AIエージェントとは？Copilot Studio・Gemini Enterprise と独自構築の違い

このような悩みを持っているIT担当者の方も多いのではないでしょうか。

両者ともに大手ベンダーが提供する信頼できる製品であることは理解していても、機能や強みの違いを正確に把握できていなければ、自社に合った選択ができません。

さらに既製品ではなく独自にAIエージェントを構築するという選択肢もあり、何を基準に選べばいいのかの判断軸が定まらない状況もあります。

そこで本記事では、「AIエージェントの違い」について解説します。「AIエージェントの基本的な仕組み」や「Copilot Studio と Gemini Enterprise の違い」、「独自構築が向いているケース」や「自社に合った選び方」にも触れていますので、ぜひ参考にしてください。

＜この記事でわかること＞

• AIエージェントの基本的な仕組みと通常のAIツールとの違い
• Copilot Studio と Gemini Enterprise の特徴と向いている企業の違い
• AIエージェントの独自構築が向いているケース

AIエージェントは、従来のAIツールとは根本的な仕組みと役割が異なるツールです。活用することで、企業にとって多くのメリットをもたらしてくれるでしょう。

AIエージェントについて、まずは基礎的な点から整理します。

AIエージェントとは、目標を伝えるだけで自ら計画を立て、必要な情報を収集し、実際にアクションを実行する自律型のAIシステムです。

通常のチャットAIが「人間がプロンプト（指示）を出し、それに対して1問1答で答える」という受動的な仕組みであるのに対し、AIエージェントは「見積書を作成して担当者に確認を依頼して」といった大まかな指示を出すだけで、必要な情報を収集して資料を作成し、確認依頼を送るまでの一連のプロセスを自ら考えて実行します。

「回答を生成する」ことが役割の中心だったこれまでのAIツールと比べ、

AIエージェントが自律的に業務をこなせる背景には、大規模言語モデル（LLM）が「頭脳」としてプランニングや推論・行動の意思決定を担う仕組みがあります。

よりわかりやすく分解すると、AIエージェントは指示されたタスクや目標を受け取ると、以下の順で行動して完了させます。

1. タスクを実行するための計画を立てる
2. 必要に応じて外部のツールやデータソースにアクセスをして情報を収集する
3. 状況に応じて次の行動を判断する

このように、あらかじめ決められた手順を繰り返すだけの従来型の自動化とは異なり、

AIエージェントが「自律的」と呼ばれる理由です。

企業がAIエージェントに注目する背景には、以下の要因があります。

• 人手不足の深刻化
• 投資対効果（ROI）重視の流れ
• 技術進化による導入ハードルの低下

限られた人員で、より多くの業務をこなせる体制を構築できるようになったのです。

いまやAIエージェントは単なる業務効率化ツールという枠を超え、企業の生産性と成果創出を支える基盤として位置づける企業も見られるようになっています。

AIエージェントの代表格は、「Copilot Studio」と「Gemini Enterprise」の2つです。両者がどのような特徴を持ち、どのように異なるのかを詳しく解説します。

Copilot Studio は、Microsoft が提供するノーコード型のAIエージェント構築プラットフォームです。アプリやデータを簡単に連携できる既製の接続ツールが豊富に用意されており、Power Platform や Dataverse と深く統合されている点が特徴となっています。

例えば、以下のような業務エージェントの構築が、知識を持っていない方でも可能です。

• FAQロボット
• 申請承認フロー
• データ照合

また、すでに Microsoft 365 を導入している企業であれば、「Teams」「SharePoint」「Outlook」といった日常的に使っているツールとシームレスに連携することができます。そのため、追加のインフラ投資をほぼ必要とせずに導入できる点も大きな強みです。Microsoft のツールを日常的に使用している企業ほど、恩恵は大きいでしょう。

Gemini Enterprise は、Google が提供する企業向けのAIエージェント基盤・データ統合プラットフォームです。NotebookLM Enterprise と組み合わせることで、社内文書を根拠とした回答を生成できる点が強みとなっています。

