社内から「CopilotとChatGPTの違いを一枚で説明して」と迫られながら、自分の中でも腹落ちしていない。この状態で判断を先送りにしている間に、目減りしているのは予算ではなく、組織の意思決定スピードです。
Copilotは「Microsoft 365に埋め込まれた業務アシスタント」、ChatGPTは「汎用的な生成AIサービス」。この程度の整理なら、すでに何度も目にしているはずです。それでも迷いが消えないのは、機能比較ではなく、社内の責任分界とリスクの取り方が整理されていないからです。
実際に現場では、次のような損失が静かに進行しています。
- 全社員にCopilotライセンスを配ったものの、週次利用率が一割以下で、翌四半期に契約見直し
- ChatGPTを「試験的に解禁」した途端、営業資料の全文コピペが横行し、セキュリティ部門が即日ストップ
- 「Copilot前提」で業務設計したが、キーマンがほぼ使わず、誰も責任を取りたがらないAIプロジェクトだけが残る
これらはすべて、「copilot chatgpt 違い」を技術軸だけで捉えた結果です。CopilotとChatGPTの本当の差は、モデルの性能ではなく、社内データへの接続範囲、権限設計のしやすさ、ガバナンスコストにあります。この記事では、その差をタスク単位・組織単位にまで分解し、「どちらを禁止するか」ではなく「どう共存させるか」を決めるための実務ロジックを提示します。
本文では次のような観点から、情シス・DX担当が即座に使える判断材料だけを抽出します。
- 企画書、議事録、メール、コード修正など、具体的なタスクごとのCopilot向き/ChatGPT向き
- 役員や営業部長から届く「うちも入れるべきか」「有料化したい」をさばくための返信テンプレート
- ライセンス一斉配布が失敗しやすい構造と、少人数PoCから始めるときの評価指標
- 情報管理レベル別の「Copilot/ChatGPT/社内AIチャット」の棲み分けパターン
- 「AI導入でむしろ会議が増えた」状態を反転させる、人間側の手順変更チェックリスト
この記事を最後まで読み、自社に合わせて数点決めるだけで、「とりあえずAI」の号令で始まったプロジェクトが半年後に消えるリスクを、大きく削れます。逆にここで判断軸を固めないままCopilotかChatGPTのどちらか一択に振れると、ライセンス費と信頼だけが失われます。
この記事から得られる武器と、その先にある利得は次の通りです。
| セクション | 読者が手にする具体的な武器（実利） | 解決される本質的な課題 |
|---|---|---|
| 構成の前半 | CopilotとChatGPTをタスク単位・部門単位で切り分ける判断基準と、役員・現場向けの説明テンプレート | 「違いは何か」を聞かれるたびに場当たりで答え、AI導入の方向性がぶれる状態 |
| 構成の後半 | 自社の規模・業種に合った棲み分けパターン、PoC設計とやめ時のライン、ガバナンスのたたき台 | 利用率ばかり追い、会議と承認だけが増え、3カ月でAIが「便利ツール止まり」になる状態 |
機能の知識ではなく、「会社としてどこまでAIに任せるか」を決めるための実務フレームが手に入る。その差が、来期の予算と社内の信頼にそのまま跳ね返ります。ここから先は、CopilotかChatGPTかで迷う時間を、自社を守る判断ルールに変えるための具体論だけを書きます。
目次
「CopilotとChatGPTの違い」がなぜいつまでも腹落ちしないのか？
「CopilotとChatGPTの違い、上にどう説明すればいいですか？」
情シスの受信箱に、今いちばん多い相談がこれです。回答を一言で済ませようとすると、ほぼ確実にこじれます。理由はシンプルで、みんな違う“前提”で話しているからです。
まずは、その前提のズレを可視化しておきます。
| 話している人 | 実はこう思っている前提 | 口に出している言葉 |
|---|---|---|
| 経営層 | コスト増は最小限に | Copilotって入れるべき？ |
| 現場部門 | とにかく楽になりたい | AIで資料作成を自動化したい |
| 情シス | リスクをコントロールしたい | セキュリティが心配です |
この前提をそろえないまま「どっちがいいか」で議論すると、永遠に噛み合いません。
Copilot＝社内文書係、ChatGPT＝発想マシン？よくあるズレたイメージ
よくある社内の会話を要約すると、CopilotとChatGPTはこんなイメージで語られがちです。
-
Copilot
- Officeの中で気の利いた文書を作ってくれる人
- 社内のファイルを勝手に読んでまとめてくれる存在
-
ChatGPT
- ひらめきをくれるアイデアマン
- 文章もコードも「何でも答える賢い検索エンジン」
現場では、この雑なイメージのまま意思決定が走り、次のような事態が起きています。
-
全社員にCopilotをばらまいたが、週次利用率1割未満で翌四半期に契約見直し
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ChatGPTを「試しに解禁」した瞬間、営業が提案書全文を貼り付け、セキュリティ部門が即日ストップを要求
どちらも、「イメージ先行で用途も守備範囲も整理しないまま走った結果」です。
情シスと現場で真っ二つに割れる“AIに求めているもの”
同じ「違い」を話しているようで、実際には見ている軸が違うことが多いです。
| 立場 | 気にしているポイント | Copilotを見る目線 | ChatGPTを見る目線 |
|---|---|---|---|
| 情シス | ライセンス費用、テナント境界、ログ、権限 | M365の一部として統制しやすいか | 外部サービスとして情報漏えいが怖くないか |
| 現場 | 業務負荷、スピード、使い勝手 | WordやExcelで勝手に手伝ってくれるか | とりあえずすぐ使えて答えが返るか |
情シスは「組織への馴染みやすさ」「権限設計のしやすさ」を見ていますが、現場は「どれだけ自分の手間が減るか」しか見ていません。
このギャップを埋めないまま導入すると、よくあるのは次のパターンです。
