CopilotとChatGPTの違いで迷う情シスのための選定と運用ガイド

「CopilotとChatGPTの違い」を曖昧にしたまま動くと、最初に損をするのは情シスです。表向きは「AI導入に成功した会社」に見えても、裏側では次のような現実が静かに進みます。

• Copilotを前提に全社展開した結果、権限設計の粗さがそのまま露出し、共有フォルダの機密ファイルが提案文に混ざり始める
• ChatGPTを「ブラウザで気軽に」解禁しただけで、情シスの関与しない野良利用が爆発し、あとからポリシー整備と教育で火消しに追われる
• どちらも中途半端に入れた結果、「誰も使わないAI」と「止めたくても止められないライセンス費用」だけが残る

多くの比較記事は「機能の違い」「料金の違い」に終始しますが、情シスにとって本当に重要なのはそこではありません。
重要なのは、「どこで動くか」「何を見て回答するか」「誰がどのルールで使うか」という設計を間違えたときに、どんなコストとリスクが情シスにだけ集中するかです。

Copilotは職場そのものに埋め込むAIであり、ChatGPTはM365とは独立した頭脳です。
この構造を理解せずに「CopilotがあればChatGPTはいらない」「ChatGPTだけで十分」と判断すると、

• 権限の闇が一気に可視化されるCopilot炎上プロジェクト
• 利用率数％に落ちるChatGPT全社Proライセンス
• PoCはうまくいったのに本番展開で止まる「情シスあるある」

といった、避けられたはずの失敗に巻き込まれます。

この記事では、CopilotとChatGPTの単純な優劣比較ではなく、「Copilot×ガバナンスされたChatGPT」という併用前提の設計図まで一気通貫で示します。
どの業務をCopilotに寄せ、どの業務をChatGPTに任せるか。3カ月の実験マップをどう引くか。PoCで何を確認し、ベンダーには何を逆質問すべきか。情シスが意思決定の主導権を取り戻すための実務ロジックだけに絞りました。

この記事を読み終えたときには、

• 「CopilotとChatGPTの違い」を、役員と現場に別々の言葉で説明できる
• 「Copilotだけ／ChatGPTだけ」という発想から抜け出し、自社向けの役割分担型AI環境を設計できる
• 導入後に発生しがちな情報漏えいリスクと“誰も使わないAI”を、事前の設計でつぶせる

という状態になっているはずです。詳細は各セクションで分解していきます。

「CopilotとChatGPTの違い」が分からないと、なぜ情シスが一番損をするのか

情シスがCopilotとChatGPTの違いを曖昧なまま走り出すと、「現場は盛り上がるが、最後にツケだけ情シスに集中する」という最悪パターンになりやすいです。
理由はシンプルで、どちらも“AI”という一言で片づけられるのに、責任だけは別物レベルで重いからです。

経営層は「AIで生産性を上げろ」と号令をかける一方で、「CopilotとChatGPTをどう組み合わせるか」「権限設計や情報漏えいリスクをどこまで許容するか」までは考えていません。
このギャップを埋めずに導入すると、

• 情シスはベンダー説明と現場からの問い合わせで工数が消える

• 導入後に「これじゃ使えない」「怖いから止めたい」の板挟みになる

• ライセンスと教育コストだけ払い続ける“AI固定費地獄”に陥る

という構図が出来上がります。

まず押さえるべきは、次の2点です。

• ChatGPTは、勝手に広がる

• Copilotは、いったん入れると止めづらい

この非対称性を理解しておくと、「どちらを先に入すか」「どこからテストするか」の判断軸がかなり鮮明になります。

ChatGPTは“勝手に広がる”、Copilotは“止めづらい”──二つのリスク構造

ChatGPTはブラウザさえあれば誰でも触れます。
その気軽さが、情シスにとっては「野良AI利用」という火種になります。

• 個人アカウントで勝手に有料版を契約

• 社外秘に近いドラフトをコピペして校正や翻訳

• 社内でバラバラのプロンプトと運用ルール

こうした状態から「AIポリシーを作りましょう」と後追いで整理するのは、既に燃えている現場の後片づけに近い負荷になります。

一方Copilotは、Microsoft 365テナントに直結した“職場に埋め込まれたAI”です。
導入した瞬間から、Teams、SharePoint、OneDrive、メール、カレンダーにまで目が届き始めます。ここで効いてくるのが、既存の権限設計の粗さです。

