ChatGPTとCopilotで迷う情シスが怒られない選び方と始め方

「ChatGPTかCopilotか」で迷っているあいだに、貴社では毎月、誰も使わないAIライセンス代と、情シスにだけ乗る“見えない責任コスト”が積み上がっています。多くの企業が、chatgpt copilot を「どっちが高性能か」で比較した瞬間に、すでに選び方を誤っています。

本当に見るべきは、機能差ではなく前提環境と社内の力学です。
Microsoft 365の使われ方、SharePointやOneDriveの古い権限設定、部門ごとの暗黙ルール、上司が気にする“怒られポイント”。ここを外したまま「とりあえず有料版」「まず全員にCopilot配布」をやると、1年後には次のいずれかになります。

• ほとんど誰も使わない“放置ライセンス”だけが残る
• Copilot経由で昔の社内文書が掘り起こされ、権限トラブルになる
• ChatGPTが書いたメールでクレームが出ても、誰も責任を取らない

この記事は、ChatGPT推しでもCopilot推しでもありません。
情シス・企画担当として「どの選択をすれば、最も怒られにくく、かつ実利が出るか」を、現場で本当に起きている失敗パターンから逆算して整理します。

前半では、次のような論点を実務レベルで分解します。

• ChatGPTは「どこでも動く頭脳」、Copilotは「社内データに憑依したアシスタント」という本質的な違い
• 「この条件ならChatGPT優位」「この条件ならCopilot優位」という、Microsoft 365依存度・業務フロー・セキュリティポリシーから見た境界線
• PoCは成功したのに全社展開で崩壊するトリガーと、「AI推進担当一人任せ」で失敗が確定する構造

後半では、導入済み・これから導入のどちらでも使える、かなり踏み込んだ実務ツールを渡します。

• ChatGPT単体・Copilot単体・併用のそれぞれで「詰むポイント」と、その回避策
• Copilotが昔の資料を勝手に要約してしまう、ChatGPT文面でクレームが出る、といった典型トラブルと現実的な落としどころ
• 稟議や上申で「ChatGPT vs Copilot問題」を1枚にまとめるロジックと、上司からの定番質問への回答テンプレート
• 部門別の使いどころマップと、30日で放置ライセンスを生まないスモールスタート設計

この記事を読み進めれば、「とりあえずAIを入れた情シス担当」から、「ChatGPTとCopilotの両方を理解した、怒られにくい意思決定者」に立場を変えられます。内容は次のように整理されています。

ここから先は、ベンダーの記事ではまず出てこない、現場の“生々しい前提条件”に踏み込みます。続きを読みながら、貴社にとって最も怒られにくいchatgpt copilot戦略を具体化してください。

ChatGPTとCopilotを“道具”として比べると、9割の人が選び方を間違える理由

「どっちが高性能か」ではなく、「どっちを選ぶと後から怒られないか」。現場で本当に問われているのはここなのに、多くの記事はスペック比較で終わっています。
その結果、情シスや企画担当がハマる典型パターンが「とりあえずChatGPT有料版」か「とりあえずCopilotライセンス大量購入」という“高級文房具の文鎮化”です。

まず押さえておきたいのは、ChatGPTとCopilotはそもそも土俵が違う道具だという事実です。
片方は「外部の超優秀な頭脳」、もう片方は「自社データに憑依した社内アシスタント」。これを同じものとして比較しはじめた瞬間から、選び方がズレます。

ChatGPTは「どこでも動く頭脳」、Copilotは「社内データに憑依したアシスタント」

現場感のない説明だと伝わらないので、情シスに寄せた比喩で整理します。

ChatGPTは、「社外のプロにちょっと意見を聞く」感覚に近い存在です。
業界知識の整理、資料のたたき台、コードのサンプル、メール文面のドラフトなど、「とりあえず形にしてほしい」ときに強い。一方で、自社の機密や社内事情を丸投げする前にルール設計が必須です。

Copilotは、「社内の何でも知っている先輩に要約と下書きを頼む」感覚に近いです。
Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsといったMicrosoft 365の上に乗っているため、社内の過去資料やメールを“材料”にします。ここで効いてくるのが、昔から放置されている権限設定とファイル置き場のカオスです。

まず押さえるべきは“機能の差”ではなく“前提環境”の差

現場でよくある相談は、「CopilotってChatGPTの社内版ですよね？」という一言から始まります。
ここで誤解を放置すると、以下のような“事故予備軍”になります。

