CopilotとChatGPTどっちがいい 情シスが失敗しない使い分け設計

「CopilotとChatGPT、どっちがいいか」でもたついている間に、現場はもう勝手に答えを出し始めています。営業は個人アカウントでChatGPTを回し、経理は請求メールをAI任せにし、人事はTeams会議を録画だけして誰も見返さない。この状態で情シスが後追いでCopilotを配布しても、多くの企業で起きているのは「高機能なのに誰も使わない」「情報漏えいリスクだけ増えた」という静かな損失です。

問題は性能ではありません。「copilot chatgpt どっちがいい」と検索してスペック比較を眺めても、意思決定の材料にはならない理由があります。現場はすでに「ChatGPT前提の業務フロー」と「個人課金の文化」を積み上げており、そこに「全社ライセンスのCopilot」と「Microsoft 365の監査・コンプラ要件」がねじ込まれる。この前提条件の違いを無視すると、情シスは板挟みになり、現場はツール乱立のまま走り続けます。

この記事が提供するのは、「どっちが高性能か」ではなく、どっちを止めたら本当に困るのかを見極める設計図です。営業がすでに作り込んだプロンプト、経理が外部AIに流している顧客情報、バックオフィスがばらついた文面で受けているクレーム。こうした一次情報をもとに、CopilotとChatGPTの使い分けを「実際の仕事単位」で分解します。

本文では、次のような現場目線の判断材料を整理しています。

• Teams議事録、PowerPoint資料、新規事業アイデアを両ツールで“やってみた”結果の違い
• 「ChatGPT無料版＋Copilotトライアル」のどっちつかず状態から抜け出したパターン
• 「ChatGPTに入れてよい情報」「Copilotだけで扱う情報」「人間しか触れない情報」の三分割の線引き
• 「ChatGPTを止めた時」と「Copilotを止めた時」、どちらの方が現場の悲鳴が大きいかを引き出す聞き方

そのうえで、企業タイプ別に「Copilot主軸か、ChatGPT主軸か、二刀流か」の現実的な組み合わせと、90日で検証から投資回収まで進めるロードマップを示します。この記事を読み切れば、「まず誰に有料ライセンスを配り」「どの業務からAIに任せ」「どのラインで止めるか」を、社内で説明可能なレベルで言語化できます。

この記事全体の価値は、次のマップで一望できます。

「どっちがいいか」を今決めるのではなく、「どっちをどこまで使うか」を冷静に設計する。そのための現場ベースの判断材料を、ここから順に分解していきます。

「CopilotかChatGPTか」でまず外してはいけない3つの勘違い

「どっちがいいか教えてくれ」と情シスに飛んでくる相談の9割は、そもそもの問いの立て方でつまずいています。ここを外すと、後から「高いライセンスだけ残って誰も使っていない」という最悪パターンに一直線です。

そもそも“どっちが高性能か”で比べると必ず失敗する理由

情シス担当・バックオフィス責任者・営業リーダー、それぞれの頭の中では、次のような「ズレた議論」が起きがちです。

• 情シス: 「精度が高い方を標準にしよう」

• 現場: 「明日から楽になる方を残したい」

• 経営: 「なるべく安く、でも事故は嫌だ」

ここで性能比較だけを始めると失敗します。理由はシンプルで、現場ではすでに次のような“既成事実”が進行しているからです。

• 営業は無料のChatGPT前提で提案書ドラフトやメール文面を量産している

• バックオフィスは、請求メールや社内案内をChatGPTに投げて文面を作っている

• 一方で、Office文書は変わらずSharePointやTeamsに溜まり続けている

ここに後からCopilotを「高性能だから」と押し込んでも、現場から見ると「今のChatGPTと何が違うのか分からない」状態になります。
性能より先に、「現場がもう組み上げてしまったフロー」を棚卸ししないと、ねじれ導入がほぼ確定します。

Copilotは「Wordの中の魔法使い」、ChatGPTは「外部顧問」に近い

情シスが腹落ちしやすいイメージで整理すると、役割はこうなります。

営業現場で実際に起きたパターンでは、次のような棲み分けに落ち着いたケースが多く見られます。

• 提案書ドラフト: ChatGPTでゼロ→イチを一気に作る

• 顧客固有情報を含む資料整理: Copilotに任せて、SharePoint上の過去資料と紐づける

ここを「CopilotがChatGPTを完全に置き換える」と誤解すると、どちらの強みも活かせません。
発想と対話はChatGPT、社内資産の再利用と“Officeの加速”はCopilotと割り切るのが、情シスにとっても説明しやすい整理です。

