CopilotとChatGPTの比較で迷う情シスに送る併用設計ガイド

「CopilotとChatGPTのどちらを採用するか」で数週間止まっている時点で、すでに社内では静かに手遅れが始まっています。情シスが評価環境でCopilotを試している間に、現場は無料版ChatGPTを勝手に使い込み、情報の持ち出しも、業務フローの“自己流AI化”も既成事実になっていく。導入判断が遅れた企業ほど、あとからガバナンスを敷くコストと摩擦が跳ね上がります。

多くの「Copilot chatgpt 比較」記事は、機能と料金を並べた一覧で終わります。しかし、実務で結果を分けるのは表の中身ではありません。
どこで動くか、何とつながるか、誰がどう使い始めているか──この三つを押さえずにツール単体を比較しても、情シスと現場の温度差だけが広がります。「CopilotだけPoCしたが、現場のChatGPT文化と噛み合わず“思っていたより賢くない”で終わった」ケースが各所で繰り返されているのはその典型です。

このガイドは、CopilotとChatGPTの優劣を決めるためのものではありません。両方が社内に存在することを前提に、「何をCopilotに任せ、何をChatGPTに任せるか」を設計するための実務マニュアルです。Microsoft 365ど真ん中の業務には何を、企画・リサーチ・開発には何を、無料版と有料版をどう組み合わせるか。さらに、ライセンスとコスト、BYOAI対策、AI利用ルール、PoCの判断ラインまで、情シス・DX推進が本当に迷う論点だけを縦串で整理します。

ここで比較表を一度見てください。この記事の前半と後半で、あなたが何を持ち帰れるかを数秒で掴めます。

この記事を読み進めれば、「Copilotを全社導入するか、ChatGPTの有料版に寄せるか」で迷う時間はほぼ消えます。代わりに、自社の業務フローと現場の実態に合わせて、CopilotとChatGPTを併用する設計図が手元に残ります。
ツール選びではなく、役割分担とルール設計で差がつくフェーズに入っている今、「比較表だけで判断する」発想をここで終わらせてください。

いきなり「CopilotかChatGPTか」で迷うと必ずハマるワナ

「CopilotとChatGPT、どっちが優秀か？」
この問いから入った瞬間、情シスもDX担当も、静かに“負け戦”が始まります。

なぜか。現場ではすでに、そんな議論そっちのけで「両方使っている」からです。

Copilot vs ChatGPT論争が、現場の実態とズレている理由

情シス会議室のホワイトボードには、こう書かれがちです。

• Copilotの長所・短所

• ChatGPTの長所・短所

• どちらかに統一する方針案

一方、現場フロアで起きていることはまったく違います。

• 昼休みに無料版ChatGPTでメール案を作っている営業

• 個人アカウントのChatGPTでコード修正しているエンジニア

• 社外の生成AIサービスで提案書ドラフトを作る企画担当

つまり、「Copilot vs ChatGPT」を決めたがるのは管理側の発想で、ユーザー側の行動は“BYOAI（二刀流）前提”になっているのが実態です。

このギャップを一度整理すると、議論の軸が変わります。

CopilotかChatGPTかではなく、「現場が二刀流になる前提で、どう安全に回すか」が本来の論点になります。

日本だけAI活用が伸びない、本当のボトルネックはツール選びではない

調査データを見ると、世界的には生成AI利用率が急伸しているのに、日本企業の業務利用は明らかに遅れています。
ここで多くの組織が言い訳に使うのが「どのツールが最適か、まだ判断できない」というフレーズです。

