Microsoft 365 Copilotの新機能『アナリスト』を徹底解説!できること・使い方・活用シーンまとめ」

Microsoft 365 Copilotに、待望の新エージェント「アナリスト」が登場しました。

この機能により、これまで専門知識が必要だったビジネスデータの分析が、誰でも簡単に“質問するだけ”で実現可能になります。

たとえば「売上が落ちた原因は?」「今のトレンドは?」といった問いを自然言語で入力するだけで、アナリストがExcelやSharePointなどの業務データをもとに、インサイトを自動で抽出。

分析スキルがなくても、意思決定に必要な情報をスピーディーに手に入れられるのが最大の魅力です。

この記事では、Copilotの新機能「アナリスト」の概要、できること、使い方、活用シーンまでを徹底解説します。

データ活用を加速させたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

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アナリストとは?概要と特徴

「アナリスト」はMicrosoft 365 Copilotに新たに追加されたエージェント機能で、ビジネスデータの分析に特化したAIアシスタントです。

Copilotエージェントの中でもデータドリブンな意思決定を支援する役割を担い、誰でも自然言語での質問を通じて、複雑な分析を簡単に実行できます。

たとえば「売上が伸び悩んでいる原因は?」「今年の利益予測は?」といった問いに対し、アナリストはExcelやSharePoint、Dataverseなどの業務データをもとに、即座にインサイトを提示。

これまでBIツールや複雑な関数を使っていた業務が、Copilotの支援によって大幅に効率化されます。

アナリストを利用するには、以下の前提が必要です:

  • Microsoft 365 Copilotの利用環境(対象プランの契約)
  • Copilot Studioでのエージェント有効化
  • 分析対象となるクラウド上のデータ(例:Microsoft Graph、Excel、SharePoint、Dataverseなど)

高度な分析スキルがなくても、直感的な操作でデータの意味を引き出せる――それがアナリストの最大の特徴です。


アナリストでできること【機能紹介】

Microsoft 365 Copilotの「アナリスト」は、自然言語による対話形式で、以下のような高度な分析タスクを自動で実行します。

● データをもとにした質問応答

「売上が伸び悩んでいる要因は?」「最も利益率が高い製品は?」などの質問を入力するだけで、アナリストが各種業務データを分析し、根拠ある回答を提示。

手作業の集計や関数処理は不要で、直感的な対話だけでビジネスインサイトを得られます。


● Excel・Teams・Power BIとの連携

Excelの表データ、Teamsで共有されたファイル、Power BIのダッシュボードなど、Microsoft 365内の複数の情報源を横断的に解析。

複数のデータソースを1つの回答に統合し、分析の抜け漏れを防ぎます。


● 自然言語によるグラフ・チャートの自動生成

「地域別売上の棒グラフを表示して」「前年同月比の折れ線グラフを作成して」など、自然な言葉で指示するだけで、視覚的にわかりやすいグラフを作成可能。

報告資料作成の手間も大幅に軽減されます。


● トレンド検出と要因分析の自動化

売上やアクセス数などの時系列データから、トレンドや変化の兆候をAIが自動で察知。

異常値や急激な増減の要因も分析し、担当者の意思決定を支援します。


分析のプロでなくても、アナリストを使えば“必要な情報にすぐアクセスし、判断できる”――。

そんな新しい働き方を実現できるのが、この機能の最大の魅力です。


アナリストの使い方ステップガイド

Copilotアナリストは、自然な言葉で指示するだけで高度なデータ分析ができる強力なツールですが、正しく使いこなすにはいくつかのポイントがあります。

ここでは、基本的な使い方をステップ形式で解説します。


● ステップ1:データを準備する

アナリストが分析対象とするのは、Microsoft 365環境に保存された構造化データです。たとえば:

  • OneDrive/SharePoint上のExcelファイル
  • Dataverseに登録された業務データ
  • Microsoft ListsやFormsの集計結果など

これらのデータを事前に整理しておくことで、アナリストの分析精度が高まります。


● ステップ2:Copilotアプリでアナリストを有効化する

Copilotアプリを起動し、全てのエージェントから「アナリスト」を有効化しましょう。

左側のメニューにいればOKです(筆者は勝手に有効化されてました)


● ステップ3:データをアップロードして自然言語で質問する

アナリストの操作は非常にシンプル。

メッセージ入力欄に基となるデータをアップロードし、以下のように自然な言葉でプロンプトを入力するだけです。

  • 「今月の売上が落ちた理由を教えて」
  • 「エリア別の売上を棒グラフで表示して」
  • 「過去3カ月で最も伸びた商品カテゴリは?」

アナリストは、これらの質問に対して関連データを分析し、テキストによる回答やチャートでの可視化を提示します。


● ステップ4:活用時の注意点とコツ

  • データは最新かつ正確なものを使用する:古いデータや未整理の情報は、誤ったインサイトにつながる可能性があります。
  • プロンプトは具体的に:質問があいまいすぎると、意図と異なる回答が返ってくることがあります。主語や時期、対象を明確にしましょう。
  • 「複数の条件」をうまく組み合わせる:たとえば「今年上半期の関東エリアにおける売上トップ5」といった指示も可能です。

