Power AutomateのAI Builderとは？できること・使い方・料金を徹底解説

Power AutomateのAI Builderとは？できること・料金・使い方を徹底解説

この記事では、Microsoft Power AutomateのAI Builderについて、以下のポイントをわかりやすく解説します。

• AI Builderとは何か（概要・特徴）
• AI Builderで「できること」（代表的なAIモデルと活用例）
• AI Builderの料金体系とライセンス
• 実際に使うまでの手順（導入ステップ）
• よくある疑問・注意点

Power PlatformやPower Automateに興味はあるものの、

• AI Builderって何に使えるの？
• どこまでノーコードでできるの？
• 料金はどのくらいかかるの？

といった疑問をお持ちの方は、ぜひ参考にしてください。

1. Power AutomateのAI Builderとは？

AI Builderは、Microsoft Power Platform（Power Apps / Power Automate / Power Pages / Power Virtual Agents）で使える、ノーコード・ローコードのAI機能です。

専門的な機械学習の知識がなくても、あらかじめ用意されたAIモデルを選んで設定するだけで、次のようなAI機能を簡単にアプリやフローに組み込めます。

• 紙やPDF・画像からのデータ抽出（請求書、名刺、領収書など）
• フォームの自動読取・自動仕分け
• 顧客からの問い合わせの分類・感情分析
• 画像からの物体検出・分類（製品判別、点検の自動判定など）
• テキスト生成・要約・翻訳など

つまり、「Power Automateのワークフローの中に、AIを部品として組み込める」イメージです。
これにより、これまで人手で行っていた読み取り・判断・振り分けといった作業を、自動化・省力化できます。

AI Builderの大きな特徴

• ノーコードでAIモデルを利用 … 画面操作だけでAIを組み込める
• 標準のテンプレートが豊富 … 代表的な業務シナリオはテンプレートからすぐ試せる
• Power Automateとシームレスに連携 … トリガーやアクションとしてAIを呼び出せる
• Microsoft 365との親和性 … SharePoint、Teams、Outlook、Excelなどと組み合わせやすい

社内のデジタル化・DXを進めたい企業にとって、AI Builderは「AIを日常業務に組み込むための入り口」として非常に使いやすい機能です。

2. AI Builderでできること【代表的なモデルと活用例】

AI Builderには、すでに学習済みの「事前構築済みモデル」と、自社データで学習させる「カスタムモデル」があります。ここでは、Power Automateと組み合わせてよく使われる主な機能を紹介します。

2-1. フォーム処理（Form Processing）

フォーム処理は、請求書・注文書・申込書・見積書などの定型帳票から、必要な項目を自動で読み取るAIモデルです。

たとえば、次のような処理を自動化できます。

• 取引先からメール添付で届く請求書PDFを自動で読み取り
• 請求書番号・金額・支払期日・取引先名などの項目をAI Builderで抽出
• 抽出したデータをSharePointリストやDataverse、Excelに書き込み
• 金額や支払期日に応じて承認フローやリマインド通知を自動送信

これまで手入力していた作業を大幅に削減でき、入力ミスも減らせます。

2-2. ドキュメント処理（Document Processing）

フォーム処理に近い機能ですが、請求書・領収書・名刺など、用途別に最適化されたモデルも用意されています。
これらの事前構築済みモデルを使えば、ゼロから学習させる必要がなく、Power Automateのフローにすぐ組み込めます。

活用例：

• 経理部門での領収書精算の自動登録
• 営業部門での名刺情報の自動取り込み（顧客マスタ登録）
• 契約書や見積書からの主要項目の自動抽出

2-3. テキスト認識（OCR）

AI Builderのテキスト認識は、画像やスキャンPDFから文字を読み取るOCR機能です。
紙の書類やFAX、スキャン画像などからテキストを抽出し、その後の処理を自動化できます。

たとえば、

• FAXで届いた注文書を画像として保存
• AI Builderで文字を抽出
• 注文番号や数量、商品名などを解析して基幹システムに登録
• 不足情報があれば担当者にTeamsで通知

といったフローをPower Automateで構築できます。

2-4. カテゴリ分類（テキスト分類）

カテゴリ分類モデルでは、テキストの内容にもとづいてカテゴリ分けができます。
問い合わせ内容の種別判定や、メールの自動振り分けなどに有効です。

活用例：

• お客様問い合わせフォームから届く内容を「製品質問」「障害報告」「請求関連」などに自動分類
• 分類結果に応じて、担当部署のTeamsチャンネルに自動ポスト
• 優先度の高いカテゴリの場合は、即時にアラートメールを送信

2-5. 感情分析（Sentiment Analysis）

感情分析は、お客様の声やアンケート、SNS投稿などのテキストから、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」などの感情を判定する機能です。

Power Automateと組み合わせれば、

• アンケートの自由記述欄をAI Builderで解析
• ネガティブなコメントのみ抽出してレポート化
• 顧客満足度が低いコメントを営業・サポートチームに自動共有