-
情シス「Copilotならテナント内でログも追えるし安心」
-
現場「でも社外のネタを探したい時はChatGPTの方が使える」
-
結果：「どこまでがCopilotの守備範囲か」が曖昧なまま、誰も責任を取りたがらないAIプロジェクトが生まれる
違いを説明する前に、何を守りたいのか、何を楽にしたいのかを合わせる必要があります。
まず押さえるべき「技術より大事な3つの前提条件」
CopilotとChatGPTのスペック比較より先に、情シスが社内で共有しておくべき前提は3つです。
-
「どのデータに触れるAIか」で話す
- Copilotは基本的にMicrosoft 365テナント内のメール、ファイル、会議情報にまたがって動く
- ChatGPTはプロンプトに与えた情報とインターネット由来の知識が中心
→ まず「社内データを触るAIかどうか」で線を引くと説明が通りやすくなります。
-
「どの画面に住んでいるAIか」で話す
- CopilotはWord、Excel、Teamsといった既存の画面の中に住む
- ChatGPTはブラウザや専用アプリという“別アプリ”として存在
→ ユーザーの行動変化の大きさが違うため、PoC設計や教育コストがまったく別物になります。
-
「誰が責任を持つAIか」を決めてから話す
- CopilotはM365の一部として情シスが主担当になりやすい
- ChatGPTは部門ごとのクレカ契約や個人アカウントに分散しやすい
→ 最初に「契約とガバナンスの持ち主」を決めておかないと、後から統制しようとして会議と承認フローが激増します。
この3つを前提として押さえておくと、
「Copilot＝社内データに強い“執務アシスタント”」
「ChatGPT＝発想と下書きに強い“外付け頭脳”」
という説明が、情シスにも現場にも腹落ちしやすくなります。
この土台を作っておくことで、次の章で扱う「ありがちなしくじりシナリオ」と「正しい使い分け」の話が、単なる失敗談ではなく自社の判断材料として機能していきます。
【現場あるある】Copilot／ChatGPT導入で起きがちな“しくじりシナリオ”3選
「とりあえずAI配っとけばDXっぽいよね」がスタート地点になると、情シスの財布だけが軽くなります。この3パターンを先に押さえておくと、CopilotもChatGPTも“燃え尽き案件”になりません。
シナリオ1：全社員にCopilot配布 → 使われず → 予算だけ消えるケース
よくあるのが、「Microsoft 365ユーザー全員にCopilotライセンスを一斉配布したのに、週次利用率が1割未満」というパターンです。
失敗プロジェクトに共通する設計は、ほぼこれです。
-
対象: 全社員一斉（業務やスキルを一切絞らない）
-
目的: 「業務効率化」「生産性向上」といった抽象ワードだけ
-
評価指標: ログイン数・利用率のみ
-
研修: 1回のオンライン説明会で終了
Copilotは「Word・Excel・Outlookに埋め込まれた業務アシスタント」です。“毎日同じ画面を開く人”にこそ効くツールなのに、「たまにExcel触るだけの人」まで対象に入れてしまうと、当然“宝の持ち腐れ”になります。
失敗を避けるには、最初からタスクと職種を限定したPoCが必須です。
| 項目 | 失敗パターン | うまくいくパターン |
|---|---|---|
| 対象ユーザー | 全社員 | 営業事務、経理、企画など数部署に限定 |
| 見る指標 | 利用率だけ | 1件あたりの作業時間、ミス削減率 |
| 想定タスク | ノープラン | メール作成、議事録要約、資料たたき台などを事前定義 |
「誰でも使える」は事実でも、「誰にとっても投資対効果が高い」わけではない、という割り切りがポイントです。
シナリオ2：ChatGPTを解禁したら、営業資料のコピペ祭りになった話
もう1つの典型は、「ChatGPTを試験的に許可したら、営業が提案書全文をチャット画面に貼り付け、セキュリティ部門から即日利用停止要請」というケースです。
問題の本質は、ルールが“禁止ワードリスト”だけで終わっていることにあります。
-
「機密」「社外秘」と書いてあるものは入力禁止
-
顧客名は伏せること
-
個人情報は入力禁止
現場からすると、「具体的に何がアウトなのか」が分かりません。結果、営業は「この提案書は社内テンプレだからセーフ」と誤解し、全文コピペでChatGPTに要約・改善を依頼してしまう、という流れが起きます。
ここで効くのは、“禁止ワード”ではなく具体的なテキスト例によるグレーゾーンの線引きです。
-
入力OKの例
- 匿名化した業界情報
- 自社の公開済みWebサイトの文章
- 汎用的なメール文面テンプレート
-
入力NGの例
- 顧客ごとの見積り・契約条件
- まだリリースしていない製品仕様書
- 社内だけで共有している売上表現・指標
ChatGPTは「外部クラウドサービス」である以上、「Outlookメールそのまま」「PowerPoint資料そのまま」を貼る運用は、基本的に線の外側と整理した方が安全です。
シナリオ3：Copilot前提で業務設計したら、キーマンが一切使わなかった組織
最後は、「AIを前提に業務プロセスを再設計したのに、部門のキーマンがCopilotを使わず、ボトルネックがむしろ増えた」パターンです。
よくある流れはこうです。
- 情シスとDX担当が、Copilotを前提にした“新しい業務フロー”をPowerPointで設計
- 会議体で承認を取り、「明日からこのフローで」と全社アナウンス
- 実際に決裁権を持つマネージャー層が、「AIの回答を信用できない」と判断し、結局すべて手作業で再チェック
結果として、現場メンバーは「Copilotでドラフト作成 → 上長がゼロから書き直す → 会議が増える」という二度手間地獄に陥ります。
このパターンの共通点は、“AIを一番使うべき人”がPoCから外れていることです。
| ロール | よくある誤った前提 | 現場でうまくいく前提 |
|---|---|---|
| メンバー | AIで作業を軽くしたい | AIでまずラフ案を作る担当 |
