AI Builderとは？できること・使い方・Copilotとの違いを解説

2026/09/01 お役立ち記事

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ノーコードAI機能組み込みツールの基本的な役割がわかる
ノーコードAI機能組み込みツールと対話型AIアシスタントの違いがわかる
業務での使い方3つのシナリオがわかる

ノーコード・ローコード開発基盤を使い始めると、「業務アプリ・業務フローにAI機能を組み込むツール」と「対話型のAIアシスタント」という2種類のAI機能に出会うことがあります。Microsoft Power Platformの「AI Builder」はその代表例の一つですが、どちらもAIを使う機能である一方、役割が異なるため、目的に合わない方を選ぶと期待した効果が得られません。本記事では、ノーコードAI機能組み込みツールとは何か、できること・使い方、対話型AIアシスタントとの違いを解説します。

ノーコードAI機能組み込みツールとは何か

ノーコードAI機能組み込みツールとは、プログラミングの専門知識がなくても業務アプリ・業務フローにAI機能を組み込める仕組みのことです。フォーム処理、オブジェクト検出、予測モデリングなど、事前構築済みモデルの利用とカスタムモデルの作成の両方に対応しているものが一般的です。Microsoft Power Platformに組み込まれた「AI Builder」は、この種のツールの代表例です。

ノーコードAI機能組み込みツールと対話型AIアシスタントの違い

ノーコードAI機能組み込みツールは業務アプリ・フローにAI機能を組み込む「裏方処理エンジン」、対話型AIアシスタントは自然言語での対話を通じて利用者を支援する「対話の窓口」という違いがあります。

機能	役割	向いているシナリオ
ノーコードAI機能組み込みツール(例:AI Builder)	ロジック化できる処理を裏方で自動実行する	請求書のデータ抽出、画像からの情報検出等
対話型AIアシスタント(例:Copilot)	自然言語での対話を通じて利用者を支援する	文章作成の補助、情報整理、対話型アシスタント

条件分岐等でロジック化できる処理はノーコードAI機能組み込みツール、自然言語でのやり取りを通じて柔軟に対応してほしい場面は対話型AIアシスタントという使い分けが基本的な考え方です。加えて、この種のツールは単体で完結するものではなく、業務フロー自動化ツールや業務アプリ作成ツールと組み合わせて承認フロー等の業務プロセス全体に組み込むことで効果を発揮します。既存のワークフローをどう自動化するか、全体設計から見直すことも導入効果を高めるポイントです。

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ノーコードAI機能組み込みツールの業務での使い方

請求書等の書類からのデータ抽出、画像からの物体検出、過去データに基づく予測モデリングという3つの使い方が、この種のツールの代表的な活用シナリオです。いずれも業務フロー自動化ツールや業務アプリ作成ツールと組み合わせ、既存の業務フローの一部としてAI処理を組み込む形で使われます。

各社のライセンス体系は継続的に見直されており、利用条件も変更される場合があります。導入前に、公式サイトで最新のライセンス条件を確認することが重要です。

ノーコードAI機能組み込みツールを導入する際の進め方

導入は、対象業務の選定、事前構築済みモデルでの試用、精度確認、本番運用への組み込みという4段階で進めると、失敗のリスクを抑えやすくなります。

最初に取り組む対象業務は、判断のルールが明確で、AIが処理する項目数が限定的な業務を選ぶことが望ましいです。例えば、決まった書式の請求書からの金額・日付の抽出のように、抽出すべき情報の種類が固定されている業務は、この種のツールが得意とする領域です。反対に、書式が毎回異なる書類や、抽出すべき項目が業務ごとに変わる場合は、精度が安定しにくく、最初の導入対象としては適していません。

事前構築済みモデル(すでに用意されているAIモデル)を使って試用する段階では、実際の業務データに近いサンプルを使い、期待する精度が出るかを確認します。事前構築済みモデルで精度が不十分な場合は、自社のデータを使ってカスタムモデルを作成する選択肢もありますが、カスタムモデルの作成には一定量の学習データと調整の手間が必要になるため、まずは事前構築済みモデルで十分な業務から着手するのが現実的です。精度確認では、AIが誤って抽出した項目がどの程度発生するか、その誤りが業務上どの程度の影響を持つかを評価し、許容できる水準かどうかを判断します。