• SharePointの古いフォルダに、役職が変わった人でも見えないはずの資料が眠っている

• OneDriveに「闇フォルダ」が乱立し、誰の管理下か分からない共有リンクが生きている

• Teamsのチームと実際の組織図が乖離している

この状態でCopilotを入れると、「AIが勝手に情報漏えいした」ように“見える”トラブルが起こります。実際には、もともと権限設計がゆるかっただけでも、矢面に立つのはAI推進担当です。

一方、ChatGPT側の前提環境はシンプルです。
ブラウザとアカウントさえあれば動く代わりに、「どこまで社内情報を出してよいか」「何をそのまま信じないか」というルールを、人の側でコントロールする必要があります。

「とりあえず有料版にしてみた」で失敗する典型パターン

現場で繰り返されている“失敗の型”を、情シス視点で分解します。

• ChatGPT有料版の失敗パターン

  • 担当者が自腹または少数ライセンスでProを契約
  • 個人としては便利なのでヘビーユースするが、
    • 入力してよい情報の線引きが曖昧
    • 組織としての「チェックフロー」が決まらない
  • 半年後、「便利なのは分かったけど、会社としてどこまでOK？」という議論からやり直し

• Copilot大量導入の失敗パターン

  • ベンダーのデモで役員が感動し、数百ライセンスを一気に発注
  • 権限棚卸しや教育は後回しで、「とりあえず全員に配る」
  • 1年後、利用率は数割以下、“放置ライセンス”の棚卸し会議が情シスに降ってくる

この2つに共通するのは、意思決定が「機能カタログ」と「デモの感動」で行われていることです。
本来は、

• 自社のMicrosoft 365依存度

• 既存の権限設計の成熟度

• 情報漏えいに対するリスク許容度

• 現場のITリテラシーと教育に割ける時間

といった“前提環境”から逆算して、ChatGPTとCopilotの役割分担を決める必要があります。

この章で押さえておきたいポイントは1つだけです。
「ChatGPT vs Copilot」は、性能比較ではなく「自社の環境×責任の取りやすさ」で決めるテーマだということ。
ここを押さえておくと、次のステップで「どんな会社はどちらを優先すべきか」が、感覚ではなくロジックで説明できるようになります。

こんな会社はChatGPT優位、こんな会社はCopilot優位 ─ 誰も教えてくれない境界線

「うちもAI入れろって言われたけど、ChatGPTとCopilot、どっち押さえれば“あとで怒られない”のか分からない」
情シス・企画の現場で、一番多い本音はここです。機能比較より先に、“会社の体質”とAIツールの相性を切り分けた方が早いです。

Microsoft 365依存度・業務フロー・セキュリティポリシーから見える“向き・不向き”

まず押さえたいのは、業務の重心が「社外Web」か「社内データ」かという一点です。

実務でよく見るのは、SharePointがスカスカなのに「Copilotを導入すれば何とかなる」と期待してしまうパターンです。
この状態でCopilotを入れても、AIは探すべき知識そのものが無いので、「思ったほど回答してくれないAIアシスタント」にしかなりません。

逆に、Web検索とOpenAIの最新モデルを前提に、マーケ記事やセールスメールのたたき台を量産したいなら、ChatGPTの方が素直に威力を出します。

情シス目線で見る「Copilotライセンスを買っても後悔しない条件」

Copilotは「入れた瞬間に賢くなる魔法の製品」ではありません。
情シスが汗をかく前提を満たしている会社だけ、投資対効果が見えやすくなります。

• 条件1: SharePoint / OneDriveの権限棚卸しが一度は終わっている

  昔の「全社フォルダ丸見え」状態を放置したままだと、Copilotが古い機密資料を要約して持ってきます。
  少なくとも役職変更者・退職者のアクセス権は整理済みであることが最低ラインです。

• 条件2: 議事録・マニュアル・テンプレ文書をMicrosoft 365に寄せる覚悟がある

  Teams会議の録画や議事録を保存せずに「要約が賢くない」と言うのは筋が違います。
  Copilotは、社内に蓄積された“文章の山”に憑依するアシスタントです。

