（最終更新日: 2026年02月23日）
「Copilotを導入したいけれど、社内の機密データがAIの学習に使われたり、外部に漏れたりしないだろうか？」そんな不安を抱えていませんか？
特に情シス担当者やDXリーダーの方にとって、AIが社内の予定や未公開ファイルを把握できる仕組みが不透明なことは、大きな懸念点のはずです。
実は、Copilotが「賢く、かつ安全に」動く鍵は、『Microsoft Graph』という技術基盤と「グラウンディング」という仕組みにあります。
この記事では、2026年最新の情報をもとに、データがAIの学習に使われない理由や、強力な回答を生成する安全なアーキテクチャの全貌を分かりやすく解説します。
最後まで読めば、セキュリティへの不安を解消し、自信を持って社内への導入を提案できるようになりますよ。
Microsoft Graphとは何か？Copilotの「頭脳」を支えるデータ基盤の正体
当セクションでは、Microsoft 365 Copilotの背後で情報のオーケストレーションを司る「Microsoft Graph」の本質について詳しく解説します。
Copilotが組織内の膨大なデータから最適な回答を導き出せるのは、単なる検索エンジンとは異なる、この高度なデータ基盤が存在しているからに他ならないからです。
- データの「つながり」を可視化するグラフ構造の仕組み
- APIとしての役割：M365内の全データへの共通ゲートウェイ
- なぜCopilotにはGraphが必要なのか？汎用AIとの決定的な違い
データの「つながり」を可視化するグラフ構造の仕組み
Microsoft Graphは、単なるデータの集合体ではなく、組織内のあらゆる情報の「相互関係」をデジタル化した巨大なネットワークです。
一般的なリレーショナルデータベースが固定された表形式でデータを管理するのに対し、このグラフ構造は「誰が」「どのファイルを」「いつ編集したか」という動的なつながりを点と線で保持します。
例えば、単にファイル名が記録されるだけでなく、そのファイルが特定のプロジェクト会議の後に作成され、特定のチームメンバー間で頻繁に共有されているという背景までを網羅しています。
この構成により、システムは情報の表面的な意味を超えて、組織内の深い文脈を正確に捉えられるようになるのです。
(参考: microsoft.com)
APIとしての役割：M365内の全データへの共通ゲートウェイ
多様なアプリケーションに分散しているデータへアクセスするための「統合的なゲートウェイ」として機能するのが、Microsoft GraphのAPIとしての顔です。
通常、OutlookやTeams、SharePointなどは個別のデータ保存領域を持っていますが、この基盤を介することで単一の入り口から横断的な情報を取得できます。
開発者の視点で見れば、各アプリごとに異なる認証を通す手間が省かれ、一つのエンドポイントを呼び出すだけで必要なデータにたどり着ける合理的な設計と言えるでしょう。
Copilotはこの窓口をリアルタイムでスキャンし、ユーザーの問いに対して最も関連性の高い情報を瞬時にかき集めることで、精度の高い回答を実現しています。
(参考: microsoft.com)
なぜCopilotにはGraphが必要なのか？汎用AIとの決定的な違い
誰でも使える汎用AIとMicrosoft Copilotを隔てる決定的な壁は、Microsoft Graphが提供する「組織内コンテキスト（文脈）」の有無にあります。
以前、私が公開データのみを参照するAIに自社の進行中プロジェクトの進捗を尋ねた際、全く無関係な一般的な解説を返されるという、実務では使いものにならない経験をしました。
対してCopilotは、Graphを通じて「昨日のチャットでの議論」や「最新の社内仕様書」を即座に参照し、自社だけに特化した正確な回答を生成します。
このように情報の「接地（グラウンディング）」を確実に行う仕組みこそが、ビジネスにおけるAIの信頼性を担保する最大の武器となっているのです。
詳細はMicrosoft Copilotのバックエンド解説記事でも紹介していますが、この精度の差が業務効率を大きく左右します。
実践的なAI活用法を学びたい方は、生成AI 最速仕事術を手に取ってみるのも良いでしょう。
