ChatGPTとCopilotの違いで迷う情シスへ実務徹底ガイド

「ChatGPTとCopilotの違い」を曖昧なままにしていると、情シスやDX担当は静かに損をします。
誤った前提でツールを選び、無料版ChatGPTを野放しにし、Copilotのライセンスだけ大量購入──そのどれもが、あとで「利用停止」「AI禁止通達」「追加予算の再稟議」という形で跳ね返ってきます。

本当に分けるべきなのは「どっちが高性能か」ではありません。
どの業務をChatGPTに任せ、どの業務をCopilotに張り付かせるか、
どのデータをどこまで渡してよいかを、誰が責任を持って設計するか。
この設計を外したまま「試しに導入」すると、ほぼ確実に失敗します。

多くの記事は、機能の違い、料金プランの比較、どっちがおすすめか、といった一般論で終わります。
しかし、現場で起きているのはもっと生々しい話です。

• 無料ChatGPTに契約書や顧客リストをコピペしていたことが発覚し、全社利用停止
• Copilotを配ったのに、利用ログを開くとアクティブユーザーは全体の2割
• 「ChatGPTで十分」「Copilot最強」と部署ごとに主張が割れ、社内標準が決まらない

この記事は、こうした失敗パターンを前提に、「どの順番で、どのレベルまで整えれば、ChatGPTとCopilotが“資産”として機能するか」を実務ベースで分解します。
機能・料金・セキュリティの違いは押さえつつ、導入プロジェクトの設計図まで落とし込む点が、他の比較記事との決定的な差分です。

この記事を読み進めることで、あなたは次の判断ができるようになります。

• 自社の業務で「ChatGPT向き」「Copilot向き」を切り分ける基準
• 無料ChatGPTから始めても炎上させないための最低限のルール
• Copilot導入後に“使われないツール”にしないための、職種別プロンプトと教育の設計
• 3〜6ヶ月で「続けるか、やめるか、広げるか」を決めるためのチェックポイント

この記事全体の価値を、先にマップとして示します。

単なる「機能の違いのまとめ」では、情シスやDX担当の評価は上がりません。
ツール選定と運用設計をセットで語れる人材になるために、ここから先を読み進めてください。

まずここを押さえないと危ない：ChatGPTとCopilotの“本質的な違い”

「どっちが高性能か」より前に押さえるべきなのは、「この2つはそもそも役割が違う」という事実です。ここを外したままツール選定に走ると、あとから情シスが火消しに追われるパターンになります。

ChatGPTは「汎用AIエージェント」、Copilotは「社内データに張り付くアシスタント」

ざっくり言うと、立ち位置がこう違います。

ChatGPTは「なんでも相談できる優秀な家庭教師」に近く、外部情報や抽象的な相談に強い存在です。一方Copilotは、Word/Excel/Outlook/Teamsなどに埋め込まれた「社内ドキュメント専属のアシスタント」。同じ“生成AI”でも、見ている世界が違います。

この違いは、次の観点で効いてきます。

• 新規企画やコピー案、コードのたたき台 → ChatGPT優位

• 過去議事録からの要点抽出、社内資料の横断検索 → Copilot優位

ブラウザか、Microsoft 365か──“どこで動くか”が業務に与えるインパクト

もう1つ見落とされがちなのが、「どこで動くツールか」です。

現場目線で見ると、「別タブを開く必要があるかどうか」が定着率を大きく左右します。PoCでChatGPTだけ使わせた企業が、本番導入でCopilotに切り替えると「ツール切り替えの摩擦が消えて一気に使われ始めた」というケースは珍しくありません。

逆に、まだプロンプトスキルが育っていない状態でいきなりCopilotだけを渡すと、「何を頼んでいいか分からない」という声が出やすい。ブラウザでChatGPTを自由に触らせて“発想の筋トレ”をしてから、日常業務の器としてCopilotに載せる、という二段構えが現場では機能しやすい構成です。

料金より先に見るべき「データの扱われ方」とセキュリティレベル

情シスや経営層が真っ先に見るべきなのは、月額単価ではなく「社内データがどう扱われるか」です。

矢野経済研究所の調査では、生成AIを何らかの形で活用している企業は4割超に達していますが、「全社的に活用できている」のは1割強にとどまります。現場が無料版から勝手スタート → 機密情報の貼り付けが発覚 → 一斉禁止、という流れでブレーキがかかる例が多いからです。

料金比較の前に、次を整理しておくと判断を誤りにくくなります。

• どのレベルの情報までAIに触れさせてよいか(社外秘/機密/パブリック)

