CopilotとChatGPT導入で迷う現場の失敗防止実務ガイド

あなたの組織で今起きている損失は、「copilot chatgpt どっちが優秀か」の議論に時間を使っていることそのものです。
本当に危ないのはツール選定ではなく、「導入初月だけ盛り上がって、3か月後にはほぼ誰も触っていない」「気づいたら現場が個人契約のChatGPT Plusを使い込み、情報セキュリティが機能不全」という、じわじわ進行する構造的な失敗です。

情シスは権限とガバナンス、DX推進は投資対効果と社内政治、部門マネージャーは自分と部下の業務が本当に楽になるかどうか。
この三つの優先順位が噛み合わないまま「Copilot統一でいきましょう」「まずは全社展開で」という判断をすると、次のような現象が高い確率で起こります。

• SharePointとOneDriveの“ゆるい権限”がCopilotによって一気に表面化し、情シスに問い合わせが殺到する
• 企画・開発部門が「Copilotだけでは足りない」と判断し、裏側でChatGPT Plusに流れ、サイレントな二重運用が始まる
• 「また新しいツールだけ押し付けられた」と現場が冷め、ログイン率が急落する一方で、導入担当だけが社内で責任を問われる

多くの記事はcopilot chatgptを機能で比較し、「どちらが高性能か」「どのプランがコスパか」を並べます。
しかし現場で成否を分けているのは、性能の差ではなく、

• AIに触らせてよい仕事と駄目な仕事を、誰がどこまで決めるか
• CopilotとChatGPTを、会議・メール・資料作成などの業務単位でどう役割分担させるか
• 導入90日間で、どの順番でどこまで試し、どう数字で語れる状態にするか

という、ごく地味だが逃げられない運用設計です。

この記事は、情シス・DX推進・現場マネージャーがそれぞれの立場から「導入して後悔した企業の失敗パターン」と「3か月後も実際に使われ続けている組み合わせ方」を、会議室ではなくログイン履歴と社内チャットに近い粒度で見直すための実務ガイドです。
Copilotだけ／ChatGPTだけに全振りした組織で何が起きたか、権限設計を後回しにした結果どんな問い合わせ地獄になったか、個人契約のグレー利用をどう収束させたかまで、意思決定に使えるレベルに分解します。

この記事を読み進めることで、次の二点が手に入ります。

• 「CopilotとChatGPTをどう選ぶか」ではなく、「自社のどの業務でどう組み合わせるか」を設計できる
• 90日で“使われないAI投資”になるリスクを抑えつつ、効果測定とガバナンスを同時に進めるための具体的な手順がわかる

以下に、この記事全体で得られる実利を整理します。

ここから先では、「Copilot＝Microsoft版ChatGPT」という雑な理解を一度解体し、自社の業務と社内力学に合わせた現実的な設計図にまで落とし込みます。導入をこれから検討する段階でも、すでに失速し始めている段階でも、ここでの判断がこの先数年分のリターンを左右します。

「CopilotとChatGPT、どっちが優秀？」という質問が危険な理由

「CopilotとChatGPT、結局どっちが“強い”んですか？」
この問いが出た瞬間、現場ではすでに負け試合が始まっています。理由はシンプルで、ツール単位で語った瞬間に“業務設計”が吹き飛ぶからです。

多くの企業で見えているのは、導入初月だけ盛り上がって、その後ログイン率が2〜3か月で半分以下まで落ち込む失速カーブ。そこには共通して「どっちが優秀か」だけで議論した痕跡が残っています。

CopilotとChatGPTは、野球でいえば「守護神ピッチャー」と「ユーティリティプレイヤー」くらい役割が違うのに、どちらが“上”かだけを比べてしまう。結果として、情シスは権限とセキュリティで炎上し、DX推進は投資対効果を説明できず、現場マネージャーは「またツールが増えた」と冷めていく。この三重苦が、よくある失敗パターンです。

Copilot＝Microsoft版ChatGPTという“雑な理解”が招く高コストなミス

Copilotを「TeamsやExcelの中にいるChatGPT」と説明して終わらせた瞬間、コストの高い誤解がスタートします。

CopilotはMicrosoft 365の権限モデルにガチガチに縛られた“社内専用アシスタント”です。逆にChatGPTは、文脈理解と発想力に長けた汎用の対話エンジン。構造からして別物です。

この違いをすっ飛ばすと、次のような事態が起きます。

Copilotは社内データにフルアクセスできるからこそ、SharePointやOneDriveの古傷を全部さらけ出します。逆にChatGPTは、契約プランや設定によっては学習への利用可否も変わるため、データの扱い方とセットで導入しないと一気にグレーゾーンへ突入します。