しかし、現場で見えているボトルネックは別のところにあります。

• 「AIを使ってもいい業務」と「まだNGな業務」の線引きがない

• 利用ログや監査の設計がないまま、導入のGO/NGだけ議論している

• PoCの目的が「うまくいった事例集め」になっていて、リスク検証が欠落している

つまり止まっている理由は、技術ではなく“ルールと設計の不在”です。

ツール選びより先に決めるべきは、次の3点です。

• どのデータにAIを触らせてよいか（機密区分）

• どの業務で成果が出たら「正式採用」と見なすか（KPI）

• 誰がどこまで責任を持つか（ガバナンス）

この土台がないまま「Copilotにするか、ChatGPTにするか」を議論しても、導入会議が長引くだけで、現場の生産性は1ミリも上がりません。

「無料ChatGPTで十分」という判断が、あとから効いてくる怖さ

現場のヒアリングで頻出するのが次のパターンです。

• 「とりあえず無料のChatGPTだけ許可」→ルールなしで放置

• 半年後にCopilotや有料版導入を検討

• しかし、現場はすでに「好き勝手な使い方」がクセになっている

ここで何が起きるか。

• いまさらガバナンスを敷こうとすると、「なんで今さら縛るのか」という反発

• 機密情報を外部に投げていた履歴が見えてきて、火消しからスタート

• 「有料版にすると逆に使いづらくなった」という印象だけ残る

無料版を“お試し”で解禁するときほど、情シスが先に決めておくべきポイントがあります。

• 機密情報の持ち出しNGラインを明文化して周知

• 社員アンケートやログで「どの業務で使われているか」を把握

• 後でCopilotや有料版に移行する前提で、「やっていいこと・ダメなこと」を最初から共通ルールにする

「無料で様子見」は、うまくやれば現場ニーズの宝の山になりますが、放置すると後から統制を敷けなくなる“地雷原”になります。

CopilotかChatGPTかで迷う前にやるべきことは明快です。
現場のリアルな利用実態を洗い出し、「二刀流になる前提」と「無料利用からのソフトランディング設計」を先に固めること。この順番を守った組織だけが、次のステップ（性格差の整理・導入設計）で迷わなくなります。

まず押さえるべきCopilotとChatGPTの“性格差”をプロ視点で整理する

「どっちが高性能か」ではなく、「どんな世界観で動くAIか」を押さえないと、情シスもDX推進も必ず迷子になります。ここを外したまま料金や機能だけで比較すると、PoC後に「思っていたのと違う」が量産されます。

どこで動く？ 何とつながる？ CopilotとChatGPTの土台となる世界観の違い

CopilotとChatGPTは、同じGPTモデル系のAIでも“生息地”がまったく違います。現場での肌感に近い整理は次の通りです。

Copilotは「Microsoft 365の中に住んでいるAIアシスタント」で、既存の文書やメール、会議情報を参照しながら業務を支援します。一方でChatGPTは「クラウド上の汎用AIチャット」で、ブラウザだけあればどこでも動きますが、社内データとの統合は標準では行いません。

現場でよく起きるのは、情シスがCopilotの検証を進めている裏側で、企画や開発チームがすでにChatGPT PlusやGPTsを使い倒しているパターンです。この“二重文化”を前提にしない設計は、ほぼ確実に後から歪みます。

セキュリティ・ログ・権限管理――情シスが最初に確認しておくべきポイント

CopilotとChatGPTを比較する時、情シスが真っ先に見るべきは「AIそのものの賢さ」ではなく、セキュリティと可視化の作りがどこまで自社標準に載るかです。

• Copilot

  • Microsoft 365の権限モデルをそのまま継承
  • SharePointやOneDriveのアクセス権を越えて情報を見ない設計
  • 監査ログや利用ログが既存のMicrosoft管理基盤に統合される
  • データはMicrosoftクラウド内で完結（商用利用前提）

• ChatGPT（OpenAI公式サービス）

  • 無料版は基本的に個人利用前提
  • Plus/Team/Enterpriseでオプトアウト設定やログ管理の選択肢が増える
  • ブラウザからの直接入力が多く、機密情報持ち込みリスクが高い
  • BYOAI状態だと「誰が何を投げているか」を情シスが把握できない

Work Trend Indexなどの調査でも、「社員の多くが上司に黙ってAIツールを持ち込んでいる」ことが示されています。無料ChatGPTを放置した組織ほど、後からCopilotやChatGPT Enterpriseを導入してガバナンスをかける際、「今さら監視されるのは嫌だ」という心理的な反発が起きやすくなります。

技術的なセキュリティより前に、この“見えない利用”をどう可視化するかを設計しておかないと、ツール比較そのものが空振りになります。

「Office作業の延長」か「業務横断の相棒」か──利用シナリオから見る棲み分け

実務での棲み分けを一言でまとめると、Copilotは「社内ドキュメントに強いAI秘書」、ChatGPTは「業務横断の相談役＋コーディングパートナー」です。

• Copilotが刺さりやすいシーン

  • 会議の議事要約をTeamsから自動生成し、要点やToDoを整理
  • Outlookで長文メールへの返信案を、そのまま文脈を参照して作成
  • Excelで売上データを要約し、グラフ付きのPowerPointを下書き生成
  • 過去の社内資料を横断検索し、「このテーマの社内ナレッジ」を抽出

• ChatGPTが生きるシーン

  • 新規事業のアイデア出しやペルソナ設計、キャッチコピーのたたき台作成
  • コードやスクリプトの生成・リファクタリング・エラーメッセージの解説
  • 市場動向や技術トレンドの整理など、外部情報を前提にしたリサーチ
  • 社内ツールとは無関係な文章作成（Web記事案、マニュアル雛形など）