2026年4月には日本国内の政府調達で求められるセキュリティ基準であるISMAPへの登録も完了しているため、セキュリティ面での信頼性も高まっているのも特徴です。

Copilot Studio と Gemini Enterprise は、どちらも高機能なAIエージェント基盤ですが、強みとする領域が異なります。以下の表をご覧ください。

上を見れば分かるように、それぞれ Microsoft と Google、それぞれのサービスと連携しています。

両者の機能面での差は年々縮まってきているため、すでに使っている環境との親和性を重視した選び方がおすすめです。

Copilot Studio や Gemini Enterprise のような既製品は導入のハードルが低い一方で、全ての企業のニーズに対応できるわけではありません。以下の3つのケースでは、独自構築を検討する価値があります。

既製品では対応できない独自業務フローがある場合、AIエージェントの独自構築が向いている可能性があります。例えば、自社独自の複雑な業務フローや、業界特有の商習慣に基づいた判断ロジックがある場合などです。

既製品は、あくまで汎用的な業務（FAQ対応・申請承認・データ照会等）を想定して設計されています。そのため、自社にしかない特殊な業務プロセスをそのまま再現しようとすると、無理な設定変更や運用回避策が必要になりかねません。

社内に複数の独自システムがあり、それらを横断した高度な連携が必要な場合も、独自構築が向いているケースです。例えば、自社開発の基幹システムや特殊な業界向けソフトウェアなどが該当します。

このような場合、AIエージェントの独自構築が推奨されます。

既製品のコネクタでは対応できない独自システムとの連携が必須要件である場合、API開発を含めた独自構築によって、より柔軟で高度な連携を実現できるかもしれない点は留意した方が良いでしょう。

AIエージェントを独自構築した方が良いケースとして、長期的なコスト最適化と拡張性を重視するケースも該当します。利用規模が大きくなるほど、既製品のライセンス費用が増加していく傾向にあるためです。

また、既製品はベンダーの仕様変更やサービス終了の影響を受けるリスクがある点にも注意が必要です。独自構築であれば、自社の裁量で機能追加や仕様変更を柔軟にできるため、拡張性の面でも自由度は高いでしょう。

既製品と独自構築、どちらのAIエージェントを選ぶべきか迷った場合は、以下の基準を参考に判断してください。

自社に合ったAIエージェントを選ぶのに迷った際は、自社が現在利用しているグループウェアや業務システムとの連携性をまず確認しましょう。

例えば、以下のような形です。

既製品のコネクタで対応できない独自システムがある場合は、この段階で独自構築の必要性も視野に入れておきましょう。

自社に合ったAIエージェントを選ぶ際は、導入コストと運用負担のバランスを試算するのも大切です。以下のように既製品と独自構築では、コストの発生パターンが大きく異なるため、多角的な視点で検討するようにしましょう。

AIエージェントを選ぶ際は、

例えば、既製品は開発元のアップデートに依存しますが、大手ベンダーが継続的に機能強化をしてくれるという安心感があります。

一方の独自構築は、自由度が高い分、将来の機能追加も自社の裁量で計画的に進められる点が強みです。ただし、そのための開発リソースを継続的に確保できるかどうかが課題になります。

既製品と独自構築、それぞれ強みと弱みがあるため、自社の実状に合わせて検討するようにしましょう。

AIエージェントは、目標を伝えるだけで自ら計画を立てて業務を実行する、これまでのAIツールとは一線を画す技術です。

中でも、Copilot Studio は Microsoft 環境との親和性、Gemini Enterprise は Google Workspace 環境との親和性がそれぞれ大きな強みとなっています。前述にもありますが、自社が普段使っているグループウェアを軸に選ぶといいでしょう。

一方で、独自業務フローへの対応や複数システムとの高度な連携、長期的なコスト最適化を重視する場合は、既製品ではなく独自構築という選択肢もあります。

• 連携性
• コストと運用負担のバランス
• 将来の拡張性

という3つの判断基準を基に、自社にとって最適なAIエージェントの導入方法を見極めていきましょう。 

もし判断に迷った際は、AI-Clutchの無料診断を活用し、判断材料をひとつ増やしてみるのもおすすめです。