Microsoft Copilotとは？種類・できること・法人導入のポイントを解説【2026年版】

Microsoft Copilotは、Microsoftが提供するAIアシスタントの総称です。無料で使えるチャットから、法人向けのMicrosoft 365 Copilot、AIエージェントを作る開発基盤のCopilot Studioまでが含まれ、もはや単一のチャットボットではありません。

「CopilotはBingのチャット」「GPTの無料版」という理解は、すでに過去のものです。2026年には、用途に応じてGPTとClaudeを選べるマルチモデルになり、長時間の業務をまるごと任せるCopilot Coworkの一般提供も始まりました。決裁者が判断すべきは「無料かProか」ではなく、自社のどの業務にどのCopilotを利用し、データの扱い・ライセンス・コストをどう統制するかです。

本記事では、Copilotの製品全体像と各ツールの使いどころ、他の生成AIサービスとの違い、法人での選定と導入手順、注意点、事例までを、2026年6月時点の最新情報をもとに整理します。

※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

Microsoft Copilotとは

Microsoft Copilotは、Microsoftの製品やサービスに組み込まれた生成AIの総称です。無料のチャットから、組織のデータを踏まえて働く法人向けのMicrosoft 365 Copilot、独自のAIエージェントを作るCopilot Studioまでが、ひとつのブランドにまとまっています。

法人向けのMicrosoft 365 Copilotは、Word・Excel・Outlook・Teamsなど日常的に使うアプリの中で、社内のメール・文書・会議・予定表を参照しながら、作成・要約・分析・返信を支援します。一般的なAIチャットがWeb上の情報をもとに答えるのに対し、自社の業務データを踏まえて回答できる点が特徴です。

※料金は改定が続くため、契約時に公式情報でご確認ください。

「誰が使うか」「どの業務に使うか」「追加費用が必要か」で整理すると、自社で検討すべき製品が見分けやすくなります。

法人で本格的に業務利用する場合、検討の中心になるのはMicrosoft 365 Copilotです。無料チャットやCopilot Chatは試用・限定的な活用に向きますが、Word・Excel・Outlook・Teams上で社内データを踏まえた支援を受けるには、Microsoft 365 Copilotのライセンスが必要になります。

出典：

Microsoft「Microsoft 365 Copilot のプランと価格」

Microsoft「Microsoft 365 Copilot for Business」

PCWorld「Microsoft launches 365 Premium for consumers, retires Copilot Pro」（2025）

検索チャットからAIエージェントへと進化した

Copilotは、まずWeb検索を補助するチャットとしてリリースされました。そこからMicrosoft 365のアプリに組み込まれて組織のデータを扱えるようになり、いまでは指示した目標に向けて複数の手順を自分で進めるエージェントへと発展しています。大きく3段階に分けられます。

• 2023年〜：「新しいBing」のチャットとして、Web上の情報に答える
• 2024年〜：Microsoft 365のアプリに組み込まれ、組織のデータをもとに業務を助ける
• 2026年〜：目標を指示すると、複数の手順を自分で進めるエージェントになる

この3段階目を代表するのが、2026年6月16日に世界で一般提供が始まったCopilot Coworkです。要約や下書きを返すだけでなく、ファイル・アプリ・組織データ・接続先のツールをまたいで、長く続く一連の業務を最後まで実行します。

これを支えるのがWork IQです。Microsoft 365上のメール・文書・会議などの組織情報を踏まえて回答や作業を行う仕組みで、一度の指示で終わらない調査や資料の取りまとめまで任せられる点が、これまでのチャットとの違いです。

出典：

Microsoft 365 Blog「Copilot Cowork is now generally available」（2026）

Microsoft「Build 2026: Be yourself at work」（2026）

用途に応じてGPTとClaudeを選べるマルチモデルになった

引用：

Microsoft「Researcher エージェントでモデルの選択を使用する」

2026年のCopilotは、OpenAIのGPTに加えてAnthropicのClaudeも選べるマルチモデルへ広がりました。Microsoftは2025年9月24日に、調査エージェントのResearcherとCopilot StudioでClaude（発表時点はClaude Sonnet 4・Claude Opus 4.1）を選べると発表し、その後Copilot ChatやExcelのエージェント機能へ対応を広げました。さらに、より新しいClaude Opus 4.7・4.8も順次利用できるようになっています。Claudeを選べる主な場面は以下のとおりです。