「Microsoft版ChatGPT」的な説明は、こうした前提を全部飲み込んでしまい、結果として情シスとDX推進が後片付けに追われる構図を生みます。

現場で本当に交わされている会話：「また新しいツール押し付けられた…」

経営会議では「AI戦略」「競合との差別化」といった大きな言葉が並びますが、現場チャットで流れているのは、もっと生々しい声です。

• 「Teamsの右上に変なアイコン増えたんだけど、触ったら怒られるやつ？」

• 「Copilot使えって言われても、今のKPIとどう関係あるの？」

• 「ChatGPTはダメって情シスが言ってたのに、今度はCopilot使えって、どっちやねん」

特に部門マネージャーからは、次のようなシンプルな懸念が上がりがちです。

• 「部下の残業が本当に減るのか」

• 「自分の評価が下がらないか」

• 「セキュリティ事故が起きたとき、誰の責任になるのか」

この問いに答えないまま、「Copilot配布しました」「ChatGPTも触っていいですよ」とだけ放流すると、導入初月だけ“お試しムード”で触られ、その後は静かにフェードアウトします。

ログを追うと、典型的なパターンはこうです。

• 1週目: 物珍しさでログイン率が高い（週1利用が5〜6割）

• 4週目: 会議の議事録作成など一部ユーザーだけが継続利用

• 8〜10週目: ログインが月1以下の幽霊ユーザーが半数超え

この失速カーブの裏には、「何に使ってよくて、何を任せてはいけないか」が共有されていない、という共通点があります。

ツール比較の前に決めるべきは「AIに触らせていい仕事／ダメな仕事」

CopilotかChatGPTかを議論する前に、業務をAI目線でスキャンし直す作業が必要です。プロンプトの書き方よりも、まずは「線引き」を決めないと組織全体がブレます。

最低限、次の3軸で仕分けをすると、情シス・DX推進・現場マネージャーの会話が噛み合いやすくなります。

この表をベースに、部門ごとに「触らせていい仕事／ダメな仕事」を30分でラフ決めするだけでも、シャドーIT的なChatGPT個人契約は減りますし、「Copilotにこの資料聞いて大丈夫？」という情シスへの問い合わせも明らかに整理されます。

重要なのは、「Copilotで全部やる」「ChatGPTで全部やる」ではなく、「どの仕事をどのAIに任せるか」を業務単位で決めることです。この発想に切り替えた組織ほど、3か月後のログイン率と現場満足度が安定していきます。

導入初月だけ盛り上がる組織と、3か月後も使われ続ける組織の分かれ目

CopilotやChatGPTは「導入初月の拍手喝采」と「3か月後の完全スルー」がセットになりやすいツールだ。違いを決めているのは頭の良さではなく、現場に仕込んだ“地味な設計”だけ。

営業部門のありがちな失速カーブ：ログイン履歴から見える“熱狂の賞味期限”

営業部門のCopilot / ChatGPT利用ログを追うと、典型的な曲線が見える。

• 1週目: キックオフ後、半数以上が毎日ログイン

• 2〜4週目: 週1以下が3〜4割まで増加

• 2〜3か月目: 「ほぼゼロ」「一部のマニアだけ」が定常状態

理由はシンプルで、日々の営業タスクにどこまで“埋め込んだか”が決定的に違う。

営業は「今月の数字」以外の学習時間を極端に嫌う職種だ。CopilotやChatGPTを「別アプリとして勉強させる」設計をすると、熱狂の賞味期限は1か月も持たない。

DX推進がよくやる「全社一斉リリース」の落とし穴

DX推進や経営企画がやりがちなのが、Microsoft 365全社展開と同じノリの「Copilot全社一斉リリース」。ここで3つのズレが発生する。

• 情シス視点: 「配布完了＝ミッション完了」

• DX視点: 「利用率グラフ＝成果」

• 現場マネージャー視点: 「またKPIだけ増えた」

全社一斉リリースは、部門ごとの“AIに触らせていい業務”の線引きが曖昧なまま一気に火をつける行為だ。営業は顧客名、経理は支払情報、人事は人事評価。このグレーゾーンが違うのに、共通ガイドライン1枚で済ませると、情シスと現場のチャットはこうなる。

