Compare · 構築型 AI プラットフォーム
agens と Microsoft Copilot Studio の違い
Copilot Studio は管理者が設計する構築型、agens は作り込み不要で実務を遂行する実行型。self-host・モデル自由度・実行ガバナンスで違いが出ます。
結論
Copilot Studio は管理者がトピックやフローを設計してエージェントを「作る」構築型で、Power Platform と Azure を前提とします。agens は作り込み不要で、チャットでゴールを伝えるだけで AI が自律的に計画・実行する「実行型」です。最大の違いは、自社環境で完結できる self-host と、ローカル LLM まで含む真の Multi-LLM、そして操作の巻き戻し・異常自動停止を備えた実行ガバナンスにあります。
Why agens
Microsoft Copilot Studio ではなく agens を選ぶ理由
作り込みゼロで実行
トピックやフローを設計せず、チャットでゴールを伝えるだけ。AI が手順を自ら組み立てて実務を完遂します。
self-host で社内完結
Helm / Kubernetes で自社環境に deploy。推論をローカル LLM に切り替えれば、データを外に出さない構成も組めます。Copilot Studio はクラウド前提です。
Azure に縛られない Multi-LLM
OpenAI / Anthropic / Google / Ollama を設定で切替。Copilot Studio もマルチモデル化していますが、選択は Azure AI Foundry 経由に限られ、ローカル推論は対象外です。
巻き戻せる組織統制
誰が何を AI にやらせたかを監査ログに記録。誤操作は巻き戻し、異常な大量操作は自動停止。安心して任せる統制を標準装備します。
機能比較：agens と Microsoft Copilot Studio
| 観点 | agens推奨 | Microsoft Copilot Studio |
|---|---|---|
| 導入のしかた | 作り込み不要。チャットでゴールを指示するだけ | 構築型。管理者がトピック / フロー / 知識源を設計 |
| 主な利用者 | 業務担当者（現場） | 管理者・市民開発者（IT / Power Platform 担当） |
| タスクの形態 | ゴールから手順を自律的に計画・実行（非定型も可） | 設計したトピックの範囲で動作（自律トリガーも追加） |
| 実行環境 | 隔離サンドボックスでコード実行まで行う | Power Automate フロー / コネクタ / プロンプトを実行 |
| モデル | Multi-LLM（OpenAI / Anthropic / Google / Ollama、ローカル可） | マルチモデル対応だが Azure AI Foundry 経由に限定 |
| 提供形態 | クラウド ＋ self-host（社内完結可） | クラウドのみ（Azure / Power Platform 前提） |
| 連携 | MCP 経由で SaaS・基幹システム・API に接続 | 1,000+ コネクタ・Microsoft Graph・MCP に対応 |
| 成果物 | 会社の資産としてフォルダに保存・共有・再利用 | 構築したエージェント / 会話の応答 |
| 組織統制 | 監査ログ・RBAC・操作の巻き戻し・異常自動停止 | Power Platform 管理センター / Purview / Entra に準拠 |
| 料金体系 | 規模・構成に応じた個別見積（クラウド / self-host） | Copilot Credits（従量・前払いパック） |
In depth
どこが、どう違うのか
「作る」か「指示する」か
作り込みを前提にしません。「請求書を処理して」のようにゴールを伝えれば、AI がツールを選び、手順を組み立て、最後まで実行します。定例化したい手順だけ Skills / Workflows として保存すれば、翌月からは無人で自動実行されます（低い床 × 高い天井）。
管理者がトピック・プロンプト・知識源・Power Automate フローを組み立てて「エージェントを作る」プラットフォームです。2025 年以降は自律トリガーで監視・起動するエージェントも作れますが、まず設計・構築する工程が必要で、現場がそのまま使い始められるものではありません。
モデルの自由度と self-host
OpenAI・Anthropic・Google・Ollama などを設定で切り替えられ、推論を社内のローカル LLM に寄せることも可能。Helm / Kubernetes で自社環境に deploy すれば、データを外部に出さない構成も組めます。
Copilot Studio もマルチモデル化し、Azure AI Foundry 経由で OpenAI に加え Anthropic Claude 等を選べます。ただし選択は Azure AI Foundry のガバナンス下に限られ、ローカル推論や任意エンドポイント、self-host のランタイムは提供されていません。
安全に任せるための統制
全操作が監査ログに残り、AI が誤って消したファイルは復元可能、異常な大量操作は自動で停止します。AI に認証情報を直接持たせず、隔離環境で実行します。
統制は Power Platform 管理センター・Microsoft Purview・Entra に準拠し、DLP やコネクション管理が使えます。Microsoft の管理体系に統一したい組織には強力ですが、操作単位の巻き戻しや異常自動停止といった実行ガバナンスは設計思想が異なります。
Microsoft 365 とのつながり
MCP 経由で Microsoft 365（メール・予定表・Teams など）にも接続でき、Microsoft 以外の SaaS・基幹システムも横断して実務を遂行します。
Microsoft Graph と深く統合し、Teams や SharePoint の中でエージェントを動かせるのが最大の強み。すでに Microsoft 365 / Power Platform に深く投資している組織では、この一体感が大きな利点になります。
Which to choose
どちらを選ぶべきか
agens が向くケース
- ✓現場がそのまま使える「作り込み不要」を重視する
- ✓モデルを固定したくない・ローカル LLM や self-host で社内完結したい
- ✓非定型な実務まで AI に遂行させ、成果を組織の資産として残したい
- ✓操作の巻き戻しや異常自動停止を含む実行ガバナンスが要る
Microsoft Copilot Studio が向くケース
- ・すでに Microsoft 365 / Power Platform / Azure に深く統合している
- ・Teams / SharePoint の中で動く社内エージェントを作り込みたい
- ・市民開発者がノーコードで会話ボット・自動化を内製したい
- ・Microsoft の管理・ライセンス体系に統一したい
乗り換えずに、併用もできる
agens は MCP の server / client 両対応です。Copilot Studio で作ったエージェントから agens の skill / workflow / folder を呼び出したり、agens から Microsoft 365 を操作したりできます。乗り換えなくても、Copilot Studio を「入口」、agens を「実行・統制の基盤」として組み合わせられます。
連携できるツールを見る →よくある質問
agens は Microsoft 365 と連携できますか?
Copilot Studio はもう Azure OpenAI だけではないと聞きました。モデルの違いは?
Copilot Studio から乗り換える理由は?
self-host はできますか?
両方を併用できますか?
最終更新: 2026 年 6 月