Researcherでは、GPTが作った下書きをClaudeが見直すなど、複数のモデルで相互に確認させる使い方も可能になりました。

さらに、より安価なモデルを選べる選択肢も広げており、特定の1社にモデルを固定しない動きが強まっています。

ただし、Copilot上でClaudeを使えるかどうかは、契約環境と利用地域によって異なります。Anthropicのモデルは、管理者がMicrosoft 365管理センターで有効化しなければ利用できません。また、EU・EFTA・英国では既定でオフになっており、政府機関向けクラウドや主権クラウドでは利用できない場合があります。

出典：

Microsoft 365 Blog「Expanding model choice in Microsoft 365 Copilot」（2025）

Microsoft Learn「Anthropic models in Microsoft Online Services」

アプリ別に見るMicrosoft Copilotの使いどころ

Copilotで重要なのは、機能の多さよりも、どの業務がどれだけ効率化されるかです。法人向けのMicrosoft 365 Copilotは、普段使うOfficeアプリの中に組み込まれ、文書作成から会議の要約まで、日常業務の流れのなかで使えます。

アプリ内のAI機能はMicrosoft 365 Copilotライセンスを前提とし、Copilot Chatは対象のMicrosoft 365に追加費用なしで付属します。

※OneNoteやLoopを含む各アプリにも順次AI機能が広がっています。機能名や対応範囲は更新が速いため、利用時に各社の最新ドキュメントをご確認ください。

WordやPowerPointで文書や資料を作成する

引用：

Microsoft「Word の Copilot へようこそ」

Wordでは、要点を箇条書きで渡すだけで下書きが整い、長文の要約や文体の調整も任せられます。たとえば会議の決定事項をWordに貼り付けて「社外向けの案内文として整えて」と指示すれば、敬体に整った文面が数十秒で返ってきます。PowerPointでは、作成済みのWord文書をもとにスライドの骨子と体裁を自動で組み立てられるようになりました。これまでのように、ゼロから作る負担が下がり、担当者は内容の検討と仕上げに時間を回せるようになります。

Outlookでメールの作成と要約を任せる

引用：

Microsoft「Outlook の Copilot についてよく寄せられる質問」

Outlookでは、メールの下書きと、たまったスレッドの要約が中心的な使いどころです。返信の要点を一言添えるだけで文面が整い、十数通に伸びた長いやり取りも数行に要約できます。朝のメール処理に時間を取られる管理職ほど、効果を実感しやすい領域です。ただし社外向けの文面は、後述するように内容を人が最終確認する運用が欠かせません。

Excelでデータを集計し分析する

引用：

Microsoft「Excel の Copilot の使用を開始する」

Excelでは、数式の提案やデータの集計・傾向の抽出を自然言語で依頼できます。「地域別の売上を四半期ごとに集計して、伸び率の高い順に並べて」といった指示で、関数の知識がなくても分析の入り口に立てます。Agent Modeでは利用するモデルを選べるため、構造化した分析にはClaude系を選ぶといった使い分けも可能です。

なお、出力された数式や集計は範囲の取り違えが起きることもあるため、検算が欠かせません。検算の具体的な進め方は、後述の注意点の章で扱います。

TeamsやCopilot Chatで会議と社内情報を支える

引用：

Microsoft Build 2026「Microsoft Teams」

Teamsでは、会議の要約・発言者ごとの論点整理・タスクの抽出を自動で行えます。参加できなかった会議の内容を数分で把握でき、議事録づくりの負担を大きく減らせます。