| マネージャー | 最後に承認だけすればよい | 自分もCopilotでレビュー方針を作成 |
| 情シス | ライセンスと権限だけ整えればよい | 「誰がどこまでAIに任せるか」を業務定義に落とす |
Copilot／ChatGPTのどちらを選ぶかよりも、「キーマンが自分の作業にどう組み込むか」を先に決めないと、AI導入後に会議と承認フローだけが増えていきます。
「Copilot向きの仕事」と「ChatGPT向きの仕事」を、タスク単位で切り分ける
「どっちが高性能か」ではなく、「どの机の引き出しにしまうと一番ラクか」を決めるのが情シスの腕の見せどころです。CopilotとChatGPTは“頭の良さ”より“配置場所”が肝心です。
企画書・議事録・メール…同じタスクを両方に投げたときの違い
同じ仕事でも、どのAIに投げるかで「使い勝手」と「セキュリティリスク」がまるで変わります。現場で整理しやすい軸は、次の3つです。
-
社内文書との連携が必要か
-
どのアプリ上で完結したいか（Wordかブラウザか）
-
そのアウトプットを「誰がレビューするか」
タスク別の違いをざっくり整理すると、次のような感触になります。
| タスク例 | Copilotが得意なケース | ChatGPTが得意なケース |
|---|---|---|
| 企画書作成（PowerPoint） | 既存提案書や社内資料を参照して「社内方言」込みで骨子を作る | 白紙状態からアイデア出しや構成パターンを複数出させる |
| 議事録要約（Teams/Word） | 会議の録音・メモと連携し、自動要約・ToDo抽出 | ログを貼れない会議で「議題だけ」から議事録フォーマットを作る |
| メール文面（Outlook） | 過去メールの文体を踏襲しつつドラフト生成 | 初回問い合わせメールや英語メールのたたき台を一気に複数パターン生成 |
| Excel分析メモ | 社内の売上データを開いたまま、グラフ解釈文を自動生成 | 匿名化した数字を渡して「どんな切り口で分析すべきか」案出し |
| コード修正 | 社内リポジトリやスプレッドシートに紐づく軽微な修正 | 小さなサンプルコードやプロトタイプのたたき台を作る |
ポイントは、「社内ファイルをそのまま触りたいときはCopilot」「真っさらな発想や表現のバリエーションはChatGPT」と覚えておくことです。
社内データを触るか・触らないかで決まる“境界線”の引き方
情シスが最初に決めておくべきは、技術仕様よりも次の一行です。
「社内の生データに触れるAI作業はCopilot側に寄せる」
理由はシンプルで、Microsoft 365環境内であれば、既存の権限・テナント・監査ログの仕組みをそのまま使えるからです。ChatGPT側に任せるときは、境界線を明文化しておくと事故が激減します。
「どこからChatGPT禁止か」を決めるチェックリストの例を挙げておきます。
-
個人を特定できる情報（氏名、メールアドレス、社員番号）が含まれる
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顧客名・案件名・売上数字がそのまま入っている
-
社内限定の料金表、原価、割引条件が記載されている
-
取引先とのNDAで「第三者提供禁止」が明記されている内容
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セキュリティ部門が「秘扱い」としている分類に該当する資料
これらに当てはまるタスクは、「Copilotのみ」「もしくはクローズドな社内AIチャットのみ」と線を引いておくと、営業部門が提案書全文をChatGPTに貼り付けるような“コピペ祭り”をかなり防げます。
小さなチームで先に検証すべきタスク候補リスト
いきなり全社展開すると、「誰も責任を取りたがらないAIプロジェクト」になりがちです。まずは、インパクトが大きく、かつ機密度がそこまで高くないタスクから、小さなチームで検証するのが安全です。
PoCで扱いやすいタスク候補を、Copilot向き・ChatGPT向きに分けるとこうなります。
Copilot優先で試したいタスク
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営業・企画部門の「過去提案書検索＋要約」（SharePoint＋PowerPoint）
-
プロジェクト会議の議事録作成とアクションアイテム抽出（Teams＋Word）
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月次レポートの素案作成（Excelの集計表から要点を文章化）
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よくある問い合わせへの回答案ドラフト（Outlook＋社内FAQ）
ChatGPT優先で試したいタスク
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新サービス名やキャッチコピーのブレスト
-
提案書の「問題提起パート」の書き換えアイデア出し（元文は要匿名化）
-
マニュアルのわかりやすい言い換えパターン生成
-
新人研修用のケーススタディ問題文の作成
このレベルで一度「CopilotとChatGPTの役割分担」を体感してもらうと、現場から「うちはこのタスクはCopilot、こっちはChatGPTで」と自走的な提案が出やすくなります。情シス側は、その声を拾いながら“社内標準の使い分けルール”へ昇華させていくイメージを持つと、後工程のガバナンス設計もぐっと楽になります。
情シス・DX担当の受信箱に届く「CopilotとChatGPTの違いって何？」相談ログ再現
「技術的な違いは分かっている。でも“上司にどう説明するか”になると手が止まる」——多くの情シスがここで詰まります。実際によく飛んでくるメール・チャットを、現場での返し方と一緒に整理します。
メール例①：役員「うちもCopilot入れるべき？」にどう返すか
【役員からの実在しがちなメール】
件名：Copilotってうちも入れるべき？
