CopilotとChatGPTの違いで迷わない 情シスが損しない選び方と使い分け

「Copilotを全社導入したのに、3か月後にログを見たら使っているのは一部の社員だけ」。
「社内ではChatGPT禁止のはずなのに、現場は私物スマホ経由で勝手に使っている」。

今、多くの情シスやDX担当が直面しているのは、この二つの現実です。
ここで共通しているのは、「copilotと chatgpt の違い」を機能や料金で比較しただけで、社内の業務フローと人の動きにどう組み込むかまで設計できていないことです。

Copilotは、メールやドキュメント、会議の内容といった社内の記憶を横断的につなぐ道具です。一方でChatGPTは、社外の知識や言語パターンからゼロから構想し、文章化するための道具です。
どちらが優れているかではなく、「どの業務で、誰の手元に、どの順番で渡すか」を間違えると、ライセンス費だけが出ていき、現場の生産性も安全性もほとんど変わりません。

この記事の目的はシンプルです。

• CopilotとChatGPTを雑な「Microsoft版かどうか」レベルで比べる状態から卒業させる
• 情シスと現場の期待値ギャップを埋め、無駄な全社ライセンスと危険な地下利用の両方を止める
• 「まず誰に、何から渡すか」を決めることで、最小限の投資で最大の効果を取りに行く設計図を渡す

そのために、よくある比較記事が触れない次のようなポイントを、実務視点で分解します。

• 全社一斉にCopilotを配ったのに定着しない典型パターンと、再設計の手順
• ChatGPTを個人課金で使う一部社員だけ成果が伸び、ノウハウが退職とともに消える構造
• ExcelやTeamsで実際に起きる「ブラックボックス化」「誰も読まない議事録」の具体例
• 「全面禁止」が逆にリスクを高めるChatGPTのガバナンス設計
• Copilotだけ／ChatGPTだけ／両方併用、それぞれの落とし穴と使い分けの軸

この記事を読み終えた時点で、あなたは次の三つを自力で決められるようになります。

1. 自社のどの業務をCopilot向き、どれをChatGPT向きと切り分けるか
2. 最初にライセンスを渡すべきキーマンは誰か
3. 「禁止リスト」ではなく、運用ルールと勉強会の設計から攻める導入手順

内容の全体像と、そこから得られる実利は次の通りです。

copilotと chatgpt の違いを「知る」だけなら、他の記事でも足ります。
ここでは、情シスが青ざめる導入失敗と、現場の地下利用という現実から逆算し、「損しない選び方と使い分け」を最後まで落とし込みます。続きを読み進めてください。

「CopilotとChatGPTの違い」を機能表で終わらせないための全体地図

「どっちが高性能か？」で議論しているうちは、情シスも現場も永遠にモヤモヤします。
本当に差がつくのは、“どの仕事の、どの場所に、どちらをはめ込むか”を設計した会社だけです。

情シス視点なら「セキュリティとライセンス」、バックオフィスなら「明日からどこが楽になるか」、DX担当なら「投資対効果をどう説明するか」。
この三者三様の視点を一枚の地図にまとめると、CopilotとChatGPTはこう見えます。

Copilotは「社内の記憶」に強く、ChatGPTは「社外の知恵」に強いという本質

Copilotは、社内の膨大な「記憶の倉庫」にインデックスを貼る道具です。
Outlook・Teams・SharePoint・OneDriveに散らばった会議ログやファイルから「この商談の経緯」「この案件に近い見積り」を引っ張り出すのが真骨頂で、現場から見ると「探す時間を削るパワーアシスタント」に近い存在になります。

一方ChatGPTは、外の世界の知恵を“日本語で噛み砕いて”持ち込む翻訳者兼ブレスト相手に近いです。
「新サービス案を10パターン」「人事制度のトレンドを整理」「営業メールの言い回しを3案比較」といったゼロ→イチの発想や文章磨きで威力を発揮します。

ここを取り違えると、Copilotに「斬新なキャンペーン案」を期待し、ChatGPTに「過去の商談履歴から要点を抜き出せ」と頼む、ミスマッチだらけの世界になります。

9割の比較記事が触れていない「ライセンスだけでは見えないコスト」の正体

CopilotもChatGPTも、失敗パターンは請求額より“使われなかった時間”に現れることが多いです。よくあるのは次の3つ。

• Copilotの全社配布→3か月後ログを見たら、アクティブ利用は数％だけ

• Excelの自動生成マクロが誰にも読めず、改修のたびに外部ベンダー頼み

• ChatGPTを個人課金で使っていたキーマン退職と同時に、プロンプトとノウハウが消滅

どれもライセンス費より、「教育されなかった時間」「共有されなかった知見」「管理されなかったルール」のほうが高くつきます。
ここを見積りに入れていない比較記事は、実務の感覚からすると半分抜け落ちています。

