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Copilot StudioとDataverse連携とは？できること・ナレッジ設定手順・活用例を解説
最終更新日：2026.10.15
目次
「社内に蓄積したデータをAIに活用させたいけれど、何から始めればいいのかわからない」。そんな声をよく耳にします。受注情報や顧客データ、社内制度の情報など、企業には貴重なデータが眠っています。
これらをAIの回答根拠として活かせるのが、Copilot StudioとDataverseの連携です。社員がチャットで質問するだけで、社内の業務データにもとづいた答えが返ってくる。そんな仕組みを、多くのケースではコードを書かずに、あるいは最小限のコードで構築できます。
この記事では、DataverseとCopilot Studioをつなぐ2つの方法や、できること、具体的な設定手順、導入前に押さえたい注意点までを、経営層や業務推進担当の方に向けてわかりやすくまとめました。自社での活用イメージを描く一助となれば幸いです。
Copilot StudioとDataverseの基礎知識
まずは、Dataverseとは何か、そしてCopilot Studioと連携させると何が起きるのかを整理します。土台となる考え方を押さえておくと、後の設定手順や活用例がぐっと理解しやすくなります。基本から順に解説します。
Dataverseとは
Dataverseは、Microsoft Power Platformの中核をなすクラウド型のデータ基盤です。テーブル形式で業務データのセキュリティや拡張性を確保しながら、一元的に管理できます。
DataverseはPower Platformの主要なデータ基盤の1つで、Power AppsやDynamics 365など多くの業務アプリケーションで利用されています。 Dynamics 365やPower Appsを使っている企業にとっては、身近な場所にデータが蓄積されている状態といえるでしょう。
エンタープライズレベルのセキュリティやガバナンスを備えている点も特徴です。アクセス権限を細かく制御できるため、適切なセキュリティ設定を行うことで、機密性の高いデータを扱う環境も構築できます。
Copilot StudioとDataverseを連携させると何ができるのか
Copilot Studioは、Power Platform上でAIエージェントおよびワークフローを作成できるサービスです。ここにDataverseを連携させると、テーブルに格納された業務データをエージェントが参照できるようになります。
Microsoftの公式ドキュメント「Copilot Studio でエンタープライズ ナレッジとして Dataverse を追加する」によると、Dataverseに保存されたエンタープライズデータを知識ソースとして使うことで、検索拡張生成（RAG）の技術により、ユーザーに関連するビジネス上の情報を提供できるようになります。
社員はチャットで質問するだけで、社内データにもとづいた回答を得られます。裏側の仕組みを意識することなく、自然な会話で必要な情報にたどり着ける点が魅力です。
なぜ今、業務データとAIの連携が重要なのか
多くの企業では、データがシステムごとに分断された「サイロ化」の状態に陥っています。人事は人事のシステム、営業は営業のシステムと、情報がばらばらに管理され、必要なデータへ自力でたどり着けないことも珍しくありません。
こうした状況では、社員は「担当者に直接問い合わせる」という手段を選ばざるを得なくなります。その結果、特定の部署に問い合わせが集中し、本来の業務を圧迫してしまうのです。
散在する業務データをAIの回答根拠として使えるようにすれば、こうした課題の解消につながります。意思決定の迅速化や、定型的な問い合わせの削減が期待できるでしょう。
Copilot StudioでDataverseを連携する2つの方法
Copilot StudioでDataverseのデータを使うには、大きく2つのアプローチがあります。それぞれ得意なことが異なるため、目的に応じて選ぶことが大切です。ここでは両者の違いと使い分けを整理します。
①ナレッジソース（RAG）として使う
1つ目は、Dataverseテーブルをナレッジソースとして追加する方法です。これにより検索拡張生成（RAG）が働き、テーブル内のデータを検索して、その根拠にもとづいた回答をAIが生成します。
Microsoftの公式ドキュメント「ナレッジ ソースとして Dataverse テーブルを追加する」によると、Dataverseテーブルをナレッジソースとして統合すると、エージェントはテーブルに格納されているデータにもとづいて動作するようになります。
このナレッジソースが向いているのは、次のような用途です。
- 社内規程や制度に関するFAQへの回答
- 手順書やマニュアルの照会
- 蓄積されたデータの検索と要約