引用：

Microsoft Build 2026「Microsoft 365 Copilot Chatの概要」

Copilot Chatは、業務向けの安全なAIチャットとして、社内に散らばった情報の検索にも使えます。「先月の稟議の方針をまとめて」と尋ねれば、アクセス権のある範囲の文書から要点を引き出すことも可能です。誰がどこまで参照できるかは権限設定に従う点が、無料チャットとの大きな違いです。

ResearcherやCoworkに複数手順の業務を任せる

引用：

Microsoft Windows Blogs「Microsoft 365 Copilot: 人とエージェントのコラボレーションの時代に向けて構築」

ResearcherとCoworkは、一問一答では終わらない業務を任せるためのエージェントです。Researcherは、Webと社内の情報を横断して深い調査レポートを作成し、GPTとClaudeを選んだり組み合わせたりできます。

Coworkは、ファイル・アプリ・接続先ツールをまたいで、長く続く一連の作業を最後まで実行します。プレビュー期間にはFortune 500の半数以上が利用し、数千件のファイル比較や、停滞中の商談リストの分析といった、従来は数週間かかった作業を任せる例が報告されています。

出典：

Microsoft Support「Use Claude with Researcher in Microsoft 365 Copilot」

Microsoft 365 Blog「Copilot Cowork is now generally available」（2026）

Microsoft Copilotを法人で導入するメリット

法人がCopilotを導入する価値は、汎用チャットにはない「組織データと使い慣れた環境を前提にした支援」にあります。決裁者がコストを払う理由を、Copilot固有の強みと、実際に成果を出した企業の数値から整理します。

使い慣れたOfficeの中で全社員が使える

Copilot最大の強みは、新しいツールを覚え直さずに済むことです。例えば、Word・Excel・Outlook・Teamsのタスクバーに表示されるアイコンをクリックするだけで利用でき、導入のハードルが低くなります。

決済サービスのJCBでは、この親和性の高さが定着を後押しし、本格導入後の月間利用率を半年平均83%という高水準で維持しました。すでに全社で使う基盤の中にAIを置けるかどうかが、利用率を大きく左右します。

出典：

Microsoft Customer Stories「業務変革に取り組むJCB」

権限を踏まえて社内に埋もれた情報を引き出せる

Copilotは、Microsoft Graph（Microsoft 365上のメール・文書・予定・会議などをつなぐデータ基盤）とWork IQ（業務の文脈として読み取る仕組み）を通じて、社内に散らばった情報を参照できます。会議で決まった内容・関連する資料・過去のメールのやり取りを踏まえ、要約や回答を生成できます。汎用チャットがWebの知識しか持たないのに対し、Copilotは「自社の事情」を踏まえた回答を返せる点が決定的な違いです。

ただし、参照されるのは利用者がアクセス権を持つ範囲に限られるため、効果を出すには権限設計を先に固めておく必要があります。

定型作業を減らし重要業務に時間を回せる

議事録づくり・メール処理・資料の下書きといった定型作業をCopilotが肩代わりすることで、担当者は判断や対人業務に時間を回せます。

例えば、就職・転職情報サービスの学情では、導入からわずか3か月（2025年2〜4月）で合計5,004時間の業務時間を削減し、金額換算で約1,305万円のコスト削減に相当する効果を示しました。現場からは、これまで1〜2時間かかっていた業務が5分で済むようになったという声も上がっています。自社で取り組む際は、削減した時間を何に振り向けるかまで設計すると、投資の意味を説明しやすくなります。

出典：

Microsoft for business「Microsoft 365 Copilot の早期の導入と圧倒的な活用率で切り拓く学情の生成AIプロジェクト」

難度の高い業務もエージェントに任せられる

2026年のCopilotで重要なのは、AIの役割が「回答を返す」だけでなく、「複数の作業をつないで実行する」方向へ広がっている点です。

Researcherは、社内外の情報を横断して調査し、出典を確認しながらレポート作成を支援します。Coworkは、ファイルやアプリをまたいで、調査、整理、比較、資料化といった一連の作業を進めます。

