（最終更新日: 2026年01月30日）
「Microsoft Copilotを仕事で使いたいけれど、入力した個人情報や機密データがAIの学習に使われないか不安…」と感じていませんか？
AIの利便性は非常に魅力的ですが、セキュリティや情報の漏洩リスクが気になって導入を迷ってしまうのは、DX担当者やフリーランスの方にとって当然の悩みです。
そこで本記事では、2026年最新のアップデート情報を踏まえ、Copilotのアカウント種別によるデータ保護の違いや、AI学習を防ぐための具体的な設定手順を網羅的に解説します。
この記事を最後まで読むだけで、大切な情報を守りながらCopilotを「安全なビジネスツール」として最大限に活用するコツが明確になります。
ITの専門知識がなくても、今日から安心して使い始めるための『正解』が分かりますので、ぜひ参考にしてください。
Microsoft Copilotのデータ保護を支える『エンタープライズデータ保護（EDP）』の正体
当セクションでは、Microsoft Copilotのセキュリティ基盤である「エンタープライズデータ保護（EDP）」の具体的な仕組みと、それがどのようにユーザーの情報を守っているのかを詳しく解説します。
法人利用においてデータの安全性は最優先事項であり、EDPが適用されることで機密情報の学習利用が完全に排除される仕組みを正しく理解することが、導入の不安を解消するために不可欠だからです。
- 商用データ保護から進化した『EDP』の最新定義
- なぜ『入力データは学習されない』と言い切れるのか？
- データの保存場所とサービス境界（Trust Boundary）
商用データ保護から進化した『EDP』の最新定義
EDP（Enterprise Data Protection）は、かつての「商用データ保護」を統合・強化する形で誕生した、Microsoft 365 Copilotにおける標準的なセキュリティ仕様です。
Microsoftは自らを「データ処理者（Processor）」と規定しており、ユーザーから預かったデータを顧客の明示的な指示以外で使用しないことを法的に保証しています。
以下の表に示す通り、旧仕様と比較してもデータの秘匿性がより強固に定義されているのが特徴です。
| 項目 | 旧仕様（商用データ保護） | 最新仕様（EDP） |
|---|---|---|
| 適用対象 | 商用アカウントのみ | M365 Copilot / Copilot Chat | 責任範囲 | サービスレベルの契約(SLA)に基づく | データ処理者としての厳格な法的責務 | 管理機能 | 一部制限あり | Purview等による高度なガバナンス連携 |
公式の技術ドキュメント（参考: Microsoft Learn）でも、この責任範囲は明確に示されています。
法人が求める厳格なプライバシー基準をクリアしているため、金融や医療といった機密情報を扱う現場でも安心して導入が進められています。
自社に最適なプランを検討する際は、以前に公開された記事Microsoft 365 Copilotの機能ガイドも併せて確認しておくと全体像が掴みやすくなります。
なぜ『入力データは学習されない』と言い切れるのか？
Copilotに対して送信したプロンプトや、それに対するAIの応答が基盤モデルの再学習に使用されることは一切ありません。
技術的には、ユーザーからのリクエストに対してモデルが回答を生成する「推論（Inference）」のプロセスと、モデルそのものを改善する「学習」のプロセスが完全に分離されています。
推論時に使用されたデータは一時的なセッション内でのみ保持され、処理が終われば大規模言語モデルのウェイト更新に寄与することなく破棄されます。
これはMicrosoft Graphを通じて取得される社内のファイル情報やカレンダーの予定といった機密データについても同様の仕組みです。
プロンプトが他者の回答として引用されるリスクが論理的に排除されているため、社外秘のプロジェクトに関する相談も安全に行えます。
データの保存場所とサービス境界（Trust Boundary）
Copilotでのデータ処理は、従来のExchangeやSharePointと同様の「サービス境界」と呼ばれる保護領域内で行われます。
