Copilot(コパイロット) 活用の盲点とは？事例より重要なデータ整備の極意
目次
「高いライセンス料を払ってMicrosoft Copilot(コパイロット)を導入したのに、現場から『思ったような回答が返ってこない』『嘘をつく（ハルシネーション）』という声が上がっている……」
もし、あなたがDX推進室や経営企画の担当者で、このような悩みを抱えているなら、その原因はAIの性能ではなく、AIに参照させている「社内データ（ファイルサーバーの中身）」にあるかもしれません。
昨今、多くの企業が生成AIによる業務効率化を目指していますが、成功している企業とそうでない企業の差は、「AIが読みやすい形（検索可能な形式）でデータが整備されているか」という一点に集約されつつあります。これを無視して、どれほど高度なプロンプト（指示出し）研修を行っても、根本的な解決にはなりません。
本記事では、Copilot活用の盲点である「社内データの整備」に焦点を当て、マニュアル作成ツール「iTutor」を活用してその課題を解決する方法について解説します。
Copilot(コパイロット) 活用事例に見る「効果が出ない」根本原因
Copilot導入企業の多くが直面するのが、「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」というデータの原則です。これは、AIに入力・参照させるデータの質が悪ければ、出力される回答の質も悪くなるということを意味します。
活用事例を探す前に知るべき「社内サーバー」の現状
多くのDX担当者は、他社の「Copilot 活用」の事例を検索し、成功の秘訣を探ろうとします。しかし、成功事例の裏側には、必ずと言っていいほど「徹底されたデータクレンジング（データの掃除）」が存在します。
一度、自社のファイルサーバーやSharePointの状況を冷静に見直してみてください。以下のような状態になっていないでしょうか。
- ファイル名がバラバラ: 「20240101_マニュアル_最終版_修正2.docx」のようなファイルが散乱している。
- 形式が統一されていない: ある部署はWord、ある部署はExcel、別の部署はPowerPointでマニュアルを作成している。
- 画像だけのPDF: スキャンしただけのPDFファイルが多く、テキストデータが含まれていないためAIが内容を読めない。
- 属人化: 「〇〇さんに聞けばわかる」という前提で書かれており、主語や目的語（5W1H）が抜けている。
AIは「非構造化データ」が苦手
人間であれば、多少ファイル名が雑でも、文脈や過去の経緯から「これだろう」と推測してファイルを開くことができます。しかし、AIは論理的にデータを処理します。
整理されていないフォルダ、更新日が不明な古いファイル、表記揺れが激しいドキュメント群（非構造化データ）をそのままCopilotに参照させても、AIはどれが「正解」なのか判断できません。その結果、古い情報を回答したり、「情報が見つかりません」と返答したりすることになります。これが、現場の失望を招く「効果が出ない」根本原因です。
社内データ 整備こそがDX推進の第一歩
Copilotを「賢いアシスタント」に育てるためには、AIにとっての教科書、つまり「社内データ 整備」が不可欠です。しかし、単にファイルを整理整頓するだけでは不十分です。
「検索可能な形式化」とは何か
DX推進において重要なのは、業務プロセスを「検索可能な形式」に変換することです。
例えば、ベテラン社員の頭の中にしかない業務知識（暗黙知）は、AIには絶対にアクセスできません。また、口頭伝承やOJTだけで済ませている業務も同様です。これらを明文化し、テキストデータとして保存することが、AI活用の大前提となります。
さらに、AIが理解しやすい文章には特徴があります。
- 結論から書かれている
- 主語と述語が明確である
- 専門用語に依存しすぎず、平易な言葉で説明されている
これらの要素を満たした「標準化されたマニュアル」こそが、AIにとって最高の学習データとなります。
データクレンジングにかかる「時間」と「手間」の壁
しかし、ここで大きな課題が立ちはだかります。それは、既存の膨大な資料をすべて見直し、AI向けに書き直すには、莫大な時間と手間がかかるということです。
「通常業務で手一杯なのに、マニュアルの書き直しなんてできない」
「誰がそのコストを負担するのか」
こうした現場の反発により、社内データ 整備は後回しにされがちです。その結果、いつまでたってもCopilotの精度が上がらないという悪循環に陥ります。この「リソース不足」という壁を突破するために推奨されるのが、マニュアル作成ツール「iTutor」の活用です。
