Microsoft、新しい Copilot を発表：目指すのは仕事のための「AI オペレーティングシステム」

Microsoft は Copilot を再設計し、対話、Office での共同作業、アプリの構築、継続的に稼働する Agent を一つの仕事の入口に統合した新しい Copilot を発表しました。今回の統合の方向を見ると、Microsoft が目指しているのは仕事のための「AI オペレーティングシステム」です。利用者が目標を伝えると、AI が企業のデータやツールを使い、ファイル、アプリ、具体的な業務プロセスの中で仕事を進めていく、という構想です。

新しい Copilot の主な機能と特徴は、六つに分けられます。

• Home：質問、タスクの依頼、ファイル編集を一つの場所に。 Chat はその場の対話を、Cowork は一連のタスクを担います。組み込まれた Word、Excel、PowerPoint によって、成果をそのまま編集・共同作業できる実際のファイルにできます。
• Code：自然言語で、実際に動く小さなツールを作る。 要件を説明すると、ダッシュボード、トラッカー、デスクトップウィジェット、社内アプリを構築できます。さらに、マネージド環境を通じてデータに接続し、チームに共有する仕組みです。
• Autopilot：Agent が継続して仕事をフォローする。 役割、目標、行動範囲を与えると、クラウドで進捗を確認し、定期タスクを実行し、担当者に確認しながら、数日後にもプロジェクトを進められます。
• 企業のコンテキストとプラグイン：AI が業務を理解し、業務ツールも使えるように。 Microsoft IQ が企業の知識やデータをつなぎ、プラグインが実行できる操作を増やします。権限と利用できる機能は IT 部門が一元管理します。
• サブスクリプションと従量課金：日常利用と長時間の実行を分ける。 日常の対話や Office での利用はサブスクリプションがカバーし、Cowork、Code、Autopilot などは使用量に応じてクレジットを消費します。企業は予算と支出ポリシーを設定できます。
• 個人とチームの協働を、より先回りして支える。 今後の Today は、やることを整理し、下書きやフォローアップのメッセージを準備します。Teams の新しい @Copilot は共有コンテキストを使って、意思決定の理解や部門間の調整を支援します。

これらの機能は、一般提供、早期アクセス、プライベートプレビューなど、提供段階がそれぞれ異なります。以下では、何を解決するのか、どう連携するのか、使う前にどのような条件を知っておく必要があるのかを見ていきます。

Home：対話を、チームが進めている仕事に直接つなぐ

Home は新しい Copilot の出発点です。最近のアクティビティを確認して以前の仕事を続けたり、Copilot に任せるとよさそうな仕事の提案を見たりできます。ここには Chat と Cowork という二つの異なる働き方があります。

Chat は、その場でやり取りを重ねる使い方に向いています。疑問を調べる、情報を整理する、初稿を書く。人が問いかけ、AI が答え、人は対話の中で次に何をするかを決め続けます。

Cowork は、成果物が明確な仕事をまとめて任せる使い方に向いています。Microsoft が挙げた例は、提案依頼書への回答（RFP response）、製品発表用の資料、顧客向けブリーフィング資料、決算用の資料一式です。通常は情報の収集、資料の整理、成果物の作成、修正を経て完成します。製品として目指すのは、この一連のタスクを AI が実行し、その後も編集できる成果を返すことで、利用者が一つ一つの操作を指示する負担を減らすことです。

さらに直接的な変化が Office in Copilot です。Word、Excel、PowerPoint の機能が Copilot に入り、編集可能な文書、ブック、プレゼンテーションを生成・更新します。

例えば、発表用ブリーフィングの起草、予算モデルの作成、プレゼンテーションの制作を頼み、対話の横でファイルを編集し続けられます。チームの既存ファイルも引き続き使えます。同僚を @ で呼び込むと、相手の変更がリアルタイムで表示され、ファイルは Office アプリと同期されます。こうして AI との一度の対話から生まれた成果を、チームで管理する業務ファイルにつなげ、コピー＆ペースト、版の受け渡し、背景の説明し直しを減らせます。

Microsoft は Office アプリ内の細かな機能も紹介しています。PowerPoint はブランドのスタイルを保ちながらスライドや画像を調整し、カスタムテンプレートを適用できます。Excel は Copilot や共同編集者が何を、なぜ変更したかを伝え、適切なデータグラフを提案します。Skills は専門的な仕事の進め方をアプリに取り込むもので、Excel の財務スキルや Word の法務スキルなどがあります。特定の職種で繰り返し使う方法を再利用可能な手順にし、チームで引き継げるようにするのが狙いです。