• 条件3: 「全員一斉展開」ではなく、業務フローが固い部門から始められる

  経理・総務・カスタマーサポートなど、定型タスクが多い部門ほどCopilotの恩恵が読みやすく、稟議でも数字を出しやすくなります。

この3条件のどれかが欠けている会社は、まずChatGPTで業務アイデアを回しつつ、裏で権限設計と文書集約を進める方が安全です。

個人利用〜小規模チームなら、ChatGPTだけで十分機能するケース

情シスが1〜2人、社員数も数十名規模。こうした環境で、最初からCopilotに全賭けするメリットはあまりありません。理由はシンプルです。

• Microsoft 365の契約形態がバラバラで、Copilotライセンス設計だけで疲弊する

• 文書管理もメールも「人の頭の中」とローカルPCがメインで、AIに渡せる“社内知識”が少ない

• まずは個人の文章作成・資料作成の生産性向上がボトルネックになっている

この規模なら、ChatGPT有料プラン1〜数アカウントで「社内AIデスク」を作る方が、コスパも説明責任も取りやすいです。

• 企画書・提案書の骨子作成

• 営業メールや問い合わせ返信の下書き

• 社内マニュアルのドラフト作成とリライト

• 簡易なコードやExcel関数の相談

まずは「ChatGPTで作った下書きを人間が必ずレビューする」というルールだけ敷き、“怒られにくい成功体験”を3〜5件つくる。
この成功事例を握ったうえで、次のステップとしてCopilot連携や権限設計の話を出した方が、上層部も納得しやすくなります。

「最初は盛り上がったのに、1年後には誰も使ってない」AI導入あるあるを分解する

「PoCの時は拍手喝采、1年後は“誰もログインしてません”」。ChatGPTもCopilotも、情シスから見ると放置ライセンス製造マシンになりやすい理由はかなりパターン化している。

PoCの成功がそのまま全社展開で崩壊する3つのトリガー

PoCは「選抜メンバー」「手厚い支援」「短期集中」という、現場の日常からかけ離れた環境で行われる。ここで次の3つを外すと、高確率で失速する。

1. “誰の時間を空けるのか”を決めていない
   業務時間にAIチャットやCopilotを触る前提がないと、「忙しいから後で」が永遠に続く。

2. 利用ルールが“禁止事項リスト”止まり
   情報漏えいを恐れて禁止ばかり並べると、ユーザーは「触らないのが一番安全」という判断をする。

3. PoCで作ったプロンプトやテンプレが共有されない
   せっかく作ったメール文面用プロンプトや議事録要約パターンが、ExcelやWordの片隅に埋もれて終わる。

PoCと全社展開の“地続き度合い”を整理すると、失敗の芽が見えやすくなる。

“AI推進担当”一人に全部任せた瞬間から、失敗が確定する仕組み

よくあるのが「AI推進は◯◯さんに一任」でスタートするパターン。ここで起きるのは次の構造だ。

• 責任だけ集中し、権限とリソースが付かない

  稟議も教育もMicrosoft 365側の設定も、全部片手間でやらされる。

• 部門の業務を知らないままツールを配る役になる

  営業のメール、バックオフィスの規程作成、開発のコードレビュー。業務を知らない人がChatGPTとCopilotの使い方を一括設計するのは無理がある。

• 「AI推進担当がやるんでしょ？」と現場が他人事になる

  結果として、業務側にオーナーが不在になり、トラブル時も「AI推進チームの責任」にされる。

本来は、AI推進担当はツール選定とガードレール設計に集中させ、具体的な活用は部門別の「業務オーナー」とペアで回すのが現実的だ。

社内説明用の資料が「機能カタログ」で終わると現場が動かない理由

説明資料が「ChatGPTは文章生成が得意」「CopilotはMicrosoft 365と連携」といった機能カタログだけで終わると、ユーザーは自分事に変換できない。

現場が知りたいのは、次の3行に尽きる。

• 自分のどのタスクが何分短くなるのか

• 逆にやってはいけない入力・情報の線引き

• 最初の1週間でどの画面をどう触ればいいか

ここを押さえた説明の型は、こうなる。

• 働き方単位で説明する

  「営業メール作成」「議事録要約」「Excelの定型レポート作成」といったタスク名で示す。

• before/afterを数字で見せる

  「議事録作成60分→15分（残り45分は内容確認と意思決定に回す）」と具体的に示す。

• ChatGPTとCopilotの役割分担を一枚で見せる

このレベルまで落とし込んで初めて、「じゃあ明日の会議から試そうか」とユーザーが一歩動き出す。機能説明で終わらせるか、業務の財布（手残り時間）に変換して見せるか。その差が、1年後の「誰も使ってない」を生むかどうかの分かれ目になる。