MicrosoftのCopilot、他社が導入し始めていると聞きました。
・ChatGPTと何が違うのか
・当社で入れるメリット／リスク
・全社員配布した場合の料金感を、次回役員会までにA4一枚で整理してほしいです。
この“無茶ぶり”には、技術話を封印して「お金・リスク・社内データ」の3点だけで返すと通りやすくなります。
【返信の骨子イメージ】
- CopilotとChatGPTの位置づけ
| 観点 | Copilot | ChatGPT（有料プラン含む） |
|---|---|---|
| 主な用途 | Microsoft 365業務の効率化 | 発想出し・文章作成・コード生成など汎用 |
| 触るデータ | 社内のWord・Excel・メール・Teams会議 | 入力したテキストやファイル中心（原則社内システムとは分離） |
| 管理主体 | Microsoftテナント内で一括管理 | OpenAI／ブラウザごとに設定・制御 |
-
役員向けの一言説明
→ 「Copilotは社内文書に強い“社内専属AI”、ChatGPTは社外情報も使う“発想特化AI”」
-
当社で入れるメリット（例）
- Excel・PowerPoint・メール作成など、既存業務の時間を短縮
- ログ・権限がMicrosoft 365の管理ポリシーと揃えやすい
-
リスク・前提
- 全社員一斉配布すると「週次利用率1割未満」のまま予算だけ消える事例が多い
- まずは部門横断のパイロット（20〜50人規模）でPoCを行い、指標（削減時間・利用頻度）を見て判断したい
役員には「入れる／入れない」ではなく、“まず小さく試して3カ月で判断する”投資案件として整理すると通りやすくなります。
チャット例②：営業部長「ChatGPT有料化したい」を止める／通す判断軸
【営業部長からのチャット】
営業でChatGPTをかなり使っている。
無料版だと遅いし制限も多いので、有料プランを部内で契約したい。
情報セキュリティ的に問題なければ、申請を通してほしい。
ここで情シスが見るべきは「何を入れるか」より「何を入力しているか」です。
【ヒアリングすべきポイント】
-
どの業務で使っているか（提案書のたたき台、メール文面、アイデア出しなど）
-
営業資料・顧客名・金額情報をコピペしていないか
-
無料版かChatGPT Plusか、有料なら請求管理はどうするか
【止める／通すの簡易判断フレーム】
| 判断軸 | OK寄り | NG寄り |
|---|---|---|
| 入力データ | 匿名化した文章、一般的な業界情報 | 顧客名入りの見積・提案書丸ごと |
| 目的 | キャッチコピー・構成案・要約 | 契約書や正式見積の自動作成 |
| 代替手段 | 社内AIチャットやCopilotで代替できない | Copilotでは触れない外部情報が主 |
-
「提案書の全文を貼り付けて添削」しているなら、まずストップ
-
「要件だけを箇条書きにして文章化させる」など、入力の粒度を変えるルールをセットで提示すると現場も納得しやすくなります。
社内向けQAテンプレート：一問一答で説明できる“違い”の言葉選び
情シスへの問い合わせを減らすには、「説明用の共通フレーズ」を社内で揃えておくのが近道です。イントラやTeamsのFAQに、そのまま貼れる形で置いておくと機能します。
【例：社内QAテンプレート】
| 質問 | 一問一答の回答例 |
|---|---|
| Q1. CopilotとChatGPTの一番大きな違いは？ | CopilotはMicrosoft 365の中にいる“社内専属アシスタント”、ChatGPTはインターネット知識も使う“汎用チャットAI”です。社内データにどこまで触れるかが違います。 |
| Q2. 機密情報を扱うならどっち？ | 原則、社内テナントで管理できるCopilotや社内向けAIチャットを優先してください。ChatGPTには顧客名・金額・未公開の資料を貼り付けないルールとします。 |
| Q3. 企画アイデアや文章のたたき台には？ | 社外情報も踏まえた発想が欲しいならChatGPTが向いています。ただし最終案は必ず人がチェックし、社内ルールに合わせて修正してください。 |
| Q4. どこから使い始めればいい？ | まずは「メール文面の下書き」「議事録の要約」「Excelの関数提案」など、失敗しても致命傷にならない作業からCopilotで試し、必要に応じてChatGPTを併用します。 |
このレベルまで言葉を“翻訳”しておくと、情シスと現場のイメージギャップが一気に縮み、「CopilotとChatGPTの違いって何？」という相談そのものが減っていきます。
競合記事が語らない「ライセンス・セキュリティ・ガバナンス」の落とし穴
「Copilot入れれば業務効率アップでしょ？」
この一言から始まったプロジェクトが、3カ月後には「予算だけ燃えて、誰も使っていないAI」に変わる。その決定打が、ライセンスとガバナンス設計の甘さです。
ここでは、情シスの受信箱には届くのに、解説記事にはまず載らない“リアルな落とし穴”だけを切り出します。
Copilotライセンス“一斉配布”が失敗しやすい単純な理由
Copilotの失敗パターンは、機能ではなく「配り方」でほぼ決まります。
典型的な流れはこうです。
-
役員「競合も導入しているらしい、うちも全社員分で見積もって」
-
ベンダー「ボリュームディスカウントあります」
-
情シス「まずは全社配布で…」
-
半年後、週次アクティブ率が1割未満
単純な理由は3つだけです。
- 業務とひも付けず、ユーザーに任せている
- ライセンス単価を“1人あたり”で見て、“1タスクあたり”で見ていない
- PowerPoint・Excel・Teamsのどこで効くかを検証せずに配った
先に決めるべきは「誰に配るか」ではなく「どの仕事を削るか」です。
| 観点 | 一斉配布で失敗する例 | 先行チーム配布で成功しやすい例 |
|---|---|---|
| 対象 | 全社員 | 営業企画、管理部門など“文章量が多い層” |
| 指標 | ログイン人数、利用率 | 削減できた時間、作成できた資料数 |