つまりCopilotの強みは、単発の要約や下書きにとどまらず、業務プロセスの一部をまとめて任せられる点にあります。会議要約やメール作成の効率化だけでなく、調査業務、資料作成、商談準備、社内情報の整理など、複数ステップを含む業務で効果を発揮しやすくなっています。

Microsoft Copilotと他の生成AIサービスの違い

法人で使える生成AIはCopilotだけではありません。よく比較されるのが、ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）、そして当社のエクサベース AIです。料金や機能の優劣ではなく、どのIT環境を前提にし、データをどう扱うかで並べると、自社に合うサービスが見えてきます。

※2026年6月時点。各社の正確なプラン名・最新料金は契約時に公式情報でご確認ください。

設計思想の違いはMicrosoft 365との一体化にある

Copilotの設計思想は、Microsoft 365の中でAIを完結させることにあります。Work IQが組織のメールや文書の文脈を解釈し、使い慣れたアプリの中で支援を受けられる点が、独立したチャットとの根本的な違いです。

一方、GeminiはGoogle Workspaceとの連携を前提に設計されています。Gmail、Googleドキュメント、スプレッドシート、Meetなどを日常的に使っている企業では、既存の業務環境に無理なく組み込めます。

ChatGPTは、Microsoft 365やGoogle Workspaceのどちらかに限定されないAIサービスです。特定の業務アプリに依存せず、文章作成、企画、分析、外部ツール連携、独自エージェントの活用など、幅広い用途に使いやすい柔軟性があります。

活用は全社の日常業務か専門用途かで分かれる

どのサービスが自社に合うかは、すでに使っているIT環境と、AIに何をさせたいかで分かれます。全社の基盤がMicrosoft 365ならCopilot、Google WorkspaceならGeminiが、追加の習得負担を抑えながら日常業務に溶け込むようになります。特定の業務アプリに縛られず、幅広い用途やエージェント、外部システムとの連携を重視するなら、単独で使えるChatGPTが選びやすくなるでしょう。

各サービスの料金やプランの詳細は、ChatGPTの法人契約（※内部リンク・URL要確認）やGeminiの法人向け料金の記事もあわせてご覧ください。

複数のモデルを国内環境で横断的に使い分けたい場合は、エクサベースのような国内完結型のサービスが選択肢になります。

※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

モデルとデータの扱いで統制のしやすさが変わる

法人利用で比較すべきなのは、AIの機能だけではありません。管理者が利用範囲をどこまで制御できるか、入力データが学習に使われないか、社内の権限設定を反映できるかも重要です。

Microsoft 365 Copilotは、法人利用では入力データや組織データがモデルの学習に使われず、既存のMicrosoft 365のセキュリティ設定やコンプライアンス設定を引き継いで利用できます。そのため、すでにMicrosoft 365を全社利用している企業では、既存の管理ルールに沿ってAI活用を広げやすい点がメリットです。

ただしClaudeなど一部モデルは地域によって既定でオフになるため、利用範囲の事前確認が要ります。GeminiはGoogle Workspaceの、ChatGPTは各プランの管理機能に統制が準拠します。国内でのデータ処理や日本語での運用ルールを重視する場合は、処理を国内で完結させる設計かどうかが、選定の決め手になります。

出典：

Google Workspace「料金」

Microsoft Learn「Anthropic models in Microsoft Online Services」

Microsoft Copilotの法人プランを選ぶ際のポイント

法人プランの選定は、「無料かProか」ではなく、自社のどの規模・どの予算・どのベース環境で始めるかという判断です。検討やPoC（試験的な導入で効果を検証する取り組み）の段階で押さえるべき勘所を、Copilot固有の論点に絞って整理します。

主な法人プランは、追加費用なしのCopilot Chatと、Office内で組織データを踏まえて働くMicrosoft 365 Copilotに大別できます。後者は組織の規模で料金体系が分かれます。

※料金は改定が続くため契約時に公式確認が必要です。割引（18ドル）は年間契約・初年度を対象とした期間限定の提供です。2026年7月1日には一部のMicrosoft 365スイートの料金改定が予定され、Copilotを含むバンドル価格にも影響します。

