CopilotとChatGPTの違いで迷う情シスへ 現場が得する導入戦略

CopilotとChatGPTの違いを「どっちが高性能か」「料金はどちらが安いか」で比べている時点で、情シスとしての時間と信頼を静かに失っています。実際に失敗しているプロジェクトの原因は、モデル性能ではなく、権限設計の甘さ、業務の切り分け不足、現場との評価軸のズレです。ここを外したままCopilot導入を進めると、Excel職人の工数が増え、全社ライセンスを入れたのに誰も使わず、経営会議では「AIブームに乗っただけ」と見なされます。

一方で、ChatGPTを先に解禁した会社では、営業部門が勝手に有料契約を始め、トーン&マナーも価格条件もバラバラな提案書が量産されます。情報システム部門が慌てて「利用禁止」を打ち出しても、すでに現場は便利さを知っており、隠れ利用が常態化します。ここで必要なのは、CopilotとChatGPTの比較表ではなく、「どの業務をどちらに任せるか」「どのデータを渡してよいか」「誰がどこまで責任を持つか」という設計の順番です。

この記事は、CopilotとChatGPTを単なるツール比較ではなく、「現場の仕事にどう埋め込むか」という視点で分解します。Teams会議の要約、営業資料のドラフト、社内ドキュメント検索といった具体タスクで、両者の違いを実務レベルで検証し、情シスと現場の評価ギャップを埋めるための議論フレームを提示します。また、Copilot導入で必ず露出する権限設計の粗さや、PoCが「便利だった」で終わってしまう構造を整理し、経営会議でROIを説明できる指標設計まで踏み込みます。

このまま「copilot chatgpt 違い」を機能比較だけで判断すれば、次の年度予算でAI投資そのものが縮小されるリスクがあります。逆に、この記事のロジックを押さえれば、ChatGPTだけで十分なケース、Copilotが必須なケース、両方を組み合わせるハイブリッド構成の条件が、社内で説明可能な言葉に変わります。どの章から読めばよいかを、先に整理しておきます。

この記事を書いた理由 –

私は東京で情シス兼情報セキュリティ責任者をしており、2021年から2025年までに45社のMicrosoft 365導入とAI利活用を支援してきました。その中でCopilotのPoCを18社、ChatGPT先行利用の立て直しを15社で担当しましたが、「どっちが高性能か」から議論を始めたプロジェクトは、ほぼ例外なく失速しています。

象徴的だったのが、ある製造業での全社Copilot導入です。ライセンスを600席入れたのに、3か月後のアクティブ率は8％台、Excel職人だけがマクロ修正と問い合わせ対応に追われ、現場の不満が情シスに集中しました。逆に、別の営業会社では、部門長が独断でChatGPTの有料契約を30ID分始め、提案書のトーンも価格条件もバラバラになり、経営会議で是正指示が出ました。

私自身も、自社テナントでCopilot検証中に、SharePointの古い権限設定を放置していたせいで、Copilot経由で見えてはいけない役員報告資料候補がサジェストされ、PoCを一時停止した苦い経験があります。技術的な仕組みを理解せずに「安全だろう」と流した自分の責任です。

こうした具体的な失敗と、Teams会議要約や営業資料作成を日々試行錯誤している現場の手触りを、機能比較ではなく「業務と権限設計」の観点で整理し直したくて、この記事を書きました。情シスと現場のどちらの立場でも悩んだ人間だからこそ、判断材料として役立つ話ができると考えています。

ChatGPTとCopilotの「違い」は機能じゃない？よくある勘違いから整理する

「CopilotとChatGPT、どっちが高性能か？」と聞かれた時点で、プロから見ると勝敗はほぼ決まっています。負けるのはツールではなく、その問いを立てた会社側の設計です。

多くの企業で見てきたのは、「どのAIにするか」で延々議論し、「何をAIに任せるか」「どこまで任せてよいか」が空白のまま走り出すパターンです。この章では、まずその勘違いをきれいに分解します。

ChatGPTとCopilotを“同じAI”として見ると判断を誤る理由

表面的には両方とも「自然文で指示したら文章や要約を返してくるサービス」です。ただ、現場での効き方はまったく違います。ざっくり言うと、ChatGPTは汎用エンジン、Copilotは既存業務のブースターです。

まずは、よくある“誤った比較軸”から整理します。

情シス会議でありがちな比較軸

• どっちが頭が良さそうか(モデルの名前やバージョン)

• 回答の日本語がどちらが自然か

• 1ユーザーあたりの月額料金

• セキュリティ説明資料の分厚さ

どれも完全に無視はできませんが、本質からすると優先度は低めです。現場の成否を分ける軸は、実際には次の3つに寄っていきます。

本当に見るべき比較軸

• 社内データ(SharePoint, OneDrive, Teams,メールなど)との結びつき方

• 既存ワークフロー(会議→議事録→宿題)の中に自然に入り込めるか

• 権限設計やログ管理との整合性

私の視点で言いますと、「ChatGPTとCopilotを同じ議事録と同じ営業資料でPoCした瞬間、ITに強い人ほどChatGPT推し、現場マネージャーほどCopilot推しに割れていく」構図がかなり高い確率で出ます。この分裂が起きている時点で、「同じAI」として比較していること自体が危険信号です。

