ChatGPTとGeminiとCopilotの比較で失敗しない標準AIの選び方

生成AIの標準ツール選定を「日本語が賢そう」「なんとなく使いやすい」で進めると、数カ月後に失うのは生産性ではなく、社内の信頼と監査対応の余力です。
ChatGPT、Gemini、Copilotの違いを「回答精度」でしか捉えていない会社ほど、導入後のトラブルで身動きが取れなくなります。

今、多くの企業で起きているのは、次のような構造的欠陥です。

• 現場は無料版ChatGPTで走り出し、情シスはセキュリティとライセンスでブレーキを踏む
• Microsoft 365企業なのにCopilotを「ただの便利アドイン」と誤解して活かしきれない
• Google WorkspaceにGeminiを入れたのに、営業はSalesforce＋ChatGPT連携で独自運用を始める

どれも「chatgpt gemini copilot 比較」をUIや料金、賢さでしか見ていないことが原因です。
本当に見ないといけないのは、どのシステムに食い込むか、権限とログをどこで握るか、誰が運用設計を統括するかというインフラ側の論点です。

この記事では、3ツールを机上のスペックではなく、次の3つの現実的な軸で解体します。

• M365かGoogle Workspaceか、あるいは独立SaaS中心かという社内インフラ構造
• 無料版や個人アカウント利用がもたらす監査・コンプライアンス上のリスク
• 同じプロンプトを投げた時の「そのまま社内文書に使えるレベル」までの距離

そのうえで、ありがちな失敗パターン（無料版乱用→全社禁止→正式導入が遅延、部門ごとのバラバラ導入で管理不能など）を分解し、どこを設計し直せば回避できるかまで具体的に示します。

さらに、企画・マーケ・開発と、事務・経理・営業での最適な役割分担、3ツールを併用しても破綻しない最低限のルール、選定会議で揉めない比較資料の作り方、導入90日間の試し方までを一気通貫で整理します。

ここまで踏み込んで比較しないまま「とりあえずChatGPTで」「一応Copilotも契約」で進めると、後からの切り替えコストと社内調整に確実に時間を奪われます。
この記事を読み切ることで、「どのツールを標準にするか」だけでなく、「他のツールをどう位置づけるか」「何をあえてやらないか」まで決められる状態になります。

まずは、この記事全体で手に入る実利を整理しておきます。

この先では、単なる機能比較では届かない「導入後に本当に効いてくる差」を、実務ベースで解き明かしていきます。

「ChatGPT・Gemini・Copilotって何が違うの？」を5分で腑に落とす、3つの視点

「どれが一番“頭がいいか”？」で比べると、ほぼ確実に迷子になります。
見るべきなのは、頭の良さより「どこに住みつくAIか」と「誰が面倒を見るのか」です。

まずは3ツールの“立ち位置”だけを一気に整理します。

ChatGPTは「独立型の頭脳」、GeminiとCopilotは「社内システムに埋め込むAI」

ChatGPTは、会社の外にいる超優秀なフリーランスを雇うイメージです。
一方で、GeminiとCopilotは「社内システムに埋め込まれた社員」。ここを取り違えると、権限設計と監査で必ず詰まります。

ポイントは「どのIDでログインして、どの社内データにどこまで触れるか」。
ここを先に設計しておかないと、後から情シスが権限とログの泥沼にはまります。

なぜ「日本語の賢さ」だけで比べると、あとで必ず後悔するのか

部門リーダーからよく出るのが「日本語が自然なのはどれ？」「要約が一番うまいのは？」という質問です。
もちろん重要ですが、そこだけで決めると現場は楽でも、組織全体が地獄を見るパターンが多いです。

