CATEGORY DIFFERENCE REPORT

チャット型生成AI と AIエージェント は、何が違うのか

同じ「AI」でも、答えを出して止まるものと、作業が終わるまで回り続けるものは別カテゴリである。既存の ChatGPT・Microsoft 365 Copilot を継続したまま、3つ目の役割として AIエージェント（Claude Code）を足す価値があるかを、カテゴリの差分から整理する。

想定読者 営業部門・非エンジニア 用途 社内説明・稟議の添付資料 建て付け 置き換えではなく3つ目の役割の追加 情報時点 2026年8月 作成日 2026年8月4日
TIME BACK
6.4 時間 / 週
McKinsey Global AI Survey 2026 ／ Slack Workforce Index Q1 2026
エージェントを本格運用している業務従事者1人あたりが取り戻している時間。他社実績であり自社の保証値ではない。
PRODUCTIVITY
66 %
PwC
AIエージェント利用で生産性向上を確認した組織の割合。半数以上がコスト削減も確認している。
生産性向上を確認66%
MINUTES
60 分 → 5 分
Claude Code業務自動化事例記事
会議後の議事録整理。仕組み化後は会議終了から5分以内に、整理済み議事録と担当者別TODO一覧ができている状態。
従来 60分
仕組み化後 5分
UPPER LIMIT
25 回 / 月
CIAOPS「M365 Copilot reasoning agents limits」
上限値 Microsoft 365 Copilot のエージェント（Researcher・Analyst 合算／1人あたり）で使える回数。達成値ではない。
HOW TO READ
左の3つは他社実績の数値で、すべて出典がある。自社の保証値ではないので、トライアルで自社の値を実測する。
情報時点 2026年8月。価格・機能は変更される場合がある。
01
LOOP

そもそもの違い：1往復で止まるか、完了までループするか

違いはAIの賢さではなく、AIが「答えを出して止まる」か「終わるまで回り続ける」かという動作の形にある。まずここを揃えないと、以降の話がすべて製品の好き嫌いに落ちてしまう。

比べるのは「ChatGPT vs Claude Code」ではなく、カテゴリ同士の差分

論点は製品の優劣ではない。「チャット型生成AI」というカテゴリと「AIエージェント」というカテゴリの間に、動作の形の差があるかどうかである。ChatGPT と Microsoft 365 Copilot は前者、Claude Code は後者の一例として扱う。

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比べるのは製品ではなくカテゴリ ／ 1往復で切れる直線 と 完了するまで閉じないループ CHAT TYPE チャット型生成AI ＝ 1往復で切れる直線 人がやる 質問する AIがやる 答えを出す 停止 AIの仕事はここで終わる 停止したあとに人がやること（点線＝人の作業） 答えを読む 画面から目で読む 資料に転記する コピーして貼り付ける 次の指示を出す 件数の分だけ繰り返す 人が動く回数 4 回 質問する・読む・転記する・次の指示を出す この4回はすべて人の手が動く AGENT TYPE AIエージェント ＝ 完了するまで閉じないループ 実行＝ファイルを開く・書く・保存する 完了するまで繰り返す この中に人は入らない AIが自分で回し続ける ① 手順を計画する ② 実行する ファイルを書いて保存 ③ 結果を確認する 見落としを自分で探す ④ ダメなら直す ①へ戻る 人が動く回数 2 回 目的を渡す・完了報告を確認する 差はAIの賢さではない。減るのは自分が動く回数 チャット型の答えの質は十分に高い。回答品質の比較ではない 人が動く回数 4 → 2（-2）

左は1往復で切れる直線。答えが出た時点で線が止まり、以降の枠はすべて人が動く工程になる。右は完了するまで閉じないループ。計画→実行→自己確認→修正の4工程を回り、4工程目から1工程目へ戻る線が引かれている。

出典: kino-code.com（ClaudeとClaude Codeの違い解説）／Qiita（Claude Codeとチャット型AIの違い解説）

この差はAIの賢さ（思考力・回答品質）の差ではない。チャット型の答えの質は十分に高く、思考そのものに大きな差はない。この違いで減るのは「自分が動く回数」である。
02
CAPABILITY

