（最終更新日: 2026年01月30日）
「Microsoft Copilotを導入したけれど、一般的な回答ばかりで業務に活かしきれていない」とお悩みではありませんか？
実は、Copilotに社内のPDFやExcel、SharePoint上のデータを正しく参照させることで、組織の知識を熟知した「自分専用の強力なAI」へと進化させることが可能です。
本記事では、AI活用のプロが、データ参照の仕組みであるRAGから、2026年最新の「Copilot Tuning」機能、そして気になるセキュリティ対策まで徹底解説します。
このガイドを読めば、専門知識がなくても迷わず自社専用AIを構築でき、日々の業務効率を劇的に向上させることができるはずです。
データの漏洩を防ぐ安全な設定方法も網羅しているので、安心して導入の第一歩を踏み出しましょう。
「学習」と「参照」の決定的な違いとRAG（検索拡張生成）の仕組み
当セクションでは、Microsoft Copilotにおける「学習」と「参照」という概念の決定的な違い、そしてそれを支える技術的根拠であるRAGの仕組みについて詳しく解説します。
多くの企業担当者が懸念する「自社データの安全性」を正しく理解するためには、AIがどのように情報を処理しているかのプロセスを知ることが不可欠だからです。
- AIはデータを再学習しない？エンタープライズ版のデータ保護原則
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）が回答精度を高めるフロー
- Microsoft Graphが社内情報のインデックスを司る役割
AIはデータを再学習しない？エンタープライズ版のデータ保護原則
法人向けのMicrosoft Copilotにおいて、ユーザーが入力したプロンプトや社内ドキュメントが大規模言語モデル（LLM）の再学習に使用されることはありません。
これはエンタープライズ向けの厳格なプライバシー保護原則に基づいており、顧客データは各組織のテナント境界内で論理的に隔離された状態で保持される仕組みになっています。
マイクロソフトの公式ドキュメントにおいても、入力された情報がGPT-4などの基盤モデルの改善やトレーニングに流用されないことが明確に宣言されています（参考: Microsoft Trust Center）。
したがって、企業は機密情報の漏洩を過度に恐れることなく、安全な環境下でAIを活用した業務改善に取り組むことが可能です。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）が回答精度を高めるフロー
Copilotが社内データに基づいた回答を生成できるのは、モデル自体を更新するのではなく、RAG（検索拡張生成）という手法を用いて外部情報を「参照」しているためです。
AIが質問を受けるたびに、社内のSharePointやOneDriveから関連する情報をリアルタイムで検索し、それを「コンテキスト」としてAIに渡すことで正確な回答を組み立てます。
RAG構築のベストプラクティスについての記事も併せて参考にしてください。
このリアルタイムでのグラウンディング（根拠付け）こそが、汎用的なAIチャットと法人向けCopilotを分かつ最大の技術的特徴と言えるでしょう。
Microsoft Graphが社内情報のインデックスを司る役割
組織内の膨大なデータ群から最適な情報を瞬時に見つけ出す「頭脳」の役割を担っているのが、Microsoft Graphという強力な基盤です。
単なるファイル名での検索とは異なり、ユーザーの行動履歴やメール、会議の予定、ファイルの共有状況などをマッピングしたセマンティックインデックスとして機能します。
これにより、Copilotは「誰がその情報にアクセスする権限を持っているか」を厳密に判断し、権限のないファイルは検索結果から除外した上で、安全に回答を生成することが可能です。
業務での具体的な活用シーンについては、Microsoft 365 Copilotでできること完全ガイドで詳しく解説されています。
Microsoft Graphが組織内のコンテキストを構造化しているからこそ、属人化しがちな社内ノウハウをAIが的確に引き出せるようになります。
こうしたAI活用の基本をさらに深く学びたい方には、最新のノウハウが詰まった書籍「生成AI 最速仕事術」も非常に役立ちます。
Microsoft 365 Copilotで手軽にドキュメントを読み込ませる手順
当セクションでは、Microsoft 365 Copilotを使って社内のドキュメントを効率的に参照させるための具体的な手順について詳しく解説します。