• 本来見るべきでない共有フォルダの機密ファイルが読み取り可能

• 営業と管理部のフォルダが歴史的経緯で混在

• 退職者フォルダが放置されたまま

この状態でCopilotを有効化すると、「あの人が見えてはいけない資料を要約できてしまう」といった“情報ダダ洩れAI”化が起こりえます。
いったんこの事象が役員会や監査部に伝わると、プロジェクト一時停止→原因究明→権限棚卸しの総やり直しと、情シスの数カ月分のリソースを吸い上げかねません。

簡単に整理すると、構造はこうなります。

どちらも「放置が最も危険」ですが、危険の出方とタイミングが真逆というのがポイントです。

役員は「AIを入れろ」と言うが、誰も“どのAIか”までは考えていない現実

現場でよく耳にするのは、「他社もCopilotを入れているらしい」「生成AIで業務効率30％アップらしい」といったフワッとした期待だけが先行している状況です。

ここで情シスに求められるのは、単なるツール比較ではなく、役員の言う“AI”を具体的な選択肢に翻訳することです。

• 対象は社内業務なのか、社外向けコンテンツなのか

• 見たいのはメール・議事録なのか、ファイルサーバの深部なのか

• どこまでの情報をAIに見せる覚悟があるのか

この前提を固めずに「Copilot一択で行きましょう」と進めると、あとから「ChatGPTでよかったのでは？」という揺り戻しが起きます。
逆に「ブラウザ完結で楽だからChatGPTだけ」とすると、今度は「OutlookやTeamsに食い込んだシナリオ」が実現できず、“なんちゃってAI導入”で終わります。

情シスとしては、最初の説明段階で次のような整理を示しておくと、後の摩擦を大きく減らせます。

• Copilot

  • 社内データ連携が前提
  • 権限設計と情報ガバナンスを一緒に見直す必要がある

• ChatGPT

  • 単体での文章生成や調査に強い
  • 社内データとの連携は別途設計が必要

この「役員の頭の中のAI像」と「実際の選択肢」をすり合わせるプロセスこそ、情シスが握るべき主導権ポイントです。

「あとから変えればいい」が通用しない、ライセンスと社内教育のコスト

AIツールは「SaaSだし、ダメなら乗り換えればいい」と軽く見られがちですが、CopilotもChatGPTも“人の使い方”まで含めてロックインが発生する点が厄介です。

よくある失敗パターンを分解すると、構造はほぼ共通しています。

• 「とりあえず全員分ライセンスを買う」

• ベンダー資料を少しアレンジした勉強会を数回実施

• 1カ月後に利用率を見たら、アクティブユーザーは1桁％

• ところがライセンスコストと問い合わせだけは毎月発生

特にChatGPTを全員Proにしたのに、多くの部署で1カ月後の利用率が数％まで落ち込むケースは珍しくありません。
理由は明確で、「どの業務で・どのアウトプットを・どのレベルまでAIに任せるか」というユースケース設計と社内ルールがセットになっていないからです。

Copilotも同じで、「M365ユーザー全員に配ったが、結局“検索が少し賢くなった程度”にしか使われていない」という声が出始めると、情シスが“費用対効果の説明役”にされます。

本来は逆で、ライセンスを決める前に、

• 対象部署とロール（営業、バックオフィス、開発など）

• 期待する具体的な業務削減時間（例：議事録作成を週3時間削減）

• 3カ月時点での継続基準（利用率、満足度、リスク発生件数）

を先に定義し、そのうえで「Copilot先行か」「ChatGPT先行か」「併用トライか」を選ぶべきです。

この“前さばき”をせずにライセンスを押し込まれると、現場は使わないのにコストだけ情シスのKPIに積み上がる状態になり、結果的に「AI導入は失敗だった」というレッテルまで貼られかねません。

CopilotとChatGPTの違いを押さえる意味は、機能の比較表を作るためではなく、情シス自身の工数と評価を守るための防御線を引くことにあります。

まず押さえるべき本質的な違い：Copilotは“職場に埋め込むAI”、ChatGPTは“独立した頭脳”