出典：

Microsoft「Microsoft 365 Copilot のプランと価格」

まず無料のCopilot Chatで小さく試す

Microsoft 365 Copilotを本格導入する前に、まず試しやすいのがMicrosoft 365 Copilot Chatです。対象のMicrosoft 365プランを利用していれば追加費用なしで使えるため、社内でAIチャットの利用感を確かめたり、入力ルールを整えたりする初期検証に向いています。

ただし、Word・Excel・Outlook・Teams上で社内データを踏まえた支援を受けるには、Microsoft 365 Copilotのライセンスが必要です。まずCopilot Chatで小さく試し、効果が見えた部門からMicrosoft 365 Copilotへ広げる流れが現実的です。

Copilotの選択肢はベースライセンスで決まる

Copilotは単独では契約できず、土台となるMicrosoft 365のライセンスが前提になります。組織の規模によって入れる道が分かれ、300人以下ならMicrosoft 365 Copilot Business、上限のない全社規模ならE3・E5などに月30ドル前後の追加ライセンスを重ねる形になります。

2026年5月1日には、E5・Microsoft 365 Copilot・Agent 365などをまとめた上位スイート「Microsoft 365 E7」（月99ドル）も提供が始まりました。自社の現在のライセンス構成を起点に、どの道が使えるかを最初に確認しましょう。

出典：

Microsoft Learn「Partner Center announcements 2026年6月」

効果はMicrosoft 365のデータが多い業務ほど大きくなる

Microsoft 365 Copilotを活用し効果が出るかどうかは、利用者がどれだけMicrosoft 365のデータを持っているかで変わります。メール・会議・文書といった組織のデータをWork IQが読み取って回答するため、これらが日常的に多い職種ほど効果が出やすく、Microsoft 365をあまり使わない業務では効果が限られます。

そのため、全社へ一律に配るより、会議や資料作成の多い管理職・企画・営業・管理部門など、データと協働が密な業務から優先して配るのが現実的です。配ったあとは利用状況を確かめ、伸びている部門の使い方を他部門へ広げながら対象を増やすと、使われないライセンスへの支出を抑えられます。

従量課金は予算と上限を決めてから有効にする

CoworkやCopilot Studioで作るエージェントは、Azureサブスクリプションを前提に、Copilotクレジット（処理量に応じて消費する従量課金の単位）で課金されます。とくにCoworkは利用量に応じた課金が前提で、課金を有効にしないと利用できません。

便利な反面、上限を決めずに有効化すると費用を見積もりづらくなります。Microsoft 365管理センターのコスト管理機能で、予算・上限・監査を先に設定してから有効にするのが安全です。エージェントを作るCopilot Studioの料金体系は、Copilot Studioの料金で詳しく解説しています。

Microsoft Copilotを法人で導入する手順

Copilotの導入は、ライセンスを配って終わりではありません。成果を出した企業に共通するのは、効果の見える業務から小さく始め、権限を整え、効果を定量化し、推進役を置いて横展開する進め方です。Copilot固有の事項を組み込んだ手順として整理します。

手順1. 効果が見える業務を絞ってPoCを始める

導入はまず、効果が見えやすい業務に絞ったPoCから始めます。議事録の要約・メールの下書き・資料作成は、どの部門でも発生し、削減効果を実感しやすい領域です。

全社へ一斉に配るのではなく、対象業務と参加者を絞り、効果を確かめてから広げると、リスクと費用を抑えられます。例えば、九州電力グループでも、Microsoftの支援のもとワークショップを開き、現場の従業員が自分の業務を棚卸ししながら「現場で使えるプロンプト」を作るところから定着を進めています。

出典：

Microsoft Customer Stories「九電グループ Microsoft 365 Copilot を従業員約1万人に全社導入」

手順2. 共有権限を整理し過剰共有を防ぐ

Copilot導入で見落とされがちなのが、共有権限の事前整理です。Copilotは利用者がアクセスできる範囲の情報をそのまま参照するため、社内に公開しすぎた文書があると、本来見せたくない内容が回答に現れる恐れがあります。