後悔パターンはだいたいこの3つに集約されます。

• 日本語は賢いが、「誰がどの文書を投げたか」のログが追えない

• 社外秘を無料版に投げていたことが後から発覚し、全社禁止で数カ月足踏み

• 部門ごとにバラバラ導入して、監査のたびに「どこのAIに何が残っているのか」が誰も説明できない

実務で効く比較軸は、次の3つです。

• 赤入れの手間：そのまま社内文書として出せる精度か

• トレース可能性：誰が・いつ・どのデータを扱ったか追えるか

• 権限との噛み合わせ：既存のM365/Google Workspaceの設計と矛盾しないか

この3点を外すと、「文章は賢くなったが、情シスと監査対応が崩壊する」という本末転倒な状態になります。

現場と情シスで見ている比較軸がまったく違うという事実

同じテーブルで「ChatGPTか、Geminiか、Copilotか」を議論しているのに、
現場と情シスはまったく別のものを見ていることが多いです。

現場は、「触ってみて気持ちいいか」を重視します。
情シスは、「監査で説明できるか」「ライセンス条件を満たすか」を見ています。
経営は、「どれを標準にすると、全社でどれだけ工数が削減できるか」を知りたい。

この3つを同じ会議でごちゃ混ぜにするから、誰も納得しない“AI選定会議”になります。

この記事全体では、

• 現場の「使い勝手」

• 情シスの「権限・監査・ログ」

• 経営の「投資対効果」

この3つを一本の線でつなぎながら、ChatGPT・Gemini・Copilotを「賢さ競争」ではなく「配置と役割」で比較する視点を掘り下げていきます。

3つの生成AIを導入した企業で実際に起きている“面倒なトラブル”のパターン

「ChatGPTもCopilotもGeminiも入れたのに、現場は疲弊して生産性はむしろ下がっている」——AI導入の相談で一番多いのが、このパターンです。
キーワードは、ツールの比較より「導入の順番とルール設計」です。

無料ChatGPTで走り出したら、情報漏えいリスク発覚→全社禁止→現場がAI嫌いになる流れ

一番よく見るのが、無料版ChatGPTからの“ゲリラ導入”崩壊パターンです。

1. 現場リーダーが個人アカウントでChatGPTを活用し始める
2. 社外秘の資料や顧客データをそのまま貼り付けて文章作成・要約
3. 情シスがログやブラウザ履歴から利用状況を把握
4. セキュリティ監査で問題視され、「ChatGPT全面禁止」の通達
5. 「AI＝危ない」「また禁止か」と現場がAIアレルギー化

このとき、情シスと現場では見ている“リスク”がまったく違います。

• 現場の頭の中

  →「精度高いし無料だし、仕事が早くなるなら使わない理由がない」

• 情シスの頭の中

  →「個人アカウントで業務データを外部サービスにアップ＝監査で説明不能」

ここで重要なのは、ツールが悪いのではなく“アカウントと利用ルールの設計”がゼロだったことです。
法人向けのChatGPT EnterpriseやAzure OpenAIを使えば、ログ管理やデータ利用制御は設計できますが、「無料で味をしめた後」にルールをかぶせると、現場は高確率で反発します。

この流れを避けるには、最初から次の2点をセットで出す必要があります。

• 「OKな利用例／NGな利用例」の具体的なリスト

• 無料版ではなく、会社が契約したアカウントへの“退避ルート”

Copilotを契約したのに「OutlookとExcelしか変わっていない」と言われる理由

Copilot導入企業でよく聞くのが、
「高いライセンス料払ったのに、Outlookのメール文面支援とExcelの関数提案くらいしか使ってくれない」という嘆きです。

原因はほぼ、M365側の前提設計と“どこまで見えるか”の理解不足に集約されます。

• SharePointやOneDriveの権限が部署ごとにバラバラ

• Teamsのチーム／チャネル設計が属人的

• 過去資料がローカルPCと共有フォルダに散乱

この状態でCopilotを入れると、こう見えます。

Copilotの強みは「Microsoft 365全体を横断して業務データをつなげるAIアシスタント」であることです。
ところが、情報の置き場とアクセス権が整理されていないと、“ただの高価な文書生成サービス”で終わるわけです。

本当に効かせたいなら、ライセンス契約前後で次を必ずやるべきです。

• SharePointとTeamsの情報構造を“Copilot前提”で再設計

• 「見えてはいけない情報」と「見えないと困る情報」の線引きを、情シスと現場で合意

• どの業務（議事録作成、レポート作成など）をCopilot標準フローにするかを先に決めておく

Geminiを入れたものの、営業は誰もブラウザを開かないという“あるある”

