AI 機能は急速に進化しており、各生成モデルは、より高速な応答、より高品質の出力、コスト効率の向上など、明確な強みをもたらします。 Copilot Studio を使用すると、単純なドロップダウン メニューを使用して、エージェントのオーケストレーションに最適なモデルを選択できます。
生産準備が整う前に最先端のモデルを試してみませんか? 最新の実験モデルにアクセスして早期に評価します。 ただし、テスト、可用性、および機能が制限されている場合があります。
この記事では、エージェントの生成オーケストレーションのためにAIモデルを選択する方法について説明します。 ディープ推論(プレビュー)、生成応答(プレビュー)、プロンプトビルダーのモデル変更設定が別々に存在します。
Von Bedeutung
- 実験モデルは探索とテストに使用できますが、運用環境での使用は推奨されません。 エージェントの試験的モデルまたはプレビュー モデルを選択する前に、試験的モデルとプレビュー モデルの制限事項を確認します。
- 実験モデル内で処理されたデータは、 組織の地理的境界外で処理・保存されることがあります。
- この記事には、モデルの選択に関する Copilot Studio のドキュメントが含まれています。これには実験モデルのプレビューが含まれており、変更される可能性があります。
地域別モデルの利用可能性
Copilot Studio には、さまざまな種類のモデルが用意されています。 これらのモデルタイプは、意図された用途や入手可能性に基づいています。
各モデルのタグは、Copilot Studio のモデルのリストで確認できます。
以下の表は、地域および特殊範囲にわたる選定モデルの在庫状況を示しています。
公的可用性
| モデル | タグ/カテゴリ | アジア | オーストラリア | ブラジル | カナダ | ヨーロッパ(イギリスを除く) | インド | 日本 | 韓国 | サウジアラビア | シンガポール | 南アフリカ | イギリス | 米国 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | 全般 | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み | 廃止済み |
| GPT-4.1 | 全般 | 既定値 | GA | 既定値 | 既定値 | GA | 既定値 | 既定値 | 既定値 | 既定値 | 既定値 | 既定値 | 既定値 | 既定値 |
| GPT-5チャット | 全般 | GA | 既定値 | GA | Preview | 既定値 | Preview | Preview | Preview | Preview | Preview | Preview | プレビュー(クロスジオ) | GA |
| GPT-5の推論 | ディープ | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | Preview | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | Preview |
| GPT-5オート | Auto | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | Preview | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | プレビュー(クロスジオ) | Preview |
| GPT-5.3 チャット | 全般 | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | Experimental | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | Experimental |
| GPT-5.2 推論 | ディープ | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | Experimental | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | Experimental |
| クロード・ソネット 4.5 | 全般 | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA (クロスジオ) | GA |
| クロード・ソネット 4.6 | 全般 | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | Experimental |
| クロード作品4.6 | ディープ | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | 実験的(クロスジオグラフィー) | Experimental |
| Grok 4.1 Fast (非推論) (以下の重要な注意事項を参照) | 全般 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | 使用不可 | Experimental |
注
クロスジオとマークされたモデルは、地域外のデータを処理することがあります。
Von Bedeutung
Microsoft の安全性と責任ある AI の評価では、Grok-4.1 Fast (Non-Reasoning) が評価された他のモデルよりもアライメントが低く、(i) モデルが潜在的に有害なコンテンツを生成するリスクが高くなり、(ii) 安全性と脱獄ベンチマークのスコアが低くなることが判明しました。 Grok-4.1 Fast (非推論) は、明示的なコンテンツを生成できる場合があり、他のモデルよりも高い傾向を持つ場合があります。 お客様は、 Microsoft Enterprise AI サービスの行動規範 と xAI の Enterprise Terms of Service ( 許容される使用ポリシーを含む) の両方に従う必要があります。 さらに、このモデルが生成する可能性のある問題のカテゴリが、Microsoft のコンテンツの安全システムの対象にならない場合があります。 したがって、すべての試験モデルと同様に、Grok-4.1 Fast (非推論) は運用環境での使用には推奨されません。お客様は、Grok-4.1 Fast (非推論) を選択する前に 、試験的モデルとプレビュー モデルの制限事項 を確認し、独自の評価を実施する必要があります。
米国政府の入手可能性
| モデル | 政府機関向けコミュニティ クラウド (GCC) | ガバメントコミュニティクラウド - ハイ (GCC High) | 米国国防総省 (DoD) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | 既定値 | 既定値 | 既定値 |
モデル使用カテゴリ