iTutor 活用で実現する「AI親和性の高い」マニュアル量産
iTutorは、普段のPC操作を行うだけで、自動的にマニュアルや動画コンテンツを作成できるツールです。このツールを「単なるマニュアル作成ソフト」としてではなく、「AIのためのデータ生成エンジン」として捉えることで、DX推進の景色は一変します。
1. 「全修正」は不要！まずは「暗黙知」の形式化を最優先に
データ整備と聞くと「過去のファイルをすべて作り直さなければならない」と考えがちですが、それは非効率です。Copilotが最も回答できずに困るのは、「そもそもドキュメント化されていない業務」についての質問です。
まずは、これまでマニュアルが存在しなかった業務や、ベテラン社員しか知らない複雑な手順をiTutorで可視化することに注力しましょう。
iTutorなら、対象の業務をPC上で一度操作するだけで、そのプロセスを記録します。
- 自動キャプチャ: クリックした箇所を自動で画像化します。
- 説明文の自動生成: 「〇〇ボタンをクリックします」といった説明文が自動入力されます。
これにより、手間をかけずに「AIが参照できる新しい正解データ」を社内サーバーに追加することができます。
2. 既存資料は「更新のタイミング」でiTutor化する
次に、既存のWordやExcelのマニュアルについてです。これらは無理に一気に作り直す必要はありません。業務フローが変わったり、年に一度の見直し時期が来たりした「更新」のタイミングで、iTutorによる作成に切り替えていくのが現実的です。
従来、WordやExcelでマニュアルを更新する場合、スクリーンショットを撮り直し、画像を貼り付け、レイアウトを調整する……という煩雑な作業が必要でした。iTutorであれば、操作するだけで最新の手順書が生成されるため、更新作業自体の効率も大幅に向上します。
結果として、無理なく徐々に、社内データが「フォーマットの統一された、AIが読みやすいデータ」へと新陳代謝していきます。
3. 動画とテキストのハイブリッド活用
iTutorの最大の特徴は、一度の操作記録から「文書マニュアル（Word/PDF/HTML）」と「動画マニュアル（MP4）」を同時に出力できる点です。
- 人間用: 動きで直感的に理解できる動画を見る。
- AI用: 動画と同時に生成された手順書のテキストデータを読み込む。
このように、人間にとってもAIにとっても最適なフォーマットを一度に生成できる点が、iTutorがDX推進担当者に支持される理由です。
Copilot × iTutorで加速する業務効率化
iTutorで作成された標準化されたマニュアル（データ）が蓄積されれば、Copilotのパフォーマンスは劇的に向上します。
DX推進室が目指すべき「自律型サポート環境」
Copilotに「〇〇システムの登録方法を教えて」と聞いたとき、iTutorで作成された正確な手順書が参照されれば、AIは以下のように回答できるようになります。
「〇〇システムの登録手順は以下の通りです。
1. 管理画面の『新規登録』をクリックします。
2. 必須項目を入力し……
詳細は、こちらの社内マニュアル（リンク）を確認してください。」
これにより、社内の問い合わせ対応数が激減し、社員が自己解決できる「自律型サポート環境」が構築されます。これこそが、DX推進室が目指すべき本来の姿です。
コストを「投資」に変える視点
Copilotの高いライセンス料金を「高いコスト」と感じるか、生産性を生む「投資」と感じるかは、この環境が作れるかどうかにかかっています。
iTutorの導入は、マニュアル作成時間を削減するだけでなく、Copilotという高額なエンジンの燃費を良くするための「ハイオクガソリン」を供給するようなものです。
AIが正確に動くための基盤（データ）を整備することは、一見遠回りに見えて、実は最も着実な企業変革のポイントとなります。
まとめ
Microsoft Copilotの活用事例から見えてくるのは、「魔法のようなAIも、参照するデータがなければただの箱である」という事実です。
- Copilot活用の成否は「社内データの質（整備状況）」で決まる。
- AIには「検索可能な形式」で「統一されたフォーマット」のデータが必要。
- iTutorを使えば、手間をかけずに「AIが読めるマニュアル」を量産できる。
- 全てを作り直すのではなく、未整備の業務や更新のタイミングでiTutorに置き換える。
Copilot導入の効果を最大化し、社内データの整備を現実的な工数で進めるために、まずはiTutorで「どれくらい簡単にデータが作れるか」を体験してみてください。
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