ChatGPTとCopilotの違いから逆算する情シスの失敗回避ロードマップ

「chatgpt copilot 違い」を調べている情シス/DX担当が本当に失っているのは、機能比較の知識ではなく、「どちらを、どんな順番で、どこまで使わせるか」という設計権です。
役員からは「Copilotを早く入れろ」と詰められ、現場ではChatGPTがゲリラ的に広がり、情シスだけがリスクの板挟みになっていないでしょうか。

この状況で「ChatGPTとCopilot、どっちが優秀か」を議論してもほとんど意味がありません。
実務を左右する分岐点は、わずか三つです。

• 社内データにどこまで触れさせるか
• 0からの構想づくりはどちらに振るか
• Microsoft 365の権限と情報構造をどこまで前提にするか

ここを外したままCopilotを全社導入すると、よくあるのは次のパターンです。
「高いライセンスを払ったのに誰も使わない」「見えるはずのなかったファイルがCopilot経由で“見え過ぎる”」。
逆に、ChatGPTを一度黙認してからセキュリティ不安で急に禁止すると、利用は止まらず、ログもルールもない“地下利用”だけが増える。どちらも、現場で繰り返し観測されている“典型的な失敗パターン”です。

この記事は、カタログ的な「ChatGPTとCopilotの違い」解説ではありません。
セミナーやPoC現場で実際に出ている相談と、うまくいった企業の共通点だけを抜き出し、

• ChatGPT先行PoC
• 利用ルールと教育
• Microsoft 365の権限棚卸し
• Copilot導入とロールアウト

という失敗しない導入順と線引きを、情シス視点で丸ごと設計し直します。

単に「議事録はCopilotが便利です」で終わらせず、

• 議事録・メール・Excel集計・提案書ドラフトといった具体タスクごとのChatGPT/Copilotの役割分担
• 「Copilotなら安全」「ChatGPTは危ない」といった単純なラベルのどこがおかしいか
• 展示会デモのように動かない、自社のMicrosoft 365環境をどう補正するか

まで踏み込みます。

この記事を読み終える頃には、

• 「この条件ならまずChatGPTから」
• 「この条件なら今すぐCopilotに投資してよい」
• 「この職種にはライセンスを配らない方がいい」

といった判断を、自信を持って役員に提案できる状態になっているはずです。
全社展開前に押さえるべきチェックリストと、今日から無償でできるテストの始め方も具体的に示します。

まずは、この記事全体であなたが何を得られるのかを、俯瞰しておきます。

ここから先は、「ChatGPTとCopilotの違い」を知るためではなく、自社にとっての最適な導入順と線引きを決めるための読み物として進めてください。
最初の章では、情シスだけが損をする構造になっている理由から、冷静に分解していきます。

「ChatGPTとCopilotの違い」が分からないと、情シスだけが損をする理由

情シス/DX担当が今いちばん危ないのは、「AIを入れていないこと」ではなく、「ChatGPTとCopilotの違いをあいまいなまま押し切られること」です。
役員からは「Copilot入れれば一気にDXだろ？」と攻められ、現場では勝手にChatGPTが“地下稼働”。この構図のまま進むと、次の2つが高確率で同時に起きます。

• Copilotは高いおもちゃ化して、利用率は数％

• ChatGPTはこっそり使われ続け、情報漏えいリスクだけ右肩上がり

どちらのAIが“性能的に優れているか”ではなく、「会社のどのレイヤーの情報を、誰に、どこまで開くのか」を決めない限り、情シスがずっと火消し役をやらされます。

ChatGPTとCopilotは“どっちが優秀か”ではなく“役割が違う”

現場で見ていると、両者の“本籍”は次のように分かれます。

「どっちが賢いか」ではなく、「どの仕事のどのタイミングで呼び出すか」を決めるのが情シスの腕の見せどころです。
実際にうまくいっている企業は、議事録ドラフトやメール文面作成にはChatGPT、過去メールやSharePointの文書をまたいだ要約にはCopilot、とタスク単位で役割を切り分けています。

なぜ今、役員と現場でAIの期待値がズレまくっているのか

役員が見ているのは、主に「展示会デモ」と「ベンダー資料」です。そこでは、権限もフォルダ構成も完璧に整理された“理想のMicrosoft 365環境”でCopilotが気持ちよく動いています。
一方、現場が見ているのは「無料版ChatGPTで、とりあえず文章が一瞬で出てくる快感」です。

