Copilot API完全ガイド｜機能・料金・導入手順をわかりやすく解説

最終更新日:2026/06/29

「Copilot API」を調べると、Microsoft 365の情報とGitHubの情報が混ざって出てきて、混乱した経験はないでしょうか。実は「Copilot API」と呼ばれるものには、大きく2つの種類があります。

本記事では、まず2種類のCopilot APIをすっきり整理します。そのうえで、機能・無料で使えるのか・導入手順までを、DX担当者の方にもわかりやすく解説します。読み終えるころには、自社が選ぶべきAPIと次の一歩が見えているはずです。

Copilot APIとは？2種類のAPIを整理

「Copilot API」には目的の異なる2種類があります。混同されやすいため、最初に切り分けておきましょう。

1つはMicrosoftが提供する「Microsoft 365 Copilot API」です。もう1つはGitHubが関わる「GitHub Copilot API」です。前者は社内データを使ったAIアプリづくり、後者はコード開発の支援が主な用途です。

種類	提供元	主な用途	想定ユーザー
Microsoft 365 Copilot API	Microsoft	自社のMicrosoft 365データを使ったAIアプリ・社内エージェント開発	DX担当・社内システム開発者
GitHub Copilot API	GitHub	コード補完・開発支援の管理やモデル利用	開発チーム・エンジニア

社内文書をAIに活用したいならMicrosoft 365 Copilot APIです。コード開発を効率化したいならGitHub側と整理できます。

本記事では、法人での利用ニーズが多いMicrosoft 365 Copilot APIを中心に解説します。GitHub Copilot側については記事後半で扱うため、ご自身の目的に近い方から読み進めてください。

出典： Microsoft 365 Copilot APIs overview｜Microsoft Learn

Microsoft 365 Copilot APIでできること（主要APIの一覧）

Microsoft 365 Copilot APIは、Copilotを支える機能を「部品」として外部から呼び出せる仕組みです。自社アプリや社内エージェントから、安全にCopilotの能力を利用できます。

これらはMicrosoft Graph上のREST APIとして提供されます。REST APIとは、HTTP経由でデータをやり取りする標準的な仕組みのことです。基本のエンドポイントは「graph.microsoft.com/v1.0/copilot」です。プログラミング言語を問わず呼び出せます。Microsoft Graphへの統合により、既存のMicrosoft 365環境と無理なくつながる点も特徴です。

主要なAPIを一覧で整理しました。提供状況（一般提供＝GA、プレビュー）もあわせて確認しましょう。

API	できること	提供状況
Retrieval API	社内データ（SharePoint・OneDrive・コネクタ）から関連情報を取得し、RAGに使う	一般提供（GA）
Chat API	自社アプリにCopilotの会話機能（出典付き回答）を組み込む	一般提供（GA）※Work IQ API
Search API	OneDrive内をセマンティック検索する	プレビュー
Meeting Insights API	Teams会議のAI議事録やアクション項目を取得する	提供中
利用状況レポートAPI	組織のCopilot利用状況を取得する	提供中

※提供状況は公式ドキュメント（2026年6月時点）に基づきます。プレビュー機能は今後変更される可能性があります。

Retrieval API

Retrieval APIは、最も実用的なAPIの1つです。RAGの中核を担っています。RAGとは、社内文書などを根拠にAIが回答を生成する仕組みのことです。

このAPIの強みは、データを外部に持ち出さない点にあります。SharePoint or OneDriveのデータをそのままに、既存のアクセス権限や機密ラベルを尊重して関連情報を取得します。情報漏えいのリスクを抑えながらAIを活用できるため、法人にとって価値が高いとされています。

Chat API・Search API

Chat APIは、Copilotの回答をそのまま自社アプリに埋め込めるAPIです。出典付きの応答を返せます。なお、Chat APIは2026年6月16日に、後述する「Work IQ API」の一般提供（GA）に伴い正式提供されました。Search APIは、自然な文章でOneDrive内の文書を検索できます。

一方、Search APIは2026年6月時点ではプレビュー段階です。本環境での利用は、最新の提供状況を公式サイトで確認することをおすすめします。

出典： Microsoft 365 Copilot APIs overview｜Microsoft Learn ／ Retrieval API overview｜Microsoft Learn