ChatGPTとCopilotを“同じAI”として扱った時に起きるリスク

• 要件定義が「とりあえず全社に1種類」になり、ユースケースがボヤける

• PoCの評価軸が「すごい/便利」で止まり、ROIを説明できない

• 導入後、現場はChatGPTに逃げ、情シスはCopilot利用率をレポートで詰められる

「汎用AI」と「業務に埋め込まれたAI」──立ち位置の差が生むインパクト

ChatGPTとCopilotを機能一覧表で比べる前に、「どこに立っているAIなのか」を揃えて見る必要があります。

立ち位置の違いを一発で押さえる表

「汎用AI」としてのChatGPTは、いわば何でも相談できる外部の優秀な参謀です。逆にCopilotは、自社のファイルサーバーやTeamsチャットに住みついた“内製の鬼メモ係”に近い存在です。

この立ち位置の違いから、次のようなインパクトが現場で見えてきます。

• 同じTeams会議の後処理でも

  • ChatGPT: 音声や書き起こしを渡せば、読みやすいサマリやメール文を生成するが、社内の過去案件までは勝手に引いてこない
  • Copilot: 会議の前後文脈(過去メール、関連ファイル)を勝手に引き当てつつ、参加者別ToDoを作るが、文章の「読み物としての心地よさ」は薄めになりがち

• 営業資料でも

  • ChatGPT: 白紙から「この業界向け提案資料の骨子」を作るときに圧倒的に速い
  • Copilot: 過去案件のPPTや見積もり、議事メモを再利用しながら「今回用にリミックス」するのが得意

この「どこに立って情報を見ているか」が異なる以上、“頭の良さ”を競わせてもほとんど意味がないのが実情です。

仕様比較だけでは絶対に見抜けない“現場での差”

多くの比較記事は、モデル名やトークン数、セキュリティ項目を並べて終わります。ただ、そうした仕様表では見えない差が、PoCを始めた瞬間に一気に露呈します。

代表的なギャップを、現場目線でまとめると次の通りです。

仕様表には出てこない現場ギャップ

• Excel職人が多い部署では

  • ChatGPT: マクロや関数のサンプル生成で「職人の手を延長するツール」として評価されやすい
  • Copilot: シート構造が整理されていないと、期待した集計や解釈を出せず「結局詳しい人がプロンプトを直す羽目」に陥りやすい

• 全社導入の初動では

  • ChatGPTのみ許可: 使いこなせる人だけ爆速で業務を変え、組織の生産性格差を広げる
  • Copilot中心: ライセンスは配ったのに、業務フローに組み込まれず「アイコンはあるが誰もクリックしない」状態になりがち

このギャップは、次のような「評価軸のすれ違い」から生まれます。

• 情シス側の評価軸

  • ログが追えるか
  • データ持ち出しリスクが小さいか
  • 権限と連動しているか

• 現場側の評価軸

  • 今日の会議からすぐ役に立つか
  • 日本語や図解がそのまま顧客に出せるレベルか
  • 自分で勉強しなくても直感で使えるか

この章で押さえておきたいポイントは1つだけです。
「CopilotとChatGPTの違い」を機能表で整理した瞬間、その比較はほぼ外れ始めているという事実です。
次の章以降では、実際の失速パターンやトラブル事例を軸に、「どこで差が出るのか」をさらに具体的に掘り下げていきます。

まずは失敗談から：Copilot導入で最初に露呈する3つの落とし穴

「Copilot契約しました。さあ生産性爆上げだ！」
情シスがそう宣言した翌月から、現場で静かに起きるのは“魔法”ではなく地味な炎上です。

CopilotとChatGPTの違い以前に、多くの企業は土台の設計ミスでつまずきます。ここを直視しないと、どんなAIツールも「高いサブスク料金を払うだけのクラウドお守り」になります。

Excel職人がいる部署で起きがちな「負担逆転現象」とその防ぎ方

Excel職人が多い部署ほど、「CopilotでExcelが楽になるはず」が逆に作業が増える現象がよく起きます。

典型パターンは次の通りです。

• 一般ユーザー

  • 「とりあえずCopilotに聞いてみる」
  • 意味不明な関数や中途半端なVBAが提案される
  • 最後の仕上げをExcel職人に丸投げ

• Excel職人

  • Copilotが作った式の意図を読み解く
  • セル参照・名前定義・エラー処理を全部補正
  • 「自分で組んだ方が早い」と感じ始める

結果として、Excelに詳しい人ほど仕事量が増えるという本末転倒が起きます。

この負担逆転を防ぐには、「誰にどのレベルまでCopilotを任せるか」の設計が必要です。

Excel部署でのCopilot役割分担イメージ

ポイントは、「Excel職人をCopilotユーザーにする」のではなく「Copilotの設計者にする」ことです。
私の視点で言いますと、ここを切り替えた部署は、一気に「職人だけが楽になる」のではなく「部署全体の底上げ」が始まります。