対話型AIアシスタントと組み合わせて使う場面

ノーコードAI機能組み込みツールと対話型AIアシスタントは競合する機能ではなく、業務プロセスの異なる部分をそれぞれ担うことで、組み合わせて使うことができます。

例えば、請求書の処理業務では、ノーコードAI機能組み込みツールが請求書から金額・取引先名・日付といった情報を自動抽出し、業務フロー自動化ツールがその情報を承認フローに乗せる、という「裏方処理」を担います。一方、その承認フローの中で、承認者が内容を確認する際の補足説明や、例外的な処理が発生した場合の対応方法を対話型AIアシスタントに質問して確認する、といった「対話による支援」を組み合わせることができます。このように、定型的な処理はノーコードAI機能組み込みツールに任せ、人が判断に迷う場面では対話型AIアシスタントに相談する、という役割分担を意識すると、それぞれの機能を無理なく活用できます。

ノーコードAI機能組み込みツール導入でよくある失敗パターン3つ

対話型AIアシスタントとの役割を混同する、ロジック化できない処理に無理に使う、ライセンス条件を確認せず導入するという3つが、この種のツール導入でよく見られる失敗の典型です。

失敗パターン1:対話型AIアシスタントとの役割を混同する。対話型のやり取りを期待してノーコードAI機能組み込みツールを選び、想定した使い方ができないケースです。役割の違いを理解することが回避策になります。

失敗パターン2:ロジック化できない処理に無理に使う。条件分岐で表現しにくい柔軟な判断業務にノーコードAI機能組み込みツールを適用し、うまく機能しないケースです。用途を見極めて選ぶことが回避策になります。

失敗パターン3:ライセンス条件を確認せず導入する。利用条件の変更に気づかず、想定していた機能が使えなくなるケースです。導入前・利用中も公式情報を確認することが回避策になります。

業種別に見るノーコードAI機能組み込みツールの活用例

この種のツールが実際にどう役立つかは業種によって異なり、経理・製造・小売・サービス業ではそれぞれ活用の重点が違います。共通するのは、書式や項目がある程度固定された業務から適用しやすいという点です。

経理・バックオフィス業務では、請求書や領収書、納品書といった書類から金額・日付・取引先名を抽出する用途が中心になります。月次で大量に発生する書類ほど、抽出処理を自動化した際の作業時間削減効果は大きくなりやすい一方、取引先ごとに書式がまちまちな場合は、事前構築済みモデルだけでは精度が安定しないこともあります。その場合は、主要な取引先の書式に絞ってカスタムモデルを育てていくアプローチが現実的です。

製造業では、検品工程での外観検査や部品の異物検出など、画像からの物体検出の用途が代表的です。ただし、製造ラインの照明条件や撮影角度が一定でないと検出精度が安定しにくいため、導入を試す前に撮影環境を整えることが、実質的な精度向上策になる場合があります。予測モデリングは、需要予測や設備の稼働データを使った異常兆候の把握といった用途で検討されますが、十分な量の過去データが蓄積されていることが前提になります。

小売・サービス業では、店舗やコールセンターに寄せられる問い合わせ内容の分類、アンケートの自由記述からの傾向抽出など、テキストを扱う用途が中心になりやすい傾向があります。定型的な分類作業をノーコードAI機能組み込みツールに任せ、個別対応が必要な案件を人が判断するという役割分担にすると、対応の質を落とさずに業務量を抑えやすくなります。いずれの業種でも、単体で完結させようとせず、業務フロー自動化ツールや業務アプリ作成ツールと組み合わせて既存の業務フローに組み込む視点が欠かせません。

ノーコードAI機能組み込みツールの精度を高めるためのポイント

学習データの質と量を確保すること、対象業務のばらつきを事前に把握すること、精度を定期的に見直す運用を組み込むことの3点が、この種のツールの精度を実務レベルまで高める上での基本的なポイントです。