ChatGPT単体・Copilot単体・併用、それぞれの“詰みポイント”と回避策

「ChatGPTさえあれば」「Copilotだけ入れれば」──この発想のまま走ると、1年後には“高いAIライセンス付きメモ帳”が量産されます。ここからは、現場で本当に起きている詰みポイントを、情シス目線でばっさり分解します。

ChatGPT単体：情報漏えいと誤情報リスクを、現場レベルでどう抑えるか

ChatGPT単体運用の一番の落とし穴は、「便利さに負けて機密を打ち込む」と「AIの回答を鵜呑みにする」の2つです。

よくある危ないパターンは次の通りです。

• 顧客名入りのメール文面をそのまま貼って添削させる

• 社内規程や契約書の全文を入力して要約させる

• 技術情報をそのまま貼り付けて「この構成で問題ないか」と質問する

オプトアウト設定やEnterpriseプランで学習利用を制御できても、「現場の入力内容」までは自動で守れません。対策は“ツール設定”ではなく“手の動きのルール化”です。

現場で最低限回しておくルール例

• 個人名・企業名・案件名は最初から「A社」「案件X」に置換して入力

• 契約書や規程は全文ではなく「条文の骨子＋論点」だけを入れる

• 生成された文章は「そのまま送信禁止」「必ず自社のテンプレに当てはめて修正」

ChatGPTは「どこにも紐づいていない超優秀な外部コンサル」です。
相談内容を話し過ぎれば情報漏えい、提案を丸飲みすれば誤情報クレームに直結します。

Copilot単体：古い権限設定と“闇SharePoint”が火種になるケース

Copilotは「社内データに憑依したアシスタント」なので、データの権限設計がそのままAIの“視界”になります。ここをミスると、昔のゆるいSharePoint設定やOneDriveの“闇フォルダ”が一気に可視化されます。

よくある危険パターンは、次のような状態でCopilotを有効化するケースです。

• 「全社閲覧」で作った昔の社内ポータルが、今もそのまま残っている

• 退職者・異動者のグループが整理されておらず、フォルダ権限が放置

• 名前だけ違う「議事録_最終」「議事録_本当の最終」フォルダが乱立

Copilotからの自然な質問1つで、こうなります。

• 「何年前の経営会議のメモなのか分からない要約」が一般社員に出てしまう

• 本来アクセスできないはずの役員向け資料のエッセンスが回答に紛れ込む

導入前に、最低限この棚卸しは終わらせておくべきです。

Copilot単体運用は、「AI導入」ではなく「権限監査プロジェクト」から始まるくらいの構えがちょうどいいです。

併用：二刀流が最強になる会社と「かえって混乱する」会社の違い

ChatGPT＋Copilotの二刀流は、はまれば爆速ですが、設計を間違えると「どっちに聞けばいいの問題」で現場がフリーズします。

混乱する会社の典型パターン

• 使い分けルールが「なんとなく」で、誰も説明できない

• 見積もりや提案資料を、部門ごとにバラバラなツールで作成

• 問い合わせ対応で、ある人はCopilot、ある人はChatGPTを使っており品質が揺れる

逆に、二刀流がハマっている会社は「用途ベースの線引き」が明確です。

情シスとしては、まず「このタスクは社内データ前提か」「外部知識前提か」という2軸で整理し、部門別に“使いどころマップ”を配ることが重要です。

二刀流を成功させる会社は、ツールの比較ではなく「業務フローのどこにAIを挿すか」から決めています。ここを押さえれば、「どっちを選ぶと怒られないか」という根本の不安もかなり小さくできます。

実際に現場で起きがちなトラブルと、プロが選ぶ“現実的な落としどころ”

「AIで業務効率アップ！」のはずが、気づいたら「情報漏えいとクレームの温床」になっていないか。ここからは、ChatGPTとCopilotで実際に起きがちな“冷や汗シーン”と、その後の落としどころを現場目線で固めていく。

