コパイロットとChatGPTどっちが正解？実務で失敗しないAI活用と導入

「CopilotとChatGPTどっちがいいのか決められないまま、契約や稟議だけが迫っている」。その状態のまま進めると、多くの企業と同じように、アカウント配布で終わり現場利用率が一桁台という高コストな失敗に近づきます。
本記事は、CopilotとChatGPTの違いを「なんとなく」ではなく、ExcelやPowerPoint、Teams、SEO記事作成、プログラミングといった具体的な業務単位で判断できるレベルまで分解します。CopilotとChatGPTの比較表はもちろん、GeminiやClaudeを含めた4者比較、料金と制限、「Copilotは30回まで？」「Excelのコパイロットは無料？」といった再検索ワードも一度で整理します。
単なる機能紹介ではなく、「どの業務をCopilotに任せ、どこをChatGPTやClaudeに振り分けると最もコスト対効果が高いか」まで踏み込み、PoC止まりを避けるための社内ルールやプロンプト共有、WebマーケやMEO・AIOとつなげる設計図まで提示します。ここで判断軸を固めずに導入を進めること自体が損失です。続きを読み進めれば、明日から自社で取るべき具体的な一手がはっきりします。

まずコパイロットとChatGPTは何者か？「同じAI」と誤解されがちな関係をクリアにする

現場でよく聞くのが「どっちを契約すればいいのか分からない」「同じように見える」という声です。ここを取り違えると、せっかくのAI予算が“宝の持ち腐れ”になります。最初に、役割の違いを一気に整理してしまいます。

MicrosoftコパイロットとChatGPTの基本と強みを、ExcelやTeamsの実務から逆算して理解する

コパイロットは、Microsoft 365の中に入り込んだ仕事用アシスタントです。Excel、Word、PowerPoint、Outlook、Teamsなど、いま使っているアプリの画面から離れずにAIを呼び出せるのが特徴です。

例えばExcelなら、次のような作業がその場で完結します。

• 売上表から傾向を要約してもらう

• グラフを自動生成してプレゼン用に整える

• 「前月比で落ちている商品を教えて」と自然文で分析させる

Teamsでは、会議中に議事録を自動生成し、後から要点だけ読み返せます。つまりコパイロットは、「既存の業務フローの中で、面倒な作業を肩代わりする専属秘書」のイメージが近いです。

ChatGPTの基本と強みを、「汎用チャットAI」としての使い道から整理する

一方でChatGPTは、ブラウザやアプリからアクセスする汎用チャットAIプラットフォームです。特定のアプリに埋め込まれているわけではなく、「何でも相談できる頭の良い同僚」が一人いるイメージに近いです。

得意な場面を整理すると、次のようになります。

• ブログ記事や営業メール、企画書のたたき台をまとめて作成

• 社内マニュアル案やチェックリストのドラフトを一気に生成

• 自社データやPDFをアップロードして要約・比較

• プログラミングコードのサンプル作成やエラー原因の整理

私の視点で言いますと、ChatGPTの真価は「まだ形になっていないアイデア」を言語化し、ゼロから一気にたたき台を出してくれるところにあります。

コパイロットでChatGPTを使うケースや、コパイロットとChatGPTは同じなのかという再検索ワードを一度で解消する

多くの方が混乱しているポイントは、「中で動いているAIモデルが近いので、結局同じなのでは」という点です。関係性を整理すると、次のようになります。

共通するAI技術を使っている場面はありますが、「入口」と「仕事に触れる深さ」が違うと捉えた方が実務には落とし込みやすいです。

コパイロットでChatGPT的な体験をするケースも存在します。例えば、Outlookの画面上でメール文面の草案を生成する時、「自然な文章を生み出す」という意味ではChatGPTに近い使い勝手です。ただし、Outlook側の連絡先や過去メールを前提にしてくれる点が大きく異なります。