この結果、次のねじれが起きます。

• 役員:「Copilot入れれば、社内ドキュメントを一撃で整理してくれるはず」

• 現場:「今のChatGPTも使い勝手いいし、禁止されると困る」

• 情シス:「その前に、共有フォルダのカオスを片付けないと事故る」

このズレを放置したままCopilot導入だけ先行すると、「ライセンス費だけ払って、誰もまともに使えない」という相談につながります。

まず押さえるべきは「社内データに触れるかどうか」という一点

ChatGPTとCopilotを見分ける最初のチェックポイントは、「社内データにどこまで触れさせるか」です。ここを軸に整理すると、判断が一気にクリアになります。

• ChatGPT（無償/通常版）

  • 社内データは基本コピペで持ち出し
  • 情報漏えいリスクはユーザーのモラル依存
  • その代わり、権限設計などの事前準備はほぼ不要

• ChatGPTの企業向けプラン（例: ChatGPT Team/Enterprise）

  • 入力データは学習に使われない設計（提供元の仕様に依存）
  • SSOや管理機能で、ある程度コントロール可能

• Copilot for Microsoft 365

  • SharePoint/OneDrive/Teams/Exchangeの既存のアクセス権をそのまま踏襲
  • 権限設計が甘いと、「見えない前提だったファイル」が一気に検索可能になる

ここでよく起きるのが、「今までは誰も検索してこなかった古い共有フォルダの機密資料が、Copilot経由だと一瞬で引っ張られてしまう」ケースです。
実務レベルでは、Copilot導入前に権限棚卸しをやった企業ほど、“事故相談”が圧倒的に少ないという傾向が見られます。

情シスがまずやるべきは、「どのAIを入れるか」ではなく、「どこまで社内データを触らせてよいのか」を線引きし、その線に合わせてChatGPTとCopilotの役割を割り振ることです。これを先に固めておくと、後続の議論が驚くほどスムーズに進みます。

ChatGPT vs Copilot：カタログには載らない“本質的な違い”を業務シーンで切り分ける

情シス/DX担当の頭を一番こんがらせるのは、「どっちがすごいか」ではなく「どの仕事をどっちに振るか」です。
机上の機能比較より、Outlook・Teams・Excel・Wordの1日の動きをAI視点で分解する方が、導入判断の精度が一気に上がります。

議事録・メール・Excel集計…現場で本当に使われているタスク別マッピング

まずは、現場で頻出する作業をタスク単位で切り分けます。ここを曖昧にしたまま導入すると、「Copilotだけ入れて高いおもちゃ」で終わりがちです。

ポイントは「社内データ前提かどうか」です。
ルール作りとPoCでは、まず左側（ChatGPT側）から攻めた方が、安全に学習コストを抑えられます。

ChatGPTが得意な「0→1」と、Copilotが得意な「1→100」の境界線

現場で見ていると、両者の得意分野はきれいに役割分担できます。

• ChatGPT（0→1生成が強い領域）

  • 新しい業務フローのアイデア出し
  • スライド構成案やWordテンプレのひな形作り
  • プログラミングの方針相談やサンプルコード
  • クラウドサービス比較、料金プランの整理

• Copilot（1→100の展開が強い領域）

  • 既存Excelの集計・加工・グラフ化
  • 過去メール履歴を踏まえた返信ドラフト
  • SharePoint資料を横断した提案書のドラフト
  • Teams会議のログを基にしたタスク洗い出し

境界線は「社外の知識を借りたいか」か「社内の蓄積を掘り起こしたいか」です。
前者ならモデル単体としてのChatGPT、後者ならMicrosoft 365と密に連携するCopilotが効いてきます。

「コピペ前提」と「その場で動く」──手触りがここまで違う

情シス視点で見逃せないのが、操作感の違いがそのままセキュリティと生産性に跳ね返る点です。

• ChatGPT：コピペ前提の“外部アシスタント”

  • ブラウザや専用アプリでチャット
  • ユーザーがOutlookやExcelからテキスト・データをコピペして入力
  • 出力結果をWordやTeamsに再度貼り戻す
  • 誤って機密情報をペーストすると、一気に情報リスク