といった仕組みを簡単に構築できます。
顧客ロイヤルティの把握や、クレームの早期発見に役立ちます。

2-6. オブジェクト検出（画像認識）

オブジェクト検出は、画像の中から特定の物体を検出し、個数や位置を特定するAIモデルです。

例えば、

• 商品の棚割り点検（陳列状況の自動チェック）
• 製造現場での部品有無の確認
• 設備点検時の写真から、異常箇所の自動検出

など、現場で撮影した写真をもとに自動判定することで、作業時間短縮やチェック漏れ防止につながります。

2-7. 予測（回帰・2値分類）

AI Builderの予測モデルでは、過去データを使って将来を予測したり、あるイベントの発生確率を推定したりできます。

代表的なユースケース：

• リード（見込み顧客）の受注確度予測
• 解約（チャーン）リスクの高い顧客の抽出
• 在庫切れリスクや需要予測

Power Automateのフローの中で予測モデルを呼び出せば、「リスクが高い顧客だけ営業担当にアラートを出す」といった自動化が可能です。

2-8. 生成AIとの連携（テキスト生成・要約など）

近年は、Azure OpenAI Serviceなどと連携した生成AI機能も、Power Platformから利用しやすくなっています。AI Builderを通じて、以下のような機能を組み込むことができます。

• メール本文の自動作成・下書き生成
• 長文テキストの要約
• 文章のトーン変換（丁寧・カジュアルなど）
• 多言語翻訳や、多言語での回答文生成

これらをPower Automateのフローに組み込むことで、「問い合わせ内容を要約し、担当者向けに整理した形でTeamsに送る」といった高度な自動化が、ノーコードで実現できます。

3. AI Builderの料金体系とライセンス

ここでは、AI Builderの代表的な料金体系の考え方を整理します。
※実際の価格は為替や契約形態により変動するため、詳細は必ずMicrosoft公式サイトや販売パートナーの最新情報をご確認ください。

3-1. クレジットベースの課金モデル

AI Builderは、「AI Builderクレジット」という単位で利用量が管理されます。
各AIモデル（フォーム処理、予測、オブジェクト検出など）を呼び出した回数や処理内容に応じて、クレジットが消費される仕組みです。

主なポイント：

• AIモデルの種類ごとに、1回あたりのクレジット消費量が定義されている
• 毎月または契約単位で、一定量のクレジットを購入して利用
• Power AppsやPower Automateの一部ライセンスには、少量のAI Builderクレジットが含まれている場合もある

そのため、「どのAIモデルを、月にどのくらいの頻度で使うか」を見積もることで、おおよそのコスト予測が可能です。

3-2. ライセンスの種類（概要）

AI Builderを本格的に使う場合は、主に次のようなライセンスパターンがあります。

• Power Automate / Power Apps のライセンスに含まれるクレジットを利用
  → 小規模な検証や限定的な利用に向いている
• AI Builderアドオンライセンスを追加購入
  → 月間で使えるAI Builderクレジットを増やして、本番運用レベルで利用可能

従量制課金型のクラウドAIサービスと比べると、AI Builderは「Power Platformのアプリ・フローの中で、決まった枠内でAIをたくさん使う」といった用途に適した料金体系になっています。

3-3. 料金試算の考え方

AI Builderの料金を検討する際は、次のようなステップで試算するのがおすすめです。

1. 対象業務を洗い出す（例：請求書処理、問い合わせ分類など）
2. 1件あたりの処理で、AI Builderを何回呼び出すかを想定
3. 1カ月あたりの処理件数を見積もる
4. 各AIモデルのクレジット消費量を公式ドキュメントで確認
5. 必要なクレジット量を合計し、適切なプランを選択

まずは小規模なPoC（検証）環境で利用し、実際の件数・処理時間・精度を確かめてから、正式導入時に必要なクレジット量を調整する流れが一般的です。

4. AI Builderの始め方とPower Automateでの使い方

ここからは、AI Builderを実際に使い始めるまでの大まかなステップを紹介します。

4-1. 前提条件の確認

AI Builderを利用するには、以下の前提を確認しておきましょう。

• Power Platform環境（テナント）が用意されている
• Power AutomateまたはPower Appsのライセンスを保有している
• AI Builderの利用が許可されている（管理者が制限していない）

組織のIT管理者やMicrosoft 365管理者に、事前に利用可否を確認しておくとスムーズです。

4-2. AI Builderのモデルを選ぶ

Power AutomateやPower Appsの画面から「AI Builder」を開くと、「探索（Explore）」や「モデル」といったメニューが表示されます。ここから、利用したいAIモデルを選択します。

代表的な流れ：

1. AI Builderの画面を開く
2. 「事前構築済みモデル」または「カスタムモデル」を選択
3. ユースケースに合ったモデル（フォーム処理、テキスト分類など）をクリック
4. 必要に応じて学習用データをアップロードし、トレーニングを実行
5. テスト機能で精度を確認し、問題なければ「公開」して利用可能にする