情シス視点で両者を一言で整理すると、Copilotは「Microsoft 365に常駐する社員」、ChatGPTは「社外から呼ぶ超優秀な外部コンサル」にかなり近い構造をしています。
この違いを外すと、ライセンスもガバナンスも誤設計になり、後から財布（予算）も信頼もごっそり持っていかれます。

どこで動くのか：M365の中か、ブラウザの向こう側か

CopilotとChatGPTは、同じGPTモデル系のAIでも「居場所」がまったく違います。

Copilotは、WordやPowerPointの画面の中で“いつの間にか標準機能のような顔をして動くAI”です。
その結果、ユーザーは「新しいツールを使っている」という意識が薄く、教育をサボると勝手に社内データへフルアクセスする“自動ドア”だけ先に開いてしまいます。

一方でChatGPTは、ブラウザやアプリからアクセスする独立したチャットAIツールです。勝手にEdgeやChromeから開かれ、情シスが知らない場所でプロンプトと社内情報がやり取りされる「野良AI」になりやすい構造があります。

何を見て回答するのか：社内データ連携の有無とその怖さ

次に、AIがどの“情報の山”を見て回答しているかを押さえておかないと、情報漏えいリスクを見落とします。

ここで効いてくるのが、分析メモにもある「権限設計の粗さが、そのまま“情報ダダ洩れAI”に変換される」問題です。

長年手を付けてこなかった共有フォルダやSharePointの「全社参照OK」設定が残っている環境でCopilotを入れると、ユーザーは“見えないはずだったはずの機密ファイル”を自然な文章で要約された形で目にすることになります。

一方でChatGPTは、社内ストレージと自動連携していない分、社内データの自動吸い上げは起きません。その代わり、ユーザーが「仕様書を丸ごと貼る」「顧客名を全部書く」といった形で、自分の手で情報を外部クラウドへ運び出すリスクが前面に出てきます。

情シスが見るべきポイントは次の3つです。

• Copilot側

  • 既存のM365権限・共有設定・ゲストアクセスを棚卸ししたか
  • 「AIに見せてよい領域」と「絶対触らせない領域」を分離できているか
  • 権限変更の影響（現場の利便性低下）をどう説明するか

• ChatGPT側

  • 入力禁止情報（顧客名、個人情報、未公開の売上データなど）を明文化したか
  • ProやTeamsプランの「データ学習のオン/オフ」を正しく理解しているか
  • 利用ログや監査の仕組みをどう確保するか

お金の落とし先：ライセンス前提と月額課金の考え方の差

最後に、予算設計を狂わせやすい料金の構造差です。ここを曖昧にしたまま走り出すと、1年後に「誰も使っていないAIライセンス」が山のように残ります。

Copilotは、「Office標準機能の延長」として一度入れると後戻りしづらいのが厄介です。役員が「全社員にCopilot」と号令をかけた後で、「営業とバックオフィスだけに絞りたいです」と言い出すのは政治的にも難しくなります。

一方でChatGPTは、少人数PoCから始めやすいが、気付くと“野良Proアカウント”が乱立するパターンがよく起きます。経費精算データを集計して初めて「部門ごとにバラバラに契約していた」ことが発覚するケースもあります。

情シスとしては、最初から「Copilotは職務ロール単位」「ChatGPTは業務ユースケース単位」で予算と配布ポリシーを設計しておくと、後からの揺り戻しに耐えやすくなります。

この3つの軸（居場所・見ている情報・お金の構造）を押さえると、CopilotとChatGPTを「どちらが高性能か」ではなく「どの業務をどちらに任せるか」という視点で語れるようになり、情シスが主導権を握りやすくなります。

現場で本当に起きている“よくある誤解”と、その裏側

「CopilotかChatGPTか」で迷っているうちはまだ安全帯。危ないのは、「どちらかだけ入れれば終わり」と思った瞬間からです。

「CopilotがあればChatGPTはいらない」は、なぜ一部の部署で破綻するのか

CopilotはMicrosoft 365に埋め込まれた業務特化のアシスタントであり、「何でも相談できる万能チャットボット」ではない。ここを履き違えると破綻します。

