Copilotでできることとは｜機能・導入・活用ガイドと設定手順

ビジネスの現場、開発の最前線、そして学生の学びの現場まで。今、「Copilot」という言葉が広がりを見せています。
検索エンジンに「Copilotでできること」と入力する人が増えていることが、その証拠です。

ではなぜ、これほど注目されているのでしょうか？
それは、単なる“AIアシスタント”という枠を超えた、実務を変革する実行エンジンとして進化しているからです。

Copilotは、マイクロソフトとGitHubが提供するAI機能の総称であり、WordやExcel、Teamsといった日常ツールの中でAIが直接動作する“エージェント”です。これにより、メールの下書きからスライド資料の自動生成、さらにはコーディングの補助や社内FAQの自動応答まで、あらゆる業務に直接的なインパクトを与え始めています。

しかもこれは一部の限られたプロフェッショナルだけの話ではありません。
ビジネスパーソン、若手起業家、学生、そして企業のAI導入担当者——すべての層に「明日から使える力」としてCopilotは存在します。

この記事では、Copilotの全体像から導入方法、具体的な活用シーン、設定手順、さらには導入効果の測定方法まで、実用的かつ戦略的な視点で徹底解説していきます。

Copilotとは何か｜MicrosoftのAI戦略を支える3つの柱

Microsoft Copilotは、ひとつのアプリ名や製品名ではなく、業務ワークフローに深く統合されたAIアシスタント群の総称です。

このCopilotエコシステムは、大きく3つのカテゴリに分かれています。それぞれ異なるユーザー層・ニーズに特化して設計されており、「何ができるか？」を理解するには、まずこの分類を把握することが重要です。

GitHub Copilot（開発者向け）

主にソフトウェア開発者やエンジニアを対象にしたAIアシスタントです。コードの補完、テスト生成、リファクタリング提案など、開発ライフサイクル（SDLC）全体を支援します。

統合開発環境（Visual Studio CodeやJetBrainsなど）に組み込まれ、コメントや既存コードに基づいて、適切なコードスニペットを自動生成してくれる「AIペアプログラマー」として機能します。

Microsoft Copilot / M365 Copilot（一般ユーザー向け）

Word、Excel、Outlook、TeamsといったMicrosoft 365アプリケーションに統合されたCopilotです。
文書の下書き、要約、表の生成、会議メモの作成、メール返信の提案など、あらゆる業務における生産性向上を目的としています。

対話型インターフェース（Copilot Chat）を通じて、自然言語で指示すればAIが文書やスライド、メールを生成・整理してくれます。

Copilot Studio（構築者・IT部門向け）

Copilot Studioは、企業が独自のAIエージェントを構築するためのプラットフォームです。

「営業部門向けの提案資料作成支援Copilot」や「人事向けの社内制度ナビCopilot」など、部門別にカスタマイズしたAIアシスタントをノーコード／ローコードで作成可能。
SharePointやTeamsなどの社内データに安全に接続し、業務を自動化・最適化できます。

ガバナンス、セキュリティ、監査ログといったエンタープライズ要件を満たす構造も特徴で、特に金融・製造・公共分野での導入が進んでいます。

無料版・有料版の違い

Copilotには以下のような料金プランの違いがあります：

プラン	主な対象	利用可能な機能
無料（Free）	一般ユーザー、学生	制限付きの文章生成や基本補完機能
Proプラン	個人・中小企業	拡張機能、画像生成、モデル切り替えなど
Businessプラン	企業・IT管理者	エンタープライズ向け統合、セキュリティ・監査対応機能

業務で本格的に活用するには、Microsoft Copilot for M365（有料ライセンス）やCopilot Studioの導入が不可欠となる場合もあります。

Copilotでできること：主要機能一覧

Microsoft Copilot／M365 Copilotは、WordやExcel、Outlook、Teamsといった日常業務のアプリに組み込まれ、“自然な対話” を通じて業務を効率化するアシスタントとして機能します。