• 情シス「この入力は控えてください」

• 現場「じゃあ何に使えばいいんですか？」

結果として「炎上を避けるために使わない」が最適解になり、ログイン率が急降下する。

3か月で定着させる組織が必ずやっている“地味だけど効く”2つの仕掛け

3か月後もCopilot / ChatGPTが普通に使われている組織は、豪華な研修より2つの地味な仕掛けに投資している。

1つ目は、代表タスク単位の“使用可否ラベル”付け。

• 締切厳守の資料作成は「AIドラフト必須」

• 機密度が高いクライアント名は「Copilotのみ可」「ChatGPTは匿名化して可」

• 上長承認が必要なメールは「AI下書き可・送信前レビュー必須」

2つ目は、週1回15〜30分の“失敗共有タイム”。成功事例ではなく、あえて失敗だけを持ち寄る。

• 「Copilotの要約を鵜呑みにして議事録が抜けだらけだった」

• 「ChatGPTに任せた文章が、うちの顧客には硬すぎた」

• 「プロンプトを変えたら一気にマシになった」

この時間を、DX推進・情シス・現場リーダーがセットで観察する。すると、単なるプロンプトの問題か、業務設計の問題かが1〜2か月で立体的に見えてくる。

3か月で定着する組織は、“AIの勉強会”より、“自社の業務をAI目線で見直す会”を優先する。この順番を間違えると、どれだけ高性能なCopilot / ChatGPTを入れても、「月末だけログインする幽霊アカウント」が増え続ける。

Copilotだけ／ChatGPTだけに全振りした企業で本当に起きていること

「ウチはCopilotに統一した」「ChatGPTで十分」——こうした判断の“後片づけ”で、情シスとDX推進が疲弊しているケースが目立つ。機能比較では見えないのは、人と権限と社内政治がからんだ現場のねじれだ。

「Copilot統一」の裏側：企画・開発部門がひっそりChatGPTに流れる理由

Copilot中心戦略はMicrosoft 365と連携しやすく、ガバナンス設計もしやすい。にもかかわらず、企画職やエンジニアがChatGPT Plusへ流れる“地下水路”ができる理由はだいたい決まっている。

企画・開発が裏でChatGPTを使い始める典型パターン

• 試作スピード: PowerPointの下書きやコード生成で、CopilotよりChatGPTの方が「応答が攻めている」と感じやすい

• 制約フラストレーション: テナント制限やプロンプトの制限で、「本気のアイデア出しには向かない」と判断される

• 料金心理: 個人のクレカで月額を払えば、部門承認を待たずに高機能モデル(GPT-4.1など)を即利用できる

Copilotに全振りした組織ほど、次のような“二重構造”が生まれやすい。

このギャップが大きくなるほど、「正式ルートでAIを提案してもどうせ止められる」という空気が強まり、DX推進と現場リーダーとの信頼が摩耗していく。

ChatGPT頼みの現場が情報セキュリティ部門と激突したケース

逆に、ChatGPT中心で回してきた現場は、ある日突然セキュリティ部門と正面衝突しやすい。

衝突までのリアルなプロセス

1. 営業やマーケ担当が、メール文面や提案資料のたたきをChatGPTで作成
2. 成果が目に見えて出るため、部門内で“口伝え”に利用が広がる
3. そのうち、議事録や顧客ニーズなど、生の業務データも入力され始める
4. 情シスがネットワークログや問い合わせで状況を察知
5. 「機密情報」「個人情報」「社内限定資料」の入力を今すぐ止めてほしい、と緊急メールを出さざるを得なくなる

セキュリティ部門が青ざめるのは、何がどこまで入力されたかを後から完全には追えないからだ。
OpenAIの企業向けプランやMicrosoftのAzure OpenAI Serviceのように、ログ管理やデータ取り扱いが契約で明確な環境に移す前に、現場利用だけが先行するほどリスクが跳ね上がる。

どちらか一方に寄せると必ず出てくる“サイレント反乱”のパターン

Copilotに寄せても、ChatGPTに寄せても、共通して出てくるのがサイレント反乱だ。表立った反対ではなく、静かな「使わない」「勝手にやる」の2択で現れる。

よくあるサイレント反乱の症状

• ログイン率だけ高く、中身の利用時間が極端に短い

• 表向きはCopilot推奨だが、成果物のドラフトはChatGPTで作られている

• 情シス・DX推進への相談が減り、代わりに非公式コミュニティが活発化

• 「AIは頭が悪い」という雑な評価が広がり、部門長もそれに乗る

この状態を放置すると、DX推進や経営企画にとっては次のような打撃になる。

• 投資対効果を示すための使用ログが“ウソの現実”しか映さない

• 権限モデルやAIポリシーが、実際の業務フローからどんどん乖離する

• 「AI活用が評価にどう響くか」が不透明なままになり、現場リーダーが守りに入る

CopilotかChatGPTかの二択で迷うより前に、「公式ルート以外でAIを使うインセンティブをどれだけ減らせるか」を設計した組織が、最終的に一番安く・安全にAIを使い倒している。次の章以降では、そのための権限設計やAIポリシー、業務単位での役割分担の描き方を具体的に落としていく。