両者が“どっちでもできる”タスクこそ、後の章で扱う業務設計がものを言います。現場は必ず「二刀流」になります。情シスとDX推進がやるべきなのは、どちらかを排除することではなく、「どのデータと業務をどのAIに任せるか」を最初に線引きしておくことです。

競合サイトが触れない「Copilotだけ検証して失敗する」よくあるパターン

「まずはCopilotを情シスでテストしてから」──この一手が、現場との信頼残高をゼロにする地雷になることが多いです。Copilot vs ChatGPTの比較以前に、検証の設計そのものが古いケースを3パターンに分解します。

情シス内だけで検証し、現場がすでにChatGPT文化だったケース

情シスの会議室では「AIはこれから」「PoCで様子見しよう」。
一方、現場フロアでは、すでに無料版ChatGPTがブラウザとスマホでフル稼働している──ここがギャップの起点です。

典型的な流れはこうなります。

• 情シスがCopilot for Microsoft 365を少数ライセンスで導入

• テストユーザーは情シス＋一部の管理職のみ

• 検証観点は「Wordでの文章生成」「Excelの関数支援」程度

• その間、現場はChatGPTで議事録要約やメール下書きを日常利用

• 後からCopilotを展開しても「ChatGPTで十分」と受け止められる

このとき起きるのは技術的な失敗ではなく、期待値設計の失敗です。

CopilotとChatGPTの“文化衝突”を整理すると、こうなります。

導入前にやるべきは、Copilot比較ではなく「現場がすでにどのAIをどんな用途で使っているか」の棚卸しです。
Work Trend Indexが示す通り、世界的にも多くの社員が上司に黙ってAIツールを持ち込んでおり、日本企業でも同様の傾向があります。ここを見ずにCopilotだけ検証すると、PoC結果が現場のリアルと完全にズレます。

テストシナリオが“きれいすぎて”本番導入後に破綻した実例パターン

「お題がきれいすぎるPoC」は、AI導入のあるある失敗です。

情シスが作りがちなシナリオは、次のようなものです。

• フォーマットが整った議事録を要約させる

• 事前に用意したExcelサンプルでグラフ作成を試す

• 問い合わせメール文面のテンプレを整形させる

どれもCopilotのデモとしては美しい一方、現場の実態はこうです。

• 途中から参加した会議で、議事録がバラバラ

• Excelは手入力の抜け漏れや、列定義の揺れが前提

• メールは上長の「クセの強い赤入れ」が日常

結果、「PoCでは動いていたのに、本番だとイマイチ」と見なされ、現場のAI温度が一気に冷えるパターンが頻発します。
実際、PoC後のヒアリングでよく聞かれる声は「AIに仕事を奪われる恐怖」よりも、「思っていたより賢くない」という失望です。

テストシナリオを作る際の最低ラインは、次の3点です。

• “汚れたデータ”で試す

  乱れたExcel、途中からの議事録、過去メールの生データをそのまま使う

• 「AI前提の業務フロー」を混ぜる

  例えば「箇条書きだけ人が作り、文章生成はAIに投げる」など、業務プロセス自体を変えた前提で検証する

• ChatGPTとの“二刀流シナリオ”で比べる

  「Copilotでここまで」「ここから先はChatGPTで発想拡張」といった役割分担をテストに含める

ツール単体の機能比較から、「業務設計を含めた実運用シナリオ比較」に視点を上げない限り、どれだけ精度の高いモデルでも“期待外れ”評価を食らいます。

BYOAI（勝手AI導入）を放置したままCopilotを導入して炎上する流れ

今、情シスが最も見落としやすいのが、BYOAI（Bring Your Own AI）です。
Work Trend Indexなどの調査では、「上司に知らせずにAIツールを仕事で利用している」社員が多数派であることが示されています。

典型的な炎上パターンはこうです。

1. 無料版ChatGPTが社内で黙認状態
   • 特にルールはなく、「機密は入れないでね」程度の口頭注意のみ
2. その間に、現場では
   • 見積書のたたき台
   • 顧客向けメールの下書き
   • 会議の要約
     などがChatGPTにどんどん流れ込む
3. 後追いでCopilot導入を決め、利用ルールとガバナンスを整備
4. ここで初めて、ChatGPTへの入力ログが問題化
   • 「じゃあ今までの利用は全部NGだったのか」
   • 「今さら有料版やCopilotに縛られるのは納得感がない」