その差から生まれる3つの能力差（効くのは①）

動作の形の差は、業務では「手を動かせる／繰り返せる／自分で確認して直せる」の3点になって現れる。3つは同じ重みではなく、時間の削減に直結するのは①だけである。

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能力差は3点。業務インパクトが最大なのは ① 手を動かせる 能力 チャット型生成AI AIエージェント 業務インパクトの大きさ ① 手を動かせる 業務インパクト最大 × できない 画面に文字を出すだけ・反映は人がやる ◎ 得意 ファイルを開く・作る・書き換える・保存する 最大 最も時間を使っているのはAIの答えを読んで資料に転記する作業。①がそこを消す ② 繰り返せる △ 1件ずつ 1件ごとに人が指示（件数×手間） ◎ 得意 30件でも100件でも自分で回す 大 ③ 自分で直せる × 気づかない 人がチェックする ○ できる 結果を見て自己修正する 中 賢さ・思考力の差ではない 影響の大きさは相対的な目安。計測値ではない 原文にあるのは「最も大きいのは①」という順位のみ ◎ 得意 ／ ○ できる ／ △ 制限あり ／ × できない

3行それぞれでチャット型とエージェント型の担当範囲が変わる。右端のメーターは業務時間への影響の大きさで、①だけが枠を太くして最大の重みで置いてある。

3つを並列に説明すると論点がぼける。社内では①手を動かせるを主論点にし、②③はその補強として話す。ここでも比べているのは賢さ・思考力ではなく、動作の範囲である。
03
TRANSLATION

非エンジニアへの伝え方：たとえと、「使いやすい」の言い換え

差は知識量ではなく実行主体にある。ここを一言で伝えるためのたとえと、社内で議論が止まらない言い方を用意する。

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たとえ ／ 知識量は同じ。違うのは作るのが誰か、だけ チャット型 ＝ レシピを教えてくれる人 エージェント型 ＝ 実際に料理を作って出す人 料理の知識量 どちらも同水準 料理の知識量 どちらも同水準 同じ基準線 同じ基準線 AI レシピを渡す 人 材料をそろえる 人 自分で作る 違うのは作るのが誰か、だけ 人 注文する AI 実際に作る 人 味を確認する 生成AI ＝ プランを教えてくれるコンサルタント AIエージェント ＝ そのプランを受け取って仕事を片付ける社員 どちらも料理の知識は同じくらい持っている 違うのは実行する主体だけで、知識量の差ではない

両側の「料理の知識量」ゲージは同じ高さで、同じ基準線を通っている。どちらも料理の知識は同じくらい持っている。違うのは「作るのが誰か」だけ。

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「使いやすい」は2つの意味に分かれ、勝者が入れ替わる 「使いやすい」 同じ1語が 2つの意味に分かれる 意味① 操作が簡単・すぐ始められる ブラウザを開いて打つだけ／インストール不要／覚えることゼロ はじめの1回のハードルの話 意味② 仕事が楽になる・自分の手が空く 作業そのものが手元から離れる／人の工程が減る 毎日の作業量の話 WINNER チャット型生成AI この意味では明確に優位 WINNER AIエージェント 作業そのものが手元から離れる 言いたいのは② なのに、聞いた側は① で受け取る。だから「ChatGPTの方が簡単じゃないか」で会話が終わる

「使いやすい」は2つの意味に分岐し、意味ごとに勝つ側が入れ替わる。同じ語を使っている限り、この逆転が議論の中で処理されない。

対処は、意味①と②を切り分けて説明することではなく、語そのものを言い換えることである。社内では次の2行を決め打ちで使う。上は使わない言い方、下がそのまま使える言い方。
使わないエージェントの方が使いやすい
使うエージェントは作業を代行できる。チャット型では人の作業が残る
04
WORKFLOW