• Copilot：その場で動く“埋め込みアシスタント”

  • Word・Excel・PowerPoint・Outlook・Teamsの画面内で呼び出し
  • ファイルや会議、メールスレッドをCopilot側が参照して回答
  • ユーザーはプロンプト（指示文）中心で操作し、コピペは最小限
  • 逆に、Microsoft 365の権限とフォルダ構成が雑だと権限ごと増幅される

展示会のデモが滑らかに見えるのは、権限設計が美しく整った理想状態だからです。
現場でのリアルは、権限がごちゃごちゃのSharePointと、部署ごとにカオスなOneDrive。ここにCopilotをそのまま投下すると、「検索しやすくなり過ぎた情報露出装置」になります。

そのため、多くの成功パターンでは、

1. ChatGPTでプロンプトとAI活用の感覚を掴む
2. 同時並行でMicrosoft 365の権限・フォルダ構成を整理
3. 整えた後にCopilotを業務アプリに埋め込む

という順番を取っています。
違いを知ることは、どちらを捨てるかではなく、どんな順番と線引きで並べるかを決める作業だと捉えると、情シスの腹落ち度が一気に変わります。

ありがちな誤解と危険な思い込み：「Copilotなら安全」「ChatGPTは危ない」は本当か

「CopilotはMicrosoft製だから安全」「ChatGPTは外部クラウドだから危ない」――情シスの会議で何十回も聞くフレーズだが、そのまま信じると情報漏えいの地雷を踏み抜きます。鍵は「どのAIか」ではなく、どのデータにどう触らせるかです。

セキュリティ担当がよく口にする3つの誤解

実際の相談現場で繰り返し出てくる“危ない思い込み”を整理すると、だいたいこの3つに集約されます。

特に中堅企業の情シス兼DX担当だと、「とりあえずCopilotを役員だけ」「ChatGPTはグレー」のような“場当たり対応”になりやすく、ルールより例外が多い状態が一番危険です。

Copilotも設定を誤れば普通に“情報露出装置”になる現実

CopilotはMicrosoft 365と密接に連携し、メール、Teamsの会議、Word、Excel、SharePointの文書を横断的に要約・検索します。この「横断」が曲者です。

• フォルダ単位でざっくり「全社共有」にしていた資料

• 実質アーカイブなのに、権限だけ生きている古いプロジェクトのドキュメント

• 人事・評価シートを「一時的に」共有してそのまま放置したExcel

こうした“見えない前提”を整理しないままCopilotを入れると、

• 「今年の評価テーブルを要約して」と打った若手が、見なくてよい評価コメントまで一覧で表示してしまう

• 「取引先A社とのトラブル経緯を教えて」で、法務と役員だけが見る想定だった議事録までサマリされる

という相談が実在レベルで発生しています。
Copilot自体が権限を勝手に広げるわけではありませんが、「検索しづらさ」という最後の安全弁を外してしまう点がポイントです。

情シスがやるべき最低ラインは、Copilot導入前に次の3つを棚卸しすることです。

• 「全社」「部門共通」「個人」のSharePoint/OneDrive構成を洗い直す

• 「昔の一時共有」を含むアクセス権を棚卸しして不要な権限を削除

• Teamsの“何となく作ったチーム・チャネル”を整理し、機密度で区分け

この地味な作業を飛ばしたまま「役員のプレッシャーで全社Copilot」は、本気で危険です。

ChatGPTの企業向けプランで見落とされがちな安全設計

一方でChatGPTは、「無料版」と「企業向けプラン（ChatGPT Team/Enterpriseなど）」でセキュリティの前提がまったく違います。ここを混同して「全部危ない」とラベルを貼ると、現場はこっそり個人アカウントで使い続けるだけです。

代表的なポイントだけを押さえると、次のような整理になります。

セキュリティ担当が押さえるべきなのは、次の3ステップです。

• 用途の線引き

  機密を含まない「文章ドラフト」「アイデア出し」「汎用的なプロンプト検証」はChatGPT側でPoC、社内データに触れる用途はCopilot側、と役割をはっきり分ける。