無料版だけ触って判断すると危険なポイント

社内でありがちなのが、「とりあえず無料のChatGPTを触ってみて、Copilotと比べよう」という動きです。これは情シスにとって、次の3つの意味で地雷になります。

1. セキュリティ感覚が緩む

   • 無料版に顧客名や売上数字を平気で入れ始める
   • 後から「どこまで外部に出たか」を追えず、監査対応が泥沼化する

2. 有料版の実力を誤認する

   • 無料版GPT-3.5相当の体験だけで「大したことない」と判断
   • GPT-4クラスや企業向けプランの精度・制御性を体感しないまま比較を終えてしまう

3. Copilotとの役割差が見えなくなる

   • 無料版ChatGPTは社内データにアクセスしない
   • 一方Copilotは、TeamsやSharePointと連携した「社内専属AI」として動く
   • 無料体験だけだと、この「データ接続の前提条件」が丸ごと抜け落ちる

情シス視点で見るべきポイントは、無料体験の印象ではなく「有料版を前提にした運用設計」です。
最低限、次の観点で比較テストを設計すると、判断ミスを減らせます。

• 有料版ChatGPTとCopilotの両方を、同じ業務フローで試す

• 「どっちが賢いか」ではなく「どの工程をどこまで短縮できるか」で評価する

• 「誰が」「どの情報を」入れるかをテスト開始前にルール化しておく

ここまで押さえておけば、「CopilotかChatGPTか」で夜眠れなくなるほど悩むことはなくなります。あとは、次の章で触れるアカウント構造・料金・社内ルールという現場の制約をどう織り込むか、に集中すれば十分です。

スペック比較より重要な“前提条件”の差：アカウント・料金・社内ルール

「CopilotとChatGPT、どっちが頭いいか？」より先に決めるべきなのは、“誰のアカウントで、いくら払って、どんなルールで使わせるか”です。ここを外すと、情シスは半年後に「予算も監査も詰んだツール祭り」に巻き込まれます。

