長文処理や推論の深さ、精度の向上など、“賢さ”が格段に強化された印象で、SNSや技術系サイトではすでに「物語生成がヤバい」「コーディングが別次元」といった話題でもちきりです。

でも、私が本当に期待しているのは、ChatGPT-5そのものではなく、毎日の業務ツールとして使っているMicrosoft Office版のCopilotなんです。

Copilotの現状：正直、まだ「まだまだ」でしかない

Word

文章校正を頼んでも、「ちょっとよくなった？」というレベル。意図に沿わない方向にぶれがちで、結局ChatGPT経由で貼り付け直す手間が…。

Excel

関数提案は的外れが多く、複雑な式ではほぼお手上げ。相当わかりやすい構成のデータでないと分析らしいこともできません。

Outlook

受信メールの文脈まで踏まえた自然な返信支援はまだ実用レベルには達していません。

PowerPoint

「資料作成が一発で生成できる」と聞いていたのに、実際はレイアウトも構成もうーん…という出来。むしろ自分で作るほうが早いことも。

つまり、有料版のCopilotでこれですから、期待していた日常業務の効率化にはまだ遠いなと感じています。

今朝触ったGPT-5：それでも希望は見えてきた

実際にGPT-5を少し触ってみると、まるで“o4の親しみやすさ”と“o3の正確さ”が融合したような応答品質。

しかも、Zennの性能評価でも以下の点で大幅な進化が報告されています：

• リアルタイムルーター：質問内容に応じて「高速モード⇄深い推論モード」を自動切替

• ハルシネーション45％減少：事実性と信頼性の大幅向上

• モデル展開：gpt-5、mini、nanoと用途に合わせた選別が可能

特に「必要なときに必要なだけ考える」リアクティブな推論モードは、これまでのCopilotには通じなかった“適材適所の回答”を得られる布石になりそうです。

GPT-5搭載Copilotで“劇的に改善”してほしい4つのこと

1. Wordの文章校正精度向上
   　長文の意図や文脈を理解して、一貫性のある提案を。

2. Excelの関数提案精度向上
   　複雑な条件式や、AI向けに構成していないデータの正確な分析。

3. Outlookでの自然なメール返信
   　背景ややり取りの流れを踏まえた柔軟な文章提案。

4. PowerPointの実用的な資料生成
   　構成・フォーマット・文章すべてで整ったスライド。（他社AIでは既に優秀な例もあるので頑張ってほしい！）

管理面でも“一本化”メリットは大きい

CopilotはMicrosoft 365の管理画面から使用状況を可視化できるのが強み。

▲Microsoft 365 Copilotの管理画面では、こんな風にどのアプリでどのように活用されているか等が一目瞭然

したがって、GPT-5相当の性能がOfficeアプリに統合されるなら、

• セキュリティ面で安心（Microsoftエコシステム内にデータ完結）

• ツール切り替えが不要（ChatGPTとの併用が減る）

• 管理者による利用状況の把握が可能

といった、企業側がAI導入の判断材料にできる“使えるAI”になる可能性があります。

まとめ：期待と現実の折り合いを見つけたい

現状のCopilotには正直「イライラするレベル」の結果も多々あり、はっきりいってChatGPTがメイン。Copilotは時折性能が良くなっていないか確認するだけの状態で、お金を捨てているような状況（恐ろしいことに、企業向けCopilotは月単位ではなく年単位契約…）。

ただ今回、GPT-5発表当日から（実は数日前から）CopilotでもGPT-5モデルが利用可能になり、Officeアプリのモデルも切り替わっているらしいです。

▲ Copilotのモード変更ダイアログに「Smart（GPT-5）」が追加されました！！

早い段階でo4やo3が使えていれば評価は変わったかもしれませんが、ようやく「GPT-5」が搭載されて「使えるようになってきた」段階だと思っています。

ただ、Microsoftは詰めが甘い部分もあると認識しているので、期待しすぎず、でも進化は見逃さない——そんな距離感で見守っていきたいと思います。

とはいえ、もしChatGPTやGeminiの進化をキャッチアップできなければ、Copilotを切るだけでなく、OfficeからGoogle Workspaceへの完全移行も選択肢に入るかもしれません。

実際、オンライン共同編集の使い勝手ではGoogleが優秀ですし…。

すでに乗り換えられた方がいれば、ぜひコメントで経験談を教えていただけると嬉しいです！

本日（2025年3月27日）、東京ビッグサイトで開催されたMicrosoft AI Tour Tokyoに参加してきました。

世界中を巡るこのAI Tour。マイクロソフトのCEOであるサティア・ナデラ氏が基調講演を行うということで、イベント案内メールをもらってすぐに登録を行ったのでした。

朝10時過ぎに始まる基調講演。案内されたメールには、前日午後にビッグサイトで受付が行われるということで、きちんと座って聞くためにも前日受付を済ませたかったのですが、都心ならまだしもそのためだけに仕事を抜け出してビッグサイトに行くのはちょっと…

