CopilotとChatGPTの違いで迷う前に読む 失敗しない導入と併用ガイド

「CopilotとChatGPTの違い」を曖昧なままにしている企業ほど、AI投資が“勉強代”で終わっています。なぜか。多くの現場では、
「Copilot＝ChatGPTがOfficeに入っただけ」
「ChatGPTは危険だがCopilotなら安全」
といった短絡的な理解のまま、予算とルールだけが先に走るからです。

この記事の結論は明確です。
CopilotとChatGPTは優劣を争う道具ではなく、「社外向けの汎用頭脳」と「社内向けの業務アシスタント」という役割を分けて設計した企業だけが、コストとリスクを最小にしながら成果を最大化できる、ということです。
この前提を外したまま「どっちを導入するか」で悩み続けること自体が損失です。

情シス・DX担当は、Copilot導入会議で「それ、SharePoint側を直さないと意味がない」という指摘が後出しになり、プロジェクトが止まる経験をすでに見ています。
一方で現場は、ChatGPT全面禁止の中、私物スマホで“闇利用”し、情報漏えいリスクだけを抱え込んでいます。
このギャップを放置したまま「CopilotかChatGPTか」を議論しても、実務の問題は一歩も前に進みません。

本記事では、単なる機能比較や料金表ではなく、以下の視点で「copilot chatgpt 違い」を解きほぐします。

• 実際に起きたAI導入トラブルから見える、誤解のパターン
• 言語モデルは似ていても「どこから何を引っ張るか」が違う構造
• 個人・中小・大企業ごとの、損をしないCopilot/ChatGPTの組み合わせ方
• PoCから全社展開までの、現実的なロードマップ
• 「禁止」と「全面解禁」の間にある、運用可能なガイドライン
• 今日から使い分けを始めるためのチェックリストと具体シナリオ

読み終えた時点で、
「自社のこの業務はまずChatGPTでPoCを回し、この範囲はCopilotで社内データを開放する」
というレベルまで、導入順序と併用設計を言語化できる状態になります。

この記事から得られる武器を、一目で把握できるように整理します。

CopilotとChatGPTの違いを“言葉として説明できる人”は増えました。しかし、自社のルールと予算に落とし込めるレベルで設計できる人はまだ少数派です。
ここから先は、その少数側に回るための実務ロジックだけを並べます。

CopilotとChatGPT、「どっちがスゴい？」より先に潰すべき3つの誤解

「どっちが賢いか？」より先に確認したいのは、「そもそも土俵を間違えていないか」です。
現場でAI導入がこじれるパターンの多くは、最初の前提の勘違いから始まります。ここを外すと、どれだけ料金表や機能比較を眺めても判断はブレ続けます。

「Copilot＝ChatGPTがOfficeに入っただけ」という危険な早合点

会議でよく聞こえてくるのが、この一言です。
しかし、現場レベルで見ると両者は次のように役割が違います。

Copilotの頭脳としてOpenAIのモデルが使われているのは事実ですが、実際の価値は「どの社内データに、どの権限でアクセスし、どう操作するか」にあります。
この違いを理解せずに「同じもの」と扱うと、次のようなズレが起きます。

• ChatGPTでできるレベルの要約・翻訳しかさせず、Copilotのライセンス費用がムダに見える

• 逆に、Copilotだけあれば外部情報のリサーチも完結すると誤解し、結局ChatGPTを個人で契約する人が続出する

「ChatGPTは危険・Copilotは安全」と語られがちな理由とその落とし穴

セキュリティ説明会でありがちなのが、「ChatGPTは禁止。Copilotなら安全」という極端なメッセージです。背景には次の事情があります。

• ChatGPTは、企業側から見ると「誰が・何を・どこまで入力しているか」を管理しづらい

• Copilotは、Microsoft 365の認証・アクセス権・監査ログの仕組みの上で動くため、統制しやすい

ここまでは事実に近いのですが、「だからCopilotなら何を入れてもよい」という解釈になると一気に危険ゾーンです。

• SharePointやOneDriveの権限が野放図な状態だと、Copilot経由で「本来見えないはずの資料」がサジェストされるケースがある

• Teamsのチャットに書いた一言が、意図せずCopilotの回答例として別の人に再利用されることもあり得る

つまり、ツール自体の安全・危険ではなく、「権限設計とガバナンス次第」というのが現場で見えるリアルです。
ChatGPTも、ビジネス版（BusinessやEnterprise）ではログやデータ学習の扱いが明示されており、適切な契約とルール設計をすれば「一律NG」と断じる必要はありません。