カスタムモデルを作成する場合、学習データの量が不足していると、特定のパターンにしか対応できないモデルになりやすいです。書式のバリエーションをできるだけ幅広く含めたサンプルを用意し、実運用で想定されるケースに近い形でモデルを育てることが望まれます。あわせて、対象業務そのものにどの程度のばらつきがあるかを事前に洗い出しておくと、ツールに任せる範囲と、人が確認すべき範囲の線引きがしやすくなります。例えば、95%は定型パターンでも、残り5%が毎回異なる書式であれば、その5%は最初から自動化の対象外として運用設計に組み込んでおく方が、無理のない導入につながります。

導入後も、抽出結果が想定通りかを定期的にサンプリングして確認する運用を組み込むことが望ましいです。取引先の書式変更や、新しい種類の書類の登場によって、当初は問題なかった精度が徐々に低下することがあります。月次や四半期単位で誤り率を確認し、許容範囲を超えるようであれば、学習データを追加する、対象範囲を見直すといった対応を取る仕組みを、導入時点であらかじめ運用ルールとして決めておくと、精度の劣化に気づかないまま業務が回り続けるという事態を避けやすくなります。

よくある質問(FAQ)

Q1. ノーコードAI機能組み込みツールとは何ですか?

A. プログラミングの専門知識がなくても業務アプリ・業務フローにAI機能を組み込める仕組みです。Microsoft Power Platformの「AI Builder」はその代表例です。

Q2. ノーコードAI機能組み込みツールと対話型AIアシスタントはどう違いますか?

A. ノーコードAI機能組み込みツールはロジック化できる処理を裏方で自動実行する機能、対話型AIアシスタントは自然言語での対話を通じて利用者を支援する機能という違いがあります。

Q3. ノーコードAI機能組み込みツールはどのような業務に向いていますか?

A. 請求書等の書類からのデータ抽出、画像からの物体検出、予測モデリングなど、ロジック化しやすい業務に向いています。

Q4. 対話型のアシスタントが欲しい場合はどうすればよいですか?

A. Copilotのような対話型AIアシスタントのほか、業務用途に特化したチャットボットサービスも選択肢になります。

Q5. ノーコードAI機能組み込みツールのライセンス条件は変わりますか?

A. 各社のライセンス体系は継続的に見直されているため、導入前に公式サイトで最新の条件を確認することをおすすめします。

Q6. ノーコードAI機能組み込みツールと対話型AIアシスタントは併用できますか?

A. 併用が進んでおり、対話型AIアシスタント上でノーコードAI機能組み込みツールで作成した機能を利用できる連携も提供されています(例:Copilot上でのAI Builder連携)。

まとめ｜今日からできる3つのこと

用途に応じて使い分ける:ロジック化できる処理はノーコードAI機能組み込みツール、対話型は対話型AIアシスタントを検討します。
ライセンス条件を最新の情報で確認する:導入前・利用中も公式サイトを確認します。
対話型のニーズはチャットボットサービスも検討する:対話型AIアシスタント以外の選択肢も比較します。

企業規模別に見るノーコードAI機能組み込みツール活用のポイント

ノーコード・ローコード開発基盤を利用している企業であれば、規模を問わず活用余地がありますが、中小企業と大企業とでは、導入プロセスの重点が異なります。

中小企業では、情報システム部門を持たない場合も多く、業務担当者自身が設定を試みることになりやすいです。この場合、まずは事前構築済みモデルで対応できる、書式が固定された書類の処理から始め、小さな成功事例を作ることが、社内での理解を得やすくする近道になります。カスタムモデルの作成のように専門知識が必要な領域は、無理に自社で対応しようとせず、外部の専門家やベンダーへの相談も選択肢として持っておくとよいでしょう。

大企業では、複数の部門がそれぞれ独自に活用を進めると、似たような処理を部門ごとに別々に構築してしまい、非効率が生じることがあります。情報システム部門やDX推進部門が、社内で構築されたモデルやワークフローを一覧管理し、他部門でも再利用できる形で共有する体制を整えることで、重複した開発を避け、組織全体での活用効率を高めやすくなります。ライセンス条件の確認や、カスタムモデルの精度管理についても、専門部署が中心となって全社的な基準を設けることが望まれます。

参考文献

経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」第1.2版 2026年3月 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf(2026年8月13日取得)

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