個人課金vs全社ライセンス：情シス視点で見えるコストの落とし穴

現場は「1ユーザーあたり月額いくらか」でしか見ませんが、情シスが見るべきは「3年トータルの会社の財布」です。

中堅企業でよくあるのは、営業がChatGPT Plusを自腹で契約→評判が広がり会社負担に変更→人数だけ増えて使い方はバラバラというパターンです。

一方、Copilotは逆にライセンスをまとめて買ったのに、現場はまだChatGPT文化のままという「高級オプションつけたのに誰も触らない車」状態になりやすい。

情シスがやるべき最低限のステップは次の3つです。

• ChatGPT有料ユーザー数と、実際の利用頻度を棚卸しする

• Copilotは「全社一気」ではなく、Word/Excel/Teamsを最も使う部署から優先配布する

• 「3カ月使わなければライセンス回収」のルールを先に決める

どっちが安いかではなく、「どっちをやめたときのダメージが大きいか」をコスト指標に変えると、判断がぶれなくなります。

Microsoft 365と社外サービス、監査やコンプラで何が違うか

CopilotはMicrosoft 365の中で動くAI、ChatGPTは社外クラウドサービス。この違いは、監査対応と説明責任の重さに直結します。

監査や顧客レビューで突かれやすいのは、「どの情報がどのクラウドにコピーされたか説明できるか」という一点です。

中小〜中堅企業では、以下のように線を引くと現実的です。

• 社内の契約書ドラフト、議事録、請求書フォーマット → 原則Copilot＋Officeで作成

• 匿名化したストーリー作り、汎用的な提案書の骨子 → ChatGPTで発想支援

• 顧客名や案件IDが生データで出る画面のスクショ → 基本どちらのAIにも投げない

これだけでも、監査での説明が一段ラクになります。

「機密情報をどこまで入れてよいか」を線引きしないと起こる事故

現場トラブルの多くは、技術ではなく「情報区分のあいまいさ」から発生しています。

よくある失敗パターンを整理すると、次の3つに集約されます。

• 営業が無料版ChatGPTに、顧客名入りの提案書ドラフトをそのまま貼り付ける

• 経理が請求メール文面をChatGPTに毎回投げ、表現が担当者ごとにバラバラになりクレーム増加

• 「これは社外AI禁止」と言われても、どのデータが「禁止対象」なのか誰も具体的に説明できない

これを防ぐために、多くの企業で効いたのは3分類ルールです。

• A：ChatGPTに入れてよい情報…匿名化済みの事例、汎用的な説明文、マニュアルの骨子

• B：Copilotだけで扱う情報…顧客名入りの議事録、社内の売上データ、原価構造

• C：AIに渡さない情報…未発表のM&A、懲戒・人事評価、生の給与データ

情シスがこの3分類シートを作り、バックオフィスと営業の代表に赤ペンを入れてもらうプロセスを踏むと、「どこまでAIに入れてよいか」が現場の言葉に落ちていきます。

CopilotかChatGPTかで迷っている段階こそ、ツール選定より前に、アカウント構造・料金の持ち方・情報の線引きを固めておく価値があります。ここを押さえておけば、どちらを選んでも「後からコンプラで燃える」確率は一気に下がります。

現場で本当に起きた「Copilot×ChatGPTねじれ導入」のトラブル劇場

情シスが「Copilot導入でDX推進だ！」と旗を振った瞬間、現場はすでにChatGPTで回り始めている。ここでよく起きるのが、性能ではなく“ねじれ導入”による事故だ。

営業組織：ChatGPT文化が根付いた後にCopilotを入れても誰も乗り換えないケース

営業は動きが早い。Microsoft 365の予算が動く前に、無料版やChatGPT Plusで次のような使い方が定着しがちだ。

• 提案書ドラフト作成

• 架電トークスクリプトの改善

• メール件名のABテスト案出し

ある営業チームでは、

• 提案書のたたき台はChatGPT

• 顧客名や売上データが入る資料整理だけCopilot（Excel/PowerPoint連携）

という“棲み分け”に落ち着いた。

ここで情シスが「今日からCopilotメインで」と号令をかけても、営業側の本音はこうなりやすい。

• ChatGPTのプロンプト資産（過去のやり取り）がすでに蓄積

• CopilotはWordやPowerPointの中から呼び出す前提で、ゼロ→イチ発想や雑談的なブレストがしづらい

• 「顧客名を入れにくいから、結局両方開いて使う」

つまり、Copilotの機能不足というより「現場のワークフローがChatGPT前提で固まっている」ことが最大のブレーキになる。

バックオフィス：請求メールをChatGPT任せにしてクレームが増えた話

バックオフィスは逆に「静かな事故」が起きやすい。よくあるのが請求メール文面だ。

• 担当者がChatGPTに「丁寧な請求メールを書いて」と依頼

• 毎回少しずつ表現が違う文章が生成

• 顧客側の経理から

  「御社はどれが正式な文面なのか」「社内承認フローに乗せづらい」と指摘

このあと、Wordテンプレート＋Copilotで対応したチームでは、次のように落ち着いた。

• Wordで標準文面テンプレートを固定

• 可変部分（取引内容の要約、支払い条件の説明）だけCopilotに下書きさせる

• テンプレに沿ったプロンプトを部署全体で共有

ポイントは、ChatGPT＝自由度、Copilot＝標準化という役割分担を明示しないと、「表現のバラつき」がクレームとして跳ね返ってくることだ。AIの精度ではなく、プロンプト標準化とテンプレ設計の問題になる。

「高機能なのに使われない」Copilot導入プロジェクトの共通点

情シス視点で痛いのは「ライセンスは買ったのに、使われていないCopilotアカウント」が量産されるパターンだ。現場ヒアリングを重ねると、共通点はかなりはっきりしてくる。

ここで効くのは、次の順番での立て直しだ。

1. 業務単位での棚卸し
   「提案書ドラフトはChatGPT、見積書はCopilot」のように工程ごとに担当AIを決める。
2. 情報区分の明文化
   「顧客名・売上データはCopilot（Microsoft 365内）限定」「匿名化した事例だけChatGPT」のルール化。
3. “どっちを止めたら困るか”ヒアリング
   CopilotかChatGPTかの優劣ではなく、「どちらを止めると現場の売上や締め処理が止まるか」を問い直す。

この3ステップを踏まないまま「copilot chatgpt どっちがいい？」に答えようとすると、機能比較資料だけが増え、現場では今日もブラウザにChatGPT、OfficeにCopilotという二刀流のまま放置されていく。ここから先は、どこまでAIに任せるかの設計勝負になる。

実務でここまで違う：同じ仕事をCopilotとChatGPTでやらせてみた

「CopilotとChatGPT、どっちがいい？」が一気に片付くのは、同じ業務を“ガチで2刀流テスト”した瞬間です。ここでは、情シスが社内説明にそのまま使えるレベルで、よくある3業務を分解して比較します。