ここでは、一般的なビジネスユーザーが「Copilotを使うと具体的に何ができるのか？」を、アプリごとのユースケースを中心に紹介していきます。

文章生成・下書き・要約・翻訳（Word）

Copilotは、文書作成の「最初の1行目」を自動生成してくれます。
たとえば、以下のような指示が可能です：

• 「過去のアンケート結果をもとに、プレゼン資料の下書きを作って」
• 「この文書を300文字以内に要約して」
• 「この資料を英語に翻訳してほしい」

これにより、ゼロから文章を書く心理的負担が大幅に軽減され、校正・リライトの作業に時間を集中できるようになります。

メール処理と返信サポート（Outlook）

日々のメール処理にかかる時間を、Copilotは劇的に短縮します。

• 長文メールの要点を1行で要約
• 過去のメールスレッドを読み取り、返信文の下書きを提案
• 形式的なビジネス返信（例：商談の御礼、会議のリマインドなど）をテンプレートとして生成

とくに“返信のきっかけを作る”役割として非常に強力で、業務効率化だけでなく心理的ストレスの軽減にもつながります。

スライド資料の自動作成（PowerPoint）

WordやExcelに入力された内容をもとに、PowerPointスライドを自動生成することが可能です。

• 「この議事録をもとにプレゼン資料を作って」
• 「スライドデザインを調整して」
• 「タイトルと見出しだけでスライド構成を提案して」

視覚的に整ったスライドを、数分で完成させるプロトタイプ生成力は、プレゼン準備の負担を大きく削減します。

データ分析・表計算の自動化（Excel）

CopilotはExcelでも優秀なアシスタントです。
日常的な分析作業や表作成を、自然言語で指示するだけで実行できます。

• 「この売上データを月別・カテゴリ別に集計して」
• 「前年比を計算し、グラフ化して」
• 「条件に合致するレコードだけを抽出して別シートに」

関数やVBAを覚える必要なく、誰でも“分析らしいこと”ができる環境が整ってきています。

会議の要約・議事録・タスク抽出（Teams）

オンライン会議の議事録を手動で作成する時代は、終わりに近づいています。

CopilotはTeams上で：

• 会議の録音／録画内容を要約
• 発言内容からToDoを抽出
• 発言者別の意見整理
• 会議後のメール用まとめ文章を自動生成

を行ってくれます。とくに複数名が参加する会議では、「誰が何を言ったか」を正確に把握できるのが大きな価値です。

画像生成とマルチモーダルな対話（Edge, Web, モバイル）

Copilotは文章だけでなく、画像生成にも対応しています。

• 「かわいい犬のアイコンを生成して」
• 「この画像の不要な背景を削除して」
• 「資料に使える抽象的なグラフィックを作成して」

さらに、音声入力や視覚認識機能（画像の読み取り、要約）も搭載されており、テキスト・画像・音声を統合した“マルチモーダル体験”が可能です。

外部情報の活用・検索結果の統合

Microsoft Edgeとの統合により、CopilotはWeb検索とも連動しています。
たとえば：

• 「最近のニュースをまとめて」
• 「〇〇業界の最新動向を教えて」
• 「このWord文書の内容に関連する参考記事を探して」

といった指示が可能で、コンテキストを保った状態で外部情報を取得できるのが大きな特徴です。

開発者向けのCopilotでできること：GitHub Copilot 編

開発現場でも、Copilotは単なる「コード補完」以上の存在に進化しています。
GitHub Copilotは、開発者の“第二の頭脳”として、実装・リファクタリング・テスト・レビューまで、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の各フェーズを広範に支援します。

ここでは、GitHub Copilot／Copilot Chatがどのように活用できるかを具体的に見ていきましょう。

コード自動補完と候補提示

エディタ内でコードを書いている最中に、文脈を理解した提案をリアルタイムで提示。
たとえば、

def calculate_total_price(items):
    ...