代表的なギャップはこの3つです。

• 社外情報の調査や比較検討

• 専門分野をまたぐ発想支援・アイデア出し

• 自社データに縛られない汎用的な文章作成

CopilotとChatGPTを、現場の感覚に近い軸で整理するとこうなります。

営業企画や新規事業のように「外の情報で戦う部署」は、Copilot単独だとインプット不足のAIになりがちで、「期待していたほど使えない」という評価に傾きやすくなります。

「ChatGPTだけで業務AIは十分」という意見が危うい理由

逆に、「ブラウザでChatGPTを開ければ十分」という判断も危うい側面があります。

• メールや議事録を生成しても、OutlookやTeamsに自動で反映されない

• ExcelやPowerPointの操作そのものは自動化されない

• 社内のSharePointやOneDriveのファイルを前提にした回答ができない

つまり、「頭脳」は強いが、「手」が社内ツールにつながっていない状態です。
結果として、次のようなムダが残ります。

• ChatGPTで素案を作る

• コピー&ペーストで各アプリに貼り付ける

• フォーマット調整や最終整形は人がやる

AI支援のはずが、「AI経由の手作業」が増え、情シスから見ると利用ログは残るが生産性は微妙という、評価しづらい投資になります。

価格表だけ眺めて決めると、なぜ“誰も使わないAI”が量産されるのか

情シスの現場でよく起きるのが、「料金表だけでCopilotかChatGPTかを選んでしまう」パターンです。
ここで見落とされがちな“隠れコスト”は次の3つです。

• 権限設計コスト

  Copilot導入時に共有フォルダの整理をサボると、「昔の機密ファイルがAIの提案に混ざる」リスクが一気に顕在化する。

• 教育コスト

  ChatGPTを「とりあえず全員Pro」で契約しても、用途を設計しないと1カ月後には利用率が数％まで落ち込むことが珍しくない。

• ガバナンスコスト

  野良利用のChatGPTが先行すると、「書いてはいけないこと」をAIに流さないための後追いポリシー整備と監査で情シスが疲弊する。

料金欄だけ見るのではなく、次の視点で棚卸しする方が現実的です。

• どの部署が「社内データ前提」でAIを使いたいのか

• どの部署が「外部ナレッジ前提」で使いたいのか

• 誰がどこまでAIに見せてよいのか(権限と共有フォルダの棚卸し)

この切り分けを先にやっておくと、「Copilotだけ」「ChatGPTだけ」という極端な選定ではなく、併用前提の冷静な構成を描きやすくなります。

導入現場のトラブル事例：最初は順調に見えたのに、途中で炎上したケース

「うちもCopilot入れたし、ChatGPT Proも契約した。これでDXは勝ったな。」
そう思った3カ月後に、情シスだけが真っ青になる。現場では、このパターンが想像以上に多い。

共有フォルダの“闇”がCopilotで一気に表面化したプロジェクト

Copilotを限定部署で導入した直後、「神ツールきた」と社内チャットが盛り上がる。
数日後、空気が変わる。「昔の役員評価シートが要約候補に出てきた」「退職者フォルダのPDFが検索結果に混ざる」。

情シスがログを追うと、原因はシンプルだった。

• 「全員参照OK」の共有フォルダが膨大に存在

• 実態としては、閲覧してほしくない過去資料まで1つの権限グループに詰め込み

• Copilotは「見えるものは全部“検索対象”」として扱う

ユーザーは悪くない。Copilotは仕様どおりに動いている。
問題は、10年以上放置されたファイルサーバー文化を、そのままAI検索エンジンに接続したことだ。

このフェーズで止血できた組織は、必ず次の2ステップを踏んでいる。

• まず「Copilotで検索させて良いエリア」を限定し、対象サイトを段階的に拡張

• 既存の共有フォルダを「棚卸しプロジェクト」としてDX予算で再設計

「Copilot導入プロジェクト」ではなく、「権限設計の総点検プロジェクト」として位置付けた情シスは炎上を回避しやすい。

ChatGPTを全社解禁したら、「書いてはいけないこと」までAIに流れ始めた事例

ブラウザだけで完結するChatGPTは、とにかく広がるスピードが速い。
ある企業では、情シスが「とりあえず全社員ChatGPT Pro」を契約した結果、1カ月後にこんな状況になった。

