違いはどこにある？CopilotとChatGPT比較ガイド

はじめに：CopilotとChatGPTの「違い」を知る意義

AIツールは日々進化を続けており、その違いを正しく理解することが、最適な導入や活用の第一歩となります。特にMicrosoft CopilotとOpenAIのChatGPTは、現代の生成AIを代表する存在として多くの企業や個人に利用されています。

本記事では、両者の違いに注目し、基本的な位置づけや機能、料金、導入形態などを多角的に整理します。自社や自身の業務に合ったAI活用のヒントを得ていただければ幸いです。

CopilotとChatGPTの基本概要と位置づけの違い

提供企業とサービス形態の違い

提供企業の観点では、ChatGPTはOpenAIが開発し、Microsoftの出資も受けつつ独立したプラットフォームとして成長しています。一方、CopilotはMicrosoftが提供し、Microsoft 365やWindows 11など同社のサービス群と深く連携しています。ChatGPTは単独の対話型AIとして利用できるのに対し、CopilotはWindowsやMicrosoft 365に組み込まれ、PrometheusモデルやGPT-4 Turbo、Bing検索などを組み合わせて構成されている点が特徴です（参照*1）。

サービス形態も異なります。ChatGPTは無料版と有料版（Plus、Pro、Enterprise）があり、無料ユーザーは混雑時にアクセス制限がかかる場合があります。有料プランでは優先的なアクセスやGPT-4などの高度なモデル利用が可能です。CopilotはMicrosoft 365の契約に統合されていることが多く、既存のMicrosoftライセンスを持つ企業や組織では導入のハードルが低い傾向にあります。個人向けにはWindowsやBingで無料利用できるCopilotも提供されており、利用範囲は契約形態やOSバージョンによって異なります（参照*2）。

想定ユーザーと利用シーンの違い

ChatGPTは幅広い分野の知識や自然な文章生成に強みがあり、個人の学習やアイデア出し、雑談や調べ物など多様な用途で活用されています。2025年3月時点の日本国内の個人利用率は27.0%で、そのうち20.8%がChatGPTを利用しているというデータもあります（参照*1）。要約や作文、リサーチレポート作成などを一つのプラットフォームで完結できる点が、多くのユーザーに支持されています。

一方、Microsoft Copilotは業務効率化や標準化された業務プロセスの高速化に特化しています。WordやExcel、PowerPointなどMicrosoft 365の各アプリに深く統合され、ファイルやメール、Teamsの会話履歴など企業内のデータを活用して自動化を実現します。マニュアル作成や定型レポートのドラフト化などに強みがあり、特に大企業や組織での導入メリットが大きいです。エンタープライズ向けのセキュリティ設定やMicrosoft Graphを介した企業データ活用が背景にあります（参照*3）。

他AIツールとの位置づけの違い

ChatGPTやCopilotは、AnthropicのClaudeやGoogleのGeminiなど他のAIツールと比較して、それぞれ異なる強みを持っています。ChatGPTは汎用的な創作力や対話性能、GeminiはGoogleエコシステムとの連携、Claudeは長文処理や倫理性を重視しています。Copilotは特にMicrosoft 365アプリとの連動性が高く、Officeドキュメントや企業内データを参照しながらの作業補助に優れています（参照*2）。

複数のAIツールを使い分けるユーザーも増えており、創作性の高い文章や新規アイデアにはChatGPT、表計算やチーム間のドキュメント共有にはCopilotを利用するなど、目的に応じた選択が一般的になっています。

機能の違い：CopilotとChatGPTでできることの比較

対話・文章生成機能の違い

ChatGPTは自然な文章を対話形式で生成することに優れており、ニュース記事の要約や企画書のドラフト、学習用の解説など幅広いシーンで活用されています。ユーザーの意図をくみ取って回答を提案するだけでなく、あいまいな質問にも追加の質問を提示し、最適解を導く対話能力が特徴です。最近ではカスタムGPTや音声対話モードも登場し、学習支援やコンテンツ生成の幅が広がっています（参照*3）。

Copilotも対話型のUIを備えており、チャットウィンドウで指示を送ることでWordやExcelを操作できます。Copilotは文書やスプレッドシートの内容を細かく参照し、開いているファイルの構造や内容に基づいてテンプレートを自動生成したり、レイアウトを変更したりと、実務に直結する作業をサイドバイサイドで実現します（参照*4）。このため、Copilotは「業務アプリケーションへの直接指示」に強みがあります。