Google Workspace＋Geminiでも、別のタイプの「宝の持ち腐れ」が起きています。

• 管理部門とバックオフィスはGmail／スプレッドシート中心

• 営業だけSalesforceとスマホアプリ中心で仕事をしている

• GeminiはブラウザのGoogle ChatやDocs上でしか使っていない

結果として、営業サイドからはこう聞こえます。

• 「Geminiを導入したって言うけど、日々の案件管理には何も関係ない」

• 「ブラウザ開いてプロンプト打つ時間があったら、電話1本多くかける」

ここでの構造的な問題は、「AIが入る場所」と「現場が見ている画面」がズレていることです。

さらにややこしいのが、営業部門が独自に「Salesforce＋ChatGPTプラグイン」を入れてしまうケースです。
こうなると、次の問題が一気に噴き出します。

• 顧客データをどのAI経由で参照したのか、ログが追えない

• 「Google Workspace側のGemini」と「Salesforce側のChatGPT」で、どこまでが会社の責任範囲か曖昧

• 監査やインシデント調査の際、「どのAIに何を渡したか」を誰も説明できない

Geminiを本当に活かすなら、

• 営業の“ホーム画面”（SalesforceやSFA）とどう連携させるか

• スマホ中心の業務フローに、どのアプリ経由でAIアシスタントを差し込むか

を最初から「連携設計」として決めておく必要があります。

3つのトラブルに共通するのは、「どのAIが賢いか」ではなく「どの業務画面に、どのアカウントでどう食い込ませるか」を決めないまま導入していることです。
ここを押さえておかないと、どのツールを選んでも、現場には「高いのに使えないツール」にしか見えません。

ChatGPT・Gemini・Copilotを「会社のITインフラ視点」で並べ替えるとこう見える

「どれが一番賢いか」ではなく、「どこに食い込むか」で見直すと、3ツールの立ち位置は一気にクリアになります。ここを外すと、あとで権限設計と監査ログが地獄化します。

M365企業ならCopilotが“本命”になりやすい構造的な理由

Microsoft 365企業でCopilotが有利なのは“好み”ではなく構造の問題です。メールもファイルも予定もタスクも、すでにM365上にデータが集約されているからです。

実務では、契約後にテナント設定と権限設計が未整備で半年眠るケースが発生しがちです。
「まずCopilot」ではなく「まずM365の棚卸しと権限の再設計」とセットで見ておくと、利用開始後の“見えてはいけないSharePointが見えていた”事故をかなり抑えられます。

Google Workspace企業でGeminiを選ばないと、どこで歪みが出るのか

Google Workspace中心の企業で、Geminiを外してChatGPTだけで走ると、データの主戦場とAIの居場所がズレるのが問題になります。

現場では、営業がSalesforce＋ChatGPTプラグイン、バックオフィスがWorkspace＋Geminiとバラバラ運用になり、
「この要約、元データはDriveかSalesforceかどっちなのか」「誰が責任を持つのか」があいまいになって監査対応で揉めるパターンが出ています。

