（最終更新日: 2026年02月16日）
Microsoft 365 Copilotの導入を検討しているものの、「高額なライセンス料に見合う成果が出るのか」「実際の操作感を見てから判断したい」と悩んでいませんか？
AIが急速に進化する中で、自社の業務にどう馴染むのか具体的なイメージが湧かないのは当然の不安です。
本記事では、最新のGPT-5.2を搭載したCopilotがExcelやPowerPointでどのように動くのか、公式デモの活用法や実務シナリオを平易に解説します。
この記事を読めば、導入前の疑問を解消し、2026年7月の価格改定を見据えた賢いコスト戦略までを完璧に把握できるはずです。
AIツールの情報ハブ「Saiteki AI」が、DX担当者の皆様が自信を持って導入判断を下せるよう、最新の情報を凝縮してお届けします。
最新アーキテクチャの全貌：GPT-5.2搭載で進化したCopilotの仕組み
当セクションでは、2026年最新のGPT-5.2を中核としたMicrosoft 365 Copilotの内部アーキテクチャと、進化したシステム構造について詳しく解説します。
単なるAIチャットツールではなく、組織の基盤として機能するCopilotの技術的背景を理解することは、投資対効果（ROI）を最大化し、セキュリティ要件を正しく把握するために不可欠だからです。
- 「Quick Response」と「Think Deeper」：ユーザーが制御する思考の深さ
- Microsoft Graphによる組織データとのリアルタイム連携メカニズム
- マルチモデル戦略の採用：Anthropic Claude統合による長文解析の強化
「Quick Response」と「Think Deeper」：ユーザーが制御する思考の深さ
2026年の大型アップデートにより、ユーザーはタスクの緊急度や複雑さに応じてAIの推論深度を切り替えられるモデルセレクター機能を利用できるようになりました。
日常的なメール返信や単純な要約には「Quick Response」を選択し、高度な論理構築を伴うデータ分析には「Think Deeper」を用いることで、計算リソースの効率的な配分が可能になります。
実際にGPT-5.2搭載環境では、定型業務において従来比で大幅なレスポンス向上を実現しつつ、深い思考モードでは人間の専門家に匹敵する精度での推論が可能です。
各モードにおけるベンチマークと推奨シーンを比較すると、以下のようになります。
| モード名 | 特徴 | 主な活用シーン |
|---|---|---|
| Quick Response | 低遅延・高速生成 | メール返信、チャットの要約、単純な調べ物 |
| Think Deeper | 高精度・論理的推論 | 複雑なデータ分析、長文レポート作成、戦略立案 |
このように、タスクに応じて「思考の深さ」をユーザー自身が制御できるようになったことで、業務スピードと品質の最適なバランスを保つことが可能です。
限られた時間で成果を出し続けるためには、こうしたAIの使い分けをマスターすることが現代の生成AI最速仕事術の鍵となります。
Microsoft Graphによる組織データとのリアルタイム連携メカニズム
Microsoft 365 Copilotが一般的な生成AIと一線を画す最大の理由は、社内の機密データを安全に参照するMicrosoft Graphとの連携にあります。
AIが回答を生成する際、背後ではメール、カレンダー、チャット、ドキュメントといった情報をリアルタイムで検索し、文脈を補完する「グラウンディング」と呼ばれる処理が行われます。
たとえば「昨日の会議の決定事項を共有して」と指示するだけで、Teamsの録音データと関連するSharePoint上の資料を紐づけ、精度の高い回答を導き出します。
このプロセスは企業のセキュリティ境界内で実行されるため、外部に情報が漏洩する心配はなく、高度なデータガバナンスが維持されます。
組織固有の文脈を深く理解するこの仕組みこそが、Copilotを単なるツールから信頼できるビジネスパートナーへと引き上げています。
マルチモデル戦略の採用：Anthropic Claude統合による長文解析の強化
2026年からはOpenAIのモデルに加え、Anthropic社のClaudeシリーズをサブプロセッサとして統合するマルチモデル戦略が本格的に導入されました。
これにより、大規模な契約書の比較や複雑なプロジェクト進捗の統合管理など、特に長大なコンテキストを扱う業務での解析能力が劇的に向上しています。
2026年1月の公式発表（参考: Microsoft Learn）に基づき、Claudeはマイクロソフトの厳格なデータ保護規定（EDP）の管理下に置かれ、企業ユーザーも安心してこのエンジンを利用可能です。