業務アプリ連携と作業自動化機能の違い

CopilotはOfficeアプリをはじめとするMicrosoft製品との連携力が大きな強みです。Wordでの文章校正、Excelでの表計算やデータ分析、PowerPointでのスライド作成やデザイン生成を自然言語で指示でき、TeamsやOutlookの情報も組み合わせて次のアクションを提案します。こうした統合性がビジネス現場での時短や業務標準化に直結し、企業の導入が進んでいます（参照*5）。

ChatGPTもプラグインやAPI連携を通じて外部ツールと連動できますが、特定アプリケーションに深く入り込んでファイル内容をリアルタイムに書き換えたり、社内データベースと直接同期したりする機能は標準ではありません。主に対話型で情報をまとめたり、コードを生成する役割に重点が置かれています。カスタムGPTやプラグインの導入で近い体験は可能ですが、企業内システムとの統合度ではCopilotが先行しています（参照*6）。

コード支援機能の違い

ChatGPTは幅広いプログラミング言語に対応し、例文や手順の提示、バグ修正やアルゴリズム相談などに活用できます。GitHub Copilotに相当するChatGPT向けプラグインを使えば、編集中のコードを分析して補完提案も可能です。創造的なコード例の生成にも強みがあり、開発の発想を広げる用途で利用されています（参照*7）。

Microsoft Copilotは、VS CodeやGitHub Copilot Xとして利用する際に、関数やクラスの自動補完やテストコードの生成など、エディタと統合された体験を提供します。GitHub上の大量のリポジトリから学習したモデルを活用し、実装のベストプラクティスが提案されやすい点が特徴です（参照*8）。

カスタマイズと拡張エコシステムの違い

ChatGPTにはカスタムGPTという独自機能があり、ユーザー自身が知識ベースやプラグインを組み合わせてオリジナルのチャットボットを作成できます。例えば「数学講師GPT」や「旅行プランナーGPT」など、目的やコンテンツを組み込んで他の利用者と共有することも可能です。音声入力や画像解析など、GPT-4oを使ったマルチモーダル機能にも対応し、個人でも高度なAI体験を構築できます（参照*3）。

Copilotにも「Copilot Studio＆カスタムエージェント」があり、企業や開発チームがワークフローを自動化した専用エージェントを作成できます。Microsoft Graphを通じて組織の階層や権限、プロジェクト名などを把握し、社内データをアクセスルールに応じて参照できる点が大きな違いです。機密データを守りながら必要な範囲でデータを活用できるため、大企業のプロジェクト管理や人事業務の効率化に役立っています（参照*9）。

精度と得意分野の違い：どんなタスクに強いのか

文章生成と推論精度の違い

ChatGPTはクリエイティブなアウトプットや複数文脈をまたぐ長文要約、論説文のドラフト作成に強みがあります。ただし、事実の正確性や専門的な内容では人間のチェックや専門家の知見が必要で、誤情報が混じるリスクも指摘されています（参照*2）。CopilotはMicrosoft 365上の文脈を踏まえてレイアウト調整や状態管理などの正確性が高められています。

イタリアの医療系大学入学試験問題をChatGPT-4、Copilot、Google Geminiに解かせた研究では、科目別に正答率にばらつきがありました。専門性の高い知識が問われる場合、CopilotやChatGPTの正答率向上には追加の学習データやカスタマイズが重要となる可能性があります（参照*10）。

業務データ・社内文脈理解の違い

CopilotはWordやExcel、Outlook、OneNoteなどのアプリ上でファイルを開くだけで、その文脈を把握してレポート作成やデータ分析の支援を行います。組織内のポリシーやプロジェクト名、チーム階層、業務メールの内容を参照しながら自動補完やタスク提案を行うため、実務における精度が高いとされています（参照*11）。企業オフィス環境での作業効率化を前提に設計されているのが特徴です。

ChatGPTはユーザー個別の長期記憶機能や会話の文脈保存によるパーソナライズ回答が強みです。基本的にはウェブベースで内部システムとの連携は標準で保証されていませんが、OpenAIのAPIを介して実務システムと連携すればカスタマイズ次第で社内文脈も扱えます。Copilotのような「テナント内完結」の仕組みを構築するにはエンタープライズ契約が必要です（参照*6）。