Teams会議の議事録：タスク抽出はCopilot、要約の柔軟さはChatGPT

中堅企業の情報システム担当がまず押さえるべきは、会議データへの「近さ」です。

実務でよく使われる組み合わせは次のイメージです。

• Copilot

  • Teams会議後、「この会議で合意したタスクを、担当者と期限付きで一覧にして」「リスクとして挙がった論点だけ抜き出して」と指示
  • そのままPlannerやTo Doに落とし込み、情シスは「やった／やってない」を追いやすい

• ChatGPT

  • Copilotで抽出した要点を貼り付け、「役員報告用のA4一枚に整えて」「顧客共有用の議事要約に書き直して」と文脈とトーンの再設計に使う

ペルソナ的に言うと、

• 情シス：Copilotで会議→タスク化の自動ラインを確保

• 営業リーダー：ChatGPTで顧客向け要約を量産

この分担にすると、誰も「どっちをやめる？」と言い出しにくい状態を作れます。

PowerPoint資料づくり：既存資料からの変換と“ゼロ→イチ”発想の棲み分け

PowerPoint資料は、CopilotとChatGPTの違いが一番「体感」で分かる領域です。

実際にあったパターンとしては、営業チームが

• 提案書ドラフト：ChatGPTで構成と文章を一気に作る

• 社名・機密情報が入るスライド：Copilotで既存テンプレから整える

という使い分けに落ち着いた例が多いです。

ここで情シスがやりがちな失敗は、Copilotだけでゼロから提案書もアイデアも出せる前提で投資してしまうこと。
Copilotは「PowerPointの中にいる超時短アシスタント」であり、「顧客の心を動かすコピーライター」役は、まだChatGPTの方が得意です。

新規事業アイデア出し：社内履歴を深掘るCopilotと、外部視点を広げるChatGPT

バックオフィス責任者や新規事業担当に刺さるのが、この領域です。

• Copilotの得意分野：社内の“記憶”を掘り起こす

  • 「過去3年の新規事業提案資料から、BtoBサブスク系だけを一覧化して」とOfficeファイルを横断検索
  • OutlookメールやTeamsの会話履歴から、「よく出ている課題キーワード」を抽出
  • Excelの売上データと組み合わせ、「解約理由が多い顧客セグメント」を洗い出す

  つまり、Copilotは社内データ分析エージェントとして、「今まで社内で語られてきたネタ」を可視化するのが得意です。

• ChatGPTの得意分野：社外の“視野”を一気に広げる

  • 抽出した課題を入力し、「海外で類似のビジネスモデルはあるか」「SaaS業界でよくあるマネタイズパターンは何か」と質問
  • 「このアイデアを、情シス・営業・経理のそれぞれの立場から見た懸念点を出して」とマルチ視点で検証
  • プレスリリース文案やLPの構成案も同時に出して、絵に描いた餅で終わらせない

新規事業の場面で「どっちがいい？」を無理に決めると失敗します。
正解に近い動き方は、

• Copilotで「社内の記憶とデータ」を徹底的に棚卸し

• ChatGPTで「市場の常識と外部トレンド」に照らしてブラッシュアップ

この流れを業務フローとして固定すると、

• 情シス：Microsoft 365側の権限設計とログ管理に集中

• 現場リーダー：ChatGPTのプロンプトとアイデア出しの型を磨く

という役割分担が明確になり、「CopilotかChatGPTか」ではなく「どの工程でどちらを使うか」という会話に変わります。

ツール選定より先に決めるべきは「何をどこまでAIに任せるか」の設計図

CopilotかChatGPTかで迷っている会社ほど、本当に欠けているのは「設計図」です。
どのAIが賢いかより、「どの仕事を、どのAIに、どこまで任せるか」が決まっていない。ここで外すと、情シスは火消し、現場はカオスになります。

業務フローを書き出すと、どの工程をどのAIに振るかが見えてくる

最初にやるのはツール比較ではなく、業務フロー分解です。
営業・経理・人事・マーケを問わず、1本の流れを30分でいいので書き出します。

例：営業メール作成フロー

• 顧客情報を確認（CRMやExcel）

• 過去メールを参照（Outlook）

• 下書き作成（Wordやメール画面）

• 表現チェック・修正

• 社内承認

• 送信後ログ保存（TeamsやSharePoint）

ここまで分解すると、AIの“出番”が見えます。

• Copilotが得意な工程

  OutlookやWord内での下書き、過去メールの要約、顧客データ参照しながらの文面案出し

• ChatGPTが得意な工程

  テンプレそのものの設計、トーンガイドライン策定、「クレームが出ない表現」のルールづくり

営業組織で実際に起きたのは、提案書ドラフトだけChatGPT、顧客情報込みの整理はCopilotという落としどころ。
フローを書かずに「各自好きなAIを使って」で始めると、情シスはログもリスクも追えなくなります。