ということで、少し早めの9時前にビッグサイトへ到着。延々とビッグサイト内を歩いて、一番端っこの東7ホールへ。すでに多くの人が朝イチのセッションを聞いていてちょっと焦りますが、基調講演を行うステージはまだ誰もおらず、当日入場で全然問題ありませんでした。

基調講演

ナデラCEOの基調講演がこちら。

ポイントは次のとおり。

• マイクロソフトのミッション: 世界中のすべての人々と組織がより多くのことを達成できるようにすること [00:26], [08:11]。
• 日本の重要性: マイクロソフトにとって日本は非常に重要な場所であり、日本での47年の活動に感謝を述べています [02:06], [02:25]。
• AI時代のプラットフォーム:
• コパイロット: AIのUIとして、日常のアプリケーションやブラウザに統合され、ユーザーの作業を支援します [10:07], [10:16]。
• AIスタック: 開発者がAIアプリケーションを構築するための包括的なプラットフォームを提供します [25:53]。
• コパイロットデバイス: エッジでのAI利用を可能にし、新しい種類のアプリケーションをサポートします [36:09]。
• 信頼性: AI技術の進展に伴い、信頼性の高いAIシステムを構築するための取り組みが不可欠であると強調しています [38:43]。
• 量子コンピューティング: 量子コンピューターの開発における最新の進捗状況を紹介し、将来の可能性について語っています [01:41:31]。
• 日本のイノベーション: 日本におけるAIの活用事例を紹介し、日本市場への期待を示しています [33:57]。

単にMicrosoftのAIであるCopilotを使っているだけだと他社のChatGPTやGeminiに比べてイマイチだと思ってしまっていましたが、Microsoftとして全方位的にユーザーと組織に向けセキュアなAIを実装させるために遅いのさえ許容できれば、逆に総合力で勝るとも言えるので、今後のCopilotの進化に期待が持てました（実際、OpenAI社のo3が実装されたそうなので、以前よりも格段に良くなっているはず）。

その他セッション

ホール内には様々な講演が行われるステージやtheaterの他に、AMDや富士通といったパートナー企業が出展していて、それらを巡りたくなるような仕掛け（ブースにあるQRコードを10個集めると、マイクロソフト50周年記念の小さな景品が当たる巨大ガチャが回せる）もあって、ついつい色々と回ってしまいました。

そんな出展企業を巡りつつ、事前に公開されていたスケジュールから、AIエージェントの開発や社内展開事例といった講演を中心に聞いて回ったのでした。

すでにAIは試験的な導入というプロセスはとっくに終わり、文書の下書き作成やアイデア出しといったチャット機能というステージも超え、個別のエージェント作成という段階。そして今まさにエージェント同士が協業し、時にトラブルが起きた時は指揮的な動きをするエージェントが問題を把握して解決するというマルチえージェンんと、そしてその先にあるAGIへと向かうという動きがよく分かりました（つい先日はMANUSが超話題になりましたね）。

▲AIエージェントの方式。左に行くほど精度が高くかつ開発コストがかかる

事例として紹介されていたのがトヨタ自動車さんですが、すでに開発の中で９つのエージェントが動いていて（このエージェントも発表資料によれば一番費用がかかるけど性能がよく、かつブラックボックスになる部分が少ない、AI自体をチューニングする方法だそう）、今まで社内で蓄積された知識がAIを利用することで活用されているんだとか。

ただ、それらAIを活用するためにはデータ整備が必要で、データを整理するだけならまだしも文書化されていない暗黙知をいかにデータ化するかというのが課題だという話に思わず納得。

暗黙知をいかにスムーズにデータ化するか。そして現在動いている業務をどのようにAIが読み込みやすいようにするか。

逆に、それさえしっかりと準備しておけば今後AIが進化してもしっかりと活用できるということで、今自分が仕事の合間に試験的にやっているデータのJSON化というのは間違っていなかったんだなとちょっと自信が出ました。

ちょっと自信ができたのは良かったのですが、その先に待っているのは会社におけるAIに割けるリソースの差。事例として出ていたJALさんや日立さんのような超巨大企業であれば、AIで得られるリターンに比べたら投資費用も小さいと思えるでしょうし、実際にAIを作るのであればベンダーに開発依頼ができるので高性能なものができる。

▲日立さんのAI活用に向けたリソース例。エンジニアの中でも専門性が低めのLLM知識を有する方だけでも数千名レベルを養成する（と言われていたはず）のだとか。規模が違いすぎて、羨ましいやらハードル高くてストレス高そうで大変そうと思えるやら

それに比べて自分が勤めているような企業だとそこまでリソース（お金も人も）を割けないでしょうから、必然的に自分でなんでもやらないといけないということで、ちょっと悲しくなってしまいました。

とはいえ、AIでできる可能性の大きさは、まるでインターネットが広まった直後の熱気に近いものがあるので、できる範囲で活用してみようと思えました（幸い、直属上司がAIやITに好意的ですし）。

このような場を提供してくれたMicrosoftさんに感謝するとともに、できればまた今後も参加してみたいと思えるいいイベントでした。

こちらは講演されていたマイクロソフト本社に勤務されている（？）吉田さんの著書
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