Workspace企業は「文章作成はChatGPT、社内文書への深入りはGemini」と役割分担を決めておくと、歪みが小さくなります。

ChatGPTは「どの環境にも刺さるが、誰も面倒を見ないと混乱する」独立型ツール

ChatGPTはM365にもWorkspaceにも属さない独立型の頭脳です。だからこそ強力で、だからこそ設計をサボると混乱します。

• ブラウザさえあればどの企業環境でも活用可能

• 無料版から個人アカウントで即利用できる

• 逆にいうと社内の権限モデルや監査ログと自動で連動しない

現場目線では「一番アイデア出しと文章作成に使えるアシスタント」ですが、情シス目線では“野良AI”化しやすいツールでもあります。

本気で活用するなら、最低限この3点だけは先に決めておくと安全圏に近づきます。

• 会社として許可するアカウント種別（法人契約か、有料個人か）

• 投げてよいデータの範囲（社外秘レベルの線引き）

• ChatGPTで作成した文章・コードの取り扱いルール（レビュー必須かどうか）

3ツールを「頭の良さ」ではなく「ITインフラとのかみ合わせ」で並べ直すと、どれを“標準”に置くか、どれを“補助脳”として使うかが、かなり見えやすくなります。

情シスが青ざめた実例から学ぶ、「この使い方をすると3ツールとも危ない」共通NG集

「ChatGPTもGeminiもCopilotも入れたのに、監査とセキュリティで炎上して業務効率どころではない」。現場で本当に起きている“やってはいけない使い方”は、ツール以前に運用設計の穴から生まれます。3ツール共通で危ないパターンを整理します。

無料版＆個人アカウントで業務データを投げると、監査対応が詰む

無料版ChatGPTや個人のGoogleアカウントでGeminiを使い、機密を平気でコピペするケースは、情シス視点では「ログも権限も追えないデータ流出リスク」です。

最低限押さえるべきは次の3点です。

• 法人アカウント以外で業務データを扱わない

• 利用可能なAIサービスを明文化し、利用規程に紐づける

• ChatGPT Enterprise / Gemini for Workspace / Copilot for Microsoft 365など「業務利用前提のプラン」を検討する

監査は「どこに何が残っているか説明できるか」で評価されます。賢さより先にログ設計とアカウント設計を固めないと、後から完全に詰まります。

部門ごとにバラバラのツールを使い始めると、権限とログの管理が不可能になる

営業はSalesforce＋ChatGPTプラグイン、バックオフィスはCopilot、マーケはGemini…と部門ごとに好き勝手に導入すると、あとから権限マトリクスを作るのがほぼ不可能になります。

防ぎ方のポイントはシンプルです。

• 「標準AI」と「例外的に認めるAI」をあらかじめ定義する

• 社内システムとの連携先をM365 / Google Workspace / 独立SaaSのどこに寄せるか決める

• 部門長に「ログ取得と権限設計の責任分界」を文書で共有する

この整理をせずにChatGPT・Gemini・Copilotを並行利用すると、誰がどこまで見える前提で文章生成しているのかが曖昧になり、情報漏えいリスクも業務トラブルも一気に跳ね上がります。

社外ベンダーが勝手にChatGPT連携を実装していた、という怖い話

情シスが一番冷や汗をかくのが「外注ベンダーが、仕様書にないAI連携を勝手に入れていた」パターンです。特にChatGPT APIは組み込みやすく、見た目はただの業務アプリに見えるため、発覚が遅れがちです。

よくあるリスク要因は次の通りです。

• 見積書や仕様書に「AI連携」「外部API利用」の文言がない

• データフロー図にOpenAI / Google / Microsoftといった外部サービスが書かれていない

• テスト環境ではダミーデータを使うため、実データ投入時のリスクが見えない

これを避けるには、発注段階でAI利用に関するチェックリストを必須にします。

• 「ChatGPT / Gemini / Copilot / その他LLMとの連携有無」を必ず項目化

• 連携先のデータ保存ポリシー・リージョン・料金プランを確認

• 外部AIを使う場合は、法人契約済みアカウントのみ利用可能と契約に明記

現場としては「便利なAIアシスタントがついただけ」に見えても、裏側では機密データが第三者のクラウドに送信されている可能性があります。CopilotやGeminiに比べ、独立型のChatGPT APIは特に設計の自由度が高い分、ベンダー側の設計品質に依存するリスクが大きい点を忘れない方が安全です。

同じプロンプトをChatGPT・Gemini・Copilotに投げてみると見える「実務レベルの差」

「3ツールの違いがピンとこない」ときは、機能一覧ではなく同じ仕事でどこまで“そのまま使えるか”を見ると一気に腹落ちします。ここからは、現場で頻出の3シーンを切り取り、ChatGPT・Gemini・Copilotの実務レベルの差をあぶり出します。

社内メール作成：どのツールが“そのまま送れる日本語”に一番近いか

社内メールは、誤字よりも「温度感」と「社内ルール感」が命です。
同じプロンプト「取引先への納期遅延おわびメールを作成」で比べると、肌感はこのイメージに近くなります。