現場で判断を急がされている担当者ほど、次のように切り分けると迷いが減ります。

• 既存のExcel、Word、Teamsの作業をそのまま楽にしたい → コパイロット中心で検討

• 企画・マーケティング・文章制作など“考える仕事”の生産性を一気に上げたい → ChatGPTを並行して導入

この「入口の違い」を押さえておくと、後の料金比較やGemini・Claudeとの使い分けも、ブレずに判断しやすくなります。

コパイロットとChatGPTの違いを一目で掴む「機能と性能の比較表」

最初に押さえたいのは、「同じ生成AIでも、得意な“土俵”がまったく違う」という点です。
現場でよく見かけるのは、ここをあいまいにしたまま導入してしまい、あとから「思っていたのと違う」となるパターンです。

文書作成・要約・翻訳・検索・コード生成を軸に、機能面のリアルな差を可視化する

まずは、日常業務で必ず出てくる5つの作業で整理します。

ざっくり言えば、Copilotは「今あなたのPCとクラウドにある情報を起点に仕事を進めるアシスタント」、ChatGPTは「まっさらなキャンバスに、発想と文章を描いていくクリエイター寄りのアシスタント」という位置づけになります。

ExcelコパイロットやPowerPointコパイロットのOffice連携と、ChatGPTのファイルアップロード機能を比べる

ExcelやPowerPointを日常的に触っている方ほど、Copilotの“地続き感”はインパクトがあります。

• Excel側で強い点

  • 売上表や勤怠データを開いたまま、「この1年の傾向をグラフにして」と指示できる
  • 関数やピボットテーブルを知らなくても、自然文で集計や分析を依頼できる

• PowerPoint側で強い点

  • 既存のWord資料や会議メモから、そのままスライド案を自動生成
  • 社内テンプレートやブランドカラーをほぼ維持したまま資料を作れる

一方で、ChatGPTのファイルアップロードは「Officeの外から眺める分析」に向いています。

• PDFの企画書を投げて要約し、改善案を出してもらう

• 競合サイトのテキストを貼り付けて、差別化ポイントを洗い出す

• CSVデータを読み込ませて、「マーケ視点で気になる指標」を聞き出す

私の視点で言いますと、ExcelやPowerPointの“作業そのもの”を短縮したいならCopilot、資料そのものを別角度からレビューしてほしい場合はChatGPT、という切り分けが現場ではしっくりきています。

リアルタイム検索や引用リンク・セキュリティとデータ保護の違いを、業務担当者の視点で解説する

情報システム担当や部門長が必ず気にするポイントが、検索とセキュリティです。この2つを整理しておかないと、社内で「触ってはいけない空気」が一気に広がります。

• リアルタイム検索・引用の違い

  • Copilot
    • Bingを通じて最新情報を検索し、出典リンクをつけて回答しやすい
    • Microsoft 365内のドキュメントやメールも、権限の範囲で横断検索
  • ChatGPT
    • プランによってWeb検索機能を利用可能
    • 社外の公開情報が中心で、社内ドキュメントは標準では検索対象外

• セキュリティ・データ保護の考え方

  • Copilot
    • Microsoft 365上のアクセス権限をそのまま引き継ぐため、「見えないファイルはAIにも見えない」設計
    • ログ管理や情報保護ラベルなど、既存のガバナンスと一体で管理しやすい
  • ChatGPT
    • ブラウザ経由での利用が多く、社外サービスとしての位置づけ
    • 企業として使う場合は、利用規約やログの扱いを情シスと合意しておくことが前提

業務担当者の感覚に寄せて言うと、Copilotは「社内ネットワークに正式配属されたアシスタント」、ChatGPTは「優秀な外部コンサルに案件ベースで質問しているイメージ」に近いです。
どちらが安全かではなく、「どの情報をどこまで見せる前提で設計するか」を決めておくことが、導入後3か月で失速しないための分かれ道になります。

料金と制限の本音比較「コパイロットは30回まで？エクセルは無料？」というモヤモヤを潰す

AI選定でいちばんモヤモヤしやすいのが、「どこまで無料で、どこから本気でお金がかかるのか」です。ここを曖昧にしたまま動き出すと、3か月後に「高いだけで誰も使っていないツール」だけが残ります。

