M365 Copilotが使われない理由ー現場から見た業務AIの現在位置

Micorosoft 365 Copilot（M365 Copilot）で「リサーチに使えない」と感じた体験が、営業職・事務職など非エンジニアのその後のAI活用への試行錯誤を止めてしまっています。
なぜこの固定化が起きるのか、元インフラエンジニア × 企画職の視点で、技術的背景と組織パターン、打開策を解説します。

営業職・事務職など非エンジニアの現場ではM365 Copilotなど業務用AIを「リサーチに使えない」「有料なのに大したことできない」と感じていませんか？
情シスの方は「導入したけど浸透が進まない」「社員が使ってくれない」と悩んでいませんか？

私は業務で非エンジニア職としての業務を改善してきているなかで、複数のAIを使い比べてきたからこそ気づいたことがあります。

M365 Copilotでの「使えない」という体験が、非エンジニアのその後のAI活用への試行錯誤を、ぴたりと止めてしまっていたのです。

今日は、その仕組みについて書いていきたいと思います。

※本記事でのM365 Copilotは有償のCopilotライセンスを追加付与している事例での解説になります。Officeのビジネスプランに付帯するM365 Copilot Basicでは、本記事で紹介している機能は使えない場合があります。

※2026年3月9日に発表されたCopilot Coworkについては別記事で解説しています。

営業チームはAIを使ってみて「使えない」と判断していた

2025年11月、営業チームも誘ってM365 Copilotを使ったリサーチスキル向上の勉強会をしました。
そこでM365 Copilotの利用状況のアンケートをとってみたところ、こんな結果でした。

• メールの作成・返信に使っている：100%

• Copilot Chatを使っている：30%

• CopilotのAIエージェントを知っている：0％

• Copilotの調査AI「リサーチツール」を知っている：0％

• WordやExcelでのCopilotを使っている：0%

アンケートとってみてびっくりしましたが、ほぼメールの機能でしかM365 Copilotを使っていなかったのです。
内容をヒアリングしてみると、「Copilot Chatで営業に必要なリサーチしてみたけど内容が使えない。今は使っていない」という声がほとんどでした。

リサーチがダメだという体験が、M365 Copilot自体への限界を無意識で決めつけてしまっていました。
M365 Copilotは多機能なツールですが、もっと使い方を工夫しよう、使える範囲で使おう、ということを、勉強会に参加した営業をはじめとした非エンジニアの全員がしていなかったのです。

勉強会のテーマでいうと、実はM365 Copilotには「リサーチツール」という専用のAIエージェントがあって、ポータル画面にわかりやすく表示されています。でも、2025年の春ごろから表示されているそれを、誰もそれを使ってみようと思わなかった。M365 Copilotの1つの失敗体験が起点になって、次の試みが起きなかったということです。

なぜ1回の失敗体験が次の行動を止めてしまうのでしょうか。業務用の有料サービス、しかも会社が正式に導入したツールで最初は期待値が高かったはずです。でも「使えない」と感じた体験は、「高いお金をかけているのに使えない＝AIってそういうものだ」という結論に、人は案外すんなりと着地してしまいます。また、一度「使えない」と判断してしまうと、あらためて「やっぱり使ってみよう」と再試行もおきません。最初に試すよりもはるかに心理的ハードルが高くなってしまいます。

なぜM365 Copilotは「使えない」体験を与えるのか

「リサーチに使えない」は、私にも経験があります。
M365 Copilotの1番目立つメイン機能であるCopilot Chat、これがリサーチ業務ではほぼ使い物にならないからです。（2025年12月時点）

仕事でAI情報を使うには裏付けが必要です。でも、Copilot Chatに一次情報のURLも含めて回答させると、架空のURLを根拠に回答してきます。2025年秋時点では、これをプロンプトで制御しようとしましたが、十分に機能しませんでした。こうなると、AIの回答は正しい内容っぽいけど裏付けがとれていない情報になってしまって、業務では使えない情報になってしまいます。