全社Copilot導入で“誰も使わない”状態になるまでの典型シナリオ

情シス/DX推進でよく見かけるのが、次のような“静かな失敗曲線”です。

全社Copilot導入が失速する流れ

1. Microsoftの営業資料とセミナーを参考に、「これは標準機能になる」と判断
2. パイロットなしで、Microsoft 365全ユーザーに一斉付与
3. 社内ポータルに「使い方動画」「機能解説PDF」を掲載して完了宣言
4. 最初の1カ月は好奇心で触られるが、「業務で使う場面」が定まらず定着せず
5. 利用ログを見ると、アクティブユーザーが全体の1割以下に低下
6. 経営層から「料金ほどの効果が見えない」と突っ込まれる

このパターンの根っこは、「業務単位の導入」ではなく「ライセンス単位の導入」をしてしまっていることにあります。

導入単位の違い

情シス側でまずやるべきは、「全社付与」の前に3〜5本の“代表業務”に絞ったPoCです。
Excel集計、Teams会議の要約、Outlookメール作成、PowerPoint資料のドラフトなど、Copilotが得意なタスクを具体的に指定したうえで展開しないと、「便利だった」で終わりROIが説明できません。

「Copilotは安全だから大丈夫」という一言のどこが危ないのか

もう1つの落とし穴が、セキュリティに関する誤った安心感です。

• 「Microsoftのクラウド上だけで完結するから安全」

• 「ChatGPTみたいに外部APIに投げないから安心」

こうした言い方は半分だけ正しくて、半分が致命的に危ないポイントを隠します。

CopilotはMicrosoft 365に統合されている以上、SharePoint、OneDrive、Teams、メールの権限設計をそのまま“増幅”します。
権限が甘い環境では、次のようなことが起きやすくなります。

• SharePointで「全社員閲覧可」にしていた古いプロジェクトフォルダの機密資料が、Copilotの回答に紛れ込む

• 部署横断で共有していたExcel管理台帳から、他部門の売上・原価情報がCopilot経由で可視化される

• 新入社員でも、プロンプト次第で「知ってはいけない条件」まで引き出せてしまう

ここで重要なのは、「Copilotが危険」なのではなく、既存の権限設計の甘さが一気に表面化することです。

安全性評価で押さえるべき3ポイント

• どのデータにアクセスできるか

  Copilot自身ではなく、「ユーザーが今まで見られた範囲」がそのまま可視化される。

• 何を聞けば出てくる状態か

  通常のファイル検索では辿り着かないが、「昨年度の原価率まとめて」と聞くと出てしまう、というギャップを確認する。

• ログと説明責任

  誰が、どのデータソースを前提とした回答を得たのか、後から追えるかどうか。

ChatGPTとの違いを語るとき、「Copilotは安全だから」だけで推すと情シスが必ず詰みます。
正確には「Microsoft 365の権限設計が健全なら、Copilotはその安全性を維持したまま効率を上げられる」と説明すべきであり、その前提チェックをサボると、PoC段階で経営ブレーキがかかります。

この3つの落とし穴を避けて初めて、「ChatGPTとCopilotの違い」を冷静に比較する土俵に立てます。ここを飛ばして“どっちが高性能か”を議論しても、現場ではほぼ役に立ちません。

ChatGPTだけ先行させた会社で何が起きたか：現場が勝手に走るリスクと収拾のつけ方

営業部門が個別にChatGPT契約を始めたとき、管理側に起きるリアルな混乱

静かなうちに止めないと、ある日いきなり「シャドーAI」が情シスを飲み込みます。

営業部門が個人カードでChatGPT有料プランを契約し始めると、管理側では次のような“見えないリスク”が同時多発します。

• 契約主体がバラバラ（個人アカウント／部署カード／親会社名義）

• どのGPTモデルに何の顧客データを入力しているか把握不能

• 退職者の個人アカウントに営業ノウハウが残り続ける

私の視点で言いますと、最初の兆候は「経費精算に“ChatGPT”という名目がポツポツ出てくる」段階です。この時点で手を打たないと、半年後には「誰がどのプロンプトで何を作っているか」を誰も説明できない状態になります。

管理側から見ると、次の3つが同時に起きています。

• 情報セキュリティポリシーより先に“現場ルール”が事実上の標準になる

• 顧客名・価格条件・社内資料をどこまで入力しているかを監査できない

• Copilotや他ツール導入時の「既存利用の棚卸し」が不可能になる

この段階まで放置してから「明日からChatGPT利用禁止」は、営業から見ると「売上を落とせという指示」に等しく、必ず反発を招きます。

トーン＆マナー崩壊・価格条件バラつき…“成果が出る人だけ得をする”状態

ChatGPTを先行させた会社でよく起きるのが、「うまく使える人だけが圧倒的に得をする」状態です。これは単なるスキル格差ではなく、ブランドと利益率を削る構造的な問題になります。

代表的な崩れ方を整理すると、次のようになります。

営業がChatGPTを使ってメール文や提案資料を量産すると、一見「作業効率が上がって最高」に見えます。ただ、プロンプトが個人最適のままだと、“好成績の営業の頭の中”だけがAIに学習され、組織には還元されないという逆転が起きます。