組織のデータがこの信頼境界（Trust Boundary）を越えて外部に流出したり、公開インターネット上のAIサービスに転送されたりすることはありません。
Azure OpenAI Serviceなどのインフラを活用しつつも、エンタープライズ企業が求める高いコンプライアンス要件を維持する構造が構築されています。
既存のセキュリティ設定をそのまま引き継げるため、新たなリスク対策をゼロから構築する手間をかけずに最新AIの恩恵を受けられます。
AI導入を加速させる具体的なノウハウを学びたい方は、最新の活用ツールを網羅した書籍「生成AI 最速仕事術」なども非常に参考になります。
個人用アカウント vs 組織用アカウント：セキュリティと利便性の決定的な違い
当セクションでは、Microsoft Copilotを利用する際の「個人用アカウント」と「組織用アカウント」におけるセキュリティ保護の決定的な差について詳しく解説します。
なぜなら、どちらのアカウントでログインしているかによって、入力した機密情報がAIの学習に使われるかどうかの運命が決まり、企業の信頼性に直結するからです。
- 認証ID（Microsoftアカウント/Entra ID）による保護の差
- 安全性の証：『緑色の盾アイコン』を確認する手順
- Web検索クエリの匿名化：Bing検索時のプライバシー管理
認証ID（Microsoftアカウント/Entra ID）による保護の差
Microsoft Copilotを利用する際、使用するIDの種類によって適用されるデータ保護ポリシーは根本から異なります。
組織用のEntra ID（旧Azure AD）でログインした場合は「エンタープライズデータ保護（EDP）」が適用され、入力データがAIモデルの学習に利用されることは一切ありません。
一方で、個人のGmail等で作成したMicrosoftアカウントを使用すると、設定次第では会話内容が学習対象に含まれてしまうリスクが生じます。
私自身のコンサルティング現場でも、社員が個人の無料アカウントを業務で使い回し、社外秘の情報が意図せずAIのトレーニングに供される直前だったというヒヤリハット事例を数多く目にしてきました。
業務で機密を扱う以上、まずは適切な法人ライセンスに基づいた組織アカウントを使用することが安全への第一歩です。
詳細なライセンスごとの仕様については、Microsoft Copilotのセキュリティ解説記事も併せて参考にしてください。
安全性の証：『緑色の盾アイコン』を確認する手順
現在の利用環境において、エンタープライズデータ保護（EDP）が有効化されているかどうかは、画面上の**緑色の盾アイコン**を見ることで容易に判別できます。
このアイコンが表示されていれば、Microsoftがデータ処理者として顧客の指示に基づきデータを厳重に扱い、外部への二次利用を制限している証拠です。
具体的には、ブラウザ版の画面上部やWindowsデスクトップ版のチャット欄付近に「保護済み」という文言とともに、小さな盾のマークが出現しているかを確認してください。
業務を開始する前のルーティンとして、この盾のマークを確認する習慣を組織内で徹底することが、最も確実な情報漏洩対策となります。
Web検索クエリの匿名化：Bing検索時のプライバシー管理
Copilotが最新の情報を回答に取り入れるためにBing検索を実行する際、ユーザーの**プライバシーを保護する厳格な匿名化**が行われます。
システムが検索クエリを生成してBingに送信する過程で、特定の個人や組織を識別できる「ユーザー識別子」が完全に削除される仕組みです。
このプロセスにより、検索意図そのものはBingに伝わりますが、それが「どこの誰による検索か」が紐付けられることはなく、広告ターゲティング等に利用される心配もありません（参考: Microsoft Learn）。
機密性の高い新プロジェクトの市場調査などで検索機能を使っても、組織の動向が外部に漏れるリスクが最小限に抑えられているのは大きな利点です。
こうしたプライバシー配慮により、企業は安心してAIを検索エンジンと組み合わせた強力なリサーチツールとして活用できます。
より高度な業務効率化を目指す方は、生成AI 最速仕事術などの書籍でプロンプトの型を学ぶのもおすすめです。
2026年最新版：Copilotの料金プランとデータ保護の相関図
