🔰 はじめに：RPA設計は「アクションを組む」から「AIに話す」へ
ちょっと前まで、RPA（Power Automate）といえば、
画面の右からアクションをドラッグして、条件分岐をつなげて…
まるで“ロボットにパズルを組み立てる”ような作業でした。
でも今は違います。
💬「毎朝届くメールの添付をSharePointに保存して、失敗したらTeamsで教えて」
そう“話すだけ”で、Copilotが自動でフローを作ってくれる時代に突入しました。
つまり、RPA設計者の仕事は「手で組む」から「AIに伝える」に変わったのです。
🏗️ 第1章：昔のRPA設計は“設計図を書く職人芸”だった
従来のPower Automate（特にPower Automate Desktop）は、
まさに“職人の世界”でした。
- どんなアクションを使う？
- 条件分岐はどう作る？
- 例外処理の順番は？
- フローが止まったらどこをデバッグする？
正確さと根気がすべて。
作り込めば完璧に動くけど、非エンジニアにはハードルが高い。
ちょっと設定を間違えただけで動かない、
コメントを入れ忘れて「1ヶ月後には自分でも読めない」なんてことも日常茶飯事でした。
🤖 第2章：Copilot登場で生まれた“プロンプト設計”という魔法
MicrosoftのCopilotがPower Automateにやってきてから、
「RPA設計」の定義がガラッと変わりました。
これまでは「どう動かすか（How）」を考えていたけど、
これからは「何をしたいか（What）」を伝えるだけ。
Copilotはあなたの指示（＝プロンプト）をもとに、
自動でフローを提案してくれます。
たとえば、
🗣️「毎週月曜の朝9時に、最新の売上データをExcelから読み取ってTeamsに投稿して」
と言うだけで、トリガー設定・アクション選択・Teams投稿まで自動生成。
まさに、**Power Automate界の“魔法の杖”**です。
💡 第3章：プロンプト設計＝AIに“ちゃんと伝える技術”
でもここで重要なのが、ただ話すだけではダメということ。
Copilotは“何を・どのように”伝えるかで結果が全く変わります。
💬 悪い例：
「メールを保存して」
結果：どのメール？どこに？どのフォルダ？AIは混乱します😅
✅ 良い例：
「受信トレイの未読メールの添付ファイルを、件名ごとにSharePointフォルダに保存して。
保存に失敗したらTeamsで自分に通知して。」
→ タスク、条件、出力、例外まで明示。
AIが理解できる“完璧な指示書”になります。
ここで意識したいのは次の3ステップ👇
| スキル | 旧RPA時代 | Copilot時代 |
|---|---|---|
| 設計思考 | フローチャート | プロンプト構成（目的→条件→出力） |
| 技術知識 | アクションの種類 | AI出力の検証と修正力 |
| 記録力 | 手順書作成 | AIに渡す「指示文テンプレート」作成 |
つまり、これからのRPAエンジニアは
**“コードを書く人”ではなく“AIに伝える人”**なのです。
⚙️ 第4章：Copilotと人間の“二人三脚”設計
Copilotは便利だけど、万能ではありません。
- 変数名が雑
- 条件分岐が足りない
- 例外処理が抜ける
- 無駄なループができる
こういう“ちょっと惜しい”部分を直せるのが、
人間エンジニアの腕の見せどころ。
Copilotが骨組みを作り、
RPAエンジニアが筋肉と神経をつける。
そんなAI×人間の共演がこれからの標準スタイルです。
🚀 第5章：Copilotが変える開発スピード
実際に試してみると、
設計時間は平均で50〜70%短縮。
「アイデア→試作→修正→完成」までが
1時間で終わることも珍しくありません。
ただしスピードが上がる分、
「ガバナンス」「精度チェック」「ナレッジ共有」の重要性もアップ。
フローの“乱立地獄”を防ぐには、
プロンプトガイドラインをチームで共有するのがカギになります。
🧭 第6章：RPAエンジニアの未来は“AIを導く人”になる
これから求められるのは「AIをうまく使う人」。
🤖 “AIを操作する”のではなく、“AIに考えさせる”。
Power Automate + Copilot + Copilot Studioを自在に操る
「Prompt Engineer for RPA」が次世代の主役です。
PL-500取得者が次に学ぶべきは👇
- Copilot Studioのトレーニング設計
- プロンプトテンプレート作成
- AIによるテスト自動化
“AIに教える力”が、あなたの市場価値を決めます。
💬 よくある質問（FAQ）
Q1. Copilotってもう実務で使える？
👉 一部機能はプレビュー中ですが、社内フロー構築には十分活用可能。
ただし、生成結果のレビューは必須です。
Q2. プロンプトの書き方が分からない…
👉 「誰に」「何を」「どうしてほしいか」を入れるだけ。
初めは1文＋条件1つ＋出力1つ、の構成がコツ。
Q3. AIが間違えたら？
👉 「もう少し○○して」と自然に言い直せばOK。
AIも“会話の文脈”で学習していきます。
Q4. Copilotが完全に人の仕事を奪う？
👉 むしろ逆。AIが作る基礎を人が磨く時代です。
“伝える力”こそが新しいスキルです。
