーション認
証の許可
ナレッジ
（Excel）
・アプリの登録
・アプリロール設定
テナントBのシークレット
を
知っている人に対して
認証する
41
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# Page. 42

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っていうのを2週間で
・７月の頭までにPoCとして作成
スケジュール感
アーキテクチャ側
DB側
5月
前提の 整理
みんなで勉強期間
課題の整理
DX対象の勉強 関連部署へのヒアリング
6月
DB整理・設計
アーキテクチャこんな感じ？
ガバナンスの壁
急ピッチで手を動
かす期間
アーキテクチャこれで行こう！
足りない情報の穴埋め
インフラ構築
PoC作成
7月
プロジェクトの進捗報告
42
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# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71Y64WLJG.jpg)

PoC作成して一息
７月初めにPLがPJの進捗報告（どうしてもある程度動くPoCを作りたかった）
なんとか間に合ったので開発メンバーはちょっと一息
次は社内展開に向けて
・バグ出しと修正
・機能をリッチに
・使いやすく改善
43
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# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WGWX6QE2.jpg)

動かしたら別の問題が出た話
44
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# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZL56Y3E3.jpg)

現在は社内展開して試用中
・修正とかしながら想定していた使用ユーザー＋αにβ版としてエージェントを配布して試用開始
└配布対象者はM365 Copilotライセンス保持/未保持者（他プランの利用で限定利用可）が混合
→ 1ヶ月当たりの金額感も監視中（未解決事件あり）
45
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# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6W92DZEV.jpg)

モデルの選択問題
・モデルごとの特徴（得意不得意）の説明が雑
結局Copilotに聞いた。この説明が正しいかどうかは肌感で
※当時のモデル選択画面の説明
46
モデル
特徴
GPT-4.1
高速・安定
GPT-5.3 Chat
GPT4.1より賢い汎用型
GPT-5.5 Chat
現在使用中。日常対話最適化
GPT-5 Chat
GPT5世代標準
GPT-5 Auto
自動ルーティング
GPT-5 Reasoning
推論特化
Claude Sonnet 4.6
指示追従が強い
Claude Opus 4.6
深い分析
Claude Opus 4.7
推論強化版
Claude Opus 4.8
現状最高クラス
現在使用中
（でもちょっと
微妙・・・）
※Copilotが整理してくれた表（正しいとは言い切れない）
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# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5MN239E4.jpg)

モデルの料金問題
・料金体系がわかりづらい（特にモデル）
・25,000クレジットで200$
クレジット消費例
└テキスト生成
└外部リソースへの接続（Share Pointへの参照やAPIの使用など）
※M365 Copilotライセンス保持者は消費0
機能・モデル区分
1kトークン当たりのクレジット
テキスト ツールと生成 AI ツール（基本）
0.1 Copilotクレジット
テキスト ツールと生成 AI ツール（標準）
1.5 Copilotクレジット
テキスト ツールと生成 AI ツール（プレミアム）
10 Copilotクレジット
モデルごとにレートがあるけど、
どのモデルがどのレートにあたるか未記載
※当時のモデル選択画面の説明
47
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# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972954Z5JR.jpg)

モデル変えたら起こった事件
消費クレジット（平日のみ）
20000
18000
その日の消費…
16000
性能微妙だからClaude
Opus4.8へ
クレジット
14000
12000
10000
8000
6000
普段GPT-5.5
chat
4000
2000
0
・普段消費しても170クレジット程度なのにClaude Opus4.8にしたら
1日だけ１７,０００クレジット消費
消費クレジットが記録されるまで
ラグがあるので翌日判明でびっくり
・社内利用のみで大きく損害が出なかったからよかったけど・・・
48
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# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4KMR67M.jpg)

そもそも何でこんなこと起こったんだっけ？
・システムプロンプトが長すぎる →
（8000文字ギリギリ）
・エージェントに入れているプロンプトが上
限値近くて一部カスタムプロンプトで退避し
ようとした。
・やってみたけど全然カスタムプロンプトを
呼び出さず、うまい使い方が分からなかっ
た
カスタムプロンプト
プロンプトの分割・構造化やモデルの
ルーティングはできない・・・？
（いい方法いまだ見つからず）
→じゃあモデル性能上げよう！で起きた事件
49
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# Page. 50

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYRWX1E8.jpg)

モデル変えたら起こった事件（未解決） After
・AIエージェントはやってみないとわからないことが多い
本番環境で使うと突発的に問題が起こり得る（自明）
モデルごとの価格を十分把握せずに
モデル変更したらやらかした事件
・「うまい、はやい、やすい」の体制からテスト環境・開発プロセスを整備することに
└現在は他のPJのものを参考に作成中
└それでも困りごとはある
でもモデルの価格ってM365 Copilotライセンス持ってると
消費されないから具体的な価格わからない
（テスト環境は全員ライセンス保持者しか使用できない）
50
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# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9PMX8Y73.jpg)

【急募】エージェントのテストってみんなどうしてるんだろう
エージェントの目的
テストで確認できた範囲
３まではCopilot Studioの実行ログや会話ログで確認できた
51
1.
ユーザーの意図を正しく解釈できる
2.
意図解釈の結果、正しいアクションを実行できる
3.
結果をもとに、最終的な出力を出せる
4.
出力内容が正しく、その精度も高い
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# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8DL28KJD.jpg)