情シスが青ざめた権限設計の現実：Copilotが暴くSharePointとOneDriveのほころび

「Copilotを入れた瞬間、うちのSharePointの“ゆるみ”が一斉検出されました」
AI導入のはずが、実態は権限設計の健康診断レポートになってしまうケースがかなり多いです。
CopilotとChatGPTの比較以前に、Microsoft 365の権限モデルを直視しないと、AIが社内の機密情報を“拡声”してしまいます。

「この資料、見えていいんでしたっけ？」と問い合わせが殺到した日

Copilot for Microsoft 365は、SharePointやOneDrive、Teamsの既存のアクセス権に従って情報を検索・要約します。
問題は、「既存の権限そのものがガバガバだった」場合です。

Copilot導入後、現場で起きがちなログがこちらです。

• 「Copilotに聞いたら、他部署の評価シートっぽいExcelが要約されました」

• 「Teamsで話していないはずの役員会議の内容が、Wordの下書きに混ざってきました」

• 「OneDriveの“共有リンク”で社外とやり取りしていた資料が、社内検索に普通に出てきます」

典型パターンを整理すると、こんな構図になります。

「Copilot、セキュリティ大丈夫か？」と疑われがちですが、多くの場合、Copilotは“いびつな権限設計”をただ忠実に可視化しているだけです。
情シスから見ると、長年見て見ぬふりをしてきた権限のツケが、一気に噴き出している構図に近いでしょう。

Copilot導入前に最低限やっておくべき“権限棚卸しチェックリスト”

権限を完璧にする必要はありませんが、Copilotリリース前にここだけは必ず押さえるというラインは存在します。
現場マネージャーでも回せるレベルにまで分解すると、次のチェックリストになります。

• 全社公開ライブラリの洗い出し

  • 「組織全体」に読み取り権限が付いているSharePointサイトとフォルダを一覧化
  • そこに人事・経営・顧客の機密データが混ざっていないか確認

• “リンクを知っていればアクセス可”の禁止ゾーン定義

  • OneDriveとSharePointの共有リンク設定を棚卸し
  • 機密度が高いサイトは「特定のユーザーのみ」に統一

• 退職者・異動者のグループ見直し

  • Microsoft 365グループ／Teamsのメンバーを総点検
  • 1年以上更新されていないグループは管理者を明確化し、不要ならアーカイブ

• 部署単位での“AIに見せていい資料”の認識合わせ

  • AIに検索させたい業務資料と、検索させたくないフォルダを分類
  • 後者については格納場所を分ける、ラベルを付けるなど運用ルールを決定

簡易的に優先度をつけるなら、次のようなマトリクスで判断すると現場でも動かしやすくなります。

CopilotやChatGPTの機能解説より先に、この棚卸しをやった組織ほど導入後のトラブルが少ないのが現場感です。
逆に、DX推進チームが「とりあえずライセンス配ってから考えよう」と動いたケースは、2〜3か月後に相談窓口がパンクしがちです。

権限設計をサボると、Copilotが「社内のゆるみ」を拡声器にしてしまう

Copilotは、Word・Excel・PowerPoint・Outlook・Teamsと密に連携し、ユーザーの質問に対して横断的にデータを引っ張ります。
この横断性こそが、生産性向上の強みである一方で、「ゆるい権限」を社内全体に響き渡らせる拡声器にもなります。

権限設計を後回しにすると、こんな悪循環が起こります。

• Copilotが機密情報を含む要約を返す

• 現場が不安になり「AIは危ない」という印象だけが拡散

• 情シス・情報セキュリティ部門が防衛的になり、CopilotやChatGPTの利用制限を強化

• 現場は個人契約のChatGPT Plusや外部ツールに流れて“シャドーIT”化

• ガバナンスはさらに弱まり、情報漏えいリスクがむしろ増大

このループを断ち切るには、「AIを疑う前に、自社の情報設計を疑う」という順番を徹底するしかありません。

• 情シス視点

  → CopilotはMicrosoft 365の権限モデルに忠実に従う“鏡”と位置づける

• 経営企画・DX推進視点

  → 権限棚卸しを「導入コスト」ではなく、「Copilot/ChatGPT投資の土台作り」として予算化する

• 部門マネージャー視点

  → 自分のチームでAIに触らせて良い資料・ダメな資料を具体的に言語化し、メンバーと共有する

CopilotとChatGPT、どちらを厚く使うかの前に、「AIが安心して触れる情報の“土俵”をどう整えるか」が勝負どころです。
権限設計をサボった組織ほど、AIそのものよりも、自社のゆるさを暴かれたショックで導入が止まりがちになります。
逆にここを押さえた組織は、Copilotの横断検索を攻めの武器として使い倒し、ChatGPTでの深掘り分析や文章作成にも安心して踏み込めるようになります。