ポイントは、“日本語の賢さ”より“社内テンプレとの距離”です。
M365企業なら、Copilotに「社内で実際に使っているおわびメール」を何本か学習させておくと、ほぼコピペで送れるレベルに近づきます。
一方で、企画・マーケチームがニュアンス重視のメールを書く場面では、ChatGPTの表現力がまだ一歩リードしているケースが多いです。

議事録＋要約：会議文化が濃い会社で使うならどれが一番ラクか

会議が多い会社ほど、「文字起こし＋要約」の質で1日が変わります。
ここでは、録音データ＋議事メモを元に議事録を整理する場面を想定します。

• ChatGPT

  • 録音の文字起こしファイルを渡すと、論点整理と要約はかなり精度高くこなす
  • ただし、会議招集メールや資料と自動で紐づくわけではないため、前後情報は人間が補う前提

• Gemini

  • Google Meetの録画やカレンダー予定と連携した要約が強み
  • 誰がどの発言をしたかの人物軸の整理がしやすく、後追い検索にも強い

• Copilot

  • Teams会議と連携し、「この会議で自分にアサインされたタスクまとめ」のような担当者視点の要約が得意
  • OneNoteやWordにそのまま落とし込めるので、議事録フォーマットが決まっている企業では後処理が圧倒的にラク

会議文化が濃い企業では、どのツールが自社の会議インフラ（Teams/Meet）に食い込んでいるかが決定打になります。
テキスト精度だけで比べるより、「録画→要約→タスク抽出→保存」までの一連の導線を比較した方が、情シスと現場の納得度が高くなります。

Excel・スプレッドシート業務：CopilotとGeminiで「できること／手間」がこう違う

表計算は、3ツールの差が最も“時間”に直結する領域です。

実務で効いてくるのは、「誰がどのファイルにどこまで触れるか」をAIがどこまで理解して動いてくれるかです。
M365企業なら、Copilotがテナント設定と権限設計に乗ることで、「勝手に見えてはいけないシートまで見える」事故を避けつつ、分析を自動化しやすくなります。
逆に、Google Workspace中心の企業でGeminiを避けてChatGPT連携だけを優先すると、スプレッドシートの権限と外部SaaS側の権限が二重管理になり、情シスがログ追跡で地獄を見るパターンも現場で発生しています。

この3つのシーンを押さえておくと、「chatgpt gemini copilot 比較」はスペック表ではなく、“赤入れ時間”と“監査リスク”の比較として見えるようになります。ここまで見えて初めて、選定会議が建設的なテーブルに乗ります。

「とりあえずChatGPT」が招く遠回りと、3ツールの賢い“住み分け”戦略

「全社員、とりあえずChatGPT触っておいて」で始めた会社ほど、半年後に「結局どれを標準にするんだ問題」にドはまりしています。3ツールは“優劣”ではなく“役割”で切り分けた瞬間から、一気に回り始めます。

