Power Automate × AI Builder 活用事例 ｜ ノーコード で業務自動化・感情分析・テキスト抽出

Power Automate と AI Builder を組み合わせることで、ノーコードで高度な業務自動化が実現できます。請求書や契約書の情報抽出、アンケートや問い合わせの感情分析、売上や在庫の予測など、AIを活用した業務改善はもはや特別なものではありません。

本記事では、 AI Builder の基本機能と特徴、 Power Automate との連携でできること、具体的な活用事例、導入ステップ、効果指標（KPI）までをわかりやすく解説します。さらに、導入前の不安を解消するFAQや、無料診断・伴走支援サービスもご紹介。「AIを業務にどう取り入れるか？」を検討中の方に最適なガイドです。

AI Builderは便利な機能ですが、
どの業務に適用するかを整理せずに導入すると、
うまく活用されないケースも少なくありません。

まずは、業務の流れやどこにAIを使うべきかを整理することが重要です。

▶業務棚卸から始める DX・IT化の進め方

なお、 AI Builder を含む高度な自動化だけでなく、
Power Automate を中心とした業務自動化の活用パターンを
「AIあり／AIなし」も含めて整理したページも用意しています。
「まずはAIを使わない自動化から始めたい」
「どこまでAIを使うべきか判断したい」
といった場合は、選択肢を整理する目的でこちらも参考にしてください。

▶ Power Automate / Power Apps 活用事例まとめ

目次

AI Builder とは？ Power Automate連携でできること
　AI Builderはどこまで使うべきか？
　限界と向いていないケース
　AI Builder の基本機能と特徴｜ノーコードで AI を業務に活かす
　Power Automate と組み合わせるメリット｜自動化＋AIでできること
　導入に必要なライセンスと環境
AI Builder の使い方｜ Power Automate でできる業務自動化
　画像・PDFから情報抽出 （ OCR ＋ AI ）
　感情分析で顧客対応を改善
　予測モデルで意思決定を支援
　自社データでAIモデルをチューニング
活用事例｜ Power Automate ＋ AI Builder で変わる業務
　テキスト抽出で請求書・契約書の入力を自動化（OCR＋AI）
　画像・PDFから情報抽出するフロー構築手順（画面キャプチャ付き）
　感情分析で顧客対応を改善｜レビュー・アンケートの活用事例
　売上予測で計画精度を向上｜ Power Automate で定期レポート化
導入ステップと効果指標（KPI）｜成功するためのポイント
AI BuilderとAzureの使い分け
よくある質問（FAQ）
伴走支援サービスのご案内

AI Builder とは？ Power Automate 連携でできること

AI Builder は、 Microsoft Power Platform に搭載されたAI機能で、専門的なプログラミング知識がなくても、業務に役立つAIモデルを簡単に利用できるのが特徴です。 Power Automate と組み合わせることで、単なる自動化にとどまらず、「データの意味を理解し、判断を支援する」高度なワークフローを構築できます。

詳細な機能や仕様については、
Microsoftの公式ドキュメントでも確認できます。

AI Builderはどこまで使うべきか？

AI Builderは、ノーコードでAI機能を組み込める便利なツールですが、
すべての業務に適しているわけではありません。

たとえば、

• 画像やPDFからの情報抽出（OCR）
• 簡易的な分類や感情分析
• 一定条件下での予測

といったように、「精度が多少ブレても許容できる領域」や、
「ルール化しづらい処理」において効果を発揮します。

一方で、

• 明確なルールで処理できる業務
• 毎回同じ形式・同じ条件で処理できる業務

は、AIを使わなくてもPower Automateなどの自動化だけで十分対応できるケースも少なくありません。

AIを使うかどうかは、「できるか」ではなく「使うべきか」で判断することが重要です。
その判断の前提となるのが、業務の整理です。

→ 業務棚卸から始める DX・IT化の進め方

限界と向いていないケース

AI Builderは手軽に使えるAI機能ですが、いくつかの制約や限界もあります。

たとえば、

• 大量データを前提とした高度な学習
• 複雑な判断を伴う処理
• 高精度が求められる業務

といったケースでは、AI Builderだけでは対応が難しいことがあります。

また、AIの特性上、
同じ入力でも結果が多少変わることがあるため、
「完全な一貫性」が求められる業務には向いていない場合があります。

そのため、
AI Builderは「業務の一部を補助する位置づけ」として使い、
すべてを任せるのではなく、
人の判断やルールベースの処理と組み合わせることが重要です。

