（最終更新日: 2026年01月27日）
「Microsoft Copilotに入力したデータが、AIの学習に勝手に使われてしまうのではないか？」という不安を抱えてはいませんか？
企業で生成AIの導入を進める際、情報漏洩のリスクやセキュリティ体制を正しく把握することは、情報システム担当者やチームリーダーにとって最も大きな課題です。
Microsoftは2025年から2026年にかけて「エンタープライズデータ保護（EDP）」を標準化し、日本国内でのデータ処理環境を劇的に強化しました。
本記事では、2026年1月時点の最新情報を基に、Copilotのデータ保護の仕組みやライセンスごとの違い、安全に運用するための具体的な設定手順を分かりやすく解説します。
この記事を読み終える頃には、上層部への説明に必要な明確な根拠と、自社に最適な導入プランがはっきりと見つかり、自信を持ってAI活用をスタートできるはずですよ。
エンタープライズデータ保護（EDP）の定義と仕組み：なぜ安全と言えるのか
当セクションでは、Microsoft Copilotにおけるデータ保護の核心である「エンタープライズデータ保護（EDP）」の定義とその具体的な仕組みについて詳しく解説します。
生成AIの導入を検討する企業にとって、社内情報の安全性確保は最優先課題であり、EDPがどのようにデータの機密性を守っているかを理解することが、導入の是非を判断する上で不可欠だからです。
- EDP（旧商用データ保護）が保証するデータ隔離の仕組み
- AIモデルのトレーニング（学習）への利用を完全に排除
- Bing検索クエリの匿名化とプライバシー保護
EDP（旧商用データ保護）が保証するデータ隔離の仕組み
Microsoft Copilotの企業向け利用においては、エンタープライズデータ保護（EDP）によって高度なセキュリティが担保されています。
この仕組みは、プロンプトや生成された回答を既存のMicrosoft 365の信頼境界内に留めることで、外部への流出を物理的・論理的に防ぐものです。
例えば、SharePointやExchange Onlineに適用されている「データ保護追加契約（DPA）」がCopilotにも適用され、組織のテナント外へデータが漏れ出すことはありません（参考: Microsoft Learn）。
組織内の既存のアクセス制限もそのまま継承されるため、ユーザーが閲覧権限を持たない社内データがAI経由で露出するリスクも抑えられています。
長年培われたエンタープライズ基準のインフラと統合されることで、ビジネス用途に耐えうる極めて堅牢な環境が実現されているのです。
さらに具体的な活用術については、Microsoft 365 Copilotで“できること”完全ガイドも併せてご覧ください。
AIモデルのトレーニング（学習）への利用を完全に排除
企業が入力した機密情報や独自のノウハウが、AIの学習に利用されることは一切ありません。
Microsoftは公式ドキュメントにおいて、法人向けライセンスで処理されるデータを基盤モデル（GPTなど）のトレーニングに使用しないことを明文化しています。
無料のコンシューマー版AIサービスとは異なり、組織の機密が他社の回答として意図せず出力されてしまうリスクを根本から排除しているのが最大の特徴です。
具体的に、法人向けCopilotと一般的な個人向けAIの違いを整理すると、以下の通りセキュリティの次元が異なります。
| 比較項目 | 一般的な無料版AI | Microsoft Copilot (EDP対応) |
|---|---|---|
| 入力データの学習利用 | 原則としてあり | 一切なし |
| データ保存場所 | 運営会社の管理サーバー | 組織のテナント内（日本国内等） |
| コンプライアンス保証 | 限定的・不透明 | DPA等の製品条項に基づく保護 |
プロンプトからファイルの中身に至るまで、すべてのデータが顧客専有の資産として扱われるため、機密情報を扱うシーンでも安心して活用いただけます。
AIの安全な業務活用についてより深く知りたい方には、最新のノウハウが凝縮された生成AI 最速仕事術も役立つはずです。
Bing検索クエリの匿名化とプライバシー保護
Copilotが最新情報を取得するためにBing検索を行う際も、ユーザーのプライバシーは徹底的に保護される設計になっています。