営業の実作業で何が変わるか

同じ仕事を同じ言葉で頼み、人に残る作業のブロック数を数える。カテゴリの差は、工程数の差としてそのまま出てくる。

比較のお題は1つに固定する：商談メモ30件を読んで、案件別に整理し、報告書にまとめる

お題を固定しないと、得意な仕事同士を比べる話にすり替わる。営業部で実際に発生していて、件数がまとまって届く作業を1つ選んだ。

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同じお題を頼んだときの工程 ／ 人に残る作業は4ブロックから2ブロックへ 共通のお題 商談メモ30件を読んで、案件別に整理し、報告書にまとめる CHAT TYPE 人 AI 分割の回数だけ繰り返す ×N メモを分割して 貼り付ける 整理案を回答する 回答をコピーして 資料に貼る 分割の回数だけ 繰り返す 案件別に 整理・執筆する 人に残る作業 4 ブロック AIが担うのは 1 ブロック 要約は速いが 集約と執筆が人に残る AGENT TYPE 人 AI フォルダを指定して 日本語で1回だけ指示 AI が続けて実行する 30件を読む → 案件別に分類 → 報告書を作成 → ファイルに保存 完了報告を 確認する 人に残る作業 2 ブロック AIが担うのは 1 ブロック （その中で4作業を続けて実行） 指示と確認だけが人の仕事 読み込み・分類・作成・保存はAIが続ける 人レーンの箱の総幅が、そのまま人の作業量の差になる

上下とも「人のレーン」と「AIのレーン」の2段。上はAIの回答をはさんで人の工程が続き、分割の回数だけ同じ往復を繰り返すループが乗る。下はループがなく、AIのブロックの内側に4つの作業がまとまっている。

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作業別の人の手数（相対値）／ 下2行はチャット型の領域 作業 人の手数（相対） 多い チャット型 エージェント型 (a) 商談メモ30件の報告書化 多い 分割・転記が残る 少ない 1回の指示で完了 (b) 顧客リストExcel3本の突合・一本化 ほぼ全部 手順は教えてくれるが突合と重複削除は自分でやる 少ない 3ファイルを突合し重複除去してExcelを保存 (c) 競合10社の比較表づくり 多い 約10往復 少ない 1回で完了 (d) 毎週の営業レポート 多い 毎週打ち直し 少ない 型を保存・定期実行も可 ここから下はチャット型の領域 (e) 提案の切り口を相談する 少ない チャット型が最適 中 できるが過剰 (f) 資料に貼る画像をつくる 中 ChatGPT の独自領域 × 作れない 画像生成には対応しない 全部エージェントが勝つ話ではない (e) 相談は チャット型が最適 ／ (f) 画像生成は ChatGPT の独自領域 棒の長さと語は人の手数の相対的な目安。原文にあるのは順位のみで、計測値ではない (c) 約10往復 → 1回の指示 ／ (d) 毎週打ち直し → 型を保存して再実行

営業部で発生する6作業について、人の手数の長さを同じ尺度で並べた。上4つはエージェント型で人の手数が短くなるが、下2つは逆にチャット型の領域で、境界から下は色の扱いを変えている。

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効果の実績レンジ（すべて他社実績・出典あり） 1週間で取り戻せる時間 全体平均 6.4 時間 CS担当 8〜9 時間 シニア層 10〜12 時間 1営業日 = 8時間 0 2 4 6 8 10 12 14 時間/週 66% の組織が生産性向上を確認 半数以上がコスト削減も確認 出典 ： PwC 導入3〜6週間で 月30〜80時間の削減見込み 月 30〜80 時間の削減見込み 0 30 80 時間 / 月 対象10領域 ： 請求書・メール・レポート・帳票・議事録・契約書・月次集計・週報・データ照合・データクレンジング 会議後の議事録整理 従来 60分 仕組み化後 5分 出典 ： 週6.4時間・内訳 ＝ McKinsey Global AI Survey 2026 ／ Slack Workforce Index Q1 2026 月30〜80時間 ＝ Uravation Claude Code業務自動化事例 ／ 60分→5分 ＝ Claude Code業務自動化事例記事 すべて他社実績・出典あり 自社の保証値ではない

上段は横軸「1週間で取り戻せる時間」。実点が全体の値、帯が職種別の幅で、1営業日（8時間）の縦点線を基準に読む。下段は別スケールで、導入から3〜6週間後に見込まれる月あたりの削減幅。

出典: McKinsey Global AI Survey 2026 ／ Slack Workforce Index Q1 2026 ／ PwC ／ Claude Code業務自動化事例記事 ／ Uravation Claude Code業務自動化事例

ここまでの数値はすべて他社実績であり、自社の保証値ではない。だから稟議では効果を約束せず、対象業務を1つに絞って自社の削減幅を実測する形にする。
05
PRODUCT

Claude Code の位置づけ：エージェントの一例として何者か

ここまでの「AIエージェント」はカテゴリの話である。その一例として検討対象になっているのが、Anthropic社が提供するAIエージェント「Claude Code」である。ここでは、それが営業部の非エンジニアにとって何であるか——いつ何が変わり、どの入口を開くことになるのかを確認する。