私の視点で言いますと、料金と制限はスペック表より“使い方の前提条件”として押さえると失敗しにくくなります。

コパイロットとChatGPTの無料プランや有料プランの料金比較表（個人と法人でどう変わるか）

個人利用と法人利用で、前提となるプランがまったく違います。まずはざっくりマップで整理します。

ポイントは3つです。

• 個人は「Copilot Pro＋ChatGPT Plus＋必要に応じてGemini Advanced」の組み合わせで、月数千円の世界

• 法人は「既存のMicrosoft 365やGoogle Workspace契約が前提」になり、1人あたりの積み上げコストに注意

• 「どれが安いか」より、「1人あたり月何時間の作業を削減できるか」で見ると判断を誤りにくくなります

使用回数や文字数の制限、コパイロットは30回までしかできませんか？というよくある誤解の正体

「30回までしかできない」という声は、初期のチャット制限や、1セッションあたりの上限が切り取られて広まったものです。現状は、通常業務で困るケースはほぼないレベルまで改善されていますが、仕組みを知っておかないとストレスにつながります。

よくある制限と現場での体感を整理すると、次のようになります。

• チャット回数制限

  • 連続で大量に投げると一時的に制限がかかることがあります
  • ExcelやPowerPointの操作は、1つの指示でまとまった作業をさせる設計にすることで、実質的な回数制限の影響を減らせます

• 文字数・トークン制限

  • 長すぎる議事録や大量のCSVを一度に投げると分割が必要になる場合があります
  • 現場では「1本の長文」ではなく、「要約→追加質問→再要約」と対話を分割する運用にしたほうが精度も上がります

• ファイル数・サイズの制限

  • 大量ファイルを一気に処理したいニーズは強いですが、実務では「週次レポート」「今月の請求一覧」など、テンプレ単位で対象を絞るほうが事故も少なく、結果的に速いです

「回数が不安で怖くて触れない」状態にしてしまうのではなく、プロンプトの設計と業務の切り方で“制限を気にしない使い方”に寄せることが重要です。

Microsoft365コパイロットやCopilot ProとChatGPT Plus、さらにGeminiの料金をどう見れば損をしないか

料金比較でよく起こる失敗は、「月額の数字だけを横並びで見てしまうこと」です。AIは使い方でリターンが桁違いに変わるため、業務単位の“元が取れるライン”で考えるべきです。

損をしないための判断軸を3つ挙げます。

1. 「全員に配る」前に“濃く使う人”だけに入れる
   経営者や部門長、資料作成が多いメンバーなど、1人あたりの作業時間が重い人から導入すると、回収スピードがまったく違います。

2. Excel・PowerPoint・Teamsを日常的に使うなら、コパイロットの価値は一気に上がる
   逆に、Officeをほとんど使わず、Webライティングや広告運用が中心なら、ChatGPT PlusとGemini Advancedを厚くしたほうが費用対効果は出やすいです。

3. 「1人あたり月何時間削減できそうか」をざっくりでも数値化する
   例えば、月額3,000円なら、時給2,000円の人の作業を月1.5時間短縮できれば元が取れます。
   Excelレポート作成が毎週1時間短くなるだけで、このラインはすぐに越えます。

料金表を暗記する必要はありません。大事なのは、自社の業務フローのどこにAIを差し込むかを決め、そのポイントで“最も深く連携するツール”に投資することです。ここが整理できていれば、「どっちが安いか」ではなく「どこに投資すれば最も早く楽になるか」という視点で、迷いなく選べるようになります。

実務でどっちがいい？コパイロットとChatGPTとGeminiとClaudeの用途別使い分けマップ

ChatGPTやGeminiとClaudeの違いを、文章生成とプログラミングや情報検索で切り分ける

まず押さえたいのは「何が得意か」を仕事の単位で切ることです。

プログラミング中心ならChatGPTかGemini、企画書やマニュアルなど文章の「読みやすさ」を重視するならClaude、と割り切ると迷いが減ります。

Excel分析やPowerPointスライド作成やTeams会議要約には、なぜコパイロットが強いのか

Office業務が多い現場では、Microsoftのコパイロットは別枠で考えた方が早いです。理由は単純で、既にあるExcelやTeamsなどのデータに“ど真ん中で”アクセスできるからです。