Microsoftはこの過剰共有への対策として、SharePoint Advanced Management（Microsoft 365 Copilotライセンスに同梱）でアクセスの広すぎるサイトを洗い出し、Microsoft Purview DSPM（AI向けのデータセキュリティ態勢管理）で過剰な共有リンクの可視化と一括是正ができる仕組みを用意しています。自社で取り組む際は、PoCと並行して、全員に公開されているサイトや古い共有リンクの棚卸しを進めておくと、本格展開時の事故を防げます。

出典：

Microsoft Learn「Configure a secure and governed foundation for Microsoft 365 Copilot」

手順3. PoCの効果を定量化して全社展開につなげる

PoCは、効果を定量化してこそ次の判断につながります。削減できた業務時間・利用状況・対象業務の処理件数といった指標を導入前に決め、結果を金額に換算して示すと、全社展開の判断を得やすくなります。

例えば、学情が削減時間を約1,305万円というコストに換算して示したように、数字で語れれば社内の合意形成が進みやすくなるでしょう。指標を決めずに始めると、効果を説明できず、拡大の判断もつかなくなります。

出典：

Microsoft for business「Microsoft 365 Copilot の早期の導入と圧倒的な活用率で切り拓く学情の生成AIプロジェクト」

手順4. 推進役を置き成功事例を横展開する

AI活用を定着させるには、研修を一度実施して終わらせず、現場の推進役を置いて成功事例を広げる仕組みが要ります。自動車部品のデンソーは、IT部門や有志300人から始め、各部門長と選出社員、本社へと段階的に展開しました。

導入初期の300人だけでも1人あたり月12時間の業務時間削減を達成しています。自社でも、部門ごとに旗振り役を決め、成果の出たプロンプトを職種別のテンプレートとして配ると、属人的な使い方が組織の資産に変わります。

出典：

Microsoft Customer Stories「デンソー、Microsoft 365 Copilot 導入で社員の余力創出と品質向上を実現」

Microsoft Copilotを法人で導入する際の注意点

法人で利用する際の注意点は、一般的な心構えではなく、Copilot固有の事故とその対策として押さえます。権限の整理は前章で扱ったため、ここではデータの集約・コスト・モデルの扱い・出力責任の4点に絞ります。

• 効果を出すにはデータをMicrosoft 365に集約する
• 従量課金のコストは予算と上限で抑える
• モデル別のデータの扱いをルールで定める
• 出力をうのみにせず最終確認を徹底する

効果を出すにはデータをMicrosoft 365に集約する

Copilotの効果は、参照できる組織データの量と質に左右されます。Microsoft Graph経由で組織の文書やメールを使える前提のため、業務データがMicrosoft 365に集約されていないと、回答が一般論にとどまり効果が限定的になります。

社内の情報が他のストレージや紙に分散している場合は、まずMicrosoft 365側に集約・整備することが、効果を出す前提になります。導入前に、Copilotに参照させたいデータがどこにあるかを棚卸ししておきましょう。

従量課金のコストは予算と上限で抑える

CoworkやCopilot Studioのエージェントは、Copilotクレジットによる従量課金で動くため、コスト統制が新たな論点になります。上限を決めずに有効化すると、利用が増えるほど費用が積み上がってしまいます。

対策として、既定をオフにしたうえで、Microsoft 365管理センターのコスト管理機能で予算・上限・監査を先に設定し、多用する部門は従量分まで含めて予算を組むことです。誰が責任を持って上限を管理するかを、導入時に決めておくと安全です。

モデル別のデータの扱いをルールで定める

マルチモデル化に伴い、モデルごとにデータの扱いが異なる点にも備えが要ります。Anthropicのモデルは、EU・EFTA・英国では既定でオフ、政府・主権クラウドでは利用できないなど、地域によって既定設定が変わります。海外拠点を持つ組織では、拠点ごとに使えるモデルがそろわない事態も起こり得ます。どのモデルをどの地域・どの業務で使ってよいかを組織のルールとして定め、管理者が一括で設定・点検する運用にしておきましょう。