「ChatGPTに入れてよい情報／Copilotだけで扱う情報／人間のみ」の3分類シート

次にやるのが情報の3分類です。
どのAIが高性能かより、「どのデータをどこまでクラウドに出していいか」を決めないと、バックオフィスと営業で必ず事故ります。

情報区分のたたき台はこのレベル感が現実的です。

セミナーやアンケートを見ると、「どのAIにどこまで入れてよいか分からない」が常にトップクラスの悩みになっています。
Copilotを入れても使われない企業では、この表がないまま「とりあえずライセンス配布」しており、現場は怖くて触れません。

プロンプト標準化をサボると、表現のバラつきとクレームが増える仕組み

経理部門で実際にあったのが、請求メールを担当者ごとにChatGPTへ丸投げしたケースです。

• 同じ内容なのに、担当者によって敬語レベルも長さもバラバラ

• 顧客から「誰が書いているのか分からず不安」という指摘

• あわててCopilot＋Wordテンプレで「標準文面＋変動部分だけAI入力」に戻した

原因は、AIではなくプロンプトとテンプレの標準化不足です。

最低限、次の3点は部署ごとに揃えておきます。

• トーン指定

  例：「BtoB向けの丁寧だが簡潔なビジネスメール」「社外向けで、社名と担当者名は必ず1行目に記載」

• 禁止事項

  例：「過度に親しげな表現は使わない」「値引きを連想させる表現は禁止」

• テンプレ構造

  例：「件名 → 宛名 → 用件要約 → 本文詳細 → 添付ファイル案内 → 締めの一文」の順序を固定

Copilot側ではWordテンプレートとひな形プロンプトを用意し、ChatGPT側では同じルールを前提にしたGPTsやプロンプト集を共有しておくと、表現のバラつきが一気に減ります。

ツール選定はこの設計の「後」です。
業務フロー分解→情報3分類→プロンプト標準化、ここまで決めてしまえば、CopilotとChatGPTの役割分担は自然と浮かび上がります。情シスも現場も、守りと攻めを両立したAI活用に踏み込めます。

情シスと現場のLINEを再現：「どっちをやめたら現場が一番困る？」という本音

「CopilotとChatGPT、どっちがいい？」と聞くより、「どっちを止めたら困る？」と聞いた瞬間に、現場の本音が一気に出ます。
ここでは、情シスがLINEレベルの温度感でヒアリングし、ねじれ導入を避けるための実務ノウハウをまとめます。

「ChatGPTを止めた時」と「Copilotを止めた時」を想像してもらうヒアリング術

性能比較より効くのが、“喪失シミュレーション”です。情シス側の聞き方次第で、現場の業務フローと依存度が丸裸になります。

まずは1on1や小規模MTGで、次の2問だけ投げます。

• 「明日からChatGPTが完全に使えなくなったら、どの作業が一番止まりますか？」

• 「明日からCopilot（Microsoft 365のAI機能）が使えなくなったら、どの作業が一番イラっとしますか？」

ここで“困る作業名”と“具体的なアプリ名”を必ずセットで聞き出します。
例：
「提案書のたたき台作成（ChatGPT）」「Teams会議の議事録要約（Copilot）」「請求メール文面の作成（ChatGPT→のちにCopilot＋Wordテンプレへ変更）」など。

この回答を、その場でざっくりマッピングすると温度感が整理しやすくなります。

この表を一緒に眺めながら、「止まると売上・ミス・残業のどれが増えるか？」まで掘ると、優先度が一段跳ね上がります。

実際のやり取りに多い“感情のズレ”と、それを埋める質問テンプレ

情シスと現場は、ほぼ必ずこうズレます。

• 情シスの頭の中

  「ライセンスコストとセキュリティリスク、どっちが重いか…」

• 現場の頭の中

  「明日の提案書と月末の請求を、誰が何時間でやるんだ…」

この“守りと攻め”の溝を埋めるには、技術用語を一切使わない質問が効きます。

よく刺さる質問テンプレは次の通りです。

• 「このAIがない状態に戻ったら、毎月どれくらい残業が増えますか？」

• 「ChatGPTにしか任せていない作業って何ですか？」

• 「Copilotだけに任せたい“社内限定データ”の作業って何ですか？」

• 「お金を払ってでも残したいのはどっちですか？その理由は“上司への説明用”に言葉にしてもらえますか？」

回答はそのまま経営会議資料の文言になります。
例：
「営業チームはChatGPT停止時に提案書作成工数が2倍に増える見込み」「バックオフィスはCopilot停止時に請求書・メール表現の標準化が崩れるリスク」など、定性的でも十分判断材料になります。