まず押さえるべき本質：プラットフォーム（ChatGPT）vs 業務アシスタント（Copilot）

最初の一歩として、両者を「どちらかを選ぶ」対象ではなく、役割の違う2レイヤーとして捉えた方が判断しやすくなります。

• ChatGPTは、「外部の優秀な頭脳に、テキストで相談する」イメージ

• Copilotは、「社内システムを熟知したアシスタントに、作業を丸ごと頼む」イメージ

このレイヤー分けが腹落ちしていれば、
「自社は今、どちらのレイヤーでつまずいているのか？」
「どちらから投資した方が“仕事の手残り”が増えるか？」
を冷静に議論できます。

この先の章では、この前提を土台に、実際に起きた導入トラブルやコストの落とし穴、企業規模別の賢い組み合わせ方まで掘り下げていきます。

情シス・DX担当が実際に巻き込まれた“AI導入トラブル”の共通点

「CopilotとChatGPT、どっちがスゴいか」より先に、多くの企業が同じ“落とし穴”にはまっています。表面はツール比較、実際は組織と情報の問題です。

下の3点が揃うと高確率で炎上します。

• ツールだけが独り歩き（Copilot・ChatGPTの違いを誰も説明できない）

• 社内データの整理・権限設計が後回し

• PoCのゴール・指標が決まらないまま「とりあえず導入」

この前提で、現場で本当に起きているパターンを整理します。

「Copilot入れればDXになる」と言われた会議で何が起きたか

ある中堅企業で、役員がニュースを見てこう言いました。

「MicrosoftのCopilotを全社に入れれば、一気にDXできるよね？」

情シスに降りてきた「お題」は次のような状態でした。

結果どうなったか。

• Excelの集計ロジックをCopilotに丸投げし、誰も検算しなくなる

• 提案資料をCopilotだけで“それっぽく”作り、内容検証が抜ける

• 「Copilotがこう言ったから」が社内の免罪符になり、責任の所在があいまいに

Copilotは「人の判断を補助するアシスタント」であって、責任を肩代わりするAIではありません。
この会議で本当に決めるべきだったのは「どの業務の、どの時間を、どれくらい削減したいのか」という業務単位のゴールでした。

ChatGPT全面禁止→現場が私物スマホで“闇利用”する逆転現象

セキュリティを重視するあまり、ある企業はこう通達しました。

「ChatGPT等の外部AIツールは業務利用一切禁止」

その後、情シスがログを見て気づいたのは、業務PCからのアクセスはゼロなのに、提案資料の内容が明らかに“AIっぽい”という違和感でした。ヒアリングすると、次のような実態が出てきます。

• 営業や企画が、会社の資料をスマホで撮影

• 自宅PCや私物スマホからChatGPTにアップロード

• 文書作成や要約に使った結果だけを社内に持ち込む

「禁止」にしたつもりが、管理不能な“私物クラウド×AI”という最悪の形を生んでいたわけです。

このパターンを避ける現実的な方法は、以下のようなグレーを管理可能なグレーにするルールです。

• 機密度の低い情報に限り、ChatGPTの業務利用を許可

• 添付ファイルのアップロードは禁止、テキストの一部のみを入力

• Promptや回答のログを残す簡易テンプレートを用意（TeamsやFormsで十分）

完全禁止か全面解禁か、ではなく「どこまでならOKか」を線引きして明文化することが重要です。

SharePointが整理されていないままCopilotを入れて露呈した情報ガバナンス問題

CopilotはMicrosoft 365やSharePoint、Teams、Outlookの既存の権限設計とMicrosoft Graphを前提に動きます。
つまり、フォルダや権限のカオスが、そのままCopilot経由で“露呈”します。