グラウンディング（Grounding）の仕組み：AIが社内情報を「知っている」理由
当セクションでは、Microsoft 365 Copilotがどのようにして組織固有の情報を正確に把握し、回答に反映させているのかという「グラウンディング」の核心的な仕組みについて詳しく解説します。
汎用的なAIと異なり、Copilotが「あなたの会社の専門家」として振る舞えるのは、Microsoft Graphを通じて現実のコンテキスト（文脈）をリアルタイムで取り込んでいるため、このプロセスを理解することは導入時のセキュリティ評価にも繋がります。
- ユーザーの意図を補強する「プロンプトの書き換え」プロセス
- セマンティックインデックスによる「意味」に基づいた高速検索
- RAG（検索拡張生成）におけるMicrosoft Graphの具体的な役割
ユーザーの意図を補強する「プロンプトの書き換え」プロセス
Copilotはユーザーが入力した指示をそのまま処理するのではなく、背景情報を付加して**プロンプトを最適化**する工程を挟みます。
曖昧な人間の指示をAIが正しく理解するためには、関連するファイルや過去のやり取りといった具体的な事実（エビデンス）を補う必要があるからです。
具体的には、ユーザーが「昨日の会議の要約をして」と入力した際、内部的には関連するドキュメントの内容が結合され、より詳細な指示へとアップデートされます。
この緻密な書き換えプロセスこそが、ビジネス現場で実用的な精度を維持し、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を抑制するための重要な鍵となっています。
プロンプトがどのように変化するのか、その具体的な比較を以下の表にまとめました。
| 状態 | プロンプトの例 |
|---|---|
| グラウンディング前 | 「プロジェクトAの進捗を教えて」 |
| グラウンディング後 | 「[ファイルAの直近の更新内容]と[昨日のチャット履歴]に基づき、プロジェクトAの進捗を報告形式でまとめて」 |
詳細な動作については、Microsoft Copilotの仕組みとバックエンドを解説した記事も併せてご覧ください。
セマンティックインデックスによる「意味」に基づいた高速検索
膨大な社内データから瞬時に関連情報を見つけ出すために、単なる文字列の一致ではなく**言葉の意味**を捉える技術が使われています。
セマンティックインデックスはデータをベクトル形式で保持しており、概念的に近い情報を高精度に抽出できる仕組みを備えているためです。
これにより「売上」というキーワードで検索した場合でも、AIは「収益」や「収支」といった関連性の高いドキュメントを知識の断片として自動的に収集します。
検索効率の飛躍的な向上により、ユーザーは手動でファイルを探す手間をかけずとも、必要なナレッジがAIに即座に提示される恩恵を享受できます。
技術的な深掘りをしたい方は、Microsoft GraphRAG完全ガイドでそのアーキテクチャを確認することが可能です。
RAG（検索拡張生成）におけるMicrosoft Graphの具体的な役割
Copilotの基幹技術であるRAG（検索拡張生成）において、Microsoft Graphは組織の**信頼できる知識源**として決定的な役割を果たします。
LLMが持つ汎用的な知識に、Graphが抽出した最新の組織内データを組み合わせることで、回答の正確性を担保しつつ情報の鮮度を保てるためです。
メールやカレンダー、Teamsのチャットといった多様なデータセットを横断的に検索し、事実のみを抽出して生成AIに橋渡しする役割を担っています。
企業内の情報をセキュリティ境界内で安全に活用するこの仕組みは、現代のデジタルワークプレイスにおいて生産性を向上させる最強の武器と言えるでしょう。
PLAUD NOTEを併用し、Graphに蓄積されるデータの質を高めることも効果的です。
（参考: Microsoft Learn）
企業データを守る「Copilot System」のアーキテクチャと安全策
当セクションでは、Microsoft 365 Copilotがどのように組織のデータを保護しながら動作するのか、そのアーキテクチャの核心と具体的な安全策について詳しく解説します。