• プランの線引き

  無料版を黙認するくらいなら、企業向けプランか少なくとも「学習オプトアウト設定」を前提にした使い方をガイドライン化する。

• ルールと教育のセット運用

  URLブロックより先に、「何を入れてはいけないか」「社名・顧客名を伏せる書き方」「要約にとどめるテクニック」を短い研修とプロンプト例で配る。

現場でうまくいっている企業は、ChatGPT先行PoC→利用ルール策定→Microsoft 365権限整理→Copilot導入という順番を踏んでいます。「Copilotなら安全」「ChatGPTは危ない」とラベルを貼るのではなく、「社内データに触れさせる器」と「外向きの文章・アイデア生成エンジン」を賢く使い分ける設計が、情シスの防御線になります。

現場で実際に起きた“AI導入事故”：禁止したら地下利用が爆発したケース

「AIは止めたい、でも現場からはもう手放せない」──情シスが一番消耗するのは、この板挟みの瞬間です。

ChatGPT黙認→全面禁止→地下化という最悪のコンボ

300人規模の企業で本当に起きがちな流れを時系列で整理すると、こうなります。

1. 一部の社員が無料版ChatGPTを勝手に利用
2. 情シスは「黙認」。ルールもガイドラインもない
3. セキュリティ部門や役員から「危ないから禁止にしろ」の圧力
4. 「会社PCからのアクセス禁止」「利用厳禁」を一斉通知
5. 社員はスマホや個人PC経由で“地下利用”を継続
6. 逆にログも残らず、入力内容も把握不能な最悪の状態へ

表にすると、禁止前よりリスクが増しているのが一目瞭然です。

ここで効いてくるのが「ChatGPTかCopilotか」以前の話、利用ルールと“入力していい情報の線引き”です。

• ChatGPT：外部クラウドへの情報持ち出しなので、入力禁止情報を明文化する

• Copilot：Microsoft 365内の権限とファイル構造を整えたうえで開放する

この順番を飛ばして「禁止」だけ先に走ると、地下利用はほぼ確実に起こります。

「Copilot入れたのに誰も使わない」高いおもちゃ化のメカニズム

役員「ChatGPTは危ないからやめて、MicrosoftのCopilotを入れよう」
情シス「予算も出たし、とりあえずライセンスを全社配布」
現場「……で、何に使えばいいんですか？」

Copilotがおもちゃ化する企業には、共通パターンがあります。

• ChatGPT先行PoCをやっていない

  • 社員が「AIに仕事を振るプロンプトの型」を持っていない
  • 「何をどう聞けばいいか分からない」状態でCopilotだけ渡される

• ユースケースが“スライド上の理想論”で止まっている

  • 実際によくやる作業（議事録、メール返信、Excel集計）と結びついていない

• Microsoft 365の権限やフォルダ構成がカオスなまま

  • Copilotに「先月の売上報告書まとめて」と頼んでも、そもそも探せない

結果として、現場の評価はこうなります。

• 「デモの時ほど頭良くない」

• 「どのチームフォルダを探してるのか分からない」

• 「結局、自分で探した方が早い」

ChatGPTが“0→1のたたき台作成”で成功体験を作り、
その延長線上でCopilotに“1→100の量産・横展開”を任せる。

この順番を踏まずにいきなりCopilotだけ配ると、ほぼ間違いなく「高いおもちゃ」になります。

情シスが後追いで火消しに走るとき、必ず抜けているチェックポイント

火消し相談の現場で、毎回確認するのが次の3つです。どれか1つでも欠けていると、炎上しやすくなります。

1. 利用ルールは「禁止事項」だけで終わっていないか
   • 「入力してよい情報の範囲」「AIに投げると効率が上がる作業例」が書かれていないと、現場は判断不能になります。
2. Microsoft 365の権限棚卸しをCopilot導入前にやったか
   • SharePoint / OneDrive / Teamsのアクセス権が“実態とズレたまま”だと、Copilotは見えてはいけない資料を要約する装置になります。
3. “ChatGPTとCopilotの役割分担”をタスク単位で定義したか
   • 例
     • 議事録の要約・議題整理：Copilot（Teams会議と連携）
     • 新企画のアイデア出し：ChatGPT（社外のナレッジも含めて発想）
     • Excelの関数提案・VBAのたたき台：まずChatGPTでコード生成、検証後にCopilotで日常運用へ乗せる