現時点では、Chat と Cowork の違いを理解する必要があります。Microsoft は今後、利用者が達成したいことを伝えるだけで、Copilot が Chat、Cowork、Code から適切な機能を選ぶと予告しています。自動振り分けは今後の方向性であり、すべての依頼をすでに処理できる完成済みの機能として捉えることはできません。

Code：ファイルに加えて、実際に使える小さなツールを届ける

文書は物事の説明に、表はデータの整理や計算に、スライドは人への説明に向いています。しかし、繰り返し使えるツールが必要な仕事もあります。

Microsoft が Code に与えた役割は、一般の業務担当者がアプリ、トラッカー、ダッシュボード、自動化、ワークフローを自然言語で説明すると、Copilot が実装方法を選び、構築することです。成果物には、デスクトップに常駐するウィジェット、データを探索して異なる結果を比較できる対話型ダッシュボード、同僚に共有するクラウド上の社内アプリなどがあります。

公式画面には「地域別・ステージ別の営業パイプラインダッシュボードを作って」という具体的な依頼が示されています。営業パイプラインとは、見込み案件が最初の接触から成約に至るまでの進み具合です。静的な統計グラフを渡す場合と比べ、このようなツールには、チームが地域やステージごとに業務の状況を継続して確認できる価値があります。同じ業務上の問いに何度も答える必要があるとき、ツールは長く使う仕事の画面になり得ます。

Microsoft はこれを、文書、表、プレゼンテーションに続く、知識労働の「第四の」成果物と呼んでいます。特定の問題のために作る小さなソリューションです。この機能が注目に値するのもこの点です。業務担当者は、すべての要件を既存ソフトウェアの決まった機能に押し込める必要がなくなり、繰り返し作業の一部を自分たちのツールにできるかもしれません。ただし、これは製品の方向性であり、個々のツールを安定して実用に供せるかは、データ接続、実装の品質、実行条件に左右されます。

Code は GitHub Copilot と同じ基盤技術を使います。Microsoft は引き続き GitHub Copilot をプロの開発者の日常業務向けツールと位置付けつつ、Copilot プラットフォームとの連携も強化します。両者は想定する利用者と、仕事を始める入口が異なります。

作った後は、どこで動かすのか

この部分が「コードが生成された」状態と「チームが実際に使える」状態の距離を決めます。チャット画面で提示されたプログラムにも、実行環境、データ接続、アクセス制御、共有方法が必要です。

同時に発表された Copilot Managed Runtime は、これらを担うためのものです。Runtime はプログラムが実際に動く環境、Managed はその実行基盤をプラットフォーム側が管理することを意味します。Microsoft によると、企業の Microsoft 365 環境内でアプリを動かし、IT 部門が管理する一方、利用者は同僚に共有したり、リアルタイムのデータにつないだり、さまざまな場所からアクセスしたりできます。

Code はサンドボックス環境で動作し、企業のテナント内でホストすることもできます。「サンドボックス」はプログラムが活動できる範囲を制限する隔離環境、「テナント」は Microsoft のクラウドサービス内にある組織専用の管理領域です。Microsoft IQ が構築に必要な仕事のコンテキストを提供し、プラグインも同期されます。業務担当者が要件を説明し、AI がツールを構築する一方、企業はそのツールがどこで動き、どのデータに触れるかを管理できる、という組み合わせです。

Managed Runtime は Cowork、Code、Copilot Studio で構築したアプリに対応し、サードパーティーやプロの開発者にも開かれています。現在はプレビュー段階です。今回の発表は、コードを書く入力欄を増やすと同時に、アプリを動かす共通基盤も整えようとしています。

Autopilot：仕事を覚え、継続して前に進める

Cowork が委任されたタスクの成果を届けることに重点を置くのに対し、Autopilot は役割を継続して担うことを重視します。以前は Scout と呼ばれていました。Microsoft が説明する使い方は、名前、役割、目標を与え、チャンネルを継続的に確認し、議論をフォローし、定期タスクを実行させるというものです。数日後にプロジェクトの続きを進めることも想定されており、その都度新しいプロンプトを待つ必要はありません。

発表では、サプライヤー評価が一連の例として挙げられています。評価の実施には、日程を決め、そこから逆算して準備し、会議を開催し、会議後の事項をフォローし、関係者に進捗を確認する必要があります。Microsoft は Autopilot に、評価用テンプレートの生成にとどまらず、この全体の流れを担わせたいと考えています。

