Copilotは本業で使えないのか？──「仕様書をまたぐ仕事」で答えがブレる本当の理由と、Work IQの限界

社内資料を検索して答えるAIは、一般にRAGという仕組みで動いています。RAGとは、検索で拾った資料の一部をAIに読ませる方式のこと。イメージは、バインダーと切り抜きです。質問のたびに、何十冊ものバインダーから「関係ありそうなところ」をハサミで切り抜いて机に並べ、「これを全部読んで答えて」とまとめてAIに渡します。

1冊の中の1か所を引く質問なら、切り抜きは1枚で済むので答えはブレません。問題は、複数の仕様書をまたぐ質問です。

• 拾われる切り抜きが、言い回しが少し変わるだけで入れ替わる
• 「Aの条件はBの別表を参照」「どれが最新版か」といった関係が、切り抜いた瞬間に切れる
• AIが断片をつなぎ直して答えを組み立てる。そのつなぎ方が、毎回少しずつ変わる

だから聞くたびに答えが変わり、もっともらしいけれどどこか違う、という状態になります。Copilotを替えても、同じ仕組みで動く限り同じことが起きます。

Work IQは、Microsoftが2025年11月の「Ignite」で発表した、Microsoft 365 Copilotの裏側で働く「仕事を理解するための土台」です。Copilotの後ろに控える「仕事の事情通」だと思ってください。中身は3つの要素で説明されています。

• データ：メール、ファイル、会議、チャット
• 記憶：その人の好みや習慣、仕事の進め方、人とのつながり
• 推論：それらを踏まえて、次の一手まで提案する

2026年の6〜7月にかけて、チャット画面の「職場／Web」の切り替えはWork IQのスイッチひとつにまとまり、最初からオンの状態で社内のデータとWebをあわせて答える形になりました。見る権限のない資料は使わない、というアクセス権限もこれまでどおり守られます。正直、よくできた設計です。

その上で、線を1つ引いておきます。Work IQがつかむのは「仕事の流れ」で、資料の中身の並べ替えではないということ。ファイルも使いますが、御社の仕様書の束を設計の手順に合わせて「どれとどれがつながっているか」まで整理し直すものではありません。

資料のフォーマットが会社ごとにバラバラだから、というのもあります。でも理由はそれ「だけ」ではありません。同じ資料でも、使う業務によって必要なつながりが変わるのです。

もう1つ、よくある誤解があります。AIに渡す情報は、多いほど賢くなるわけではないということ。断片を並べるほど、AIがつなぎ方を推測する余地が増えて答えはブレます。効くのは、必要な最小限を、つながりを保ったまま渡すことです。

その「最小限」と「つながり」を決められるのは、業務を知っている側だけ。これは外から来た私たちも同じで、業務を聞かないうちは整理の正解は私にもわかりません。だから最初にやるのは、資料を見るより業務を聞くことです。

GembaShiftの「社内ナレッジAI」は、ここを突き詰めたサービスです。資料の形式ごとに読み取り方を変え、「Aの条件はBを参照、Bの定義はCの別表」というつながりを、AIに渡す前に機械で組み立てておきます。

答えには文書・版・位置の根拠をひも付け、根拠がなければ「答えられない」と返す。大手自動車関連企業の設計部門でも、実データをお預かりした実証を重ねてきました。効いているのはAIの賢さより、「どの業務で、どの資料のどこを、何とつなげて渡すか」というやり方のほうです。

一方で、決まった仕事ならCopilotのままで十分。一般的な方法で足りる用途は、正直にそうお伝えしています。ご相談のあとで、御社の資料をそのまま渡していただくだけで実測を見られる無償トライアルも選べます。

• どの資料の、どこを見て
• 何を取ってきて
• 何に使っているか

もう1つ、手元のCopilotでできる確かめ方があります。同じ質問を言い回しだけ変えて3回聞き、答えと出典の資料名がそろうかを見る。毎回ちがう資料が出てくるなら、切り抜きが入れ替わっているサインです。私も精度を見るときは1回の答えで判断せず、何度か投げてそろうかを必ず見ます。

「便利だけど、本業には使えないね」で、AIの評価を決めてしまわないでほしい。限界に見えたのは、AIではなく渡し方のほうでした。整理すれば、AIは本業で最強の道具になります。