特定のAIモデルに依存せず、用途に応じて最適な推論エンジンを選択できる柔軟性は、業務の品質を底上げする強力なアドバンテージとなります。
自社専用の高度な自動化をさらに進める場合は、Microsoft Copilot Studioを活用して独自のカスタムエージェントを構築するのも非常に有効な手段です。
多様なAIの強みを一つのインターフェースで享受できるこの仕組みは、次世代のエンタープライズAIにおける標準的な形態となるでしょう。
公式デモ環境を使い倒す：ライセンス不要で体験できる3つのリソース
当セクションでは、導入前に活用すべき「Microsoft 365 Copilot」の公式デモ環境と、それらを用いた社内評価の手法について詳しく解説します。
高額なライセンス契約を結ぶ前に、実際の操作感や自社の業務への適性を視覚的に確認しておくことは、導入後のミスマッチを防ぎスムーズな社内合意形成を促すために極めて重要だからです。
- クリックスルー・シミュレーションで疑似体験するアプリ別の挙動
- 経営層を説得するための「Executive Interactive Experience」活用術
- シナリオライブラリを用いた部門別ユースケースの特定手順
クリックスルー・シミュレーションで疑似体験するアプリ別の挙動
マイクロソフトが提供する「クリックスルー・シミュレーション」を活用すれば、ライセンスを未取得の状態でも実際のUI上でCopilotの挙動を疑似体験が可能です。
これは単にデモ動画を視聴するだけの受動的な学習ではなく、ユーザー自身が画面上の指定箇所をクリックしながら業務フローを追体験できる、非常にインタラクティブな学習教材です。
公式のランディングページからregale.cloud経由でアクセスできるデモサイトでは、Wordでの構成案作成やMicrosoft Copilot in Excelによる複雑なデータ分析の手順を、ステップバイステップで確認できます。（参考: Microsoft Adoption）
著者が実際に試した際には、特に「回答の根拠となった社内資料への参照リンク」が表示される挙動を注視することで、情報の透明性を評価しやすくなると感じました。
実際の操作画面を介した事前検証を行うことは、導入後の混乱を最小限に抑えつつ、社内展開に向けた具体的なマニュアル作成のベースとしても非常に有効な手段となります。
経営層を説得するための「Executive Interactive Experience」活用術
組織の意思決定層に対してAI導入の戦略的価値を提示するには、経営層専用に設計された「Executive Interactive Experience」の活用が不可欠です。
多忙なリーダー層は細かなプロンプト操作の習得よりも、複雑な経営レポートからのインサイト抽出や迅速な意思決定がいかに加速されるかという結果を重視します。
この専用デモツールは、膨大な議事録の要約や全社向けメッセージの起案など、エグゼクティブ特有の業務プロセスにおいてCopilotが果たす役割を短時間で体感できる構成になっています。
DX担当者が社内稟議を通す際は、以下の実演チェックリストをデモに組み込み、単なるコスト削減ツールではない「企業の成長エンジン」としての側面を強調すると効果的です。
- 経営会議の録画からアクションアイテムが自動抽出される精度の高さ
- 財務諸表や市場データに基づいた多角的なリスク要因の特定プロセス
- 社内ガバナンスを遵守した状態でのセキュアな情報アクセスの実態
リーダー自身の業務がAIによって劇的に効率化される姿を直感的に理解してもらうことが、全社的なプロジェクト推進に向けた強力なコミットメントを引き出す鍵となります。
シナリオライブラリを用いた部門別ユースケースの特定手順
各部門が抱える固有の課題に対してAIを最適化するには、公式の「シナリオライブラリ」から自社の業務に適合するユースケースを特定する手順を踏むのが定石です。
人事や営業といった部門ごとに改善すべきKPIは異なるため、それぞれの日常業務に深く入り込んだ具体的な活用イメージを持たせることが定着化の近道となります。
ライブラリ内では、標準機能で即対応可能な「Buy」、Microsoft Copilot Studioで能力を拡張する「Extend」、独自開発を行う「Build」の3基準で施策が分類されています。
下記の表は、主要な部門において優先的に検討すべきAI活用シナリオと、それによって期待される成果をまとめたものです。
| 対象部門 | 主なAI活用シナリオ | 期待される改善KPI |
|---|---|---|