クラウドでのホスティング、記憶、独立したワークスペースが必要なのもこのためです。仕事は複数の対話、異なるアプリ、異なる時間をまたぎます。人がパソコンを離れてもプロセスを続け、数日後に戻ったときには、どこまで進んでいたかを把握している必要があります。

Microsoft の説明では、Autopilot は企業のテナント内に専用の ID、記憶、コンピューター、ワークスペースを持ち、Microsoft IQ を業務背景の基盤として使います。Teams、Outlook、チャット、チャンネル、文書など、チームが普段使う場所に現れ、同僚を呼ぶように @ で呼びかけられます。

特に重要なのは「専用の ID」です。継続的に行動し、資料にアクセスし、担当者をフォローする Agent には、権限を付与できることと、何をしたかを組織が追跡できることが必要です。Microsoft は権限、監査、ガバナンスをこの機能に組み込み、目標と行動範囲は利用者が設定する形にしています。

利用者も、委任する際には「何を完了させるか」と「何をしてよいか」を明確にする必要があります。例えばサプライヤー評価では、資料の整理だけを求めるのか、関係者に連絡して日程調整を進めることまで認めるのかで、Agent の責任範囲が大きく変わります。長期間動くタスクには、「これをやっておいて」という一言より、このような仕事の取り決めが適しています。

Autopilot の提供状況は、引き続きプライベートプレビューの拡大段階です。上で紹介したのは Microsoft が計画・説明している機能であり、すべての契約者がサプライヤー評価の全工程を任せられるようになったとは判断できません。

四つの働き方を並べると、違いがはっきりします。

• Chat：今の問いに対する答え、説明、初稿を返し、利用者とのやり取りを続けます。
• Cowork：顧客向けブリーフィング資料一式など、明確なタスクの完成した成果を返します。
• Code：業務ダッシュボードなど、実行できて繰り返し使えるツールを返します。
• Autopilot：複数日にわたる評価のフォローなど、目標に沿って仕事を継続的に進めます。

Home はこれらの仕事の出発点であり、Chat と同列の別モデルではありません。モデル選択の Auto も Autopilot とは異なります。Auto は依頼に応じてモデルを選び、Autopilot は仕事を継続して実行する Agent です。

会社の業務を、どう理解するのか

これらの機能を本当につなぐには、もう一つ解決すべき問題があります。AI が文章を書けるからといって、その会社の顧客、指標、業務プロセスを知っているとは限りません。

Microsoft は、この企業の背景情報の層を Microsoft IQ と呼んでいます。企業の知識と業務をつなぐコンテキストの基盤と考えると分かりやすいでしょう。Copilot やほかの Agent が、組織に関係する情報を使いながら、企業の権限とガバナンスの制約の下で働くためのものです。

その中の Fabric IQ は、企業データの背景情報を Copilot に取り込みます。発表では、Power BI の 2,000 万以上のセマンティックモデルに言及しています。ここでいう「セマンティックモデル」は 2,000 万以上の大規模言語モデルという意味ではありません。異なる表同士をどう結び付けるか、ある指標をどう定義するかなど、業務データ、指標、関係を整理するためのデータモデルです。この数字は関連するデータモデルの規模を示しており、各企業がすべてのモデルのデータを自動的に入手できるという意味ではありません。

発表時点で、Fabric IQ の Chat と Cowork への対応は一般提供されています。Code への統合は、その後 Frontier プログラムを通じて提供されます。

Dynamics 365 と Power Platform のデータやワークフローも接続され、発表後の一か月以内に順次パブリックプレビューを開始する予定です。Microsoft が示した例は、営業担当者による提案書の作成です。Copilot が取引履歴やサポートチケットなどの背景を文書に直接取り込めば、提案内容を顧客との過去の業務に結び付けられ、複数のアプリで情報を探して転記する手間を減らせます。

データに加えて、「どんな操作ができるか」も必要です。プラグインは Skills、コネクター、その他の機能を組み合わせ、Copilot が実行できるプロセスを広げます。新しいプラグインレジストリは、Microsoft、パートナー、企業が自作したプラグインを共通のカタログにまとめます。IT 部門が承認と管理を集約し、開発者は一度公開すれば、対応する複数の利用体験へと展開できます。