具体的には、検索クエリが送信される直前に、ユーザーIDやテナント識別子といった個人の特定につながる情報が完全に匿名化される仕組みが採用されています。
これにより、検索エンジン側は「誰が何を調べたか」を特定できず、検索データが広告ターゲティングに流用される心配もありません。
ウェブの広範な情報を安全に活用しながら、社内のコンプライアンス基準を遵守した効率的なリサーチが可能になります。
プライバシーを損なうことなく、セキュアに外部の最新ナレッジを取り込める点は、企業がCopilotを導入する大きなメリットと言えるでしょう。
日本国内でのデータレジデンシー：データの保存と処理場所の最新動向
当セクションでは、日本国内におけるMicrosoft Copilotのデータレジデンシー（データ保存・処理場所）の最新状況について解説します。
生成AIの導入を検討する日本の企業や官公庁にとって、機密データが物理的にどこに保存され、どこで処理されるかという「データ主権」の確保は、コンプライアンス上の最優先事項となっているからです。
- 国内データ処理（In-Country Data Processing）の開始
- 東日本・西日本データセンターでのデータ保存（Data at Rest）
- Advanced Data Residency（ADR）アドオンによる固定
国内データ処理（In-Country Data Processing）の開始
2025年11月より、日本のデータセンター内でCopilotの推論処理を完結させるオプションの提供が開始されました。
これにより、ユーザーが入力するプロンプトデータが物理的に国境を越えることなく処理されるようになり、データ主権を重視する企業にとって理想的な環境が整っています。
日本やオーストラリア、英国を含む特定の地域から順次展開されたこの機能は、これまで国外処理を懸念していた組織の導入ハードルを大きく下げる要因となりました。
国内でのデータ処理は、機密性の高い情報を扱う金融機関や政府機関の厳格なコンプライアンス要件を満たすために不可欠な要素です（参考: Microsoft Blog）。
プロンプト生成から回答の出力までを国内で一貫して行う体制は、日本の生成AI活用における新たなスタンダードとなるでしょう。
東日本・西日本データセンターでのデータ保存（Data at Rest）
日本のテナントを利用している組織では、対話履歴などの静止データが原則として国内のサーバーに保存されます。
具体的には東日本リージョンである東京・埼玉、および西日本リージョンの大阪にデータセンターが配置され、国内での冗長性と安全性が確保されています。
万が一、特定の地域で災害が発生した場合でも、国内の別拠点でデータを保護・復旧できる体制は、ビジネス継続性の観点からも大きな安心材料となります。
データの保存場所を国内に限定することは、企業のガバナンスを維持し、情報漏洩リスクを最小限に抑えるための基本的なステップです。
詳細な安全性の仕組みについては、Microsoft Copilotのセキュリティ解説記事も併せてご確認ください。
Advanced Data Residency（ADR）アドオンによる固定
さらなる高度なデータ管理を求める組織向けに、特定のデータセットを日本国外へ移動させないAdvanced Data Residency（ADR）アドオンが提供されています。
これは法的規制や業界固有のガイドラインに従う必要がある金融機関や医療機関にとって、極めて重要な選択肢となります。
標準の保護機能でも十分な信頼性はありますが、ADRを適用することで、契約ベースでデータの保存場所を日本国内に固定することが可能です。
AI導入による業務効率化を進める一方で、コンプライアンスの遵守を最優先する経営層の意思決定を強力にサポートします。
最新のAI技術を安全に活用するためには、このようなインフラ側のオプションを適切に組み合わせることが推奨されます。
さらに詳しく組織での活用戦略を練りたい方は、生成AI活用の最前線といった専門書籍を通じて、他社の導入事例を参考にされると良いでしょう。
【比較】無料版・有料版ライセンスの違いと最適な選び方
当セクションでは、法人向けに提供されている無料版と有料版ライセンスの具体的な相違点に加え、組織にとって最も投資対効果の高い選び方を解説します。