1番目立つメイン機能なのに、調査業務では使えない、ということは、致命的なユーザ体験だと、私個人としては考えています。

少しM365 Copilotには設計上の制約にも触れておきましょう。

M365 Copilotの主な技術的制約:

• コンテキスト制限（日本語で約11,000文字程度が実用上限）

• SharePoint検索では検索結果の上位3件しか要約・回答生成に使われない（4件目以降は無視される）

• ナレッジ検索では、文章を検索単位となるブロックに分割して、ブロック毎に独立して検索。ブロック分割により、情報断絶が仕組み上発生

• 同時に処理できるファイルは20個まで

• 画像生成機能、リサーチツールなどの高度機能の月間上限制限等

（出典：Microsoft Learn 公式ドキュメント、および筆者検証 2025年12月時点）

元インフラエンジニアとして、なぜこのような制約があるのか察せるところはあります。
Sharepointという非構造化の大規模業務データを精度高く扱おうとすると、とんでもないAI計算力＆時間を必要とします。
だから上位3件だけであったり、テキストデータをブロックに分割したりとか、情報を扱いやすい単位にして、精度は妥協しても扱いやすいようにしています。

セキュリティについても、企業データを守るために、たくさんの仕組み裏で動いていますが、その分データの扱いが難しくなります。

また、Copilot Chatのチャット機能自体は、使用制限がありません。固定金額サブスクモデルのため、AIを過剰に使うヘビーユーザーだらけになると、Microsoft社は損失を出してしまうため、AIの記憶と作業スペースを担うメモリーなどもシビアな設定値になっています。

これらがあわさり、利用者としては、Copilot Chatは残念なユーザ体験につながってしまっている、と分析しています。
時間とともに改善していくとは思いますが、まだ必要最低限のレベルに達していないというのが本音なところです。

ここまでは、Copilot Chatのチャット機能を中心に書きましたが、月間上限が定めてある高度機能についてはポジティブでもあります。
画像生成機能（DALL-E 3、GPT-Image-1.5）により、画像生成ができます。癖がありできないことも多いですが、あると便利な機能です。
私のnoteのバナー画像や解説画像も、一部はCopilot Chat（追加課金なしのBasic）の画像生成機能を使っています。

リサーチツールは、2025年春ごろに実装されましたが、Open AIのDeep Researchに相当するAIエージェントであり、そこそこ使えるレポートを作成できます。リサーチツールによるレポートでは、根拠となる一次情報のURLもしっかりと引用してくれます。

つまり、M365 Copilotにも使える機能は確かに存在します。ただ、問題はその機能が知られていないことです。冒頭の営業チームの事例のように、最初に触った目立つ機能（Copilot Chat）で「使えない」という体験が蓄積されると、リサーチツールのような有用な機能があっても、探しに行くことすらしなくなってしまいます。

職場とプライベートの2つの限定的なAI体験が、「自分には関係ない技術」という誤解を作る

非エンジニアのライトなAI利用層は、プライベートでAIをどう使っているかイメージしてみたいと思います。

ChatGPTやGeminiの無料版で、ちょっと画像生成してみたり、日常的な相談をしてみたり、という感じじゃないでしょうか。画像生成は人気ですよね。短い動画も作れていて、時代の変化を感じます。確かに楽しいです。AIに相談も便利ですよね。
私も、この前健康を意識した1週間分のスムージーのレシピを考えてもらったりとか、そういう日常相談の使い方しています。

でも、これって「娯楽消費・生活消費」ともいうようなもので、「楽しい」「面白い」「すごい」という感情体験で消化されています。画像を作れるから業務に使おうとはあまりなりにくいのです。業務でも相談先にはなるけれど、それ以上の使い方というイメージはできません。こうした使い方は確かにAIは「すごい」とはなるけれど、Claude Codeなどによる「エージェンティックAI（AIが自律的にタスクを実行する仕組み）」の実感を持つことはできないんですよね。