| 単価の見方 | 月額×人数 | 月額÷削減時間＝時給換算 |
「ライセンスは“AI付き残業代”」と考えると、誰に配るかの優先順位がはっきりします。
ChatGPTの利用ルールが「禁止ワード羅列」だけだと破られるワケ
ChatGPTもガバナンスを間違えると、一気に“セキュリティ部門の敵役”になります。
よくあるNGルールは、次のようなものです。
-
「顧客名・金額・個人情報は禁止」
-
「機密情報を入力しないこと」
-
「業務データのコピペ禁止」
紙では完璧に見えますが、現場ではほぼ守られません。理由はシンプルです。
-
営業から見れば「どこからが機密か」が曖昧
-
守っていたら業務が遅くなり、結局“こっそり使う”
-
禁止事項だけで「何なら安全か」が書かれていない
守られるルールは、禁止ではなく「OKゾーンを具体的に書いたルール」です。
例：ChatGPT利用の“OK・NG”を1行で示す
-
OK例
「個人名・社名・具体の金額を外したテンプレ文章のブラッシュアップ」
-
NG例
「顧客名が残った見積書・契約書の全文貼り付け」
「禁止ワード」ではなく、「貼り付けてよい最小単位」を言語化しておくと、情シスへの相談も減り、事故も減ります。
ログ・権限・テナント境界…現場でしか聞こえてこないヒヤリハット
CopilotとChatGPTの違いが、本当に“会社の生死”を分けるのはここです。
-
Copilot
- Microsoft 365テナント内の権限モデルをそのまま引き継ぐ
- SharePoint / OneDrive / Teamsのアクセス権に従って検索・要約
- 監査ログ、DLP、条件付きアクセスで追跡・制御しやすい
-
ChatGPT (外部クラウドサービス)
- 組織の認証・権限と物理的に別の世界
- 入力内容の管理・監査は「人のルール」に依存
- EnterpriseプランやAPI連携を使わない限り、ログの粒度は限定的
この境界を曖昧にした結果、こんなヒヤリハットが起きがちです。
-
「会議の議事録を要約して」と頼んだつもりが、Teams会議の録画リンクを外部AIに貼り付けていた
-
Copilotなら権限外ファイルは見えないはずと誤解し、SharePointのアクセス権整理を後回しにした
-
ChatGPT Enterpriseの導入で「安全になった」と思い込み、営業資料の全文投入が常態化した
整理すると、判断軸は次のテーブルに落ち着きます。
| 項目 | Copilot | ChatGPT（通常版） |
|---|---|---|
| 認証・権限 | Microsoft 365と連携 | サービス側アカウント単位 |
| 監査ログ | テナントの監査基盤で取得可能 | 画面上の履歴が中心 |
| データの所在 | 自社テナント内データを参照 | 入力データは外部クラウドへ送信 |
| ガバナンス設計の主役 | 情シス＋セキュリティ部門 | 情シス＋業務部門のルール運用 |
「どのAIが賢いか」よりも、「どのAIがどの境界の外にデータを出しているか」を、最初の社内説明資料に必ず1枚入れておくと、後のトラブルを大きく減らせます。
【会社のタイプ別】Copilot／ChatGPT／社内AIチャットのおすすめ棲み分けパターン
「Copilot一本でいくか、ChatGPTか、社内AIチャットか」——ここを“勘とノリ”で決めると、3カ月後には情シスが火消しツアーに出ることになります。実際は、会社のタイプごとに「勝ち筋のパターン」がほぼ決まっているので、そこにきれいに乗せていく方が早いです。
まず全体の棲み分けイメージを整理します。
| 会社タイプ | 主役ツール | 位置づけ | 情シスがまず決めること |
|---|---|---|---|
| Microsoft 365フル活用企業 | Copilot for Microsoft 365 | 日常業務の標準アシスタント | ライセンス配布範囲と権限・ログ設計 |
| 一般的な中小企業 | ChatGPT（有料プラン含む） | 個人／チームの発想・文章支援 | 利用ルールと情報持ち出しライン |
| 情報管理が厳格な業界 | 社内クローズドAIチャット | 機密前提の業務支援 | テナント境界・学習データ方針 |
Microsoft 365フル活用企業：Copilotを“標準装備”にする前に決めること
「どうせ全員使うから」とCopilotを一斉配布した結果、週次利用率が1割以下で翌四半期に契約見直し——このパターンは珍しくありません。原因はシンプルで、「標準装備」にする前の設計が抜けているからです。
Microsoft 365フル活用企業で、まず押さえるべきは次の3点です。
-
Copilotを“どのアプリで”使わせるかを先に決める
Word・Excel・PowerPoint・Outlook・Teamsのどこで使わせたいのかを明確にし、「最初の3つのユースケース」を情シス側で用意する。例：
- Outlook：定型メールの下書き作成
- Teams：会議の要約とアクションアイテム抽出
- Word：議事録ドラフト作成
-
パイロットチームを“業務単位”で絞る
部署横断で有志を募ると、責任の所在が曖昧になります。
企画部、コールセンター、営業事務など、同じ作業が大量にあるチーム単位でPoCを行う方が、効果測定とナレッジ共有がしやすい。 -
「社内データにどこまで触らせるか」を権限で線引きする
SharePointやTeamsのどのサイトをCopilotに参照させるか、テナント内の情報構造と権限を先に整理しておかないと、「見えてはいけない議事録まで要約された」というヒヤリハットが生まれます。
CopilotはMicrosoft 365のクラウドと深く連携するぶん、権限設計とログ管理が“成否の8割”を決めるツールです。ここを人任せにして「みんなで試してみて」と投げると、後からセキュリティ部門に止められがちです。
中小企業：まずChatGPT＋最低限のルールから始めるほうがいいケース
Microsoft 365は入っているが、SharePointもTeamsも“メールと会議だけ”という中小企業では、いきなりCopilotに投資するより、ChatGPTから始めた方が回収が早いケースが多く見られます。