• 利用率は部署によって「ほぼゼロ」から「毎日ヘビー」の極端な二極化

• 活用が進んだ部署ほど、機密情報の貼り付けリスクが高まる構造が発生

• 実際に、「取引先名＋金額リスト」をそのまま投げているスクリーンショットが社内で問題視

ここで効いたのは、利用禁止ではなく利用パターン別の「レッドライン表」だ。

このレベルまで具体的に「書いていい内容」「書いてはいけない内容」を言語化し、研修とセットで展開しておかないと、野良利用のスピードに情シスは永久に追いつけない。

PoCは成功したのに本番展開で止まった、“情シスあるある”の落とし穴

PoCでは、CopilotもChatGPTもよく働く。
少人数の精鋭メンバー、限定された業務フロー、手厚い伴走。成功しない理由の方が少ない。

それでも本番展開で止まるのは、次の3つをPoCで検証していないからだ。

• 利用率の再現性

  熱量の高いメンバーだけで試しても、全社平均の利用率は読めない。

• 誤回答への耐性

  一定の誤回答をユーザーが自分で補正できるかを「通常スキル層」で確認していない。

• 情シス負荷の見積もり

  権限変更依頼、問い合わせ対応、ログ確認といった運用コストを、PoC段階で数値化していない。

本番で失速しない組織は、PoCを「技術評価」ではなく「運用設計テスト」として扱う。
CopilotとChatGPTの違いを理解するだけでなく、両者を組み合わせたときの“情シス負荷モデル”を先に描くことが、炎上を防ぐ最後の安全弁になる。

セキュリティとガバナンスの視点で見る「CopilotとChatGPTの本当の選び方」

「どっちが高性能か」より先に押さえるべきは、「どっちに“社内のどこまで”を見せるのか」。ここを曖昧にしたまま走り出すと、情シスだけが火消しと説明責任を無限ループで背負うことになります。

「情報をどこまで見せるか」を決めずにCopilotを入れてはいけない理由

CopilotはM365に埋め込まれた“検索力の強すぎる部下”です。SharePoint、OneDrive、Teams、Outlookに散らばる権限設計の粗さが、そのまま「AI経由の情報ダダ漏れ」に変換されます。

Copilot導入前に必ず棚卸しすべきポイントを整理します。

• 部署横断の共有フォルダで「アクセス権=見せてよい」と言い切れるか

• 過去の人事評価・給与ファイルが「全社共有」に残っていないか

• Teamsの「誰でも参加OK」チームに機密資料が上がっていないか

Copilot視点で見直すべき権限チェックの優先順位は次の通りです。

「Copilotで“見えてしまうと困る情報”の範囲」を先に定義し、そこから逆算して権限を締める。この順番を間違えると、「Copilotが勝手に暴走した」という誤解だけが社内に広がります。

ChatGPTをクローズドに使うために、最低限決めておくべき社内ルール

ChatGPTはブラウザ越しの“外部の頭脳”です。だからこそ、社外秘情報を平気で貼り付けるユーザーが出た瞬間に、ガバナンス崩壊が始まります。

最低限、次の3本柱はPoC前に文書化しておくべきです。

1. 入力禁止情報の明文化
   個人情報、生データ（顧客リスト、売上明細、原価一覧）、未公開の経営数字などを例示し、「貼っていい情報」「ダメな情報」をスクリーンショット付きで説明する。

2. 利用目的の上限設定
   「調査・要約・ドラフト作成まではOK」「最終版の契約書・見積書は必ず人間レビュー必須」といった“ここまでなら任せてよい”ラインを決める。

3. アカウント管理ルール
   個人の無料アカウント禁止、企業契約アカウントへの統一、SSO連携の有無をはっきりさせる。

特に、「とりあえず全員Pro」にしたのに1カ月後の利用率が数％まで落ちたパターンでは、共通して用途設計とルールの欠落が見られます。ツールを配る前に、「どの部署がどの業務で、どこまでをChatGPTに任せるか」を具体的に決めておくことが利用定着の決め手になります。

ログ、監査、権限──情シスだけが背負わされる“見えないコスト”とは

CopilotもChatGPTも、「入れた瞬間に情シスの仕事が減る魔法のツール」ではありません。むしろ、ログと監査の設計をサボるほど、あとから説明コストが跳ね上がるのが実態です。