【急募】エージェントのテストってみんなどうしてるんだろう
エージェントの目的
テストで確認できた範囲
３まではCopilot Studioの実行ログや会話ログで確認できた
1.
ユーザーの意図を正しく解釈できる
2.
意図解釈の結果、正しいアクションを実行できる
3.
結果をもとに、最終的な出力を出せる
4.
出力内容が正しく、その精度も高い
Copilotが提示した内容の精度って
誰がどう判断するものだろう？
過去事例？
問題はこれ
実際使ってみて？
52
例えば、コンサルティングのような
ネット上に情報なく、誰も思いつかな
かった
けど、実はよい回答ってどう評価する？
（↑これを出力させたかった場合とか特
に）
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# Page. 53

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLML2RPER.jpg)

PJのこれからとまとめ
53
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# Page. 54

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYM8R27W.jpg)

現在は社内展開して試用中
–フィードバック返ってきた
・修正とかしながら想定ユーザー＋αにβ版としてエージェントを配布して試用開始
└M365 Copilotライセンス保持/未保持者が混合
→1ヶ月当たりの金額感も監視中（未解決事件有り）
・アンケートを用いてその結果を回収中
└フィードバックMTGも開催
└思ったより肯定的な意見が多くてうれしい
機能の拡充は必須だけど
商談でも問合せでも使用できそう
54
一部業務でも使えたし今後に期待
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# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R9V5R5E9.jpg)

PJのこれから
現在は勉強＋機能拡充のため以下の検討
バックエンドを単なるAPIではなく、
プロンプトやナレッジを持つ
MCPサーバーとして構築できないか
フロントをCopilotだけではなく、
エージェント機能を持つWebアプ
リ
として作れないか
Copilot Studio卒
業？
あと一部メンバーの入れ替わりがあるので何を担当させようか悩み中
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# Page. 56

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二年目が四苦八苦しながらAIエージェントを作成して社内展開までした話
学んだこと
1. 理想の構成よりすぐ作成可能な構成
1. PoC・デモは作成までのブロッカー要素を減らしてなるはやで作る
2. MVPを優先して、まずユーザーに使ってもらう
2. 「できる」と「期待通りできる」は違う
1. 認証・料金・疎通は先に小さく確かめる
2. 本番で試す前に、意図した条件で試せる環境を用意する
失敗してもまた
作り直せる
大きな失敗は防ぐ
3. わからなくても、相談しながら前に進められる
1. 経験者も知見も予算がなくても人とAIに相談し、役割分担すれば前に進められる
4. うまくいかなくても不貞腐れない
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# Page. 57

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK985R9JD.jpg)

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# Page. 58

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3W2K89E5.jpg)

Append
58
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# Page. 59

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKZ3M87G.jpg)

スタートアップサイエンス
59
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# Page. 60

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKD4RWJ8.jpg)

スタートアップサイエンスとは
概要
思い込みで作らず仮説を立てて検証しながら価値を見つける方法論
特徴
・顧客課題の理解
・小さく作る（MVP/PoC）
・実際に使ってもらう
・データやフィードバックから学ぶ
・仮説を修正する
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# Page. 61

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV1XR9JQ.jpg)

代表的な流れ
Customer-Problem Fit
その課題は存在するのか？
・顧客はいるのか
・何にどれくらい困っているのか
Problem-Solution Fit
その課題を解決できるのか？
・MVP/PoCを作る
・小さく試す
Product-Market Fit
本当に価値があるのか
・継続利用されるのか
・業務改善につながるのか
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# Page. 62

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGL2VM4JL.jpg)

今回のプロジェクトでは・・・
Customer-Problem Fit
その課題は存在するのか？
・顧客はいるのか
・何にどれくらい困っているのか
社内DXとして、関わりがある部署、
想定ユーザーを対象にヒアリングを実
施
↓
解決すべき課題を設定
Problem-Solution Fit
その課題を解決できるのか？
・MVP/PoCを作る
・小さく試す
Product-Market Fit
本当に価値があるのか
・継続利用されるのか
・業務改善につながるのか
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PoCとして最低限動く
AIエージェントを作成
1ヶ月程度の試用とアンケートを経て
改善や機能拡充を行う
（1回目のアンケート、フィードバックMTG
実施）
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# Page. 63

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYP6RR7P.jpg)

アーキテクチャ案①（シングルテナント）
当時のアーキテクチャ案①
シンプルに全社テナント一つで実装
テナントA
Entra ID認証
ロジック
REST API
接続
ユーザー
（人間）
特定の人へ
エージェン
トの配布
Copilot
Copilot
Studio
ナレッジ
（Excel）
アクセス
トークン
Azure
Functions
CSV
（Blob）
・アプリケーション認証の
許可
・アプリの登録
・アプリロール設定
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# Page. 64

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WY48QE1.jpg)

アーキテクチャ案②（Functionsだけ自分達のテナント）
一番ややこしくて面倒
当時のアーキテクチャ案②
テナントA
テナントB
Entra ID認証
ロジック
REST API
接続
ユーザー
（人間）
Copilot
Copilot
Studio
アクセス
トークン
Excel
（Share Point）
Azure
Functions
特定の人へ
エージェン
トの配布
・アプリケーション認
証の許可
ナレッジ
（Excel）
Graph APIの
許可
アプリケーション認証で
行きたい
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# Page. 65

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y642LEG.jpg)

アーキテクチャ案③（Functions以降を自分たちのテナント）
当時一番これが作るの楽そう
当時のアーキテクチャ案③
テナントB
テナントA
Entra ID認証
ロジック
REST API
接続
ユーザー
（人間）
Copilot
Copilot
Studio
アクセス
トークン
CSV
（Blob）
Azure
Functions
特定の人へ
エージェン
トの配布
・アプリケーション認
証の許可
ナレッジ
（Excel）
・アプリの登録
・アプリロール設定
アプリケーション認証で
行きたい
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# Page. 66

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWGWXRQ72.jpg)

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