”どちらが良いか”ではなく”どこに組み込むか”で失敗が決まる理由

CopilotとChatGPTは、ハンマーとドライバーの関係に近いです。
ハンマー2本あっても家は建たないのに、「Copilotの精度が」「ChatGPTのモデルが」と道具の議論だけしても、現場のボトルネックは外れたままになります。

導入設計で見るべきは次の3点です。

• どの業務フローの、どの工程を短縮したいのか

• 誰の手元に、どの順番で渡すのか

• 使い方を“属人スキル”にせず、どう資産化するか

ここが決まれば、自然と「ここはCopilot」「ここはChatGPT」「ここは両方いらない」という線引きが見えてきます。
逆に言えば、この設計を飛ばした瞬間から、情シスが青ざめる全社導入の未来が始まります。

まず押さえたい：CopilotとChatGPTを“雑に”比べると必ず迷子になる

「CopilotとChatGPT、どっちが高性能か」で議論が止まった瞬間から、情シスの負け試合が始まる。2つはスペックの競争相手ではなく、役割の違う「配置すべき駒」だと捉えないと、ライセンス費だけが静かに溶けていく。

ここで一度、よくある誤解を“バッサリ”切り分けておく。

「Copilot＝Microsoft版ChatGPT」という雑な理解が、情シスを地獄に落とす

Copilotを「Officeに埋め込まれたChatGPT」と説明してしまうと、現場はほぼ確実に誤解する。
実態に近いのは、次のイメージだ。

情シスが「Copilot入れればメールも資料も勝手に片付く」と期待し、現場は「チャットで相談できるAIが来る」と思い込む。この期待値のねじれが、導入3か月後の「誰も使っていないログ」を生む。

CopilotはあくまでMicrosoft 365の延長線上にある業務支援ツールであり、自由度の高い雑談AIではない。ここをぼかしたまま全社導入すると、「思ってたのと違う」が静かに広がる。

ChatGPTだけで回そうとしてハマる「社内データに一生辿り着けない」問題

一方で、「有料プランのChatGPTが優秀だから、社内はとりあえずこれで」というパターンも危うい。
ChatGPTは社外の知識や文章生成には強いが、そのままでは社内データに手が届かない。

ありがちな行き詰まりは次の通り。

• 提案書の型やアイデアはChatGPTで量産できる

• しかし「自社の売上データ」「過去の議事録」「社内Excelフォーマット」にアクセスできない

• 結局、人間がExcelやメールから手作業で情報を拾い、ChatGPTに貼り付ける

• 時短どころか、「コピー&ペースト職人」が増えるだけになる

AIの性能ではなく、社内クラウド（SharePoint, OneDrive, Teams）との統合有無がボトルネックになる。ここを設計せずにChatGPTだけで押し切ろうとすると、「発想は出るが、具体的な数字に落ちないチーム」が量産される。

【図解イメージ】CopilotとChatGPTを”業務フロー上の位置”で見たときの決定的な差

CopilotとChatGPTを機能一覧で比較しても、判断材料としては薄い。
業務フローのどこに置くかで見ると、一気に整理される。

• 朝：OutlookとTeamsでメール・チャットをさばく → Copilot（社内の文脈処理）

• 午前：顧客向け提案のアイデア出し・構成案作成 → ChatGPT（社外知識・表現の生成）

• 午後：具体的な見積もり、Excel試算、社内報告書のドラフト → Copilot（既存ファイルの再利用・自動化）

• 隙間時間：プロンプトの工夫やテンプレ化 → ChatGPT（思考の型作り）

フロー上で見ると、Copilotは「すでに社内にある情報をどう料理するか」に強く、ChatGPTは「まだ社内にない言葉や構成をどう生み出すか」に強いと分かる。

この“位置”を描かずに「どっちが高性能か」で議論を始めた瞬間、情シスは迷路に入る。最初にやるべきはツール選びではなく、業務フローのどこをAIに渡すかの棚卸しだ。

現場で本当に起きたCopilot導入トラブル：よくある3パターン解剖

「ライセンスだけ大量発注 → ログを見て青ざめる」
Copilot導入の失敗は、機能理解ではなく“現場設計の甘さ”から始まります。

パターン1：全社一斉導入→3か月後ログを見たら「ほぼ使われていなかった」

ありがちな数字は、アサイン数に対して実利用が数％レベル。
情シスがダッシュボードを開いて固まるパターンです。

利用されない理由は「使えない」ではなく、“いつ・どの画面で・どんなプロンプトを打てばいいか”が曖昧だからです。

主なつまずきポイントを整理すると、こうなります。

なぜ「使い方研修1回＋マニュアルPDF」では定着しないのか

多くの企業がやりがちなのは、「1回の集合研修＋マニュアル配布でミッションクリア」扱い。
しかしCopilotは、WordやExcelと違い、“会話の質”を育てないと成果が出ないツールです。