仕事の流れに沿って見ると、それぞれの役割は異なります。Microsoft IQ は業務の背景を提供し、プラグインは接続と操作の機能を提供し、Managed Runtime はアプリの実行を担い、企業の権限とガバナンスは全体を制約します。より強力なモデルを一つ加えるだけでは、こうした仕事の条件をすべて置き換えることはできません。

「働き続ける AI」に、別の料金体系が必要な理由

Microsoft は Copilot の料金を二つに分けています。

一つ目はユーザーサブスクリプションライセンスの USL です。ユーザーごとの月額料金で、Chat と Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams における日常的な Copilot 利用をカバーします。二つ目は従量課金の UBB です。Copilot Credits を消費し、Cowork、Code、Autopilot などの長時間稼働する機能や、Astra、Fable などの最先端モデルを利用します。公式の料金説明では、これらの UBB 機能も USL が前提であり、まずサブスクリプションライセンスが必要だと明記されています。

つまり、「Copilot を契約したこと」と「バックグラウンドの Agent を無制限に動かせること」は、それぞれ確認する必要があります。

日常的なタスクに Auto が向く理由

Microsoft は料金説明で、タスクによっては効果が「飽和する点」があると述べています。例えば議事録を要点にまとめるタスク自体には、最も強力なモデルが不要かもしれません。より強いモデルを使っても結果が明確に変わらなくなれば、計算への投入をさらに増やす価値は限られます。

Auto は各リクエストに求められる正確さ、速度、コストに応じて、モデルと推論の強度を選びます。推論の強度とは、簡単にいえば、モデルが回答前に問題を処理するために投入する計算量です。Microsoft はこの振り分けによって日常利用の固定サブスクリプション価格を支え、利用者が毎回モデルを選ぶ負担を減らしています。

利用者が手動でモデルを選ぶこともできます。料金説明には GPT-5.6、Sonnet 5 が挙げられ、Opus 5 などの新しいモデルも利用上限付きで組み込むとされています。サブスクリプションには引き続きフェアユースや各種の利用上限があります。利用量の多いユーザーは上限に近づくと通知を受け、追加料金なしで Auto に戻るか、Credits に切り替えるかを選べます。固定サブスクリプションは、すべてのモデルをあらゆる推論強度で無制限に使えるという意味ではありません。

長時間働く Agent は事情が異なります。数時間続く一つのタスクで、コンテキストを繰り返し処理し、ツールを呼び出し、プログラムを実行することがあり、コストはモデル、資料の規模、ツール、実行時間に左右されます。Microsoft はこうした仕事を UBB で扱い、利用者がタスクの価値に合わせてモデルと投入量を選べる余地を残しています。

公式のコスト比較図から分かること

Microsoft は、「日常利用はサブスクリプション、高度なタスクは従量課金」という組み合わせを推す理由として、コスト比較図も示しています。

日常ユーザー向けの 15 タスクの組み合わせでは、図に示された金額は Copilot Auto が 30 ドル、Claude Opus 5 が 84 ドル、ChatGPT GPT-5.6 Sol が 38 ドルです。

上級ユーザー向けは、20 の日常タスクに 5 つの複雑な長時間タスクを加えた構成です。Opus 5 を使う Copilot と Cowork の組み合わせは 73 ドルで、Claude と Cowork の 149 ドルと比較されています。GPT-5.6 Sol を使う Copilot と Cowork は 69 ドルで、ChatGPT と Work の 80 ドルとの比較です。

この図を読むうえで判断に最も影響するのは、計算方法です。Microsoft の内部分析は、二組、計 40 個のプロンプトを使い、それぞれ 10 回テストしています。Copilot の日常タスクは Auto、競合製品は図に記載されたモデルを使用し、一部のアプリのタスクでは推論設定も異なります。Copilot のコストはサブスクリプションの定価と Cowork の変動料金、競合のコストは公開価格と API 価格に基づいてモデル化されており、割引、キャンペーン、個別交渉価格は除外されています。

したがって、この図が支えるのは、特定のタスク構成と料金の前提の下での Microsoft のコストに関する主張です。Copilot に移ればすべてのユーザーが同じ差額を得られることを証明しているわけではなく、三社の出力品質が完全に同等だと判断できるだけの結果も示していません。各棒の差には、モデルの振り分けや課金方法の違いも含まれるため、合計額だけでどのモデルが安いかを判断することはできません。