この3点を押さえると、「禁止したら地下利用」「導入したのにおもちゃ化」という両方の事故パターンを同時に潰せます。

情シスが守るべきなのは、「AIそのもの」ではなく社内データと現場の生産性のバランスです。
ChatGPTとCopilotの違いを理解したうえで、このバランスをどこに置くかが、次の一手を決めるカギになります。

うまくいった企業が必ずやっていた「導入順番」とPoC設計

情シスが生き残る導入順はシンプルです。「ChatGPTで筋トレ→ルール作成→権限棚卸し→Copilot本番」。この順番を崩した企業ほど、Copilotが高いおもちゃになり、地下ChatGPTが爆増しています。

導入フェーズごとの狙いを整理すると、情シスの腹のくくり方が変わります。

ChatGPTで“AIに仕事を振る感覚”を先に身につけさせる理由

最初からCopilotに行くと、「AI＝Officeの新機能」で終わります。うまくいった企業は、まずChatGPT（企業向けプランか、ルールを決めたうえでの利用）で、この3つを体験させています。

• 仕事を文章で依頼するプロンプト思考

• 出てきた案をレビューして直す感覚

• 「任せてよい仕事」と「人が見るべき仕事」の線引き

ここでのPoCは“機能検証”ではなく“人の使い方検証”です。対象は、議事録要約、メール文案作成、アイデア出し等の社外データをほぼ使わない業務が中心。情報リスクを抑えつつ、現場に「AIって意外と使える」という体感を先に作ります。

Copilot導入前にやっていた、誰もやりたがらない地味な権限棚卸し

CopilotはMicrosoft 365のSharePoint、OneDrive、Teamsの権限に忠実です。逆に言えば、今の権限設計の“穴”が、そのまま検索性の良い地雷になるということです。

うまくいった企業は、PoC前に最低限この棚卸しをやっています。

• 「全社員参照可」になっている古い共有フォルダの洗い出し

• 役職変更や異動で放置されたグループ権限の整理

• Teamsチャネルの「実は他部門も見えているタブ」の確認

ここをサボると、「Copilotに聞いたら、見えてはいけない人事フォルダの要約が出た」という相談パターンに直行します。Copilotの精度は、モデル性能より権限設計のほうが効く場面が多い、という感覚を持てるかどうかが分かれ目です。

PoCフェーズでしか見えない「AIがハマる仕事／ハマらない仕事」の線引き

PoCでやるべきは、機能比較ではなく「どの業務なら投資を回収できるか」の実測です。ChatGPTとCopilotを混ぜて検証すると、次のような線引きが見えてきます。

PoCで評価すべき指標は「何分短縮できたか」だけではありません。

• プロンプトを書ける人が何人に増えたか

• 情報システム部への問い合わせがどの内容に変わったか

• 地下利用のChatGPTがどれだけ表に出てきたか

この辺りを3か月単位で追うと、「ChatGPTで感覚を育ててから、権限整理を済ませてCopilotを入れる」ことの意味が、役員にも説明しやすくなります。情シスがただの“ライセンス配布係”で終わるか、“AI導入の設計者”になれるかは、この順番とPoC設計で決まります。

情シス/DX担当のための「ChatGPTかCopilotか」ではなく「どう併用するか」設計図

「ChatGPT派かCopilot派か」で社内議論が止まっている時点で、AI戦略としては負け試合に近いです。情シスが握るべきは“どっちを選ぶか”ではなく、“どの順番で、どこまで、どう組み合わせるか”という設計図です。

会社の前提条件から逆算する「3パターンの最適シナリオ」

まずは感覚論ではなく、会社の前提条件から機械的にシナリオを切り分けます。よくハマるのは次の3パターンです。

300名規模の情シス兼DX担当であれば、権限棚卸し前に全社Copilotはほぼ事故コースなので、パターンAかCから入るケースが多くなります。先にChatGPTで文章作成・要約・アイデア出しを回し、「AIに雑用を投げる」癖をつけてから、Microsoft 365の中にCopilotを入れるイメージです。

ライセンスをムダにしないための“スモールスタート”の切り方

Copilotを全社分まとめて発注し、「高いおもちゃ」になっている相談が実務では非常に多いです。典型的な失敗パターンを避けるために、次の順番でスモールスタートを組みます。

