【2026年最新】Copilot Studioとは？機能や活用シーン、他サービスとの比較も解説

自社専用のAIチャットボットやAIエージェントを構築できるツールとして、Microsoftの「Copilot Studio」と、オープンソースの「Dify」が比較される機会が増えています。

どちらもノーコード・ローコードでAIアプリを構築できる一方、得意とする領域は同じではありません。Microsoft 365との連携を優先するならCopilot Studioが有力ですが、セルフホスト、実行基盤の選択、RAGの調整、独自システムへの組み込みまで重視する場合は、Difyが適しているケースがあります。

本記事では、Copilot Studioの機能や料金、導入前に確認したいポイントを整理したうえで、Difyとの違いを比較します。製品の優劣を一律に決めるのではなく、自社の環境や要件に合うツールを見極めるためにお役立てください。

Copilot Studioとは？

Copilot Studioとは、Microsoftが提供するAIエージェント開発プラットフォームです。グラフィカルな編集画面を使い、会話の流れ、参照するナレッジ、実行するツールや業務フローなどをローコードで設計できます。

前身はチャットボット構築サービスの「Power Virtual Agents」です。現在はPower AutomateやDataverseをはじめとするPower Platform、TeamsやSharePointなどのMicrosoft 365製品と連携し、社内問い合わせへの回答から業務処理の実行まで対応できる基盤へと発展しています。

特に、SharePoint上の情報を参照する社内エージェントをTeamsやMicrosoft 365 Copilotで利用したい企業にとっては、既存のアカウント、権限、データ基盤を生かしやすい点が大きな特長です。

関連記事：DifyでLLMアプリを作るには？ Difyの特長や活用方法、導入方法まで徹底解説！

Copilot Studioでできること

Copilot Studioの主な機能は、次のとおりです。

• AIチャットボット・AIエージェントの構築：会話シナリオや条件分岐を画面上で設計し、生成AIによる回答やアクションを組み合わせられます。
• 社内ナレッジに基づく回答：SharePoint、Dataverse、Webサイト、アップロードした文書などをナレッジソースとして利用できます。
• 業務フローの自動化：Power Automateやコネクタを通じて、通知、承認、データ登録、外部APIの呼び出しなどを実行できます。
• 複数チャネルへの展開：Microsoft 365やTeamsに加え、Webサイトやアプリなどにもエージェントを公開できます。
• Microsoft 365 Copilotの拡張：自社のナレッジや業務処理を組み込み、社内向けCopilotを拡張できます。
• 生成AIによるオーケストレーション：ユーザーの依頼に応じて、利用するトピック、ツール、ナレッジ、ほかのエージェントなどをAIに選択させることができます。

そのため、Copilot Studioは単なるFAQボットだけでなく、「質問に回答した後、そのまま申請や登録処理を行う」といった業務エージェントにも活用できます。

Copilot Studioの料金体系

Copilot Studioの料金は、利用者、公開先、エージェントが実行する処理によって変わります。2026年7月時点では、主に次の選択肢があります。

Copilotクレジットの消費量は、生成回答、ナレッジの参照、エージェントのアクション、AIツールなど、実行する機能によって異なります。1回のユーザー入力で複数の処理が動けば、複数種類のクレジットが加算される場合もあります。

なお、Microsoft 365 Copilotのライセンスがあれば、すべての用途が無条件で無料になるわけではありません。社員向け利用として含まれる範囲、外部チャネルへの公開、Computer Use、独自のトリガーで動くフロー、Azure AI Foundryのモデル利用などは、それぞれ課金条件が異なります。

料金を比較する際は月額表示だけで判断せず、想定ユーザー数、月間の問い合わせ数、1回あたりに実行する処理、追加で利用するAzureサービスまで含めて試算することが重要です。

Copilot Studioの導入前に確認したい4つのポイント

1．Microsoftのクラウドサービスとして利用する

Copilot Studioはクラウドサービスであり、プラットフォーム全体を自社サーバーへインストールして運用するセルフホスト型の製品ではありません。

Power Platformのオンプレミスデータゲートウェイや、仮想ネットワークに対応したAzure AI Searchなどを組み合わせることは可能です。ただし、Copilot Studio自体を自社管理のサーバーや完全な閉域環境で稼働させたい要件には適合しません。

データの保存場所、リージョン間のデータ移動、プレビュー機能の取り扱いなどを含め、自社のセキュリティポリシーと照合する必要があります。

2．モデルは選べるが、Azure／Power Platformの構成を前提とする

Copilot Studioでは、エージェントの主要モデルを選択できるほか、プロンプトの処理にAzure AI Foundryのモデルを接続できます。したがって、「Copilot StudioではGPT以外を一切利用できない」という説明は正確ではありません。

一方、利用できるモデル、提供リージョン、一般提供かプレビューか、対応するAPI形式などには条件があります。外部モデルを利用する場合もAzure AI Foundryやコネクタを通じた構成が基本です。モデルプロバイダーのAPIやローカルLLMを、実行環境を含めて直接選びたい場合は、Difyのほうがシンプルに構成できるケースがあります。

3．高度なRAG調整ではAzureサービスの設計も必要になる

Copilot Studioは、SharePointやDataverseなどをナレッジとして手軽に追加できます。一方で、検索方式、チャンク、埋め込み、ランキングなどを細かく設計する場合は、Azure AI Searchなどの外部サービスを構成して接続する方法が有力です。

Copilot Studioでもベクトル検索やセマンティックランカーを利用できるため、「高度なRAGに対応できない」わけではありません。ただし、AIアプリの管理画面だけでRAGの設定と検証を完結させたい場合、Difyのほうが取り組みやすいことがあります。