なぜなら、高度な開発スキルを必要とせず、日常的に利用しているクラウドストレージを整理するだけで、AIの回答精度を飛躍的に高めることが可能だからです。
- SharePoint OnlineとOneDriveをナレッジベースとして活用する準備
- 「/（スラッシュ）」コマンドで特定のファイルを直接指定して質問する
- Agent Builder（Copilot Notebook）によるプロジェクト専用エージェントの作成
SharePoint OnlineとOneDriveをナレッジベースとして活用する準備
社内ドキュメントをSharePoint OnlineやOneDriveに保存することは、Copilotに自社の情報を参照させるための最も迅速かつ確実なアプローチとなります。
CopilotはMicrosoft Graphのインデックスを通じて、ユーザーがアクセス権限を持つフォルダやファイルを自動的にスキャンし、回答の根拠（グラウンディング）として利用する仕組みを備えているからです。
実際に利用可能なファイル形式は多岐にわたりますが、日本語のファイル名を使用する際は「2024年度_営業マニュアル.docx」のように、内容を推測しやすい簡潔な名称にすることで検索性が飛躍的に向上します。
| ファイル形式 | 主な用途 |
|---|---|
| .docx / .doc | 議事録、マニュアル、企画書 |
| .xlsx / .xls | 数値データ、在庫リスト、予算管理 |
| .pptx / .ppt | プレゼン資料、提案書 |
| 外部配布資料、固定化されたレポート | |
| .txt / .md | テキストメモ、技術手順書 |
（参考: qes.co.jp）
適切なアクセス権限を設定した上でファイルをクラウド上に同期しておくだけで、組織専用の高度なナレッジベースが即座に構築されます。
「/（スラッシュ）」コマンドで特定のファイルを直接指定して質問する
特定の資料に基づいた精緻な分析が必要な場面では、プロンプト入力欄で「/（スラッシュ）」キーを入力し、対象となるファイルを直接指定する手法が非常に有効です。
膨大な社内データ全体から検索をかけるのではなく、参照先を一箇所に絞り込むことで、AIが文脈を誤認したり不要な情報を拾ったりするリスクを最小限に抑えられるためです。
例えば、数十ページに及ぶ最新の市場調査レポートを読み込ませながら「この資料における競合他社の弱点を箇条書きで抽出して」と指示すれば、数秒で正確な回答が得られます。
日々の業務で特定のドキュメントを深く読み込む必要がある際、このピンポイント指定の機能を使いこなすことで、情報の検索にかかる時間は大幅に短縮されるでしょう。
Agent Builder（Copilot Notebook）によるプロジェクト専用エージェントの作成
特定のプロジェクトや部門に特化した情報を継続的に参照させたい場合は、ノーコードで構築可能なAgent Builderを活用して専用エージェントを作成するのがベストです。
標準のチャット機能とは異なり、あらかじめ参照先のフォルダや特定のファイルを固定したBotを用意することで、毎回資料を指定する手間を省きながらチーム全体で一貫したアウトプットを生成できるようになります。
設定画面からSharePoint上の特定のディレクトリを「知識源」として登録するだけで、その中に格納された最新データを常に反映した専門のAIアシスタントをわずか数分で立ち上げることが可能です。
作成したエージェントは組織内で簡単に共有できるため、複雑なプロジェクト管理や新人教育など、特定のコンテキストが必要な業務の質を一段と高めてくれます。
より具体的な活用イメージを膨らませたい方は、こちらのMicrosoft 365 Copilotで“できること”完全ガイドもあわせてご覧いただくと、導入のヒントが得られるはずです。
生成AIを効率的に業務へ取り入れるための具体的な「型」を知りたい方には、こちらの書籍も非常に参考になります。生成AI 最速仕事術を活用して、日々の業務をさらに加速させましょう。
Copilot Studioで高度な「自社専用AIエージェント」を構築する方法
当セクションでは、Copilot Studioを用いて自社独自の要件に特化した「AIエージェント」を構築する具体的な手法について解説します。
標準的なMicrosoft 365 Copilotではカバーしきれない外部システムとの連携や、特定の情報源に絞った高精度な回答を求める企業にとって、このカスタマイズ環境の理解は不可欠だからです。