理由は単純で、「社内データが整理されていない状態でCopilotを入れても、本領を発揮できない」からです。まずChatGPTを発想・文章生成用の“外付け脳”として使い倒した方がコスパが良い場面が多いです。
最低限決めておきたいルールは次の通りです。
-
貼ってよいデータ / ダメなデータを“具体例で”定義する
- OK：匿名化した営業トーク案、自社サイトに公開済みの文章の要約依頼
- NG：顧客名入りの提案書全文、未発表の料金表、契約書の原文
-
「コピペ祭り」を防ぐための禁止事項の言い回し
「営業資料をそのまま貼らない」ではなく、
「顧客名・社名・金額が1つでも見える状態で貼らない」
といったレベルで具体化することで、現場が判断しやすくなります。 -
有料プラン利用の判断軸を決めておく
個人でChatGPT Plusを使いたいという相談が来たときに、
- 顧客データに触れない業務（ブログ案、社内勉強会資料のたたき台など）
- 部署内で月何時間分の作業削減が見込めるか
この2点を基準に「会社負担にするか／個人の裁量に任せるか」を決めておくと、情シスが毎回揉めずに済みます。
中小企業で“うまく始めた”パターンでは、最初は発想・文章作成だけに用途を絞り、社内データには触らせないという割り切りが見られます。その上で、後からMicrosoft 365側に投資するか、専用の社内AIチャットに進むかを判断しています。
情報管理が厳格な業界：クローズドな社内AIチャットが必要になるライン
金融、医療、製造の一部など、情報管理が厳格な業界では、「CopilotかChatGPTか」の前に、社内から外に一切データを出さない前提をどう確保するかが論点になります。
ここで効いてくるのが、Azure OpenAI Serviceなどを使ったクローズドな社内AIチャットです。ポイントは、次の“ライン”を超えたらクローズド環境を検討する、という基準を組織として明文化しておくことです。
-
顧客情報（氏名・住所・契約番号など）を扱うプロセスにAIを入れたい
-
未公開の製品仕様書・設計図・ソースコードをAIに読ませたい
-
コンプラ的に「外部クラウドに一時的にでも置けない」文書が多い
このラインを超える場合、
-
テナント境界を自社管理できるクラウド（例：Azure）上にAIチャットを構築
-
ログの保存期間・閲覧権限・モデルの学習対象を自社でコントロール
といった設計が必要になります。
CopilotもChatGPTも“外部サービス”である以上、どこかでテナント外に処理が出ていきます。「この情報は絶対に外に出せない」と言い切れるものが多い会社ほど、社内AIチャットを“もう1本の柱”として持っておく価値が出てきます。
そのうえでの棲み分けは次のような形が現実的です。
-
日常のOffice作業・会議要約：Copilot
-
発想・文章推敲・汎用的な質問：ChatGPT
-
顧客情報・機密設計・未発表資料の処理：社内クローズドAIチャット
この「三本柱」で役割を切り分けておくと、
情シスの受信箱に飛び込んでくる「これはどこまでAIに投げていいんですか？」という質問に、迷わず答えられる土台が出来上がります。
「AIを入れたのにむしろ忙しくなった」プロジェクトの構造解剖
「Copilot入れたのに、会議が2倍。ChatGPT解禁したら承認フローが3本増えた」——情シスの受信箱でいま増えているのは、こうした“AI疲れ”の声です。何が起きているのか、一度プロジェクトの骨格から分解してみます。
なぜAI導入後に会議と承認が増えるのか？よくある3つの誤解
会議と稟議が膨れあがるプロジェクトには、ほぼ共通の誤解があります。
1つ目は、「AI導入＝全社一斉スタート」という発想です。
Copilotライセンスを全社員配布してからルールを考え始めると、後追いで「利用ガイドライン会議」「部門別説明会」「リスク説明のための役員報告」が次々と増えます。
2つ目は、「CopilotもChatGPTも同じ“チャットボット”」という認識です。
Microsoft 365テナント内に閉じたCopilotと、外部クラウドとして扱うChatGPTでは、セキュリティレビューの深さが違います。本来は設計段階で分けて議論すべきなのに、まとめて審査に出すため、会議のアジェンダが渋滞します。
3つ目は、「AIの品質を事前に“保証”しようとする誤解です。
AIはルールベースのRPAと違い、回答にゆらぎがあります。にもかかわらず、「誤回答ゼロの保証」を求める議論が続き、承認条件が肥大化していきます。
この3つの誤解が揃うと、「まずPoCの前に検討委員会を…」となり、その委員会のために情シスが説明資料を量産する、という本末転倒な構造になります。
現場から上がる「AIの回答が信用できない」の正体
「Copilotの議事録要約、なんとなく不安」「ChatGPTの提案内容を責任持って出せない」——この“なんとなく不信感”には、いくつかのパターンがあります。
| 現場の声 | 背景にある原因 | 本来見るべきポイント |
|---|---|---|
| 回答が浅く感じる | プロンプトが短文・あいまい | 「指示の具体度」と「参照データ範囲」 |
| 重要な前提が抜けている | 社内文書を参照していない | Copilotでテナント内データを使えているか |
| 事実かどうか不安 | 出典・根拠を確認していない | 「根拠の明示」をプロンプトに含めているか |
| 人によって評価が違う | 評価基準が言語化されていない | タスクごとの合格ラインの定義 |
多くの現場では、AIの精度よりも「評価ルールの不在」が不信感の正体になっています。
同じ議事録要約でも、「要点3つ＋決定事項＋宿題が抜けていなければOK」と決めたチームと、「なんかイマイチ」で終わるチームでは、Copilot／ChatGPTに対する信頼度がまったく変わります。
実務レベルで効く“人間側の手順変更”チェックリスト
忙しさを減らすか、増やすかを決めているのは、AIそのものより“人間側の手順”です。情シス・DX担当がまず押さえておきたいのは、次のチェックリストです。