• Excel

  • 売上表を指定して「先月比の落ち込み理由を3点」と聞けば、ピボットやグラフを自動で組んだうえで要約まで行います。

• PowerPoint

  • Wordや議事録ファイルを渡して「5枚構成の営業スライドに」と指示すると、骨組みと図解案まで生成します。

• Teams

  • 会議中に要点を抽出し、アクションアイテムを整理してくれるため、議事録係の負担が激減します。

ファイル構造やアクセス権を理解したうえで動いてくれるため、「どのフォルダのどの資料を見ればいいか」を説明しなくてよいのが圧倒的な強みです。

SEO記事やSNS投稿や営業メールのドラフトには、なぜChatGPTやClaudeが選ばれやすいのか

一方で、Webマーケや営業文書は、コパイロットよりChatGPTやClaudeをメインに据える企業が増えています。私の視点で言いますと、理由は次の3点です。

• 文章トーンの調整が細かくできる

  • 「専門的だが固すぎない」「店舗オーナー向けに噛み砕く」など、ペルソナに合わせた微調整がしやすいです。

• プロンプトの再利用がしやすい

  • SEO記事構成用、SNS投稿テンプレート、営業メールの型などをプロンプトとしてストックし、使い回せます。

• 長文の構成力

  • Claudeは特に、1万文字クラスのマニュアルやホワイトペーパーでも破綻しにくく、BtoB資料に向いています。

コパイロットは既存資料の要約や翻訳に強く、ChatGPTやClaudeは「ゼロから新しいコンテンツを生み出す」場面に強い、と切り分けると判断しやすくなります。

ChatGPTやコパイロットとGemini比較やどっちがいい系の再検索を、業務シーン別チェックリストで決着させる

迷いを断ち切るには、「ツール選び」ではなく「業務単位のチェック」が近道です。次の表で、自分の1日の作業を照らし合わせてみてください。

このチェックリストで「どの業務にどのツールを当てるか」を決めてから料金プランを選ぶと、無駄な契約がかなり減ります。業務を棚卸しし、ツールを“人員配置”のように割り当てる発想が、実務で失敗しない近道になります。

現場で起きているAI導入のつまずき「最初は盛り上がるのに、3か月後には誰も使っていない」問題

最初の1週間は「すごい」「革命だ」で盛り上がるのに、3か月後にはショートカットキーより使われていない。多くの企業で起きているのは、ツールの性能不足ではなく、導入設計と現場設計のミスマッチです。