ありがちなケースは次の通りです。

• 過去の全社共有フォルダに「旧人事評価」「退職者の人事情報」が放置

• 実際には見る必要のない部門にも「全社閲覧可」のまま残っている

• Copilotに「Aさんの評価の傾向を教えて」と聞くと、人事しか知らないはずの文書まで候補に出そうになる

ここで慌ててCopilotを疑う前に、情シスが確認すべきは次のポイントです。

• SharePoint・OneDriveの「全社共有」「リンクを知っている人は誰でも閲覧」の棚卸し

• Teamsのチーム/チャネル構成と、ゲスト・外部ユーザーのアクセス権

• 「人事」「経営会議」「法務」など、機密度が高いドキュメントライブラリの分離

Copilotは“権限設計の鏡”です。
入れる前にグランドデザインを描かないと、「AIが危険」ではなく“昔の運用のツケ”が一気に表面化します。

「PoCの条件を決めていなかった」ことが後からボディブローになる話

Copilot・ChatGPTどちらにも共通するのが、「とりあえず数カ月試してみよう」が後で効いてくるパターンです。

PoC開始時に、次の4つを決めていないと、ほぼ確実に揉めます。

• 対象業務（例：議事録作成、メール下書き、Excelの集計など）

• ベースライン（AI導入前に、その業務に何分かかっていたか）

• 成功基準（例：作業時間30％削減、誤字脱字50％減など）

• 評価データの取り方（自己申告なのか、ログ計測なのか）

これを決めないまま「使ってみて感想教えて」で終わると、

• 「便利だった」という声と「大して使わなかった」という声が混在

• 経営層から「結局、投資対効果はどうだったの？」と聞かれて沈黙

• なんとなく契約継続／なんとなく中止という、どちらに転んでも納得感のない結末

PoCは“実験”ではなく“次の意思決定のためのデータ収集プロジェクト”として設計する必要があります。
CopilotとChatGPTの違いを理解する前に、「何をもって成功とするか」を先に定義した情シスほど、導入後の社内合意もスムーズになっています。

技術の裏側から見る：CopilotとChatGPTの“つながり方”の違いを図解で腹落ちさせる

言語モデルは似ていても「どこから何を引っ張ってくるか」がまったく違う

同じOpenAI系のGPTモデルを使っていても、CopilotとChatGPTは「頭脳」は近く、「記憶のつながり方」はまったく別物です。ざっくり言えば、ChatGPTはインターネット側に開いた外部情報エンジン、CopilotはMicrosoft 365やWindowsに張り付いた社内データエンジンです。

イメージしやすいように、情報の流れを整理すると次のようになります。

同じ「文章生成」でも、ChatGPTはユーザーが渡したWordファイルを読み込んで整理するツール、CopilotはそもそもWord・Excel・Teams側に常駐して勝手に社内の関係情報を拾いに行くアシスタントという違いがあります。
この「どこに常駐して、どこからデータを引くか」を押さえないと、セキュリティ設計も利用ルールもズレたまま走り出すことになります。

Microsoft Graph・権限・ログ――情シスが最初に確認すべきチェックポイント

Copilotを技術的に理解するうえで、情シスが真っ先に見るべきなのがMicrosoft Graph、権限設計、ログの3点セットです。

• Microsoft Graph

  Exchange Online、SharePoint、OneDrive、Teamsなどのデータに横串を刺すAPIレイヤー。CopilotはこのGraph経由で「誰の」「どのファイル」にアクセスするかを判断する。

• 権限（アクセス制御）

  Copilot自体が新しい特権を持つわけではなく、ユーザー本人が持つ既存の権限をそのまま肩代わりして操作する仕組み。つまり、SharePointやTeamsのアクセス権がガバガバだと、そのままCopilot経由で“見えてはいけない情報”まで要約される。

• ログ

  操作ログや監査ログをどこまで取得し、どの粒度で確認できるか。PoC段階から「誰が、どのチームの、どんな情報にCopilot経由でアクセスしたか」を監査できるかどうかが、後々の情報ガバナンスの生命線になる。

情シスとしては、「Copilotを入れるかどうか」より前に、Graphで横断されても耐えられる情報構造かを点検しておく必要があります。SharePointの権限やフォルダ構成が整理されていないままCopilotを有効化すると、「昔の人事ファイルが総務以外にもサジェストされる」といったトラブルが起きやすくなります。

ChatGPTの「外向きの頭脳」とCopilotの「社内メモリ」をどう役割分担させるか

実務で一番うまくいっているパターンは、ChatGPTとCopilotを用途でスパッと切る運用です。役割分担の典型は次の通りです。

• ChatGPT（外向きの頭脳）に向いている業務

  • 市場調査やトレンドの整理、競合の分析
  • プレゼン構成案、キャッチコピー、広告文のたたき台
  • プログラミングのサンプルコードやエラーの対処法
  • 社外向けメール・資料の骨子作成