- 「生成AIによる回答」機能で外部Webサイトや特定ドキュメントを統合
- 1,200以上のコネクタでSalesforceやSAP、独自DBと連携する
- 作成したカスタムエージェントをTeamsや社内ポータルへ公開する流れ
「生成AIによる回答」機能で外部Webサイトや特定ドキュメントを統合
Copilot Studioの「生成AIによる回答」機能を利用すれば、特定の公開URLや手元のファイルを知識源としてダイレクトに指定することが可能です。
組織全体のデータを検索する通常のCopilotとは異なり、回答範囲を厳密に制限できるため、情報のハルシネーションを抑え込みたい場合に極めて有効な手段となります。
実際に外部サイトをソースにする際は、不適切な回答を避けるためにフッターやサイドバーなどの共通メニュー部分を除外する設定を行うのが精度向上のコツです。
このように情報源を絞り込むことで、特定の製品マニュアルや社内規定のみに基づいた信頼性の高いエージェントが完成します。
自社に最適なツールを選定する際にも、こうした制御性の高さは重要な判断基準となるでしょう。（参考: AIツールの選び方完全ガイド）
1,200以上のコネクタでSalesforceやSAP、独自DBと連携する
標準機能だけでは届かない社外のSaaSや独自のデータベースをAIの頭脳に組み込むには、1,200種類を超える豊富なコネクタの活用が鍵となります。
ビジネスの根幹を支えるSalesforceの顧客データやSAPの在庫情報などは、Microsoft Graphの管理外にあることが多いため、個別にパイプラインを繋ぐ必要があるのです。
主要な連携先とその活用イメージを、利便性の高い主要なコネクタを例に以下の表へまとめました。
| 連携システム | 主な参照データ | 期待される効果 |
|---|---|---|
| Salesforce | 商談履歴・顧客プロフィール | 顧客属性に応じた提案の自動作成 |
| ServiceNow | 社内ITインシデント履歴 | ヘルプデスクの自己解決率向上 |
| SAP | 在庫数・物流ステータス | リアルタイムな在庫情報の照会 |
コネクタを通じてシステム間の壁を取り払うことで、Copilotは単なるチャットツールから「業務の司令塔」へと進化します。
独自の Azure SQL Database などとも連携可能なため、蓄積されたデータに基づき即座に分析・回答させる高度な運用も実現可能です。
作成したカスタムエージェントをTeamsや社内ポータルへ公開する流れ
丹念に構築したカスタムエージェントは、TeamsやSharePointといった日常的に利用する社内プラットフォームへ数クリックで公開できます。
特定の部署に向けた「人事FAQボット」のように、ターゲットを絞って配布することで、全社的な混乱を避けつつ効率的なDXを推進できるのが大きなメリットです。
公開にあたっては、IT管理者によるセキュリティ審査や承認プロセスが介在するため、ガバナンスを保ちながら安全にエージェントを横展開することが可能になります。
以下の図は、エージェントの構築から公開、そして管理者による承認を経てユーザーへ届くまでの標準的なワークフローを示したものです。
生成AI 最速仕事術などの書籍も非常に参考になります。
【2026年最新】Copilot Tuningによる特定業務への最適化とライセンス価格
当セクションでは、Microsoft Copilotの高度なカスタマイズ手法である「Copilot Tuning」の概要と、2026年現在の最新ライセンス体系および価格について詳しく解説します。
多くの企業が直面する、RAG（検索拡張生成）だけでは対応しきれない専門性の高い業務への最適化と、運用コストの正確な予測をサポートするためです。
- Copilot Tuning（ファインチューニング）によるスタイルと専門用語の学習
- M365 CopilotとCopilot Studioの最新料金プラン比較
- メッセージ制から「Copilot クレジット」へ。課金体系変更の注意点
Copilot Tuning（ファインチューニング）によるスタイルと専門用語の学習
2025年後半よりプレビュー提供が開始されたCopilot Tuningは、AIモデル自体の振る舞いを組織独自のスタイルや専門用語に合わせて微調整するための高度な機能です。
従来のRAG（検索拡張生成）が外部ドキュメントを「参照」して最新の事実を補うのに対し、この機能は過去の高品質な文書セットを学習させることで回答のトーンや形式そのものを変化させます。