試験問題・専門知識回答精度の違い

ChatGPTとCopilotはいずれも試験対策や専門知識の回答に利用できますが、参照データやチューニング方針によって正確性が異なります。ChatGPTは幅広い知識を元に創作的な回答も得意ですが、最新の学術情報や専門用語には不正確な部分が混じる場合があります。Copilotは業務文書やデータ活用を前提にしているため、企業内や製品内で完結する専門分野で強みを発揮します。医療・法曹・金融など正確性が必須の分野では、最終判断は専門家の検証が必要です（参照*1）。

試験問題へのAI活用は教育現場でも注目されており、多くの大学や機関がAI利用に関するルール整備や倫理性・公正性の担保に取り組んでいます。AI活用には精度向上だけでなく、受け入れ体制の構築も重要な課題です。

料金と導入形態の違い：個人利用と企業利用の視点

個人向け料金プランとコスト感の違い

ChatGPTは無料版と有料版があり、無料版でも基本的な対話機能が利用できますが、混雑時のアクセス制限や新機能の一部利用制限があります。有料版は月額20米ドル程度で、最新モデルへの常時アクセスや高速生成、優先利用が可能です。画像生成やカスタムGPT、長文テキスト対応なども強化されています（参照*12）。

Copilotは個人利用の場合、WindowsやBingの無料版Copilotを試す方法と、Microsoft 365の個人プランを契約して利用する方法があります。Microsoft 365プランを契約中の場合、追加料金なしでCopilotの一部機能が使えることもありますが、利用範囲は技術プレビューやリリース状況によって変動します。ChatGPTのような明確な月額固定制ではなく、Microsoft 365契約やOS環境によって細かなプラン分けがある点に注意が必要です（参照*8）。

企業導入ライセンスと契約形態の違い

企業や組織単位では、CopilotはMicrosoft 365やAzure、GitHubの契約と連動し、エンタープライズ向けの包括的なライセンスを提供しています。大企業や官公庁では既存のMicrosoft契約枠にCopilotライセンスを追加するだけで、TeamsやOutlookとシームレスに連携できる利点があります。社内ポリシーに準拠したセキュリティやデータ保護策も構築しやすく、導入ハードルが比較的低いと評価されています（参照*2）。

ChatGPTはエンタープライズ版が用意されていますが、組織で採用する際はAPI利用や独自管理コンソールを通じて運用することが多く、導入コストや管理体制がOpenAIのサービスメニューに依存します。Microsoft製品をすでに利用している企業ではCopilotの方が導入しやすいという意見もありますが、ChatGPT Enterpriseの大容量トークン上限やセキュリティ設計を重視して導入するケースも増えています。

導入ハードルと運用コストの違い

CopilotはOfficeやWindows環境を常時使う企業では比較的スムーズに導入できます。Microsoft Graphを使った組織データ活用やOneDrive、SharePoint連携など、既存インフラをそのまま生かせる点がメリットです。ただし、これらを使わない企業では導入メリットが薄い場合もあります。従業員全員が最新バージョンのWindowsやMicrosoft 365アカウントを利用できるかの確認も必要です。

ChatGPTは無料版から気軽に試せるため初期負担が低いですが、大規模導入ではアカウント管理やセキュリティ設定が課題となる場合があります。長文入力や高頻度利用でAPI費用が膨らむこともあり、利用頻度とコストのバランスを事前に検討することが求められます。運用サポート面では、既存IT体制に組み込みやすいソリューション選びがポイントです。

セキュリティ・プライバシーとデータ利用ポリシーの違い

個人利用におけるデータ利用ポリシーの違い

ChatGPTを個人利用する場合、学習同意設定をオフにしない限り入力データがモデルの学習や改善に使われる可能性があります。CopilotはBing Chat Enterpriseなどの企業利用形態があり、個人でも一部利用できる環境では送信データが学習に使われない設定が標準となるケースがあります（参照*6）。いずれのサービスも利用規約を明示しているため、ユーザー自身が内容を理解して使うことが重要です。

ChatGPT PlusやProでは長期記憶機能があり、過去の会話を保存できますが、情報管理には注意が必要です。重要な情報を入力する際は削除や一時停止が可能ですが、設定の見直しが推奨されます。Copilotも個人利用時にクラウド上の文書やメールを参照する場合があるため、プライバシー設定の確認が必要です。