利用が進まない組織の研修は、次の特徴を持ちます。

• Microsoftの画面説明中心で、自社の業務データや資料が一切出てこない

• 「プロンプトテンプレート」を配るが、誰も自分の案件に当てはめていない

• 研修後のログレビューとフィードバックの仕組みがゼロ

定着させる現場は、逆に“毎月15分のミニ振り返り”を標準装備します。

例：

• 営業部：先月の見積書で「Copilotを使った／使わなかった」ペアを比較

• バックオフィス：1つの定型文書を、3回プロンプト改善してどこまで短縮できるか検証

利用率が低い部署に共通する「業務フロー未分解」という病

Copilotが刺さるのは、「同じ型で何度もやる作業」。
ところが利用率が低い部署ほど、業務を“全部ひとまとめの仕事”として捉えがちです。

症状の例：

• 「経理業務」「人事業務」とラベルだけで、

  「請求書チェック」「社内案内メール作成」といったタスク粒度まで割っていない

• 1日の仕事をタイムラインで書き出していないため、

  Copilotを挟める“すき間時間”が見えない

改善の鉄板ステップはシンプルです。

1. 1人1日分の作業を10〜15分単位で棚卸し
2. 「コピペ・要約・定型の書き直し」が入るタスクに★印をつける
3. ★タスクだけを対象に、Copilot前提の手順書を作る

機能説明より、この棚卸しの方が利用率を押し上げます。

パターン2：Excelが一夜にして“黒魔術シート”と化すブラックボックス問題

Copilot for Excelは一度ハマると中毒性があります。
「売上データからグラフを」「この条件で予測」と投げるだけで、関数や分析モデルをそれなりに組んでくれます。

問題は、「それなりに動くが、誰も中身を理解していない」状態が量産されることです。

典型的なパターン：

• 担当者A：「Copilotで作ったから大丈夫です！」

• 担当者B：「参照元がどこか分からず、怖くて数値を直せない」

• 結果：半年後にAが異動し、シートごと凍結

この時点で、そのExcelは“見た目だけ立派な爆弾”になっています。

Copilotが生成した数式・マクロを誰も理解していない状態の危険性

危険なのは、“そこそこ正しい数字が出てしまう”ため、誰も疑わなくなることです。

リスクは主に3つあります。

• 参照範囲のズレに誰も気づかず、意思決定を誤る

• 関数の入れ子構造が複雑すぎて、改修コストがゼロから作り直すレベル

• 「このファイルは触るな」という暗黙ルールができ、属人化がさらに進行

「AIが書いたものは必ず人間が1回分解する」運用の現場ルール例

ブラックボックス化を防ぐには、“Copilotが書いたものを最終成果物にしない”と決めるのが近道です。

現場レベルで機能するルール例：

• 数式・マクロは「AI案→人間がリファクタリングして本番」の2段階制

• 「Copilot生成シート」には、必ず“人間の解説タブ”をつける

  • 使っている主要関数
  • 想定している入力範囲
  • NGな使い方

• 月1回、情シスか上級ユーザーが「危ないシートレビュー会」を行い、危険な作りをリストアップ

Copilotを“数式ライター”ではなく、“試作品を瞬時に作るインターン”扱いにすると、事故が激減します。

パターン3：Teams議事録が自動で出るようになったが、誰も読んでいない

Copilot for Teamsでよく起きるのが、「議事録は山ほどあるのに、会議の質は1ミリも上がっていない」という状態です。

• 毎回の会議で要約・アクションアイテムを自動生成

• 共有まではされるが、誰も開かない

• 翌週も同じ議論を繰り返す

これは、「議事録を作ること」が目的化し、「意思決定を進めること」が置き去りになっているサインです。

「議事録を作ること」と「意思決定を前に進めること」のズレ

現場でよく見るのは、次のようなアンマッチです。

• 会議主催者：

  「議事録さえ残っていれば、後から追えるはず」

• 参加者：

  「自分に関係あるToDoだけ分かればよくて、全文は読む時間がない」

このギャップを放置すると、
「Copilot＝また仕事が増えたツール」と認識され、反発が生まれます。

Copilot議事録から”次の一手”だけを抜き出す仕組みの作り方

鍵は、“議事録を短くする”のではなく、“人別ToDoレポートに変換する”ことです。

実務で機能しやすい設計は次の通りです。

1. 会議テンプレートに、あらかじめ「決めるべきこと」「持ち帰りタスク」欄を用意
2. 会議終了直後に、Copilotへ
   「この会議から、参加者ごとのToDoを箇条書きで整理して」
   と投げる
3. 出力されたToDoを、担当者別のTeamsチャネルやPlannerに自動転記（Power Automate連携）
4. 議事録全文はアーカイブ扱いにし、通知は“自分のToDoだけ”に限定

ポイントは、Copilotを「会議ログの要約ツール」ではなく、「アクション抽出ツール」として設計すること。
この切り替えができた組織から、Copilotは“読むもの”ではなく“動かすもの”へと変わっていきます。