正しく準備し、的確に問いかけることで、Copilotアナリストは業務の意思決定を大きく後押ししてくれます。


アナリストの活用シーンと具体例

Microsoft 365 Copilotの「アナリスト」は、特定の職種に限らず、あらゆる業務シーンで活用できる柔軟性の高いAI分析ツールです。

以下は実際の活用例です。


● 営業レポートの自動分析

ExcelやCRMに記録された営業実績をもとに、「今月の売上状況をまとめて」や「顧客別の成約率を出して」などの指示をするだけで、アナリストが瞬時に集計・可視化。

営業マネージャーが毎月作成していたレポートも、ほぼ自動化できます。


● マーケティング施策の効果検証

キャンペーン施策の効果を測る場面でも、アナリストは強力です。

たとえば「SNSとメルマガのどちらが多くのCVを生んだ?」という質問に対し、流入元・コンバージョン率などのデータを分析し、効果を比較。マーケティング施策の改善にもつながります。


● 経営会議用のダッシュボード作成

経営層向けのレポートやダッシュボードも、アナリストに任せることで効率化可能。

「今期の売上・コスト・利益の推移をまとめて」「部門別の業績比較をグラフ化して」といった指示に対し、即座に資料として活用できるデータを提示してくれます。


● 人事・労務データの傾向把握

人事・総務領域でも、アナリストは活躍します。

「部署ごとの残業時間の平均を教えて」「有給取得率が低い部門を特定して」などの分析が可能。

人材マネジメントや働き方改革のデータ活用にも貢献します。


どの部門でも、アナリストを活用すれば“データの見える化”が飛躍的に進み、意思決定のスピードと精度が向上します。


アナリスト機能の導入メリットと限界

Microsoft 365 Copilotの「アナリスト」は、導入のハードルが低く、幅広い業務で即戦力となる機能です。

しかし、その一方で注意すべきポイントも存在します。


● 導入のメリット:誰でも使える“対話型AI分析”

アナリスト最大の魅力は、データ分析の専門スキルが不要な点です。

自然言語での質問に答える形式のため、ITに詳しくない現場スタッフでもすぐに使いこなせます。

これにより、部門ごとの「データ格差」を解消し、組織全体の情報活用レベルを底上げできます。


● 定型分析の自動化で時間を大幅削減

毎月の営業レポートやマーケティングKPIの集計など、繰り返し発生する分析業務は自動化が可能です。

人手による集計・資料作成の負担が軽減され、戦略立案など“より創造的な業務”にリソースを割くことができます。


● 限界とリスク:AIに「過信」は禁物

便利なアナリストですが、AIの出力をそのまま鵜呑みにするのは危険です。

元データに誤りがあれば、当然ながら分析結果も不正確になります。

また、文脈や業務特有のルールを理解できない場合もあるため、人間による最終確認は不可欠です。


● 安全に活用するためのポイント

  • 常にデータの整合性を保つこと
  • 重要な判断には複数視点での検証を加えること
  • アナリストは“補助ツール”として捉えること

アナリストは、業務効率を飛躍的に高める一方で、使い方次第で大きな差が出るツールです。

メリットを活かしつつ、冷静な運用体制を整えましょう。


今後の展望とMicrosoftの狙い

Microsoft 365 Copilotの「アナリスト」は単なるデータ分析ツールにとどまらず、今後の企業活動における意思決定の在り方を大きく変えるポテンシャルを秘めています。


● 他のエージェントとの連携による“統合型AI”へ

今後、アナリストは他のCopilotエージェント──たとえば、タスク管理に特化した「プランナー」や財務データを扱う「ファイナンシャルアナリスト」など──との連携が進むと見られています。

これにより、営業・経理・人事など複数部門の情報を横断的に分析し、より包括的な意思決定支援が可能になると期待されています。


● アナリストの進化=未来予測のAIへ

現在のアナリストは、過去データの分析やトレンド把握が中心ですが、今後は以下のような領域への拡張が進むと考えられます:

  • 将来予測(シナリオ分析、売上予測など)
  • 意思決定シミュレーション
  • 潜在的リスクの自動検出

「今、何が起きているか」だけでなく、「これから何が起きそうか」を提案できるAIへ――。アナリストはその第一歩です。


● Copilot戦略の中核を担う存在に

MicrosoftはCopilotを単なる生産性向上ツールではなく、“業務を再設計するためのAIパートナー”と位置づけています。

その中でも「アナリスト」は、社内に点在するデータを活用し、部門間の壁を越えた情報活用を推進する存在として、Copilot戦略の中核を担っています。


アナリストは、AIと業務をつなぐ“橋渡し役”。

今後のCopilot展開において、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を加速させるキープレイヤーとなるでしょう。


アナリストでCopilot活用は次のステージへ

Microsoft 365 Copilotの「アナリスト」は、単なるAI分析ツールにとどまらず、業務における意思決定の質とスピードを飛躍的に高める存在です。

自然言語で“質問するだけ”で、複雑なデータ分析が誰でも行える――まさに、AIが現場で活きる時代の象徴的な機能といえるでしょう。

従来のBIツールやExcelの関数に頼るのではなく、アナリストを活用することで、現場の分析負担を減らし、より戦略的な業務に集中できる環境が整います。

Copilotをすでに導入している企業はもちろん、これからAI活用を本格化させたい企業にとっても、アナリストの導入はCopilot活用の“次の一歩”となるはずです。

まずは一度、アナリストに「質問してみる」ところから始めてみませんか?

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