自然言語で会社データを検索し、対象レコードへのリンクを得たり、Business Centralの項目、ページ、処理、追加アプリについて質問したりできます。万能な経営分析や無条件の更新機能ではなく、会社データを見つけ、製品を理解し、次の操作へ進むための対話支援です。

こんな場面で:顧客、商品、伝票を探したいとき。設定や項目の意味を確認したいとき。

前提:Business Central online／Copilot & agent capabilitiesの状態／利用者の権限／地域・言語／検索対象データの品質

自然言語を使い、Business Centralのリストをグループ、ピボット、フィルター、合計を持つ分析ビューへ変換します。データを別の場所へ移す前に、Business Central上で分析の切り口を作れます。

こんな場面で:顧客別売上、品目別数量、期限超過債権などを、業務担当者自身が確認したいとき。

前提:対象リストへのアクセス権／分析モードの権限／項目・日付・金額・ディメンションの品質／生成された分析条件の確認

短い文章、顧客との会話、アップロードしたファイルから、見積や受注へ追加する品目候補を特定します。候補をそのまま確定するのではなく、品目、数量、単位、価格、在庫、納期を確認して採用します。

こんな場面で:メールや依頼書を見ながら、見積明細を作成するとき。

【入力と採用のイメージ】 

プロンプトに「先月A社に納品した会議用チェア5脚と、それに合うデスク2台を追加」と曖昧に入力した場合でも、過去の取引履歴や品目属性を照合して適切な品番候補と単価を自動展開します。型番を完全に覚えていなくても、自然な言葉から明細の骨組みを素早く起こせます。

前提:品目マスタ、単位、価格、在庫、顧客条件の整備／候補明細を利用者が確認

顧客、仕入先、品目などのレコードに登録された情報を要約し、重要事項を短時間で把握できるよう支援します。利用者は詳細情報へ進む前に、必要なポイントを効率的に確認できます。

こんな場面で:顧客対応前に取引履歴を確認したいとき。担当者変更時に情報を短時間で引き継ぎたいとき。

前提:対象レコードへのアクセス権／元データの品質／生成結果の利用者確認

入力済み情報や文脈をもとに候補を提案し、登録作業を支援します。人が入力する時間を短縮しながら、一貫性のあるデータ登録を目指します。

こんな場面で:新規マスタ登録時や伝票入力時に、繰り返し入力を減らしたいとき。

前提:対象項目の設定／利用者権限／生成された候補の確認

品目マスタの情報をもとに、商品説明やマーケティングテキストの下書きを生成します。ECサイトやオンラインカタログ向けの商品紹介文作成を支援します。

こんな場面で:新商品登録時に商品説明文を作成したいとき。Shopifyなどと連携して商品情報を展開したいとき。 【1-0904da】

前提:品目マスタ情報の整備／生成結果のレビュー／公開前の内容確認

銀行明細取引と元帳エントリの一致候補を提示し、未一致明細には転記先候補を提案します。照合差異の理由、手数料、未記帳取引、重複、日付差などを人が確認して処理します。

こんな場面で:月次の銀行照合で、候補探しと未一致項目の整理に時間がかかるとき。

前提:銀行口座、明細、元帳、転記設定の品質／提案結果の会計担当者レビュー

品目説明、属性、カテゴリ、既存の品目情報をもとに、代替品として利用できる候補を提案します。在庫切れや商品入れ替え時に、類似商品を探す手間を減らしながら、利用者が最終的な代替品を判断できます。

こんな場面で:販売終了品や欠品商品の代替候補を探したいとき。類似品目を登録して、受注や購買での代替提案を行いたいとき。

前提:品目マスタ、属性、カテゴリ情報の整備／代替品候補の利用者確認／業務ルールに基づく最終判断

何をするか:顧客がメールで送った見積依頼を処理し、Business Centralの連絡先と依頼内容を特定し、販売見積を作成します。利用者がレビューして顧客へ送り、顧客が確認した後に見積を受注へ変換します。

重要な境界:Agentが顧客との商談、価格例外、信用判断、在庫確約、契約条件を独断で確定するものではありません。Agentの活動と作成された伝票を人が確認します。

ここまでを一言でまとめると

Copilotは人が進める検索、入力、分析、照合を支援します。標準Agentは、メールや証憑、利用者からの入力などを起点に、定められた業務を継続的に進めます。ただし、価格、在庫、税、会計、承認、例外対応は、人の監督と会社の統制から切り離せません。

Business Central onlineの業務データはBusiness Central側で管理され、DataverseをコアデータストアとするCustomer Engagementアプリとは構造が異なります。Dataverseとの連携では、選択したデータを同期する方法と、Business Central APIを介して仮想テーブルとして参照・更新する方法があります。仮想テーブルではデータはDataverseへコピーされず、変更はBusiness Centralへ保存されます。Business Centralの裏側は、Azure SQL（マイクロソフト管理の為、直接アクセス負荷）です。

以下、2つの必読Blogをご紹介しておきます。

ERPとDataverseとの連携｜ERPとDataverseのパスの繋ぎ方

ERPとCRMの連携｜CRM×ERP×AI時代のデータ設計の原則

「Business Centralを契約すれば、すべてのCopilotとAgentが同じ条件で動く」ではありません

Business CentralのCopilot機能には、Business Central onlineのライセンスに含まれるものがあります。ただし、すべてのCopilot機能やAgentが同一条件で利用できるわけではありません。ただし、各機能の地域、言語、Preview、権限、追加設定、エージェント用メールボックス、データ移動、個別ライセンスや利用条件は、機能ごとに確認します。

□ Business Central onlineを利用しているか
□ 対象機能のGA・Preview・地域・言語を個別に確認したか
□ Copilot & agent capabilitiesページでActive・Inactiveを確認したか
□ 地域をまたぐデータ移動の許可要否を確認したか
□ 利用者に機能と業務データの権限を付与したか
□ Copilot・Agentが参照・操作できるデータと、利用者・Agentの権限モデルを理解しているか
□ 顧客、仕入先、品目、価格、単位、在庫、勘定、税のマスタを整えたか
□ Sales Order Agentが作る見積を誰がレビューするか決めたか
□ Payables Agentの価格差、数量差、発注外請求、重複を誰が判断するか決めたか
□ 銀行照合の提案を会計担当者が確認する運用か
□ DataverseをBusiness Centralのコアデータストアと誤認していないか
□ Dataverse連携で同期と仮想テーブルの違いを理解しているか
□ 同期を使う場合、方向、間隔、競合、System of Recordを決めたか
□ 仮想テーブルを使う場合、APIと既知の制限を確認したか
□ Microsoft 365側のFinance solutionをBusiness Central内蔵Copilotと混同していないか
□ カスタムAgentをMicrosoft標準Agentとして説明していないか
□ Agentが参照・更新する会社、テーブル、項目、伝票を限定したか
□ Agentの承認、監査、例外、停止、再実行、エスカレーションを設計したか
□ AI出力を顧客、仕入先、経営者へ共有する前のレビュー責任者を決めたか
□ AI導入前に、受注、購買、在庫、請求、入金、会計の業務ルールを整理したか

ここまでを一言でまとめると

Business Centralでは、Copilotの前に会社の業務とデータをつなぎます。Agentの前に権限、承認、例外、監査を決めます。AIが会社を統合するのではなく、統合された業務をAIが支援します。

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