出力をうのみにせず最終確認を徹底する

生成AIには、ハルシネーション（事実と異なる内容をもっともらしく出力する現象）が避けられません。Excelの集計でデータ範囲を取り違える、Outlookの社外返信に社内情報が混ざるといった事故も起こり得ます。

対策として、AIの出力をあくまで下書きと位置づけ、社外に出す文書や数値は人が最終確認する運用を明文化することです。顧客向けに使う場合は、影響範囲の小さい社内向けの用途から始めると安全に活用できます。

出典：

Microsoft 365 admin center「Copilot Cowork 従量課金とコスト管理」

Microsoft Learn「Anthropic models in Microsoft Online Services」

Microsoft Copilotを導入している企業の事例

Microsoft Copilotを活用している企業の事例について、取り組みと数値、学べるポイントまで整理しています。取り上げる3社の概要は以下のとおりです。

学情は活用率100%で削減効果を金額換算した

就職・転職情報サービスの学情は、Microsoft 365導入で進めたデジタル化の先で、情報の増加と業務の複雑化という課題に直面していました。安全性とMicrosoft 365環境との親和性を重視してMicrosoft 365 Copilotを選び、体系的な教育プログラムで現場の活用を後押ししました。

主な成果（学情）

• 導入後3か月（2025年2〜4月）で合計5,004時間の業務時間を削減し、約1,305万円のコスト削減に換算
• アクティブユーザー率100%を達成し、全社員が何らかの用途で活用
• 1〜2時間かかっていた業務が5分で済むようになったとの現場の声

成果の背景には、「自分たちで作れるものは自分たちで作る」という内製文化がありました。この高い活用率は、削減効果を金額に換算して示し、現場が自ら使い方を作れる教育の仕組みを整えることで再現できます。

出典：

Microsoft for business「Microsoft 365 Copilot の早期の導入と圧倒的な活用率で切り拓く学情の生成AIプロジェクト」

九州電力グループは現場と経営層の協働で1万人へ展開した

九州電力グループは、2025年5月にグループ会社を含む従業員約1万人を対象に、Microsoft 365 Copilotを全社展開しました。エネルギー業界で大規模に生成AIを根づかせた先進例です。展開にあたっては、Microsoftの支援のもとワークショップを開き、現場の従業員が自分の業務を棚卸ししながら、実際に使えるプロンプトを作成しました。

主な成果（九州電力グループ）

• グループ会社を含む従業員約1万人へ全社展開
• 営業所や配電事業所など、多様な現場の従業員が活用に参加
• 報告書の提出時にCopilotのレビューを受けたか確認する上司も現れ、活用が文化として定着

現場と経営層の風通しのよさが、活用の広がりを支えています。全社展開を号令で終わらせず、現場が自分の業務に引きつけて使い方を作れる場を用意することが、定着の鍵になります。

出典：

Microsoft Customer Stories「九電グループ Microsoft 365 Copilot を従業員約1万人に全社導入」

JCBは経営層の号令で利用率を高く保った

決済サービスのJCBは、生成AIの活用を3段階に分けて進め、まず日常業務の効率化からCopilotを導入しました。使い慣れたOfficeのタスクバーから呼び出せる手軽さと、Microsoft 365の製品条項をそのまま参照できる安心感が、スムーズな導入を後押ししました。

主な成果（JCB）

• 2024年6月の本格導入後、直近（2025年3月時点）で半年平均83%という高い月間利用率
• よく使うトップ5のユースケース合計で、1人あたり平均約6時間／月の業務効率化
• 社長が月次のマネージャー会議で活用を呼びかけ、週次のTips配信と組み合わせて定着を促進

高い利用率を支えたのは、経営層の号令と、現場への地道な働きかけの組み合わせでした。ただし、同じように導入しても成果は二極化しやすく、全社導入後にアクティブ率が約95%に達した企業でも、部門間の利用格差が課題になった例が報告されています。分かれ目は、経営層の関与・現場の推進役・基礎的な研修がそろっているかにあります。利用率を維持し底上げするには、トップが自ら使う姿勢を示し、実務的なプロンプトを継続的に配ることが効きます。

