最新版AI Builderの始め方完全ガイド｜MicrosoftのローコードAIで変わる業務自動化

最新版AI Builderの始め方完全ガイド｜MicrosoftのローコードAIで変わる業務自動化

この記事では、Microsoftの「AI Builder」を使って、ローコードで業務にAIを組み込むための最新版の始め方をわかりやすく解説します。Power Apps や Power Automate と連携しながら、現場主導でAIによる業務自動化・効率化を進めたい方向けの内容です。

AI Builderとは？最新版の特徴をおさらい

AI Builderは、Microsoft Power Platform（Power Apps・Power Automate・Power Pages・Power BI）に組み込まれている「ローコードAI」機能です。専門的な機械学習の知識がなくても、画面操作中心でAIモデルを作成し、業務アプリや自動フローに組み込むことができます。

AI Builderでできること

• 文章の要約・分類：問い合わせメールの自動仕分け、議事録要約など
• 画像認識：製品の傷チェック、写真からの情報抽出
• フォーム認識（OCR＋構造化）：請求書や見積書からの項目自動読み取り
• 予測：売上予測、需要予測、離反予測など
• 生成AIの活用：自然な文章生成、Q&Aボットなど

最新版のAI Builderでは、従来の予測・分類モデルに加えて、OpenAI系の生成AI（大規模言語モデル）をローコードで扱えるようになり、事務作業やナレッジ活用の幅が大きく広がっています。

最新版AI Builderのメリット

1. コードほぼ不要でAIモデルを利用できる

AI Builderは、開発者向けの機械学習フレームワークではなく、「業務担当者」が主役になることを前提に設計されています。ブラウザ上のGUIで「何をしたいか」を選び、サンプルデータを用意するだけで、AIモデルを構築・利用できます。

• AIモデルの構築はウィザード形式
• Power AppsやPower Automateからメニュー選択で呼び出し
• 結果は通常のデータ（テキスト・数値など）として扱える

2. Microsoft 365・Dynamics 365との親和性が高い

Outlook、SharePoint、Teams、OneDrive、Excel、Dynamics 365など、すでに社内で利用しているMicrosoft製品とシームレスに連携できます。メール、ファイル、チャット、業務データをAI Builderの入力として利用できるため、「今あるデータ」からすぐにAI活用を始められるのが大きな特徴です。

3. セキュリティとコンプライアンス面の安心感

AI BuilderはMicrosoftのクラウド基盤（Azure）上で提供されており、企業向けのセキュリティ・ガバナンスを考慮した設計になっています。特に、Microsoft 365環境ですでにコンプライアンス設定を行っている企業にとっては、「同じ枠組みの中でAIを使える」という安心感があります。

最新版AI Builderの始め方：準備編

1. ライセンスと利用環境を確認する

AI Builderを利用するには、Power Apps や Power Automate など、Power Platformのライセンスに加えて、AI Builderの容量（クレジット）が必要です。Microsoft 365の一部プランには、限定的にAI Builderが含まれている場合もありますが、本格利用には専用のアドオンを検討するケースが多くなります。

まずは以下を確認しましょう。

• 利用中の Microsoft 365 / Dynamics 365 / Power Platform のプラン
• AI Builderの試用版や評価版が利用できるか
• 組織内でPower Platformが利用可能な環境（テナント・環境）の有無

2. Power Platform 管理者への相談

組織でPower AppsやPower Automateを利用している場合、通常は「Power Platform管理者」や「テナント管理者」がいます。AI Builderの有効化や容量割り当ては管理者権限が必要なため、導入検討の初期段階で、以下のポイントを共有するとスムーズです。

• AIを使って自動化したい業務（例：請求書処理、問い合わせ対応など）
• AI Builderを使いたいユーザー数・部署
• 扱うデータの機密度とコンプライアンス要件

3. 環境（Environment）の選定

Power Platformでは、開発・検証・本番など、用途ごとに「環境」を分けるのが基本です。最新版AI Builderを試す段階では、開発・検証用の環境でスタートし、小さなユースケースからPoC（概念実証）を行うことをおすすめします。

最新版AI Builderへのアクセス方法

準備が整ったら、実際にAI Builderへアクセスしてみましょう。代表的な入り口は次の2つです。

1. Power Apps からアクセスする

1. ブラウザで https://make.powerapps.com にアクセス
2. 左メニューの「AI Builder」をクリック
3. 「探索」「モデル」「生成AI」などのメニューから目的の機能を選択