ChatGPTを“グレー利用”していた現場と、後追いでルールを決めた組織の顛末

「Copilotは会社が配ってきたが、ChatGPT Plusは自腹で本気利用」
この二重構造が静かに進むと、情シス・DX推進・現場マネージャーの三者は、ほぼ確実に同じ壁にぶつかる。表向きはCopilot、裏側は個人契約のChatGPTという“二重帳簿状態”をどう収束させるかが、今いちばん現場で燃えている論点だ。

個人契約のChatGPT Plusに業務データが流れ込むまでのリアルなプロセス

ChatGPTの“グレー利用”は、派手な事件からではなく、じわじわ始まる。現場でよく見るパターンを時系列で整理するとこうなる。

1. 企画・開発・マーケなど「文章とアイデアが命」の職種が、SNSやブログでChatGPTの成功事例を見て個人アカウントを作成
2. 無料版の制限や混雑にストレスを感じ、月額のChatGPT Plusへアップグレード
3. 最初はプロンプトやテンプレ作成など“ほぼ私用”で試し、体感で生産性が2～3倍になったタスクが出てくる
4. 「これ、社内資料のドラフトにも使えばもっと早いのでは？」と考え、会議メモや顧客向け提案書の素案を入力
5. Excelの表、メールのスレッド、議事録テキストなど、業務データが少しずつ“混ざり始める”

よくあるのは、次のような“境界線のにじみ”だ。

• 顧客名だけ伏せているから、安全だと思い込む

• SaaS名やシステム構成図など、クラウド環境の情報をそのまま貼り付ける

• 「外に出す前提の資料だから、もともと公開情報」としてドラフト版を大量投入する

本人の意識では「機密情報は入れていない」つもりでも、ログを並べて見ると、組み合わせれば容易に自社や顧客が特定できる内容になっているケースが多い。

ChatGPTとCopilotの違いを現場が十分理解していないことも、グレー利用を加速させる要因になる。

「Copilotは社内、ChatGPTは外部」という構造を押さえずに、同じ“AIチャットツール”としてフラットに扱うと、どこまで入力してよいかの線引きが崩壊する。

情シスの緊急メール：「とりあえずこの入力だけは今すぐ止めてください」

グレー利用が“事件”になるタイミングも、パターンがはっきりしている。
情シスに届くトリガーは、だいたい次のどれかだ。

• セキュリティ研修のアンケートで「ChatGPTを業務に活用しています」と素直に書かれる

• 経営会議で「ChatGPTで作った提案書です」と無邪気に共有される

• 情報セキュリティ監査でブラウザ履歴や領収書から、ChatGPT Plusの継続課金が複数名分見つかる

そこから、情シスの“緊急メール”が飛ぶ。

• 「顧客名・社名・メール原文・契約書のテキストは、ChatGPTなど外部AIへの入力を禁止します」

• 「過去に入力した情報の削除を試みてください。方法が不明な場合は情報システム部まで」

• 「業務利用を希望する場合は、所属部門長と相談のうえ、利用申請を行ってください」

このタイミングでやりがちなのが、「とりあえず全部止める」対応だが、DX推進や現場マネージャーから見れば、これはAI活用の信頼を一気に失う一手になる。
特に、すでにChatGPTで作業時間を大幅に圧縮している“変態レベルで仕事を効率化している人”ほど、サイレントに反発する。

情シス側で最低限切り出しておくべきなのは、「今すぐ止めるもの」と「一旦様子見でよいもの」の境界線だ。

• 今すぐ止める

  • 顧客固有の情報（氏名、会社名、メールアドレス、商談内容）
  • 契約書・見積書・請求書の全文
  • システム構成図やネットワーク図などのセキュリティクリティカル情報

• 当面は“グレー”としてモニタリング

  • 匿名化済みのプロンプトテンプレート
  • 社外公開が前提のブログ記事・プレスリリースのドラフト
  • 一般論の調査、翻訳、文章の言い換え用途

この切り分けを明文化せずに「入力禁止」とだけ伝えると、現場から見ればCopilotもChatGPTも“よく分からない黒い箱”になり、以降のAI活用施策がすべて疑われる。