私の視点で言いますと、CopilotやChatGPTそのものよりも、「業務フローにどう埋め込むか」を雑に扱った瞬間に失速が始まります。

アカウントだけ配って終わる企業が陥るPoC止まりと、使用回数が伸びない本当の原因

PoCで失速する企業には、驚くほど似たパターンがあります。

• メールで「今日からAIアカウント配布します」と通知して終わり

• 使い方の説明会は1回だけ

• 「暇なときに触ってみて」で丸投げ

この状態だと、現場の感覚はこうなります。

• どの業務で使えばいいか分からない

• 使った成果を上司が評価してくれるか不明

• 誤った内容が出たときの責任の所在が曖昧

結果として、利用回数は「物好きな数人だけが毎日触る」レベルにとどまり、組織としての生産性はほぼ変わりません。

使用回数が伸びない根本原因は、業務単位の「AI前提ルール」が無いことです。例えば、次のようなルールを明文化しているかが分かれ目です。

• 日次レポートの初稿は必ずAIでドラフトを作成する

• 会議の議事メモはTeamsとCopilotで自動下書きしてから整える

• 提案資料の構成案はChatGPTで3案出してから選ぶ

このレベルまで「やることを決める」と、社員は迷わずに使い始めます。

情報漏洩やセキュリティが不安で、コパイロットとChatGPTを触ってはいけない空気にしてしまうパターン

もう1つの失速要因が、「なんとなく怖いから触るな」という空気です。
情報システム部門や管理部門から次のようなメッセージが出るケースは少なくありません。

• 顧客情報は絶対に入力しないでください

• 社外秘の資料はアップロード禁止です

• 間違った使い方で情報漏洩すると処分対象になる場合があります

注意喚起自体は正しいのですが、これだけを伝えると、現場は「だったら触らないのが安全」と判断します。

鍵になるのは、NGだけでなくOKもセットで示すことです。

• 公開済みの自社ブログ記事を要約させるのはOK

• 匿名化した過去の見積書をテンプレに変換するのはOK

• 実在の社名や個人名が含まれる原文は入力NG

このように「入れてよいデータの範囲」を例示し、CopilotやChatGPTのログ保管やセキュリティ仕様を社内向けに噛み砕いて共有すると、安心して使えるゾーンが見えるようになります。
情報漏洩リスクをゼロにするのではなく、「どこまでなら現実的に許容できるか」を経営と情シスが決めて、現場に翻訳してあげることがポイントです。

AIに任せすぎて誤情報をそのまま資料に載せてしまう、ありがちなトラブルとチェックの仕組みづくり

CopilotやChatGPTが業務に入り始めると、今度は過信による事故が増えてきます。よくあるのは次のパターンです。

• 会議資料の数字をAIに要約させたら、桁がずれていた

• 法改正の内容を質問したら古い情報だった

• 競合比較をそのまま提案書に貼り付けたら事実と違っていた

どれも、「人間の最終チェック」をすっ飛ばした結果です。
これを防ぐには、個人の注意力ではなく、仕組みとしてチェックを埋め込むことが重要です。

さらに、プロンプト段階で次のような指示を入れることで、精度は一段変わります。

• 「根拠となる情報源もあわせて示してください」

• 「分からない場合は分からないと回答してください」

• 「数字が出る場合は計算式も出してください」

AIは「それらしく作る」のが得意なだけなので、検証可能な形で出させることがミソです。
このチェックフローをExcelレポート、PowerPoint資料、営業メールなど主要な業務ごとにテンプレート化しておくと、現場は安心してアクセルを踏めるようになります。

中小企業や店舗ビジネスがコパイロットとChatGPTを味方につける現実的ステップ

「高機能なAIを入れたのに、誰も使っていない」状態を抜け出すには、ツール選びよりも“入口の設計”が勝負どころです。ここでは、財布の負担を最小限にしながら、現場の手を実際に空けていくステップに絞って整理します。

まず無料と低コストで試す個人利用～小チーム利用のおすすめ構成（ChatGPTPlusとコパイロット無料など）

最初から全社導入すると、ほぼ間違いなくPoC止まりになります。3〜5人の「先行チーム」を作り、次のような構成で試すのが現実的です。

• Microsoft 365を既に契約している場合

  • 無料のCopilot（ブラウザ版やWindows用）で、検索・要約・ドラフト作成をテスト
  • Excel・Word・PowerPointは、まずは人力操作＋コピペ活用で感触をつかむ

• 文章量が多い職種（営業・広報・店舗オーナーなど）

  • ChatGPT Plusを1〜2アカウントだけ契約し、「社内の文章担当AI」として使う
  • 店舗なら、クチコミ返信・LINE配信文・POP文面のたたき台づくりに集中利用

この段階では「全員に均等配布」はしません。業務の文章を一番書いている人に集中投資する方が、効果が数字に現れます。

経営者や部門長が押さえるべき社内ルールとプロンプト共有や権限管理の作り方

AI導入が空回りする会社は、ツールよりも「ルールと型」がありません。AI活用支援をしている私の視点で言いますと、最低でも次の3点だけは紙1枚にまとめておくべきです。

