20260625_Outlook の返信下書きを自動生成する - Power Automate × Azure OpenAI で考える M365 拡張

第 14 回 JPM365DEV 勉強会の資料となります。
https://jpm365dev.connpass.com/event/393800/

Outlookのメール下書きをAIBuilder vs Azure OpenAIで比較検証した内容を整理しています。

Transcript

1. 2026.06.25 Yutaka.Osada Outlook の返信下書きを自動生成する Power Automate × Azure OpenAI で考える M365 拡張 J P M 3 6 5 D E V （ M i c r o s o f t 3 6 5 C o m m u n i t y ）
2. 今日話すこと DO WHAT MATTERS 2 01 背景と課題 なぜ返信下書きの自動化を試みたか 02 AI Builder 版の構成 Power Platform 内で完結する最初の試み 03 AI Builder の課題 Credits・Dataverse・環境要件の壁 04 Azure OpenAI への切り替え 構成の考え方と実装の流れ 06 実装のハマりどころ デプロイ名・HTML 本文・改行の扱い 07 比較と選択指針 AI Builder vs Azure OpenAI を整理する 08 まとめ M365 上で AI を組み込む視点 A G E N D A アーキテクチャ構成 最終的なアーキテクチャ構成 05
3. Yutaka Osada （長田 豊） • DevOps Engineer @Avanade Japan • 業務 • Azureコンポーネントを活用したサー ビス構築 • 技術検証、パフォーマンスチューニン グを得意とし、T-SQLが好き。 • 技術スタック • C#, .NET, Azure(PaaS), Azure DevOps, GitHub • Please follow me DO WHAT MATTERS 3 https://github.com/yutaka-art
4. Outlook の返信対応、もっと楽にできないか DO WHAT MATTERS 4 背 景 と 課 題 問い合わせメールへの返信の 叩き台を自動で用意したい 社内・社外でトーンを 自動で切り替えたい 送信せず「下書き保存」まで。 人が確認してから送る 実現したいフロー ① Outlookにメールが届く ② Power Automate が起動 ③ 件名・本文を AI に渡す ④ AI が返信文案を生成 ⑤ Outlook に下書き保存
5. 最初のアプローチ：AI Builder 版 DO WHAT MATTERS 5 A I B u i l d e r 版 Outlook トリガー 新しいメールが 届いたとき (V3) AI Builder プロンプト カスタムプロンプトで 返信文案を生成 データ操作 整形 作成アクションで 本文を整形 Outlook 下書き保存 メールメッセージを 下書きする プロンプト設定例 あなたはビジネスメール作成アシスタントです。 入力されたメール本文を読み取り、日本語で自然かつ丁寧な返信文 案を作成してください。 条件: 出力は日本語のみ / 事実が不明な内容は断定しない / 返信文案 のみ出力 入力: {{Text}} ← Power Automate から件名＋本文を渡す
6. AI Builder 構成で見えてきた課題 DO WHAT MATTERS 6 A I B u i l d e r の 課 題 Dataverse 依存 AI ハブの利用に Dataverse DB の作成が必要。 顧客環境では「誰が管理するか」が課題になる。 AI Credits の制約 実行のたびに AI Builder / Copilot Credits を消費。 Premium 付属の seeded credits は 2026/11 に廃止予定。 展開・運用のハードル 顧客環境では個別申請・個別環境前提が多い。 幅広く展開するにはライセンス整理が先決になる。 Power Platform 側の AI クレ ジット依存。コスト・運用の置 き場所を見直す必要がある。 出典：https://learn.microsoft.com/en-us/ai-builder/credit-management
7. Azure OpenAI への切り替え：考え方と構成 DO WHAT MATTERS 7 A z u r e O p e n A I 版 切り替えの考え方 Power Automate / Outlook コネクタは そのまま 文案生成だけ Azure OpenAI に任せる AI Credits → Azure 従量課金へ責任を 移す 監視・ログは Azure Monitor に集約で きる ※ コストをゼロにする話ではなく、 課金の置き場所を Azure 側へ移す考え方 実装フロー メールを受信 Outlook トリガー (V3) 文案を生成 Azure OpenAI コネクタ 改行を整形 作成アクション（¥n → <br>） 下書きに保存 Outlook 下書きアクション