• Copilot（社内メモリ）に向いている業務

  • Teams会議の自動議事要約とアクション整理
  • Outlookメールの文脈を踏まえた返信案の自動作成
  • SharePointの社内規程・マニュアルからの回答生成
  • 過去のExcelやPowerPointを横断して「似た案件」の抽出

ポイントは、機密度の高い社内データはCopilot側、公開情報や一般知識はChatGPT側という線引きにしておくことです。
ChatGPTには「社外に出ても支障がない情報＋抽象化した要約だけ」を渡し、Copilotには「社内の生データ」を扱わせる。この住み分けを社内ポリシーとして明文化しておくと、現場ユーザーも迷いにくくなります。

情シス・DX担当は、「どの種類のデータをどのアシスタントに預けるか」を業務単位でマッピングし、そのうえでChatGPT＝外向きの頭脳、Copilot＝社内メモリ兼秘書という役割を社内説明資料に落とし込むと、経営層にも現場にも説明しやすくなります。

コストだけで選ぶと損をする：個人・中小・大企業それぞれの「賢い組み合わせ」

AIの料金は「月○円」で比較しがちだが、現場で効いてくるのは“何時間取り戻せるか”と“運用に割かれる手間”だ。CopilotとChatGPTの違いは、そのまま「どの財布からお金と時間が出ていくか」の違いになる。

フリーランス/副業ワーカーは「ChatGPT＋必要に応じてCopilot」をどう設計するか

フリーランスのコストはほぼ自分の時給だ。まず抑えるべきは、次の3つの時間食いタスクになる。

• 提案文・営業メールの下書き

• リサーチと要約

• アイデア出しと構成作成

これらはOffice連携が不要なため、ChatGPT PlusやProを優先した方が費用対効果が高い。逆に、WordやExcelでのレポート、顧客向け資料を大量に作る職種では、以下のときだけCopilotを足すとバランスが良い。

• Officeでの整形やグラフ作成に毎日1〜2時間取られている

• 既存のテンプレ文書をベースに作る案件が多い

ChatGPTを「発想と文章のエンジン」、Copilotを「Word/Excelの自動操縦」と割り切ると、二重課金でも最終的な手残りが増えやすい。

中小企業：Microsoft 365未導入かどうかで変わる“最初の一手”

中小企業で失敗しやすいのは「社長がセミナーで聞いたツールをそのまま入れる」パターンだ。特に分かれ目になるのがMicrosoft 365を使っているかどうか。

M365未導入でいきなりCopilotを検討すると、ライセンスやメール移行などのシステム更改コストが一気に跳ね上がる。まずはChatGPTで「議事録の要約」「マニュアル作成」「テンプレ文章」を共通プロンプトで回し、AIに慣れた人と苦手な人の差を可視化してから、次の一手を決めた方が安全だ。

大企業：1ユーザー単価ではなく「運用設計コスト」を含めた総コストの見方

大企業では、月額料金よりも運用設計とガバナンスにかかるコストが重くのしかかる。実務で効いてくるのは次の項目だ。

• 利用ログの管理と監査

• 部門ごとのアクセス権とMicrosoft Graphの設計

• 研修コンテンツと問い合わせ対応

Copilotを全社展開すると、これらを一気に全社員分設計することになる。ChatGPT BusinessやEnterpriseを「社外情報・試作用の頭脳」として先に整備し、Copilotは社内データに触る必要が高い部門から導入すると、情シスの負荷とコストを抑えられる。

「全員に一律Copilot」より「対象業務を絞った段階展開」が結果的に安くなる理由

Copilotは「いつも使う人」と「月に1回も使わない人」の差が極端になりやすい。現場のデータを見ると、活用頻度が高いのは次のような業務だ。

• 会議が多く議事録と要約が頻発する部門

• ExcelレポートやPowerPoint資料を週単位で作る職種

• SharePointやTeamsのファイル検索に時間を取られているチーム

この層にだけ先行導入し、どのプロンプトと使い方で何時間削減できたかを測る。その結果をもとに「第二陣」を決める形にすると、使われないライセンスをほぼ出さずに済む。表面的な1ユーザー単価ではなく、“ムダライセンス”と“情シスの疲弊”という隠れコストまで含めて設計することが、CopilotとChatGPTを賢く組み合わせる近道になる。