ChatGPTの”地下利用”が招くリスクと、禁止にしてはいけない本当の理由

「情シスが『ChatGPT禁止！』と通達した翌日から、社内の生産性とセキュリティは“地下”に潜る」——現場でよく見る光景です。

無断ChatGPT利用の現場で実際に入力されがちな「危ない情報」の中身

無断利用のログを分析すると、危ない入力はかなりパターン化しています。

• 営業: 見積書・提案書の文章生成のために顧客名＋金額＋条件をそのまま貼り付け

• 人事: 評価コメント作成のために社員名＋評価内容＋トラブル履歴を投入

• 情シス・開発: バグ相談のために内部システムのコード＋接続先URLをコピペ

• 管理部門: 契約書ドラフト作成のために取引先名＋契約条件＋社内ルール全文を入力

ユーザー本人の感覚は「個人アカウントだし、ちょっとくらい」「名前消したから大丈夫」。しかし、実態は機密情報と外部AIのチャット履歴が1対1で紐づいている状態が量産されています。

「全面禁止」の社内通達が、かえってリスクを増やすロジック

禁止にすると安全に見えますが、現場の動きは真逆です。

• 公認ツールがない

→ 仕事量はそのまま
→ 「私物スマホ＋無料ChatGPT」でこっそり対応

• 情シスはログを一切取れない

→ どの部署が何を入力しているか把握不能
→ 問題が起きても再発防止の分析ができない

この構造を整理すると、リスクは次のように逆転します。

「禁止しているから、うちにはリスクはない」は“見えていないだけ”になりがちです。

ガイドラインで必須になる”3つの線引き”——目的・情報粒度・ログの扱い

情シスやDX担当がまず決めるべきは、細かい禁止ワードではなく3本の太い線です。

1. 目的の線引き：何に使ってよくて、何に使ってはいけないか

• 許可: アイデア出し、文章のたたき台、英語メール作成、要約、学習目的

• 禁止: 最終版の契約書作成、役員会資料の“そのまま”生成、評価コメントの丸投げ

2. 情報粒度の線引き：どこまで具体的情報を入れていいか

• 個人名・顧客名・社名は原則NG

• 「A社」「B部署」のような仮名＋抽象化した条件に変換する

• ExcelやWordのファイルを丸ごと投入せず、必要な行・段落に“そぎ落とす”

3. ログの扱いの線引き：履歴をどう残し、どう監査するか

• 業務利用は会社アカウント（有料プランやEnterpriseなど）に限定

• Teamsや社内ポータルに「良かったプロンプト／危なかったプロンプト」を共有するチャンネルを用意

• 月1回、各部門の“代表プロンプト”を情シスがレビューし、セキュリティと品質の両面でフィードバック

この3つを決めて初めて、「ChatGPTの活用」が業務設計の一部になります。
禁止か解禁か、ではなく、「どのレールの上なら全社で安心して踏めるか」を先に引いてしまう方が、結果的にリスクもROIもコントロールしやすくなります。

情シス vs 現場：CopilotとChatGPTをめぐる期待値ギャップをどう埋めるか

よくあるLINE風やり取り：情シスと営業部門の見ている世界の違い

「Copilot買えば、一気にDX進むはず」―情シスの頭の中はRFPとライセンス。
「明日の提案書、誰が書くんだ」―現場の頭の中は今日の案件だけ。ここが最初の断絶です。

架空だが、どの企業でも見かけるLINE風の会話を置いてみます。

情シス：
「Microsoft 365にCopilot入りました。メール・Excel・TeamsでAI支援が使えます」
営業リーダー：
「助かります！（正直、どのボタン押せばいいのか全然わからない）」

1週間後

情シス：
「Copilotの利用率が低いです。積極的に活用お願いします」
営業：
「昨日も今日も提案書づくりで終電…。AIを触る時間をAIで捻出してほしい…」

情シスは「機能一覧」と「セキュリティ」を見ており、営業は「時間」と「成果物」しか見ていません。
この視点差を埋めない限り、CopilotもChatGPTも“高級オフィスチェアを倉庫に積んだまま”の状態になります。

ここで一度、両者の頭の中をテーブルで見える化しておきます。

「CopilotとChatGPTの違い」を語る前に、この認識差を放置したまま比較しても、導入後3か月のログはほぼ必ず「数％しか利用されていない」という結果になります。

経営層への説明資料が「ベンダー資料の焼き直し」になってしまう理由

経営会議に出てくるスライドを思い出してほしいです。

• 「Copilotの主な機能」スクリーンショット

• 「ChatGPTとの比較表」料金とモデル名だけ

• 「業務効率○％向上の期待」

なぜこうなるか。理由はシンプルで、自社の業務プロセスに“座標軸”を持っていないからです。

情シスやDX担当が、MicrosoftやOpenAIの資料をベースに説明を組み立てると、どうしても「機能」「料金」「セキュリティ要件」中心になります。
一方で、経営層が本当に知りたいのは次の3つです。