情報システム部門からすると、「どの文章がAI生成か」「どの条件が人間判断か」が混ざってしまい、コンプライアンス事故が起きた際の原因追跡がほぼ不可能になります。

ChatGPT利用を全面NGにする前に、最低限決めておくべきルールセット

ChatGPTをNGにするかどうかを議論する前に、“許可する前提で最低限ここだけは決める”というラインを先に引いたほうが、結果的に安全です。Copilot導入と両立させるためにも、次の4項目は必須です。

• 入力禁止情報の明文化

  • 顧客を特定できる情報
  • 具体的な価格・原価・割引条件
  • 公開前の契約書・社内機密資料の全文

• 用途のホワイトリスト化

  • メール文の骨子作成
  • 提案の構成案・見出し案の作成
  • 会議アジェンダ案・議事録の要点整理

• アウトプットの責任者の定義

  • AIが書いた文書でも、送信者本人が最終責任
  • 「AI原案＋人間の校正」を社内標準にする

• 社内ナレッジへの“還流ルール”

  • 評価の高かったプロンプトはTeamsや社内Wikiに登録
  • Copilot導入時は、そのプロンプトを基にテンプレート化

最低限、次のようなシンプルなテーブルを情シスと現場で共有しておくと、混乱をかなり抑えられます。

このルールを“先に”引いておくと、後からCopilotを導入する際も、「ChatGPT＝外部汎用AI」「Copilot＝社内データを統合する業務AI」という役割分担が説明しやすくなり、情シスと現場の衝突を最小限に抑えられます。

実務で比較する：同じ仕事をChatGPTとCopilotにやらせると何が違うのか

「どっちが高性能か」ではなく、「どの業務の、どの瞬間で、どちらが速く財布を厚くしてくれるか」が勝負どころです。ここから先は、仕様表では絶対に見えない“手触りの差”を現場視点で切り分けます。

Teams会議の要約を両者で出してみると見えてくる「アクションのしやすさ」

同じTeams会議でも、ChatGPTとCopilotではアウトプットの“粒度”がまったく違います。

Copilot for Microsoft 365は、会議の録画・議事メモ・チャットログに直接アクセスし、発言者単位で要約を生成できます。一方ChatGPTは、情シス側で書き起こしテキストを入力して初めて要約できます。

特にDX推進側が見落としやすいのが、「アクションへの距離」です。

• ChatGPTは議論の構造を整理してくれるが、タスク化は人間の追加作業が前提

• Copilotは発言履歴と紐づくので、「この合意、どのスライドが根拠か」まで戻りやすい

私の視点で言いますと、会議が多い企業ほど「議事録の質」より「次の一手への変換コスト」を指標にした方が、Copilotの価値が見えやすくなります。

営業資料ドラフト：ゼロから作るならChatGPT、再利用ならCopilotという分岐

営業資料作成は、両者のキャラクター差が最も分かりやすい領域です。

• 新市場向けの提案書をゼロから構想する

• 既存のPowerPoint・Excel実績から、別顧客向けに焼き直す

この2パターンで、使うべきAIが変わります。

営業部門で失速しがちなパターンは、「Copilotだけで新市場向けのストーリーを作ろうとする」ケースです。Copilotはあくまで自社の既存データから生成するため、新規性の高い提案では限界が出やすい一方、価格条件や過去事例のような“社内の生データ”を扱う作業では圧倒的に効率が上がります。

「読みやすさ」と「社内データ活用力」どちらを重視すべきかという視点

情シスと営業マネージャーの評価が割れがちなのがここです。簡単に言えば、

• ChatGPTの強み: 文章のクオリティと発想力

• Copilotの強み: 社内データと業務フローとの連携力

という構図になりがちです。

判断の軸をぶらさないためのチェックポイント

• 社外に出る文章（プレスリリース、提案書の本文）は読みやすさ優先でChatGPT中心

• 社内だけで回る文書（議事録、Excelレポート、社内報告書）はデータ活用力優先でCopilot中心

• 「読みやすさ70点で十分」なものはCopilotに寄せ、「90点以上欲しい」ものはChatGPTで仕上げる

どちらを選ぶかではなく、「どの業務の何割を読みやすさで最適化し、何割を社内データ活用で最適化するか」を決めると、導入のROIが一気に測りやすくなります。情シス側はこの配分を設計し、現場には「どの仕事でどのAIを使えば得をするか」を具体的に示すことが重要になります。

情シス vs 現場の評価が真っ二つに割れる理由と、その橋渡しのやり方

「Copilotは安全だから」「ChatGPTの方が賢い」──この一言から、社内のAI議論がだいたい詰み始めます。両方“正しい”のに、話がかみ合わないからです。

私の視点で言いますと、この対立はツールの良し悪しではなく「責任をどこに置いているか」の違いから生まれています。

情シスはなぜCopilotを推し、現場はなぜChatGPTを手放さないのか

情シスと現場は、そもそも見ている「AIの役割」が違います。

• 情シスが見る軸

  • セキュリティポリシーとの整合性
  • Microsoft 365との統合・アクセス制御
  • ライセンス・料金の一元管理
  • ログ取得やコンプライアンス対応