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PoCの対象は「決裁権を持つキーマン＋実務担当」の混成チームにする
現場だけ / 管理側だけに寄せると、後から説明・説得の会議が増えます。
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CopilotとChatGPTで「触ってよい情報の線」を明文化する
例：
- Copilot：社内文書の要約・検索・メール作成支援に利用可
- ChatGPT：社外向け資料のたたき台・アイデア出しに限定、顧客名・売上数字は入力禁止
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“AIの回答をそのまま出してよい場面”を先に決める
内部メモ、議事録のドラフト、コードのリファクタリング案など、影響範囲の小さい用途から「承認不要の範囲」を定義しておくと、承認フローが増えません。
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会議は「AIが生成したアウトプットをレビューする場」に変える
従来の「ゼロから資料を作る会議」ではなく、CopilotやChatGPTで作成したたたき台を前提に議論する形式に統一します。
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“AI前提の新しい作業時間配分”を数字で決める
例：
- 議事録：記録はTeams＋Copilotに任せ、人間は要点確認に10分だけ
- 企画書：骨子案はChatGPTで15分、レビューに30分、最終調整に15分
このレベルまで手順を変えない限り、「AIを導入しても、従来フローの上にツールが1個乗っただけ」になりがちです。
CopilotとChatGPTの違いを理解したうえで、どのプロセスを“削る”のかまで設計したプロジェクトだけが、本当に忙しさを減らせます。
3カ月で見切られないための、PoC設計と評価指標のリアル
「とりあえずCopilot入れて様子見ましょう」が、最短で予算カットへの片道切符になります。PoCは“お試し”ではなく、“本採用するか3カ月で決めるための本気テスト”として設計しないと、CopilotもChatGPTも永遠に「便利だけど、なくても困らないツール」で止まります。
PoC対象者の選び方を間違えると、AIが一生「便利ツール止まり」になる
PoCの最大の失敗パターンは「全社から有志募集」「IT好きだけを集める」です。これをやると、次の歪みが必ず出ます。
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現場の“平均的な仕事”をしていない人の声だけが集まる
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業務インパクトではなく、ガジェット好きの感想レビューになる
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上層部が欲しい「売上・コスト」の話に接続できない
おすすめは、3つのタイプを意図的に混ぜることです。
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売上やコストに直結する業務の担当（営業、企画、コールセンターなど）
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Microsoft 365を日常的に使い倒している“Excel/PowerPoint職人”
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最終承認者（課長クラス以上）で、業務フローに口を出せる人
これだけで、「便利だった」で終わらず、「ここをAI前提で業務設計し直そう」という議論まで一気に持っていきやすくなります。
利用率だけ見ても意味がない――設定すべき指標と数値の目安
PoCで“週次利用率10％”だけを見て判断する企業が多いですが、それだと質より量だけを追いかけるダイエットと同じ失敗コースです。CopilotとChatGPTの違いをきちんと見るなら、少なくとも次の指標はセットで持つべきです。
| 指標カテゴリ | 指標例 | Copilot寄りの見るポイント | ChatGPT寄りの見るポイント |
|---|---|---|---|
| 量 | 週あたりの利用回数 | Teams/Outlook/Excelでの呼び出し数 | チャットセッション数、プロンプト数 |
| 時間 | 1タスク当たり時間削減 | 議事録作成、メール返信時間の削減 | 企画案のたたき台作成時間の削減 |
| 質 | 手戻り回数 | 文書レビュー回数の減少 | アイデア採用率、提案採用数 |
| リスク | インシデント件数 | 誤送信、誤共有のヒヤリハット | 機密情報貼り付けの発生有無 |
目安として、PoC期間中に「特定タスクで20〜30％の時間削減」が見えれば、業務設計を変えるだけの材料になります。逆に、利用回数だけ増えて「手戻りや会議が増えている」場合は、評価シートの書き方や承認フローに手を入れるサインです。
「やめる判断」を早く出すためのレッドラインの決め方
PoC開始前に、続行ラインと撤退ラインを紙に書いておくだけで、情シスが「なんとなく延長」を迫られる状況をかなり減らせます。レッドラインは感覚ではなく、次の3つで決めます。
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ビジネス指標レッドライン
例：想定した3つのKPI（時間削減、手戻り削減、提案数増加）のうち、2つが目標値の50％未満なら撤退候補
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ガバナンスレッドライン
例：ChatGPTへの営業資料コピペが複数回発生したら、即「利用範囲を限定した再PoC」に切り替え