4．利用量と処理内容によって費用が変わる

Copilot Studioは、エージェントが実行した機能に応じてCopilotクレジットを消費します。回答生成だけでなく、ナレッジ検索やアクションなども料金に影響するため、複雑なエージェントほど1会話あたりの費用を把握しにくくなる場合があります。

Microsoftは利用量の見積もりツールや管理機能を提供していますが、本番運用前にPoCを行い、実際の会話パターンでクレジット消費量を測定することが重要です。

Copilot StudioとDifyの違いを比較

Difyとは、生成AIアプリやAIエージェントをノーコード・ローコードで開発できるオープンソースのプラットフォームです。クラウド版に加え、自社環境へ構築するセルフホストにも対応しています。

Copilot StudioとDifyの主な違いを整理すると、次のようになります。

Difyが向いているケース

プラットフォームをセルフホストしたい

Difyの明確な強みは、プラットフォーム自体を自社管理の環境へ構築できる点です。オンプレミスサーバー、プライベートクラウド、クラウド上の自社テナントなど、要件に応じて実行環境を選べます。

ただし、セルフホストしただけでデータが一切外部へ出なくなるわけではありません。外部のLLM APIを利用すれば、入力データはその接続先へ送信されます。閉域運用を実現するには、Dify本体だけでなく、LLM、埋め込みモデル、ベクトルデータベース、監視なども含めて構成する必要があります。

RAGの精度を画面上で調整したい

Difyでは、一般的なチャンクに加えて親子チャンクやQ&A形式を選択でき、ベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索、Rerank、TopK、スコア閾値などを設定できます。

検索条件を変更しながら回答精度を検証できるため、社内規程、製品マニュアル、FAQなど、文書の特性に合わせてRAGを改善したい場合に適しています。

Microsoft製品に限定せずAIアプリを組み込みたい

Difyで作成したアプリはWebアプリとして公開できるほか、APIを通じて既存の業務システムや自社サービスへ組み込めます。モデルプロバイダーや外部ツールも用途に応じて選べるため、Microsoft 365を中心としないシステム構成でも採用しやすい点が特長です。

モデルや実行基盤を含めて主導権を持ちたい

Copilot Studioでも複数のモデルを利用できますが、AzureやPower Platformのサービス体系の中で構成することが基本です。Difyでは、モデルプロバイダーのAPI、独自の互換エンドポイント、ローカルLLMなどを選択し、アプリのワークフロー内で使い分けられます。

特定のクラウド基盤への依存を抑えたい場合や、モデルの性能・料金・データ取り扱い条件に応じて接続先を変更したい場合は、Difyを検討する価値があります。

関連記事：Difyのセキュリティは安全？ セキュリティが不安な場合の対策方法も解説！
関連記事：Difyの利用料金はいくら？ 主なプランとそれぞれの特徴、違いを分かりやすく解説

Copilot Studioが向いているケース

次のような企業では、Copilot Studioの導入メリットが大きいと考えられます。

• Microsoft 365 Copilotをすでに導入している
• 社内情報をSharePointやDataverseへ集約している
• 従業員がTeamsやMicrosoft 365上で利用するエージェントを作りたい
• Power AutomateのフローやPower Platformのコネクタを活用したい
• Microsoft Entra IDの認証や既存の権限を生かしたい
• インフラを自社で運用せず、Microsoftの管理基盤に統合したい

このような要件では、Difyから個別にMicrosoft製品へ接続するよりも、Copilot Studioのほうが短期間で導入できる可能性があります。

DifyとCopilot Studioはどちらを選ぶべき？

選定時は、機能数だけでなく「どこで、誰が、どのデータを使い、何を実行するか」を整理することが大切です。

また、両者を併用する方法もあります。たとえば、Microsoft 365内の定型業務はCopilot Studio、独自システムに組み込むAIアプリやセルフホストが必要な用途はDify、と役割を分ける構成です。

ただし、併用すると権限管理、ログ、コスト管理、開発ルールが二重になる可能性があります。PoCの段階で、各ツールを使い分ける基準と全社ガバナンスを決めておくことが重要です。

Copilot StudioとDifyに関するよくある質問

まとめ：Microsoft連携ならCopilot Studio、基盤の自由度ならDify

Copilot Studioは、Microsoft 365やPower Platformとの連携に強く、TeamsやSharePointを中心とした社内エージェントを構築しやすいサービスです。一方で、プラットフォーム自体のセルフホストはできず、高度なRAGや外部モデルの活用ではAzureサービスを含めた設計が必要になる場合があります。

Difyは、クラウド版とセルフホストを選択でき、モデル、RAG、外部ツール、実行環境を柔軟に構成できます。特に、閉域環境への構築、RAGの継続的な改善、Microsoft製品に限定されないAIアプリ開発を重視する企業に適しています。

TDSE株式会社は、Difyの公式販売・構築パートナーとして、Dify Enterpriseのライセンス販売、環境構築、AIアプリ・AIエージェント開発、研修、導入後の技術支援まで一貫してご支援しています。

また、Copilot Studio、Power Automate、Azure OpenAIなどの技術支援にも対応しています。「DifyとCopilot Studioのどちらが自社に合うか分からない」「既存環境を踏まえて比較したい」という段階でも、お気軽にご相談ください。

参考情報

• Microsoft：Copilot Studioのプランと価格
• Microsoft Learn：Copilot Studioのライセンス
• Microsoft Learn：Copilot Creditsの課金率と管理
• Microsoft Learn：Azure AI Foundryモデルの接続
• Dify Docs：セルフホスト
• Dify Docs：インデックス方式と検索設定
• Dify：オープンソースライセンス