AIポリシーを「後出しジャンケン」にしないための合意形成の進め方

後追いでポリシーを作るなら、情シスだけで書き上げないことが最重要になる。CopilotとChatGPTを両方使いこなしたいなら、ポリシーは“禁止リスト”ではなく“活用設計書”として作る必要がある。

合意形成の骨格は、次の3ステップで整理すると現場に刺さりやすい。

1. 「AIに出していい仕事／ダメな仕事」の素案を部門ごとに書き出す

   • 営業: メール下書き、訪問報告、提案書の構成案
   • 管理部門: 社内通知文、議事録要約、規程の言い回し調整
   • 開発・企画: アイデア出し、要件定義のたたき台、コードのリファクタリング例

2. それを情シス・情報セキュリティがレビューし、「Copilot前提」「ChatGPT前提」「どちらも不可」に色分けする

   • 例:
     • 社内限定情報はCopilot（Microsoft 365の権限管理下）
     • 一般論の調査・文章生成はChatGPT（Enterpriseや組織契約を検討）
     • 機密度の高い案件は、AIドラフト禁止＋人手のみ

3. 90日限定の“試験運用ポリシー”として公開し、ログイン履歴や利用事例を見ながらルールをアップデート

   • 週1回30分の短いミーティングで、「成功事例ではなく失敗事例だけ」を共有
   • 「これはOKにしても問題なさそう」「ここは想像以上にリスクが大きい」といった感覚値を、情シス・DX推進・現場マネージャーで擦り合わせる

ポイントは、CopilotとChatGPTのどちらを“勝たせるか”ではなく、「どの業務シーンで、どのツールを、どこまで使うか」を業務単位で決めることだ。
ポリシーを“後出しジャンケン”にしないためには、禁止事項よりも先に、「この範囲なら安心してガンガン使っていい」という“グリーンゾーン”を明文化する方が、結果的にセキュリティもDXも前に進む。

「まずCopilot」「次にChatGPT」ではなく、業務単位で決めるべき役割分担の設計図

「Copilot統一でいきます！」と言った瞬間から、現場では静かにChatGPT Plusの個人契約が増え始めます。
この“サイレント二刀流”を、野良運用ではなく設計された役割分担に変えるのがこの章の目的です。

会議・メール・資料作成…業務シーンごとの“おすすめ組み合わせマップ”

まず、「ツール起点」ではなく「シーン起点」で見ます。CopilotとChatGPTを業務ごとの専属コーチとして割り当てていきます。

情シス視点では、機密データが絡む処理はCopilot中心／外部共有前の見せ方はChatGPT中心と覚えておくと線引きしやすくなります。

実務家が回している二段ロケット方式：「粗い仕事はCopilot／深堀りはChatGPT」

ログを見ると、定着している組織ほど1タスクあたり2回AIを呼んでいます。
よくある二段ロケットの流れは次の通りです。

1. Copilotで「社内データに強い粗削りフェーズ」

• OutlookやTeams、SharePointを検索しながら、関連情報を一気に集約

• WordやExcelで「まず骨組みだけ」のドラフトを自動生成

• 権限範囲内のデータだけを使うので、機密漏えいリスクをコントロールしやすい

2. ChatGPTで「思考の深堀りフェーズ」

• Copilotドラフトを要約し、論点整理や代替案の提案をさせる

• 経営層向け・顧客向けなど、対象読者別の言い換え・ストーリーテリングを任せる

• プロンプトに「この案の弱点を3つ教えて」と入れ、あえてツッコミ役をさせる

この「Copilotで社内文脈を集め、ChatGPTで思考の幅を広げる」手順をテンプレ化すると、部門ごとに運用の差が出にくくなります。

AIドラフト→人間レビュー→最終版：事故を防ぐ三層チェックの現場ルール

プロンプト指南より先に決めるべきなのが、チェックフローの標準化です。
AIを“無断決裁者”にしないために、現場で機能しているシンプルな三層ルールをまとめます。

1. AIドラフト層

• Copilot/ChatGPTどちらでもよいが、必ず「ドラフト」「叩き台」と明示

• ファイル名やメール件名に【AIドラフト】タグを付けるルールにしておく

2. 人間レビュー層

• 担当者が事実確認・表現のトーン・機密情報の有無をチェック

• 次の観点でチェックリスト化しておくと事故が激減する

• 数値・日付・固有名詞に誤りはないか

• 機密レベルの高いデータ（売上内訳、個人情報等）が含まれていないか

• 社内政治的にNGな表現（誰かを責める書き方等）が混じっていないか

3. 最終版層

• 上長または責任者が「AI支援を前提とした品質基準」で承認

• 高リスクな文書（対外発表、契約関連）は「AI支援の有無をログに残す」運用にしておく

この三層構造を業務マニュアルやTeamsのWikiに明文化すると、「Copilotは頭が悪い」「ChatGPTは危ない」といった感情論から、「どこまでAIに任せ、どこから人間が責任を持つか」という建設的な議論に変わります。