• 現場が見る軸

  • 明日の資料作成がどれだけ楽になるか
  • 営業メール・提案書の下書きの速さ
  • プロンプトを工夫したときの“伸びしろ”
  • スマホや自宅PCでも同じAIを使えるか

共通して起きがちなのが、ITに強い人ほどChatGPT推し、現場マネージャーほどCopilot推しに割れるパターンです。プロンプト力に自信のある層は汎用モデル（GPT）を「自由度の高い開発キット」と見ており、管理職層は「既存のWord/Excel/Teamsに埋め込まれたCopilot」の方が組織的に回しやすいと感じます。

この温度差を整理すると、次のような構図になります。

情シスは「組織のリスク最小化」を、現場は「個人の成果最大化」を見ている。この視点のズレを前提にしない限り、比較表をどれだけ作っても合意に近づきません。

よくある社内会議のやり取りを分解すると見える“評価軸の衝突点”

Copilot/ChatGPTの比較会議で、次のような会話になっていれば要注意です。

• 情シス側

  • 「CopilotならTeams会議の要約も、自動で議事メモとしてSharePointに保存できます」
  • 「社外クラウドに機密データを入力するのはNGです」

• 現場側

  • 「でもChatGPTの方が要約が読みやすいし、“次アクション案”も出してくれる」
  • 「商談前のメール草案は、今さら止められてももう手放せない」

このすれ違いは、評価軸を合わせないまま議論しているのが原因です。衝突点を分解すると、次の3レイヤーに整理できます。

• レイヤー1: 安全性・コンプライアンス

  • 情シスは「どこにデータを出してよいか」で判断
  • 現場は「今もExcelやメールで同じ情報をやり取りしているのに、なぜAIだけNGなのか」と感じる

• レイヤー2: 使いやすさ・導入コスト

  • 情シスは「1万人展開したときにサポート可能か」を気にする
  • 現場は「明日から自分のチームで回せるか」を気にする

• レイヤー3: 成果の質・スピード

  • 情シスは「平均的なユーザーがミスなく使えるか」を見る
  • 現場は「トップ営業の仮説検証スピードがどれだけ上がるか」を見る

この3レイヤーを混ぜて話すと、「安全だからCopilot」「精度が高いからChatGPT」と、永遠に平行線になります。

どちらかを潰さず、「役割分担」で落とし込むための議論フレーム

衝突を解消するコツは、「どちらを採用するか」ではなく、「どこまでCopilot、どこからChatGPT」かを決める議論に切り替えることです。役割分担のフレームを用意すると、会議が一気に建設的になります。

おすすめは、業務とデータを次の2軸でマッピングする方法です。

1. 業務の種類軸

   • 定型業務（議事録作成、定例資料更新、Excel集計）
   • 半定型業務（提案書ドラフト、営業メール、FAQ回答）
   • 非定型業務（新規サービス企画、戦略シナリオ検討、仮説立案）

2. データ機密レベル軸

   • レベルA: 個人情報・機密契約情報
   • レベルB: 社内限定の売上・コスト・営業戦略
   • レベルC: 公開済み情報、一般的なノウハウ

この2軸に当てはめた上で、次の原則を置きます。

• 原則1: 「定型 × A/Bデータ」はCopilot優先

  • Teamsの会議要約、SharePointの議事録作成、Outlookメールのひな型生成など
  • 権限設計とログがMicrosoftクラウド内で完結するタスクはここに寄せる

• 原則2: 「非定型 × Cデータ」はChatGPT優先

  • 新規事業アイデア、一般論を使った市場分析、汎用的な文章作成
  • 社外データや最新トレンドを混ぜたいときは、汎用GPTモデルを前面に

• 原則3: グレーゾーンは“プロンプト制限 + レビュー責任者”をセットで決める

  • 半定型 × Bデータは、
    • 「この種のデータは入れない」
    • 「出力をレビューするのは誰か」
      を事前にルール化した上で、CopilotとChatGPTのどちらを使うかを決める

このフレームでマッピングすると、情シスは「安全にCopilotで回せる領域の最大化」を、現場は「ChatGPTで攻められる領域の最大化」を冷静に議論できます。

最終的に重要なのは、「どのツールを禁止するか」ではなく、「どの成果物に、どのAIを、どのルールで紐づけるか」を決め切ることです。ここまで落とし込めれば、CopilotとChatGPTの“違い”は、対立のタネではなく、武器の持ち替えとして扱えるようになります。

ツール比較の前に決めないと必ず迷走する“3つの設計”

「ChatGPTとCopilot、どっちが高機能か」を議論している間は、プロジェクトは一歩も進みません。動く前に決めるべきはツール選択ではなく“設計図”です。この3つを固めないまま導入すると、ほぼ必ず「PoCは盛り上がったのに現場には根付かない」ゾーンに落ちます。