モデルはさまざまな目的に合わせて最適化されています。 エージェントの目的に合った強みを持つモデルを選択すると、エージェントのパフォーマンスが向上します。 例えば、複雑な意思決定を行うエージェントは 深い モデルが恩恵を受け、幅広いトピックについて話すことが期待されるエージェントは 一般的な モデルを用いることができます。
次の表では、モデルの使用タグ、その長所、およびモデルを使用する場合に留意すべき考慮事項について説明します。
| タグ | Description | 長所 | 遅延 | 費用 | 推論の深さ |
|---|---|---|---|---|---|
| ディープ | 意図的な多段階の推論とツールでサポートされるワークフローに最適化されています。 | 複雑な分析、多段階の推論、ポリシーや契約の分析、マルチシステムステップによるトラブルシューティング、引用を含む長文の統合 | 最高 | 最高 | マルチステップ、ツールが豊富な |
| Auto | 混合ワークロードをカバーするように最適化されています。クエリを動的にルーティングします。 | ヘルプデスクのエージェントと従業員エージェントは意図が混在し、知識と行動を結び付けて、予測不可能な複雑さを伴うTier-0のカスタマーサポートを提供します。 | Variable | Variable | ターン毎に適応 |
| 全般 | 日常のチャットと軽い接地の速度とコストに最適化されています。 | 下書き、書き換え、要約、翻訳、FAQスタイルの根拠に基づいた回答、シンプルなアクションの自動化 | 最低 | 最低 | 浅いから中程度 |
モデルリリースタイプ
Copilot Studio に一覧表示されている各モデルには、リリースの種類を識別するタグがあります。 新しく最先端の 実験 モデルや プレビュー モデルを試すこともできますし、信頼性が高く、十分にテストされた 一般利用可能な モデルを選ぶこともできます。
- 実験用:実験用で、生産用ではありません。 プレビュー条件の対象となり、可用性と品質に制限がある場合があります。 実験 モデルとプレビューモデルの制限を参照してください。
- プレビュー:いずれ一般に提供されるモデルになるかもしれませんが、現時点では本番環境向けではありません。 プレビュー条件の対象となり、可用性と品質に制限がある場合があります。 実験 モデルとプレビューモデルの制限を参照してください。
- 一般公開 (GA):リリース タグのないモデルが一般公開されています。 このモデルは、スケーリングおよび本番環境での使用に使用できます。 ほとんどの場合、一般提供モデルには可用性と品質に制限はありませんが、一部のモデルにはリージョンの可用性など、いくつかの制限がある場合があります。
- デフォルト:すべてのエージェントのデフォルトモデルであり、通常は一般に利用可能なモデルとして最も性能が良いモデルです。 デフォルトモデルは、より高性能な新しいモデルが一般提供されると定期的にアップグレードされます。 エージェントは、選択したモデルがオフになっている場合、または使用できない場合のフォールバックとしてデフォルトモデルも使用します。
- 引退:新しいモデルがデフォルトモデルになると、古いデフォルトモデルも廃止されます。 使用廃止後も、そのモデルは最大1か月間利用可能です。 詳細は 「引退したAIモデルの継続使用」をご覧ください。
- クロスジオ:組織の地理的境界外でのデータ処理や保存が必要になる場合があります。 管理者は 地域間のデータ移動を オンまたはオフにできます。
外部モデル
また、AnthropicやxAIの外部AIモデルをエージェントに追加することもできます。 詳細については、「 プライマリ AI モデルとして外部モデルを選択する」を参照してください。
試験的モデルとプレビュー モデルの制限事項
実験モデルやプレビューモデルを探索・テストすることはできますが、本番環境では使わないでください。
パフォーマンス、応答品質、待機時間、またはメッセージ消費にばらつきがあり、タイムアウトしたり、使用できなくなったりする可能性があります。
実験モデルやプレビューモデルでエージェントを公開し、ユーザーがそのエージェントを使う場合、その利用は 設定された料金で請求されます。
これらのモデルを自由に試してみて構いません。 ただし、運用環境へのデプロイには注意が必要です。
実験モデルとプレビューモデルは プレビュー用語の対象となります。 Microsoftはこれらのモデルを公式リリース前に公開し、早期アクセスや フィードバックを提供できるようにしています。 運用対応エージェントを構築する場合は、Copilot Studio の概要を参照してください。
エージェントの AI モデルを変更する
エージェントは、ほとんどのシナリオに最適化された既定のモデルから始まります。 エージェントのモデルを変更するには:
エージェントの [ 概要 ] ページに移動します。
[ モデル ] セクションで、エージェントのプライマリ モデルを選択します。 試験モデルと実稼働モデルは、いつでも切り替えることができます。
設定の [モデル] セクションの [モデルの選択] ドロップダウンの場所を示すスクリーンショット。
AI モデルの選択に対する管理者コントロール
管理者は以下の設定を使って、エージェントにプレビューや実験的なAIモデルを追加することを許可またはブロックできます。
管理者は環境内でプレビューモデルや実験モデルを許可またはブロックすることができます。 これらのモデルを使用するには、環境の プレビューおよび実験的なAIモデル 設定を有効にする必要があります。
プレビューモデルや実験モデル内で処理されたデータは、組織の地理的境界外で処理・保存されることがあります。 実験用モデルを使用できるようにするには、環境で [ リージョン間でデータを移動 する] 設定がオンになっている必要があります。 テナント管理者はPower Platform管理センター内のこの環境レベルの設定を管理します。
外部モデルの管理コントロールと要件
管理者は、制作者がエージェントに外部モデルを追加できるかどうかをコントロールします。 外部モデルへのアクセスを許可するには、管理者は以下の操作を完了しなければなりません。
Power Platform管理センターで環境または環境グループの外部モデルをオンにしてください。
Microsoft 365管理センターで各外部モデルへのアクセスを許可します。 詳細については、Microsoft 365管理センターのドキュメントを参照してください。
Anthropic LLMに接続する
xAIに接続
プレビューモデルと外部モデルは、重なり合うことはあっても同じではなく、設定も別々のセットです。 例えば次が挙げられます。
管理者は外部モデルをブロックできますが、プレビューモデルや実験モデルは許可できます。 この場合、メーカーは外部モデルを使えませんが、プレビューモデル、実験モデル、一般に入手可能な内部モデルは使えます。
管理者はプレビューモデルや実験モデルをブロックできますが、外部モデルは許可できます。 この場合、メーカーはプレビューモデルや実験モデルは使えず、一般に利用可能な外部および内部モデルは使用できます。