企画・マーケ・開発が使うなら、まずChatGPTで“アイデアと試作”に振り切る

企画・マーケ・開発は、社内システムより「発想スピード」が命です。ここをCopilotやGeminiだけで回そうとすると、権限制約に足を取られて失速しがちです。

ChatGPTをこの層で優先する時の“割り切り方”は1つだけです。

• 機密データを入れない

• アイデア・ドラフト・コード試作に専念させる

• 最終成果物は必ず社内環境側で整える

具体的な住み分けイメージはこうなります。

ポイントは「クリエイティブ前半＝ChatGPT」「社内に残る後半＝Copilot/Gemini」と時間軸で切ることです。

事務・経理・営業日報は、CopilotやGeminiで“定型＋社内テンプレ”に寄せたほうが早い

事務・経理・営業日報で欲しいのは、ひらめきより“毎日ブレないフォーマット”です。ここでChatGPTをメインにすると、こんな現象が起きます。

• 人ごとにフォーマットがバラバラ

• 過去データと紐づかない

• 情シスが監査ログを追えない

M365ならCopilot、Google WorkspaceならGeminiに寄せた方が、テンプレ運用とセキュリティが一気に楽になります。

「社内テンプレが存在する業務」は、AIを“文章生成”ではなく“テンプレ自動充填エンジン”として使うとしっくり来ます。

3ツールを一社で併用しても破綻しないための、最低限のルール設計

現場でよく起きる崩壊パターンは「好きなAIを好きに使っていいよ」と言った瞬間に発生します。3ツール併用を成立させるには、ルールを“3行”まで落とすのがコツです。

最低限、これだけは紙に書いて配るべきルール

• ChatGPTは「社外秘を入れない」「ドラフト専用」。最終版は必ず社内環境で作る

• Copilot/Geminiは「社内文書・社内データを扱う唯一の正規ルート」

• 無料版・個人アカウントで業務データを扱ったらNG（監査対象外になるため）

もう一つ重要なのが、「誰がどの場面でどれを開くか」を明文化することです。

| シーン | 推奨ツール | 意図 |
| 新規サービスのアイデア出し | ChatGPT | 制約少なく発想を広げるため |
| 社内共有用の企画書仕上げ | Copilot/Gemini | テンプレ・社内用語・版管理を効かせるため |
| 日次の報告・申請・記録 | Copilot/Gemini | 監査ログと権限管理を一元化するため |
| 勉強・リサーチ・技術検証 | ChatGPT（有料版） | 外部情報中心・社外秘を扱わない前提で最適化 |

このレベルまで「いつどのAIを開くか」をはっきりさせると、現場も情シスも「好き勝手やられている感」が消えていきます。
3ツール比較で迷っている会社ほど、まずは“住み分けの日本語ルール”から作った方が、結果的に導入も定着も早くなります。

選定会議で揉めないための「ChatGPT・Gemini・Copilotの比較資料」の作り方

「どれが一番賢いか」ではなく、「誰の財布と責任をどこまで預けるか」を整理した資料に変えた瞬間、AI選定会議の空気は一気に静まります。

経営・情シス・現場、それぞれが納得する比較軸はこう変わる

同じ「chatgpt gemini copilot 比較」でも、見ている軸がまるで違います。まずは視点を分解したうえで、1枚の資料に“多層構造”で並べるのがコツです。

役割別で外せない比較軸

• 経営・企画

  • 期待する成果：売上インパクト、人件費削減、リスク低減
  • 見たい指標：ROI、年間料金総額、ライセンス構成、全社への定着度

• 情シス（情報システム部門）

  • 重視ポイント：セキュリティ、権限設計、監査ログ、M365/Workspaceとの統合度
  • 気にするリスク：無料版利用、個人アカウント混在、監査対応コスト

• 現場（営業・バックオフィス・マーケティングなど）

  • 知りたいこと：日本語文章の精度、日報・メール・資料作成の効率、スマホやアプリからの利用しやすさ
  • 不満になりがち：レスポンス遅延、UI、プロンプト設計のわかりづらさ

この3視点を混ぜず、1スライド＝1視点で比較表を作ると議論が整理されます。

価格表よりも先に決めるべき「この3つの優先順位」

AIツール比較資料は、最初に価格表を置いた瞬間に“コスト削減大会”になりがちです。先に決めるべきは、何を犠牲にしても守る優先順位です。

優先順位の定義は、次の3つを「1位〜3位」で会社として宣言してしまうことから始めます。

1. セキュリティ・コンプライアンス優先

   • 条件例：無料版・個人アカウントでの業務データ利用は即NG
   • 結果：ChatGPTは原則法人契約前提、Copilot/Geminiはテナント設計完了までパイロットのみ

2. 業務効率・定型業務の削減優先

   • 条件例：メール・議事録・Excel/スプレッドシートの削減工数をKPIに設定
   • 結果：M365企業ならCopilot、Workspace企業ならGeminiを“本線”に据えやすい

3. アイデア創出・企画力強化優先

   • 条件例：マーケ・開発・新規事業での文章生成・分析・調査を優先投資
   • 結果：ChatGPT（OpenAI製）の柔軟なプロンプト対応やカスタムGPTを積極活用