「調べて答える」タイプの使い方に適したアプローチといえます。
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②ツール（アクション）としてデータを取得・更新する
2つ目は、コネクタを介してDataverseのレコードを取得・更新する方法です。ナレッジソースが「読んで答える」ことに向くのに対し、ツール（アクション）はデータを書き換える処理まで組み込める点が異なります。
たとえば、申請内容をDataverseに新しいレコードとして登録したり、案件の進捗ステータスを更新したりといった操作が可能になります。単に情報を参照するだけでなく、業務の流れそのものにAIを組み込めます。
情報の参照だけでよい場合はナレッジソース、データの登録・更新まで行う場合はツール（アクション）が基本的な選択肢です。
ナレッジソースとツール（アクション）の使い分け
2つの方法は、目的に応じて使い分けるのが基本です。判断の軸となる違いを整理すると、次のようになります。
- 用途：ナレッジソースは「検索して答える」／ツール（アクション）は「取得・更新して処理する」
- RAG：ナレッジソースは対応する／ツール（アクション）は該当しない
- データの変更：ナレッジソースは行わない／ツール（アクション）は登録・更新ができる
FAQや規程照会のように、既存のデータから答えを導きたい場合はナレッジソースが適しています。一方、申請の登録やステータス変更のように、データを動かす必要がある場合はツール（アクション）を選びます。
もちろん、両者を組み合わせることも可能です。「まず情報を照会し、その結果をもとにデータを更新する」といった一連の流れを設計すれば、より実務に近い自動化を実現できます。
Copilot StudioとDataverse連携でできること（活用例）
連携の方法を理解したところで、次は具体的な活用イメージを紹介します。自社のどの業務に当てはまりそうか、想像しながら読み進めていただくと、導入後の姿が描きやすくなります。部門をまたいだ代表例を見ていきましょう。
社内問い合わせ・FAQへの回答
就業規則や社内制度に関する情報をDataverseで管理し、社員からの質問にAIが一次回答する使い方です。規程を見れば自明な質問が担当部署に集中する状況は、多くの企業で見られます。
こうした定型的な問い合わせを、AIが一次対応を担います。社員は担当者を待つことなく、その場で答えを得られるようになります。
RAGによる回答には、参照元（ソース引用）が表示される場合があります。どのデータにもとづいた回答なのかを確認できれば、根拠をたどりながら安心して活用できるでしょう。
受注・案件データの照会
Dataverseで受注管理を行っている場合、その案件データをAIに照会できます。「案件名が◯◯のものは何件ありますか」といった質問に、AIが即座に答えを返します。
これまでは、担当者がシステムを開き、条件を絞り込んで検索する必要がありました。その手間が、チャットでの一言に置き換わります。
日々発生する細かな照会作業が減れば、担当者はより付加価値の高い業務へ時間を振り向けられるようになるでしょう。
顧客・名刺データの会話ベース活用
Dataverseに蓄積した顧客情報や名刺データも、チャットで自然に引き出せます。営業担当者が商談前に、過去のやり取りや関連情報を素早く確認するといった使い方が考えられます。複数のシステムを行き来する時間を短縮できることは 現場にとって大きな価値です。
会話形式で必要な情報にアクセスできることで、商談準備の質とスピードの両立が期待できます。
部門別の活用イメージ（営業・人事・情シスなど）
ここまでの活用例を部門別に整理すると、それぞれの業務に自然に組み込めることがわかります。
- 営業部門：案件や顧客データの照会、商談準備の情報収集
- 人事部門：就業規則や人事制度に関するQAへの一次回答
- 総務・管理部門：社内手続きや申請ルールの案内
- 情報システム部門：各種マスタデータの参照、問い合わせ対応
既存のDynamics 365やPower Appsのデータをそのまま活かせる点が、この連携の強みです。新たにデータを移し替える必要が少なく、今ある資産を土台に始められます。
DataverseをナレッジソースにするCopilot Studioの設定手順
ここからは、DataverseをナレッジソースとしてCopilot Studioに追加する流れを解説します。技術的な細部に立ち入りすぎず、全体像をつかむことを目的に、4つのステップに分けて紹介します。順に確認していきましょう。
STEP1｜Dataverse検索（Dataverse Search）の有効化を確認する
最初に確認したいのが、環境でDataverse検索（Dataverse Search）が有効になっているかどうかです。前掲のMicrosoft公式ドキュメント「ナレッジ ソースとして Dataverse テーブルを追加する」によると、このナレッジソースを使うには、Copilot StudioエージェントがDataverse検索を使用する必要があります。