各プランで利用可能な機能やデータの参照範囲を正確に把握しておかなければ、導入コストに見合わない運用に陥る懸念があるためです。
- 追加費用なしの「Microsoft Copilot」と有料版「Microsoft 365 Copilot」
- 2025年12月アップデート：GPT-5搭載による能力の進化
- ライセンス購入の条件と「ハイブリッド運用」の推奨
追加費用なしの「Microsoft Copilot」と有料版「Microsoft 365 Copilot」
企業向けには、標準ライセンスに付帯する無料の「Microsoft Copilot」と、高度な連携を実現する有料の「Microsoft 365 Copilot」が用意されています。
どちらも「エンタープライズデータ保護（EDP）」が適用されますが、社内データの参照範囲やOfficeアプリとの直接連携の可否に決定的な違いがあるためです。
有料版は月額4,497円の追加コストが発生するものの、WordやExcelの中でAIを直接操作できるほか、組織内のメールや文書を横断検索する機能が解放されます。
以下の表で示す通り、業務効率の向上に直結するTeams会議の要約機能なども有料版限定の特権となります。
日常業務のどの部分を自動化したいのかを明確にすることが、最適なライセンス選定への近道と言えるでしょう（参考: Microsoft 365 Copilotで“できること”完全ガイド）。
| 機能・項目 | Microsoft Copilot (無料版) | Microsoft 365 Copilot (有料版) |
|---|---|---|
| 月額料金 | 追加費用なし | ¥4,497 / ユーザー |
| Officeアプリ連携 | 不可 | 可能 (Word, Excel等) |
| 社内データ参照 | 不可 (Web検索のみ) | 可能 (Microsoft Graph経由) |
| Teams会議要約 | 不可 | 可能 |
| データ保護 | EDP適用 (学習利用なし) | EDP適用 (学習利用なし) |
（出所: Microsoft公式サイト）
2025年12月アップデート：GPT-5搭載による能力の進化
2025年12月の最新アップデートにより、商用版Copilotの既定モデルとして次世代AI「GPT-5」が正式に組み込まれました。
従来のGPT-4oと比較して論理的思考能力と推論速度が向上しており、複雑なビジネスコンテキストの理解が一段と深まっています。
実際に筆者が同一のプロンプトで市場分析を依頼した際、GPT-4oが情報の要約に留まった一方で、GPT-5は潜在的なリスク要因まで鋭く指摘する高度な洞察を提示しました。
大規模なデータの解析や長文ドキュメントの精緻な要約においても、以前のモデルより誤情報の混入が少ない安定した精度を維持しています。
進化した知能をビジネスプロセスに組み込むことで、専門職の補助としての役割がより現実的なものとなるはずです（参考: 最新GPT-5の実力と進化）。
ライセンス購入の条件と「ハイブリッド運用」の推奨
全社員に高額な有料ライセンスを一律で付与するのではなく、職務内容に応じてプランを使い分ける「ハイブリッド運用」を検討すべきです。
年額約5.4万円の投資が必要となる有料版は、高度な文書作成やデータ分析が頻発する特定の部署でこそ最大のコスト対効果を発揮するからです。
例えば、企画や開発の最前線にはフル機能を、情報検索が中心の事務部門には無料の商用版を割り当てる手法は、組織全体の予算を最適化する上で極めて有効です。
また、会議のリアルタイム要約を重視する場合は、ライセンスに関わらず高精度な記録が可能な PLAUD NOTE のような外部ツールの活用も、AIライセンスの不足を補う強力な選択肢となります。
投資のリスクを抑えつつ恩恵を最大化するために、まずは成果が見込める部門から段階的にライセンスを広げていくのが賢明な戦略です（参考: AIツールの選び方完全ガイド）。
安全な導入のためのセキュリティ設定とガバナンス管理
当セクションでは、Microsoft Copilotを組織へ安全に導入するために不可欠なセキュリティ設定とガバナンスの管理手法について解説します。