両者の“見えないコスト構造”を整理します。

情シスが押さえるべきポイントはシンプルです。

• CopilotはM365権限設計の“負債を可視化する装置”と捉え、導入前後の監査ログ設計をセットで進める

• ChatGPTは「ネットワークの外に何を出すか」の管理ツールと捉え、プロキシ、DLP、SSOを組み合わせて利用範囲を明示する

この視点で整理すると、「Copilotだけ入れる」「ChatGPTだけ解禁する」という二択ではなく、「権限リスクが高い領域はCopilotを遅らせつつ、ガバナンスされたChatGPTで先に成果を出す」といった段階的シナリオも描きやすくなります。ここまで設計しておけば、役員からの「本当に安全なのか？」という問いにも、数字と仕組みで堂々と答えられます。

ユースケース別：この業務ならCopilot、この業務ならChatGPTが強い

「全部Copilotで」「全部ChatGPTで」と言った瞬間から、情シスの苦労は始まります。
楽なのは最初だけで、数カ月後に「使われないライセンス」と「野良AI」の二正面作戦になるケースが本当に多いです。

まずは業務単位で“どちらが主役か”を切り分けるところからスタートした方が、現場の納得度もライセンス効率も一気に上がります。

メール・議事録・ドキュメント作成で差が出るポイント

ここはCopilotを主役に据えると投資対効果が見えやすいゾーンです。

• Outlookメール

  • 過去のやり取り、添付ファイル、会議招待を一気に参照しながら下書きを出してくれるのがCopilotの強みです。
  • 「この顧客との直近3カ月のメールを踏まえて、フォローの案内メールを作成」など、コンテキスト前提の文書生成はChatGPT単体では再現しにくい領域です。

• Teams会議の議事録

  • Teams内の会議録画、チャット、共有ファイルを一括で見て要約できるのはCopilot側。
  • 一方で、議事録フォーマットのブラッシュアップや「役員向けの要約」「現場向けの要約」を書き分ける作業は、ChatGPTに貼り付けて指示した方が調整スピードが速いケースが多いです。

• Wordでの社内資料・稟議書

  • たたき台をCopilotで出し、論点整理やわかりやすい表現への“翻訳”をChatGPTで仕上げる二段構えが現実的です。
  • Copilotだけだと、どうしても「社内文書のテンプレ再利用レベル」で止まりやすく、読み手目線への言い換えはChatGPTの方が得意です。

Excel・PowerPoint・Teams連携で、「Copilotを活かし切れる部署」とそうでない部署

Copilotの真価が一気に分かれるのが、この「Officeアプリ連携」です。

• Excel：日々Excelを“触っているか”で投資判断が変わる

  • 営業企画や経営企画のように、売上データや予算表をExcelで管理している部署は、Copilotを入れると「関数職人」依存からかなり解放されます。
  • 逆に、現場がほとんどExcelを使わず、基幹システムやSaaS画面だけで完結している部署に一律配布しても、利用率が数％に落ちる典型パターンになります。

• PowerPoint：ストーリーが決まっていない資料ほどCopilot＋ChatGPT併用が効く

  • CopilotはWordやOutlookの内容からスライドを自動生成してくれますが、「そもそもどんな構成にするか」の発想までは弱い場面があります。
  • 先にChatGPTで「役員向け30分プレゼンの構成案」を作り、それをもとにPowerPointでCopilotにスライド化させると、ゼロ→イチ→百の流れが一気に短縮できます。

• Teams：会議文化が成熟していない組織は注意ポイント

  • 会議タイトルが適当、アジェンダ不明、チャットもバラバラ、という状態だと、Copilotに食べさせるデータ自体がノイズだらけになります。
  • 先に「Teams会議の運営ルール」を情シス主導で整えておかないと、“微妙な議事録を高速量産するAI”になってしまいます。

調査・要約・社外のナレッジ収集は、なぜ今でもChatGPTが強いのか

ここをCopilotだけでやろうとすると、「社内イントラしか読まないAI」になりがちです。

• 社外情報の収集

  • 競合製品の動向、業界トレンド、法改正の解説など、インターネット側に散らばっている知識を集めて整理する役は、今でもChatGPTの役割が大きいです。
  • CopilotもBing連携でWeb検索はできますが、「この企業の決算短信を3期分比較し、営業利益の変化要因を要約」のような深掘り調査は、ChatGPTにPDFやURLをまとめて渡した方がコントロールしやすいケースが多いです。