企業がAIを導入する際、最も大きな懸念点は情報の機密性であり、システムの仕組みを正しく把握することがリスク管理の第一歩となるからです。
- テナント境界内でのデータ処理：外部へのデータ流出を防ぐ構造
- 【重要】AI学習へのデータ利用禁止に関する公式ポリシーの解説
- 既存のアクセス権限（ACL）がAI回答にどう反映されるかの技術的裏付け
テナント境界内でのデータ処理：外部へのデータ流出を防ぐ構造
Copilotのシステムは、企業のデータが外部に漏れないよう、論理的に隔離された「Microsoft 365 テナント境界」の内部で完結するように設計されています。
ユーザーが入力したプロンプトや、Microsoft Graphから抽出された組織内の情報は、この保護された領域を超えて外部のAIモデルや他社の環境へ送信されることはありません。
プロセスのフローとしては、テナント内でデータの匿名化や暗号化が適切に行われた上で処理が実行されるため、公共のクラウド環境とは一線を画す安全性を誇ります。
この強固なデータ分離構造により、社外秘のプロジェクトや顧客情報が含まれるファイルも、安心してAIに読み込ませることが可能です（参考: microsoft.com）。
自社の情報を守るための基盤については、Microsoft Copilotのバックエンド解説記事でも詳細を確認できます。
【重要】AI学習へのデータ利用禁止に関する公式ポリシーの解説
マイクロソフトは、ユーザーが投入した顧客データをAIモデルのトレーニングに一切利用しないことを、「エンタープライズデータ保護 (EDP)」というポリシーで明確に保証しています。
これはOpenAIなどの基盤モデル側へデータが共有され、AIの再学習に使われるといったプライバシー上のリスクを完全に排除するものです。
2026年2月時点の最新規約である製品条項（Product Terms）においても、組織のデータが基盤モデルの能力向上に転用されることはないと明文化されています。
法務部門や情報セキュリティ部門が懸念する「自社ノウハウの流出」に対し、公式が契約レベルで責任を負う形となっている点は、商用利用において極めて重要なポイントです。
実際に、多くのグローバル企業がこのポリシーを根拠として導入を決定しており、AI活用における法的な信頼性を担保する屋台骨となっています。
AI導入の変革プロセスをより深く学びたい方は、書籍「生成DX」などの資料も役立つでしょう。
既存のアクセス権限（ACL）がAI回答にどう反映されるかの技術的裏付け
Copilotの回答生成プロセスは、組織内のファイルやメールに対して設定されている既存のアクセス権限（ACL）を厳密に継承して実行されます。
つまり、ユーザーが普段から閲覧権限を持っていない情報は、たとえAIであっても検索や引用の対象に含めることは不可能です。
たとえ管理者権限を持つユーザーであっても、他人のプライベートなチャット履歴をAI越しに覗き見るような特権的な操作はできない仕様となっています。
ただし、SharePointなどで「全員」に公開設定されたまま放置されている重要ファイルがある場合、AIはそれを「アクセス可能」と判断して回答に利用してしまいます。
そのため、導入を検討する情シス担当者は、事前にアクセス権の棚卸しを行い、情報の過剰共有を是正しておくことが安定運用の鍵となります（参考: concentric.ai）。
セキュリティの更なる詳細は最新のセキュリティ解説記事も参考にしてください。
Copilot for Microsoft 365導入前に情シスが実施すべき3つの準備ステップ
当セクションでは、Copilot for Microsoft 365の導入を成功させるために情報システム部門が優先的に取り組むべき3つのステップについて解説します。
Copilotは既存のデータ環境や権限設定をそのまま継承して動作するため、事前の整備を怠るとセキュリティリスクや回答精度の低下を招く恐れがあるからです。
- SharePointとTeamsのアクセス権限（過剰共有）の棚卸し
- セマンティックインデックスを最大限活用するためのデータ整理
- ライセンス選定のポイント：Business版とEnterprise版の違いと選び方
SharePointとTeamsのアクセス権限（過剰共有）の棚卸し