例えば、特定の業界のみで通用する難解な専門用語や、厳格な法的文書特有の言い回しを定着させるのに非常に有効であり、一貫性のある高品質なアウトプットを実現できるのが強みです。
自社の文化や「らしさ」をAIに反映させたい場合、検索ベースの回答では得られない精度をこの高度なチューニングによって引き出せるようになるでしょう。
| 特徴 | RAG（検索拡張生成） | Copilot Tuning（調整） |
|---|---|---|
| 目的 | 最新事実・社内情報の参照 | トーン・スタイル・専門用語の学習 |
| データの扱い | SharePoint等のファイルを検索 | 高品質な文書セットでモデルを再構成 |
| 得意分野 | マニュアル検索・最新ニュース | 契約書のドラフト作成・専門報告書 |
（参考：【2025年最新版】ファインチューニング方法完全ガイド）
M365 CopilotとCopilot Studioの最新料金プラン比較
企業導入を成功させるためには、Microsoft 365 CopilotとCopilot Studioという性質の異なる2つのライセンス体系を正しく理解し、ビジネスの規模や目的に合わせて選択することが重要です。
個々の従業員がOfficeアプリでAIを活用する場合はユーザー単位の契約が必要ですが、社外向けや高度な自動化エージェントを構築するならテナント単位のプランが求められます。
2026年1月時点の最新価格情報を整理すると、導入コストのシミュレーションには以下の基準値を用いるのが一般的です。
| プラン名 | 価格（2026年1月時点） | 主な用途 |
|---|---|---|
| M365 Copilot Business | ¥2,698〜 / ユーザー / 月 | 個人作業・Officeアプリ連携 |
| M365 Copilot Enterprise | ¥4,497 / ユーザー / 月 | 大規模組織・高度なセキュリティ |
| Copilot Studio | ¥29,985 / テナント / 月 | カスタムBot開発・外部システム連携 |
まずは標準的なMicrosoft 365 CopilotでRAGの効果を検証し、不足を感じた段階でCopilot Studioへの拡張を検討するという段階的な導入ステップが推奨されます。
（参照元：【2025年最新】Microsoft 365 Copilotで“できること”完全ガイド）
メッセージ制から「Copilot クレジット」へ。課金体系変更の注意点
2025年9月からの改定により、Copilot Studioの課金単位が従来のメッセージ数から、利用リソースに応じたCopilot クレジット制へと完全移行されました。
この変更によって、単純なテキスト生成よりも、社内ナレッジを検索して回答を生成するRAG処理（グラウンディング）の方がクレジット消費が大きくなる仕組みになっています。
具体的には、生成AIによる標準回答が1回2クレジットであるのに対し、複雑な社内データの参照を伴う場合は1回答で12クレジット以上を消費するケースも珍しくありません。
| アクション内容 | 推定消費クレジット |
|---|---|
| 標準的な生成AI回答 | 2 クレジット |
| テナントグラフ参照（RAG） | 10 クレジット |
| 外部コネクタ連携アクション | 5 クレジット |
運用開始後に予算超過を防ぐためにも、開発したエージェントのアクション頻度と参照負荷を考慮した正確なシミュレーションを行うことが不可欠です。
さらに効率的な業務設計を学びたい方は、最新のツール活用術をまとめた「生成AI 最速仕事術」なども参考に、コストパフォーマンスの最大化を図ってください。
社内データ活用時のセキュリティ設定とデータ漏洩を防ぐ権限管理
当セクションでは、Microsoft Copilotを安全に運用するためのセキュリティ設定と、データ漏洩を未然に防ぐ権限管理の重要性について解説します。
AIが社内データを縦横無尽に参照する特性上、従来のファイル管理以上に厳格なアクセスコントロールがビジネスリスクを左右する鍵となるからです。
- 「過剰なアクセス権限」が招く社内情報の意図しない露出リスク
- エンタープライズデータ保護（EDP）の技術的仕様と法的補償
- データ漏洩を防ぐための管理者向けセキュリティ設定チェックリスト
「過剰なアクセス権限」が招く社内情報の意図しない露出リスク
Copilotを導入する際に最も警戒すべきは、「不適切なアクセス権限の継承」による情報漏洩リスクです。
AIはユーザーがアクセス可能な範囲のデータをすべて検索対象とするため、本来閲覧すべきでない社員に権限が付与されていると、チャットの回答を通じて機密が露出してしまいます。