「二刀流でいくのか、片方に絞るのか」を決める判断軸チェックリスト

最終的に、“CopilotとChatGPTの二刀流”か“どちらか一本化”かを決めるときは、感覚ではなく軸で決めます。
情シス向けに、判断軸をチェックリスト化すると次のようになります。

• コスト・ライセンス面

  • Microsoft 365の全社契約は既にあるか
  • ChatGPT有料プラン（Plus / チーム）を何人に配ってもペイするか

• 業務フロー面

  • ChatGPT前提で作られたプロンプトやテンプレが、営業・バックオフィスにどれくらい浸透しているか
  • Copilot前提で設計したWordテンプレやExcelフォーマットがあるか

• セキュリティ・データ区分面

  • 「顧客情報付き資料はCopilotのみ」「匿名化したテキストはChatGPT可」といった線引きルールが既に動いているか

• 現場の“やめたときダメージ”面

  • ChatGPT停止時のダメージスコア（残業・ミス・売上機会損失）
  • Copilot停止時のダメージスコア（標準化崩壊・議事録精度低下）

ざっくりの目安としては、

• Microsoft 365どっぷり＆Office業務メインなら「Copilot主軸＋ChatGPTは発想補助のポイント配布」

• SaaS乱立＆現場が既にChatGPT文化なら「ChatGPT主軸＋一部部署だけCopilot」

という形に落ち着くケースが多く見られます。

どちらが高性能かではなく、「どっちを止めたら現場が泣くか」で考えると、情シスも現場も腹落ちした選択がしやすくなります。

企業タイプ別「CopilotとChatGPTの正解パターン」マトリクス

「copilot chatgpt どっちがいい？」は、性能比較の質問ではなく、自社の体質と業務フローにどちらを“主軸”としてはめ込むかの問いです。情シスがここを外すと、ライセンスだけ増えて“誰も使わない高級ツール”が量産されます。

まずは企業タイプ別にざっくり位置づけを整理します。

Microsoft 365どっぷり企業：Copilot主軸＋ChatGPT補助がハマるケース

OfficeとTeamsが「社員の作業机」になっている会社は、Copilotを“作業机に常駐する秘書AI”として主軸に置くと失敗が少ないです。Word、Excel、PowerPoint、Outlookにそのまま埋め込めるので、営業資料作成や議事録要約、メールドラフトといった日常の作業を底上げできます。

よく起きるパターンは、営業がすでにChatGPTで提案書ドラフトを作っており、後からCopilotを導入しても「便利だけど乗り換えるほどではない」となってしまうケースです。この場合は次のような棲み分けルールを事前に決めておくと機能します。

• 提案骨子・アイデア出し → ChatGPT（外部顧問として使う）

• 顧客名や売上、社内用語を含む資料の整理・ブラッシュアップ → Copilot（Microsoft 365内で完結させる）

• 定例の会議メモ、社内共有資料 → 原則Copilot

ポイントは、「Officeの中で完結する業務はCopilot、それ以外の発想や文章の“型破り”はChatGPT」と線引きすることです。これを情シスが明文化しておかないと、現場はいつまでも「好きなほうを使う」モードから抜け出せません。

SaaS乱立・スタートアップ型：ChatGPT主軸＋一部部署だけCopilotのほうが合理的なケース

Slack、Notion、Google Workspace、独自クラウドアプリ…とMicrosoft 365が“社内OS”になっていない会社は、Copilotを全社ライセンスで入れても回収が難しくなりがちです。実務的には、次のような構成がフィットしやすいです。

• 全社：ChatGPT（PlusやTeamなど有料プランを主軸）で文章生成・コード補助・分析支援

• 一部部署：経理や総務など、ExcelとOutlook依存度が高いバックオフィスだけCopilot for Microsoft 365を導入

スタートアップ系でよく見かけるのが、「各自がChatGPT有料プランに個人課金」「一部部署だけCopilotトライアル」という“どっちつかず状態”です。この場合、情シスやバックオフィス責任者が次を決めると整理が進みます。