Copilot導入において最も警戒すべきは、社内で意図せず放置された不適切なアクセス権限の設定（過剰共有）です。
AIはMicrosoft Graphを通じてユーザーがアクセス可能な全データを検索対象とするため、本来秘匿されるべき情報が回答として露出するリスクがあるからです。
「全社員」に公開設定された極秘プロジェクトのフォルダや、過去のプロジェクトで作成したまま残っている外部共有リンクなどは、真っ先に修正すべき対象と言えます。
実効性のある対策として、Microsoft Purviewなどの管理ツールを活用し、機密情報のラベル付けや共有設定の自動スキャンを導入前に実施することを強く推奨します（参考: concentric.ai）。
安全なAI活用を実現するためには、最新のセキュリティ仕様を理解した上で、既存のデータガバナンスが健全であるかを厳格に評価してください。
セマンティックインデックスを最大限活用するためのデータ整理
AIの回答精度を極限まで高めるためには、「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」の原則に基づいたデータクレンジングが不可欠です。
古いバージョンの重複ファイルや不要なドラフトが散乱していると、Microsoft Graphがそれらを誤って参照し、情報の正確性や鮮度が低下してしまうためです。
情報の整合性を保つための手法として、以下の整理ルールをあらかじめ策定し、社内のストレージ環境を最適化することが有効です。
- 3年以上更新のない古いファイルは専用のアーカイブ用フォルダへ移動し、検索対象から外す
- 「コピー(1)」「最新_確定2」といった曖昧なファイル名を排除し、一目で内容がわかる命名規則を徹底する
- 内容が重複する複数のドキュメントは、単一のマスターファイルに統合して管理する
こうした地道な整理を行うことで、セマンティックインデックスの検索精度が劇的に向上し、ユーザーが求める回答へ最短距離で到達できるようになります。
高品質なデータをAIに提供する環境作りには、日々の会議記録を正確に文字起こしして整理してくれるPLAUD NOTEのようなツールの活用も並行して検討すると良いでしょう。
ライセンス選定のポイント：Business版とEnterprise版の違いと選び方
組織の規模や求める統制レベルに応じ、自社の運用フェーズに合致したライセンス体系を正しく選定することが導入コストの最適化に直結します。
300名以下の法人向け「Business」と大企業向け「Enterprise」では、前提となるベースライセンスや価格、利用可能な管理機能に明確な差異があるためです。
2026年2月時点での主要なプラン構成は以下の通りであり、現在のライセンス契約状況を照らし合わせた判断が求められます。
| プラン名 | ユーザー数制限 | 月額料金（年払換算） | 主な前提ライセンス |
|---|---|---|---|
| Microsoft 365 Copilot Business | 最大300名 | ¥2,698 | Business Standard / Premium |
| Microsoft 365 Copilot Enterprise | 制限なし | ¥4,497 | Microsoft 365 E3 / E5 |
（出所: microsoft.com）
少人数のチームでコストを抑えて開始するならBusiness版のキャンペーン価格が魅力ですが、全社的なガバナンスと高度なセキュリティを優先するならEnterprise版が適しています。
導入後のスムーズな利活用をイメージしながら、生成AI 最速仕事術などで紹介されているノウハウを早期に社内浸透させ、投資対効果を最大化させてください。
トラブルシューティング：Copilotが期待通りに回答しない原因と回避策
当セクションでは、Microsoft 365 Copilotが期待通りの回答を生成しない場合の主要な原因と、それらを解消するための具体的な回避策について解説します。
Copilotの精度はMicrosoft Graphとの連携状態やデータの保存形式に強く依存するため、トラブルの原因を切り分けて対処することが導入効果を最大化する鍵となるからです。