ここで、プライベートと仕事での体験を重ねてみてください。

• プライベート: ChatGPTやGeminiで「楽しい」「面白い」「すごい」という無料でできる範囲での感情体験

• 仕事: 有料のM365 Copilotでも「リサーチに使えない」「制限が多い」→「仕事でAIはあまり使えない」という体験

この2つを足すと、どんな結論になるでしょうか。

「無料でできる範囲での感情体験で、相談以上の業務利用のイメージができない」
「最近すごいと言われているAI（エージェンティックAIやAIエージェント）は、どうせエンジニアしか使えないんだろう。自分には関係ない」

となってしまっている気がします。ここは明確にアンケートをとったわけではないので個人の感覚なのですけれどね。

非エンジニア組織でこの認識が主流だと、何が起きるでしょうか。

• 「一度の悪いユーザ体験」→ AIは嘘が多くてあまり使い物にならないし、仕事でもっと使っていこうという工夫が起きない

• 「自分には関係ない技術」→ AIの進化についていこうというきっかけがない

私が、一番問題だと思っているのは、本来できるはずの業務効率化、AIによるビジネス変革の流れを、日本の非エンジニアがまだ「隣の島での出来事」だと思っていることなんですよね。AIで外部環境が急速に変化を始めていることを自分事化できていません。

なぜ企業はM365 Copilotを選ぶのか

ここで、元インフラエンジニアの本職として、企業側の視点にも立ってみたいと思います。

誤解のないようにお伝えしておきたいのですが、この記事はM365 Copilotやそれを選んだ企業を批判したいわけではありません。少なくとも大企業には、M365 Copilotを選ぶちゃんとした理由があります。

• 既存のOfficeサブスクリプションの延長でコスト効率的

• セキュリティ最優先：企業データ保護、テナント分離、暗号化

• コンプライアンス対応：GDPR、CCPAなどの法令遵守

• Microsoft Graph統合：社内データへのセキュアなアクセス

特に大企業にとって、セキュリティや法令順守は何より重要です。その観点では、M365 Copilotの選択は合理的だと思います。（中小企業だと導入コストもあって大企業ほど進んでいないと思うけれど、その結果シャドーITや業務でのプライベートAI利用とか別の問題があると思います。今回はM365 Copilotを導入した企業の話に絞ります）

問題は、その選択が「非エンジニアにとってのAI体験の窓口になってしまっている」ことで、前項のAIによる変化が自分事化できていないことなんですよね。

この誤解が、日本企業のAI活用を止めている

情シスの問題も大きいです。
この記事を書きながら考えてみましたが、M365 Copilotを導入した企業は大きく3つのパターン（「M365 Copilot浸透3類型」）に分かれるように思います。

成功している企業: M365 Copilotのできること・できないことを明確に理解して、会議メモやファイル検索といった得意領域に絞って組織的に浸透させている。

環境はあるが現場任せの企業: 偶然、主体的にAI活用を試行錯誤する推進者が組織にいて、その人が危機感を持って広げようとしている。でも、他のメンバーは実際に体験していないから、説明資料を見ても実際に使ってもらうというところにはハードルがあって、変わるのが遅い。私の会社の非エンジニア部門はこのパターンです。IT企業なのでエンジニア部門は成功パターンですが、非エンジニア向けの浸透策は放置されているんですよね。

止まっている企業: M365 Copilotをポンと渡すだけで終わっている企業。使い方のマニュアルだけ渡して組織的な浸透努力もなく、個人の探索もごく少数しか起きない。M365 Copilotだけの体験で「AIってこんなもん」で、非エンジニア組織のAI活用が止まってしまう。