当セクションでは、2026年現在のMicrosoft Copilotにおける最新の料金体系と、それらに付随するデータ保護の仕組みについて詳しく解説します。
なぜなら、適切なプラン選びは単なるコスト管理に留まらず、企業の機密情報をAIの学習から守るためのセキュリティ戦略そのものに直結するためです。
- 個人向けプランの再編：Copilot ProからMicrosoft 365 Premiumへ
- 法人向け『Microsoft 365 Copilot』の現在価格と導入メリット
- 【重要】2026年7月の価格改定とコスト計画の立て方
個人向けプランの再編：Copilot ProからMicrosoft 365 Premiumへ
2025年後半より、個人のAI利用環境は「Microsoft 365 Premium」を最上位とする新体系へと完全に移行しました。
以前提供されていた単体サブスクリプションの「Copilot Pro」が廃止され、Officeアプリ利用権と高度なAI機能が統合されたことで、ユーザー体験の簡素化が図られています。
月額3,200円のPremiumプランでは、混雑時の優先アクセス権やAIによる画像生成の高速化が含まれ、クリエイティブな作業を強力に支援するのが特徴です（参考: Microsoft 365 Premiumの詳細）。
1TBのクラウドストレージなどもパッケージ化されており、個人の生産性を最大化するためのワンストップな環境が整備されています。
| プラン名 | 月額料金（税込） | 主なAI機能 |
|---|---|---|
| Microsoft 365 Personal | 2,130円 | 標準的なCopilot機能（クレジット制） |
| Microsoft 365 Premium | 3,200円 | 優先アクセス・高度な画像生成 |
（出所: Microsoft 公式価格）
法人向け『Microsoft 365 Copilot』の現在価格と導入メリット
法人組織向けの「Microsoft 365 Copilot」は、中小企業において月額2,698円から利用可能な強力なビジネスツールです。
単なるチャット機能に留まらず、Wordでの文書作成支援やTeams会議のリアルタイム要約など、業務フローそのものにAIが組み込まれている点に真の価値があります。
Microsoft Graphを通じて社内データに安全にアクセスするため、過去のメールや共有ファイルを基にした精度の高い回答を得ることが可能になります（参考: Microsoft 365 Copilotの料金プラン）。
もちろん、入力データがAIの学習に利用されない「エンタープライズデータ保護（EDP）」が標準適用されるため、機密情報を扱うビジネス現場でも安心して導入できる点が最大の強みです。
会議の文字起こしをより効率化したい場合は、PLAUD NOTEのような外部デバイスと連携することで、Copilotの要約精度をさらに高めることができます。
| 比較項目 | Copilot Chat (無料) | Microsoft 365 Copilot (有料) |
|---|---|---|
| 月額料金（年払い） | 無料 | 2,698円〜4,497円 |
| 動作環境 | ブラウザ / Edge | Officeアプリ内 / Teams |
| データ保護 (EDP) | 組織IDログイン時のみ適用 | 常に完全適用 |
（出所: Microsoft 365 Copilot公式サイト）
【重要】2026年7月の価格改定とコスト計画の立て方
2026年7月1日に予定されている最大33%の価格引き上げを見越し、企業は今から中長期的なコスト計画を策定すべきです。
Microsoftは、AI機能の拡充に伴う価値向上を理由に、法人向け商用プランを中心とした価格改定を正式に発表しています（参考: Copilotのデータ保護とプラン）。
この大幅なコスト増への対策として、改定前に現行価格で年契約を更新し、向こう1年間のコストを固定する「コストロック」戦略が非常に有効です。
予算確保の際は、生成AI 最速仕事術などの知見を活用し、どの部門に優先的にライセンスを配布すべきかという優先順位付けを明確にしておくことが求められます。
将来的な固定費上昇を最小限に抑えるための早期の意思決定が、AI導入の成功と持続可能な運用の分かれ道となるでしょう。