- 「関連データが見つかりません」と表示される際のチェックリスト
- アクセス権限があるはずなのに情報が参照されない場合の対処法
- 回答の質が低い場合に試すべき「プロンプトエンジニアリング」のコツ
「関連データが見つかりません」と表示される際のチェックリスト
ローカル環境にのみ保存されているファイルや、作成したばかりのドキュメントは、Copilotの参照対象から漏れてしまうケースが多々あります。
これはCopilotがMicrosoft Graphを介してクラウド上のインデックスを検索する仕組みを採用しており、データの同期やインデックス作成には一定の時間を要するためです。
特に新規作成されたファイルの場合、インデックスが作成されて検索可能になるまで数分から数時間の遅延が発生すること（参考: Microsoft公式サイト）を考慮しなければなりません。
まずは対象のファイルがOneDriveやSharePointに正しく同期されているかを確認し、アクセストークンの期限切れを防ぐためアプリの再起動や再サインインを試みるのが最も効果的です。
アクセス権限があるはずなのに情報が参照されない場合の対処法
適切な権限が付与されているにもかかわらず情報が参照されない場合、ファイルの保存階層が深すぎたり、非サポートのファイル形式であったりすることが疑われます。
Copilotには解析可能な情報の境界線があり、極端に深いフォルダ階層や、複雑な構造を持つ一部のPDF、画像ファイルなどは内容を正確に読み取れない場合があるのです。
以下の表に、Copilotがスムーズに情報を処理するための推奨条件をまとめましたので、環境設定の参考にしてください。
| 項目 | 推奨される状態 |
|---|---|
| ファイル形式 | Word (.docx), PowerPoint (.pptx), Excel (.xlsx) |
| 保存場所 | SharePoint または OneDrive（階層は可能な限り浅く） |
| 最大サイズ | 1ファイルあたり最大 150MB 以下 |
非対応形式のドキュメントは標準的なWord形式へ変換した上で、AIが見つけやすい共有フォルダへ再配置することで、参照精度の劇的な改善が期待できます。
回答の質が低い場合に試すべき「プロンプトエンジニアリング」のコツ
システム側に問題がないにもかかわらず回答が不十分な場合は、プロンプトに具体的かつ明確な文脈（コンテキスト）を付与する必要があります。
AIに対して「何を」「どのような立場で」「どう出力すべきか」を指示することで、Microsoft Graphから引き出す情報の精度をエンジニアリングできるからです。
例えば単に「議事録を要約して」と頼むのではなく、「プロジェクトAのSharePoint内にある2月21日の会議録をベースに、TODOリスト形式で200文字以内にまとめて」と条件を絞り込みましょう。
このように「具体的な参照先」「役割の指定」「制約条件」の3点をプロンプトに盛り込むことで、Graph連携の真価を最大限に引き出せます。
より実践的な指示の出し方については、2026年最新 | Microsoft Copilot for Microsoft 365 使い方完全ガイドでも詳しく紹介しています。
また、こうしたAI活用のノウハウを体系的に学びたい方には、生成AI 最速仕事術といった書籍も日々の業務効率化において非常に役立つでしょう。
まとめ：Microsoft Copilotで組織の生産性を次のステージへ
いかがでしたでしょうか。Microsoft Copilotが単なるAIチャットではなく、Microsoft Graphを通じて社内データと密接に連携し、安全に「業務の質」を高める画期的な仕組みであることをご理解いただけたかと思います。
本記事の要点は、グラウンディングによる回答の正確性と、組織データを学習に利用させない強固なセキュリティ、そしてMicrosoft Graphという高度なデータ基盤の存在です。
AIはもはや未来の技術ではなく、今日から業務を支える強力なパートナーとなります。正しい知識を持って導入を進めることで、組織全体の生産性は確実に次のステージへと進むでしょう。
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