企業・教育機関向けデータ保護の違い

Copilotは組織のテナント内でデータを閉じて運用し、学習目的でユーザー入力情報を二次利用しない仕組みがあります。権限管理や監査ログ、Microsoft Graph連携によるプロジェクト単位のアクセス制限が可能で、セキュリティレベルの高い運用を求める組織に適しています（参照*3）。

ChatGPTもエンタープライズ版ではデータ保護に配慮した設計ですが、導入には追加契約が必要な場合が多いです。教育機関や研究機関では、機微情報を含むデータの外部AI利用について議論があり、多くのケースで限定的な利用に留まっています。

コンプライアンスと監査対応の違い

Copilotは内部情報を参照して回答する際、エンタープライズ対応を示すシールドアイコンで可視化し、機密情報のやりとりを一覧化できる仕組みを持ちます。監査対応に必要なログや操作履歴も蓄積し、企業が必要に応じて調査・報告できる体制を整えています。

ChatGPTは個人ユーザー向けのログ情報は提供されますが、企業全体の監査に耐える管理機能は標準では含まれていません。エンタープライズ契約でコンプライアンス要件を満たす拡張が可能ですが、法規制や業界規格への適合には追加設定やツールの組み合わせが必要です。

CopilotとChatGPTの上手な使い分けと選び方

学習・創作・日常利用での使い分け

個人や学生が日常的に使う場合は、ChatGPTの柔軟な創造性や対話性能が役立ちます。ニュースや専門書の要約、語学学習の会話練習など、対話型で親しみやすい点が魅力です。一方、WordやPowerPointの使い方を学びながらレポートを効率化したい場合は、Copilotの提案機能がノウハウ構築に役立ちます。表の自動生成やスライドデザイン提案は成果物の完成度を高めるきっかけになります（参照*13）。

学習面ではChatGPTの方が疑問点の対話や要約・再解説に向いているケースが多いです。Copilotもチャット画面を備えていますが、主にファイル編集や業務アシストに力点が置かれているため、純粋な学習や雑談用途ではChatGPTの方が適しています。

仕事・チーム利用での使い分け

仕事やチーム利用ではOfficeアプリやTeamsとの連携が必要になる場面が多く、プレゼン資料作成やExcelのデータ可視化、Outlookを介したスケジュール調整まで一貫して行いたい場合はCopilotの業務支援力が生きてきます。新規プロジェクト開始時には、Teams会議の議事録やタスク分担表のドラフトを瞬時に提案でき、Wordのテンプレートも自動生成できるため、導入後の負担軽減が期待できます（参照*5）。

営業資料のアイデア出しやマーケティング文章の試作などクリエイティブなタスクでは、ChatGPTで複数パターンを用意し、より多様な選択肢を得る活用例があります。論説やビジョン共有などの文章はChatGPTの方が自然な言い回しを提示しやすく、広報物や顧客向け文書にも適用範囲が広がります。

複数ツール併用によるベストプラクティス

複数のAIツールを併用することで相互の弱点を補う事例が増えています。例えば、ChatGPTでアイデアや文章の大枠を作成し、CopilotでWordのレイアウトやExcelの分析部分を最適化する流れです。数値整理や報告書のテンプレート化はCopilotが得意で、表現やコンセプトの打ち出しにはChatGPTが適しています（参照*1）。

開発現場ではGitHub Copilotでコード補完を行い、ChatGPTで実装概念やテスト戦略を相談する流れも一般的です。業務にどのAIを活かすかを話し合い、役割分担を明確にすることで相乗効果が期待できます。将来的には組織全体でAI活用方針や導入ガイドラインを整備することが望まれます。

おわりに：CopilotとChatGPTの違いを踏まえたAI活用の次の一歩

CopilotとChatGPTはそれぞれ異なる強みやサービス形態を持ち、多くの現場で有効なAI活用の選択肢となっています。対話や創作を重視するならChatGPT、既存のMicrosoft環境で業務効率化を図るならCopilotが適しているという整理が現時点での指標です。

今後もAIツールの統合や改良が進む中で、ユーザーは自分の目的や環境を把握し、最適な手段を組み合わせることが重要です。本記事が、それぞれの違いを理解し、次の一歩を踏み出すための参考になれば幸いです。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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