かつて筆者も、社内のSharePoint上で役員報酬資料が「全社員閲覧可」に設定されていたことが原因で、Copilotがその数字を要約してしまったというヒヤリハット事例に遭遇しました。
こうした事故を防ぐには、SharePointの「権限チェックツール」などを活用し、フォルダ単位で権限の棚卸しを行うことが運用の大前提となります。
利便性と引き換えに、組織全体のガバナンスを再定義する姿勢が求められます。
（参考: Qiita）
エンタープライズデータ保護（EDP）の技術的仕様と法的補償
法人向けのMicrosoft Copilotは、組織の信頼を担保するための強固なエンタープライズデータ保護が技術的に組み込まれています。
入力されたプロンプトや参照された社内ドキュメントは、Microsoft 365のコンプライアンス境界内で処理され、基盤となるLLMの再学習に利用されることは一切ありません。
さらに、万が一生成物が第三者の著作権を侵害したとして訴訟に発展した場合、Microsoftが顧客を防御する「Customer Copyright Commitment」という法的補償が用意されているのも大きな特徴です。
以下の表に示す通り、国際的なセキュリティ認証も多数取得しており、金融機関や官公庁レベルの基準をクリアしています。
| 認証規格 | 内容 |
|---|---|
| ISO/IEC 27001 | 情報セキュリティマネジメントシステムの国際標準規格 |
| SOC 1/SOC 2 | 受託業務の内部統制に関する監査報告書 |
| ISO/IEC 27018 | クラウドにおける個人情報保護の国際規格 |
これにより、データプライバシーを損なうことなく、安心してAIを業務プロセスに組み込むことが可能となります。
（出所: Microsoft Trust Center）
データ漏洩を防ぐための管理者向けセキュリティ設定チェックリスト
安全なデータ参照環境を構築するためには、管理者がMicrosoft Purviewを利用した秘密度ラベルを適切に設定することが不可欠です。
機密性の高い文書にラベルを付与することで、Copilotがその情報を外部ユーザーに要約させないといった制御が自動的に働くようになります。
あわせて、外部ユーザーによるエージェント利用制限やプロンプト履歴の監視設定を完了させておくことで、内部不正の抑止効果も期待できます。
具体的な設定のポイントを以下のプレビューリストで確認し、導入前の最終チェックを行いましょう。
- Microsoft Purviewでの機密データ識別とラベル適用（必須）
- 外部テナントからのCopilotアクセス制限の有効化
- 管理者センターでの「商用データ保護」のステータス確認
- 特定のサイトやライブラリをAI検索対象から除外する設定
詳細な防御策については、こちらの生成AIのセキュリティ完全解説も参考にしてください。
正しい設定手順をマスターしたい方には、こちらの書籍「生成AI 最速仕事術」が、管理者向けの解説も豊富でおすすめです。
これらの対策を多層的に講じることで、社内データのポテンシャルを最大限に引き出す安全なAI活用基盤が完成します。
まとめ
Microsoft Copilotを真に「自社専用AI」として活用するためには、RAGによる「参照」とCopilot Tuningによる「学習」の違いを正しく理解することが不可欠です。
まずはSharePoint等にデータを集約するだけで、強固なセキュリティを保ちつつ社内情報を即座に業務へ反映させることが可能になります。
「AIに自社データを教え込む」ことは、もはや専門エンジニアだけの領域ではなく、標準機能やローコードツールで実現できる身近なDXの第一歩です。
この記事を通じて、具体的な仕組みやコスト、導入ステップの全体像が明確になったはずです。
最初は身近なドキュメントの活用から始め、徐々に高度なエージェント構築へと進むことで、組織の生産性は飛躍的に向上するでしょう。
自社専用のCopilot構築を検討中の方は、まずはMicrosoft 365 Copilotの無料試用またはライセンス購入から始めましょう。
さらに高度なカスタマイズが必要な場合は、Copilot Studioの導入が鍵となります。
最新の価格や技術要件については、Microsoft 365 Copilot 公式サイト（法人向けプラン）で詳細をご確認ください。
また、社内の推進スキルを底上げしたい方には、リスキリング補助金も活用できるDMM 生成AI CAMPでの体系的な学習も非常におすすめです。