8. アーキテクチャ構成 DO WHAT MATTERS 8 全 体 ア ー キ テ ク チ ャ Power Platform Power Automate クラウドフロー メール下書き自動化 （Azure OpenAI） Azure Resource Group Microsoft Foundry Foundry Project モデル Users Users メールを受信する クラウドワークフローが起動し、 メール件名、本文を取得し、 Foundryモデルを呼び出す データを受け取り、本文を生成後 ワークフローへ返却する FoundryコンポーネントはAzureへ構築する APIキーとエンドポイントをPowerPlatform 側で設定する 1 2 3 4
9. 実装時にはまったポイント DO WHAT MATTERS 9 実 装 の ポ イ ン ト ① リソース名 ≠ エンドポイント URL Azure OpenAI コネクタへの接続にはエンドポイント URL ではなく リソース名を指定する。接続に必要なのは「リソース 名・API キー・デプロイ名」の 3 点。 ② モデル名とデプロイ名は別物 Power Automate で指定するのは gpt-4o-mini 等のモ デル名ではなく、 Microsoft Foundry でデプロイ時に付けたデプロイ名 。 ③ HTML メール本文をそのまま渡すとノイズ が多い Outlook のメール本文は HTML 形式。タグや免責文が 混入して生成品質が下がるため、 前処理でテキストを抽出・整形してから渡すと安定す る。 ④ AI 出力の改行が Outlook 下書きで潰れる Azure OpenAI の出力をそのまま下書きに渡すと改行 が消える。 「作成」アクションで ¥n を <br> に変換してから渡す ことで解決。
10. ライセンスと課金の前提を整理する DO WHAT MATTERS 10 ラ イ セ ン ス ・ 課 金 Azure OpenAI 版の前提 • Power Automate Premium（Premium コネクタ利用権） • 有効な Azure サブスクリプション • Microsoft Foundry リソース + モデルデ プロイ • Microsoft 365 / Office 365 アカウント（ Outlook） 課金の違い AI Builder 版 • AI Builder / Copilot Credits を消費 • Seeded credits は 2026/11 廃止予定 • Premium 付与分のクレジット管理が必要 Azure OpenAI 版 • Azure 側の従量課金（トークン単位） • Power Automate Premium は依然必要 • 課金・ログ管理を Azure に一元化できる どちらも「無料で気軽に試せる」わけではなく、課金の置き場所が違う、という整理が重要
11. AI Builder vs Azure OpenAI DO WHAT MATTERS 11 比 較 と 選 択 指 針 観点 AI Builder Azure OpenAI Power Platform 完結性 ◎ 高い △ 低い 低コード組みやすさ ◎ 高い ◦ 中程度 Dataverse 依存 強い 弱い 課金モデル AI Builder / Copilot Credits Azure 従量課金 監視・ログ Power Platform 文脈 Azure Monitor に集約 ICT 担当の運用負荷 PP 側に寄る Azure 側に寄る モデル選択の自由度 △ 相対的に低い ◎ 高い AI Builder が向いているケース • Power Platform の中で完結させたい • PoC を素早く小さく見せたい • Lowコード中心で構成したい • Dataverse / Credits の制約が問題にならない • 業務部門主導で試したい Azure OpenAI が向いているケース • AI Builder クレジット依存を避けたい • Azure 側で監視・課金を一元管理したい • 継続運用・モデル選択の自由度を確保したい • ICT 担当が Azure 運用に慣れている • 将来的な拡張性を重視する PoC・研修は AI Builder、継続運用・統制重視なら Azure OpenAI が選択肢になりやすい
12. まとめ：M365 上で AI をどう組み込むか DO WHAT MATTERS 12 ま と め 01 実現は可能 Power Automate + Azure OpenAI で返信下書きの自動生成は成立する。 最小構成は「受信 → 生成 → 下書き保存」のシンプルな 4 アクション。 02 技術より前提整理が重要 「AI が呼べるか」より「どこにコストが乗るか」「誰が運用するか」の整理のほうが 実務では重要だった。 03 今後の発展 本文クレンジングの改善 / 社内外での文面切り替え / Microsoft Graph を使った細かい下書き制御など、拡張余地は大きい。
13. THANK YOU DO WHAT MATTERS Yutaka.Osada union.dml@gmail.com https://github.com/yutaka-art 13 ▪合格対策Microsoft認定試験AZ-400 書籍 発売中 ▪今後の登壇予定 7/14 GitHub Copilot User Group Japan - Agentic DevOps の実践 ワークフローマイグレーション 7/25 .NETラボ - 数値で見る Microsoft MVP-Spec Kit と GitHub Copilot Agent で作るデータ可視化ダッシュボード Power AutomateでOutlookの返信下書きを自動生成する - AI BuilderとAzure OpenAIを両方試してみた https://zenn.dev/yutakaosada/articles/dd2308ce43a241