という関数を書き始めると、Copilotがその意図を汲み取って処理ロジック全体を提示してくれます。

ポイントは、過去のコードやコメントも参照して、流れに沿った補完をしてくれる点です。これにより、タイプ量が減るだけでなく、ロジックミスの初期段階での予防にもつながります。

コメントからのコード生成・リファクタリング支援

自然言語で「こういうコードを書きたい」とコメントすると、その内容をもとに一気に実装してくれます。

// ユーザーの年齢をチェックして、20歳以上かどうか判定

と書くだけで、該当する関数を提示することも。

また、既存コードに対してはリファクタリング提案も行います：

• 冗長なif文の簡略化
• ネストの深いロジックの分割
• 変数名の明確化（例：a, b, c → name, age, isValid）

コードの読みやすさと保守性を自動的に向上させる支援ツールとしても有効です。

単体テストの自動生成

Copilotは、開発者が書いた関数やモジュールに対して、ユニットテストコードの生成もサポートします。

• 成功パターン・失敗パターン・例外処理などを網羅的に提案
• /tests などのコマンドやチャット指示で生成を促進
• テスト戦略（カバレッジ、優先度）のガイドも受けられる

これにより、テストコードの手間を削減しながら、品質保証のレベルを保つことが可能になります。

Copilot Chatによる品質改善と対話型レビュー

Copilot Chat機能を使えば、開発者はチャット形式でコードの説明を求めたり、改善提案を受けたりできます。

• 「この関数の目的を説明して」
• 「リファクタリング案を出して」
• 「このコードにセキュリティの懸念点はある？」

こうした対話は、“コードに関するペアプログラミング”をAIと行う感覚に近く、チーム開発や教育現場でも有効な機能です。

制限と注意点：コンテキスト外、過信は禁物

GitHub Copilotは非常に便利な一方で、過信は禁物です。以下のような制限があります：

• 関数が長すぎると意図を正確に読み取れない
• プロジェクト全体の設計意図までは理解できない
• セキュリティや業務固有ルールに反した提案をすることも

したがって、Copilotはあくまで「第一案の提示」「レビュー補助」として使い、人間の判断とレビューを組み合わせる運用が前提となります。

構築者向けのCopilotでできること：Copilot Studio 編

Copilot Studioは、Copilotエコシステムの中でも最も“企業ニーズ”に近い存在です。
従業員の問い合わせ対応、自社ナレッジの活用、自動化された社内フローなど、既存のCopilot機能ではカバーしきれない、独自性の高い業務プロセスを自社で設計・実装できるプラットフォームです。

Microsoft Power Platformに深く統合されており、ノーコード／ローコードで“自社専用のAIエージェント”を構築できる点が最大の特徴です。

カスタムAIエージェントの構築

Copilot Studioでは、以下のようなAIエージェントを簡単に構築できます：

• 営業部門向け「提案資料作成ナビ」
• 人事部門向け「社内手続きFAQ Bot」
• サポート部門向け「問い合わせ分類＆初期対応Bot」

従来であれば外注やシステム開発が必要だった業務支援Botを、業務部門自身が設計・デプロイできるようになります。

内部データとのセキュアな接続

Copilot Studioの強みは、Microsoft 365内のデータ資産（SharePoint, Teams, OneDriveなど）に安全にアクセスできる点です。

• Azure Active Directoryと連携してアクセス制御が可能
• 各データソースとのコネクタをGUIで設定できる
• Power Platform経由で他システム（CRM、ERP）とも統合可能

つまり、ただのチャットボットではなく、自社の知識や業務プロセスを安全に連携するための“社内インテリジェンス構築基盤”といえます。

ワークフロー自動化とアクション実行

Copilot Studioのエージェントは、会話に応じてアクションを自動で実行することもできます。

たとえば：

• 「経費精算フォームを開きたい」→ URLリンクを提示し、自動ログイン補助
• 「在庫状況を確認したい」→ 外部DBと連携して最新在庫を提示
• 「パスワードを再設定したい」→ 既定の手順に沿ってガイド表示