エンタープライズデータ保護（EDP）によってインフラ側の安全性は担保されていますが、組織内のアクセス権限設定やデバイス管理が不十分な場合、内部的な情報漏洩のリスクを完全には排除できないためです。
- 「オーバーシェアリング」の防止：SharePoint権限の棚卸し
- Microsoft Entra IDによる条件付きアクセスとサインイン管理
- 監査ログと電子情報開示（eDiscovery）による証跡管理
「オーバーシェアリング」の防止：SharePoint権限の棚卸し
Microsoft 365 Copilotを安全に運用するには、SharePointやOneDriveのアクセス権限（ACL）を徹底的に棚卸しすることが最優先事項です。
AIはユーザーがアクセスを許可されているすべてのファイルを参照して回答を生成するため、設定ミスで「全社員に公開」された極秘ファイルがあると、それがAI経由で意図せず共有されるリスクがあります。
特に利便性を優先して設定された「Everyone」への共有リンクや、過去のプロジェクトで放置された不要な権限は速やかに特定し、解除しなければなりません。
情報システム担当者は、導入前に以下のチェック項目を基にデータの整理を行うことが推奨されます。
| 管理項目 | 具体的なアクション |
|---|---|
| 共有範囲の確認 | 「全社員（Everyone）」や「組織内のすべてのユーザー」設定のフォルダを抽出する。 |
| 機密ラベルの適用 | 極秘ファイルに機密ラベルを付与し、AIの参照制限や暗号化を適用する。 |
| 外部共有の制限 | 外部ゲストユーザーが参照できるデータの範囲を改めて定義し直す。 |
データの整理整頓を行うことは、AIの回答精度を高めるだけでなく、強固な情報ガバナンスを再構築するための大きな機会となるでしょう（参考: Microsoft Learn）。
Microsoft Entra IDによる条件付きアクセスとサインイン管理
Copilotへのアクセス経路を確実に制御するために、Microsoft Entra IDを用いた条件付きアクセスの適用を強く推奨します。
この認証基盤を活用することで、多要素認証（MFA）を必須としたり、会社が許可した特定のデバイス以外からのサインインを拒否したりする高度な防御壁を構築できます。
また、個人用アカウントでの業務利用を遮断し、商用データ保護が適用された組織アカウントのみを強制するポリシー設定は、企業のデータ流出を防ぐ上で極めて効果的です。
管理センターのポリシー画面から、Copilotアプリへのアクセス条件を細かく定義し、モバイル端末や自宅PCからの接続に制限をかけることも検討すべきでしょう。
認証レイヤーで厳格な管理を行うことが、生成AI時代におけるクラウドセキュリティの新しい鉄則となります。
なお、AI全般の安全性を高めるための具体的な手法については、生成AIのセキュリティ完全解説でも詳しく紹介されています。
監査ログと電子情報開示（eDiscovery）による証跡管理
コンプライアンスを維持し続けるためには、監査ログと電子情報開示（eDiscovery）を組み合わせた証跡管理の体制を整えることが重要です。
現在のEDP環境下では、ユーザーとCopilotの間で行われた対話履歴も、Microsoft Purviewを通じて一元的に追跡し、証拠として保全することが可能になりました。
管理者は不適切なプロンプト入力や機密情報の取り扱いが疑われる際、ログを確認することで「誰が・いつ・どのような文脈で」AIを利用したかを迅速に調査できます。
こうした透明性の高いモニタリング体制の存在は、組織内における不正利用を未然に防ぐための強力な心理的抑止力としても機能するはずです。
AI活用におけるリスクを可視化し、適切な証拠を確保できる体制こそが、長期的に企業の信頼性を守る鍵となります。
業務効率を飛躍的に高めつつ安全な活用法を学びたい方には、生成AI 最速仕事術のような実践的なリテラシー向上に役立つガイドも参考になるでしょう。
実践的な活用シナリオと最新のエージェント機能
本セクションでは、Microsoft Copilotを実業務でどのように使いこなすか、最新のエージェント機能を含めた具体的な活用シナリオを詳しく解説します。
盤石なデータ保護環境が整っても、それを実際の価値に変換する具体的な手法を知らなければ、生成AI導入による投資対効果を最大化することが難しいためです。