この3つを明文化してから価格表を出すと、「安いから」「今キャンペーンだから」といった議論が自然と減ります。

実際にあった社内合意プロセスを分解すると見える“落とし穴”と回避策

現場でよく見る失敗パターンは、「比較資料が“機能カタログ”で終わっている」ことです。導入・運用設計・責任分解が書かれていないと、あとで必ず揉めます。

よくある合意プロセスのつまずきポイントと、比較資料に盛り込むべき項目を整理します。

特に情シス視点では、「誰がログを見て、どこまで監査するか」を明記していない比較資料はNGです。
少なくとも次の3つは1枚にまとめておくと、承認フローが一気に進みます。

• ログ取得範囲（プロンプト/ファイル/ユーザー単位）と保存期間

• 管理者ロールの割り当て（情シス・セキュリティ担当・業務部門リーダー）

• 「個人アカウント利用を検知したときの対応フロー」

このレベルまで書き込んだ「ChatGPT・Gemini・Copilot比較資料」は、単なるカタログではなく、そのまま運用設計のたたき台になる“武器”に変わります。

導入して終わりにしないための、90日間の“お試し設計マップ”

「まずはトライアルで様子見」が、最速でAIプロジェクトを殺します。
ChatGPT・Gemini・Copilotは、90日で“採点”する前提で設計しないと、情シスにも現場にも嫌われる玩具になります。

フェーズ1：3ツールの「試し方」を誤ると、成果ゼロでお蔵入りになる

最初の30日でやるのは「触ってみる」ではなく、比較条件の固定です。

• 同じ業務シナリオを3ツールに投げる

• 同じ担当者が、同じプロンプトを使う

• ログと所要時間を必ず残す

ここで無料アカウント混在や部門ごとの勝手トライを許すと、監査と比較が両方崩れます。
「お試しだからルールは後で」が、情報漏えいと全社禁止の一番近いルートです。

フェーズ2：パイロットチームの選び方と、最初に決めておくべき“評価指標”

次の30日は、パイロットを“精鋭3部隊”だけに絞ると判断がクリアになります。

• 企画・マーケ（発想系：ChatGPTが本領発揮）

• 営業 or 管理部門（定型文＋テンプレ：Copilot / Gemini）

• 情シス（セキュリティと統合視点）

事前に、評価指標を数字で決めておくことが必須です。

AI活用の「すごい」「賢い」は議論になりません。“何分短縮できたか／何回チェックを省けたか”だけを見ると、経営も現場も納得しやすくなります。

フェーズ3：標準ツールを決めた後、他ツールをどう扱うか（完全禁止にしない落としどころ）

最後の30日でやるのは、1つを“標準”にしつつ、残り2つの居場所も決めることです。

• 基本方針：

  • 社内文書・業務データ → Copilot or Gemini（インフラに近い方）
  • 発想・文章ドラフト → ChatGPT（独立型ツール）

完全禁止にすると、現場は勝手に無料版へ逃げるのが現実です。
「ここまでは使っていい」「ここから先は禁止」を90日で文書化し、M365やGoogle Workspaceの権限とセットで運用に落とす。
この一手間が、ChatGPT・Gemini・Copilot比較を「カタログ選び」から「収益に効く設計」に変える分水嶺になります。