• どの業務で、どれくらい人件費（=手残り）にインパクトが出るのか

• どのリスク（情報漏えい・判断ミス）をどこまでコントロールできるのか

• 1年後に「やってよかった」と胸を張れる指標は何か

ここを埋めるには、「WordやExcelの機能紹介」ではなく、自社の業務フローにCopilotとChatGPTをマッピングした絵が必要になります。
例えば次のように粒度を落とすと、ベンダー資料の焼き直しから一気に脱出できます。

• 見積作成の標準リードタイムを、Copilotでどこまで短縮できるか

• クレームメールの一次返信を、ChatGPTのプロンプトテンプレートでどこまで自動化するか

• 会議議事録から「意思決定待ちのタスク」をCopilotで抽出し、どの部門の滞留が多いかを可視化するか

ここまで踏み込んで初めて、経営層は「比較表」ではなく「投資判断の材料」としてCopilotとChatGPTを評価できます。

現場インタビューで必ず聞くべき”5つの質問”と、その意図

期待値ギャップを埋める起点は、導入前の現場ヒアリングの質です。
情シスやDX推進が、少なくとも次の5問だけは必ず聞いてほしいです。

1. 「いま一番“時間泥棒”になっている作業はどれですか？」
   • 目的：Copilot/ChatGPTを差し込む“最大のボトルネック工程”を特定するため。
2. 「その作業で、1週間あたり何時間くらい消えていますか？」
   • 目的：PoC後に“時間”ベースでROIを測るためのベースライン取得。
3. 「その作業で触っているデータは、社内だけですか？外の情報も見ますか？」
   • 目的：Copilot向き（社内データ中心）か、ChatGPT向き（社外知識が重要）かの切り分け。
4. 「今、個人的にChatGPTやCopilot系ツールを使っていますか？使っていれば何に使っていますか？」
   • 目的：“地下利用”されているプロンプトと成功パターンを掘り起こし、部門標準に昇格させるきっかけにする。
5. 「もしAIが1つだけ手伝ってくれるなら、どの場面を任せたいですか？」
   • 目的：現場が体感している“ストレスのピーク地点”を把握し、導入初期の成功体験ポイントにする。

この5問は、単にニーズを聞くだけでなく、CopilotとChatGPTの役割分担を設計するためのインプットになります。

• 社内ファイルやメール、Teams議事録が中心ならCopilotを優先

• 企画書の素案、メールテンプレ、クレーム対応の文面改善のように“言葉の質”が重要ならChatGPTを優先

• いずれも混在している業務では、「最初のドラフトはChatGPT」「社内データで肉付けと検証はCopilot」という併用シナリオを設計

情シス視点の「ライセンス管理」と、現場視点の「今日のタスク」を同じテーブルに乗せる唯一の方法が、このレベルの具体的なインタビューです。
ここまで聞ければ、「copilotと chatgpt の違い」は単なる機能比較ではなく、自社の業務フローを再設計するための戦略ツールの違いとして、ようやく意味を持ち始めます。

ケース別：Copilotだけ／ChatGPTだけ／両方併用のリアルな落とし穴

「CopilotもChatGPTも入れたのに、なぜ現場はちっとも楽にならないのか？」
多くの企業がハマるのは機能不足ではなく“組み合わせ方の設計ミス”です。

ケース1：Copilotだけで突っ走った会社がぶつかる「発想の貧血」

Microsoft 365にCopilotを統合した瞬間、社内はざわつきます。「これでExcelもWordも自動化だ！」
ところが3カ月後、情シスがログを開くと利用率は数％台というパターンが珍しくありません。

Copilotは「既にある社内データを元に、要約・整理・変換する」のは抜群に得意ですが、ゼロから新しい企画を起こす“発想筋”は鍛えてくれません。
結果として、会議資料や提案書が「去年の焼き直し＋言い回しだけキレイ」という“発想の貧血”に陥ります。

社内データには強いが、ゼロからの企画・構成が弱くなる理由

CopilotはOutlook、Teams、Excel、Wordの履歴を参照し、「過去の文脈に沿った最適解」を提案します。
この仕組みは、次のような副作用を生みやすいです。