投資対効果が数字で語れないときにやるべき「ミニ実験」の回し方

「CopilotもChatGPTも“すごいらしい”けど、決裁会議では『で、何時間浮いたの？』と詰められる」──多くのDX推進・情シスがここで詰みます。救いになるのは、大掛かりなPoCではなく、90日で終わる“ミニ実験”の設計です。

Before/Afterで作業時間を測っている企業がこっそり使うスプレッドシート

本気で投資対効果を出している組織は、感想ではなく秒単位の「手間ログ」を取っています。難しい仕組みは不要で、Excelかスプレッドシートで十分です。

ポイントは3つだけです。

• 同じ人・同じ手順で計測する（人が変わると誤差が膨らむ）

• 「なんとなく時短」ではなく1タスクあたりの平均時間を出す

• CopilotとChatGPTを併用したらどこでスイッチしたかをメモしておく

ここまでやると、「Copilotでドラフト作成→ChatGPTで要約と言い回し調整」で1本50分削減×月4回＝月200分（約3.3時間）といった“財布に響く数字”まで落とせます。

3つの代表タスクだけで「AIに出すか／出さないか」の線引きを仮決めする

最初から全業務を棚卸ししようとすると、情シスも現場も燃え尽きます。現場で回っているやり方は、「たった3タスクでAI適用ゾーンを仮決め」する方法です。

• 売上インパクトが大きいタスク（例：提案書ドラフト）

• 回数が多いタスク（例：定型メール作成）

• 属人度が高いタスク（例：技術QAの一次回答案）

この3種類をCopilot／ChatGPT／両方／どちらも使わないの4象限に振り分けます。

この“ラフな線引き”を見せると、部門マネージャーが「うちはこのタスクもAI対象にできそう」と自発的に出してきます。トップダウンのAIポリシーより、現場の腹落ちが早くなります。

週1回30分の“失敗だけ共有するミーティング”がAI活用を加速させる理由

CopilotやChatGPTは、「成功事例だけを集めるとむしろ失速する」のがクセの強いツールです。導入初月だけ盛り上がって2〜3か月目にログイン率が急落する組織は、例外なく失敗を語る場がないまま進めています。

そこで効くのが、週1回30分の“失敗限定レビュー”です。

• 「Copilotに任せたら機密っぽい文書を引っ張ってきて冷や汗をかいた」

• 「ChatGPTに要約させたら、社内用語を全部言い換えられて逆に混乱した」

• 「プロンプトを工夫しすぎて、かえって作業時間が伸びた」

DX推進や情シスは、ここで出た失敗談を「AIに触らせていい仕事／ダメな仕事」のルール修正に即座に反映します。
この30分をサボると、現場はサイレントにChatGPT Plus個人契約へ流れ、AI利用ログはスカスカなのに、社内ネットワーク外で業務データが動く──という、最悪のコースに乗ります。

ミニ実験の本質は、「まず小さく数字を取り、失敗を公認する文化を作る」ことです。ここまでできれば、CopilotとChatGPTは“また新しいツール”から、“残業を減らしてくれる同僚”に昇格します。

よくある相談メールを分解してわかる、Copilot / ChatGPT導入のつまずきポイント

「AIで業務改革」と意気込んだのに、3カ月後には「Copilot、頭悪くない？」と陰口が飛ぶ。ここを読み解けるかどうかが、情シス・DX推進・部門長の腕の見せどころです。

実際に寄せられがちな相談文を再現：「Copilot、頭が悪いと言われています」

現場から情シスやDX推進に届くメールは、だいたいこんな温度感になります。

件名：Copilotが全然使えないと現場から苦情です

営業部から「Copilotに議事録を書かせても、肝心な商談のポイントが抜けている」「メール文面もテンプレ感が強くて、そのままでは客先に送れない」と不満が出ています。
一方で企画部は、勝手にChatGPT Plusを契約して「こっちのほうが頭がいい」と言い始めています。
経営からは「高いライセンス費を払っているのに、この程度なのか」と言われ、正直かなりまずい状況です。