このように、業務アシスタントを“行動するエージェント”に昇華できるのが、Studioの真価です。

“Computer Use”：GUI操作の自動化（プレビュー機能）

今後、Copilot Studioは「Computer Use」という新機能も実装予定です。
これは、AIエージェントがWebページやWindowsアプリの操作を自動で代行するというもので、

• ボタンを押す
• テキストボックスに入力する
• ドロップダウンを選ぶ

といったGUI操作を“人間の代わりに”実行できるようになります。

これにより、システム連携できない古い業務でもAIによる自動化が可能になるため、非常に注目されています。

導入上の注意点とガバナンス設計

Copilot Studioの導入にあたっては、以下のような観点が重要です：

• アクセス権限の階層設計（部門ごとの閲覧制限など）
• 操作ログ・監査ログの取得と保存ルール
• 社内情報漏洩への対策（Azure ADベースのポリシー管理）
• Power Platformの利用ルール整備（ガバナンス文書）

Copilot Studioは便利である一方、社内のあらゆるデータと繋がる力を持っているため、使い方を誤るとセキュリティリスクにも直結します。
だからこそ、IT部門と業務部門が連携して設計・運用することが鍵となります。

Copilot の初期設定・使い始め手順

「Copilot、便利そう。でもどうやって始めるの？」
この疑問は、導入を検討する多くのビジネスパーソンや学生、企業担当者に共通しています。

実際、Copilotはライセンスの選択・環境の準備・アプリでの有効化など、少し手順を踏む必要があります。
ここでは、Microsoft CopilotおよびGitHub Copilotを使い始めるまでの流れを、5つのステップでわかりやすく解説します。

1. ライセンスの確認と選択

まず最初に、自分に合ったライセンスプランを選びます。

• Microsoft Copilot（M365用）
  　→ 個人：Copilot Pro（月額1,500円程度）
  　→ 法人：Microsoft 365 E3/E5ライセンス＋Copilotアドオン（追加費用あり）
• GitHub Copilot（開発者用）
  　→ 無料試用あり
  　→ Pro：月額10ドル／Business：SAML認証・管理機能付き

使いたい製品や環境によって異なるため、まずは何を使いたいかを明確にすることが第一歩です。

2. MicrosoftアカウントまたはGitHubアカウントの準備

Copilotの利用には、Microsoft 365 または GitHub のアカウントが必要です。企業の場合はAzure ADとの連携（組織アカウント）が必須となります。

個人利用であれば、Microsoftアカウントの作成から始めましょう。

3. アプリや環境での有効化設定

購入・契約後は、実際にCopilotを使うアプリで機能を有効化します。

• Word / Excel / PowerPoint / Outlook
  　→ アプリ右上にCopilotアイコンが表示される
  　→ 表示されない場合は「アカウント」設定から再ログイン、最新バージョンにアップデート
• GitHub Copilot
  　→ VS CodeやJetBrains IDEに拡張機能をインストール
  　→ GitHub上で「Settings > Copilot」から有効化

企業利用の場合は、管理者がポリシー設定を有効化（Editor preview機能など）する必要があります。

4. 初期設定と使い方のカスタマイズ

Copilotには「メモリー（記憶）機能」があり、ユーザーの過去の操作を学習して応答を最適化していきます。

• 有効化／無効化は、Copilot設定画面から選択可能
• 初期プロンプト例：「過去1ヶ月の売上をグラフにして」「この文書の要約を作って」

Copilotの“学習”を最大限活かすために、自分の業務で頻出するフレーズや作業を日々試してみることが、効果を引き出す鍵です。

5. ベストプラクティス：効果的な使い方のコツ

以下のポイントを意識すると、Copilotの出力精度が大きく向上します。

• 具体的なプロンプトを与える：「議事録を要約して」よりも「会議のアクションアイテムを3行でまとめて」の方が明確
• 対象の文書やデータを開いた状態で使う（文脈認識が強化される）
• フィードバックを送る：不要な出力は「×」でフィードバックすることで改善される