• 過去メール・議事録の要約は速いが、まったく新しい切り口は出てこない

• 「前回の議事録ベースのアジェンダ」ばかり量産され、議論が前に進みにくい

• Excelの分析も「既存カラムの組み合わせ」に偏り、マーケット全体のトレンド視点が抜ける

社内の記憶に閉じているAIなので、どうしても「内向き最適化」に寄ってしまう構造です。

Copilotに足りない「外の言葉」をどう補うか

ここで効いてくるのがChatGPTや他のGPTモデルです。
Copilotの前段に“外の視点を注入する時間”をあえて設計すると、発想の貧血をかなり防げます。

例えば、営業企画なら次のような役割分担が有効です。

• ChatGPT

  • 市場トレンド、競合の提案パターン、他業界の成功事例をブレスト
  • 「あり得る構成案を3パターン」など、骨組みを発想させる

• Copilot

  • 自社の売上データや過去提案書と照合し、「うちの顧客向け」に最適化
  • OutlookやTeamsの会話から、“実際に刺さった表現”を抽出して磨き込む

この外部知識×社内データの二段構えがないと、Copilotは“便利な要約マシン”で止まりがちです。

ケース2：ChatGPTだけで頑張った結果、成果が全部「その人だけのもの」になる

逆パターンもあります。
個人でChatGPT Plusを契約している営業やバックオフィスが、爆速でメール・資料を量産し、成果だけ跳ねるケースです。

• メールテンプレート

• よく聞かれる質問への回答文

• 社内向けの説明資料

これらをChatGPTで作り込み、ブラウザの「下書き」や個人フォルダにだけ保存してしまう。
情シスから見ればログも追えず、ノウハウはその人の頭とChatGPTの履歴の中だけに閉じこもります。

個人課金ユーザーの退職で、一気にノウハウが蒸発する構造

現場でよく見かけるのは、次のような流れです。

1. 一部の社員がChatGPTにハマり、業務効率と品質が目に見えて向上
2. その人の「プロンプトと回答履歴」が、事実上の業務マニュアルになる
3. 異動・退職のタイミングで、その履歴が一緒に消える
4. 残されたチームは「なんかすごかったらしいが、再現できない」状態に

AIはログを残せば残すほど賢く見えますが、ログの持ち主が個人のままだと、組織的には“属人化の極み”です。

部門単位で「プロンプト資産」を残すための最低限の仕組み

情シスやDX担当がまず整えるべきは、高度なプラットフォームではなく「置き場所とフォーマット」です。

• 置き場所

  • SharePointや社内ポータルに「AI活用ノウハウ」専用ライブラリを用意

• フォーマット

  • 「目的」「想定業務」「プロンプト例」「NG例」「改善メモ」を1枚テンプレートに

これだけでも、「神プロンプト」が私物ブラウザの履歴から、部門の共有資産に変わります。
月1回の短時間ミーティングで「失敗プロンプトも含めて共有」すると、現場の解像度は一気に上がります。

ケース3：両方入れたのにカオス化した組織に共通する“役割分担の不在”

CopilotもChatGPTも契約し、「これで万全」と思った瞬間からカオスが始まるケースもあります。

• 現場「メールはどっちで書けばいいんですか？」

• 管理部門「議事録はTeamsのCopilotでいい？ChatGPTで要約したい人もいるんだけど」

• 情シス「セキュリティ観点から、社外データはChatGPT側に寄せたいが…」

「これはChatGPT」「これはCopilot」の線引きがないまま配布すると、
ユーザーは毎回「どっちを開くか」から迷い始め、結局どちらも中途半端な利用に落ち着きます。

「これはChatGPT」「これはCopilot」と線を引く軸の決め方

軸はシンプルで構いません。現場に刺さるのは、次の3つの質問です。

• 社外向けか、社内向けか

• ゼロから発想か、既存データの要約か

• 機密データを含むかどうか

この3軸でざっくり分けると、ルールはかなり説明しやすくなります。

現場に浸透しやすい“シンプルな使い分けマップ”の作り方

PowerPoint1枚で伝えるなら、「まずどっちを開くか」を図にするのが一番早いです。

• Step1：その作業は「新しく考える」か「既にあるものをまとめる」か

  • 新しく考える → ChatGPTを開く
  • 既にある資料・メールを整理 → Copilotを起動

• Step2：機密データが濃い場合は、ChatGPTには要約レベルだけ投げる、と明記

• Step3：部署ごとに「この業務はこのルートで」と3〜5例だけ具体的に書く

情シスやDX担当の役割は、ツールを配ることではなく“迷わないレール”を引くことです。
CopilotとChatGPTの違いを理解したうえで、このレールをどこに敷くかで、3カ月後の利用率とROIは大きく変わります。

「まず誰に、何ライセンスから渡すか」で9割決まる：導入シナリオの設計図

「CopilotもChatGPTも良さそう。でも、誰に何から渡せば“ハズさない”のか？」
ここを曖昧にしたまま全社配布すると、3か月後のログが静かに真実を告げます。「使っているのは数％」。
逆に言えば、最初の配り方だけきちんと設計すれば、後は勝手に広がるとも言えます。

最初にCopilotを渡すと失敗しにくい”3タイプの社内キーマン”

Copilotは「Microsoft 365＋社内データ」に深く刺さるツールなので、最初の3タイプ選びが勝負どころです。

この3タイプに共通する条件は、「自分のアウトプットが、他部署の“型”になる人」です。
ここを外して「とりあえずパワーユーザーに配布」すると、個人芸だけ光って会社としての生産性はほぼ動かない状態になりがちです。