個人情報を守るための具体的な設定・運用ガイドライン
当セクションでは、Microsoft Copilotを安全に活用し、個人情報や機密データを保護するための具体的な設定手順と運用ガイドラインについて解説します。
なぜなら、どれほど高度なAIツールであっても、利用側の適切な設定と組織的なルール作りが欠けていれば、意図しないデータ学習や情報漏洩のリスクを完全には排除できないからです。
- 個人アカウント利用時の『学習オプトアウト』設定手順
- Microsoft Graphのアクセス権限（ACL）管理の鉄則
- シャドーAIを防ぐための組織ポリシー策定
個人アカウント利用時の『学習オプトアウト』設定手順
個人用MicrosoftアカウントでCopilotを利用する際は、「学習オプトアウト」を確実に行うことが情報保護の最低条件となります。
法人向けプランと異なり、個人アカウントではデフォルトの設定のまま会話を続けると、その内容がAIモデルのトレーニングに再利用される可能性があるためです（参考: Microsoft）。
具体的な手順は、Copilotの設定画面から「プライバシー」を選択し、データの処理に関する項目のチェックを外すだけですが、この一手間が業務情報の流出を防ぐ防波堤となります。
万が一の入力ミスによるリスクを最小限に抑えるためにも、まずはこの設定がオフになっているかを今すぐ確認してください。
Microsoft Graphのアクセス権限（ACL）管理の鉄則
有料版のMicrosoft 365 Copilotを導入する際は、社内ファイルのアクセス権限（ACL）を再点検することが不可欠です。
この上位プランはMicrosoft Graphを通じて組織内の全データにアクセスするため、不適切な権限設定が残っていると、本来閲覧できないはずの情報が回答に現れてしまいます。
私が実際に遭遇した事例でも、全社員がアクセス可能な共有フォルダに役員の給与情報が保存されており、Copilot経由で他人に知られる寸前だったという深刻なリスクに直面したことがあります。
こうした事態を未然に防ぐには、Microsoft Purviewなどの管理ツールを活用し、データの分類とアクセス保護を改めて徹底することがDX推進担当者の重要な責務と言えるでしょう。
AIの利便性を享受する前提として、ガバナンスに基づいたデータの整理整頓を優先的に進めてください。
シャドーAIを防ぐための組織ポリシー策定
従業員による「シャドーAI」の問題を防ぐためには、ツールそのものの導入以上に明確なAI利用ガイドラインの策定を最優先すべきです。
組織の管理が及ばない個人アカウントが現場で使われると、法人向けのエンタープライズデータ保護（EDP）が適用されず、企業の機密保持体制が根底から崩れてしまいます。
実効性のある対策として、Microsoft Entra IDによるログインを強制し、会社支給PCのブラウザ設定をポリシー配布によって制御し、組織アカウント以外での利用を技術的に制限する方法が有効です。
Salesforce認定AIアソシエイトとしての知見からも、利用ルールを周知し、安全な環境を会社側が提供することが、社員をリスクから守りつつ生産性を最大化させる唯一の道となります。
より効率的なAI活用術を学びたい方は、生成AI 最速仕事術などの書籍も参考に、組織全体のAIリテラシーを高めていくのが良いでしょう。
著作権侵害や法的リスクへの対策：安心して導入するための補足知識
当セクションでは、Microsoft Copilotを導入する際に直面しがちな、著作権や機密情報管理に関する法的リスクとその対策について詳しく解説します。
セキュリティ仕様を理解するだけでなく、万が一の事態に対するメーカー側の補償制度や、現場での運用基準を明確にすることが、組織全体の安心感に直結するためです。
- Microsoftによる著作権補償（Customer Copyright Commitment）
- 機密情報を『入力してはいけないケース』の判断基準
- プロンプトの記述でリスクを最小化するテクニック
Microsoftによる著作権補償（Customer Copyright Commitment）
企業が生成AIの利用で最も懸念する著作権侵害の訴訟リスクに対し、Microsoftは強力な後ろ盾を用意しています。