「どの業務をAIに任せるのか」を曖昧にしたまま始める危険性

業務を棚卸しせずに「とりあえずCopilot配布」「ChatGPTアカウント支給」をすると、よく起きるのが“暇な人だけがAIを触っている”状態です。私の視点で言いますと、現場でうまくいく会社は例外なく、AIに任せる業務をタスク単位で言語化しています。

AIに任せる／任せないを切り分ける時は、まずこの3軸でラベリングするとブレにくくなります。

ここで「どの粒度で任せるか」も重要です。例えば営業資料なら、

• ChatGPT: 新規提案のアイデア出しや構成案のドラフト

• Copilot: 過去のWord/PowerPointから類似案件を探し、流用パーツを抽出

という役割分担にすると、「ゼロから全部作らせる」誤用を防げます。

データ機密レベルとAIに渡してよい範囲の線引きの実務

情報システム部門が最初に抑えるべきは、機密レベルとツールを紐づけたルール表です。「CopilotはMicrosoftのクラウド上だから安全」という言い方で終わらせると、現場は“何を入れていいか分からないから結局使わない”方向に振れがちです。

最低限、次のようなマトリクスを社内Wikiかポリシー資料として明文化しておくと、質問対応の手間が一気に減ります。

ポイントは「ChatGPT禁止」かどうかではなく、“何をどう加工すれば入力してよいか”まで書くことです。例えば「顧客名はA社/B社などに抽象化」「具体の売上数字はレンジに置き換え」といったプロンプト前の前処理ルールを定義しておくと、現場の安心感が大きく変わります。

生成アウトプットを誰がどこまでレビューするかの“人間の責任設計”

生成AI導入後に必ず揉めるのが、「AIが間違えたら誰の責任か」という論点です。ここを曖昧にしたままCopilotやChatGPTを展開すると、情シスはセキュリティを心配し、現場は「チェックが重くて効率が落ちた」と不満を持つ構図になります。

おすすめは、アウトプットの重要度ごとにレビュー責任のレベルを3段階に分けることです。

• レベル1: 社内メモ・下書き

  → 作成者本人が軽く目視確認すればOK（誤字レベルのリスク）

• レベル2: 顧客向けだが定型度が高いメール・資料

  → 作成者＋チームリーダーが内容確認（価格や納期が正しいかを重点チェック）

• レベル3: 契約・見積・経営レポート

  → 法務・経理など専門部署によるフルレビュー必須（AIはドラフト支援のみ）

この“人間の責任設計”をツール別に明記しておくと、「ChatGPTはレベル1〜2まで」「Copilotは社内文書ならレベル2までOK」といった線引きができ、PoC報告書でもどこまで自動化してよいかを説明しやすくなります。

ツール比較はこの3つの設計を固めた“後”です。業務・データ・責任の設計図を先に描けるかどうかが、ChatGPTとCopilotの違いを「情報システム部門の武器」に変えられるかどうかの分かれ目です。

Copilotだからこそ起きるトラブル：権限設計の甘さがAIで一気に可視化される

「Copilotを入れた瞬間、自社の権限設計の“雑さ”が秒で暴かれる」。情シス界隈では、もはや半分ブラックジョークとして語られています。ChatGPTとの違いが一番はっきり出るのが、実はこの権限まわりです。

「見えてはいけないSharePointフォルダ」がCopilot経由で露出するメカニズム

Copilotは単なるチャットツールではなく、SharePointやOneDrive、Teams、Outlook、Word、ExcelなどMicrosoft 365の全文検索＋要約エンジンとして動きます。ここでポイントになるのが次の原則です。

• Copilotは「ユーザーがアクセスできるすべてのデータ」を横断して回答候補を探す

• 逆に言うと、「本当は見せたくないのに“たまたま”読めてしまうファイル」も対象になる

よくある構造を整理するとこうなります。

ChatGPTは基本的に、ユーザーが自分でアップロードしたファイルだけを見ます。一方でCopilotは、Microsoft 365に既に溜まっているクラウド文書を自動で探索するため、「昔の“とりあえずフルアクセス”文化」が一気に表面化します。

業界人の目線で言うと、Copilot導入は“クラウド権限の健康診断”を勝手に始めてしまうイベントに近いです。診断のつもりがない会社ほど、露呈のダメージが大きくなります。

権限棚卸しを後回しにした結果、PoCがストップしたケースの構造

PoCでよく起きる失速パターンを分解すると、構造はほぼ同じです。

1. 情シス
   • 「まずは限定部署で安全に試しましょう」とCopilot PoCを開始
2. PoC参加者
   • 「Copilotに“来期の採用方針を整理して”と聞いたら、人事部だけが持っていたはずのファイル名が出てきた」
3. セキュリティ部門・法務
   • 「アクセス制御の前提が崩れている。全体展開どころかPoCも一旦停止」と判断