Power Appsからアクセスすると、AIモデルをキャンバスアプリやモデル駆動型アプリに組み込む流れをイメージしやすくなります。

2. Power Automate からアクセスする

1. ブラウザで https://make.powerautomate.com にアクセス
2. フロー作成画面で「AI Builder」コネクタを検索
3. 「文章を要約する」「フォームから情報を抽出する」などのアクションを選択

Power Automateから利用すると、「AIを1ステップとして組み込んだ自動フロー」を簡単に作成できます。メール受信やファイルアップロードをトリガーに、AIで内容を解析し、その結果をもとに分岐・登録・通知といった処理を自動化できます。

最新版AI Builderでできる代表的なシナリオ

シナリオ1：請求書・見積書の自動読み取り（フォーム認識）

紙やPDFの請求書・見積書から、日付、取引先名、金額などを手入力している企業は少なくありません。AI Builderの「フォーム処理」機能を使うと、これらの情報を自動で読み取り、SharePointやDataverse、Excelなどに書き込むことができます。

概要は以下の通りです。

1. サンプルとなる請求書を複数アップロード
2. AI Builderで「ここが請求日」「ここが合計金額」などをタグ付け
3. モデルをトレーニングして公開
4. Power Automateで「ファイルがアップロードされたらAI Builderで解析し、結果をリストに登録」というフローを作成

これにより、入力作業の時間短縮だけでなく、ヒューマンエラーの削減にもつながります。

シナリオ2：問い合わせメールの自動仕分けと要約（生成AI＋分類）

お問い合わせ窓口に届くメールをすべて人手で確認し、カテゴリ分けや担当者アサインを行っていると、どうしても時間がかかってしまいます。AI Builderを使えば、メール本文を解析し、内容を要約した上で、自動的にカテゴリ分け・担当部署への振り分けが可能です。

例として、以下のようなフローが考えられます。

• Outlookでメールを受信
• Power Automateでトリガーし、本文をAI Builderへ送信
• 生成AIモデルで「要約」と「緊急度」を判定
• 分類モデルで「製品A」「製品B」「請求関連」などのカテゴリを自動判定
• 結果に応じてTeamsのチャネルやPlannerのタスクに自動登録

これにより、担当者は「AIが仕分け済みの案件」に集中できるようになり、対応スピード向上と属人化の解消につながります。

シナリオ3：社内ナレッジへの自然なQ&A（生成AI）

マニュアルや社内規程がSharePointやTeams内に点在しており、「どこに何があるかわからない」という課題は多くの企業で見られます。最新版のAI Builderでは、生成AIを使い、こうした社内ドキュメントを横断的に検索・要約し、自然な文章で回答するQ&Aボットをローコードで構築できます。

例えば、次のようなイメージです。

• ユーザーがPower Appsのチャット画面に質問を入力
• AI Builderの生成AIモデルがSharePointドキュメントを参照し、関連情報を抽出
• 最も適切な内容を要約し、わかりやすい文章で回答

このような「社内版ChatGPT」のような仕組みを、IT部門だけに頼らず現場主導で試作できるのが、AI Builderの強みです。

最新版AI Builderの始め方ステップバイステップ

ステップ1：小さな業務課題を1つ決める

AI Builderの導入でよくある失敗は、「全社横断の大きすぎるテーマから始めてしまう」ことです。まずは、1部署・1業務に絞った、具体的で小さな課題からスタートしましょう。

例：

• 毎日届く請求書の入力を減らしたい
• 問い合わせのカテゴリ分けを自動化したい
• 月次レポート用のコメント作成を楽にしたい

ステップ2：入力データと出力イメージを整理する

AI Builderは「入力データ」をもとに「出力」を返す仕組みです。業務視点で次の2つを整理しておくと、モデル選定と実装がスムーズになります。

• 入力データ：メール本文、PDF、画像、Excel、フォーム入力値 など
• 出力イメージ：要約文、カテゴリ（ラベル）、数値予測、抽出した項目 など

例えば「請求書OCR」であれば、

• 入力：請求書PDF
• 出力：請求日、取引先名、合計金額、支払期日

という形で整理できます。

ステップ3：AI Builderのモデルタイプを選ぶ

最新版AI Builderでは、代表的に次のようなモデルタイプが用意されています。

• 生成AI：文章生成、要約、翻訳、Q&Aなど
• フォーム処理：請求書、領収書、申込書などからの情報抽出
• カテゴリ分類：テキストの自動カテゴリ分け
• 予測：数値やイベントの発生確率を予測
• オブジェクト検出：画像から特定の物体を検出