「Copilotが勝手に古い社内資料を要約してきた」ケーススタディ

Microsoft 365環境でCopilotを導入すると、多くの会社で最初に起きるのがこのパターンだ。

• ユーザーが「過去3年の売上トレンドを要約して」と指示

• CopilotがSharePointの“昔の売上予測資料”を参照して要約を生成

• その資料は、当時の部長だけが見られるはずの「未確定数字＋社内向けコメント」付き

• ところが、今の権限では見えないはずの社員でも、AI経由で中身だけ要約されてしまう

ここで問題になるのは、AIの機能ではなく、権限設計の「歴史のツケ」だ。

防衛ラインとしては、次の3ステップが現実的だ。

• Microsoft 365でよく使うサイト/チームの権限を棚卸し（全部は無理なので“AIに読ませる範囲”から）

• Copilotの検索対象を、当面は「公開度の高い文書ストア」に限定

• 「AIの回答＝閲覧権限を越える可能性がある」前提で、機密系は使わない運用ルールを先に決める

「ChatGPTが作った文面をそのまま送ってクレームになった」ケーススタディ

ChatGPTは、メールや提案資料の下書き作成で強力なツールだが、「そのまま送信」は事故の温床になる。

よくある流れはこうだ。

• 担当者がChatGPTに「取引先の納期遅延のお詫びメールを作成して」と依頼

• かなりそれっぽいビジネスメールが数秒で生成

• 忙しさのあまり、表現や条件を十分に確認せず、そのままコピー＆ペーストで送信

• 文面中の「再発防止策」「補償範囲」が自社方針とズレていて、後から法務・上長が青ざめる

ここで効いてくるのは、“AIが書いた＝社内標準”という無自覚な思い込みだ。

現場で実装しやすいルールは次の通り。

• ChatGPTが作るのは必ず「下書き」扱いにする（メールクライアントのテンプレと同じ位置付け）

• 法務・総務が「AI利用OKな文種（社内案内・社外挨拶など）」と「NGな文種（契約・補償など）」をリスト化

• メール送信前チェックを「人＋チェックリスト」で運用し、AIの名前は一切免罪符にしない

トラブル後に“犯人探し”ではなく“再発防止”に変えるチェックリスト

AIトラブルの後、組織が必ず迷い込むのが「誰が悪いのか」探しだ。しかし、それをやっても情シスの胃だけが痛くなり、ナレッジは1ミリも蓄積されない。

そこで、実際の現場で使える「再発防止チェックリスト」を提示する。

• トラブルの原因は「AIの性能」か「権限・ルール・教育」のどれかに分類したか

• ChatGPT/Copilotそれぞれで、「やっていいこと・ダメなこと」を1枚に整理して配布したか

• PoCで想定していなかった部署・文書・フローが、本番で巻き込まれていないかを棚卸ししたか

• 同じ事故が起きないように、プロンプト例・NG例を社内の共有資料（Teamsや社内Wiki）に反映したか

• 責任を個人ではなく「プロセス設計」に紐づけて見直したか（承認フロー・権限・テンプレ）

ポイントは、「誰がミスしたか」ではなく「どの設計ならミスしても大事故にならないか」に会話を切り替えることだ。
この視点に立てる情シス・企画担当ほど、ChatGPTとCopilotの両方を味方にしつつ、「怒られないAI導入」を実現している。

情シス・企画担当の“防衛本能”に効く、上司への説明トークスクリプト

「Copilotの予算、ChatGPTの有料版、どっちを押さえれば“怒られずに済むのか”」。
ここを言語化できるかどうかで、あなたの稟議の生存率が変わります。

稟議書で「ChatGPT vs Copilot問題」を1枚に整理するロジック

稟議は「AIの夢」を語る場ではなく、「会社が損しない理由」を1枚で示すゲームです。構成はこの3ブロックで十分です。

1. 目的：コスト削減ではなく「リスク低減＋業務効率」のセットで書く
2. 比較軸：機能ではなく「環境・セキュリティ・運用」の3点に絞る
3. 方針：ChatGPT / Copilot / 併用のどれを「今は選ばないか」まで書く

稟議1枚に載せる比較表の型はこんなイメージです。

ポイントは「どちらも万能ではない」「今やらない選択肢も検討済み」と示すことです。これだけで上司の不安はかなり減ります。

上司・役員からよく飛んでくる5つの質問と、現場が詰まらない回答例

実務で本当によく飛んでくるのは、この5問です。

1. それ、本当にセキュリティ大丈夫なの？
2. CopilotとChatGPT、両方いるの？どっちかでよくない？
3. どのくらい業務時間が減るの？数字で言える？
4. 間違った回答が出た時、誰が責任を取るの？
5. 導入後、使わなくなったらどうするつもり？

