Copilotは進化しました！今までのように、単に質問に答えてくれる便利ツールではなく、一緒に仕事を進める”Coworker(同僚)”に近い存在になりつつあります。
そのためには、ただデータにアクセスできるだけでは、AIが“同僚”のように働くことはできません。今どんなプロジェクトに関わっていて、誰とやり取りしながら、どんな情報をもとに仕事が進んでいるのか。こうした「仕事の流れ」を理解して、はじめて実務の中で意味のあるサポートができるようになります！
2026年3月、MicrosoftはAnthropicとの協業により「Copilot Cowork」を発表しました。
Microsoft 365 CopilotのWave3アップデートの中核となる新機能です。
Copilot Cowork とは？
これまでのCopilotは、ユーザーが1つ指示を出すと、1つの回答を返す「1問1答型」のアシスタントでした。Word内での文章校正、Excelでのグラフ作成、Outlookでのメールの下書きなど、各アプリの中で完結する単発タスクが中心でした。しかし、Copilot Coworkでは、この構造を根本から変えます。
動作モデル：1問1答 → マルチステップ
アプリ範囲：各アプリ内で完結 → Outlook/Teams/Word/Excel/PowerPoint等を横断
実行方式：ユーザーが都度指示 → バックグラウンドで自律実行
ユーザー制御：毎回手動で承認 → チェックポイントで確認/方向修正が可能
成果物：テキスト回答/単一ファイル → 複数ファイル/メール送信/スケジュール調整など
つまり、Copilot Coworkは
「質問に答えるアシスタント」から「仕事を任せられる同僚」への進化なのです！
Copilot Coworkの頭脳「Work IQ」とは？
Microsoft 365 CopilotとAIエージェントが「あなたの仕事の文脈」を理解するための知能基盤
下記のような三層構造となっている。
※OpenAI/AnthropicはWork IQが利用する LLM(大規模言語モデル)の提供元です。
Work IQはこれらのモデルの上に構築された知能基盤です。
【データ層】 どんな情報を扱うのか
Microsoft 365 (メール・ファイル・会議・チャット)、Dynamics 365、Power Apps のデータに加え、Copilot コネクタを利用することで Microsoft以外の業務システムや基幹アプリからのデータも取り込めます。構造化/非構造化を問わず、組織内外の幅広いデータを活用するための基盤です。
【コンテキスト層】 どう理解するのか
①メモリ（ユーザー最適化）
ユーザーごとにCopilotの応答を最適化する仕組みで、「明示的メモリ」と「暗黙的メモリ」で構成されます。明示的メモリは、カスタム指示や保存された記憶など、ユーザー自身の操作で設定されます。暗黙的メモリは、チャット履歴からユーザーの行動や嗜好を推測して自動的に蓄積され、利用が進むほどパーソナライズされた応答が可能になります。
②セマンティック インデックス（意味ベース検索）
キーワードの一致だけでなく、意味に基づいてデータを検索できる仕組みです。これにより業務コンテキストの理解度が向上します。Copilotコネクタ経由で取り込まれたデータも対象となり、アクセス権や機密ラベルなど既存のセキュリティ・ガバナンスは維持されます。
③ビジネス理解（オントロジーと用語集）
Dataverse上の Power Apps / Dynamics 365 データに対して、オントロジーと用語集によるセマンティック理解レイヤーを追加しています。これにより、Copilotは業務プロセスやエンティティ間の関係性を専門的に理解できるようになります。
※オントロジー＝ビジネス上の概念や関係性を、人間にもAIにも理解できる形で定義した”意味の地図”
※用語集＝組織内で使われるビジネス用語の定義・同義語を統一的にまとめた辞書
【スキル＆ツール層】 どう行動するのか
①スキル（何をすべきかの定義）
会議のスケジュール設定、外部データの検索・取得、議事録へのアクセスなど、特定のタスクを高速かつ正確に実行するための指示セットです。Microsoftにより継続的に追加・拡張されており、お客様自身がカスタムスキルを追加することも可能です。
②ツール（実際の実行手段）
スキルが定義した意図を実際のアクションとして実行する仕組みです。MCPサーバー、API、プラグイン、エージェントフローなどの形態があり、Copilotはこれらを組み合わせてデータの検索・取得・推論・実行を行います。
※WorkIQは、必要に応じて、FoundryIQ、FabricIQを呼び出して利用します。
セキュリティ・ガバナンス
責任あるAIの原則 (Responsible AI)