1. 入力禁止ルール

   • 顧客名・住所・電話番号
   • 見積金額や原価などの生データ
   • 社外秘の設計図や契約書ドラフト

2. プロンプト（指示文）の共有方法

   • Teamsや社内共有フォルダに「プロンプト集」を作る
   • 例:「営業メールの丁寧なリライト」「クレーム返信の初稿」など、業務名でテンプレ化

3. 権限管理とログの考え方

   • 有料アカウントは、責任者＋頻繁に使う担当者に限定
   • どの業務で何回使ったか、週1回ざっくり振り返る（回数より“どの仕事が楽になったか”を聞く）

ポイントは、AIの良し悪しではなく「これだけは守る」「この場面では必ず使う」を決めることです。ここが曖昧だと、怖くて触れないか、何でも丸投げかの極端になりがちです。

会議議事録やExcelレポートや営業メールなど、1日30分から始める具体的な活用シナリオ

現場で浸透するパターンは、華やかなDXではなく「今日から30分だけ楽になる仕事」を決めてしまうやり方です。代表的なシーンを整理します。

最初の1カ月は、次のルールが有効です。

• 毎日同じ時間に「AIタイム」を30分だけ確保する

• その時間は、必ず

  • 会議メモの整理
  • 1通の営業メールのブラッシュアップ
  • 1本のレポート要約
    どれか一つに使う

こうした“生活感のある業務”から始めると、PoC止まりではなく「もうAIなしには戻れない仕事」が社内に1つずつ増えていきます。ここまで来てから、GeminiやClaudeを含めた本格比較や、組織全体への水平展開を検討していく流れが、結果的に一番ムダのない攻め方になります。

Webマーケ担当のためのコパイロットとChatGPTの使い分け「SEOとMEOとAIO」をどう設計するか

Webマーケ担当が本気で成果を取りにいくなら、「ツール選び」より先に、検索とAIアシスタントからどう見られるかを設計する必要があります。ここではSEO・MEO・AIOを一枚の設計図にまとめる視点を整理します。

キーワード調査や記事構成の作成にChatGPTやClaudeを使う時、SEO観点で絶対に外してはいけないポイント

私の視点で言いますと、Web担当がつまずく原因の8割は「AIに丸投げした構成が、検索意図とズレていること」です。そこで、生成AIに任せる前に、次の3ステップを固定ルールにしておくと安全です。

1. まず人間が「検索意図の仮説」を一文で書き出す
2. その仮説を前提条件としてAIに伝える
3. 出てきた構成案を、自社のペルソナと商材に合わせて“間引き＋追加”する

キーワード調査〜構成作成での役割分担を整理すると、次のようになります。

ポイントは、「AIに作らせた構成を、そのまま使わない」ことです。特にBtoBでは、商談化につながる見出し（料金・失敗事例・比較軸）が抜け落ちやすく、ここを人の手で必ず差し込む必要があります。

MEO対策でコパイロットとChatGPTを使うときのクチコミ返信・投稿案・レポート作成の型

ローカル検索では、スピードと“生活感”のある文章が勝負になります。そこで、Microsoft環境に慣れている現場なら、次のような分担が効果的です。

クチコミ返信は、次の3点セットでプロンプト化してテンプレートにしておくと現場が回りやすくなります。

• どのカテゴリの口コミか（接客・価格・仕上がり など）

• 店として一番伝えたい価値観

• NGワード・トーン（謝罪過多にしない、専門用語を避ける など）

この「返信ポリシー」を最初に固めておくことで、アルバイトや店舗スタッフがAIを使っても、ブランドトーンがブレにくくなります。

AIOptimization（AIO）の視点でAI時代でも検索とAIアシスタントから選ばれるコンテンツ設計を考える

AIOは、検索エンジンだけでなく、チャット型アシスタントの“回答候補”として選ばれるための設計です。SEOとの違いは、ページ単位ではなく「質問単位」で価値を分解していく点にあります。