無理にAIを使うのではなく、
「どこまでをAIに任せるか」を見極めることが、
運用を安定させるポイントになります。

AI Builder の基本機能と特徴｜ノーコードで AI を業務に活かす

AI Builder は、ノーコードでAIモデルを作成・利用できるツールです。主な機能は以下の通りです。
主な機能は以下の通りです。

• 画像認識・テキスト抽出：請求書や契約書から必要情報を自動抽出
• 感情分析：アンケートや問い合わせ内容をポジティブ・ネガティブに分類
• 予測モデル：売上や在庫の傾向を予測し、意思決定を支援
• カスタムモデル：自社データを使って精度を高めるモデルを構築可能

従来は専門知識が必要だったAI活用が、直感的なUIで実現できるため、現場担当者でも導入しやすいのが大きなメリットです。

Power Automate と組み合わせるメリット｜自動化＋AIでできること

Power Automate は、業務プロセスを自動化するクラウドサービスです。ここにAI Builderを組み込むことで、次のような高度な処理が可能になります。

• OCR＋AIで請求書処理を完全自動化：アップロードと同時にデータ化
• 感情分析＋通知：顧客の声を分析し、Teamsやメールで即時共有
• 予測モデル＋レポート化：売上予測を定期的に実行し、Power BIで可視化

つまり、 Power Automate が「作業を自動化」し、 AI Builder が「判断や分析を担う」ことで、業務効率化と質の向上を同時に実現できます。

導入に必要なライセンスと前提条件

AI Builder を利用するには、 Power Platform 環境と対応ライセンスが必要です。
主な必要ライセンスは以下の通りです：

• Power Automate Premium ： AI Builder 機能を含み、毎月クレジット付与
• Power Apps Premium：アプリ単位またはユーザー単位で利用可能
• 追加容量：大量利用時はAI Builder容量アドオンで増枠可能

そのほか、Power Automate Processライセンスでも利用することができます。 Dataverse の利用が前提となるため、環境構築と権限設定も重要です。導入前に「どの業務でどれくらい利用するか」を見積もることで、最適なライセンス選択ができます。

AI Builder の使い方｜ Power Automate でできる業務自動化

AI Builder は、 Power Automate のフローに組み込むことで、日常業務をよりスマートに変革できます。ここでは、代表的な4つの使い方を紹介します。

画像・PDFから情報抽出 （ OCR ＋ AI ）

請求書や契約書などの紙書類やPDFを、手作業で入力していませんか？
AI Builderの「フォーム処理」や「ドキュメント処理」モデルを使えば、画像やPDFから必要な情報を自動抽出できます。Power Automateのフローに組み込むことで、ファイルをアップロードするだけでデータ化が完了います。

活用例：

• 経理部門での請求書処理の自動化
• 在庫管理の伝票入力の省力化

抽出したデータは、単に保存するだけでなく、
Dataverseなどのデータ基盤で管理することで、
複数アプリや業務で再利用しやすくなります。

→ Dataverseとは？業務データ管理の考え方

感情分析で顧客対応を改善

　アンケートや問い合わせ内容を分析し、顧客の満足度や不満を把握するのは重要ですが、手作業では時間がかかります。 AI Builder の「感情分析」モデルを使えば、テキストをポジティブ・ネガティブ・ニュートラルに分類し、 Power Automate で Teams やメールに自動通知できます。

活用例：

• カスタマーサポートの改善
• 商品レビューの傾向分析

予測モデルで意思決定を支援

売上や在庫の予測をExcelで手作業していませんか？
AI Builder の「予測モデル」を使えば、過去データをもとに将来の傾向を予測できます。 Power Automate で定期的に予測を実行し、結果をレポート化することで、販売計画や人員配置の精度が向上します。

活用例：

• 販売計画の最適化
• 在庫不足の予測と事前対応

自社データでAIモデルをチューニング

AI Builder は、標準モデルだけでなく、自社の業務データを使ってモデルをトレーニングできます。これにより、社内用語や特定業務に最適化されたAIモデルを構築可能です。

活用例：

• 社内用語に対応したテキスト抽出
• 特定業務に特化した分類モデルの構築

これらの機能は、単体で使うよりも、
Power Automateと組み合わせて業務の中に組み込むことで効果を発揮します。
▶ Power Automate とは？何ができる？