先ほど整理した「入力」と「出力」に合わせて、もっとも近いモデルタイプを選択します。初めての場合は、生成AIの要約やフォーム処理が成果がわかりやすくおすすめです。

ステップ4：サンプルデータを準備してトレーニング

一部のモデル（フォーム処理、カテゴリ分類、予測など）は、自社のデータでトレーニングすることで精度が高まります。最低限、以下のポイントを押さえてデータを準備しましょう。

• できるだけ実際の業務に近いデータを使う
• バリエーションを含める（フォーマット違い、表現違いなど）
• 個人情報や機密情報はマスキング・ダミーデータ化を検討

AI Builderの画面上でデータをアップロードし、「ここが何の項目か」を指定していくことで、モデルをトレーニングしていきます。トレーニングが完了すると、テスト用の入力を与えて結果を確認できるので、精度を見ながら調整します。

ステップ5：Power Apps / Power Automate と連携する

AI Builderで作成したモデルは、それ単体ではなく、アプリやフローの中で使うことで価値を発揮します。

• Power Apps：画面上のボタンやフォームからAIモデルを呼び出し、結果を表示・保存
• Power Automate：イベント（メール受信、ファイルアップロード、スケジュールなど）をトリガーに、AIモデルを挟んだ自動処理を構築

特に、Power Automateとの組み合わせは「業務自動化」の観点で非常に強力です。従来は人が読んで判断していた部分をAI Builderに任せ、その結果をもとに分岐処理を自動化することで、ホワイトカラー業務の生産性を大きく引き上げられます。

ステップ6：ユーザーからフィードバックを集めて改善

AI活用は、一度作って終わりではなく、実際の利用から学んで改善していくサイクルが重要です。初期段階では、次のような観点でフィードバックを集めましょう。

• AIの判定結果の精度（誤判定パターンの洗い出し）
• 画面やフローの使い勝手（操作回数、表示タイミングなど）
• 従来作業と比較した時間短縮・ミス削減の効果

フィードバックをもとに、サンプルデータを追加して再トレーニングしたり、フローの分岐条件を調整することで、現場にフィットしたAIソリューションに育てていくことができます。

最新版AI Builderを使いこなすためのポイント

1. 「AIで何をしたいか」を業務言語で明確にする

AI Builderは高度な技術要素を内包していますが、使う側は「業務課題」を起点に考えることが重要です。「AIを使うこと」が目的化してしまうと、効果が見えづらくなります。

例えば次のように、「誰の」「どんな作業」をどれくらい楽にするかを言語化しておきましょう。

• 経理担当者の請求書入力にかかる時間を、1件あたり5分→1分に短縮する
• 問い合わせの一次対応にかかるリードタイムを、平均2時間→15分に短縮する

2. 現場メンバーを巻き込んだローコード開発

AI Builderはローコードツールであるため、IT部門だけでなく、現場メンバーが主体的に関われるのが大きなメリットです。代表的な進め方として、次のような体制が考えられます。

• IT部門：環境・セキュリティ・ガバナンス・全体アーキテクチャ
• 業務部門：ユースケース選定、サンプルデータ提供、画面仕様の検討、受入テスト

現場の「シチズンデベロッパー」が中心になってAI BuilderとPower Automateを組み合わせることで、現場目線の業務自動化を高速に実現できます。

3. ガバナンスとルールづくりも同時に進める

ローコードとAIの組み合わせは強力ですが、その分、「野良アプリ・野良フロー」が乱立するリスクもあります。早い段階から、次のようなルール作りを行っておくと安心です。

• どの環境で試作し、どのタイミングで本番に移行するか
• 機密データを扱う場合の承認フロー
• AIモデルのメンテナンス担当者・責任範囲

MicrosoftはPower Platform向けに各種ガバナンス機能も提供しているため、それらと組み合わせて、安全にAI活用を拡大していくことが重要です。

まとめ：最新版AI Builderで業務自動化の次のステージへ

Microsoftの最新版AI Builderは、従来の機械学習モデルに加え、生成AIをローコードで扱えるようになったことで、ホワイトカラー業務の自動化・効率化の可能性を大きく広げています。

• コードほぼ不要でAIモデルを利用可能
• Microsoft 365・Dynamics 365とシームレスに連携
• フォーム処理、文章要約、分類、予測、画像認識など多彩なシナリオに対応

まずは、小さな業務課題を1つ選び、Power Apps や Power Automate と組み合わせてAI Builderを試してみてください。実際に手を動かすことで、「自社ならではのAI活用アイデア」が次々と見えてくるはずです。

最新版AI Builderの具体的な画面や操作イメージを知りたい方は、以下の動画も参考になります。