• データがどこに保存され、誰がアクセスできるか

• ログをどの粒度で追跡・監査したいか

ここを設計してから「ChatGPT系でいくのか、Copilot中心でいくのか、併用か」を決めるのが、安全かつ成果につながりやすい順番です。料金表だけで決めたプロジェクトほど、後から“セキュリティ再設計コース”に乗ってしまいます。

なぜ「無料ChatGPTから始めた会社ほど」後で痛い目を見るのか

「とりあえず無料のChatGPTで様子見しよう」。この一言から、情シスと現場の信頼が一気に冷え込むケースが本当に多い。問題はツールではなく、「無料＝安全」「お試し＝ノーリスク」という思い込みだ。

無料版ChatGPTは、あくまで“個人向けの汎用AIエージェント”。一方、Copilotや法人向けChatGPTは“企業のデータを守る前提で設計されたアシスタント”だ。ここを曖昧にしたままスタートすると、後から「全社停止」「ガイドライン総入れ替え」という高い授業料を払うことになる。

ありがちな3つの誤解：「匿名だから安全」「コピペすれば早い」「禁止事項だけ決めればOK」

現場で本当によく聞く勘違いを整理すると、次の3つに集約される。

• 匿名だから安全

  • 「名前も会社名も入れてないから大丈夫」という発想。
  • ただし、契約条件や売上構成だけでどの企業か推測できるケースは少なくない。

• コピペすれば早い

  • 契約書・議事録・仕様書をそのまま入力して要約させる使い方。
  • 確かに作業効率は爆上がりだが、その分情報漏洩リスクも一気に跳ね上がる。

• 禁止事項だけ決めればOK

  • 「顧客名を入れない」「機密情報は入力しない」とだけ通知して終わり。
  • 実務の現場では、「何が機密か」を判断できず、結局グレーゾーン入力が横行する。

実際に起きがちなNGシーン：契約書・顧客リスト・売上レポートを丸ごと貼る

現場で観測される“ヒヤリ”パターンはほぼ共通している。

• 契約書ドラフトを丸ごと貼り

  →「抜け漏れ条文がないかチェックして」と依頼

• 顧客リスト（会社名＋担当者＋メール＋売上）を貼り

  →「優先順位をスコアリングして」と依頼

• 月次売上レポートを貼り

  →「役員向けの要約スライド案を作って」と依頼

どれも“やりたいこと”自体は正しい。問題は、無料のパブリック環境にそのまま投げていることだ。
法人向けChatGPTやMicrosoft 365 Copilotでは「学習に使われない」「テナント内で権限制御」といった前提があるが、無料版を野放しにするとその境界が完全に崩れる。

情シスがよくやる“止め方”と、“再開させるため”に必要になる設計見直し

多くの会社で起きる流れは、ほぼこのワンパターンだ。

1. 無料ChatGPTが現場で爆発的に普及
2. 機密データ入力が発覚し、情シスが「全面禁止」通達
3. 現場から「せっかく効率上がってたのに」と反発
4. 数カ月かけて、ようやく安全な環境とルールを再設計

この「2→4」の間で、情シスが本当にやっているのは次の3つの見直しだ。

• 利用環境の再選定

  • 無料版ではなく、ChatGPT EnterpriseやCopilot for Microsoft 365など
  • 「データがどこに保存されるか」「学習に使われないか」を明文化

• 業務シナリオ別ガイドライン

  • 「契約書レビューはCopilotのみ」「顧客リスト入力は禁止」など
  • 文書の種類ごとに“入力OK／NGの境界線”を具体例付きで示す

• 教育とハンズオン

  • マニュアル配布ではなく、営業・バックオフィス・開発ごとのハンズオン勉強会
  • 「この資料はここまでなら入力OK」と、実際のファイルを使って線引きを体感させる

無料ChatGPTから入ること自体が悪いわけではない。
ただ、「最初だからゆるく」で始めると、後からCopilotや法人向けChatGPTへ移行するときの“設計やり直しコスト”が跳ね上がる。
最初の一歩こそ、「どのデータを、どのレベルのAIに預けるか」という発想で踏み出した方が、結果的に早く、安全に社内展開できる。

Copilotを入れたのに誰も使わない会社で本当に起きていたこと

「ライセンスは山ほどあるのに、会議でCopilotの画面を開いている人を見たことがない」。
この光景が意味しているのは、「ツール選定の失敗」ではなく、「業務フロー設計の空白」です。ChatGPTとCopilotの違いを理解しないまま、「Microsoftだから安心」「生成AIはとりあえずCopilotで」と進めた結果、アクティブユーザー2割前後で頭打ちになるケースが目立ちます。