ポイントは、情シスが単独で決めないこと。

• 各部門長に「標準フォーマットを一番触っている人」を1人挙げてもらう

• その人たちを「Copilot一次ユーザー」として、使い方ではなく“業務フローをどう変えるか”を一緒に設計する

このセットで初期ライセンスを絞り込むと、3か月後に「Copilot込みの新しい業務マニュアル」が自然に生まれます。

ChatGPTから始めた方がROIが見えやすい部門の見分け方

一方で、最初からCopilotではなくChatGPTを渡した方が得をする部門もはっきり存在します。共通点は「社内データより、文章と発想が仕事のボトルネックになっている部署」です。

• 営業・営業企画

• 採用担当・人事企画

• 広報・マーケティング

• 管理職（評価コメント、社内メールが多い層）

これらの部門は、Copilotで社内データにアクセスする前に、「文章力と発想力の底上げ」で即効性のあるROIが出やすい層です。

見分ける質問はシンプルです。

• 「毎週、ゼロから文章を作っている業務は何ですか？」

• 「その文章のうち、コピペで済まず“考えて書いている”割合は？」

ここで「提案書の構成」「求人票の文章」「上司への報告メール」といった回答が多い部門は、まずChatGPT有料プラン（個人 or チーム）から始めた方が、“体感できる成果”が早く出る傾向があります。

Copilotと違ってWindowsやOfficeの環境整備も不要なので、PoCのスピードが段違いです。

PoC（試験導入）で必ず数字を出すための「業務単位の切り取り方」

PoCが失敗する典型は、「AI活用」という巨大テーマをそのまま握りしめてしまうことです。現場で有効なのは、“業務単位で切り取る”ことだけ。

切り取りのコツは3つだけです。

• 開始と終了がはっきりしている作業を選ぶ（計測しやすい）

• 週に10回以上発生している業務に絞る（サンプル数を確保）

• 「AI導入前のやり方」をきちんと動画か手順書で残す（比較の証拠）

この単位で、

• Copilotなら「既存ファイルをもとにどこまで自動化できるか」

• ChatGPTなら「ゼロからの文章生成・要約・プロンプトパターン」

を試し、“1件あたり何分浮いたか”を必ず数字で記録します。

情シスやDX担当が経営層に説明する時も、「AIで何かします」ではなく、

• 「提案書1本あたり30分短縮×月80本＝月40時間削減」

という家計簿レベルの数字に落ちているかどうかが、次の投資判断を左右します。ここまで設計して初めて、「CopilotとChatGPT、どちらを増やすべきか」という議論が意味を持ちます。

失敗から逆算する”運用ルール”：プロンプト禁止事項より先に決めること

「禁止ワード一覧を配った瞬間から、AI活用が社内で”冷凍保存”される」。現場でよく見るパターンです。CopilotもChatGPTも、本当に効くのはルールではなく「問い方の設計」から始めた会社だけです。

「禁止ワード」リストより重要な、”AIに聞いてはいけない質問”の定義

まず決めるべきは単語ではなく、質問の種類です。
現場で回しやすいのは、次の3分類です。

社内ガイドラインには、単語のリストより先に「AIに丸投げしてはいけない判断」「そのまま貼ってはいけない情報の粒度」を、日本語で書き切るべきです。
情シスがここを曖昧にすると、現場は「怖いから使わない」か「バレない範囲でこっそり使う」に二極化し、どちらに転んでもROIは出ません。

失敗プロンプトをあえて共有する会社が半年後に伸びる理由

CopilotとChatGPTは、失敗ログの量＝社内の学習速度です。うまくいったプロンプトだけを集めても、現場は応用できません。

現場で成果が出ている組織は、必ず次のような場を持っています。

• 「こう聞いたら、とんちんかんな議事録が出た」スクショ共有

• 「Excelでこのプロンプトを投げたら、黒魔術みたいな数式が出た」事例の分解

• 「この聞き方だと個人情報を入れそうになる」危ない一歩手前ケースの棚卸し

ポイントは失敗した本人を責めない運営にすることです。
「Copilotが変なPowerPointを量産した事件」を笑い話で終わらせず、次のように変換します。

• どこまで社内データを参照させると精度が上がるか

• どのプロンプトだとChatGPTに振った方がクリエイティブな案が出るか

• その違いを、現場の言葉で1行ルールに落とせるか

この「失敗プロンプトから1行ルールを抽出する」作業を続けると、半年後には自社専用のプロンプト集＋アンチパターン集が自然に溜まり、属人化が一気に薄まります。

月1回15分でできる「Copilot／ChatGPT社内勉強会」の回し方

ガチ研修やeラーニングより、月1回15分のミニ勉強会の方が利用率は確実に伸びます。情シス/DX担当が押さえるべき流れはシンプルです。

1. 5分：ベスト＆ワースト事例を1本ずつ紹介

   • CopilotでのExcel自動生成の「良かった例」と「ブラックボックス化しかけた例」
   • ChatGPTでの提案書ドラフト成功例と、トンチンカンな回答の例を並べて見せる