よくある疑問とトラブル対策

Copilotを初めて使う方、あるいは導入検討中の企業担当者からは、機能や安全性、費用面などに関する不安や誤解が多く寄せられます。

ここでは、特に多い5つの質問とその解決法をまとめました。

「CopilotとChatGPTの違いは何ですか？」

CopilotとChatGPTは、どちらも大規模言語モデル（LLM）を活用していますが、役割と導入形態が根本的に異なります。

項目	Microsoft Copilot	ChatGPT
導入方法	Microsoft製品に統合（Word, Excel等）	ブラウザからアクセス
特徴	企業データと安全に連携・業務特化	より汎用的・自由な会話が可能
データ連携	Microsoft 365、SharePoint、Teamsなど	基本的にローカル／非統合
セキュリティ	Azure AD、管理者制御あり	個人利用前提、ガバナンス無し

特に企業での利用においては、情報漏洩や権限管理の観点でCopilotの方が圧倒的に優位です。

「Copilotの回答が間違っているときは？」

Copilotは非常に賢いですが、100%正確ではありません。誤答が発生する要因としては：

• 指示があいまい（プロンプトが漠然としている）
• 情報が不足している（参照元の文書が開かれていない）
• モデルの限界（ドメイン知識の不足）

対処法としては：

• 出力を必ずレビューし、必要なら人間が補正する
• プロンプトを改善し、具体性・制約条件を与える
• フィードバック機能で「不正確」マークを送信する（改善されやすくなる）

「Copilotはドラフト作成の出発点」であり、最終成果物は人間が仕上げるという前提が重要です。

「使用回数や制限はありますか？」

Microsoft Copilot Pro／M365 Copilotの利用において、現在明確な「使用回数制限」は設けられていませんが、以下の点に注意が必要です：

• 高負荷時は応答遅延や回数制限がかかることがある
• 一部の画像生成やWeb検索連携は日毎の制限がある場合も
• GitHub Copilotには「Business」プランでより高機能な利用が可能

基本的には「常識的な業務使用の範囲内であれば問題なし」とされています。

「セキュリティやプライバシーは大丈夫？」

企業での導入において最大の関心事がここです。Copilotは以下の点でセキュリティ基準を高く保っています。

• Azure Active Directory（AD）ベースのアクセス制御
• ログの記録と監査機能（誰が何をしたか追跡可能）
• 組織内のコンテンツは外部に共有されない（※学習には使われない）
• IT管理者による制限設定が可能（特定アプリだけ許可、など）

つまり、「ChatGPTのように外部に情報が漏れるのでは？」という不安は、Microsoft Copilotではほぼ起こり得ません。

「費用対効果は本当にあるの？」

Copilotの価格は安くはありません。だからこそ、「投資する価値があるか？」は企業でも個人でも重要な判断材料になります。

Copilotによって得られる主な価値は以下の3点です：

• 作業時間の大幅短縮（下書き作成、要約、表作成など）
• メンタル負荷の軽減（ゼロから考えるプレッシャーが減る）
• 品質の底上げ（文書・コードのリファクタリング提案など）

これらをKPI（後述）で測定しながら運用することで、実効性のある投資判断が可能になります。

導入後効果を測るためのKPI・指標

Copilotは、単なる「話題のAIツール」ではなく、定量的に効果を測定・改善できる業務アシスタントです。
特に企業導入では、ROI（投資対効果）を示すことが重要であり、そのためには明確なKPI（重要業績評価指標）が欠かせません。