AIOで押さえるべきチェックポイントの例を挙げます。

• 1つのテーマに対して「現場の失敗例」「費用の目安」「導入ステップ」をワンセットで書いているか

• スキーマ（構造化データ）やFAQ形式で、質問への直答パーツをページ内に用意しているか

• 「AIが要約しても削れない一次情報」（体験談・比較軸・判断基準）が入っているか

特にWebマーケティング領域では、「AIで書いたコンテンツをAIに要約されても、なお指名されるか」が勝負になります。

そのために、次のような構造をおすすめします。

• 冒頭：検索ユーザーがつまづきがちな具体シーンを描写

• 中盤：ツール比較ではなく「業務フロー」単位での使い分けを提示

• 終盤：自社のサービスや相談窓口につなげる前に、読者が自走できるチェックリストを渡す

この流れがあると、検索から来たユーザーも、AIアシスタント経由で抜粋を読んだユーザーも、「ここまで整理してくれるなら、この会社に相談しても良さそうだ」と感じやすくなります。Webマーケ担当としては、ツール選定記事を“辞書”で終わらせず、「問い合わせの前段で信頼を貯金する装置」として設計していくことが重要です。

よくある質問と誤解を一刀両断「コパイロットとChatGPTどっちがいい？」へプロが本音で答えるQ&A

コパイロットとChatGPTのどちらがいいですか？という問いに対して業務別の答え方を提示する

どちらがいいかではなく、どの業務にどれを当てるかが勝負どころです。現場で整理しやすいように、まずは業務別に分けてみます。

ざっくり言えば、社内データに直結する仕事はCopilot、ゼロから文章やアイデアを生みたい仕事はChatGPT系を選ぶと失敗しにくくなります。

コパイロットとChatGPTは同じですか？その関係は？という再検索ワードを非エンジニアでも分かる言葉で整理する

この2つを「同じ」と感じてしまうのは、どちらもチャット画面で会話するからです。実際の関係は、エンジンと車の違いに近いと考えると整理しやすくなります。

• ChatGPT

  • OpenAIが提供する「エンジン本体」。
  • ブラウザから直接アクセスして、文章生成や要約に使う汎用AI。

• Copilot

  • Microsoftが、OfficeやTeamsという「車」にAIエンジンを載せた状態。
  • 背後でGPT系モデルを使いつつ、ExcelやOutlookなどに深く統合されている存在。

つまり、「CopilotでChatGPTを使う」という表現は、Microsoftの車の中でOpenAIのエンジンを回しているイメージです。同じところもありますが、見える範囲やルールはMicrosoft側でかなりチューニングされています。

ChatGPTやコパイロットやGeminiやClaudeをどう組み合わせれば、コストと生産性のバランスが取れるか

私の視点で言いますと、中小企業でコストを抑えつつ生産性を上げる鉄板構成は、「1軍アカウントを絞る」ことです。全員に全部を配ると、ほぼ確実にPoC止まりになります。

おすすめの組み合わせ例を整理します。

大事なのは、役割をかぶらせないことです。

• 文書生成の1軍…ChatGPTまたはClaude

• Office連携の1軍…Copilot

• 調査・検索の1軍…Gemini

というように、「この用途はこのAI」と社内で呼び分けてしまうと、利用率も成果も一気に上がります。

AIツール選びで迷子にならないために――Webマーケや組織設計まで一体で考える視点

AI選びで失敗する企業の多くは、ツールは正しく選んでいるのに「使う土台」がない状態でスタートしています。車は高級なのに、道路が未整備のまま走ろうとしているようなものです。

私の視点で言いますと、本当に成果が出ている会社ほど、どのAIを選ぶかより「どの仕事をAIに任せるか」を先に決めています。

ツール比較だけしても成果が出ない理由と仕事の棚卸しから始めるべき順番

CopilotかChatGPTか、あるいはGeminiやClaudeか。機能比較だけで悩んでも、現場の生産性はほとんど変わりません。ボトルネックはツールではなく、仕事の設計にあります。

まずやるべきは、次の3段階の棚卸しです。

1. 毎週必ず発生する定型業務を洗い出す
2. その中から「文章・要約・表づくり」に関わるものだけをピックアップ
3. 人が判断する部分と、AIに丸投げできる部分を分ける