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Claude Code の広がり ： エンジニア専用 → 業務用途へ エンジニア専用 → 業務用途へ拡大 もともと ターミナルで動く エンジニア向けツール 2026年 デスクトップアプリへ統合 ChatGPTと同じチャット画面から使える ターミナル不要 2026年4月時点 4領域で25以上の業務 開発・ビジネス・クリエイティブ・運用 出典 ： claude.com/product/claude-code ／ Claude Codeデスクトップアプリ解説記事（2026年7月時点）／ Uravation「Claude Code できること25選」

エンジニア専用のターミナルツールとして始まり、2026年のデスクトップアプリ統合でチャット画面から使えるようになった。軸上の帯が右に広がっているのは、用途が開発からビジネス業務へ広がったことを示している。

出典: Claude Code公式（claude.com/product/claude-code）／Claude Codeデスクトップアプリ解説記事（2026年7月時点）／Uravation「Claude Code できること25選」

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図: Claude Code の入口 — 非エンジニアが開くのはチャット画面だけ 非エンジニアが使う入口（この4つだけ） エンジニアが使う入口 デスクトップアプリ ブラウザ スマートフォン Slack 日本語で指示するだけ ターミナル（黒い画面） 開発ツール（VS Code など） 非エンジニアはこちらを開かない つながる本体は同じ Claude Code（AIエージェント本体） 使い始めるハードル 日本語で指示できる 専用コマンドの暗記は不要 わからないことは本人に日本語で聞ける 出典: claude.com/product/claude-code ／ Claude Code デスクトップアプリ解説記事（2026年7月時点） REPORTED 最初に使いこなしたのは エンジニアではなく 経理・法務・営業の現場担当者 という報告がある（断定ではない） 共通点は3点だけ ① コードを書こうとしない ② 日本語で素直に頼む ③ 失敗してもAIに直してもらう 出典: 非エンジニア活用記事（複数）

入口は2グループに分かれる。左の実線が非エンジニアが使う入口、右の点線がエンジニアが使う入口で、営業部が開くのは左側だけである。右下は先行して使いこなした担当者の共通点で、断定できる調査ではなく報告ベースとして読む。

06
FEATURES

エージェント専用機だからできる6つの仕掛け

チャット型に無いのは、保存・接続・自動起動・分担・ブラウザ操作・ルール記憶の6つである。繰り返し発生する業務が手元から消えるのは賢さではなく、この6つが装置として揃っているためである。

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図: エージェント専用機の6機能が、業務の1サイクルのどこを消すか 番号は2系統。上段 (1)〜(4) は業務の1サイクル（矢印は工程の進む向き）、下の ①〜⑥ は本文カードと同じ番号の6機能 (1) 受け取る・準備する (2) やる（実行する） (3) 結果を出す・保存する (4) 次回・翌月 ⑥ 作業ルールを覚えておく 無いとき: 毎回「社名の表記はこう」を説明 営業での使いどころ: 顧客名の表記統一 ④ 複数のAIで分担 無いとき: 順番待ち 使いどころ: 競合調査 ⑤ ブラウザ操作の自動化 無いとき: 人がサイトを開いて1件ずつ転記する 営業での使いどころ: 取引先サイトから最新情報を収集 ① 手順を保存して再利用 無いとき: 翌月また同じ指示を書き直す 「型」として保存できる（スキル） ② 外部サービスへの読み書き（Slack・Notion・Google Drive・スプレッドシート・CRM） 無いとき: 人がダウンロードして貼り、結果を人が貼り戻す 営業での使いどころ: CRMから抽出して集計しSlackへ通知 ③ 定期実行（毎月1日9時に集計） 無いとき: 毎月だれかが思い出して手で始める 営業での使いどころ: 月初の集計を出社前に 人が起動しなくても、また回り出す 出典: Claude Code機能まとめ記事（2026年版）／ Uravation Sub-Agents解説 回数制限のあるおまけ機能ではなく、これらが標準機能