結果として、「Copilotはガチガチで使いにくい」「無料ChatGPTのほうが自由でいい」という空気が強まり、正式ツールより“野良AI”が好まれる逆転現象が起きます。

これを防ぐには、導入前に次の3ステップを踏む必要があります。

• 現状調査

  匿名アンケートなどで、「どのAIを」「どの業務で」「どのデータを」使っているかを把握する

• “禁止”ではなく“退避ルート”を示す

  「機密情報はこの範囲」「顧客情報を扱う場合はCopilot側を使う」など、ChatGPTとCopilotの使い分けガイドラインを先に出す

• 段階的な“ソフトランディング”を設計する

  いきなり無料ChatGPT全面禁止ではなく、

  • 有料版ChatGPT / ChatGPT Enterpriseへの移行
  • Copilotとの併用ルール
    をセットで提示し、現場の自由度を完全には奪わない

CopilotかChatGPTかで迷う前に、本当に向き合うべきなのは「すでに社内に入り込んでいるAI文化をどう公式ルールに昇華させるか」です。
ここを押さえておけば、次の章で扱う「Copilot向きの仕事／ChatGPT向きの仕事」の切り分けも、はるかにスムーズに進みます。

「Copilot向きの仕事」と「ChatGPT向きの仕事」を、実務で切り分ける視点

「全部Copilotで」「うちはChatGPT一本で」――この発想のまま走ると、現場はほぼ確実に”二刀流”になります。先に仕事の種類ごとに役割分担を決めておくかどうかが、生産性とガバナンスの分かれ目です。

会議・メール・資料作成──Microsoft 365ど真ん中業務でのCopilotの強み

Copilotが本領発揮するのは、「すでにMicrosoftに溜まっているデータ」を素材にする作業です。情シス目線では、ここを押さえると投資対効果が一気に読みやすくなります。

Copilotが向いている代表的な業務と理由を整理すると、こうなります。

現場でありがちな失敗は、「Copilotのデモだけ見て、実際のファイル権限やTeamsの運用を見直さない」ケースです。
例えば、議事録要約を試したのに精度が低いと感じる背景には、次のような構造的な問題がよく潜んでいます。

• 会議の録画やチャットログがそもそも保存されていない

• 社外共有の会議ばかりで、社内テナントの情報が乏しい

• 文書や議事録が個人PCにバラバラ保存されていて、Copilotが参照できない

Copilotは「魔法」ではなく、Microsoft 365の情報設計をそのまま増幅するエンジンです。
権限設計とSharePoint/Teamsの情報整理にテコ入れしないままCopilotを導入すると、「思ったより賢くない」という失望だけが残りがちです。

企画・リサーチ・コーディング──ブラウザ完結のChatGPTが生きるシーン

一方で、ChatGPTが輝くのは「社内システムに閉じない、外の世界とつながる仕事」です。
特に、経営企画やDX推進のように、社外の情報と仮説思考を回す職種では、Copilot単体ではカバーしきれない領域が広がっています。

ChatGPTが向いている代表的なシーンは次の通りです。

• 企画・アイデア出し

  • 新規サービス案のブレスト
  • 他業界の事例整理や比較
  • ペルソナ設計やカスタマージャーニーのたたき台作成

• リサーチ・情報整理

  • 公開レポートの要点要約
  • 複数記事を前提にした賛否整理
  • 英語資料の要約＋日本語での解説生成

• コーディング・技術検討

  • サンプルコード作成やリファクタリング案
  • 異なる言語へのコード変換
  • API仕様やエラーの意味の平易な説明

ChatGPTはブラウザ完結で使えるため、「Microsoft 365に閉じない業務横断のアシスタント」として機能します。
ここを無視してCopilotだけを正規ツールにすると、現場はほぼ間違いなく次のようなBYOAIパターンに流れます。

• 企画職やエンジニアが、上司に黙って無料版ChatGPTを使い始める

• 情シスが気づいた時には、既に「ChatGPT文化」が部署内に根付いている

• 後からセキュリティルールや有料プラン導入を提案しても、「今のままで困っていない」と反発される

この流れを前提として押さえるべきポイントは、「企画・開発系の仕事は、最初からChatGPTの利用を前提にガイドラインを作る」ことです。禁止するのではなく、許容範囲とNGラインを明文化した方が、結果的に情報漏えいリスクを抑えられます。

“どっちでもできる”タスクをどう振り分けるか？ 業務設計の考え方

難しいのは、「CopilotでもChatGPTでも一応こなせてしまうタスク」の扱いです。ここを放置すると、ユーザーごとに使い分けがバラバラになり、サポートも教育も破綻します。

