Microsoft Copilotを業務に入れた瞬間、最初は感動します。要約が早い、文章が整う、会議の棚卸しが楽になる。ところが次の週になると、現場からこう言われます。
「それ、うちの社内システムの情報も見られるの？」
「結局、SharePointにないデータは答えられないんだよね？」
ここで出てくる答えが、Copilotのコネクタ機能です。コネクタは、Copilotを汎用AIから「自社の仕事を理解するAI」に変えるための技術基盤です。
Copilotのコネクタ機能とは？
Copilotのコネクタ機能は、外部サービスや社内システムのデータをCopilotが参照または操作できるようにする仕組みです。ポイントは「つなぐ」だけではなく、つなぎ方が2種類あることです。
- Microsoft Graph コネクタ：外部データをインデックス化して「探せる・引ける」状態にする
- Power Platform コネクタ：APIを呼び出して「最新を取りに行く・更新する」状態にする
この2つは競合ではなく、用途が違います。ここを混ぜると設計が崩れます。
まず理解したい結論｜コネクタは「知る」と「行う」を分けて設計する
Copilotのコネクタ戦略は、端的にこう整理できます。
- 「知る（Retrieve）」：社内の知識や資料を広く見つけたい → Graph コネクタ
- 「行う（Act）」：申請する、更新する、照会するなど処理したい → Power Platform コネクタ
たとえば「社内規程は？」は前者です。たとえば「チケットの優先度を上げて」は後者です。
2種類のコネクタを比較
| 比較項目 | Microsoft Graph コネクタ | Power Platform コネクタ |
|---|---|---|
| 主な役割 | ナレッジ検索・参照 | リアルタイム取得・操作 |
| 方式 | 非同期・インデックス型 | 同期・API型 |
| 強み | 意味検索、横断検索、全社ナレッジ | 最新データ、CRUD、業務アクション |
| 弱み | 反映にラグがある | API品質・設計に依存、ライセンスが複雑になりやすい |
| オンプレ接続 | Graph Connector Agent（GCA） | On-premises Data Gateway（OPDG） |
Microsoft Graph コネクタの特徴
特徴1：外部データを「Copilotが探せる知識」に変える
Graph コネクタは外部データをMicrosoft Searchのインデックスに取り込みます。ここに入ったデータは、Copilotの検索フェーズで候補として扱われます。
特徴2：セマンティック検索（意味検索）が効く
キーワード一致だけでなく、「近い意味」でも引けるのがポイントです。資料名を覚えていなくても「先期の予算の要点」みたいな聞き方で拾える確率が上がります。
特徴3：権限（ACL）を維持する設計が基本
外部システムのアクセス権を取り込み、ユーザーの権限に応じて見せるものを絞る仕組みが前提です。ここで鍵になるのがIDマッピングです。外部IDとEntra IDが正しく紐付かないと「見えるべきものが見えない」か「見えてはいけないものが見える」が起きます。
Power Platform コネクタの特徴
特徴1：Copilotに「手足」を与える
Power Platform コネクタは、外部APIを実行して結果を返せます。参照だけでなく更新もできるので、Copilotを“業務の実行レイヤー”に近づけます。
特徴2：リアルタイムで最新データに触れられる
Graphコネクタが「インデックスに反映されるまで待つ」のに対して、こちらは「今の在庫」「今のチケット状況」「今の承認ステータス」などを取りに行けます。
特徴3：LLMが迷わないための定義が重要
API定義（OpenAPI）やアクション説明文の品質が、Copilotの判断精度を左右します。雑な説明のアクションを大量に作ると、Copilotがツール選択を誤りやすくなります。
使い方の基本｜実装戦略の決め方
ステップ1：データを「静的ナレッジ」と「動的トランザクション」に分ける
- 静的ナレッジ：規程、手順書、議事録、設計書、提案書、FAQ
- 動的トランザクション：チケット、申請、在庫、注文、顧客ステータス、工数
ステップ2：「検索で答えたい」か「操作して完了したい」か決める
- 検索で十分 → Graph コネクタ
- 操作が必要 → Power Platform コネクタ
- 両方いる → ハイブリッド
ステップ3：ガバナンスを先に敷く
「とりあえず繋いで便利に」から入ると、情報露出とシャドーITで詰みます。コネクタを誰が作り、誰が使い、誰が棚卸しするかを最初に決めると後が楽です。
活用事例｜「知る」を強くする（Graphコネクタ中心）
事例1：社内規程・ルールの問い合わせ削減
社員が「経費精算の例外条件は？」と聞いたときに、規程とQ&Aと過去通達を横断して要点を返せるようになります。担当部門の“説明工数”を削る用途として再現性が高いです。
事例2：設計書・仕様書の横断検索でレビュー高速化
「この仕様、過去のプロジェクトで似た議論あった？」に答えるには、複数の設計書や議事録にまたがる探索が必要です。Graphコネクタでインデックス化しておくと、Copilotが関連資料を引きやすくなります。
事例3：マルチクラウドの資料サイロ解消
Google DriveやBoxなどに散った資料を「探せる状態」に寄せることで、ファイルの所在に依存した属人性が減ります。ここで初めて、Copilotが“全社の知識にアクセスしている感”を出せます。
活用事例｜「行う」を強くする（Power Platformコネクタ中心）
事例4：ITヘルプデスクのチケット操作
「チケット123の状況を確認して」「優先度を高に変更して」「担当者をAさんに変更して」のように、参照と更新がセットになった業務で効果が出ます。
事例5：申請・承認の自動化
「この稟議を起票して」「承認者にリマインドして」「必要書類が揃っているかチェックして」のように、手順が決まっている業務ほど、アクション化の価値が高いです。
事例6：CRMの最新状況を取り込んだ営業支援
「顧客X社の最新商談状況と次アクション案をまとめて」のように、構造化データをリアルタイムに引きつつ、文章生成で整理する使い方がハマります。
活用事例｜ハイブリッドが最も強いケース
事例7：営業の“提案前夜”を短縮する
Graphコネクタで「過去提案書・導入事例・議事録」を引き当て、Power Platformで「CRMの最新状況・契約条件・商談ステージ」を取得します。これをCopilotが統合すると、提案準備の「探す→整理する→意思決定する」が一気に短縮されます。
導入でハマりやすい注意点
注意点1：IDマッピングを甘く見ない
権限が正しく反映されないと、セキュリティ事故か、検索できない不満か、どちらかが起きます。最初は対象範囲を絞って検証する方が安全です。
注意点2：コネクタを増やしすぎると精度が落ちる
“使えるツール”が増えすぎると、Copilotのツール選択が難しくなります。価値が出る業務に絞って増やすのが正解です。
注意点3：オンプレ連携のエージェントを混同しない
GraphコネクタはGCA、Power PlatformはOPDGです。似ているようで別物なので、プロジェクト管理上の典型的な落とし穴になります。
まとめ｜コネクタは「AI導入」ではなく「業務設計」の話
単に外部データを繋ぐための仕掛けではありません。どの知識を、どの鮮度で、誰の権限で、どの業務に組み込み、最終的に何を自動化するのかを決めるための設計基盤です。
Copilotを“便利なチャット”で終わらせないために、まずはこう考えるのが現実的です。
- 探す仕事を減らすなら Graph コネクタ
- 実行する仕事を減らすなら Power Platform コネクタ
- 本気で業務変革するなら ハイブリッド