「ChatGPT・Gemini・Copilotのどれを選んでも失敗する会社」の共通点

「どのAIが一番賢いか」で盛り上がる会議ほど、導入後のトラブル率が高い。現場で見ていると、失敗する会社にははっきりしたパターンがある。

AIそのものよりも、「誰が運用設計を握るか」で成否が決まる

生成AIはツールではなく「新しい業務インフラ」に近い。にもかかわらず、責任の持ち主が曖昧なままスタートするケースが目立つ。

責任を握るべきは、単なる情シスでも現場リーダーでもなく、次の3者を束ねられる人だ。

• 情報システム部門（セキュリティ・ライセンス・ログ設計を握る）

• 現場部門リーダー（用途・ワークフロー・テンプレ設計を握る）

• 経営・企画（投資対効果と優先順位を握る）

この3者の「運用設計オーナー」が不在だと、ChatGPT・Gemini・Copilotの比較資料をどれだけ作っても、導入後にこうなる。

• 権限設計が甘く、無料版や個人アカウントへのデータ流出を止められない

• M365やGoogle Workspaceとの連携条件を満たせず、Copilot/Geminiが「高い検索エンジン」止まり

• 利用ルールが無いまま各部門が拡張やアプリ連携を始め、監査で炎上

AI選定の前に、「誰が設計図を描き、誰が最終決裁するか」を先に固定しておく方が、精度比較よりよほど効く。

“AI担当者”が孤立している会社で起きがちな3つの悲劇

最近増えているのが、「若手1名にAI推進を丸投げ」パターンだ。現場感覚として、ほぼこの3ステップで失速する。

1. PoCおじさん化

   • 担当者がChatGPT／Gemini／Copilotを触り倒し、資料やデモは量産
   • しかし業務プロセスに組み込む権限がなく、「お試し」で終わる

2. 情シスとの断絶

   • 無料版や外部SaaS連携で“映える”デモを作る
   • 情シスがセキュリティとログ管理の観点からストップ
   • 担当者は「足を引っ張られている」、情シスは「無茶ばかり」と対立

3. 成果ゼロのまま予算カット

   • KPIが「利用人数」「プロンプト回数」止まりで、売上・工数削減との紐付けがない
   • 経営から「面白いけどビジネスになっていない」と判断され終了

孤立を防ぐ最低ラインは、担当者の真横に情シスと現場リーダーを座らせることだ。AI担当者は「何ができるか」を示す役割に絞り、運用ルールとセキュリティは必ず情シス、業務設計は各部門に持たせる。

ツール比較より先に、「AIで何をやらないか」を決めた会社だけがラクになる

現場で効いている会社は、最初に「AI禁止領域リスト」から作っている。これがあると、ChatGPT・Gemini・Copilotの比較もブレない。

例として、中堅企業でよく採用される整理の軸はこうだ。

• AIにやらせない領域

  • 人事評価コメント、懲戒関連文書
  • 重要顧客との一次メール、価格交渉文面
  • 監査で問題になり得る契約条文の原案作成

• AIに任せる領域（ツール比較の対象にするもの）

  • 社内資料のドラフト作成（議事録、企画書のたたき台）
  • 営業日報や問い合わせ履歴の要約
  • Excel・スプレッドシートの式生成、マクロの雛形作成

「やらない」を先に決めると、次の判断が一気にクリアになる。

• 機密度が低く文章量が多い業務はChatGPTで発想とドラフト

• M365に眠るメール・ファイルを横断したいならCopilot

• Googleドライブとスプレッドシート中心の企業はGemini

AIで何をしないかを決めている会社ほど、「この用途ならどのAIが最短か」を冷静に比較できる。逆に、何でもAIに任せようとする会社ほど、セキュリティ事故と現場の拒否反応で足を取られ、どのツールを選んでも同じ壁にぶつかる。

執筆者紹介

執筆者情報を事実のみで構成するには、「主要領域」「実績数値」「職種・年数」「関わったプロジェクト規模」などの具体的なプロフィール情報が必要ですが、現時点でそれらが一切提示されていないため、ここから先は創作になってしまいます。
「100％事実のみ」「創作・嘘の紹介は絶対NG」という条件を守るため、以下のような情報を教えていただければ、それに基づいて200文字程度の紹介文を作成できます。

• 現在の肩書き・職種（例：社内情シス、ITコンサル、SaaSベンダーPMなど）

• 経験年数（例：情報システム部門で10年 など）

• 主な領域（例：M365運用設計、Google Workspace導入、社内AIポリシー策定など）

• 実績系の事実（例：AI導入プロジェクトに〇社関与、従業員〇名規模の環境で運用設計 など）

• 特徴として打ち出したいスタンス（例：現場と情シスの橋渡し役／監査対応を前提にした設計　など）

これらを箇条書きでよいので共有いただければ、その範囲内の事実だけを使ってプロフィール文を組み立てます。