1. ロールモデル部門を決める
   営業、企画、管理部門など「文章・Excel・会議が多い部署」から10〜30ライセンスに絞る。

2. タスク単位でKPIを決める
   「議事録作成時間を半減」「Excel集計の手作業をゼロに近づける」など、業務レベルの指標を設定。

3. ChatGPTで先にプロンプトを磨く
   同じタスクをChatGPTで試し、どんな指示だと精度が出るかを先に学習させる。

4. Microsoft 365側の権限とフォルダ構造を確認
   「Copilotに見せたくないSharePoint」「個人OneDrive」が混在していないか最低限の棚卸しを実施。

5. 3か月単位で継続判断
   使われないライセンスは一度止め、代わりにChatGPTに寄せるなど配分を柔軟に見直す。

このプロセスを飛ばして一気に全社展開すると、「誰も使わない」「怖くて使えない」「何に使っていいか分からない」の三重苦になりやすく、ライセンスだけがクラウド料金として積み上がります。

教育・ガイドライン・ユースケース集をどのタイミングで用意するか

AI導入で情シスが燃え尽きるパターンの多くは、「教育とガイドライン」と「本番導入」の順番を逆にしていることが原因です。現場目線で見ると、次のタイミングが現実的です。

• ステップ1：ChatGPT体験会＋最低限のルール（導入前〜PoC開始直前）

  • 外部データの持ち込み禁止
  • 個人情報・機密情報の入力禁止
  • 生成結果は必ず人がチェック
    この3点だけのシンプルなガイドラインを先に配布し、「まず触ってもいい空気」を作る。

• ステップ2：PoC中に“ユースケース集の素”を集める（1〜3か月）

  情シスが1からユースケースを考えるのではなく、現場の「うまくいったプロンプト」「失敗したパターン」をTeamsやSharePointに集約。
  ChatGPTとCopilotでどのタスクをどちらに振るかを、実例ベースで整理していく。

• ステップ3：Copilot本格展開の直前に「決定版ガイドライン」を公開

  • 職種別・アプリ別（Word/Excel/Outlook/Teams）の利用パターン
  • NGプロンプト例（顧客名をそのまま入れる、売上データをフル貼り付けするなど）
  • 困ったときの問い合わせ窓口
    をまとめ、「これを見れば迷わない」レベルまで仕上げる。

ポイントは、ガイドラインは“事前に完璧を作る”のではなく、“PoCの学びを反映して育てる”ものとして扱うことです。ChatGPTでの試行錯誤を“練習場”、Copilotを“本番スタジアム”と割り切り、両者の違いを現場に体感させながら線引きを明文化していくと、地下利用も暴走も一気に減ります。

競合記事が教えてくれない「Microsoft 365の中身」に踏み込んだCopilotのリアル

「Copilot入れたのに“賢い検索バー”くらいの仕事しかしない」──この状態の9割は、CopilotではなくMicrosoft 365の中身と権限設計が詰んでいるだけです。
ChatGPTとの違いを理解するうえで、ここを避けて通ると情シスだけが疲弊します。

SharePoint/OneDrive/Teams……権限設計をやり直すとCopilotの精度が一気に変わる

Copilotは魔法のAIではなく、「今のM365の情報構造＋アクセス権」そのものを鏡写しにするアシスタントです。
乱雑なSharePointやフォルダ名「新規_最新_本当の最新_final3.xlsx」が散乱している環境では、どれだけ高性能なモデルでも迷子になります。

Copilotが参照する主な情報源を整理すると、情シスが触るべき場所がはっきりします。

権限棚卸し＋情報整理をやると何が変わるか

• 関連ファイルを横断した要約の「抜け」が減る

• 本来見せてはいけない資料がプロンプト1発で“発掘”されるリスクを事前に潰せる

• 「部署をまたぐ議事録」「部門共通テンプレ」がCopilot経由で一気に共有知になる

現場感として、Copilot導入予算の1～2割を「権限と情報構造の整理」に振った企業ほど、利用定着率が高いというパターンが繰り返し観察されます。

デモ環境と自社環境のギャップを埋めるための3つの質問

展示会やMicrosoftのウェビナーで見るCopilotは、きれいに整理された理想のSharePoint＋完璧な権限設計の上で動いています。
そのままの体感を期待すると、現場はほぼ確実に肩透かしを食らいます。