ここでは、Copilot活用後の効果測定に有効な指標を紹介します。

1. 作業時間の短縮率（Time Saved）

最もわかりやすいのが「どれだけ時間が浮いたか？」です。たとえば：

• メール返信にかかる時間が平均30%削減
• Word文書の初稿作成が1時間 → 20分に
• Excel分析が手作業の半分の時間で完了

Before / Afterで作業時間を計測するだけでも、効果を実感しやすくなります。

2. 使用率・利用回数（Engagement Metrics）

Copilotを「どれだけ使っているか？」というアクティビティ指標も重要です。

• 週ごとの利用ユーザー数
• 一人あたりのプロンプト送信数
• アプリ別の使用頻度（Word > Excel > Teams など）

使われていないなら改善ポイントが必要ですし、活用が集中している領域にはさらに支援を厚くできます。

3. コンテンツ修正率・精度（Quality Metrics）

Copilotの生成物が「どれだけ手直しなしで使えるか？」という精度の評価も可能です。

• Copilot提案をそのまま採用した率
• 提案に対して「×（不正確）」フィードバックが付いた割合
• コードに対するlintエラーの発生率（GitHub Copilotの場合）

精度が低ければ、プロンプト設計や利用方法に改善の余地があります。

4. タスクの自動化率（Automation Ratio）

Copilot Studioなどでワークフローを自動化している場合、人手を介さない処理率を可視化することで、業務効率の貢献度がわかります。

• 月間のFAQ対応件数のうち、自動化された割合
• 手動問い合わせ件数の削減率
• Power Automate連携での自動アクション実行数

このKPIは、“人の時間をAIがどれだけ代行したか”を示す明確な成果です。

5. ユーザー満足度・心理的効果（Qualitative Metrics）

最後に、数字だけでは測れない「使ってよかったか？」という視点も忘れてはいけません。

• 利用者アンケート：満足度／業務負担の軽減感
• フィードバック数・ポジティブ率
• 「毎日使いたい」と思うか？というNPS（ネット・プロモーター・スコア）

AI導入の本質は、単なる効率化ではなく“働き方そのものの質”の向上です。
その兆候は、数字に加えて“現場の声”からも現れてきます。

まとめと今後の展望

Copilotは、AIが私たちの「隣で一緒に働く」時代を象徴する存在です。
単なるチャットボットや検索アシスタントではなく、業務の現場に“埋め込まれる”AIとして、日常的な生産性向上と業務変革を同時に実現し始めています。

本記事では、以下のような観点からCopilotを深掘りしました：

• Microsoft Copilot／GitHub Copilot／Copilot Studioの3つの柱とその役割
• Word・Excel・Teamsなどでの具体的な活用シーン
• 開発者・IT部門が活用できる専門的な機能群
• 導入のステップ、設定の注意点、そしてKPIによる効果測定の視点

これらを通じて見えてくるのは、Copilotが「魔法のAI」ではなく、正しく理解し、戦略的に使いこなすべき“デジタル同僚”であるという事実です。

明日からできるアクション

読者の皆さんには、ぜひ次のステップをおすすめします：

• Microsoft 365やGitHubを使っているなら、まず無料体験から試してみる
• チームで使うなら、利用状況や効果をKPIとして定点観測する
• 特定の業務フローが手間取っているなら、Copilot Studioで自社エージェント化を検討する

導入はゴールではありません。むしろ、使いながら改善していく“継続型プロジェクト”として向き合うことで、真のROIが見えてきます。

今後のCopilotに期待すべき進化

マイクロソフトはCopilotに対し、以下のような進化を続けています：

• より高性能なLLM（GPT-5など）の標準搭載
• 音声・画像・映像を含めたマルチモーダル対応の強化
• UI操作の自動化（“Computer Use”）による“業務そのものの自動化”
• 部門横断の知識統合とナレッジマネジメント支援

これらはすべて、私たちの“考える時間”を取り戻すためのテクノロジーです。
機械が反復を担い、人が創造に集中する——そんな未来は、もうすぐそこにあります。