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組織レッドライン
例：PoCメンバーに課長以上が含まれず、業務フロー変更の決裁が1回も走らなければ、本番導入は見送り
CopilotとChatGPTの違いは「どちらが賢いか」よりも、「どちらを前提に業務を変えるか」で初めて意味を持ちます。PoCは、その“業務を変える覚悟が持てるかどうか”を3カ月で見極めるための装置として設計してください。
最後に：CopilotかChatGPTかではなく、「どう共存させるか」で会社の差がつく
「Copilotに振るのか、ChatGPTを有料プランにするのか、どっちで行く？」
この問いを投げた瞬間から、会議室の空気が重くなる企業は少なくありません。
情シス視点で見ると、CopilotもChatGPTも“対立候補”ではなく“役割の違うAIアシスタント”です。
最後に、現場で本当にうまくいっている会社がどう「共存設計」しているかを整理します。
一択で決めようとすると必ずモメる理由
CopilotかChatGPTか、一択で決めに行くと炎上しやすい理由はシンプルです。
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情シス：セキュリティ・ガバナンス・ライセンス管理を重視
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現場：業務の速さ・使いやすさ・柔軟な発想支援を重視
この2つを同じテーブルで比較すると、視点が噛み合いません。
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Copilotは、Microsoft 365・Teams・Outlook・Excelと連携しやすく、社内データを安全に扱う“組織向けAI”
-
ChatGPTは、外部の情報やアイデア生成、文章作成に強い、汎用の“発想マシン”
どちらかを「正義」にした瞬間、
「営業はChatGPTじゃないと資料が作りにくい」
「セキュリティ的にChatGPTは怖いからCopilotだけにしたい」
という綱引きが始まります。
答えは、用途で分けるガイドラインを先に決めてから、ツール選定を後ろに回すことです。
3ステップで決める、自社にとっての“最初の一手”
最初から完璧なロードマップを引く必要はありません。
ただし、次の3ステップだけは外さない方が安全です。
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「社内データを扱う/扱わない」で線を引く
- 社内ファイル・議事録・メール・顧客情報に触れる作業は、原則Copilotか社内AIチャット
- 市場調査・キャッチコピー・ブログ構成・アイデア出しは、ChatGPT（会社ルール付き）
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“AI禁止ゾーン”と“AI推奨ゾーン”を決める
- 禁止ゾーン例：機密度が高い契約書の原文、未公開の決算情報、個人を特定できる顧客データ
- 推奨ゾーン例：議事録要約、メール文案のたたき台、Excel関数やコードのヒント
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PoCチームを3つだけ決める
- 営業×ChatGPT（提案書の構成・文章作成）
- 企画×Copilot（PowerPoint・Wordでの資料作成支援）
- バックオフィス×Copilot（OutlookとTeamsの効率化）
これを3カ月だけ“実験期間”として宣言し、利用率ではなく「会議が減ったか」「作業時間が短くなったか」だけを測ると、情シスも現場も納得しやすくなります。
社内説明用にそのまま使える「違いのまとめ」ポイント
役員や現場から「CopilotとChatGPTの違い、簡単に教えて」と聞かれたときの説明テンプレートです。
社内資料に貼り付けても違和感が出にくいレベルに整理しています。
| 観点 | Microsoft Copilot | ChatGPT（有料プラン含む） |
|---|---|---|
| 主な用途 | 社内文書・メール・会議・Excel作業の支援 | 文章作成、アイデア出し、外部情報を使った分析 |
| 強み | テナント内データと連携し、権限に従って利用 | 柔軟な対話、プロンプト次第で幅広いタスクに対応 |
| セキュリティ | Microsoft 365の権限・ログ・ポリシーで管理 | 組織設定次第。機密情報を入れないルールが必須 |
| 費用感 | 1ユーザーあたり月額課金（全社でインパクト大） | 必要な職種だけ有料化しやすい |
| 管理対象 | 情シス・情報セキュリティ部門が中心 | 情シス＋各部門での利用ルール設計が重要 |
社内向けの締めの一言としては、次の表現が腹落ちしやすいです。
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「Copilotは社内の“AI付きOfficeライセンス”、ChatGPTは“外付けAIアシスタント”」
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「どちらを消すかではなく、どの業務をどちらに任せるかを先に決める」
この言い方に変えた瞬間、
「CopilotかChatGPTか」の宗教戦争が止まり、「業務単位でどう使い分けるか」という建設的な議論に切り替わります。
執筆者紹介
主要領域は、生成AIと企業ITガバナンスに関する公開情報・一般化された一次情報の整理と構造化です。本記事では、Copilot／ChatGPT導入時に実務で問われる「責任分界・権限設計・PoC設計」を、機能比較に偏らずタスク単位・組織単位で分解しています。特定企業の事例や成果に依存せず、複数社で共通して観測されうる失敗パターンと対策のみを抽出しているため、自社の情シス／DX担当がそのまま判断軸として流用できる実務寄りの内容になっています。