| 営業・マーケティング | 顧客調査の自動化・キャンペーン案の作成 | 商談準備および資料作成時間の短縮 |
| 人事・採用 | 面接評価サマリー作成・福利厚生FAQの自動化 | 採用業務および一次対応工数の削減 |
| 法務・コンプライアンス | 契約書のリスク抽出・膨大な法的文書の要約 | レビューリードタイムの劇的な短縮 |
出所：（参考: Microsoft Scenario Library）
戦略的な導入検討の際は、生成DXのような専門書籍を参考に、中長期的なビジネスモデルの変革を見据えたロードマップを描くことも推奨されます。
部門別の小さな成功体験を積み重ねることで、組織全体のAIリテラシーを段階的に底上げし、最終的な投資対効果を最大化させる強固な基盤構築に繋がるでしょう。
主要Officeアプリでの実務デモ：Excel・Word・PowerPointの劇的変化
当セクションでは、主要なOfficeアプリであるExcel、Word、PowerPointにおけるCopilotの劇的な実務デモ内容について詳しく解説します。
最新のAI技術が日常的な業務ツールに統合されたことで、具体的にどのような作業プロセスが効率化され、アウトプットの質が向上するのかを明確にする必要があるからです。
- Excelでのデータ分析デモ：自然言語による数式生成と可視化
- Wordの「エージェントモード」：AIによる能動的な文書編集・推敲
- PowerPointでのスライド自動生成：ブランドキット準拠のデザイン提案
Excelでのデータ分析デモ：自然言語による数式生成と可視化
Copilot in Excelは、自然言語での指示だけで複雑なデータ分析を完結させる強力なデータアナリストへと進化しました。
GPT-5.2の統合により、単なる数式作成だけでなく、データの背後にあるインサイトを推論してグラフ化する能力が飛躍的に向上したためです。
例えば「売上データを分析して、来月の予測を可視化して」と指示するだけで、最適なグラフと予測値が瞬時に生成され、ローカル保存のファイルでも一貫した分析が可能になりました（参考: Microsoft Learn）。
専門的な関数の知識がなくても誰もが高度なインサイトを引き出せるようになったことは、まさにスキルの民主化と言えます。
| ユーザーの指示（プロンプト） | Copilotの実行内容 | 期待される成果 |
|---|---|---|
| 「売上分析をして、来月の予測をグラフにして」 | 過去のトレンドを解析し、予測モデルに基づいた折れ線グラフを新規シートに生成 | 将来予測に基づく迅速な経営判断の支援 |
| 「利益率が10%以下の項目をハイライトして」 | 条件付き書式を自動適用し、改善が必要なデータを瞬時に特定 | エラーチェックの自動化と問題箇所の可視化 |
詳細はMicrosoft Copilot in Excel 完全攻略ガイドでも解説しています。
Wordの「エージェントモード」：AIによる能動的な文書編集・推敲
Wordに搭載された「エージェントモード」は、従来の執筆アシスタントの枠を越え、能動的な共同編集者としての役割を担います。
ユーザーの入力を待つだけでなく、AIが文脈を推論しながらリアルタイムで推敲やトーン調整を提案する自律性が備わったからです。
他の資料から情報を引き継いで起案する能力は圧倒的で、文書作成の工数は従来比で最大50%以上削減されるという実測値も報告されています。
推論プロセスを提示しながら能動的に変更を実行するこの機能は、ビジネス文書の品質を組織全体で底上げする要となります。
自律型AIの詳細はMicrosoft Copilot Agent Modeの完全ガイドをご確認ください。
PowerPointでのスライド自動生成：ブランドキット準拠のデザイン提案
PowerPointでは、組織独自のブランドキットに完全準拠したプレゼン資料の自動生成が可能になりました。
企業のロゴや配色、指定フォントを正確に理解した上で、テキスト情報から視覚的に洗練されたスライドを構築する最新のレイアウト調整機能が実装されたためです。
画像選定から配置までAIが自動で行うため、ユーザーはデザインの微調整に煩わされることなく、ストーリーの構築という本来の創造的業務に集中できます。
ブランドイメージを保ちつつ、ゼロから資料を作成する負担を劇的に軽減するこの機能は、営業やマーケティング部門の強力な武器となるでしょう。
AIを使いこなして業務時間を短縮したい方は、こちらの書籍も参考になります。 生成AI 最速仕事術
さらに高度なプレゼン作成には、AIに特化したツールの活用も有効です。 Gamma
自律型エージェントの構築：Copilot Studioによる業務の独自拡張