活用事例｜Power Automate＋AI Builderで変わる業務

AI Builder と Power Automate を組み合わせることで、日常業務の自動化は「単なる効率化」から「業務品質の向上」へ進化します。ここでは、実際のフロー構築画面や設定手順を交えながら、請求書や契約書のテキスト抽出、レビュー分析による顧客理解、売上予測による計画精度向上といった具体的な事例をご紹介します。

テキスト抽出で請求書・契約書の入力を自動化（OCR＋AI）

　紙の請求書や契約書を手作業で入力するのは、時間も手間もかかります。 AI Builder と Power Automate を組み合わせることで、画像やPDFから必要な情報を自動抽出し、データ化するフローを簡単に構築できます。
今回紹介するのは、「ファイルをアップロードするだけでテキスト抽出が完了する」シンプルなフローです。次の項の手順で設定できます。

画像・PDFから情報抽出するフロー構築手順（画面キャプチャ付き）

今回作成するフローはこちらです。
フロー実行時に、ユーザが画像やPDFドキュメントをアップロードすることで
Power Automate が自動的にドキュメントのデータを認識し、テキストを作成します。

①フロー作成
　Power Automate を起動し、「作成」から「インスタントクラウドフロー」を選択します。
　フローのトリガーには 「フローを手動でトリガーする」を選択します。
　最後に「作成」をクリックします。

②ファイルコンテンツの設定
　「手動でフローをトリガーします」アクションをクリックし、「入力の追加」から「ファイルコンテンツ」を追加します。

③アクションの設定
　「画像やPDFドキュメントのテキストを認識する」アクションを追加します。
　「画像」には「手動でフローをトリガーします」アクションで設定した「ファイルコンテンツ」を設定します。

以上で設定は完了です。
このように、とても簡単にフローを構築することが可能です。

テキスト抽出

テキスト抽出は、画像やドキュメントから情報を自動で抽出する技術です。
近年では、AIやOCR（光学文字認識）などの技術の進歩により、紙の書類やスキャン画像、PDFファイルなどから高精度に文字情報を取り出すことが可能となりました。
これにより、手作業での入力作業を大幅に削減し、業務効率の向上やデータの有効活用が期待されています。

画像からのテキスト抽出

画像からのテキスト抽出は、写真やスキャン画像などに含まれる文字情報を識別し、抽出する技術です。
例えば、下記のような画像からテキスト抽出が可能です。

実際に Power Automate を実行し、画像から情報を抽出した結果はこちらです。
画像内のテキストをすべて取得することができました。

また、「GPT でプロンプトを使用してテキストを作成する」アクションを使用して、「住所」、「電話番号」等の特定の情報を取得することもできます。
(今回は本アクションの詳細は省略します。)

ドキュメントからのテキスト抽出

ドキュメントからのテキスト抽出は、PDFやWord、スキャンした書類などの文書ファイルから情報を自動で抽出する技術です。
例えば、下記のようなPDFファイル(資格手当一覧表)をアップロードし、情報を抽出してみます。

実際に Power Automate を実行し、PDFファイルから情報を抽出した結果はこちらです。
ドキュメント内のテキストをすべて取得することができました。

また、「GPT でプロンプトを使用してテキストを作成する」アクションを使用して、「応用情報技術者」の資格手当を取得することもできます。
(今回は本アクションの詳細は省略します。)

いかがでしょうか。
これらの処理を Power Automate のフローに組み込むことで、ファイルをアップロードするだけで自動処理が完結します。

感情分析で顧客対応を改善｜レビュー・アンケートの活用事例

顧客の声を正しく理解することは、サービス改善やマーケティング戦略に欠かせません。しかし、アンケートやレビューを一件ずつ確認するのは膨大な手間です。
AI Builderの感情分析モデルをPower Automateに組み込めば、テキストを自動でポジティブ・ネガティブ・ニュートラルに分類し、結果をTeamsやメールで即時共有できます。
ここでは、レビューやアンケートを対象にした感情分析の活用事例を紹介します

以下は、「テキスト内の肯定的または否定的な感情を分析する」アクションを使用して実際に Power Automate を実行した結果はこちらです。
下記結果より、テキスト「ありがとうございます。とても感謝しています。」は、内容が肯定的だということが分かります。

感情分析の活用事例

AIによる感情分析は、ユーザーの声や反応を深く理解し、マーケティングやサービス改善に役立てる強力な手段です。
実際に感情分析が活用されている具体的な事例には以下のようなものがあります。