じゃあ、どうすればいいのか

ここまで読んで、「じゃあ、どうすればいいの？」と思いますよね。

私も執筆しながら、ずっと考えていました。

M365 Copilotの体験だけで「有料AIでもこの程度か」と判断してしまうのは、本当にもったいないと思うのです。

個人でできること：プライベートで有料のAIを試してみる

私自身、プライベートではClaudeの有料版を使い込んでいます。業務では業務専用環境のClaude Codeを使っています。Claudeの賢さ、柔軟さを知っていると、M365 Copilotの不便さを日々感じています。Claude CodeならProプランで月額3,000〜4,000円程度かかりますが、長い文脈を保持したまま深い議論ができるし、複雑な推論もサポートしてくれます。コーディングだけでなく、論点整理や壁打ちにも使えます。「AIってこんなこともできるんだ」「AIの業務利用のイメージ」がたくさんできています。

M365 Copilotを使っていて「いまいち使えない」と感じている営業や事務・企画など非エンジニア職の方がいたら、一度プライベートで1か月だけでも試してみてください。全員にお勧めするわけではないですが、試した人は見える景色が変わると思います。企画職だとやっぱり壁打ち能力の高く対話しやすいClaudeをおすすめします。ChatGPTも、壁打ち能力は高いのですが、対話の自然さが少しClaudeに劣る感覚です。

AIとの会話の仕方については以下の記事で初心者向けの解説記事を書いています。

組織でできること：期待値を正直に設定する

M365 Copilotを導入したけど浸透が進まないと悩んでいる情シスの方もいるかもしれません。これから導入を考えているかもしれません。
セキュリティと価格を考えると、M365 Copilotは最良の選択肢の1つであることは間違いありません。
でも、不得意な使い方で悪い体験を蓄積させてしまうとことは避けるべきです。期待値を設定し、社員にAIによるいい体験をまず感じてもらうことがスタートラインです。
そこから、自分でAIエージェント作ってみた、ExcelでAIを使った、という業務効率化を非エンジニア職がやってみたくなってくれたら成功だと思います（情シスのAI導入の期待値も高くしすぎない、ということが必要です）。

「会議メモやファイル検索は得意だけど、チャットでのリサーチや壁打ちは苦手。リサーチは専用のリサーチツールを使う」と正直に説明する。期待値設定があれば、「使えない」という失望ではなく、「ここでは使える」という前向きな活用から始めていくことができます。

簡単ではありません。組織的な浸透には時間がかかります。でも、一歩ずつやっていくしかないと思っています。

補足ですが、私はClaude Codeを絶賛していますが、元インフラエンジニアの立場から、業務として導入するにはハードルが高いと思っています。できることはアイデアの数だけありますが、その分リスクも大きい。運用ルールをしっかり整備した上で、どう運用を回すのか。あるいは、AWSやAzureでClaude Codeの法人向け環境を用意して、制御するか。いずれにせよ。準備もコストも大変です。

Claude Codeは、全社員に利用させるAIとしてはリスクの塊です。一定の信用のある社員（マインド、ITスキル）を対象にスモールで活用を始めるのがいいと思います。
そして、全社的に導入するAIとしては、既存のOfficeの延長で追加課金で使えるようになるCopilot Chatは、導入のしやすさ、セキュリティ水準という点で第一候補にあがる高評価なAIだと思っています。

この記事の結論：M365 Copilotでの「使えない」体験は、営業・事務職など非エンジニアのAI認識を固定化させる。個人は有料のAIを試すことで、組織は期待値の正直な設定から始めることで、この停滞を打開できる。

まとめ

この記事のポイント:

• M365 Copilotのリサーチ用途での「使えない」体験は、①ハルシネーション（架空URL問題）、②設計上の制約（コンテキスト制限・ファイル上限等）、③固定金額サブスクモデルに起因するメモリ設定のシビアさ、この3つが重なって生まれている

• 有料・正式導入ツールでの「使えない」体験は心理的コストが高く、「AIってそういうものだ」という認識が固定化されやすい。その結果、次の試行錯誤が止まってしまう

• プライベートの娯楽的AI体験だけでは、AIの業務活用のイメージは持てない

• 職場とプライベートの2つの限定的なAI体験が重なり「自分には関係ない技術」という誤解が生まれ、企業全体のAI活用が停滞する

• 個人は有料AIを試してみること、組織はM365 Copilotの適切な期待値を設定することが打開策

AI導入の成功は「ツール選択」ではなく「社員のAI認識」にかかっています。そして、その認識は一度の失敗体験で固定化されやすい。だからこそ、最初のAI体験をどう設計するかが、組織としてもっと重視されていい問いだと思います。