代表的な“どっちでもできる”タスクを、実務での振り分け基準と合わせて整理します。

業務設計の現場で有効なのは、「ツールから決める」のではなく「情報の所在とリスクから決める」という順番です。

1. そのタスクで扱う情報は、主にどこにあるか
   • Microsoft 365の中か
   • Webや社外資料か
2. そのタスクで、情報漏えいや誤回答のリスクはどこまで許容できるか
3. ログをどこまで追跡したいか（監査・エビデンスの観点）

この3点を軸に、情シスが「Copilot向き」「ChatGPT向き」「併用OK」のマップを作り、部門長とすり合わせる。
そのうえで、ユーザー教育では「ツール名」ではなく「シーン別の使い分けストーリー」として伝えると、現場は一気に動きやすくなります。

CopilotとChatGPTの比較は、機能表では決まりません。
「会議」「メール」「企画」「開発」ごとに、どの情報を、どのAIに、どこまで任せるかを決めた企業から、確実にリードを取り始めています。

情シス視点でしか語れない「ライセンスとコスト」のリアルな見積もり方

「CopilotかChatGPTか」の議論が、いちばん現実味を失うのがお金の話です。
情シスがやるべきは「単価の安い方を選ぶ」ではなく、「社内の使われ方を前提にしたコスト設計」です。

1ユーザーあたりの単価だけ見て決めると失敗するワケ

Copilot for Microsoft 365もChatGPT Plusも、表面だけ見ると「月額×人数」の話に見えます。
ただ、現場でよく起きるのは次のパターンです。

• 一律で全員にCopilotを配ったが、実際に毎日使うのは3割だけ

• 逆にChatGPTは「無料版のまま野放し」で、Plusをつけるべきヘビーユーザーが自腹運用

単価だけを見る代わりに、「1時間あたりいくら価値を出すか」まで落とすと判断が変わります。

「1ユーザー月額×人数」ではなく、「1人あたり月何時間の削減が出そうか」を部門別にラフでも試算するだけで、投資判断の精度が一段上がります。

利用率の山谷と「誰から配るか」で、全体コストはここまで変わる

Work Trend Indexなどの調査でも、「すでにAIを使っている人」と「ほぼ触っていない人」の二極化がはっきり出ています。
ここを無視して「全員一律ライセンス」をやると、情シスの財布が一気に冷え込みます。

おすすめは、利用率の“山”にだけ最初に配る設計です。

• BYOAIで既にChatGPTを使い込んでいる層

  → ChatGPT Plus or GPTsで強化し、正式ルートに取り込む

• 会議・メール・Excel・PowerPointに時間を吸われている層

  → Copilot for Microsoft 365を優先配布し、可視化しやすい時短効果を取りに行く

• ほぼAI未経験のバックオフィスや一部門

  → 最初から有償ライセンスをばらまかず、“見る専”から始めて波及を待つ

• 配布順を誤ると起きやすいこと

  • 「PoC対象なのに、そもそもAIを触らない人」が多く、利用率グラフが真っ平ら
  • 逆に、Plus自腹勢の熱量が高すぎて、「社内公式より個人契約の方が快適」というねじれ

誰から配るかの設計だけで、同じ予算でも“成果の見え方”がまったく変わります。

無料版ChatGPT／Plus／Copilot for Microsoft 365をどう組み合わせるか

現場のリアルを踏まえると、CopilotとChatGPTは「どちらか」ではなく棲み分け前提のハイブリッド運用が前提になります。

ポイントは3つあります。

• 無料版ChatGPTを「恒久ライン」と誤認させない

  無料版のままルール無し運用が長引くほど、「今さら有償に切り替えづらい」心理的ハードルが上がります。

• PlusとCopilotを別予算で見るのをやめる

  「M365のオプション」と「SaaS個別契約」を切り離さず、“AIワークスペース予算”として一体管理した方が、ガバナンスも説明もしやすいです。

• PoCでは“併用時の絵”まで見る

  Copilot単体、ChatGPT単体のPoCだけだと、実運用で必ず起きる「二刀流」を見落とします。

情シスとしては、「どのツールが安いか」ではなく、「どの組み合わせなら、社内のBYOAIを公式レールに載せ替えられるか」を判断軸に置くと、CopilotとChatGPTの比較が一気に腹落ちします。

実際にあった/起きうるトラブルから学ぶ、「AI利用ルール」の作り方

CopilotかChatGPTかで悩む前に、本気で決めるべきなのは「ツール」ではなく「線引き」です。AI利用ルールを甘く見ると、情シスと現場の信頼残高は一気にマイナスになります。