6機能を業務工程レールの上に置いた図。どの工程を強くする機能かは位置で読む。(4)から(1)へ戻る太い矢印が、人が起動しなくても翌月また動き出す部分。

出典: Claude Code機能まとめ記事（2026年版）／Uravation Sub-Agents解説

AGENT ONLY

1一度作った手順を「型」として保存し、翌月も同じ品質で再実行する（スキル機能）

使いどころ毎週の営業レポートを、翌週は再実行するだけにする
AGENT ONLY

2Slack・Notion・Google Drive・スプレッドシート・CRM に直接読み書きする（MCP）

使いどころ商談メモをDriveから読み、整理結果をSlackに投稿する
AGENT ONLY

3「毎月1日の朝9時に先月分を集計」を、人が起動しなくても動かす

使いどころ月初の実績集計を、出社前に終わった状態にする
AGENT ONLY

4調べる担当・整理する担当に分かれ、複数のAIが同時に作業する（サブエージェント／Agent Teams）

使いどころ競合10社の調査を、調べる担当と表にまとめる担当で分ける
AGENT ONLY

5サイトを開いて調べ、必要な情報を抜き出すところまで自分でやる

使いどころ競合サイトの価格ページと導入事例を定期的に集める
AGENT ONLY

6「社名の表記はこう」「この形式で出す」を覚えていて、毎回説明せずに済む

使いどころ顧客名・敬称・日付書式の表記を部内で統一する
6つはいずれも標準機能として毎日使う前提の設計であり、回数券のように消費する追加機能ではない。繰り返し業務が減るのは、この前提が違うためである。
07
EXISTING AGENTS

「既存2つにもエージェント機能があるのでは？」への回答

答えは「ある」。ただし既存2つのそれは回数制限つきの追加機能であり、日常業務を毎日回す前提の設計ではない。ここは社内説明で最も効く1点なので、数字で示す。

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図: 1ヶ月に日常業務として回せる量 — 既存のエージェント機能は回数で止まる 1ヶ月に回せる量 ↑ 斜線 = 実行は自分のPC上ではない 毎日回すのに必要な水準 ほぼゼロ 25回 / 月 で止まる （Researcher / Analyst の合算） 実行もする（中位） 上限なし Copilot Chat （ライセンス無しで使える版） Web検索のチャットのみ 社内のファイル・メールに基づかない ファイル作成・メール送信・会議設定は不可 長時間タスク非対応（テキスト応答のみ） Microsoft 365 Copilot （有料ライセンス版） 社内データにも接続できる △ ただし1人あたり月25回まで ChatGPT（エージェント機能） ブラウザ操作・資料作成・定期実行に対応 実行場所はOpenAIのクラウド上の隔離環境 自分のPCのフォルダは直接扱わない Claude Code （エージェント専用の設計） ファイル操作・繰り返し・自己修正・ 定期実行・外部連携が標準機能 包丁でも肉は切れる。扱う量が増えたらスライサーを導入する 縦軸は量の目安。公表値は月25回のみ 出典: Microsoft Learn ／ Microsoft Q&A ／ CIAOPS

縦の目盛りは「1ヶ月に日常業務として回せる量」の共通尺度。横の点線が毎日回すのに必要な水準で、点線を越えているのは1本だけである。

出典: Microsoft Learn「Overview of Microsoft 365 Copilot Chat」／Microsoft Q&A（Copilot Chat の制限）／CIAOPS「M365 Copilot reasoning agents limits」

08
MATRIX

既存3つの位置と、空いている右上

現在使っている3つを2軸に置くと、すべて左下から中央に集まる。空いているのは「大量・定期の作業を、完成品まで任せる」右上だけである。縦軸は扱える量・繰り返しの強さ、横軸は人の手が離れる度合い。差分の説明（01〜04）と Claude Code の位置づけ（05）をここに重ねることで資料の前半はこのマトリックスで完結し、以降は機能単位の対照表・弱点・導入判断に入る。