このギャップを潰すために、導入前に必ず自問してほしいのが次の3つです。

1. 「“正式版”のファイルはどこにあるか、誰もが即答できるか」
   • 即答できない環境では、Copilotにも判断できません。
2. 「門外不出の情報を、技術的に“絶対に”見せない場所は決めてあるか」
   • 規程だけでなく、サイト・ライブラリ・ラベルで物理的に線引きできているかを確認します。
3. 「過去情報と最新情報を、人ではなく仕組みで区別できているか」
   • アーカイブ用サイトや命名規則がなければ、Copilotは古い提案書も“最新”として要約します。

この3問がすべてYESに近づくほど、Copilotの回答が「現場でそのまま使える提案」に近づく、というのがPoC現場での体感値です。

「とりあえず全社展開」を止めるべきサイン

役員から「競合も入れているから、Copilotを全員に」でプレッシャーが来たとき、情シスがチェックすべきはライセンス費用ではありません。
「今、この瞬間に全社展開したら“事故る兆候”がどれだけあるか」です。

全社展開を一旦止めた方がいいサイン

• SharePointサイトが「旧」「新」「本番」のように乱立している

• OneDriveにしか存在しない“重要マスタ”が複数ある

• Teamsのチーム名・チャネル名がプロジェクト終了後も放置されている

• 検索しても「古い稟議書」ばかりヒットし、誰も信頼していない

• 情シス自身が「どこまでが誰に見えているか」を即答できない

これらが複数当てはまる場合、ChatGPTでユースケースを回しながら、裏で権限整理を進める方がトータルでは早いケースが多いです。
Copilotは、Microsoft 365という土台を可視化する“増幅装置”でもあります。
土台がぐちゃぐちゃのままスイッチを入れると、「生産性」ではなく「情報露出」と「カオス」を増幅してしまう、ここがChatGPTとの一番危険な違いです。

相談現場で交わされるリアルなやり取りから見える、情シスの本音と落とし穴

「Copilot入れろ」と役員に急かされ、「ChatGPT禁止しろ」とセキュリティに詰められ、「現場は黙って地下利用」——板挟みの情シスがハマりやすい“会話の罠”を、現場の温度感そのままにほどいていきます。

「とりあえずCopilotだけ入れればいい？」にどう答えるべきか

役員から最も飛んでくるのが、この一言に近い依頼です。

「うちもそろそろAIやらないとまずいよね。Copilotっての入れとけばいいんでしょ？」

ここで「はい」と答えると、高確率で“高いおもちゃ化”ルートに入ります。情シス側で返すべきは、次の3ステップです。

1. 前提をひっくり返す質問を返す

「Copilotは“社内データを触るAI”なので、SharePointとTeamsの権限設計がそのまま精度とリスクになります。
まず、そこを棚卸してからでもよろしいですか？」

2. ChatGPT先行PoCの必要性を数字で見せる

• ChatGPT：ライセンス単価は安い/無料プランもあり、プロンプト練習用の“AI筋トレ機”

• Copilot：1ユーザー月額数千円クラスの“本番機”

この差を示し、「いきなり本番機を全社導入するのは、免許のない社員に社用車をばらまくのと同じです」とたとえると通りやすくなります。

3. 導入順の“たたき台”を提示する

この表を“役員向けスライド1枚分”にしておくと、「とりあえず」で話が終わらなくなります。

「現場がChatGPTを手放してくれない」相談に対する落としどころ

PoCのあと、ほぼ必ず出る悩みがこれです。

「Copilotを導入したのに、現場は相変わらずChatGPTタブを開いている。
ChatGPTを禁止してCopilotに一本化していいか？」

ここで一刀両断の禁止に走ると、「地下利用」が一気に加速します。現場はすでに“AIありきの生産性”に慣れているため、取り上げるとこっそり個人アカウントを使い始めます。