Copilot APIとMicrosoft Graph APIの違い

Copilot APIとよく混同されるのが、Microsoft Graph APIです。両者は役割が明確に異なります。

Graph APIは「データを操作・取得する」ために使用します。Copilot APIは「そのデータをAIに推論させる」ために使用します。

比較項目	Microsoft Graph API	Copilot API
主な役割	Microsoft 365データの作成・取得・更新・削除	データをAIで推論・要約・検索
必要なライセンス	標準のMicrosoft 365ライセンス	Microsoft 365 Copilotライセンス

覚え方はシンプルです。データを取りたいだけならGraph API、AIに考えさせたいならCopilot APIと整理しておきましょう。ライセンス要件も異なるため、導入前の確認が大切です。

出典： Microsoft 365 Copilot APIs overview｜Microsoft Learn

【2026年最新】Work IQ APIへの進化

Microsoft 365 Copilot APIは、さらに大きな枠組みへと進化しています。それが「Work IQ API」です。Microsoftは2026年6月16日、このWork IQ APIを一般提供しました。

Work IQ APIは、AIエージェント向けに設計された新しいAPI群です。主にChat、Context、Tools、Workspacesといった機能で構成されます。従来の「データ取得」が中心だった段階から、エージェントが業務の文脈を理解し、行動するための基盤へと広がっています。

たとえばToolsは、メール送信や会議設定といった操作をエージェントに任せられる仕組みです。エージェントが定型業務を自動で実行できるようになります。Workspacesは、エージェントが作業の途中経過を安全に保存する領域とされています。

料金には「Copilot Credits」を消費する従量課金モデルが採用されています。利用量に応じて費用が変わる仕組みです。Copilot Creditsは、Copilot Studioなど他のサービスとも共通の消費通貨とされています。

なお、独自エージェントや第三者製アプリからの利用が従量課金の対象です。Microsoft製アプリをCopilotライセンスで使う場合、追加の利用料はかかりません。あわせて、Microsoft 365管理センターにはコスト管理ダッシュボードが用意されています。

ポイントは、今後のCopilot APIがエージェント前提で進化していくという方向性です。新しい機能のため、最新の提供状況は公式サイトでご確認ください。

出典： Announcing the new Work IQ APIs｜Microsoft 365 Blog

Copilot APIは無料で使える？ライセンスと料金

よくある質問が「Copilot APIは無料で使えるのか」です。Microsoft 365 Copilot APIに恒久的な無料利用はありません。ただし、必要なライセンスは利用するAPIによって変わります。

必要なライセンスは、次の2つです。

Microsoft 365 Copilotライセンス：APIを利用するユーザーごとに必要です。AI機能の土台になります。
Microsoft 365 E3またはE5（または同等）：Microsoft 365のデータやサービスを使うための基盤です。

一方、2026年6月16日にGAした「Work IQ API」は、Microsoft 365 Copilotライセンスがなくても利用できます。アクセスがCopilotライセンスから独立しており、Copilot Creditsによる従量課金で使えるためです。Copilotライセンスを持たないユーザーも、利用量に応じて課金されます。必ずしも全員分のライセンスが必須ではなく、用途や対象ユーザーに合わせた柔軟な導入が可能です。

なお、まったく試せないわけではありません。公式にはInteractive Demo（プレビュー）が用意され、コードを書く前に挙動を確認できます。またRetrieval APIには、Copilotアドオンライセンスがなくても使えるプレビューがあります。従量課金で利用できる仕組みです。

「無料で使いたい」という需要は高まっています。しかし現実には、無料で試せるのは体験版的な範囲にとどまります。本格的な導入は有料が前提と考えておくと、計画を立てやすくなります。

料金の考え方（従量課金・Copilot Credits）

前述のWork IQ API系は、Copilot Creditsによる消費課金です。利用量によって費用が変動します。

そのため、いきなり大規模に導入するのではなく、PoCから始めるのが現実的です。PoCとは、小さく試して効果を検証する取り組みのことです。まず小規模に試し、コストを見積もってから拡大する進め方をおすすめします。