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図: 既存3つの位置と、空いている右上 縦軸＝扱える量・繰り返しの強さ ／ 横軸＝人の手が離れる度合い 大量だが人が動く 件数が増えるほど人の作業も増える 今いちばん時間が溶けている場所 定型業務の自動化 大量・定期を完成品まで任せる ここが空白 — 既存3つは届いていない 相談・下書き チャット型の主戦場。すでに埋まっている 追加投資は不要 単発の作業代行 ChatGPTのエージェント機能が部分的に届く この移動が今回の提案 左上の大量業務から右上へ Copilot Chat （ライセンス無し） Microsoft 365 Copilot （有料・社内データ横断／月25回） ChatGPT（通常のチャット） 相談・調査・画像生成に強い ChatGPT のエージェント機能 中央。実行はクラウド上の隔離環境 Claude Code エージェント専用の設計 大量・定期 数件まで 1件ずつ 縦軸: 扱える量・繰り返しの強さ ↑ 答えをもらうだけ 一部を任せられる 完成品まで返ってくる 横軸: 人の手が離れる度合い → 配置は各社の公式情報と機能仕様に基づく整理 凡例 チャット型（既存3つ） AIエージェント（Claude Code） 空白の象限（誰も届いていない） 読み取り 既存3つは左下から中央に集まる 右上だけが空いている 重なっていない＝既存ツールで 代替できない 左上は件数が増えるほど人の 作業も増える領域 右上は Claude Code の担当範囲 軸の意味 縦＝扱える量・繰り返しの強さ 横＝人の手が離れる度合い 既存2つを否定する図ではない。 役割が違うことを示している。 左下の主戦場は今のままで足りる 重なっていない＝既存ツールで代替できない。右上が Claude Code の担当範囲

読む順番は2つ。左上＝件数が増えるほど人の作業も増える、今いちばん時間が溶けている場所。そこから右上へ移す、という1本の線として読む。右上が破線の空白になっているのは、既存3つのどれも届いていないことを示している。

出典: Microsoft Learn「Overview of Microsoft 365 Copilot Chat」／CIAOPS「M365 Copilot reasoning agents limits」／Claude Code 公式（claude.com/product/claude-code）

09
FULL TABLE

機能単位の全対照表（A〜I）

A〜C（文章・調査・ファイル分析）は3ツール横並びで差が出ない。差が出るのは D（作業の実行）と E（繰り返し）で、G（画像・音声）では逆にチャット型が優位になる。だから統一ではなく役割で使い分けるのが結論になる。

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図: カテゴリごとに差が出る度合い — 境界は D（実行）と E（繰り返し） ← チャット型に差 差なし エージェント型に差 → A 文章・情報 小 3ツール横並び。差はほとんど出ない B 調べる 小 調査はChatGPTのDeep Researchが強い C ファイルを扱う 小 読み取りは横並び。保存で差が出始める D 作業を実行する 最大（境界） 自分のPCのフォルダを直接読む・保存する E 繰り返し・定期実行 最大（境界） 決まった時刻の自動実行と、手順の型の保存 F 外部サービス連携 中 Slack・Notion・Drive への読み書き G 作り出す 逆転 画像生成・音声対話はチャット型が優位 H 使い始める・組織で使う 中 3つとも黒い画面は不要。権限設計は差あり ① A〜C は横並び ② D・E が境界 ③ G は逆転（チャット型が優位） → 統一ではなく役割で使い分ける