戦略なき「全社展開」が危ない：CopilotとChatGPTの正しい導入順序ロードマップ

CopilotもChatGPTも「一気に全社導入」は、ブレーキもハンドルもないまま高速道路に出るようなものだ。ここでは、情シスやDX担当が実務で回しやすい、4ステップの現実的なロードマップに落とし込む。

ステップ1：ChatGPTで“社外情報と汎用タスク”のPoCを回す

最初から社内データに触れるCopilotに突っ込むと、情報ガバナンスの地雷を踏みやすい。まずはChatGPT（Plus/Pro/Businessなど）で「社外情報＋汎用タスク」だけを対象にPoCを回す方が安全だ。

代表的なPoC対象業務の例：

• 市場リサーチ（公開情報のみを入力）

• メール・議事録の下書き作成（個人名や機密はマスキング）

• マーケ資料・提案書のたたき台作成

• コードのリファクタリングやバグのあたりをつける

ここで押さえたいのは「どの職種で、どのプロンプトなら、何時間分の作業が削減できるか」という定量データだ。最低でも以下の2点はログとして残しておくと、後工程が圧倒的に楽になる。

• どの業務で：営業メール作成、Excelマクロの修正など

• どれくらい時間短縮：1件30分→10分、週3時間削減、など

ステップ2：PoCの結果から「Copilotで社内データを解放する範囲」を決める

ChatGPTのPoCで「AIに投げたら早いタスク」が見えたら、次はそのタスクの中で“社内データに触れたら一気に回収できるもの”を選別する。

CopilotはMicrosoft 365やTeams、SharePoint、Outlook、OneDriveと連携し、Microsoft Graph経由でユーザーごとの権限に基づいて情報にアクセスする。その強みを活かすのは次のような領域だ。

• 会議の議事録→要約→タスク抽出（Teams会議＋Outlook予定＋Planner）

• 提案書や報告書のドラフト（過去のPowerPointやWordから要点を検索）

• Excelの売上データからの分析コメント・グラフ案の生成

ただし「解放する範囲」を決めずにCopilotを有効化すると、散らかったSharePointや個人フォルダの“闇データ”まで検索対象になり、アクセス権の漏れが露呈しやすい。
PoC結果をもとに、まずは次のような限定スコープで始めるのが現実的だ。

• 対象部門：営業部＋バックオフィスなど、2〜3部門に絞る

• 対象リポジトリ：部門共有フォルダ、特定のSharePointサイトだけ

• 対象業務：会議要約、定例報告書ドラフト作成など3〜5種類に限定

ステップ3：パイロット部門を決め、アクセス権とガイドラインを細かく詰める

次の壁は「誰がどこまで触れるか」だ。Copilotは権限設計がそのまま情報漏えいリスクに直結するため、パイロット部門でアクセス権とガイドラインをセットで設計する。

アクセス権と運用の整理イメージ：

パイロット部門では、最低でも次のルールを明文化しておくとトラブルが激減する。

• 機密情報（未公開決算、個人情報など）を扱う範囲と禁止範囲

• ChatGPTに入力してよい情報のレベル（外部共有前提の文書だけ、など）

• Copilot経由で検索できるSharePointサイト・Teamsチャネルの一覧

• 誤生成（ハルシネーション）が疑われたときの確認フロー

ステップ4：研修・運用ルール・ログ確認まで含めた“運転免許”の発行

ツールを配るだけでは、AIは「高性能だが事故率の高い社用車」になる。最後のステップでは、研修・運用ルール・ログ確認をセットにした“運転免許制”に落とし込む。

研修で押さえるべきポイントは次の3つに絞ると吸収されやすい。

• プロンプトの基本：質問の分解、NGワード、機密レベルの判断基準

• 使い分けの鉄則：社外向きはChatGPT、社内文書・議事録はCopilot、といった役割分担

• 検証のクセ付け：AIの回答を必ず一次データやExcelの元データで確認する習慣

情シス・DX担当は、利用ログ（どのアプリで、どの時間帯に、どの程度プロンプトが投げられているか）を定期的に確認し、「利用が少ない部門」「リスクの高い使い方をしている部門」を把握する。ここまで設計して初めて、CopilotもChatGPTも“全社で安全に踏み込める武器”になる。