• 要約・比較・要点整理

  • 長いレポートや法令文書を貼り付けて「情シス視点での影響だけを抽出」といった視点指定の要約は、ChatGPTのプロンプト設計と相性が良い領域です。
  • Copilotは「その時開いているドキュメント」の要約には強いものの、複数ファイルをまたいだ比較分析はまだChatGPTの方が柔軟に扱えます。

• 社内教育向けのQ&Aコンテンツ作成

  • 「Copilot利用ガイド」「情報セキュリティ研修資料」など、ポリシー説明文をわかりやすく翻訳する作業は、ChatGPTでラフ案を量産してからWordで整える流れが効率的です。
  • ここを人力だけでやると、情シスが「説明資料作成チーム」から抜け出せません。

情シスが押さえるべきポイントは、「どちらが優れているか」ではなく、業務ごとに“Copilotを標準装備するか”“ChatGPTで補完するか”を線引きすることです。
ここが曖昧なまま全社展開すると、「Copilot前提で進めたが、調査系は結局みんな野良ChatGPTを開いている」という、よくあるねじれ構造に必ずぶつかります。

失敗しないための「Copilot×ChatGPT」併用パターン設計

「Copilotに全賭けしたら共有フォルダの“闇”が一気に露出」「ChatGPTを全員Proにしたのに、1カ月後の利用率が数％」──現場で本当に起きているのは、この2つの失敗のミックスです。
鍵になるのは、最初から「Copilot＋ガバナンスされたChatGPT」という役割分担前提で3カ月だけ本気で実験することです。

まずは“3カ月の実験マップ”を引く：誰にどのAIをどれだけ配るのか

“全社一斉解禁”は、情シスにとって消防車なしで花火大会をやるようなものです。先にスモールスタートの実験マップを引きます。

ポイントは「組織図」ではなく「業務フロー」を軸に切ることです。

• 情報を“読む業務”が多い部門 → ChatGPT重視（調査・要約・文章生成）

• 社内ドキュメントを“編集・再利用”する部門 → Copilot重視（Word/Excel/PowerPoint/Teams連携）

例として、3カ月の実験マップを整理するとこうなります。

ここで大事なのは「配り方そのものを検証対象にする」ことです。
ライセンス数は“正解値”ではなく、どの配分が費用対効果の高い組み合わせかを測るための実験変数と割り切ります。

PoCで必ず確認しておくべきチェックリスト（利用率・誤回答・情報漏えいリスク）

PoCを「成功したかどうか」だけで終わらせると、本番展開で炎上します。
チェックすべき指標を最初に固定しておくのが情シス側の防御線です。

• 利用率・定着度

  • 週あたりの利用ユーザー率（アクティブ率）
  • 1ユーザーあたりの平均プロンプト数・チャット回数
  • “自発利用”の割合（マニュアルを見ずに使っているか）

• 品質・誤回答

  • 明らかに誤った回答の頻度（業務影響レベル別にA/B/Cで分類）
  • 誤回答をそのまま外部メールや資料に載せてしまった件数
  • 回答の根拠（参照ファイルやURL）が確認できた割合

• 情報漏えい・権限まわり

  • Copilotが参照したくない共有フォルダを“見てしまった”ケースの有無
  • ChatGPTに入力してはいけない情報（個人情報・機微情報）が流れた回数とパターン
  • 監査ログやチャット履歴を情シスが自力で追えるかの確認

• UX・業務インパクト

  • 「作業時間がどれだけ短縮されたか」の体感アンケート
  • 逆に「手戻り・ダブルチェックの時間」が増えた業務の洗い出し
  • 現場が“二度と使いたくない理由”として挙げたポイント

PoCでは、CopilotとChatGPTを同じ物差しで評価しないことも重要です。
Copilotは「メール・資料作成にどれだけ食い込めたか」、ChatGPTは「調査・アイデア・要約をどれだけ肩代わりできたか」という業務単位のKPIで見ると、強みと弱みがはっきりします。