A〜Hの8カテゴリを「チャット型とエージェント型で差が出る度合い」1本の帯にしたもの。D・Eが最大で、Gだけ逆向きに伸びる。ここが役割分担の線になる。

項目ChatGPTMicrosoft 365 CopilotClaude Code
A 文章・情報を扱う———
質問に答える◎ 得意◎ 得意◎ 得意
文章の作成・要約・翻訳・添削◎ 得意◎ 得意◎ 得意
長い資料をまとめて読ませる○ できる上限あり△ 制限あり◎ 得意フォルダ単位で可
横に置いて共同編集する◎ 得意Canvas◎ 得意Copilot Pages○ できるファイルを直接編集
B 調べる———
Web検索して答える◎ 得意◎ 得意○ できる
出典付きの調査レポートを作る◎ 得意Deep Research△ 月25回まで◎ 得意回数制限なし
社内のファイル・メール・チャットを横断検索× できない◎ 得意有料版のみ。権限制御が最も強い○ できる連携設定が必要
ブラウザを操作して調べる○ できるエージェント機能で可× できない◎ 得意
C ファイルを扱う———
ファイルをアップロードして分析◎ 得意◎ 得意◎ 得意
自分のPCのフォルダを直接読む× できないアップロードが必要× できない◎ 得意アップロード不要
新しいファイルを作って保存する△ 制限ありダウンロードは可。PC上に直接保存は不可× できないChat版は不可◎ 得意指定の場所に保存
既存ファイルを書き換える× できない○ できるOffice内で開いているファイルのみ◎ 得意
複数ファイルをまたいで突合・統合△ 制限あり都度アップロード× できない◎ 得意
フォルダの中を自分で探して必要なものを選ぶ× できない× できない◎ 得意
D 作業を実行する———
複数のステップを完了まで自走する△ 部分的エージェント機能で△ 月25回まで◎ 主機能
実行場所OpenAIのクラウド上の隔離環境Microsoftのクラウド上自分のPC上クラウド実行も選べる
結果を自分で確認して修正する△ 制限あり× できない◎ 得意
数十〜数百件をまとめて処理する△ 制限あり分割が必要× できない◎ 得意
複数のAIで分担して同時に作業する× できない× できない◎ 得意
E 繰り返し・定期実行———
作業手順を保存して再利用する○ できるGPTs で簡易的に○ できるAgent Builder で簡易的に◎ 得意「型」として保存・共有
決まった時刻に自動実行する○ できるTasks 機能× できない◎ 得意
作業ルール・表記ルールを覚えておく○ できるProjects で部分的に△ 制限あり◎ 得意恒久的に記憶
F 外部サービスとつなぐ———
外部サービスから情報を読む◎ 得意60以上のコネクタ◎ 得意Microsoft系に強い◎ 得意MCPで拡張
外部サービスに書き込む・登録する△ 限定的× できないChat版は不可◎ 得意Slack・Notion・Drive・CRM
Officeアプリの中で使う○ できるExcel / Sheets 連携◎ 得意標準搭載○ できるファイルを直接編集して対応
G 作り出す———
画像を生成する◎ 得意○ できる× 作れない
音声で対話する◎ 得意○ できる× できない
簡易的な業務ツールを作る△ 制限あり× できない◎ 得意プログラミング知識なしで可
グラフ・資料を作って出力する◎ 得意◎ 得意Office内◎ 得意ファイルとして保存
H 使い始める・組織で使う———
始めるまでの手間◎ すぐ始まるブラウザを開くだけ◎ すぐ始まるライセンス付与のみ○ できるインストール 5〜30分
操作の簡単さ◎ 得意打ち込むだけ◎ 得意打ち込むだけ○ できる打ち込むだけ＋任せ方の慣れ
黒い画面（ターミナル）が必要か不要不要不要デスクトップアプリで完結
全社への展開しやすさ◎ 得意◎ 得意○ できるまず一部門から
学習への不使用・SSO・監査ログ◎ 対応法人プラン◎ 対応◎ 対応法人プラン
権限設計の必要性低い答えるだけ低い〜中中〜高ファイルを書き換えるため
I 総括———
最も向いている仕事相談・調査・下書き・画像作成Office内の補助・社内データ検索大量処理・繰り返し・定期業務の代行
最も向かない仕事大量・反復・転記が絡む作業複数工程にまたがる自動化一言で答えが欲しい質問・画像生成
人に残る作業反映・転記・繰り返しの指示集約・執筆・繰り返しの指示指示と最終確認だけ
◎ 得意 ／ ○ できる
△ 制限あり
× できない
D・E＝チャット型とエージェント型を分ける境界
G＝チャット型が優位に逆転する行
この表の読み方は3行で足りる。A〜Cは3つとも高い評価が並び、差が出ない。差がはっきり出るのは D（作業の実行）と E（繰り返し）で、ここがチャット型とエージェント型を分ける境界。G（画像・音声）では逆にチャット型が優位。だからどちらか一方に統一するのではなく、役割で使い分けるのが正しい結論になる。
10
LIMITS

正直に開示する弱点5点と、その対策

隠すと後で「聞いていた話と違う」になる。先に出す方が信頼され、結果として通りやすい。本当のハードルはインストールではなく、「任せ方に慣れること」と「実行権限を渡すこと」の2点である。

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図: 弱点5点と対策の1対1対応 — 本当の論点は②と⑤ 隠すと後で「聞いていた話と違う」になる。先に出す方が信頼され、結果として通りやすい 弱点（正直に先に開示する） 対策 重み（社内説明での効き方） ① 最初の1歩に手間がかかる インストールが必要。非エンジニアで5〜30分 対策: 導入時に1回だけ支援すれば済む 継続的な負担ではない 小 本当の論点 ② 「何を頼むか」を考える力が必要 曖昧な丸投げは空回りする。操作は簡単だが任せ方に慣れが必要 インストールより重要な、実質的な最大のハードル 対策: 最初は1業務だけに絞る 慣れてから広げる。議事録・商談メモの整理から 最大 ③ 途中の経過が見えにくい 勝手に進むため、任せきりだと想定と違う結果になることがある 対策: 完了後に必ず人が確認する 運用ルールとして決めておく 中 ④ 使う量でコストが上下しやすい 定額プランでも利用上限がある。重い作業では上位プランが必要になる場合がある 対策: 個人プラン相当で使用量を検証 実測してから本導入を判断する 中 本当の論点 ⑤ AIに「実行する権限」を渡す エージェントはファイルを書き換えられるため統制の設計が必要 情報システム部門が最も気にする点 対策: 法人プランで統制を設定する 学習への不使用・管理者による接続先制御・ 監査ログ・SSO。対象フォルダを限定して始める 最大 ①はインストールの手間で誤解されやすい点。実質的な最大のハードルは②と⑤