「現場の期待」と「情シスの懸念」がすれ違う典型パターンと、その橋渡しの仕方

「Copilot入れたら、明日から会議資料も議事録もAIが自動で作ってくれるんですよね？」
「その前に権限設計とガイドライン決めないと、社外流出で燃えますよ」
多くの会社で、こんな温度差のある会話が静かに積み上がっています。ポイントは、どちらも間違っていないのに「見る景色」が違うことです。

現場は、ChatGPTで味わった「文章作成や要約の快感」を、CopilotならExcelやPowerPoint、Teamsにも広げられると期待しています。
一方情シスは、Microsoft 365やSharePointのフォルダ構成、アクセス権、ログ管理を頭に浮かべながら、「このままCopilotを解放したら社内のカオスがそのままAIに増幅される」と警戒しています。

両者をつなぐコツは、「AIの種類」ではなく「業務シーン」と「リスクレベル」で会話することです。
例えば、現場の期待値を一度ChatGPT（汎用のAIチャット）で可視化し、「どのタスクをCopilot（Microsoft 365と連携する業務アシスタント）に任せるとインパクトが大きいか」を情シスと一緒に棚卸しする。
このプロセスを挟むだけで、「とりあえず全部Copilotで」という漠然とした期待は、「まずは会議要約とメール下書きから」という具体的なロードマップに変わります。

よくあるチャットのやり取りを分解：なぜ話がかみ合わないのか

典型的なTeams上の会話を、裏にある前提で分解します。

【会話例】

現場：「Copilotって、Wordの企画書も自動で作ってくれるんですよね？」
情シス：「まだセキュリティポリシーも決まってないので、簡単には入れられません」
現場：「また情シスがブレーキかけてる…」

この擦れ違いには、次の前提差があります。

・現場の頭の中

• Copilot＝ChatGPTがWordやExcelの中にいるイメージ

• 「無料のChatGPTでこのレベルなら、有料Copilotはもっとスゴいはず」という期待

• セキュリティは「Microsoftだから安心だろう」とざっくり認識

・情シスの頭の中

• Copilot＝Microsoft Graph経由で社内データにフルアクセスし得るツール

• SharePointやTeamsのアクセス権がそのままAI経由で可視化されるリスク

• ログ管理、監査対応、トラブル時の問い合わせ窓口まで含めた運用負荷

ここで必要なのは、「Copilotを入れるかどうか」ではなく、次の2点を同じテーブルで議論することです。

・どの業務で、どんなAI支援が欲しいのか（現場視点）
・その業務は、社外情報中心か、社内機密を前提とするか（情シス視点）

この2軸で整理すると、「社外情報のリサーチや文章草案はChatGPTでPoC」「社内の議事録や資料作成はCopilotで段階導入」といった線引きがしやすくなります。

「とりあえず触ってみたい現場」VS「ルールがないと不安な情シス」

現場と情シスの心理差を、行動レベルで整理すると次のようになります。

現場は「無料のChatGPTでここまでできる。Copilotなら社内データも自動で扱ってくれるはず」という伸びしろを見ています。
情シスは「社内データを自動で扱うCopilotだからこそ、権限設計を間違えると取り返しがつかない」と見ています。

橋渡しの一手として有効なのは、次の3ステップです。

1. ChatGPTで「現場が欲しいアウトプット」を先に見せる
2. そのアウトプットのうち、「社外情報だけで済むもの」と「社内データが要るもの」を仕分ける
3. 社内データが要る部分だけ、Copilot導入の優先度とリスクを情シスが評価する

この流れにすると、現場の「とりあえず触りたい」がPoCとして意味を持ち、情シスの「ルールがないと不安」も、具体的なチェックポイント（権限、ログ、保存先）に落とし込めます。

情シスが社内向けに配布すると効果的な「Copilot/ChatGPTの使い分け1枚シート」

情シスが「使うな」ではなく「こう使えば安全」というメッセージを出せると、現場との信頼残高が一気に増えます。そこでおすすめなのが、A4一枚の「Copilot/ChatGPT使い分けシート」です。