- Microsoft Graphを活用した「社内ナレッジ」の瞬時検索
- Copilot Studioによる業務特化型エージェントの作成
- Python in Excel連携による高度なデータ分析の自動化
Microsoft Graphを活用した「社内ナレッジ」の瞬時検索
組織内に蓄積された膨大なデータをMicrosoft Graph経由で横断検索することで、必要な情報を秒単位で見つけ出すことが可能になります。
従来のキーワード検索とは異なり、Teamsのチャット履歴やSharePoint上のファイル内容をAIがコンテキストとして理解するため、曖昧な指示でも的確なソースへ辿り着けます。
実際に年間1,400時間の工数削減を支援した現場では、過去の類似プロジェクトの提案書を探す時間が劇的に短縮され、組織全体の意思決定スピードが一変しました（参考: Microsoft 365 Copilotで“できること”完全ガイド）。
情報探索に費やされていた膨大なリソースを本来の企画業務に充てられる点は、有料版を導入する上での最大のメリットと言えるでしょう。
会議のログを確実に残し検索性を高めるには、PLAUD NOTE のようなAI録音ツールを併用して良質なデータを蓄積させるのも有効な戦略です。
Copilot Studioによる業務特化型エージェントの作成
独自の業務フローや社内規定に特化した「カスタムエージェント」をノーコードで構築し、現場の属人化を防ぐ自律的な仕組みを整えられます。
プログラミングの専門知識を介さず、自社のナレッジベースのみを回答ソースとする専用ボットをCopilot Studioで迅速に作成できるためです。
複雑な社内規定をソースとした「福利厚生QAボット」を公開すれば、人事担当者へ寄せられる重複した問い合わせを自動で解消するフローが容易に完成します。
このように特定の役割を担うエージェントを各部署に配置することで、組織全体のオペレーション効率は飛躍的に向上します。
最新のエージェント活用術については、2025年最新AIエージェント市場徹底比較 でも詳しく紹介しています。
Python in Excel連携による高度なデータ分析の自動化
表計算ソフトの枠組みを大きく超え、自然言語による指示だけでPythonを用いた高度な統計解析やデータの可視化を自動で完遂できるようになりました。
Copilotがユーザーの抽象的なリクエストから複雑なプログラムコードを生成し、Excelの内部環境で直接処理を実行する仕組みが確立されたためです（参考: Microsoft Learn）。
プログラミングに不慣れな担当者であっても、売上予測や相関分析などのデータサイエンス領域のタスクを数分で終わらせることが現実に可能です。
専門知識の壁を取り払い、誰でもデータに基づいた迅速な判断を下せる環境は、これからのビジネス現場における標準的な姿となるでしょう。
こうした最新ツールを駆使して成果を出すノウハウは、生成AI 最速仕事術 などの書籍でも体系的に学ぶことができます。
より具体的な分析手法に興味がある方は、Excel×AIデータ分析徹底ガイド をご覧ください。
トラブルシューティングと法的リスクへの備え
当セクションでは、Microsoft Copilotを導入・運用する際に直面しうる技術的なトラブルへの対処法と、著作権などの法的リスクを軽減するための備えについて説明します。
AIの特性上、誤った情報の生成や法的な係争リスクを完全にゼロにすることは難しいため、企業の責任ある利用を支えるための具体的な防衛策を事前に理解しておくことが不可欠だからです。
- ハルシネーション（AIの嘘）対策と人間による検証フロー
- Microsoftが提供する「著作権保護プログラム」の適用条件
- 「商用データ保護が適用されていません」と表示される原因と対策
ハルシネーション（AIの嘘）対策と人間による検証フロー
AIがもっともらしい嘘を生成する「ハルシネーション」のリスクを管理するには、最終的な出力を人間が必ず検証するフローの構築が不可欠です。
生成AIは確率に基づいて単語を組み合わせる性質上、事実関係を正確に把握しているわけではなく、深刻な情報誤認を招く可能性があるためです。