どこから手を付けるべきかアドバイスが欲しいです。

表面上は「Copilotの精度が低い」というツール批判ですが、実態は以下が混ざった“ごちゃまぜクレーム”になりがちです。

• 会議録画をしていないのに、完璧な議事録を期待

• 営業トークの“ニュアンス”までAIに丸投げ

• SharePointの権限設計が甘く、Copilotが欲しい資料を引けていない

• ChatGPTの個人契約が進み、情報セキュリティが不安視

この混線状態を整理しないまま、「Copilotは使えない」「ChatGPTに一本化しよう」と動くと、ほぼ確実に炎上します。

その悩みはツールの問題か、運用設計の問題かを切り分けるチェックリスト

CopilotとChatGPTの“頭の良し悪し”を議論する前に、まずは原因の切り分けが先です。現場で使える判定軸は、次の3レイヤーになります。

• レイヤー1：入力の質（プロンプト・元データ）

• レイヤー2：運用設計（使う場面・ルール・権限）

• レイヤー3：ツールそのものの限界・向き不向き

どこでつまずいているかを診断する簡易表はこうなります。

さらに、導入プロジェクト側が自問すべきチェックもまとめておきます。

• Copilot向け

  • SharePoint / OneDriveの権限棚卸しを、導入前に1回でも実施したか
  • 「このフォルダはCopilotから検索される」ことを現場に説明したか
  • Teams会議録画＋Copilot要約の“型”を、部門ごとにサンプル配布したか

• ChatGPT向け

  • 個人契約と法人契約のデータ取り扱いの違いを示した比較表を配ったか
  • 入力禁止情報（機密データ・顧客情報など）を具体例で示したか
  • 「AIドラフト→人間レビュー」の2段階を必須ルールにしたか

ここまでやっても問題が解消しない場合に初めて、「モデルの精度」「機能不足」といったツール側の議論に進むと、感情論に振り回されにくくなります。

相談の裏にある本音：「評価を下げずにAIを推進したい」への応え方

情シスやDX推進からの相談メールを読むと、ほぼ必ず行間にこう書いてあります。

「Copilot / ChatGPTを推した張本人として、失敗を認めると自分の評価が下がる。だから、なんとか巻き返したい」

この“静かなプレッシャー”を無視すると、プロジェクトは守りに入り、次のような悪循環になります。

• 現場の不満が上がる

• プロジェクト側は「使いこなしの問題」として片付ける

• 現場は裏でChatGPT Plusなどをグレー利用

• 情報セキュリティ部門が気付き、強めのメールで一斉注意

• 「やっぱりAIは危ない」という空気が定着

ここをひっくり返すには、「評価を守る」のではなく「評価されるストーリーを作る」方向に舵を切る必要があります。

おすすめは、相談してきた担当者に対して、次のセットを一緒に設計することです。

• 90日間の“リカバリプラン”を見える化する

  • 1〜30日：業務単位でのCopilot / ChatGPTの役割分担を再定義
  • 31〜60日：3つの代表タスクでBefore/Afterの作業時間を計測
  • 61〜90日：成功パターンをテンプレ化し、他部門へ展開

• 「失敗の見える化」自体を評価対象にしてもらう

  • 経営陣には「導入直後の失速カーブ」「サイレントな個人契約利用」の実態を、あえて数字と具体例で共有する
  • 「問題の早期発見とリカバリ設計」を評価軸として合意を取る

• CopilotとChatGPTの“二段ロケット”に言語化して名前を付ける

  • 例：粗い資料案・議事要約はCopilot、深掘り検討・アイデア出しはChatGPT
  • 社内共通ワードにすると、「どっちが優秀か」論争から「どう組み合わせるか」議論へと空気を変えやすい

相談メールへの返信は、ツールの小技を並べるよりも、「あなたの評価を守りつつ、組織として一段ギアを上げる設計にしよう」というストーリーを一緒に描けるかが勝負どころです。CopilotかChatGPTかではなく、「プロジェクトオーナーを次の昇進候補に見せるAI運用」を一緒に組み立てる視点が、最終的に現場のログイン率と、経営の信頼を同時に押し上げていきます。

執筆者紹介

主要領域はCopilot／ChatGPT導入後の運用設計とガバナンス。ログイン履歴や権限設定を数字で追い、情シス・DX推進・現場マネの三視点から「3か月後も使われるAI」に絞って解説する実務寄りの執筆者です。相談メールや失速パターンも分解し、会議室ではなく現場の空気感に即した記事づくりを心がけています。