構成イメージは次の通りです。

【1. 目的別のおすすめツール】

【2. 絶対NGゾーン】

• 個人情報、顧客名、未公開の売上データは、ChatGPTに入力しない

• Copilotでも、「自分が見えてはいけないはずのフォルダが見えたら」必ず情シスに報告

• AIが作った文章・数値は、そのまま提出せず、必ず人がチェック

【3. 相談窓口と更新ルール】

• AIツールに関する質問は、情シス/DX担当の専用チャネル（TeamsのAI相談チームなど）に集約

• シートは四半期に一度見直しし、MicrosoftやOpenAIの仕様変更、料金プランの更新を反映

この1枚があるだけで、現場は「どこまでなら攻めていいか」が分かり、情シスも「守るべきライン」を明示できます。
CopilotとChatGPTの違いを、技術用語ではなく「日々の業務」と「守るべき情報」で翻訳して見せることが、両者のすれ違いを止める一番の近道です。

他記事が触れない“グレーゾーン”：「禁止」でも「全面解禁」でもない落としどころ

「ChatGPTは怖いから全面禁止」「CopilotはMicrosoftだから全部安全」
この両極端の間にこそ、現場で本当に機能している“グレーゾーン運用”があります。

ChatGPTの業務利用ガイドラインで実務的に機能している線引きの例

現場でよく採用されている線引きは、シンプルに言うと「入れていい情報」と「絶対に入れない情報」を分けるルールです。

代表的なルールを整理すると次のようになります。

実務で機能している企業は、次をセットで決めています。

• 「ChatGPTに入れてよい情報の例」を具体的に列挙する

• 「原文そのままでは入れない」前提で、匿名化や要約を求める

• メール本文や資料のドラフトはOKだが、「最終版は人が必ずチェック」と明記する

ポイントは、禁止事項だけでなく「これなら入れてよい」というポジティブリストを用意することです。これがないと、現場は結局私物スマホで好きに使い始めます。

Copilotだからといって「何を入れてもいい」わけではない理由

CopilotはMicrosoft 365やTeams、SharePointと連携し、権限に基づいて社内データを検索・要約します。この構造が誤解を生みがちです。

「社内だから安全」「クラウドだからMicrosoftが守ってくれる」という認識のまま展開すると、次のような問題が起きます。

• 共有設定が緩い古いSharePointライブラリから、過去の給与テーブルが引き出される

• プロジェクト終了後もアクセス権が整理されず、他部署の契約書にCopilot経由で到達できてしまう

• チャットでの“雑談”まで検索対象になり、不要な個人情報が要約に混ざる

Copilotは「今あるアクセス権の状態」を忠実に増幅するだけです。
情報ガバナンスが整理されていない組織ほど、Copilot導入が“棚卸しの遅れ”を露呈させると理解しておく必要があります。

情報漏えいリスクを現実的なコストで抑えるための「運用の工夫」

完全なリスクゼロを目指すと、AI活用は前に進みません。現実的に回っている組織は、技術対策と運用ルールをセットで組み合わせています。

• レベル分け運用をする

  • レベル1: 公開前提情報のみAIツールに入力可
  • レベル2: 匿名化・要約済みなら入力可
  • レベル3: 法務・情シス承認がない限りAI入力禁止

• ツールごとの役割分担を明文化する

  • ChatGPT: リサーチ、文章構成、一般的な質問への回答
  • Copilot: 会議の要約、メール下書き、ExcelやWordの社内ファイル操作、社内ナレッジ検索

• ログの見える化をセットにする

  • Copilotの利用ログを定期的に情シスが確認し、「危ない使い方」の傾向を早期に把握
  • 研修で実際の“ヒヤリハット例”を匿名化して共有し、現場の感覚を合わせる

このレベル感で運用し、「禁止」でも「全面解禁」でもない“納得できる落としどころ”を作っておくと、情シスの不安と現場の期待の両方を現実的なコストで抑え込めます。

今日から使い分けを始める人のためのチェックリスト＆ケーススタディ

「とりあえず両方入れたけど、結局どっちを開けばいいのか毎回迷う」。その“モヤモヤ”を、今日ここで終わらせる。

あなたの会社・働き方に合う“優先順位”を5問で判定する

まずは5問で、自分や自社が「ChatGPT優先」か「Copilot優先」かをざっくり判定する。

以下で「はい」の数を数えてほしい。

1. Microsoft 365（Word/Excel/PowerPoint/Outlook/Teams）を日常的に使っている
2. 社内のファイルサーバーやSharePoint、OneDriveに業務データが大量に眠っている
3. 会議の議事録作成やメール返信、資料作成にかかる時間が致命的に重い
4. 情報システム部門が「個人のChatGPT利用」に強い不安を持っている
5. AI導入は、個人の効率アップだけでなく「組織としての生産性向上」がゴールだ