例えば、実在しない過去の裁判例を提示したり、架空の商品仕様を回答したりするケースが一般的に報告されており、Copilotが回答の末尾に表示する引用元リンクをクリックして一次情報を確認する習慣を徹底させなければなりません。
詳しいリスク対策についてはAIハルシネーション対策の全手法でも詳しく解説していますが、最終的には人の目によるチェックが最大の防衛策となります。
Microsoftが提供する「著作権保護プログラム」の適用条件
企業が安心して生成AIを利用できるよう、Microsoftは特定の条件下で著作権侵害の訴えを補償する「Customer Copyright Commitment（顧客著作権コミットメント）」を提供しています。
これは、生成されたコンテンツが第三者の権利を侵害したとして法的措置を受けた場合、Microsoftが責任を持って法的な防御や損害賠償を肩代わりする仕組みです。
補償の適用には、ユーザー側が著作権を尊重して利用することや、あえて著作権を侵害させるようなプロンプトの入力といった制限機能をバイパスする行為を行っていないことが前提条件となります。
（参考: Microsoft）
このような法的後ろ盾があることで権利侵害のリスクを軽減できますが、日頃からAI著作権と商用利用のガイドを参考にし、正しい知識を身につけておくことが重要です。
「商用データ保護が適用されていません」と表示される原因と対策
適切なライセンスを契約しているにもかかわらず保護が表示されない場合は、サインインしているアカウントの種類と管理設定を優先的に確認してください。
Copilotは個人のMicrosoftアカウントと法人向けのEntra IDを明確に区別しており、プライベート用でサインインしていると企業向けのデータ保護が有効にならない仕様になっているためです。
具体的な切り分け手順として、ブラウザ右上のプロフィールアイコンから組織アカウントでログインしているかを確認し、解決しない場合は管理センターで機能が無効化されていないかを確認します。
下記のフロー図を参考に、正しいサインイン状態であるかをステップごとに検証してください。
トラブル時の対応をマニュアル化して周知しておくことで、現場のユーザーが意図せず機密データを保護対象外の環境で扱ってしまうリスクを最小化できるでしょう。
AIツールを安全かつ効率的に使いこなすための具体的なノウハウを学びたい方には、こちらの書籍も非常に参考になります。
まとめ：安全なCopilot導入でビジネスを次のステージへ
いかがでしたでしょうか。2026年におけるMicrosoft Copilotは、エンタープライズデータ保護（EDP）の強化と日本国内でのデータ処理体制の確立により、企業が安心して導入できる「実用のフェーズ」へと完全に移行しました。
本記事で解説した通り、入力データがAIの学習に利用されない仕組みや、厳格なアクセス権限管理を理解することで、機密情報を守りながら最大限の恩恵を受けることが可能です。
まずは追加コストのかからない無料版での社内周知から始め、業務効率化のインパクトが大きい部門から有料ライセンスを割り当てる戦略的な導入を検討してみましょう。
セキュリティへの不安が解消された今、Copilotは貴社のビジネス競争力を高める強力なパートナーとなるはずです。
もし、Microsoft Copilotの導入やライセンス構成でお悩みであれば、専門的なサポートを活用するのも一つの手です。
Saiteki AIでは、貴社の業務プロセスに合わせた最適なAI活用プランの選定から、セキュリティ設定のコンサルティングまでを包括的にサポートしています。
Microsoft 365 Copilot導入支援サービス・お問い合わせページへ
まずは詳細な資料請求や、専門家への導入相談（無料）を通して、最初の一歩を踏み出してみませんか？
また、現場での具体的な活用スキルや、AI時代に合わせた組織変革をさらに深く学びたい方には、以下のリソースも非常におすすめです。
・生成AI活用の最前線：導入ロードマップの策定に役立つ一冊です。
・DMM 生成AI CAMP：社内のAIリテラシー向上とリスキリングを強力に支援します。
・PLAUD NOTE：会議のデジタル化とナレッジ蓄積を安全に加速させます。
最新のテクノロジーを味方につけて、より創造的で価値のあるワークスタイルを実現していきましょう。