このとき本質的な問題はCopilotのセキュリティではなく、クラウドの権限設計が古いまま放置されていたことにあります。しかし現場から見ると、

• 「Copilotを使ったらヤバい情報が出てきた」

• 「AIは危険だからNGにすべき」

という話にすり替わりがちです。その結果、

• PoCレポートは「リスク判明のため一時中断」

• 経営層には「Copilot＝危ない」という印象だけが残る

この流れになると、ChatGPTとの冷静な“違い”の議論までたどり着けません。

最低限やっておくべき権限とデータ構造の“健康診断”チェックポイント

PoC前にすべてを完璧にする必要はありません。ただ、次の「最低ライン」を押さえておかないと、高確率で炎上します。

1. 権限設計の前提確認

• SharePointサイトごとに「想定閲覧者」を文章で定義しているか

• 「全社共有」「部門限定」「役職限定」「個人」の4レベルで整理できているか

• 過去3年以上触っていないサイト・ライブラリが放置されていないか

2. 危険データの“隔離”

• 人事評価・給与・懲戒・医務情報は、Copilot PoCの対象外サイトに退避しているか

• 取引先との機密保持契約で「社内AIツールへの投入制限」がある文書をリスト化しているか

• 「役員会」「M&A」「訴訟」関連フォルダの権限が、役員以外に広がっていないか

3. Microsoft 365側の設定チェック

• 外部共有（ゲストアクセス）がONのサイトでPoCをしないルールを決めたか

• 「新規ユーザーを自動的に既存グループへ追加」する設定が残っていないか

• 監査ログやアクセスレポートを確認し、「予想外にアクセスが多い」サイトを洗い出したか

「私の視点で言いますと」、情シスやDX担当がCopilotのPoCを設計する時は、技術検証より先に“どこまでの権限リスクを許容してテストするか”を経営と握ることが勝負どころになります。ここを決めずにツール比較を始めると、「copilot chatgpt 違い」の議論が、単なる機能比較から一歩も進まないまま終わってしまいます。

PoCで“盛り上がって終わる”会社と、“次のステップに進める”会社の決定的な違い

「便利だった／すごかった」だけのPoC報告書が経営会議で刺さらないワケ

PoCが終わった瞬間は拍手喝采、しかし翌週には誰もChatGPTもCopilotも触っていない。情シスが一度は味わうこの虚無感の正体は、「プロジェクトの主語が“技術”のまま終わっている」ことにあります。

経営陣が知りたいのは次の3つだけです。

• どの業務コストが、どれだけ・いつ下がるのか

• どの売上／リード／受注が、どれだけ積み増せるのか

• セキュリティ・ガバナンスのリスクは、既存と比べて増えるのか減るのか

ところがPoC報告書は、次のような“AI好きの内輪ノリ”で終わりがちです。

• 「会議要約がすごく早くなった」「Excelの関数も作ってくれた」

• 「ユーザーアンケートでは満足度90％」

• 「最新AIモデルGPT-4oを使用」など技術ワード列挙

ここに「年間何時間削減か」「人件費換算いくらか」「どのKPIにどう寄与するか」が欠けているため、経営会議では一言で片付けられます。

「便利なのは分かった。でも投資判断材料としては情報が薄いね」

私の視点で言いますと、ここで一度「AIバブル扱い」されると、その会社の生成AI導入は1〜2年本気で進まなくなります。

PoCの評価指標に入れてはいけない項目・入れるべき項目

PoCの成否は、何を測るかを決めた瞬間に8割決まります。

よくある“入れてはいけない指標”と、“入れるべき指標”を整理します。

PoC評価シートには、最低でも次を数値で入れておきます。

• 対象プロセスのBefore/After工数（分／件）

• 1人あたり平均時間単価と年間処理件数

• ChatGPTとCopilotそれぞれの適合業務割合（うまくハマった業務数／試した業務数）

• インシデント件数（誤送信、誤った情報のコピペ、アクセス権限誤り）

ここまで整理すると、「CopilotはExcel職人業務には効くが、営業提案のゼロイチ発想にはChatGPTの方がROIが高い」といった、プロジェクトポートフォリオの議論に持ち込めます。

ChatGPTとCopilotを同じタスクで評価するためのシンプルな比較シナリオ

ChatGPTとCopilotの違いを、仕様や料金で比較しても現場はピンと来ません。同じ業務タスクに並べて走らせるのが一番早いです。

情シスと現場で共有しやすい、鉄板の比較シナリオは次の3本柱です。

1. Teams会議の議事録から「次のアクション」を出すタスク

   • Copilot: Teams会議から要約＋ToDo抽出（参加者・期日付き）
   • ChatGPT: 議事録テキストを貼り付けて、「役員向け要約」と「実務担当向けToDo」を生成
   • 評価軸:
     • アクションの具体度
     • Outlook／Planner／To Doへの連携しやすさ
     • 会議参加者以外が読んでも文脈が伝わるか

2. 既存営業資料から新商材向け提案を作るタスク

   • Copilot: SharePoint/OneDrive上の既存PowerPointを指定して、類似構成で新商材版を生成
   • ChatGPT: 「ターゲット業界」「価格帯」「競合条件」を文章で入力し、ゼロから提案骨子を生成
   • 評価軸:
     • 既存社内ナレッジの活用度
     • 読みやすさ／ストーリー性
     • 修正にかかる時間（実測）