回答例を「防衛本能」に刺さる形で用意しておきます。

• セキュリティ

  「外部AIには機密を入れない運用ルール＋ログ確認でリスクを数値で管理します。一方Copilotは、過去の緩い権限がそのまま出るので、導入前に権限棚卸しをセットにします」

• 両方いるのか

  「短期はChatGPTで“使い方を体験”し、中期でCopilotに“社内データの参照”を任せる二段構えにします。いきなりCopilotだけにすると、使いこなしの練習ができません」

• 効果の数字

  「議事録要約・メール下書き・資料のたたき台作成の3タスクで、現場ヒアリングした結果、1件あたり平均15〜30分短縮が現実的です。まずは対象業務と件数を限定して検証します」

• 責任の所在

  「AIの出力は“生データ”扱いにし、最終責任者は現行フローと同じ担当者にします。その代わりチェックリストを標準化して、属人的にならないようにします」

• 使わなくなった場合

  「30日間は利用ログを追い、利用が低い部門はヒアリングして“やめる理由”を明文化します。その上で、3カ月で継続/縮小/撤退の判断をレポートします」

このレベルまで台本を準備しておくと、会議室で固まることはほぼなくなります。

【LINE/メール再現】相談者と専門家のリアルなやり取りイメージ

現場で本当に交わされる温度感に近い形で、やり取りをイメージしてみます。

情シス担当：
「上から“Copilot入れたいから見積もり取って”と言われたんですが、正直、ChatGPT有料版で十分な気もしていて…どこまで止めるべきでしょうか」

専門家：
「止めるというより、“順番を変える提案”ですね。今のSharePoint、部門横断でアクセス権カオスじゃないですか？」

情シス担当：
「正直、その通りです。昔の部長フォルダとか、何が入ってるか誰も把握してないです」

専門家：
「その状態でCopilotを先に入れると、“昔の社内文書をAIが勝手に要約してしまう”リスクがあります。まずはChatGPT有料版で、企画・総務あたりの“機密度が低いテキスト作業”に絞って効果検証するのが安全です」

情シス担当：
「なるほど…稟議にはどう書けばいいですか？」

専門家：
「『Copilotは有望だが、現状の権限設計だと情報露出リスクがあるため、まずChatGPTで運用ルールと教育を先に整える』と書いてください。Copilotは“次の一手”として位置付けておけば、上から見ても防衛ラインが明確になります」

情シス担当：
「“怒られない順番”として説明できそうです。これで腹落ちしました」

このレベルで会話のシナリオを用意しておくと、「chatgpt copilot」を巡る議論を、技術論ではなく“会社を守るストーリー”として語れるようになります。

部門別：ChatGPT / Copilotの“現実的な使いどころマップ”

「全部にAI入れれば生産性アップ」ではなく、「どの部署で、何を、どこまで任せるか」で成果も炎上リスクも決まります。現場で実際に回している会社をベースに、ChatGPTとCopilotの“賢い住み分け”だけを抜き出します。