もしエージェントにDataverseテーブルを追加できない場合は、環境内でDataverse検索を有効にするよう管理者へ依頼しましょう。ここでつまずくケースは意外と多いため、最初に押さえておくと安心です。
まずは「前提となる環境が整っているか」。この確認から着手するのが、着実な進め方になります。
STEP2｜エージェントにDataverseテーブルを追加する
前提が整ったら、Copilot Studioでエージェントを作成し、ナレッジソースとして対象のDataverseテーブルを追加します。同ドキュメントによると、1つのナレッジソースごとに最大15個のDataverseテーブルを追加できます。必要に応じて、テーブルや列の意味をエージェントが正しく解釈できるよう、説明・同義語・用語集を設定します。
必要なデータだけを対象に絞り込むと、回答の精度が高まりやすくなります。あれもこれもと欲張らず、目的に沿ったテーブルと列を選びましょう。
STEP3｜同義語・用語集で回答精度を高める
見落とされがちですが、回答精度を大きく左右するのが同義語（シノニム）や用語集の設定です。業界特有の用語や社内独自の略語、数値列の意味などをAIに教えることで、データを正しく解釈しやすくなります。
たとえば、テーブル内の、数値だけで構成された列では、その数値が何を意味するのかをAIが正しく判断できない場合があります。 同義語や説明を用意することで、AIがユーザーの要求を正しく認識し、適切な回答を返せる可能性が高まります。
地味に見える工程ですが、ここを丁寧に行うかどうかで実用性は大きく変わります。手を抜かずに整えたい部分です。
STEP4｜テスト・参照確認と公開
設定が終わったら、想定される質問でテストを行います。正しい回答が返るか、そして参照元が適切に示されるかを確かめましょう。回答に参照元が表示される場合は、それをたどることで、どのデータをもとにしたのかを確認できます。このチェックを通じて、実務で使えるレベルかどうかを見極めます。
問題がなければ、Teamsなどのチャネルへ公開します。公開後も回答の様子を継続的にチェックし、精度を調整し続ける姿勢が、AIを育てる近道になるでしょう。
導入前に押さえる制約・料金・セキュリティ
導入を具体的に検討する段階では、機能面だけでなく、制約やコスト、安全性への理解も欠かせません。あとになって「こんなはずでは」とならないよう、事前に確認しておきたい3つの観点を整理します。
プレビュー機能・容量などの制約
Dataverseをナレッジソースとして使う機能には、プレビュー段階の要素が含まれる場合があります。前掲のMicrosoft公式ドキュメントでも、プレビュー機能は運用環境での使用を想定しておらず、機能が制限される可能性がある旨が案内されています。
また、Dataverse検索のインデックスを作成すると、追加のDataverse容量コストが発生する点にも注意が必要です。扱うデータ量が増えるほど、容量への配慮が求められます。
仕様は今後変更される可能性もあるため、実際に導入する前には公式ドキュメントで最新の情報を確認しておきましょう。
料金・ライセンスの考え方
Copilot Studioの利用そのものにはライセンスが必要です。加えて、Dataverseの容量や、利用するコネクタの種類によっては追加の費用が生じる場合があります。コストを見積もる際は、次のような要素を切り分けて考えると整理しやすくなります。
- Copilot Studioの利用にかかるライセンス費用
- Dataverseの容量や検索インデックスに関する費用
- プレミアムコネクタなど、追加ライセンスが必要になる連携
「どこまでが既存契約の範囲で、どこからが追加費用なのか」を早い段階で把握しておくと、経営判断がぶれずに済みます。
セキュリティとアクセス権限
社内の業務データを扱う以上、セキュリティへの配慮は欠かせません。特に、顧客情報や人事データといった機密性の高い情報を扱う場合は、慎重な設計が求められます。
Dataverseは、既存のアクセス制御やセキュリティ設定を踏まえた運用が可能です。なお、Dataverseテーブルをナレッジソースにする場合、エージェントの認証方法を「Authenticate with Microsoft」に設定する必要がある点も押さえておきましょう。
誰がどのデータにアクセスできるのかを適切に設計し、必要な人に必要な情報だけを届ける。安心して使える仕組みを先に整えることが、社内でAI活用を広げる土台になります。
Copilot StudioとDataverse連携を成功させる3つのポイント
最後に、連携を「導入して終わり」にせず、成果につなげるための勘所をまとめます。ツールをつないだだけでは、業務は変わりません。ここでは、実際に効果を生んでいる企業に共通する進め方を紹介します。
スモールスタートで効果を検証する