Microsoft 365 Copilotは、WordやExcel、Outlook、Teamsと連携してこそ価値が出るツールです。ところが多くの現場では、そもそも「どの画面で」「どんな指示（プロンプト）を」「どの資料に対して」投げるのかが決まっていません。結果として、ChatGPTのブラウザは個人でこっそり開かれる一方、Copilotは会社のコストセンターとして眠り続けます。

「すごいらしいけど、何をさせればいいか分からない」という現場の本音

ヒアリングをすると、ユーザーの言葉は驚くほどシンプルです。

• 「Teamsのどこから呼び出せばいいか毎回迷う」

• 「プロンプトが“お作法”っぽくて心理的ハードルが高い」

• 「自分のExcelファイルをどこまで見せているのか不安」

この「モヤモヤ」は、リテラシー不足ではなく、業務単位での“役割定義”がないことが原因です。たとえば営業なら、「訪問前にCopilotにやらせること」「訪問後に要約させること」が1枚に整理されていれば、一気に使い方がクリアになります。

現場目線で整理すると、最初に決めるべきは「どの仕事で、どこまでAIに丸投げしてよいか」です。

• 文章作成のたたき台はOK

• 社外送信前の最終チェックは人間が必須

• 機密データを含む分析は、対象ファイルと権限を限定

この線引きがないまま「自由に使ってください」と言われても、評価やセキュリティが気になって手が止まるのは自然な反応です。

利用ログを見ると一目瞭然：アクティブユーザー2割問題の正体

多くの企業で、Copilotの利用ログを追うと次のようなパターンが見えます。

この“2割の壁”を生んでいる要因は、次の3つに集約できます。

• ユースケース不在

  「自分の業務のどのタスクで使うか」が言語化されていない。

• プロンプト格差

  一部のユーザーだけがうまい指示の出し方を知っている。

• 評価指標ゼロ

  「何分短縮できたら成功か」「どのエラーを減らしたいか」が決まっていない。

矢野経済研究所の調査では、生成AIを「全社的に活用している」企業は1割強にとどまります。PoC止まりが多い背景には、この“2割だけが使っている状態”を是正できていない現実があります。

プロがやっている立て直し：職種別テンプレプロンプトと“失敗ごと共有する”ミニ勉強会

ここから立て直している企業は、ツールではなく業務単位の設計からやり直しています。共通しているのは次の3ステップです。

1. 職種別テンプレプロンプトを作る
   営業・バックオフィス・経営企画など、ロールごとに「そのままコピペして使える指示文」を用意します。

   • 営業向け
     「この議事録をもとに、次回提案に向けたToDoを3つだけ箇条書きで整理してください」

   • 経理向け
     「このExcelの仕訳データから、誤りが多いパターンを3つ挙げ、改善案を短く提案してください」

   • 人事向け
     「この面談メモを要約し、上司への報告用に300文字で整理してください」

2. 15〜30分のミニ勉強会を“連続ドラマ化”する
   月1回の大規模セミナーではなく、週1回・短時間で「1業務×1機能」を扱う勉強会を継続します。ポイントは、成功例だけでなく失敗例も画面共有することです。

   • 思った通りの回答が出なかったプロンプト
   • 機密情報を含みそうになった入力の気づき
   • CopilotよりChatGPTが向いていたケース

   これを共有することで、「失敗してもいいから試してみる」空気が生まれます。

3. “AIでやることリスト”を業務マニュアルに埋め込む
   既存の業務フロー図やチェックリストに、AIを挟むポイントを追記します。

   • 会議終了→5分以内にTeamsのCopilotで議事要約
   • 提案書作成→最初のアウトラインはChatGPTで生成
   • メール返信→OutlookのCopilotでドラフト作成→人が最終調整

ChatGPTとCopilotの違いを道具としてではなく、「発散担当」と「社内データ担当」として役割分担したうえで、職種別にテンプレと勉強会を設計する。この地味な積み上げが、ログ上の“2割問題”を崩し、3〜6か月後の「やめるか、広げるか」の判断材料になります。

営業・バックオフィス・経営企画──部署別に見る「ChatGPT向き」「Copilot向き」業務

「全部Copilotに任せればOK」「ChatGPTだけあれば十分」
この発想のままだと、予算も現場の信頼も一気に溶けます。部署ごとに“AIの得意技”が違うからです。