当セクションでは、Copilot Studioを活用した自律型エージェントの構築方法とその実用的な活用術について解説します。
なぜなら、2026年のGPT-5.2統合により、単なるチャットボットを超えて外部システムと連動する「エージェント型AI」が業務効率化の鍵を握るようになったからです。
- ノーコードで作成する部門特化型エージェントの基本手順
- 外部コネクタ連携：ServiceNowやGitHub、Miroとの統合メリット
- アダプティブカードによるリアルタイム情報のワークフロー更新
ノーコードで作成する部門特化型エージェントの基本手順
Copilot Studioを使えば、専門的なプログラミング知識がなくても特定の部門に特化した自律型エージェントを即座に構築できます。
GPT-5.2の推論能力向上により、自然言語での指示だけで社内規定やFAQといった複雑なナレッジベースをAIが自ら理解し、自律的な行動を設計できるようになったからです。
実際に私が作成した「新入社員オンボーディング支援エージェント」では、人事規定のPDFをアップロードし、「新人が初日にやるべきことをガイドして」と指示するだけで、タスク抽出から案内までを自動化できました。
プログラミングの壁を取り払ったこの手法は、現場の課題を最もよく知る担当者が自ら解決策を実装することを可能にします。
現場主導でデプロイされるデジタルアシスタントは、組織全体のDXを加速させる強力な原動力となるでしょう。
自律型エージェントの基本を網羅したMicrosoft Copilot Studioでのカスタムボット作成完全ガイドも、構築の大きな助けになります。
外部コネクタ連携：ServiceNowやGitHub、Miroとの統合メリット
100種類以上の外部コネクタを活用したSaaS連携は、Microsoft 365の枠を超えて組織全体のワークフローを統合する要となります。
2026年最新のアップデートにより、ServiceNowのチケット更新やGitHubのプルリクエスト操作などが、Copilotのチャット画面から直接実行可能になったためです。
たとえば開発チームの場合、Miroのホワイトボードで描いた設計図に基づき、GitHub Server上のイシューをCopilot内で検索・更新するといったコンテキストを維持した作業が実現します。
外部システムとの認証設定も「ガイド付きOAuthフロー」で劇的に簡素化されており、IT部門の管理工数を削減しながら高度な自動化環境を構築できます。
（参考: Microsoft 365 Copilotのリリース ノート）
アダプティブカードによるリアルタイム情報のワークフロー更新
チャット画面内でデータを直接書き換えられるアダプティブカードのUI設計は、情報の鮮度を保ち迅速な意思決定を支える鍵です。
画面遷移を伴わずに対話型インターフェース内でアクションが完結することで、作業の断絶を防ぎ、入力漏れや古いデータに基づくミスを最小化できるからです。
インライン更新ボタンを備えたカードを通じて、休暇申請の承認やCRMのステータス変更をCopilotから離れずにワンクリックで実行できる仕組みが実務では非常に効果を発揮します。
認証設定時にエンジニアが陥りやすいトークンの期限切れなどの落とし穴を事前にクリアすれば、ユーザー体験を損なわないスムーズな自律型ワークフローが完成します。
より高度な業務変革を目指すなら、生成DXで紹介されているようなオペレーション変革の事例を参考にすると良いでしょう。
2026年最新のライセンス体系と7月の価格改定に向けたコスト戦略
当セクションでは、2026年におけるMicrosoft 365 Copilotの最新ライセンス体系と、目前に迫った7月の価格改定に対する具体的なコスト戦略について解説します。
GPT-5.2の搭載により業務効率が飛躍した一方で、ベースライセンス自体の値上げが予告されており、IT部門にはこれまで以上に精緻なROI（投資対効果）の算出とコスト最適化が求められているためです。
- 企業規模別の価格比較：EnterpriseプランとSMB割引プランの詳細
- 2026年7月1日の価格改定に向けたTCO（総所有コスト）の試算方法
- 無料版「Microsoft 365 Copilot Chat」を活用したスモールスタートの勧め
企業規模別の価格比較：EnterpriseプランとSMB割引プランの詳細
2026年2月時点のライセンス運用においては、既存のMicrosoft 365プランにアドオンを追加する形式が基本となります。
企業の規模や契約形態によって1ユーザーあたりの単価が変動し、特に中小企業向けには導入を支援するための戦略的な割引プランが用意されています。