特に中小企業では、会議議事録、Excelレポートの要約、営業メールの下書きだけで、驚くほど残業が変わります。

棚卸し視点とツール視点の違いを整理すると、次のイメージになります。

この表の右側を埋めるために、最初の1カ月は「機能お試し」ではなく「仕事の見直し」に使う方が、長期的には圧倒的に得です。

AIを単発導入で終わらせず、SEOやMEOやSNS運用や社内教育までを一つの設計図でつなげる重要性

AIが定着しない会社の典型は、「問い合わせを増やしたい」「採用を増やしたい」と言いながら、SEOやMEO、SNS運用と社内のAI活用がバラバラに動いているケースです。

本気で成果を取りに行くなら、次のような1枚の設計図が欠かせません。

• 上段: 事業ゴール

  • 例 売上、来店数、問い合わせ件数、採用応募数など

• 中段: マーケティング施策

  • SEO、MEO、広告、SNS、メールマーケ、オウンドメディア

• 下段: AIの役割

  • キーワード調査、記事構成の作成、クチコミ返信案、レポート自動生成、社内マニュアル整備

Copilotは社内の資料・メール・議事録に強く、ChatGPTやClaudeはコンテンツ案やコピーライティングで力を発揮します。ここを明確に分業させて設計図に乗せると、「誰がどのAIをどの場面で使うか」が一気にクリアになります。

さらに、この設計図を社内教育にも流用します。新人研修や社内勉強会の資料をAIに手伝わせ、実際に自社のSEOレポートやMEOレポートを題材にすることで、「AI活用＝自分の仕事と直結している」と腹落ちさせやすくなります。

WebマーケティングやSEOやMEOやAIOまで見てくれる外部パートナーに、どこまで何を任せるべきか

AIとWeb周りをすべて内製で回そうとすると、多くの中小企業では担当者が疲弊します。ポイントは「AIツールの操作」ではなく、「設計とルールづくり」を外部に任せる発想です。

外部パートナーに任せると相性が良い領域は、次のような部分です。

• 検索意図に基づいたキーワード戦略とサイト構成の設計

• SEOとMEOとSNSを横断したコンテンツ企画

• AIで作った原稿を、人間の目で磨き込む編集プロセス

• 部門ごとのAI利用ポリシーとプロンプトのテンプレート作成

一方で、社内に残すべきなのは、「自社の顧客をどのように喜ばせたいか」という判断軸と、日々の業務でAIをどう使うかという運用部分です。この役割分担が決まると、CopilotもChatGPTもGeminiもClaudeも「操作マニュアル」ではなく「事業を伸ばす道具」として機能し始めます。

ツール比較で迷っている段階こそ、仕事の棚卸しと設計図づくりを先に終わらせてしまうことが、最短で成果に近づくルートになります。

この記事を書いた理由

著者 – 宇井 和朗（株式会社アシスト 代表）

ここ2～3年、経営者や情報システム部門から「CopilotとChatGPT、どちらで稟議を通せばいいのか」「とりあえず契約したが、3か月後には誰も使っていない」という相談が急増しました。実際に支援先の中小企業や上場企業を含む約40社で、CopilotとChatGPTを同時に導入したところ、アカウント配布だけで利用率が1桁台に落ち込むパターンを何度も見てきました。
一方で、ExcelやPowerPoint、Teams、SEO記事制作のどこをCopilotに任せ、どこをChatGPTやClaudeに振るかを業務ごとに整理し、社内ルールとプロンプト共有まで整えた企業では、生産性とコスト削減が明確な数字で現れています。
私自身、自社の全部署でAIツールを入れ替えながら検証を重ね、「どの業務にどのツールをあてるか」を決め切らない導入こそ最大の損失だと痛感しました。この記事では、そうした失敗と改善のプロセスから得た判断軸を、稟議書を書いている方がそのまま使えるレベルまで落とし込みたくてまとめています。