企画・マーケ・営業：アイデア出しと資料作成をどう分担させるか

この3部門は発想力×スピード勝負なので、主役はChatGPT、裏方はCopilotという構図が安定しやすいです。

• ChatGPTが得意

  • 新企画のアイデア出し（ペルソナ別の訴求案、キャッチコピー案）
  • 調査メモの要約、構成案の作成
  • 営業メールの下書きパターンを大量生成

• Copilotが得意

  • 既存のPowerPoint資料のリライト、要約
  • Teams会議の議事メモ作成、ToDo抽出
  • OneDrive上の提案書から「類似案件」を探す

この部門での“やらかし”あるあるは、「ChatGPTが作った提案を、そのまま顧客に送ってクレーム」。防ぐには役割分担ルールが必須です。

ポイントは、「新規発想はChatGPT」「社内ナレッジ活用はCopilot」と割り切ることです。

バックオフィス：規程・マニュアル・メール対応にAIを入れるときの線引き

総務・人事・経理・法務は、一歩間違えると情報漏えいか誤案内に直結します。ここでのキーワードは「下書きまではAI、本決裁は人間」です。

• ChatGPTの使いどころ

  • 社内周知メールのたたき台作成
  • 規程改定の案文パターン出し
  • マニュアルの平易化（専門用語を噛み砕く）

• Copilotの使いどころ

  • 過去の稟議書・規程の検索と要約
  • Excelの集計式やチェックロジック提案
  • Outlookメールの返信案作成（ただし送信前に必ず人が確認）

バックオフィスは特に、権限設計とオプトアウト設定を誤ると“昔の機密資料をCopilotが要約してきた”パターンに陥りやすいです。SharePoint/OneDriveの「誰でも見える」フォルダを棚卸ししないままCopilotを入れるのは、鍵の壊れた金庫に最新の防犯カメラだけ置くようなものです。

開発・IT部門：GitHub Copilot＋ChatGPTで生産性が跳ねる条件と限界

開発部門は、GitHub CopilotとChatGPTの二刀流が最もリターンを出しやすい領域です。ただし条件付きです。

• GitHub Copilot

  • エディタ内でのコード補完、テストコード生成に特化
  • プロジェクト内のコードベースを“学習済み文脈”として活用

• ChatGPT

  • 実装方針の相談（設計パターンの比較、技術選定の整理）
  • バグの切り分け、ログの要約
  • ドキュメントや設計書のドラフト作成

限界として、どちらもブラックボックスな提案をしてくるツールである点は変わりません。IT部門こそ、「AIが書いたからOK」ではなく「レビュー基準と責任の所在」を最初に設計しておかないと、情シスにすべての火の粉が飛んできます。

「古い常識」を疑う：AI導入でよく語られる3つの“キレイごと”を現場目線で壊す

「ルール決めてから」「まずは自由に」「AIで残業ゼロ」
この3フレーズが社内に出た瞬間、あなたのChatGPT / Copilot導入は、静かにレールを外れ始める。

下の表を一度、冷静に眺めてほしい。

「まずは社内ルールを完璧に作ってから」は、ほぼ本末転倒になる

AI導入会議が3回以上開かれているのに、まだ誰もChatGPTもCopilotも触っていない会社は危険ゾーンに入っている。
AIはMicrosoft 365や業務フロー、セキュリティポリシーと強く結びつくため、実際の画面とタスクを見ないと“正しいルール”はそもそも設計できない。

よくある流れはこうなる。

• 利用規程ドラフトをWordで作成

• 想定リスクを盛り込みすぎて「ほぼ使えない」文章になる

• 稟議で「本当にこれ守れるの？」と止まる

• その間にユーザーは個人契約のChatGPT有料プランで勝手に使い始める

現場でうまくいくパターンは逆だ。

• まず「3部門×3業務」に限定してPoC的に使う

• その際にChatGPTとCopilotの具体的なプロンプトと成果物をTeamsで共有

• 出てきた事故候補をもとに、情シスが“暫定ルール”をA4一枚で作る

• 30日ごとに、利用ログと相談内容を見ながら改訂

完璧なルールではなく、“変えやすいルール”を前提にスタートする方がセキュリティも生産性も両立しやすい。

「誰でも自由に使ってみて」は、セキュリティとナレッジ共有の両方で破綻する

「まずは自由に触ってもらおう」がなぜ危ないか。
CopilotやChatGPTは、入力したデータと文脈で回答が大きく変わるからだ。自由利用を宣言した瞬間、次の2つが同時に進行する。

• 個々のユーザーが勝手に学習し、“属人化したやり方”を貯め込む

• 誰かが機密情報をプロンプトに入れても、その事実自体が見えない

特にCopilotは、SharePointやOneDriveの「昔ゆるかった権限設定」をそのまま参照する。
結果として、暗黙ルールで共有していたフォルダや“闇SharePoint”まで検索対象になり、「本来見えないはずの資料の要約」が、AI経由で飛び出す。