個人で課金したAIの実力を体験してみることや、企業でM365 Copilotの適切な期待値を設定すること、そうした一歩から始めるしかないのだと思います。

非エンジニアだからこそ、AIの本当の進化を理解し、仕事に活かしていく。それが、これからのビジネスパーソンに求められることだと思います。

2026年3月9日　Microsoft社はCopilot Coworkを発表しました。
本記事で「M365使えない」という体験を大きく変える可能性がある非エンジニアでも触れるエージェント型AIのソリューションです。
Copilot Coworkについて紹介記事を書きました。

CopilotCoworkを使ってみた続編記事です。バグはまだまだ多いですが、M365の企業セキュリティで利用可能なCopilotCoworkは、非エンジニア組織がエージェント型AIのスタートラインにたてたことを周囲の反応を踏まえて説明しています。

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Claudeとの壁打ちでプレゼン準備を変えた体験も、よかったら読んでみてください。

非エンジニアがプライベートでAIを使い続けた半年間の実践記録です。

M365 Copilotが浸透しない「組織の構造」に共感した方は、こちらもぜひ。大企業で新しい取り組みが進まない構造的な原因を、新規事業の文脈で掘り下げています。

Xでも発信しています

AI活用のコツ、企画職のリアル、新規事業の構造問題を日々つぶやいています。Copilot Studioの苦戦しているつぶやきが多いかもしれません。
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この記事で書いた「AIとの向き合い方そのものを問い直す」を、もっと深めたい方へ。

古い本で警告されてきたことが現実になってきています。社会は変わります。職場と生活は、まだまだら模様です。1～2年前の本から今どうなっているか答え合わせするのも面白いと思います。変化がないと思っているのはリスクで、本で書かれている未来は予想以上に速い速度で実現しつつあります。

『これからのAI、正しい付き合い方と使い方』（イーサン・モリック／2024年）── ウォートン校教授が、AIとどう働くかを体系化した一冊。使い方本ではなく、思考の土台になります

『THE COMING WAVE AIを封じ込めよ』（ムスタファ・スレイマン／2024年）── 著者はDeepMind創業者にしてMicrosoft AIのCEO。AIがもたらす地殻変動を、当事者が描いた警告の書

そして、記事で書いた「知られていないだけで使える機能がある」を、実際に使い倒すための一冊。まだCopilotCoworkが登場する前で、CopilotStudio含めて機能改修前で、Copilot使えない！！　と言われていた時代の一冊です。2026年3月で発売した瞬間にMicorosoft社の大規模アップデートで半分陳腐化していることにAIの速度の速さについていくのは大変なことがわかりますね。今あえて買う必要はないですが、使えないと思っていた裏で、実はこんなことができた、という過去の参考文献としては使えます。

『Microsoft 365 Copilot活用大全』（アクセンチュア／2026年3月）

※書籍紹介にはAmazonアソシエイトのリンクを含みます。

ヘッダー画像の原画

シャボン玉

トーマス・クチュール
フランス, 1859年頃

AI全盛の時代、あえて古典絵画を推していきます。
古典絵画×AIでバナー画像作成しています。

この絵を選んだ理由は、人生のはかなさによる虚無感が行動を止めてしまうメカニズムが、記事のテーマと通じている部分があると思ったからです。
男子生徒は、賞賛や栄誉を得るために勉強に取り組むことに疲れ、虚無感に満ちています。それが勉強以外への努力も止めさせるかもしれない。
M365 Copilotの失敗でも、同じように、AI利用の工夫を止めさせてしまっているのかなと思いました。

原典：メトロポリタン美術館
https://www.metmuseum.org/art/collection/search/436030