Copilotは「いろいろできる」けど「ワクワクしない」理由

11月と12月で「レビュー技法」の研修を5回行いました。
オンラインが多かったですが、岩手、福岡、東京、宮城、そして今回の名古屋と結構固まって行われました。

それぞれの研修は微妙に異なる特徴がありますが、今回の名古屋のIT企業では生成AIツールをCopilotで実施することになりました。
Copilotも進化していることを改めて感じました。

テキスト生成に関しては、ChatGPTやGeminiと比較してもほとんど遜色ないレベルです。実務での使用に十分耐えうる品質だと感じました。
ただ、SVG形式の図解についてはClaudeに、RAGツールとしてNotebookLMの代替はまだ難しいという印象です。

とはいえ、SVGプレビュー機能は搭載されていますし、CopilotNotebookでRAGツールも健在です。
画像生成も地味に進化しており、一つのサービスで生成AIをカバーできる率はなかなか高いと感じました。

ここまで書くとCopilotの評価は高そうに見えるのですが、実は私自身、なぜかワクワクしないのです。
積極的にCopilotを優先的に追いかけようという気持ちになれない自分がいます。

理由を考えてみると、それは実装の遅さだけでなく「なんでもしようとする生成AIカバー率」とにある気がします。
これはマーケティングの世界でもよく言われることですが、なんでもやろうとすると、かえって魅力が伝わらなくなってしまいます。

特に生成AIのような競争が激しい領域では、独自の特徴がないと語られることすらないのです。
Copilotは独自のLLMを持っていません。GPTベースのLLMを使っているようで、そのため独自性を出しにくいのかもしれません。

私の印象では、Copilotは大企業で使われているケースが多いように感じます。
実際、私が対応する研修でも、大企業の個別研修では今のところCopilotが多く選ばれています。

これは「最新の尖った」サービスよりも、「枯れた安定」したサービスを重視しないといけないからだと思います。
Copilotの強みは、現状のMS製品との親和性にあり、その点で選択肢としては大切な存在です。法人版は学習もされません。

「画像がスゴイ」「動画がスゴイ」と言うよりも、今の業務に役立っているかを重視する。これは今のGPT5.2のコンセプトでもあります。
Copilotはワクワクしないのですが、安定性と実用性のニーズに応える存在として、これからも追っていこうと思いました。

研修が終わった後、木曜の研修のために大阪に移動をしました。
自宅でリモートでの1日研修が終わった後に、次の仕事へと意識を切り替える難しさを改めて感じています。