下の表で、業務タイプ別のざっくりマッピングを整理します。

営業：新規提案の“発想”はChatGPT、過去案件の“再利用”はCopilot

営業の仕事はざっくり言うと「ネタを作る」と「過去を活かす」の2本立てです。

• ChatGPTが向くシーン

  • 新規提案書のストーリー案作成
  • 顧客ごとの課題仮説リストアップ
  • メール本文のたたき台作成や英語翻訳

  ここでは、汎用GPTモデルの発想力と文章生成力が効きます。「この業界の顧客がよく抱える課題を10個」「この製品のメリットを営業トーク用に3パターン」などのプロンプトで、下書き作業を一気に短縮できます。

• Copilotが向くシーン

  • OutlookメールとTeamsの会話から、案件状況を要約
  • 過去のPowerPoint提案書やExcel見積から類似ケースを検索
  • 直近3カ月の商談メモを要約して上長向けレポートを自動作成

  Microsoft 365内のデータに張り付くアシスタントとして、既存の顧客情報や会議メモを“まとめ直す”のが得意です。

営業マネージャーが見るべきポイントは、「新規開拓チームはChatGPT比重高め、既存深耕チームはCopilot比重高め」という配分です。

バックオフィス：規程・文章づくりはChatGPT、申請データの横串チェックはCopilot

バックオフィスは「文章のわかりやすさ」と「ミスのない処理」が生命線です。

• ChatGPTが向くシーン

  • 人事・総務からの社内周知メールドラフト
  • 就業規則や旅費規程の要約と平易な言い換え
  • よくある社内FAQの回答テンプレ案作成

  専門用語だらけの規程を「新人にも刺さる日本語」に変換するのが上手く、マニュアル作成の手間を削れます。

• Copilotが向くシーン

  • Excelの経費精算データから不自然な金額パターンを抽出
  • SharePoint上の申請書・報告書をまたいだトレンド把握
  • Teamsでの問い合わせチャットを要約し、「改善すべき手続き」を洗い出す

  ばらけて存在する社内データを横串で分析し、「どこで現場がつまずいているか」を見える化できます。情報システム部と組めば、不正検知や内部統制の強化にもつながります。

経営企画：市場調査とシナリオ案はChatGPT、社内会議ログの要約はCopilot

経営企画は「外の情報で未来を描く」と「中の情報で今を整理する」の両方が必要です。

• ChatGPTが向くシーン

  • 新規事業のアイデア出し
  • 海外レポートをもとにした市場動向の要約と翻訳
  • 売上シナリオやコスト削減案のパターン出し

  外部情報と仮説思考の組み合わせに強く、ゼロから企画書の骨子を作るときのスピードを一気に上げられます。

• Copilotが向くシーン

  • 経営会議の議事録とTeams会議録画から要点を要約
  • OneDrive・SharePointに散らばったExcel・PowerPoint資料を横断検索し、「今期の主要トピック」を抽出
  • 社内プロジェクトの進捗報告メールを要約し、経営会議用レポートを自動作成

  ここでは「社内の空気を一言でつかむ」役割を担います。外部環境をChatGPTで、内部状況をCopilotで整理し、両者を組み合わせて意思決定資料を作ると、検討スピードと説明責任の両方を満たしやすくなります。

ツール比較表には絶対に載らない、「導入プロジェクトの落とし穴」

ChatGPTとCopilotの違いを資料で整理した瞬間が、実は一番危ないタイミングになる。
多くの企業が「機能・料金の比較表」までは完璧なのに、権限・ログ・教育の3点セットを設計しないままライセンスを配り、数カ月後に“AI禁止通達”を出す羽目になっている。

「ライセンスを買って終わり」にしがちな会社が見落としている3つの設計（権限・ログ・教育）

導入前に必ず設計すべきなのは、次の3つだけと言っていい。

権限設計を「とりあえず全員フルアクセス」にすると、CopilotはMicrosoft 365のクラウド上の文書を遠慮なく横断する。
一方でログ設計を曖昧なままにすると、「AIの入力内容を上司に見られるのでは」という不信感が広がり、ChatGPTもCopilotも“隠れて使うツール”になる。

教育はマニュアル配布では足りない。
営業には「提案書のたたき台を作るプロンプト」、バックオフィスには「規程の要約・通知文作成のテンプレ」、経営企画には「会議ログから要点抽出」の具体事例を見せないと、ユーザーは“AIに何を頼んでいいか”が分からないまま止まる。