例えば大企業向けプランでは年一括払いで月額換算4,497円（税別）が標準ですが、SMB向けには最大15%オフが適用されたバンドル形式も選択可能です（参考: エンタープライズ向け AI の生産性 | Microsoft 365 Copilot）。
年契約の一括払いと月払いでは、従業員数が増えるほど総コストに無視できない差が生じるため、事前の支払いシミュレーションが欠かせません。
| 契約・支払形態 | 1ユーザーあたり月額換算（税別） | 年間総額（100名規模） |
|---|---|---|
| 年間契約・年一括払い | ¥4,497 | ¥5,396,400 |
| 年間契約・月払い | ¥4,722 | ¥5,666,400 |
出所: [23] [26]
組織の規模に応じた最適な契約オプションを早期に見極めることで、無駄なITコストを抑えつつスムーズなAI導入を実現できます。
2026年7月1日の価格改定に向けたTCO（総所有コスト）の試算方法
2026年7月1日に予定されているMicrosoft 365商用スイートの大規模な価格改定を見据え、TCO（総所有コスト）の長期的な試算を行う必要があります。
今回の改定では管理機能の拡充に伴い、ベースとなるBusiness StandardやE3/E5プランの料金が一斉に引き上げられることが決定しているためです（参考: Advancing Microsoft 365: New capabilities and pricing update）。
単なるコスト増として捉えるのではなく、AIによって削減される業務時間とライセンス費用の増分を比較し、明確なROIをはじき出すアプローチが重要になります。
具体的には「(削減時間 × 従業員の平均時給) ÷ ライセンス費用 = ROI」という計算式を用いて、AI導入による経済的インパクトを可視化します。
詳細なプランの比較については、法人向けMicrosoft Copilotの料金・プラン比較の記事も非常に役立ちます。
改定前のタイミングでの長期契約による価格固定など、将来的なコスト増を回避する戦略的な決断が今まさに求められています。
最新のAIツールを活用して業務をさらに高速化したい方は、生成AI 最速仕事術などの書籍もコスト対効果を高める参考になるでしょう。
無料版「Microsoft 365 Copilot Chat」を活用したスモールスタートの勧め
全従業員に一律でフルライセンスを配布する前に、まずは無料版の「Microsoft 365 Copilot Chat」を活用して社内のリテラシーを高めるべきです。
Microsoft Entra IDのアカウントがあれば追加費用なしでセキュアなAIチャットを利用でき、フルライセンス購入前の練習台として最適だからです。
情報検索や文章起案などの基本操作をこのセキュアな環境で習得させることで、高額な有料版に移行した際の活用率を劇的に引き上げることが可能となります。
以下の表は、全社展開を検討する上で把握しておくべき、フル機能版と無料チャット版の主な機能差をまとめたものです。
| 機能 | Microsoft 365 Copilot (フル版) | Microsoft 365 Copilot Chat (無料版) |
|---|---|---|
| Word/Excel内でのAI直接利用 | ○ | × |
| Teams会議のリアルタイム要約 | ○ | × |
| 組織内データのセキュアな検索 | ○ | ○ |
| エンタープライズデータ保護 | ○ | ○ |
出所: [4] [27]
導入時の安全なデータ運用については、Microsoft Copilotのデータ保護を徹底解説で詳しく解説しています。
無料版での経験値を積んだユーザーから優先的にライセンスを割り当てる戦略こそが、組織全体のAI投資リスクを最小化する鍵となります。
セキュリティとガバナンス：日本国内でのデータ処理と安全性の担保
当セクションでは、Microsoft 365 Copilotを導入する上で最も重要となる、セキュリティ構造と日本国内におけるデータガバナンスの詳細について解説します。
企業が生成AIを活用する際、機密情報の漏洩やデータの保存場所に関する懸念は避けて通れない課題であり、これらを正しく理解することが安全な運用の第一歩となるからです。
- 「データは学習に使用されない」：エンタープライズ保護（EDP）の全貌
- 日本国内リージョンでのデータ保存と推論処理のオプティマイズ
- Anthropicモデル利用時のデータバウンダリとリスク管理設定
「データは学習に使用されない」：エンタープライズ保護（EDP）の全貌