企業にとってより役立つ比較方法は、自社の実際のタスクで総支出と使える成果を見ることです。日常的な要約が多ければ、サブスクリプションの対象範囲が重要になります。長時間タスクが多ければ、各実行で消費するクレジットと、返ってきた成果に使い続ける価値があるかを併せて見る必要があります。

課金はどこで有効にし、誰が管理するのか

料金説明では、企業向け UBB サービスは標準で無効になっていると明記されています。管理者が Microsoft 365 管理センターで支出ポリシーを作成するまでは、課金は始まりません。画面に機能が表示されていても、企業が従業員による利用と支払いを承認したとは限りません。

管理者はテナントとユーザーグループの予算を設定し、グループポリシー内で個人の上限を定め、しきい値の通知や追加クレジットの申請を設定できます。支出を対応する Azure サブスクリプションやリソースグループに割り当てることもできます。レポートはユーザー、グループ、ワークロード、ポリシー、支払い方法ごとに分けられ、費用を担当チームに対応付けられます。

Microsoft は、AI の支出と業務価値を継続して管理するこの方法を FinOps for AI と呼んでいます。今回の拡張には、Code と Managed Runtime のコスト管理、API を使った支出ポリシーの一括管理、既存の承認フローへのクレジット申請の組み込み、Cowork のどの利用場面でクレジットを消費し、どんな成果が生まれたかの確認が含まれます。管理者はユーザーグループごとにモデルファミリーを制限することもでき、Auto が選ぶ範囲もその設定の影響を受けます。詳細な料金説明によれば、このモデル管理はまず Cowork に導入され、その後ほかのワークロードへ拡大されます。

利用者自身も Copilot で使用済みクレジット、残りのクレジット、履歴を確認できます。AI に多くの仕事を任せると同時に、その仕事が予算をどう消費するかも見えるようにする必要があります。

何が使えて、何がまだプレビューなのか

今回の更新は段階的に提供されます。発表で示された状況は次のとおりです。

• Home と Code：Frontier の早期アクセスプログラムを通じて順次提供されます。Code は発表月の月末に Frontier に入り、その後数週間で対象を広げる予定です。Microsoft 365 Premium と Pro の契約者向けプレビューは、その年の後半に予定されています。
• Autopilot：発表月の月末にプライベートプレビューを拡大する予定で、全面的な一般提供ではありません。
• Copilot Managed Runtime：すでにプレビューに入っています。
• Fabric IQ：Chat、Cowork では一般提供済みです。Code への統合は、その後 Frontier で提供されます。
• Dynamics 365 と Power Platform のコンテキスト接続：発表後一か月以内に順次パブリックプレビューを開始します。プラグインレジストリも展開が始まっており、その後数週間で対応する各入口において一般提供される予定です。

Microsoft は、さらに先回りして仕事を支援する二つの体験も予告しています。

一つ目は Today です。Home に表示され、メール、予定表、Teams の議論、会議、タスクをまとめ、見逃したこと、今すぐ対応すべきこと、後回しにできることを知らせます。さらに、利用者が修正するための下書き、日程変更の提案、背景情報を添えて送信を待つフォローアップメッセージなど、仕事を先に準備します。この「先に準備しておき、人が引き継ぐ」体験は、次にすべきことを探す時間も減らします。

Today は発表の翌月に Copilot のプライベートプレビューに入り、その後 Outlook と Teams にも展開される予定です。

二つ目は Teams の @Copilot です。チャンネル、グループチャット、会議の共有コンテキストと権限に基づき、チーム全体を支援します。例えば、ある製品の判断をなぜ当時そう決めたのかと尋ねると、議論の背景を集められます。その判断が製造、パッケージ、発売時期に影響する場合には、依存関係、担当者、未解決の課題、決定事項をまとめ、部門横断のレビューを準備することも提案できます。この機能も、発表月の月末にプライベートプレビューに入る予定です。

この二つの体験を Autopilot と併せて見ると、Microsoft の目指す方向が分かります。AI は組織の仕事により早い段階から参加し、何を先に処理すべきかを人が決めるのを助けるとともに、その後の実行や協働も担い始めています。

一般の利用者にとって注目すべきなのは、成果が実際のファイルやチームのプロセスに直接つながるかどうかです。業務チームにとっては、繰り返し必要な操作を再利用できるツールにできるか。企業の IT 部門にとっては、継続して稼働するアプリや Agent を、明確な権限と予算の範囲内で動かせるかです。新しい Copilot は、これらの問題を一つの製品体系にまとめています。本当の検証は今後、具体的な業務で使い続ける中で行われることになります。