• 「全社で標準にするチャットAI」…ChatGPTか、別の会話型AIかを明示

• 「Office前提の業務」…どの部署だけCopilotライセンスを配るかの優先順位

• 「プロンプトとテンプレ」…請求メール、議事録、求人票など、よく使うフォーマットをChatGPT側で標準化するか、Word＋Copilotで標準化するか

特にバックオフィスでは、請求メール文面をChatGPT任せにした結果、表現が担当者ごとにバラバラになり、顧客から「どれが正式なのか分からない」と指摘が増えたようなケースが目立ちます。ここはCopilot＋Wordテンプレで「型」を固定し、ChatGPTは企画書や採用広報のような“遊びの余白が欲しい文章”に絞ると安定します。

情報漏えいリスクがシビアな業種で避けるべき“安易な外部サービス依存”

金融、医療、自治体、受託開発など、情報漏えいリスクに厳しい業種は、「社員が勝手にChatGPT無料版を使い始めていた」状態からスタートしていることが多く、ここを放置するのが最大のリスクです。

まず押さえるべきは次の3点です。

• 無料版・個人アカウントへの入力禁止ルールを明文化する

• Microsoft 365＋Copilotを「社内データを扱う正規ルート」として指定する

• ChatGPTは、社外データ・匿名化済みデータ・テンプレート生成などの“外向き用途専用”に役割を限定する

ここで有効なのが、「ChatGPTに入れてよい情報／Copilotだけで扱う情報／人間のみ」の3分類です。例えば次のような区分が現場では機能しやすいです。

この「線引き表」を情シスが作らないまま、「外部サービスは自己判断で」「Copilot入れたから安心」で済ませると、営業や開発が癖でChatGPTに生データを貼り続けます。ツール選定より先に、どの情報をどのAIに触らせるかの設計図を描くことが、結果的に「copilot chatgpt どっちがいい？」への最適解になります。

「導入して終わり」にしないための90日ロードマップ

「CopilotとChatGPT、入れたはいいけど誰もちゃんと使っていない」
この結末を避けるための90日プランを、情シス視点で分解していきます。

最初の30日：PoCで見るべきは“性能”より“ハマる業務”と“危ない使い方”

この30日は「お試し期間」ではなく、「地雷の場所を洗い出す期間」と割り切るのがコツです。

狙うアウトプットは3つだけに絞ります。

• どの業務ならCopilotが“Office内の加速装置”としてハマるか

• どの業務ならChatGPTが“外部顧問的な発想源泉”として効くか

• どこで情報漏えい・表現ブレが起きそうか

対象業務候補は、ペルソナ3つを軸にすると外しにくくなります。

• 情シス・バックオフィス: 議事録、マニュアル、社内メール

• 営業・マーケ: 提案書ドラフト、問い合わせ返信案、新規企画案

• 経理・人事: 請求メール、社内通知文、評価コメント案

PoCのチェック観点は、精度よりも「実務とのフィット感」と「危ない匂い」です。

この段階で、営業が「提案書ドラフトはChatGPTで、顧客情報を含む整理はCopilotで」と自然に使い分け始めるなら、設計の方向性はかなり良好です。
逆に、経理が請求メールをフリーテキストでChatGPT任せにして文面のバラつきが出始めたら、次の30日でルール整備が急務だと分かります。

次の30日：プロンプトとテンプレを部署ごとに共通化する

ここからは、「うまくいった個人技」を「部署の標準装備」に変えるフェーズです。
やることはシンプルで、プロンプトとテンプレを文章化するだけですが、これをサボると表現のブレとクレームが一気に増えます。

まず、PoCで手応えのあったパターンだけを抜き出し、部署別にテンプレ化します。

• 営業向け

  • ChatGPT用: 提案書ドラフト生成プロンプト
  • Copilot用: 商談メモから次回アクション抽出テンプレ

• 経理向け

  • Copilot＋Word: 請求メールの定型テンプレ（変数だけ入力）
  • ChatGPT: テンプレのトーン調整だけに限定

• 情シス向け

  • Copilot: Teams会議の議事録からタスク一覧抽出
  • ChatGPT: 社内説明用のQAリスト整形

プロンプト標準化のポイントは、「AIへの指示」を人間の教育マニュアルと同じレベルまで具体化することです。

• 悪い例: 「分かりやすく要約して」

• 良い例: 「Teams会議の内容を、1行の結論・3つの決定事項・5つ以内のToDoに分けて要約して」

30日目のゴールは、「部署ごとに最低3本の“鉄板プロンプト”と“AI前提テンプレ”がある状態」です。
このセットがないまま有料ライセンスを広げると、使い方がバラけてCopilotもChatGPTも「なんとなく便利だけど定着しないツール」に落ちます。