※料金体系は変動する可能性があります。最新の条件は公式サイトをご確認ください。

出典： Microsoft 365 Copilot APIs overview｜Microsoft Learn ／ What’s new｜Microsoft Learn

GitHub Copilot APIは外部から使える？公式見解と注意点

ここからは、もう1つの「Copilot API」であるGitHub側を見ていきます。GitHub Copilotには、外部アプリ向けに公開された汎用のチャット・補完APIは公式に提供されていません。

一部のツールが利用する内部エンドポイントを、汎用のモデル提供元として使う行為は、GitHubの利用規約に反するとされています。アカウント停止のリスクもあるため、注意が必要です。

一方で、公式に用意されている仕組みもあります。

管理・監視用のREST API：利用状況メトリクスやエージェント管理などに使えます。
自分のLLM APIキーを持ち込む機能（BYOK）：OpenAIやAnthropicなどのAPIキーを設定し、Copilotで任意のモデルを使える機能です。

検索結果で見かける第三者製のプロキシツールも、あくまで非公式です。利用規約違反やアカウント停止のリスクがあると報告されています。導入は慎重に判断してください。

コード開発向けにAI APIが必要な場合は、各モデル提供元の公式APIを直接使うのが基本的な選択肢です。

出典： Using your LLM provider API keys with Copilot｜GitHub Docs ／ REST API endpoints for Copilot｜GitHub Docs

Copilot APIの連携・導入ステップ

Microsoft 365 Copilot APIの導入は、大きく4つのステップで進みます。エンジニアでなくても、全体像を掴んでおくと社内検討に役立ちます。

前提の確認：Copilotライセンスとサブスクリプション、対象データのインデックス状況を確認します。
アプリ登録・権限付与：Microsoft Entraでアプリを登録し、APIへのアクセス許可を設定します。
実装：クライアントライブラリ（.NET・Python・TypeScript）またはGraph呼び出しで組み込みます。
検証：Interactive DemoやGraph Explorerで小さく動作を確認します。

連携の方法は、APIを直接使う以外にもあります。プラグイン、コネクタ、エージェント、Copilot Studioといった選択肢です。ノーコードに近い形で作るならCopilot Studio、細かく作り込むならAPI直接利用が向いています。目的に応じて使い分けましょう。

出典： Microsoft 365 Copilot APIs client libraries｜Microsoft Learn ／ Extend Microsoft 365 Copilot｜Microsoft Learn

業界別に見るCopilot API活用ユースケース

Copilot APIは、社内データとAIを安全に結びつける仕組みです。そのため、機密性の高い業務ほど効果を発揮しやすいとされています。

具体的な活用例を業界別に見てみましょう。

コンサルティング：SharePointの過去案件から関連資料をRetrieval APIで瞬時に引き出し、提案準備を効率化します。
金融・法務：情報バリアやアクセス制御を保ったまま、承認済みのソースだけに絞った高精度な検索を実現します。
製造・営業：会議のAI議事録をMeeting Insights APIで取得し、CRMやタスク管理ツールへ連携します。

検討の起点になるのは「自社のどのデータをAIに任せたいか」という視点です。まず活用したい業務とデータを洗い出すと、必要なAPIが見えてきます。

出典： Retrieval API overview｜Microsoft Learn

Copilot API導入でよくある失敗と注意点

Copilot APIは「使えるはず」という思い込みで進めると、つまずきやすい面があります。前提・権限・データ整備の確認が、成否を分けます。

よくある失敗例と対策を整理しました。

ライセンス未付与のまま実装に着手：先に要件を確認しましょう。
データのインデックスが未完了で結果が出ない：セマンティックインデックスの状況を確認します。
プレビューAPIを本番に組み込み、仕様変更で停止：GA状況を確認してから採用します。
権限や機密ラベルの設計不足：情報漏えいを防ぐため、ガバナンス前提で設計します。

導入前のチェックリストとして、次の5項目を押さえておくと安心です。

チェック項目	確認のポイント
ライセンス	Copilotライセンスとサブスクリプションは揃っているか
対象データ範囲	どのデータをAIに使わせるか定まっているか
権限設計	アクセス権限・機密ラベルは適切か
コスト試算	従量課金を踏まえた費用見積もりがあるか
PoC計画	小さく試す検証の段取りができているか