落としどころは「タスクで線を引く」ことです。

情シスとしては「禁止・許可」の2択ではなく、“この用途ならどっち”というプロンプト以前の設計をガイドラインに落とし込むことが重要です。

メールやチャットで飛んでくる“よくある質問”と、その裏にある本当の不安

300人規模の企業だと、CopilotやChatGPTに関する問い合わせは、だいたい次のパターンに収れんします。

• 「ChatGPTに社外秘を入れたらマズいですか？」

• 「Copilotなら何を聞いても安全なんですよね？」

• 「無料のChatGPTと何が違うんですか？」

• 「Teamsの会議、全部Copilotに議事録取らせていいですか？」

この裏にある“本音の不安”は、ツールの違いではなく「どこまでなら自分が責任を取らなくていいか」です。

そこで、情シス側は以下のようなワンフレーズ回答テンプレを用意しておくと、現場の安心感が一気に上がります。

この“型”を情シス内で共有しておくと、属人的な回答にならず、ChatGPTとCopilotの“違いではなく使い分け”が社内に浸透していきます。

最後に：ChatGPTとCopilotの「違い」が分かったら、次に決めるのは導入順と“線引き”

「どっちが優秀か」迷う時間より、「どっちに何を任せるか」を決めた情シスから、社内は一気に楽になります。

「この条件ならまずChatGPT」「この条件ならすぐCopilot」の判断フロー

まずは、よく相談現場で使う“ざっくり診断”から整理します。

実務的な“線引き”は次のイメージが近いです。

• まずChatGPTから始めるべき企業

  • 社内データの権限がカオス
  • AI活用のルール・教育がまだ白紙
  • 「AIに仕事を振る」経験を、低コストで素早く積みたい

• Copilotから攻めてもよい企業

  • Microsoft 365がグループウェアの中核
  • 情報資産がSharePoint/OneDriveにかなり集約されている
  • すでにAIポリシーやガイドラインのたたき台がある

どちらにせよ、「ChatGPTでPoC → 権限整理 → Copilot本格導入」という順番が、現場では事故率が明らかに低いパターンです。

3か月・6か月・1年で何が変わっていれば成功と言えるか

AI導入は「何となく便利」だと、すぐに“高いおもちゃ化”します。情シス側で、時間軸ごとにゴールを決めておくとブレません。

特に6か月時点で、「AIにやらせない仕事」も線引きできているかが重要です。ここが曖昧だと、セキュリティ事故か、逆に“怖くて誰も触らない”状態に振れます。

今日からできる“無償でのテスト”と“絶対にやってはいけない使い方”チェックリスト

情シス/DX担当として、明日から動けるタスクだけに絞ります。

今日からできる無償テスト（例）

• 無料/低額プランのChatGPTで

  • 自社テンプレの議事録フォーマットを投げ、要約精度と表現のクセを確認
  • 社外公開資料（プレスリリース、HPテキスト）だけを使って、メール文面や提案書たたき台を生成

• Microsoft 365環境で

  • SharePoint/OneDriveのアクセス権が“全社フルオープン”になっているフォルダを棚卸し
  • Teamsのチーム/チャネル構成を見直し、「誰でも見えてはいけない」チャンネルを洗い出す

絶対にやってはいけない使い方チェックリスト

• 社外クラウドに機密情報をそのままコピペして投入

• ChatGPT無料版の利用を全面禁止し、代わりのツールを一切示さない

• Copilotを全社展開しておきながら、

  • 権限設計もフォルダ構成も未整理
  • プロンプトの教育コンテンツもゼロ

• 「CopilotはMicrosoftだから安全」と説明し、リスク説明やログ確認の運用を用意しない

• 一度もPoCをせず、役員の鶴の一声だけでライセンスを大量購入

この3点さえ押さえておけば、「ChatGPTかCopilotか」で迷う立場から、「どの順番で、どこまで任せるかを設計する側」に一段ステージを上げられます。情シスが主導権を取り戻すかどうかは、この“導入順と線引き”をどれだけ早く描けるかで決まります。

執筆者紹介

主要領域は企業のAI活用設計と情シス支援。ChatGPTとCopilotの「どちらが優秀か」ではなく「どう併用し、どんな順番で入れるか」を軸に、権限設計・利用ルール・ユースケース整理までを実務目線で体系化して解説している。本記事では、Microsoft 365環境と社内データへのアクセス範囲を前提に、情シス/DX担当が失敗パターンを避けながら導入設計できる判断材料を提供する。