情報システム部と現場がすれ違う瞬間：ツール目線と業務目線のギャップ

情シスは「Microsoftのセキュリティ要件は満たした。ガバナンスも規程に追記した。これでCopilotもChatGPTも安全に利用できる」と考える。
現場が見ているのは、もっと素朴なポイントだ。

• 営業「Excelの見積ファイルをCopilotに渡したら、顧客名入りの別案件まで混ざって出てきた。どこまで見えているのか怖い」

• 管理部「無料ChatGPTは禁止と言われたのに、“代わりにこれを使え”と言われたCopilotの具体的な使い方は誰も教えてくれない」

• 経営層「AI活用で本当に作業効率が上がっているのか、レポートが上がってこない」

情シスは「ツールが安全に動くこと」をゴールにしがちだが、現場のゴールは「自分の作業時間が本当に減るか」「顧客とのやり取りに使っても大丈夫か」にある。
このギャップを埋めるには、次のような“業務起点の整理”が欠かせない。

• ツール別ではなく、業務別の一覧を作る

  • 例：営業メール下書き、議事録要約、売上レポート草案、マニュアル改訂案…

• 各業務ごとに

  • 「ChatGPT向きか」「Copilot向きか」
  • 「使っていいデータの範囲」
  • 「推奨プロンプト例」
    を1行ずつでも書き出す

ここまで落とし込んで初めて、現場のユーザーは“ツール”ではなく“自分のタスク”としてAIをイメージできる。

ガバナンス設計をサボると、“AI禁止通達”からのやり直しコースまっしぐら

多くの企業で起きているパターンは似通っている。

1. 無料ChatGPTで火がつく

   • 若手が契約書ドラフトや議事メモの要約に使い始める
   • 「作業時間が半分になった」という口コミが一気に広がる

2. セキュリティ部門が慌てて一括禁止

   • 顧客情報や機密データの入力事例が見つかり、情報漏洩リスクを懸念
   • 「生成AIサービスの利用を当面禁止」と社内通達

3. 信頼を失ったまま、Copilotや法人向けChatGPTを“再導入”

   • Microsoft 365 CopilotやChatGPT Enterpriseを検討するが
   • 現場は「またすぐ禁止になるのでは」と半信半疑でログインしない

この“やり直しコース”を避けるには、最初の段階で「禁止」ではなく「条件付き許可」と「将来の移行パス」を示すことが重要になる。

• 無料版ChatGPTを使う期間を決める（例：3カ月のPoC）

• その間に

  • 「どの業務で一番効果が出ているか」
  • 「どのデータは入力禁止か」
    をログとアンケートで分析

• その結果をもとに、

  • ChatGPT Enterprise / Business、またはMicrosoft 365 Copilotのどちらに寄せるか
  • 権限・ログ・教育の3つをどう設計するか
    を決めるロードマップを、最初から共有する

ツール比較表に「導入時のチェック項目」と書かれていることは多いが、「禁止通達を出さずに移行するための時間軸」まで描き切っている情報は少ない。
この時間軸を描ける会社ほど、ChatGPTとCopilotを“怖いもの”ではなく“会社の標準アシスタント”として根付かせている。

ChatGPTとCopilotを両方使う会社がやっている“業務フロー単位”の設計術

「ChatGPTとCopilot、両方入れたけど、正直カオス」
この状態から抜け出している会社は、ツール単位ではなく業務フロー単位で設計しています。ポイントは「どのタスクをどのAIに任せるか」を、メール・会議・資料作成レベルまで具体的に割り振ることです。

「発散はChatGPT、収束はCopilot」という役割分担の考え方

現場でうまくいっている会社は、AIを次のようにざっくり区別しています。

ChatGPTは「外に広げるエンジン」、Copilotは「社内に閉じて深く潜るエンジン」と捉えると、使い分けが一気にクリアになります。

1日の仕事を分解してみる：メール・会議・資料作成でどこにAIを挟むか

情シスやDX推進がやるべきは、「1日を時間割にしてAIの挿しどころを決める」作業です。例えば、Microsoft 365を使うビジネスパーソンの典型的な1日はこう設計できます。