社員が機密情報をChatGPTに投げていたと発覚したケースの火消しプロセス

「無料ChatGPTに顧客リストが貼られていた」──今、情シスが最も聞きたくない一報です。実際には、以下のような順番で火消しを進めるとダメージを最小化できます。

1. 事実確認と範囲特定
2. リスク評価（法務・情報セキュリティ・顧客影響）
3. 対外説明の方針決定
4. 社内ルールとツールの是正

ここでのポイントは、「犯人捜しから入らない」ことです。Work Trend Indexが示す通り、世界的に見ても多くの社員が上司に黙ってAIツールを持ち込んでいます。つまり個人の暴走ではなく、仕組みの欠落と捉えるべきです。

火消しと同時にやるべき“現実解”は、CopilotとChatGPTの正規ルートを用意し、グレーなBYOAIを徐々に収束させることです。

「AIの回答を鵜呑みにしてミス」が起きたとき、責任はどこに帰着するか

CopilotでもChatGPTでも、「AIが言ったからやりました」は通用しません。責任の所在を曖昧にしたまま全社展開すると、最初のトラブルでプロジェクト自体が止まります。

現場で整理しやすいのは、責任のレイヤーを分けて定義することです。

• ツールレイヤー: MicrosoftやOpenAIが提供するAIモデルの特性・制限

• 組織レイヤー: どの業務で使ってよいか、どこで必ず人がチェックするか

• 個人レイヤー: 最終的な承認者は誰か、どこまでAIの提案を検証する義務があるか

社内規程としては、例えば次のように書き分けます。

• AIは「起案支援ツール」であり、決裁権限は一切持たない

• AIが生成した文章・コード・分析結果は、提出前に人間が妥当性を確認する義務を負う

• 確認を怠ったことによるミスは、従来の業務ミスと同じ扱いとする

CopilotはメールやWord、Excelに深く統合されている分、「そのまま送信しやすい」危険があります。逆にChatGPTはブラウザ上のチャットというワンクッションがあるため、「コピー前に目を通す」習慣は付きやすい。この性格差も、ルール設計で補正するべきポイントです。

禁止ではなく“線引き”をするルール設計と、教育コンテンツの中身

「AI利用を一律禁止」は、BYOAIを地下に潜らせるだけです。CopilotとChatGPTを比較したとき、現場は必ず両方を使い分け始めます。そこで有効なのが、禁止より“色分け”するルールです。

ルールだけ配っても、行動は変わりません。現場が腹落ちする教育コンテンツに必要なのは、次の3点です。

• 悪い例の“ガチ事例”

  「無料版ChatGPTに顧客社名を入れた結果、後から有料版やCopilotの導入時に心理的抵抗が高まった」など、実際に起きているパターンを一般化して伝える。

• CopilotとChatGPTの役割の違いを、業務シーンで見せる動画・ハンズオン

  会議議事録ならCopilot、リサーチや企画草案ならChatGPT、のように具体的に使い分けを体験させる。

• プロンプト例とNG例のセット配布

  「Excelのマクロを生成させる指示」「Outlookメールの要約」など、Microsoft 365に直結したサンプルを中心に。

情シスやDX推進が目指すべきゴールは、「AIを怖がらせるルール」ではなく、安心してCopilotとChatGPTを比較・併用できる“ガイドレール”を敷くことです。ここが固まれば、その先のライセンス設計もPoCも、一気に設計しやすくなります。

CopilotとChatGPTを“両方使う前提”で設計するハイブリッド運用のススメ

「Copilot派か、ChatGPT派か」で悩んでいるうちは、現場はもう“二刀流”で走り出しています。情シスがやるべきは、派閥決めではなく「役割決め」です。

先に決めるべきは「ツール」ではなく「社内での役割分担マップ」

まず握るべきは「誰が・何を・どのAIでやるか」のマップです。ツール比較より先に、業務を棚卸ししたほうがブレません。

典型的な中堅企業なら、最低でも次の3レイヤーに切ります。

• 個人作業（メール、議事録、日報、資料ドラフト）

• チーム業務（会議、プロジェクト管理、ナレッジ共有）

• 全社横断（規程作成、経営資料、DX企画、データ分析）

そのうえで、CopilotとChatGPTの「守備位置」をこう決めておくと迷いが減ります。

この表をベースに、「この業務は原則Copilot」「この業務は原則ChatGPT」「どちらでもOK」の3色で塗り分けると、現場の混乱が一気に収まります。

情シス・現場・経営、それぞれの立場で必要なダッシュボードと指標

ハイブリッド運用は、「見える化」がないとすぐに崩れます。ロール別に見るべき指標を分けておきます。

• 情シスが見るもの

  • Copilot利用率（ライセンス配布者のうち実利用者の割合）
  • 時間帯別・アプリ別利用傾向（Excel偏重か、Teams中心かなど）
  • ChatGPTのアクセスログ（ドメインからの利用状況、BYOAIの兆候）