「Copilotだけ／ChatGPTだけ」から、「役割分担型AI環境」へ切り替える考え方

現場でうまくいく企業は、AIを“1つの製品”ではなく“職場インフラの一部”として設計しています。
イメージに近いのは「社用車」と「タクシー」の関係です。

情シスが握るべき設計思想は1つです。
「社内の“既存情報”を動かす仕事はCopilot、“外の知識”と新しい文章を生む仕事はChatGPT」という線引きを、社内標準として言語化します。

その上で、次の3ステップで全社展開のロードマップを描くと無理が出にくくなります。

1. 情シス・DXチームで「実験マップ＋チェックリスト」を叩き台として固める
2. 3カ月のPoCで、部門ごとの“相性の良い組み合わせ”パターンを洗い出す
3. ライセンス配布ルールと利用ガイド（プロンプト例・NG入力例・事故事例）を整えてから段階的に拡張

AIツールの選定は「どっちが優れているか」ではなく、どの業務をどのAIに任せると、情シスの夜間対応が減るかを軸に組み立てた方が、現場は圧倒的に回しやすくなります。

ベンダーのセールストークに振り回されないための“逆質問テンプレ”

「そのCopilot、本当に“うちのM365の闇”を見た上で提案してますか？」
営業トークを一度“裏返す”だけで、CopilotとChatGPTの選定精度は一気に変わります。

Copilot推しの提案を受けたときに、必ず聞くべき3つの質問

Copilot推しの資料が出てきた瞬間に、静かに次の3問を投げてください。

1. 「既存のMicrosoft 365権限設計を、どのレベルまで前提にしていますか」
   共有フォルダのフルコントロール地獄を知らない提案なら、即レッドフラグです。

2. 「Copilotで拾えない業務は、どうやって補完する想定ですか」
   TeamsとExcel中心の部署と、調査業務中心の部署では“AIの得意分野”が違います。

3. 「PoC時のチェック項目と、利用率のKPI設計を見せてください」
   ライセンス本数だけ語る提案は、運用コストを情シスに丸投げしている合図です。

この3問に具体的な回答が返ってこない場合、「Copilotを売りたいだけの提案」と割り切った方が安全です。

ChatGPT前提の提案で、あえて確認しておきたい「やらないこと」の線引き

ChatGPT提案は“夢の広がる資料”になりがちなので、あえてやらない範囲を問い詰めます。

• 「ブラウザからの野良利用を、どうコントロールする設計ですか」

  Proプランを配る前に、社内ポリシーとログ設計が語られているかを確認します。

• 「社内ファイルへのアクセスは、どのレイヤーまで認めませんか」

  OneDriveやSharePoint連携をしない前提なら、その理由と代替手段を聞きます。

• 「誤回答や幻覚への対応は、どの業務を対象外にしますか」

  売上予測や法務文書を“AI下書き禁止”にするかどうか、線引きを必ず言語化させます。

提案書に「制限」「対象外」が一切書かれていないなら、運用リスクの大半をあなたのチームに押し付けるプランです。

社内説明用：役員と現場にそれぞれ伝えるべき“違い”の言い換え方

最後に、役員と現場で説明の言葉を変えると、社内合意が一気に取りやすくなります。

役員向けの言い換え

• Copilot＝「既存のMicrosoft投資を最大化する、社内データ連携型のAI」

• ChatGPT＝「外部知識と発想力に強い、ブラウザ完結のAIアシスタント」

現場向けの言い換え

• Copilot＝「OutlookやExcel、Teamsの中に住みついて作業を肩代わりするAI」

• ChatGPT＝「調査、要約、文章作成を任せられる、独立した“相談相手”AI」

この言い換えを社内資料の冒頭に置き、次のような比較表を添えると、ベンダーより先に社内の空気を握れます。

ベンダーの説明を鵜呑みにせず、このテンプレで“逆インタビュー”する側に回ることが、選定ミスと炎上プロジェクトを回避する一番の近道です。

執筆者紹介

主要領域は情シス視点のAI導入設計。本記事ではCopilotとChatGPTの違いを8セクションで分解し、選定とガバナンス設計の判断軸を提示しています。機能紹介に終わらず、リスクと運用フローまで構造化する実務寄りの解説スタイルを特徴としています。