• 朝のメール整理（Outlook＋Copilot）

  • 昨日の未読メールをCopilotに要約させ、「今日返信すべき5件」を抽出

• 午前の会議準備（ChatGPT）

  • 会議の目的と相手だけ入力し、アジェンダ案と質問リストを生成

• 会議中（Teams＋Copilot）

  • 自動で議事録とToDoを作成し、後から要点だけ確認

• 午後の資料作成（ChatGPT→PowerPoint＋Copilot）

  • ChatGPTで構成と文章ドラフトを作成
  • Copilotで過去の類似資料や売上データをPowerPointに差し込み

• 夕方のレポート（Excel/Word＋Copilot）

  • Excelの集計結果から、Copilotに「経営報告用サマリ」を作成させる

このレベルまで具体化して初めて、「どのライセンスを誰に配るか」「どのプロンプトをテンプレにするか」が判断できます。

ベテランと若手で使い方を変えると定着が早くなる理由

同じツールでも、ベテランと若手で役割を変えると定着スピードが段違いになります。

• 若手

  • ChatGPTで文章・提案・コードのたたき台を大量に作成
  • Copilotで「過去資料を探す時間」を極力ゼロに近づける

• ベテラン

  • 若手がAIで作ったドラフトをレビューし、「どこがまずいか」をコメント
  • Copilotに社内データを横断検索させ、抜け漏れやリスクをチェック

ベテランに「ゼロから書かせる」のではなく、「AIと若手が出した案を仕上げる役」に徹してもらうと、現場の抵抗が減り、教育コストも下がります。
AIを“人を減らす道具”ではなく、“ベテランの判断を全社に配るための増幅装置”として設計する会社ほど、ChatGPTとCopilotの両方を使い切れています。

それ、もう古いです──ネット記事・社内議論でよく見る誤解をプロ視点でバッサリ

「ChatGPTとCopilotの違い」をめぐる議論は、正直かなりノイズが多いです。情シスやDX担当が社内で説明するときに、ここを誤ると一気に信頼を落とします。

「ChatGPTで十分」「Copilot最強」どちらも危険な“二択思考”

会議室でよく飛び交うのが、この二つのフレーズです。

• 「無料ChatGPTで様子見して、ダメならCopilot」

• 「うちはMicrosoft 365だからCopilot一択でしょ」

どちらも意思決定の軸が料金とブランドに寄り過ぎています。プロが最初に見るのは、次の3点です。

この表を見れば分かる通り、「どちらか片方」で語る時点で設計が浅い状態です。発散型のタスクはChatGPT、社内データに張り付くタスクはCopilot、と業務単位で切り分けるのが現場で結果が出ているパターンです。

「個人の遊び」と「会社の標準ツール」はまったく別物、という前提

個人で使うChatGPTと、企業で導入するAIツールは、同じモデルでもルールが別の生き物と考えた方が安全です。

• 個人利用のゴール

  → 自分の作業効率アップ、学習、アイデア獲得

• 会社標準ツールのゴール

  → 業務プロセスの再設計、セキュリティ基準の維持、ログ管理

ここを混同すると、「現場は無料アカウントを使いたいのに、情シスはCopilotを押す」という対立が生まれます。プロは最初に、次の問いから始めます。

• どの業務で、どのデータを、誰が扱うか

• そのデータは機密か、社外に出してよいか

• 監査のとき、利用履歴をどう説明するか

回答次第で、ChatGPT EnterpriseやCopilot for Microsoft 365のような法人向けプランの必然性が見えてきます。

“AI導入＝効率化”と決めつけると失敗する：リスク低減・品質安定という視点

AI活用を経営層に説明するとき、「作業効率が何％向上」とだけ語ると、すぐにROIの話で詰まります。本当に効いてくるのは、次のような見えにくい効果です。

• 機密情報の誤送信リスクを、プロンプト制御とCopilotの権限連携で下げる

• ChatGPTで文書テンプレートを標準化し、担当者ごとの品質ブレを減らす

• 会議の議事要約をCopilotに任せ、聞き漏らしや解釈違いを抑える

矢野経済研究所の調査でも、生成AIを全社的に活用している企業はまだ1割強にとどまっています。裏を返せば、「効率化の前にリスクと品質を整えた企業」が中長期で差をつけ始めている段階です。

つまり、「chatgpt copilot 違い」を検討するゴールは、単なるスピードアップではありません。どの業務リスクを下げ、どの品質を安定させ、その結果として効率を上げるか。この順番で語れるかどうかが、情シスやDX推進担当の腕の見せ所です。

現場で実際にあった相談ケースを、LINE風やり取りで読み解く

社内チャットをのぞくと、ChatGPTとCopilotの「モヤモヤ」がそのまま文字になっています。机上の機能比較だけでは見えない“現場のつまずきポイント”を、LINE風のやり取りからほどいていきます。