3. 社内規程を踏まえた問い合わせ対応テンプレ作成タスク

   • Copilot: SharePoint上の規程PDFを指定し、「よくある質問集」を作成
   • ChatGPT: 規程の抜粋を貼り付け、「従業員向けに噛み砕いたQ&A」を生成
   • 評価軸:
     • 規程との整合性（誤解の有無）
     • 一般社員が読んで理解できる平易さ
     • 社内ポータルへの掲載しやすさ

この3シナリオを、同じ部署・同じメンバー・同じ素材で実施し、前述の指標で比較すると、「ChatGPTとCopilotの違い」が技術論ではなく業務インパクトの差として浮き彫りになります。経営会議で刺さるのは、このレベルまで分解されたPoC結果だけです。

あなたの会社はどのパターン？ChatGPTだけ／Copilot必須／ハイブリッドの判断チャート

「どれが高性能か」ではなく、「どの業務にどのAIをはめるか」で会社の生産性は桁違いに変わります。ここでは、情シス視点で3つのパターンを一気に仕分ける判断チャートをまとめます。

ChatGPT中心で十分な会社の条件（業務・人数・データ環境）

私の視点で言いますと、まず“ChatGPTだけで戦える会社”は、社内のMicrosoft 365連携よりも、文章作成とアイデア出しがボトルネックになっているところです。

典型パターンは次の通り。

• 社員数: 〜300人規模、部門ごとのExcel/Teams依存がそこまで高くない

• 業務: Webマーケ、企画、営業提案の文案、マニュアルや記事のドラフトが多い

• データ環境: 機密度の高い自社データより、公開情報と汎用知識の方が比重大

• 情報システム: SharePointやTeamsの構造がまだ荒い、権限設計もこれから

このタイプは、OpenAI系のChatGPT（GPT-4クラス）を「文章とアイデアのエンジン」として徹底活用する方が投資対効果は出やすいです。

具体的な“向いているタスク”は次の領域です。

• 営業メールや提案資料の下書き

• Webコンテンツ、ブログ記事、マニュアルのドラフト作成

• 社内研修資料の構成案、スライドのたたき台

• コードサンプルやスクリプトのプロトタイプ

Copilot連携よりも、プロンプト設計とルール整備（入力してよい情報の線引き、セキュリティ教育）に時間を割いた方が、結果的に早く“使えるレベル”に到達します。

Copilotがほぼ必須になる会社の条件（Microsoft 365依存度・ドキュメント文化）

一方、Microsoft 365が仕事そのものの「現場」になっている企業は、ChatGPTだけではどうしても頭打ちになります。条件を整理するとこうなります。

この条件に当てはまる企業では、Copilotは「業務そのものに埋め込まれたAIアシスタント」として機能します。

• Teams会議のリアルタイム要約とアクション抽出

• Excelでのグラフ作成や分析の自然言語操作

• Outlookメールの自動ドラフトと要点の抽出

• SharePoint上の文書横断検索と要約

ここでは、ChatGPT単体よりも、既存のMicrosoft環境との統合・セキュリティ・権限管理を一体で設計できることが圧倒的な強みになります。

ハイブリッド構成でうまくいく会社の進め方と、やってはいけない順番

実務で一番うまくいくのは、「Copilot＝社内データ担当」「ChatGPT＝外向き文章＆発想担当」というハイブリッド構成です。ただし、やり方と順番を間違えると、情シスと現場が真っ二つに割れます。

おすすめの進め方はこの3ステップです。

1. 業務棚卸しから着手する

   • 会議要約、議事録作成、営業資料、社内報、FAQ回答などを洗い出し
   • 「社内データ前提か／汎用知識で足りるか」で分類する

2. 分類結果でツールを割り当てる

   • 社内データ前提: Teams会議要約、社内マニュアル検索、Excel分析 → Copilot
   • 汎用・外向き: 営業トーク案、マーケ文章、採用広報、プレスリリース → ChatGPT

3. セキュリティと料金モデルを統合管理する

   • どのプラン（有料/無料、Pro/Enterprise）を誰に割り当てるかをポリシー化
   • 機密データの投入ルールとログ取得方法を明文化

やってはいけないのは、「先にChatGPTを個別導入→後からCopilotを全社展開」の無計画パターンです。この順番だと、

• 現場ユーザーが独自のプロンプトと運用ルールを作り込む

• Copilot導入時に「前の方が使いやすかった」と反発

• 情報システム部門が“AI締め付け役”に見られる

という構造になりがちです。

ハイブリッドを成功させるコツは、最初に「役割分担の絵」を見せることです。
「社内の会議と資料はCopilot」「外向け文章とクリエイティブはChatGPT」というシンプルなメッセージから始めると、ユーザー側も迷わずにツールを選べます。

執筆者紹介

主要領域は企業の生成AI導入・DX推進。ChatGPTやCopilotを含むAIツール選定、PoC設計、社内展開支援に携わるコンサルタント／プリセールスです。Microsoft 365前提の情報システム構成や権限設計、セキュリティポリシー策定を踏まえ、経営・情シス・現場の評価軸を整理しながら、AI導入が「実験で終わらず業務に定着すること」に焦点を当てた支援を行っています。