推奨したいのは、全社にいきなり広げるのではなく、小さく始めて育てるアプローチです。まずは効果の大きい業務を1つに絞り、そこで成果を測ることから始めます。
たとえば「社内手続きのFAQ」のような身近な業務でエージェントを構築し、現場の使われ方や声を集めながら精度を高めていく。この短い反復サイクルを回すことで、次の投資判断につながる材料が積み上がります。
小さな成功体験は、社内の懐疑的な見方を払拭する力にもなります。まずは対象を絞り、確かな一歩を踏み出すことが大切です。
データの整備・品質が回答精度を左右する
AIの回答は、もとになるDataverseのデータ品質に大きく依存します。データが古かったり、表記がばらばらだったりすると、いくら高性能なAIでも正確な回答は返せません。連携を始める前に、次のような観点でデータを見直しておくとよいでしょう。
- 表記や名称の統一が取れているか
- 不要になった古いデータが残っていないか
- AIに参照させたい情報が適切な列に整理されているか
「AIを導入する前に、まずデータを整える」。この順番を意識するだけで、導入後の満足度は大きく変わります。
現場浸透にはインターナルコミュニケーションが不可欠
優れた仕組みを入れても、使い方が分からないまま形骸化してしまう例は少なくありません。背景には、慣れたやり方を変える面倒さや、新しいツールへの不安があります。こうした変化のコストより、活用のメリットが上回ると社員が実感できなければ、行動は変わらないものです。だからこそ、現場との対話が重要になります。
「心理的安全性を保ち、社員が納得しながら使い始められる環境を整えること」。AI活用を根づかせるうえで、社内コミュニケーションの果たす役割は大きいといえます。
Copilot StudioとDataverseの連携はソフィアの伴走型支援にお任せ
ここまで読んで、「自社だけで進めきれるだろうか」と感じた方もいるかもしれません。多くの企業がぶつかる壁と、その乗り越え方を最後にお伝えします。弊社ソフィアが提供する伴走型の支援が、どのように役立つのかを紹介します。
「何から始めればいいかわからない」という共通課題
「社内データをAIに活用させたいが、進め方がわからない」という声は、規模を問わず多くの企業から聞かれます。生成AIを導入したものの、期待した成果につながらない企業は少なくありません。
課題の本質は、ツールそのものにあるのではありません。自社の複雑な業務やデータをどう活かすべきかを設計できる人材が、社内にいないという点にあります。
ツールを導入するだけでは、課題は解決しないのです。だからこそ、活用の「設計」を支える存在が求められています。
要件定義から回答精度チューニングまで並走する
弊社ソフィアの導入支援は、上流のコンサルティングで終わりません。現場のプロジェクトチームに直接入り込み、お客様と共に手を動かすことを大切にしています。支援の柱となるのは、次の3つの価値です。
- 要件定義からの並走：「何を作るべきか」を現場と一緒に定義する
- 現場ファシリテーション：泥臭い調整や合意形成を支える
- 回答精度のチューニング：AIが実務で使えるレベルになるまで調整する
Dataverseのデータを活かしたAIエージェントを、成果が出るまで伴走して育てる。導入して放置するのではない姿勢が、私たちの特徴です。
導入支援の3フェーズ（業務選定→要件整理→アプリ作成・評価）
支援は、大きく3つのフェーズで進みます。段階を踏むことで、効果の大きい領域から着実に成果を積み上げられます。
- PHASE1｜業務選定：どの業務をAI化すれば最もインパクトが大きいかを洗い出し、優先順位をつける
- PHASE2｜要件整理：自社独自の社内規程やデータ構造に基づき、最適な構成や連携プロセスを設計する
- PHASE3｜アプリ作成・評価：回答精度のチューニングを行い、現場展開に向けたマニュアルやデモ動画の作成まで支援する
自社のデータを活かしたCopilot Studioの活用を実現したい、けれど何から手をつければよいか分からない。そうした段階にある企業こそ、伴走型の支援が力を発揮します。まずは気軽にご相談ください。
まとめ
Copilot StudioとDataverseの連携は、社内に蓄積した業務データをAIの回答根拠として活かし、問い合わせ対応やデータ照会を効率化する手段です。既存のPower Platform環境を土台に、多くのケースでは最小限のコードで始められる点も魅力といえるでしょう。
活用にあたっては、ナレッジソース（RAG）とツール（アクション）の使い分けを理解し、目的に合った方法を選ぶことが第一歩になります。あわせて、データ品質の整備や、制約・セキュリティへの目配りも欠かせません。
成功の近道は、効果の大きい業務を1つ選び、スモールスタートで検証していくことです。自社だけで進めることに不安があれば、要件定義から並走する伴走型の支援を頼るのも有力な選択肢になります。まずは小さな一歩から、AI活用への挑戦を始めてみてください。