・公平性：すべての人を公平に扱うこと
・信頼性と安全性：予期しない状況でも、重大な誤作動や危険を起こさない設計であること
・プライバシーとセキュリティ：不正アクセスや情報漏えいを防ぐこと
・包括性：できるだけ多くの人が利用できること
・透明性：AIがどのように判断したのかを、人が理解できるようにすること
・説明責任：AIの判断や結果について、人間が責任を持つこと
エンタープライズデータ保護(EDP)
・保存したデータや転送中のデータも全て暗号化されます。
・使用したデータが公開される事はありません。
・ユーザーがアクセスできないファイルにはCopilotもアクセスできません。
・ユーザーが入力したデータはモデルの学習には利用されません。
・セキュリティと著作権のリスクから保護されます。
・Purviewを利用する事で、ログ収集、監査が可能
・AnthropicはMicrosoftのサブプロセッサーとして動作(DPA＝データ処理契約に準拠)
Coworkの思考フロー
ユーザーの指示を受け取り「計画 → タスク分解 → スキル実行 → 検証 → 納品」のループを自律的に回しながら、複雑な仕事を一つずつ確実に仕上げていくエージェント型ワークフロー
①指示する
ー自然言語(16,000文字以内)でやりたい事を伝える
②計画/実行をする
ータスクをステップに分解
ー必要なビルトインスキルを選択し、順番に処理
ー方向修正/一時停止が可能
ー追加指示はキューイングされ順番に処理
ーCoworkから質問がある場合は選択肢が提示される
③承認する
ー取り消せないアクションの前に承認を求められる
④成果物の確認
ー完成したファイル・送信済みメール等が会話内に表示される
※成果物は[OneDriveの/Documents/Cowork/sessions/]配下に保存されます。
ビルトインスキル
チャットで返答するだけでなく、業務を実行するために持っているアプリ操作能力
ドキュメント作成系：Word / Excel / PowerPoint / PDF
コミュニケーション系：Email / Communications / Adaptive Cards
カレンダー＆会議系：Scheduling / Calendar Management / Meetings / Daily Briefing
検索＆調査系：Enterprise Search / Deep Research
※Microsoft製品以外のアプリケーションは操作不可
カスタムスキル：Coworkに対する追加のコンテキストと指示。操作アプリを追加するものではない
OneDriveの/Documents/Cowork/Skills/xxx/SKILL.md ※xxx単位でスキルを分ける
— サンプル —
name: tech-blog-draft
description: 技術ブログや SNS（X / LinkedIn）投稿のドラフトを作成する
—# 技術ブログ / SNS 投稿ドラフト作成スキル
## 指示
1. ユーザーが指定したテーマについて Deep Research で最新情報を収集する
2. 投稿先に応じてフォーマットを変える：
– **X（Twitter）向け**：140文字以内、ハッシュタグ2〜3個、絵文字を適度に使用
3. 共通ルール：
– 技術的に正確であること
– 読者が「役に立った」と感じる具体的な情報を含める
– 出典が必要な情報には参考 URL を付記する
4. Word ファイルとして保存する。ファイル名は「[投稿先]_draft_YYYYMMDD.docx」とする
※最大20個のカスタムスキルを作成できます。
※1つのファイルサイズは、最大1MB以内
[利用のための諸条件]
・利用モデルは、Claude Sonnet/Opus
・プロンプトは、16,000文字まで
・添付ファイルは、200MBまで
・ローカルファイルの読み込み、編集は不可
・OneDrive＆SharePoint上のファイル削除は不可
・ユーザーがアクセス権をもっていても暗号化されたファイルへのアクセスは不可
・セッション間でコンテキストは引き継がれません
ネットワーク要件として、下記を通す必要があります。
「Microsoft365のURLとIPアドレスの範囲」
「*.cloud.microsoft」「*.office.com」
加えて、Copilot固有の追加エンドポイント
「copilot.microsoft.com」「*.copilot.microsoft.com」
「*.bing.com」「*.bingapis.com」
「challenges.cloudflare.com」
※WebSocket(WSS)接続が必須です。TLSインスペクションやプロキシの
タイムアウト設定により接続が阻害される場合があります。