現場で止めるべきは「完全な自由」ではなく、“自由にしていいグラウンド”を先に線引きすることだ。

• 対象業務を限定（議事録作成、メール下書き、マニュアル要約など）

• 「絶対に入れてはいけない情報」を具体例付きで提示

• 良いプロンプト例をTeamsのチャネルで共有し、ナレッジを中央集約

この3点を決めた上で、「その範囲なら自由に」まで持っていくと、セキュリティと学習スピードを両立しやすい。

「AIに任せれば残業ゼロ」は、期待値の設計がズレている

AI導入の稟議で一番危険なのが、「生産性向上＝残業ゼロ」の図式をそのまま書いてしまうことだ。
ChatGPTもCopilotも、“ゼロから仕事を消すツール”ではなく、“ミスとやり直しを減らすツール”として見る方が現実的だ。

よく起きるパターンを整理しておく。

• ChatGPTで提案書を自動作成 → 誤情報が混ざり、後から全部手で修正

• Copilotで議事録を自動生成 → 肝心な決定事項が抜けていて結局録音を聞き直す

• 上司が「AIがあるんだから、前より早くできるでしょ？」とタスクだけ増やす

ここで効くのはKPIの置き換えだ。

• 「残業時間」ではなく「資料の初稿作成時間」「レビュー回数」

• 「メール本数」ではなく「定型メールのAI自動下書き率」

• 「会議時間」ではなく「議事メモ作成にかかる人手の削減」

ChatGPTもCopilotも、最初の1〜2ヶ月は“AIに仕事を教える時間”が必ず増える。
この学習期間を織り込まずに「来月から残業半減」と期待値を置くと、情シスと現場の関係が一気に冷える。

ペルソナ通り、あなたの本音は「怒られずに前に進めたい」はずだ。
であれば、キレイごとを社内資料から外し、数字と業務フローで“地に足のついた期待”を設計することが、ChatGPTとCopilot導入の最大の保険になる。

結局、ChatGPTとCopilotをどう選び、どう始めるのが一番“怒られにくい”のか

「どっちが高性能か」ではなく、「30日後に“放置ライセンス”で吊るし上げられないか」。情シス・企画担当が守りたいのは、ここです。

30日で“放置ライセンス”にしないためのスモールスタート設計

最初の30日は「導入」ではなく「検証＋証拠集め」と割り切ると、後戻りしにくくなります。

【前提の分け方】

ポイントは、「誰がいつまでに、どの業務で使うか」を日単位で決めることです。
逆に「自由に触ってみて」は、30日後に利用ログがスカスカになりがちです。

「まずここから試してみてほしい」タスク別チェックリスト

現場で“怒られにくいタスク”から着手すると、失敗してもダメージが小さく、学びだけ残ります。

• ChatGPTから始めると安全なタスク

  • 社外に出さない企画案の叩き台作成
  • 社内マニュアルや議事録の要約（機密はマスキング）
  • 既存メール文の「言い回しだけ」改善依頼
  • Excel関数・コードのサンプル生成と学習

• Copilotから始めると効果が見えやすいタスク

  • Teams会議の要約とToDo抽出
  • Word提案書の構成案作成（既存資料を参照させる）
  • Outlookメールの下書き生成＋人間による最終チェック
  • OneDrive内の関連ファイル検索と要約依頼

初期は「ゼロから全文を任せない」ことが重要です。
常に「人間がラフを書いて、AIが肉付け」「AIがたたき台、人間が最終責任」のどちらかに寄せます。

最初の3ヶ月で“社内AI文化”を根付かせるためのマイルストーン

3ヶ月の設計は「ツール導入」ではなく、「社内の空気を変えるプロジェクト」として組み立てます。

とくに効くのが、「怒られポイント」を先に上司と共有しておくことです。

• ChatGPT側の怒られポイント

  • 機密情報をそのまま入力するリスク
  • 誤情報を鵜呑みにしてメール・資料に流し込むリスク

• Copilot側の怒られポイント

  • 古い社内データを要約して“今の事実”として出してくるリスク
  • SharePoint、OneDriveの昔のゆるい権限がそのまま露出するリスク

この「リスク一覧」と、30日・3ヶ月のロードマップをセットで見せると、
「とりあえず有料版買っとけ」で丸投げされるパターンから、かなり抜け出しやすくなります。

執筆者紹介

主要領域はChatGPT・Copilotを軸にした情シス向けAI導入設計です。本記事では、PoCから全社展開までに起こりがちな失敗パターンと権限設計の盲点を構造化し、「怒られにくい選択肢」を判断するための実務的なチェックリストとトークスクリプトを提示しています。ベンダー中立の立場から、機能差よりも前提環境と社内力学に焦点を当てて整理しているのが特徴です。