2. 5分：今日からマネできるプロンプトを3本だけ配る

   • メール要約用（Outlook＋Copilot）
   • 会議議事録から「次のアクションだけ抜き出す」プロンプト
   • 営業/バックオフィス向けの定型文章生成プロンプト

3. 5分：質問タイムではなく「次回持ってきてほしい失敗」を募集

   • 「来月、このフォーマットで失敗例を1件持ってきてください」と依頼
   • 部門ごとに1名、ローテーションで発表者を固定

このくらいの軽さでTeamsやチャットに議事要約＋配布用テンプレートを自動投稿しておくと、参加しなかったメンバーにもノウハウが静かに浸透します。

CopilotとChatGPTの違いは機能表ではなく、「どんな問いを許し、どんな失敗を笑い合える土壌をつくるか」で決まります。運用ルールは、禁止リストではなく社内の”聞き方文化”を設計するプロジェクトとして握りにいきましょう。

まとめ：CopilotとChatGPTの違いを知った「あと」に、明日やるべき3ステップ

CopilotとChatGPTの違いは理解した瞬間がスタートラインです。ここから先は、「情報システム部の意思決定」を「現場の手応え」に変える実務フェーズに入ります。明日すぐ動ける3ステップにまで分解します。

今の社内利用を30分で棚卸しするチェックリスト

最初にやるべきは「理想設計」ではなく、足元の実態把握です。30分で済む棚卸し項目を列挙します。

以下をExcelかスプレッドシート1枚に整理します。

• 誰が

• 何のAIツールを

• どの業務で

• どの程度（頻度・時間）

• どんな成果／トラブルが出ているか

チェック用の観点は次の通りです。

• 利用ツール

  • Copilot（Word/Excel/PowerPoint/Outlook/Teamsのどれか）
  • ChatGPT（無料／有料／GPTs利用の別）
  • その他（EdgeのブラウザCopilotなど）

• 業務カテゴリ

  • 文章作成（メール、議事録、社内文書、提案書）
  • Excel作業（集計、関数、マクロ、グラフ）
  • 企画・アイデア出し（営業企画、人事施策、マーケ）
  • 調査・要約（法令、競合、顧客業界情報）

• リスク観点

  • 社外秘データを外部AIに入れていないか
  • 個人課金ユーザーにノウハウが偏っていないか
  • 「禁止」されているが私物スマホで使っている気配がないか

この棚卸し結果は、そのままパイロット導入の候補リストとガイドライン修正ポイントになります。

「とりあえず全員に配る」前に必ずやるべき、パイロット導入の設計

CopilotもChatGPTも、成功している企業は最初から全社展開しません。小さく試し、数字を出し、勝ちパターンをテンプレ化してから広げています。

パイロット設計の最小単位は、「ツール」ではなく業務シナリオです。

ポイントは次の3つです。

• 「誰のどの作業を何分短縮するか」を数字で書く

• Copilotだけ／ChatGPTだけ／併用の3パターンを少数で試す

• 失敗事例も必ずログと画面キャプチャで残す（後の社内勉強会の素材になります）

「全社ライセンスをいきなり買う前に、3業務×各3人の実験で指標を作る」くらいに割り切る方が、最終的なAI投資額は小さく、ROIは大きくなります。

ベンダー資料を鵜呑みにしないための”3つの逆張り質問”

最後に、MicrosoftやOpenAI、SIerから提案を受けるときに必ず投げてほしい逆張り質問を3つ挙げます。これだけで「カタログ説明」から「現場設計」の議論に強制的に引きずり込めます。

1. 「このツールを入れても、全く効果が出ない典型パターンは何ですか？」

   • あえて失敗シナリオを聞くことで、ブラックボックス化や利用率低下のリスクを炙り出します。

2. 「CopilotとChatGPTを両方入れてカオス化した企業は、どこで役割分担を間違えましたか？」

   • 社内の記憶（Copilot）と社外の知恵（ChatGPT）の線引きをどこで誤りやすいか、具体例を出させます。

3. 「御社が関わった案件で、一番小さな単位で成功した”業務シナリオ”は何ですか？」

   • 「部署単位」ではなく「1業務単位」の話をさせることで、自社のパイロット設計に直結する情報を引き出します。

この3ステップを回し始めた瞬間から、CopilotとChatGPTの違いは単なる「機能差」ではなく、自社の業務設計をアップデートするレバーに変わります。情シスが青ざめる全社導入ではなく、「明日から1作業を変える」ところから静かに始めるのが、最も堅実で、最も速い近道です。

執筆者紹介

主要領域はCopilotとChatGPTの「業務フロー設計」と「社内ガバナンス」の整理です。本記事では、情シス・DX担当が直面しがちな導入失敗や地下利用の構造を、機能比較ではなく業務プロセスと運用ルールの観点から分解しています。CopilotかChatGPTかで迷う担当者が、限られた予算で最大の生産性向上と安全性を得るための判断材料と設計の考え方を提供することを目的に執筆しています。