• 現場マネージャーが見るもの

  • 会議時間の削減率（会議時間/件、議事録作成時間の変化）
  • メール・資料作成のリードタイム短縮
  • 「AIを使ったアウトプットの質」に対するチーム内フィードバック

• 経営が見るもの

  • AI活用による残業時間・外注費の削減額
  • AI活用プロジェクトの売上・利益への寄与
  • BYOAIリスク指標（無許可ツールの種類・利用頻度）

ここでのポイントは、「インストール数」ではなく「現場が体感している時間・コスト・品質の変化」を指標にすることです。ライセンス本数だけ追うと、早い段階で意思決定を誤ります。

PoC3ヶ月で何を見るか？ 続ける/やめる/拡大するの判断ライン

PoCを「なんとなく3ヶ月やってみました」で終わらせると、二度と予算が戻ってきません。最初の3ヶ月は、CopilotとChatGPTをこう捉えます。

• 1ヶ月目：“行儀の悪い現状”を炙り出すフェーズ

  • ChatGPTの実利用状況（無料版・Plus含む）を把握
  • BYOAIツールの棚卸し
  • 代表的な業務フロー（会議→議事録→メール→報告書）を1〜2本選定

• 2ヶ月目：役割分担マップの仮説検証フェーズ

  • 選定フローにCopilotとChatGPTを組み込んでみる
  • 「どこで詰まるか」「どこで二重入力が発生するか」を記録
  • 現場ヒアリングで「期待値ギャップ」と「怖さ」を洗い出す

• 3ヶ月目：続ける/やめる/拡大するを決めるフェーズ

  • 業務別に、時間削減・ミス削減・満足度の3軸でスコア化
  • Copilot：特定部門での深掘りか、全社展開かを判断
  • ChatGPT：無料放置から、Plus/Enterpriseやガイドライン付き利用へ格上げするかを決定

判断ラインはシンプルで構いません。

• 「1件あたり○分以上削減できた業務」は拡大候補

• 「AIのせいで確認作業が増えた業務」は設計を見直すか一旦やめる

• 「現場がChatGPTを手放したがらない領域」は、ガバナンスを優先的に整備

CopilotとChatGPTの比較で悩む時間を、「役割分担マップ」と「3ヶ月の検証設計」に振り替えた企業ほど、AI活用の立ち上がりが圧倒的に速くなっています。

これから導入する企業が踏み抜きがちな「古い常識」と、そのアップデート

「CopilotとChatGPTをまだ入れていない会社」は、遅れているのではなく、これから地雷原に足を踏み出す会社です。怖いのは「未導入」ではなく、「古い常識のまま導入すること」です。

「AIは精度が上がってから導入すればいい」という考えが危険な理由

AIの精度を、ウイルス対策ソフトやERPのような「完成度」で判断すると確実に読み違えます。今のAIは“そこそこ賢い部下を全員に1人ずつ配るツール”に近く、精度より先に「前提条件」が効いてきます。

主な前提条件を整理するとこうなります。

精度が上がるのを待っている間に進むのは、技術よりも「現場との情報格差」です。Work Trend Indexでも、上司に黙ってChatGPTを使うユーザーは世界的に増えています。精度より先に、

• どこまでの情報をAIに投げてよいか

• AIの回答をどこまで信用してよいか

• ログをどこまで追える環境か

を決めないと、「誰も正式導入していないのに、事故だけは起きる」状態になります。

「まずは一部門で静かに試す」は、今のAI時代には通用しない

クラウド以前のPoCの常識でAIを扱うと、ほぼ確実に逆風を生みます。特にCopilotとChatGPTの比較を情シス主導でやる時、次のズレが頻発しています。

• 情シス「まずは管理部門でCopilotをテスト」

• 現場「とっくに無料版ChatGPTで議事録とメールを書いている」

この時点でテストシナリオが“きれいすぎる”のが問題です。

静かに一部門で検証している間に、他部門ではBYOAIが進み、「Copilotより無料ChatGPTの方が賢い気がする」という体感ベースの評判だけが広がるケースが目立ちます。