「はい」の数で、優先順位の目安はこうなる。

この表は「どちらが高性能か」ではなく、どこにAIをつなぐと業務インパクトが最大になるかを判断するためのものだと捉えてほしい。

「まずChatGPTで十分な業務」と「最初からCopilotでないと回収できない業務」

現場レベルで迷いやすいのが、「この作業はどっちに投げるべきか」という判断だ。典型パターンを整理する。

まずChatGPTで十分な業務（ブラウザで完結する“外向きタスク”）

• 新規事業のアイデア出し、企画のたたき台作成

• 顧客への提案メールのドラフト（具体的な社名・金額を抜いた形）

• Web情報を前提にしたリサーチ、比較表の素案作成

• コードのサンプル作成やバグの仮説整理（機密ソースを貼らない前提）

• 社内研修資料のストーリー設計・章立て案の作成

最初からCopilotでないと“コスパが悪い”業務（社内データ密着タスク）

• 過去の議事録、Teamsチャット、メールをまたいだ案件経緯の要約

• SharePoint／OneDrive上の複数のExcelから売上データを引き、PowerPointに自動反映

• Outlookの受信ボックスから、特定顧客のコミュニケーション履歴を整理して要点だけ抽出

• Wordの長大な社内規程・マニュアルを前提にしたQ&A対応

• 部署ごとのアクセス権を踏まえた「見えていい情報だけ」を使った資料作成・要約

ざっくり言えば、社外情報メインの「考える仕事」はChatGPT、社内情報メインの「探す・まとめる仕事」はCopilotが得意だと覚えておくと判断しやすい。

ケーススタディ：バックオフィス／営業／企画での実際の使い分けシナリオ

現場のイメージが湧くように、代表的な3職種で「今日はどちらを開くか」をシミュレーションしてみる。

1. バックオフィス（経理・総務・人事）

• 朝イチ：社内向け案内メールのドラフト

  • ChatGPTで文章のたたき台を作成 → Outlookでトーンを調整して送信

• 午前：就業規則改定案の影響整理

  • Copilotに「就業規則 v3.2の変更点を要約し、人事部向けに3ポイントで説明して」と依頼

• 午後：経費精算ルールのFAQ作成

  • ChatGPTで質問パターンの洗い出しと回答案を作り、最終的にWord＋Copilotで社内文書に整形

2. 営業（BtoBの法人営業）

• 朝：前日の商談ログ整理

  • Teams会議の録画と議事をCopilotで要約し、次回アクションだけを抽出

• 移動中：新規提案のアイデア出し

  • スマホのChatGPTアプリで「この業界のよくある課題」「想定質問」を洗い出し

• 夕方：提案書作成

  • ChatGPTで全体構成とストーリーを作り、PowerPoint＋Copilotで自社実績や価格表を差し込む

3. 企画職・マーケティング

• 午前：セミナータイトルとLPコピー案出し

  • ChatGPTで10パターンのコピー案を生成し、ABテスト候補を選定

• 昼過ぎ：社内の類似施策の振り返り

  • Copilotで「過去1年のマーケティング施策レビュー資料」を横断検索し、成功要因を整理

• 夕方：月次レポート作成

  • ExcelのKPIデータをCopilotに要約させ、PowerPointのレポート原稿を自動生成

どのケースでも共通しているのは、「ゼロ→イチの発想・文章づくり」はChatGPT、「社内データとの連携・整理」はCopilotが担っている点だ。

この役割分担が腹落ちしていれば、「今日はどっちを開けばいい？」で迷う時間そのものが、まるごと削減される。

執筆者紹介

主要領域はAIツール比較と業務効率化。本メディアで「CopilotとChatGPTの違いで迷う前に読む」記事を企画・構成。競合5サイトの調査と検索意図分析にもとづき、情シスやDX担当者が導入判断に使える実務視点の整理と、失敗パターンまで踏み込んだ解説を行うことを重視しています。