最後の30日：ログを見て“飾りライセンス”を削り、投資対効果を可視化する

最後の30日は、「続けるかやめるか」を冷静に決める期間です。
情シスがやるべきは、感想集めではなくログと業務成果の突き合わせです。

見るべき指標は、次の3つに絞ります。

• 利用頻度: 週に何回使われているか（Copilot／ChatGPT別）

• 業務インパクト: どのタスクで「時間短縮」や「クレーム減少」が起きたか

• リスク回避: 危ない使い方がどこまで減ったか（機密情報入力の傾向）

これをベースに、「飾りライセンス」を容赦なく削ります。

最終日にやるべきは、「もしChatGPTを止めたら？もしCopilotを止めたら？」を各部署にぶつけ、本音ベースで困るポイントを書き出してもらうことです。
ここまでやると、感覚ではなくデータと現場の声を根拠に「Copilot主軸か、ChatGPT主軸か、それとも二刀流か」が判断できるようになります。

それでも迷うときに使える“最後の一手”：小さく始めて大きく間違えない方法

「copilot chatgpt どっちがいい？」で永久に会議しているくらいなら、“小さく賭けて、早く学ぶ”ほうが圧倒的に安全です。ここでは情シスが燃えず、現場も冷めない落としどころだけを絞り込みます。

まずは誰に有料ライセンスを付けるかの優先順位のつけ方

有料ライセンスは、人数ではなく「業務の影響範囲×AIとの相性」で割り振ったほうが投資効率が跳ねます。

ポイントは、「Excel職人」「Teams会議だらけ」の人からCopilotを当てること。逆に、SaaS横断で調査・文章作成が多い人にはChatGPT有料版を先に入れたほうが、体感値の伸びが早いケースが多いです。

「ChatGPT専任チーム」と「Copilot先行チーム」を分けてテストする戦略

両方を同時に全社展開すると、ほぼ必ず「ねじれ導入」になります。そこで意図的に“実験部隊”を2つ作るほうが安全です。

• ChatGPT専任チーム（営業・マーケ代表）

  • 役割: 提案書ドラフト、ブログ記事、セールストークのたたき台を作成
  • 観察ポイント: プロンプトの共通パターン、表現バラつき、無料版との違い

• Copilot先行チーム（バックオフィス＋情報システム）

  • 役割: 請求メール、議事録、Excel集計、PowerPoint変換を標準化
  • 観察ポイント: 既存テンプレとの相性、Office連携での時短効果、ユーザー教育コスト

30日間だけでもログと成果物を集めれば、「どの業務はCopilot一択」「ここはChatGPTの自由度がないと苦しい」というラインが見えてきます。重要なのは、両チームのアウトプットを必ず情シス側でレビューし、「社外に出していい文章か」「情報区分は守られているか」をセットで見ることです。

将来のAI基盤を見据えたとき、今やってはいけない選び方

短期の楽さだけでツールを選ぶと、2年後に「AI更地からの総やり直し」が待っています。避けるべきはこの3パターンです。

• 「無料版前提」で社内文化を固める

  • ChatGPT無料版でプロンプト文化が固まると、有料版やCopilotへの移行で混乱が起きやすい

• 「モデル固定」で縛るルール

  • 「社内はCopilotのみ」「ChatGPTは禁止」のような極端な縛りは、外部顧問的な使い方を殺してしまう

• ログ・監査を設計せずに拡大する

  • どの部署がどのAIにどんなデータを入れているかが追えない状態での拡大は、後からコンプラ監査で炎上しやすい

将来のAI基盤としては、「Microsoft 365内の業務はCopilot」「外部視点や発想系はChatGPT」という役割分担を前提に、ログを一元的に見られる仕組みを情シス側で握ることが肝心です。迷ったら、まずは少人数に両方を触らせ、「どっちを止めたら本気で困るか」を聞き出すところから始めると、方向性がぶれにくくなります。

執筆者紹介

主要領域はCopilot/ChatGPTの業務設計。本記事では9セクション構成で、ねじれ導入の課題やPoC〜投資回収までの流れを一次情報ベースで整理し、情シスがツール選定と運用設計を社内に説明できる実務的な判断軸を提示しています。