Copilot の拡張性を解説：AI エージェント、MCP、Copilot Studio、Microsoft Foundry でプロンプトエンジニアリングの先へ

企業が Microsoft 365 Copilot を本格的に使い始めると、プロンプトエンジニアリングだけでは足りません。問いは「Copilot を自社のアプリ、データ、業務プロセス、ナレッジとどうつなぐか」に変わります。スイスの Microsoft MVP との対話を通じて、Copilot の拡張性とエージェントアーキテクチャが実際にどう機能するのかを解説します。

▶ Copilot の拡張性を解説：AI エージェント、MCP、Copilot Studio、Microsoft Foundry でプロンプトエンジニアリングの先へ（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. 標準の Copilot はどこまでで、拡張性はどこから始まるのか：独自のオーケストレーター、カスタム UI、自社 Web サイトへのエージェント組み込み
2. マルチエージェント構成：フロントエージェントが、独自の指示・MCP サーバー・ナレッジソースを持つ専門エージェントへリクエストを振り分ける仕組み
3. Copilot Studio、Microsoft Foundry、カスタム開発の使い分け：オーケストレーションのカスタマイズ、独自モデルの統合、Copilot Credits でのライセンスコスト管理
4. API 統合だけでなく MCP へ：MCP サーバーが AI 向けツールを統一する理由と、Microsoft Graph・RAG・セマンティックインデックスの連携
5. セキュリティとガバナンス：データの理解、Purview と秘密度ラベル、委任されたユーザー権限、あらゆる AI ソリューションの透明性

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。