これは、Copilotが生み出した成果物が第三者の権利を侵害したと訴えられた際、一定の条件のもとでMicrosoftが法的な損害賠償や費用を肩代わりするという「Customer Copyright Commitment」という制度です。
補償を受けるためには、システムに備わっているコンテンツフィルターなどのガードレール機能を無効化せずに利用するといった、基本的なルールを守る必要があります（参考: AI画像・イラストの著作権と商用利用のすべて）。
Microsoftはデータ処理者として高い透明性を掲げており、この補償制度はビジネス現場における生成AI導入の最大の安心材料といえるでしょう（参考: Shift AI）。
法務部門との合意形成においても、この明確な責任の所在は強力な後押しとなるはずです。
機密情報を『入力してはいけないケース』の判断基準
法人向けプランでデータ保護が保証されていても、何でも入力して良いわけではなく、組織としての明確な一線が必要です。
外部からの攻撃により内部データが予期せぬ形で露出するプロンプトインジェクションのようなリスクを完全にゼロにすることは難しいため、情報の重要度に応じたルール作りが欠かせません。
具体的には、以下の表のように情報を分類し、利用可能な範囲を社内規定として定義しておくことが推奨されます。
| 情報の種類 | 入力の可否 | 具体例 |
|---|---|---|
| 公開情報 | OK | プレスリリース、業界動向、一般的なマニュアル |
| 社内機密 | 条件付きOK | 会議の議事録、非公開のプロジェクト概要（EDP環境限定） |
| 極秘情報・個人情報 | NG | 未発表の決算数値、顧客の氏名や住所、マイナンバー |
利用者が迷わないための入力OK/NG基準表の策定は、シャドーAI（管理外のAI利用）を防止する効果も期待できます。
技術的な仕組みだけに頼るのではなく、こうした運用面でのガードレールを敷くことが、安全なAI活用の第一歩となります。
プロンプトの記述でリスクを最小化するテクニック
個人情報や機密データを直接AIに渡さずとも、プロンプトの記述を工夫することで実務に必要な回答を得ることは可能です。
例えば、特定個人の情報を扱う場合は、実名の代わりに「[顧客A]」といったプレースホルダーや変数に置き換えて指示を出すプロンプトエンジニアリングの基本テクニックが非常に有効です。
API開発やPythonを用いたシステム構築の現場でも、秘匿性の高いデータは抽象化した条件として記述するのがセオリーであり、チャット形式のCopilotでも同様の考え方が適用できます。
# 悪い例: 山田太郎（45歳）の営業日報を要約して
# 良い例: 下記の[営業担当]の[行動ログ]を、50代の顧客層をターゲットとした視点で要約してください。AIには構造や論理構成のみを考えさせ、最終的なアウトプット時に人間が実データを当てはめるフローを構築すれば、漏洩リスクは最小限に抑えられます。
このような実践的な使いこなし術については、生成AI 最速仕事術などの専門書籍でも詳しく解説されており、スキルの底上げに役立ちます。
個々のユーザーが「情報を隠しながらAIを動かす」知恵を持つことが、組織全体のセキュリティレベルを底上げする鍵となるでしょう。
まとめ：セキュリティを味方につけて、Copilotで次世代の働き方へ
Microsoft Copilotを安全に運用する鍵は、法人向けプランに標準搭載された「エンタープライズデータ保護（EDP）」の活用にあります。
個人用アカウントとは異なり、組織用アカウント（Entra ID）での利用なら入力データがAIの学習に利用される心配はなく、機密情報を守りながら高度な自動化を実現できることが分かりました。
2026年の価格改定を見据えた今こそ、適切なライセンス選定とデータ権限の整理を行い、安全なAI活用基盤を築く絶好のタイミングです。
セキュリティの不安を解消した先には、圧倒的な生産性の向上が待っています。
この記事で得た知識を自信に変えて、まずは小さな業務からCopilotとの共創を始めてみてください。
Microsoft Copilotの導入で業務を劇的に効率化しませんか？
まずは、ビジネスデータ保護が標準搭載された『Microsoft 365 Copilot』の導入検討と併せて、実務でAIを使いこなすための専門スキルを身につけましょう。