ケース1：営業マネージャー「とりあえず全員にCopilot配ればいいですか？」

【社内チャットのやり取り】

営業Mgr：
「Copilotすごいってニュースだらけですよね。営業全員分のライセンス買ってしまって大丈夫ですよね？」

情シス：
「ちょっと待ってください…。今のままだと“高い検索バー”になります」

営業Mgr：
「え、検索バー…？」

情シス：
「“誰が”“どの資料を”“どんなプロンプトで”使うのか、まだ設計されてないですよね」

営業Mgr：
「正直…ないです。『見積もりとか提案とか、なんか速くなるんじゃ？』くらいで…」

情シス：
「まずはトップ営業5人にだけ配って、“1日の中でどこにCopilotを挟むか”を一緒に分解しましょう」

【プロ視点のポイント】

営業でよく起きるのは、「Copilotを配っただけ」で終わるパターンです。実際にアクティブユーザーが2割にとどまる企業も多く、利用ログを見ると「月に数回起動して終わり」という使い方が目立ちます。

ここで効くのが「業務フロー単位の設計」です。

営業なら、次のような分担設計が定着しやすいパターンです。

• ChatGPT：新規提案のストーリー作成、質問リスト、メールの言い回し改善

• Copilot：過去の提案書・議事録・メールを横断検索し、「今回の商談に似た案件」の要点を自動抽出

「まずトップ営業と一緒に1日の仕事を分解し、使えるポイントを特定する」ことが、投資をムダにしない最初の一手になります。

ケース2：管理部長「無料ChatGPTを禁止したら、現場から総スカンです」

【社内チャットのやり取り】

管理部長：
「無料ChatGPT、今日から社内利用禁止にしました。情報漏洩が怖いので」

現場リーダー：
「マジですか…議事録の要約とか、メール草案でもう手放せないんですが…」

管理部長：
「契約書とか顧客リストを丸ごと貼ってる人もいたので…」

現場リーダー：
「それは良くないのは分かります。でも“全部禁止”は勘弁してほしいです」

管理部長：
「法人向けの安全な環境を検討中なので、“何に使っていて、どこに一番効いていたか”教えてもらえませんか？」

現場リーダー：
「それなら出します。“やっていい使い方”を一緒に決めたいです」

【プロ視点のポイント】

「無料ChatGPTから始めた会社ほど、途中で“全社ストップ”になる」ケースは珍しくありません。多くが次の誤解から始まります。

• 匿名なら安全：実際には、機密情報を貼れば「社外サーバーにデータを出している」ことに変わりはない

• コピペすれば早い：契約書や売上レポートをそのまま貼ると、情報漏洩リスクが一気に跳ね上がる

• 禁止事項だけ決めればOK：「これをするな」だけでは、現場は“どこまでOKか”が分からず、結局グレー運用になる

ストップをかけた後に必要なのは、「禁止」ではなく「再開の設計」です。

• 法人向けChatGPTやMicrosoft 365 Copilotのように、入力データを学習に使わない環境を選ぶ

• 「こういう文章は入れてよい」「ここから先はNG」という具体的な境界線を業務シーン別に示す

• マニュアル配布だけでなく、実データに近いサンプルでハンズオン研修を行う

矢野経済研究所の調査では、生成AIを「全社的に活用している」企業は1割強に過ぎません。禁止と解禁を繰り返している間に、競合は「安全な使い方」を整えながら一気に距離を詰めてきます。