今のAI導入でやるべきは、

• 対象部門を絞るのではなく、用途を絞る（例: 全社で「議事録要約」だけ解禁）

• CopilotとChatGPTの両方の入り口を定義してからPoCを始める

ことです。「静かに」ではなく、「範囲を決めてオープンに」が新しい常識になります。

CopilotとChatGPTの比較表だけではわからない、“人と組織”の論点

CopilotかChatGPTかの比較表は山ほどありますが、導入後に効いてくるのはスペック差ではなく、組織の“クセ”との相性です。

情シス・DX推進が本当に見ないといけないのは、次のような問いです。

• 誰がAIの回答の「最後の責任者」になるのか

• 誰がプロンプトの型（テンプレート）を整備するのか

• 誰が「この業務はCopilot、この業務はChatGPT」と線引きするのか

これを曖昧にしたままツールだけ選ぶと、

• Copilot導入後、「思ったより賢くない」と現場の温度が急低下

• 無料ChatGPT文化が根づいた部署ほど、今さらCopilotのガバナンスだけ厳しくするのが難しい

• どのミスが人の責任で、どのミスがAI起因かを切り分けられない

という「人と組織」由来の問題が噴き出します。

ここで効いてくるのが、役割分担マップです。

このマップを先に描いておけば、「古い常識」に引きずられずに、CopilotとChatGPTを“二刀流が前提”の設計で導入できます。技術比較の一歩先に、この人と組織の設計図を置けるかどうかが、これからのAI導入の勝敗ラインになります。

まとめ：CopilotかChatGPTかではなく、「どう併用して成果を出すか」の設計図

「CopilotかChatGPTか」で迷う時間は、そろそろ“設計の時間”に変えたほうがいいフェーズに入っています。現場はすでに二刀流です。情シスがやるべきは、どちらを止めるかではなく、どう並べて走らせるかの交通整理です。

ペルソナ別（情シス／部門長／経営層）に見る、次の一手チェックリスト

まずは立場ごとに「明日から何を見るか」を固めておくと、PoCも会議もぶれません。

チェックリストに落とすと、議論が「好き嫌い」から「設計」に変わります。

• 情シスが今やるべきこと

• 自社のBYOAI実態を把握（匿名アンケート+ログ分析）

• Copilot/ChatGPTの併用前提のポリシーをドラフト化

• Copilot PoCのテストケースに「議事録要約・メール返信・日報」を必ず入れる

• 部門長が今やるべきこと

• チームで「すでにChatGPTに投げている仕事」を全て洗い出す

• その中から「Microsoft 365ど真ん中」タスクをCopilot候補としてマーク

• AIのアウトプットを必ず人がレビューするフローを業務マニュアルに追記

• 経営層・DX推進が今やるべきこと

• 役員会で「AI禁止か容認か」ではなく「どこまで許容するか」を正式決定

• Work Trend Indexなどの調査を参考に、自社の遅れ具合を腹落ちさせる

• CopilotとChatGPTのライセンスを「全社一律」ではなくロール別設計で試算

今すぐやめるべきこと・今すぐ始めるべきことを3つずつ整理する

最後は、明日からの“禁止カード”と“必須カード”をはっきりさせておきます。

今すぐやめるべきこと

1. 「まずCopilotだけ検証して、ChatGPTは後で考える」という順番発想
2. 無料版ChatGPTを黙認しつつ、有料版やCopilotだけ厳しく制限する二重基準
3. PoCで“きれいな資料作成”だけを試し、メール・議事録・日報をテストから外す運用

今すぐ始めるべきこと

1. 「Copilot向き／ChatGPT向き／併用」が一目で分かる社内マップの作成
2. BYOAI発覚を責めるのではなく、「どうすれば安全に続けられるか」を話し合う場の設置
3. PoC3ヶ月で見る指標を「利用率」「業務時間の削減」「インシデント件数」の3つに固定

CopilotとChatGPTの比較表を何枚眺めても、組織は一歩も前に進みません。
「誰が」「どの仕事で」「どのAIに何を任せるか」を決めた瞬間から、ようやくスタートラインです。情シスがその設計図を描ければ、AIは“野良ツール”から、“会社の戦力”に変わります。

執筆者紹介

主要領域は情シス／DX視点のAI活用設計です。本記事では、CopilotとChatGPTを機能比較で終わらせず、PoC設計・ライセンス・ガバナンス・BYOAI対応まで一連の判断軸として整理しています。ツール選定より「役割分担と運用ルール」の設計を重視する立場から、情シスと現場の温度差を埋めるために必要な観点のみを抽出し、実務でそのまま使える検討フレームとして提示することを目的としています。