法人のお客様が最も懸念される「自社データの漏洩」に対し、マイクロソフトはエンタープライズ保護（EDP）という極めて強固な枠組みで応えています。
この仕組みにより、入力されたプロンプトや組織内のファイルが基盤モデルの学習に再利用されることは一切ありません。
テナント間は論理的に厳格に隔離されており、AIがユーザーの権限を超えて勝手に社内データを探索することもないため、既存のセキュリティポリシーを維持したまま導入が可能です。
さらに、万が一の著作権侵害トラブルに備えた「カスタマー著作権コミットメント」も提供されており、法的な保護もパッケージ化されています。
詳細な防御メカニズムについては、Microsoft Copilotのデータ保護を徹底解説した記事でも詳しく紹介しています。
この徹底した安全管理により、官公庁や大企業でも安心して機密情報をAIに委ねることが可能になっています。（参考: Microsoft Learn）
日本国内リージョンでのデータ保存と推論処理のオプティマイズ
日本国内の企業や政府機関にとって、データの保存場所だけでなく「AIの計算処理」が国内で完結するかどうかは極めて重要な選定基準です。
マイクロソフトは、日本国内のデータセンター（東日本・西日本リージョン）において、データの保存と推論処理の両方を国内で完結させるオプションの提供を開始しました。
これにより、海外サーバーを経由することによる情報移転リスクを物理的に排除できるだけでなく、通信経路の短縮によって応答速度（レイテンシ）も劇的に改善します。
具体的なデータレジデンシーの対応状況については、以下の表を参考にしてください。
| 対象項目 | 対応状況（日本テナントの場合） | 備考 |
|---|---|---|
| 対話履歴・インデックス | 日本国内（東日本・西日本）に保存 | テナント登録国に基づく49 |
| LLMによる推論処理 | 国内データセンター境界内で完結 | 2025年末より順次提供48 |
| Advanced Data Residency | 有償サブスクリプションで移行可能 | 既存データの国内集約49 |
日本国内での処理を確約する体制は、機密性の高いデータを扱う組織にとってAI活用の障壁を取り除く決定打となるはずです。
生成AIによる組織変革の具体的なロードマップについては、書籍「生成DX」などの専門資料も非常に参考になります。
Anthropicモデル利用時のデータバウンダリとリスク管理設定
最新のマルチモデル戦略により、Claudeシリーズで知られるAnthropic社のモデルが利用可能になりましたが、これにはデータ境界に関する特有の留意点があります。
Anthropic社はマイクロソフトの正式なサブプロセッサとなりましたが、推論処理は現時点で「EUデータ境界」や日本国内コミットメントの対象外となるケースがあります。
つまり、Claudeモデルを選択して高度な分析を行う際、データが一時的に米国のAWS等の環境へ送られる可能性があるため、ガバナンス要件に応じた判断が求められます。
管理センター内のトグル設定を使用すれば、組織全体でAnthropicモデルの利用を一括してオフにし、データの海外送信を完全に遮断することも可能です。
ただし、機能を無効化するとWordなどのエージェントモードで提供される一部の高度な推論機能が制限されるため、利便性と安全性のバランスを考慮して設定を最適化してください。
利用可能なモデルの特性や選び方については、Microsoft Copilotの言語モデルガイドにて詳細な比較を掲載しています。
まとめ：AIと共に、次世代の生産性ステージへ
本記事では、2026年最新のGPT-5.2を搭載したMicrosoft 365 Copilotの劇的な進化とその活用術について解説してきました。
最も重要なポイントは、AIが単なる「検索アシスタント」から「自律型エージェント」へと昇華し、Officeアプリ全体で複雑な業務を完遂できるようになった点にあります。
また、日本国内でのデータ処理とセキュアなガバナンス体制が確立されたことで、企業が安心して導入できる環境が完全に整いました。
AIという強力な副操縦士（Copilot）を得ることは、あなたのビジネスに計り知れない創造性と余裕をもたらすはずです。
2026年7月の価格改定を控えた今こそ、最新のAI技術を組織の成長エンジンとして取り入れる絶好のタイミングと言えるでしょう。
Microsoft 365 Copilotの導入を検討中ですか？
まずは公式サイトで提供されている『クリックスルー・デモ』を体験し、自社の業務がどれだけ効率化されるかをシミュレーションしてみましょう。
具体的な導入プランの作成やプロンプト教育についてのご相談は、Saiteki AIの個別コンサルティングをご活用ください。