出典：

Microsoft Customer Stories「業務変革に取り組むJCB」

キーマンズネット「M365 Copilot、社内95%が使っても利用格差はなぜ起きる？」（2026）

エクサベース AIで複数モデルを国内から安全に使い分ける

ここまで見てきた論点（複数モデルの使い分け・データの扱い・組織への定着）を国内環境で実現したい場合、当社（エクサウィザーズ）の法人向け生成AI「エクサベース AI」が選択肢になります。本記事で解説したテーマに、どの機能が対応するかを整理しました。

エクサベース AIは、富士キメラ総研の調査で市場シェア1位を獲得した法人向け生成AIサービスで、導入社数は約1,700社、ID数は15万です（※2026年7月時点）。Copilotの強みであるMicrosoft製品との連携を備えつつ、ChatGPT・Claude・Geminiを国内環境で横断的に使い分けられる点が特徴です。Copilot Studioのように自社専用のAIエージェントを作りたい場合は、当社のAIエージェント構築支援（※内部リンク・URL要確認）もあわせてご検討ください。

※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

まとめ

Microsoft Copilotは、無料チャットから法人向けのMicrosoft 365 Copilot、開発基盤のCopilot Studioまでを含む製品群へと広がりました。2026年にはGPTとClaudeを選べるマルチモデルになり、長時間の業務を任せるCopilot Coworkの一般提供も始まっています。

決裁者が判断すべきは「無料かProか」ではなく、自社のどの業務にどのCopilotを活用し、データの扱い・ライセンス・コストをどう統制するかです。事例が示すとおり、成果を分けるのは導入の有無ではなく、利用率を高め、権限とコストを統制し、経営層が関与する仕組みをつくれるかにあります。料金もモデルも短い期間で変わるため、判断の軸を持ち、契約のたびに公式情報で最新の条件を確認する進め方が、結局は失敗を避けやすくなります。国内でのガバナンスや複数モデルの使い分けを重視するなら、国内サービスも視野に入れて検討してみてください。

Microsoft Copilotに関するよくある質問

Q. Microsoft CopilotとMicrosoft 365 Copilotは何が違いますか？

A. Microsoft CopilotはMicrosoftのAIアシスタント全体を指す総称で、無料チャットも含みます。Microsoft 365 Copilotはそのうちの法人向け製品で、Word・Excel・Outlook・Teamsに組み込まれ、Microsoft Graphを通じて組織のデータを踏まえて働く点が大きな違いです。

Q. Copilot Proはなくなったのですか？

A. 個人向けのCopilot Proは2025年10月に提供を終了し、Officeアプリと統合した個人向けプラン「Microsoft 365 Premium」（日本では月額3,200円）に置き換わりました。なお、これは個人向けの変更で、企業が導入するMicrosoft 365 Copilotには影響しません。

Q. CopilotでClaudeやGPTを選べますか？

A. 選べます。2025年9月以降、ResearcherやCopilot StudioなどでGPTに加えてClaude（Anthropic）を選べるようになりました。ただし利用には管理者による有効化が必要で、EU・英国などでは既定でオフ、政府・主権クラウドでは利用できません。

Q. Copilotの料金はいくらですか？

A. 2026年6月時点では、Copilot Chatが対象のMicrosoft 365に追加費用なし、Microsoft 365 Copilot Businessが月21ドル（300人以下）、上限のない全社向けが月30ドル前後の追加ライセンスです。料金は改定が続くため、契約時に公式の料金ページでご確認ください。

Q. Copilotに入力したデータは学習に使われますか？

A. 法人向けのCopilotでは、入力したプロンプトや組織のデータがMicrosoftやAnthropicのモデルの学習に使われない設定が標準です。Copilotが参照できるのは、利用者がもともとアクセス権を持つ情報の範囲に限られます。

※デロイト トーマツ ミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェント ソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