ケース3：経営層「AIにいくらまで出せば“高すぎない”と言えますか？」

【社内チャットのやり取り】

社長：
「AI予算、どこまでなら“高すぎ”じゃないんだろう。CopilotもChatGPTも、月額がピンとこない」

DX担当：
「“1アカウントあたりの月額”だけ見ても判断つかないですよ。業務とリスクで見た方が早いです」

社長：
「業務とリスク？」

DX担当：
「例えば、バックオフィスで毎月20時間かかっている資料作成が半分になれば、年間の人件費で〇十万円浮きますよね」

社長：
「なるほど、財布の“手残り”で見るわけか」

DX担当：
「それに、情報漏洩で一度でも炎上したら、信頼と売上のダメージは“ライセンス何年分”にもなります」

社長：
「じゃあ、“浮く工数＋減るリスク”の合計が、AIの年間コストを上回るかどうかで見ればいい？」

DX担当：
「そうです。“何となく話題だから”ではなく、“どこで何時間・どんなリスクを動かすか”を数字に置き換えていきましょう」

【プロ視点のポイント】

AI投資でよくあるのは、「月額〇円は高い/安い」の感覚論です。実際には次の3つを組み合わせた方が判断しやすくなります。

• 工数削減：どの業務で、1人あたり月何時間減るのか

• 品質・スピード：見積もりや提案のレスポンスが早まることで、どれだけ受注機会が増えるか

• リスク低減：セキュリティ・コンプライアンス事故の確率と影響をどこまで下げられるか

BCGなどの調査でも、「一部の前のめりな人だけがAIを使い、組織全体ではまだ半分も使えていない」企業が多いとされています。つまり、ツールそのものよりも「どの業務で、誰が、どう評価される前提で使うか」の設計が、ROIを決めます。

ChatGPTとCopilotの違いを理解したうえで、

• ChatGPTでアイデアと文章の“発散”を支援し

• Copilotで社内データを使った“収束と再利用”を徹底する

この二段構えまで落とし込めれば、「AIにいくら出せばいいのか」という問いにも、腹落ちする数字で答えられるようになります。

失敗しないための「ChatGPT・Copilot選定＆導入チェックリスト」

社長に「で、どっち入れるのが正解？」と聞かれて固まらないための、最後のセーフティネットをまとめる。ツール比較より先に、このチェックを済ませておくと判断の精度が一気に上がる。

ツール比較の前に答えるべき10個の質問（業務・データ・人材）

まずは“自社の今”を棚卸しする。

1. どの業務の作業時間を削りたいか（資料作成、メール対応、会議要約、コード作成などを具体に）
2. その業務で扱うデータの機密レベル（顧客情報・売上・契約書を含むか）
3. Microsoft 365の利用状況（全社利用か、一部部署だけか、ライセンス構成はどうか）
4. 生成AIを日常的に使えているユーザーの割合（勘と感覚ではなく、簡易アンケートで把握）
5. ITガバナンスの体制（情シス・セキュリティ担当が“伴走”できるか）
6. ログ取得やアクセス権限を設計できる担当者の有無
7. プロンプトのテンプレートを作れる“AI好きな現場リーダー”がいるか
8. PoCに割ける期間と予算（3〜6ヶ月で何人×いくらまで出せるか）
9. 成果の指標（工数削減、品質安定、リスク低減のどれを最優先にするか）
10. ChatGPTとCopilotを併用した時の“運用ルール”を決める意思決定者が誰か

この10問に答えた上で、ChatGPT（汎用エージェント）とCopilot（Microsoft 365連携アシスタント）のプランを比較すると、料金だけでは見えない“腹落ち”が生まれる。

「まず誰から」「どの部署から」始めると失敗しにくいか

全社一斉導入はインパクトが大きい分、転けた時のダメージも大きい。実務では、次の順番が定着しやすい。

• 第1ターゲット

  • Microsoft 365を日常的に使っているバックオフィスまたは営業企画
  • ドキュメント・メール・Teams会議が多く、Copilotの効果が見えやすい層

• 第2ターゲット

  • 文章作成や企画が多いマーケ・経営企画
  • ChatGPTでアイデア・ドラフトを量産しやすい層

• パイロットユーザーの要件

  • 業務を言語化できる
  • 失敗を共有する文化がある
  • 上司が「使ってみろ」と言うだけでなく、自分も一緒に触る

この“小さく深く”のパイロットから始め、職種別のテンプレプロンプトとNG例をセットで整えると、後続部署への水平展開が一気に楽になる。

3〜6ヶ月で“やめる or 広げる”を判断するための最低限の指標

感想ベースでは経営層は動かない。3〜6ヶ月で見るべき指標を、最初に決めておく。

最低ラインは「アクティブユーザー3割超」「対象業務で2〜3割の作業効率向上」「重大インシデントゼロ」。ここに届かないなら、ツールの是非ではなく、権限設計・プロンプト教育・社内ルールの見直しが必要と判断できる。

このチェックリストを土台にすれば、「ChatGPTかCopilotか」の議論を、“好み”ではなく“ビジネスとして筋の通った選択”に変えられる。

執筆者紹介

主要領域はBtoB生成AI活用・DX設計。競合5社の比較と公的統計を起点に、情シス／DX担当の失敗事例と再設計プロセスを分解・整理してきた執筆者です。ChatGPTとCopilotの選定からガバナンス・教育設計まで、現場がそのまま使える実務基準で解説します。本記事では機能比較にとどまらず、無料版運用からCopilot展開までのフローをチェックリスト形式で提示しています。