事前構築済みモデルであれば、学習済みの状態で提供されるため、すぐにPower Automateから呼び出せます。

4-3. Power Automateのフローに組み込む

AI Builderで用意したモデルは、Power Automateのアクションとして利用できます。
フローの中で「AI Builder」コネクタを追加し、使いたいモデルを選ぶだけで、AIによる分析結果を後続のステップで利用できます。

フロー構築の例（請求書PDFの自動処理）：

1. トリガー：SharePointライブラリにファイルがアップロードされたとき
2. アクション：AI Builderの「フォーム処理」モデルを呼び出し、請求書PDFを入力
3. アクション：抽出された請求書番号・金額・期日などを変数や項目に格納
4. アクション：Dataverse／SharePoint／Excelにデータ登録
5. 条件分岐：金額が一定以上なら承認フロー通知、以下なら自動承認

このように、AI Builderはあくまで「ひとつのアクション」であり、その前後にPower Automateの豊富なコネクタ（Outlook、Teams、SharePoint、各種業務システム）を組み合わせることで、実業務にフィットした自動化が実現できます。

4-4. 精度検証とチューニング

特にカスタムモデル（フォーム処理やテキスト分類、予測モデルなど）を使う場合は、精度検証と継続的なチューニングが重要です。

• 初期学習用データは、できるだけ実業務に近いサンプルを用意
• 異なるパターン（取引先ごとの請求書フォーマットなど）も含めて学習させる
• 誤判定があったケースを再学習用データとして追加し、定期的にモデルを再トレーニング

「100%自動化」を最初から目指すのではなく、
AIで一定の精度まで自動化し、人が最終チェックする運用から始めると、導入のハードルを下げつつ効果を実感しやすくなります。

5. AI Builder活用のメリット・デメリットと注意点

5-1. メリット

• ノーコードでAIを業務に組み込める
  → データサイエンティストや専門エンジニアがいなくても、現場主導でAI活用を進めやすい
• Power Automateとの連携がスムーズ
  → 既存の自動化フローにAIを後から組み込むことも容易
• Microsoft 365との親和性が高い
  → Outlookメール、SharePoint、Teams、Excelなど日常的に使うツールと連携しやすい
• テンプレートが豊富で、素早く検証できる
  → 少ない初期投資でPoCを進め、本格導入の判断がしやすい

5-2. デメリット・注意点

• 利用量に応じたコスト管理が必要
  → 大量のドキュメント処理などでは、AI Builderクレジット消費が大きくなり得るため、事前の試算が重要
• すべてのAI要件を満たすわけではない
  → 非常に特殊なAIモデルや、きめ細かなチューニングが必要なケースでは、Azure Machine Learningなど別サービスの検討が必要
• 精度はデータ品質に依存する
  → 学習データの量と質が悪いと、期待する精度が出ないこともある
• 組織ポリシー・ガバナンスとの整合
  → データの取り扱い（個人情報、機密情報）や、AI利用に関する社内ルールを事前に確認しておく必要がある

6. どんな企業・担当者にAI Builderがおすすめか

Power AutomateのAI Builderは、次のような企業・担当者に特におすすめです。

• Microsoft 365（Teams、SharePoint、Outlookなど）をすでに利用している企業
• 紙やPDFでのやり取りが多く、手入力作業に追われているバックオフィス部門
• 問い合わせ対応やサポート業務の効率化を図りたいカスタマーサクセス・サポート部門
• 専門エンジニアが少ない中小企業だが、AIを使った業務改善にチャレンジしたい情報システム部門
• Power AppsやPower Automateで業務アプリを作っている「現場の推進担当者」

AI Builderは、従来のように大掛かりなAI開発プロジェクトを立ち上げなくても、
小さく始めて効果を検証し、うまくいった領域から徐々にスケールしていくことができる点が大きな魅力です。

7. まとめ：Power AutomateのAI Builderで「身近なAI活用」から始めよう

本記事では、Power AutomateのAI Builderとは何か、何ができるのか、料金の考え方について解説しました。

AI Builderのポイントおさらい

• AI Builderは、Power Platform上でノーコードで使えるAI機能
• フォーム処理、ドキュメント処理、OCR、テキスト分類、感情分析、画像認識、予測、生成AIなどが利用可能
• Power Automateのアクションとして組み込むことで、日常業務の自動化と高度化を同時に実現
• 料金はクレジットベースで管理され、利用量に応じてAI Builderクレジットを追加購入できる
• 小規模なPoCから始め、精度検証とチューニングを繰り返すことで、業務にフィットしたAI活用が可能

「AIに興味はあるが、何から始めて良いかわからない」「専任エンジニアがいないので、本格的なAI開発は難しい」
と感じている企業こそ、まずはPower AutomateのAI Builderを使って、身近な業務の自動化から取り組んでみるのがおすすめです。

AI Builderを活用したPower Automateの実際の画面イメージや操作方法を、動画で確認したい方は、こちらも参考にしてみてください。