①SNS分析によるブランド戦略
　SNS上で言及された自社ブランドへのコメントを感情分析し、新商品やキャンペーンに対する反応を定量化

②ECサイトのレビュー分析による商品改善
　良いレビューが多い商品の傾向を分析して、売上アップの戦略に応用

③映画配信サービスの作品評価やレコメンド最適化
　どの作品が「感動」「笑い」「退屈」などと評価されているかを解析

これらの事例からも分かるように、感情分析は顧客理解を深め、より的確な意思決定やサービス向上につなげる有効な手段です。
今後ますます多くの分野で、感情データの活用が競争力の鍵となっていくでしょう。

売上予測で計画精度を向上｜ Power Automate で定期レポート化

　販売計画や在庫管理をExcelで手作業していると、更新漏れや精度不足が起きやすく、意思決定が遅れがちです。AI Builderの「予測モデル」と Power Automate を組み合わせれば、過去データをもとに将来の傾向を自動予測し、結果を定期的にレポート化して共有できます。
　Power Automate のスケジュールトリガーで毎週や毎月の予測を自動実行し、AI Builderが売上や在庫を分析。結果はExcelやSharePointに保存し、Teamsやメールで通知すれば、関係者への共有もスムーズです。
　この仕組みにより、販売計画の最適化や在庫不足の事前検知、人員配置の精度向上が可能になります。従来は数時間かかっていた予測作業がほぼゼロになり、作業時間は90％削減、意思決定スピードも大幅に改善します。
　Power Automate と AI Builder を活用すれば、予測業務は「忘れずに」「定期的に」実行され、計画精度と業務効率が同時に向上します。

具体的な業務にどう適用するかは、
業務内容や体制によって大きく変わります。

→ Power Apps / Power Automate 活用の考え方

導入ステップと効果指標（KPI）｜成功するためのポイント

Power Automate と AI Builder の導入は、いきなり全社展開ではなく、まずは PoC（概念実証） から始めるのが効果的です。請求書処理やアンケート分析など、成果が見えやすい業務を選び、精度や運用負荷を確認しましょう。
本番化に進む際は、成功事例の社内共有 → ライセンス・容量の見積り → 運用ルール策定 の流れを押さえることが重要です。
導入効果を測るには、以下の KPI を設定します。

• 処理時間の短縮率（例：請求書処理が90％削減）
• 手作業削減件数（例：月間○件→自動化）
• エラー率低下（OCR精度改善）
• 顧客満足度スコア（感情分析活用後の変化）

改善が必要な場合は、データ品質の見直し、モデル再学習、フローの条件分岐追加 で精度を高めます。
「小さく始めて成果を共有する」ことが、AI活用を社内に広げる最大のポイントです。

AI導入はツールの選定だけでなく、
業務のどこに適用するかの判断が重要です。
→ 業務棚卸から始める DX・IT化の進め方

AI BuilderとAzureの使い分け

AI Builderは、Power Platformの中で手軽にAIを活用できる点が大きな特徴です。

一方で、

• より高度なAIモデルを使いたい
• 大量データを扱いたい
• 独自の学習やチューニングを行いたい

といった場合には、AzureのAIサービスを組み合わせる構成も検討されます。

たとえば、
AI Builderで簡易的な分類やOCRを行い、
Azureで高度な分析や予測処理を行うといった役割分担も可能です。

AI Builderは「すぐに使えるAI」、
Azureは「拡張できるAI」と捉えると分かりやすいでしょう。

どこまでをPower Platformで完結させるか、
どこからAzureに広げるかは、
処理の複雑さやデータ量、求められる精度によって判断します。

→ Power PlatformとAzureの使い分け

よくある質問（FAQ）

　 Power Automate や AI Builder を導入する際、「どんな業務に向いているのか」「他社はどう活用しているのか」といった具体的な疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

ここでは、 AI Builder 活用事例を踏まえた実践的な質問を中心に、導入前後でよく寄せられる質問とその回答をまとめました。導入前の不安解消や、活用のヒントとしてぜひご活用ください。

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次に読む（状況別）

・業務の整理から考えたい方
→ 業務棚卸から始める DX・IT化の進め方

・アプリで形にしたい方
→ Power Apps 相談・開発・支援

・業務を自動化したい方
→ Power Automateとは？何ができる？