左が弱点、右が対策で、5組すべてが1対1で対応している。行の重みは②と⑤が最大、①が最小。①は誤解されやすいが、実際に導入判断を止めるのは②と⑤である。

5点はいずれも先に開示した上で対策とセットで説明する。チャット型は答えるだけなので、間違っても文字が出るだけで終わる。エージェントはファイルを書き換えるため、⑤だけは性質が違う。判断を左右するのは②（任せ方の慣れ）と⑤（実行権限の統制）の2点で、どちらも対象業務と対象フォルダを絞れば先に手を打てる。
11
DECISION

導入判断：社内説明の順序・想定反論・3ヶ月トライアル

申請の建て付けは「置き換え」ではなく「3つ目の役割の追加」。既存のChatGPT・Copilotは継続したまま、数名 × 3ヶ月 × 1業務に絞り、報告する数値を3つに限定する。

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図: 社内説明の順序 — 6ステップと、実際に言うセリフ 1 今できていない ことを先に言う 考える・調べる・書くは 速くなった。ただし 作業そのものは減っていない 2 なぜ減らないかを 構造で説明する チャット型は答えを 画面に出すまでが仕事 だから減らない 3 エージェントが 何を消すかを言う ファイルを作って保存 するところまでやる。 転記と繰り返しが消える 4 既存ツールを 否定しない 相談・調査・画像は ChatGPT、Office内は Copilotが優れている 5 既存のエージェント 機能では足りない理由 月25回まで Copilotのエージェントは 1人あたり月25回まで。 毎日回す量ではない 6 小さく始める 提案で締める 数名・3ヶ月・1業務に 絞って効果を測る この順で話す。4番目を飛ばすと「置き換え提案」と受け取られる 現状の説明 エージェントの説明 中立（既存ツールを否定しない）

この順で話す。①今できていないことを先に言う → ②なぜ減らないかを構造で説明 → ③エージェントが何を消すかを言う → ④既存ツールを否定しない → ⑤足りない理由を数字で（Copilotのエージェントは月25回まで）→ ⑥小さく始める提案で締める。④を飛ばすと、既存ツールの否定と受け取られて話が止まる。

社内で必ず出る反論は6つに絞れる。その場で答えられる形で持っておく。

ChatGPTとCopilotがあるじゃないか
役割が違う。チャット型は「答えを出す」、エージェントは「作業を終わらせる」。今のツールで速くなったのは考える工程で、手を動かす工程は残ったままである。
既存ツールにもエージェント機能があるのでは
ある。ただしCopilotは月25回まで、ChatGPTは自分のPCのフォルダを直接扱わない。日常業務で毎日回す前提の設計ではない。
エンジニア向けツールを営業が使うのか
使うのはチャット画面だけで、黒い画面は開かない。指示は日本語。実際に業務で最初に使いこなしたのは経理・法務・営業の現場担当者だったという報告がある。
セキュリティは大丈夫か
法人プランで学習への不使用・SSO・監査ログ・管理者による接続先制御に対応する。ただし「ファイルを書き換える権限を渡す」点は事実なので、対象フォルダを限定して始めるのが現実的である。
失敗したらどうするのか
3ヶ月・数名・1業務のトライアルなので、止める判断がいつでもできる。既存ツールは継続するため、業務が止まるリスクはない。
3つは多すぎないか
まず営業部の数名・3ヶ月のトライアルから始める。小さい規模で効果検証できる。

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図: 3ヶ月トライアルの進め方と、報告する数値 3ヶ月トライアル（数名 × 1業務に絞って測る） MONTH 1 — 1業務に絞る 議事録・商談メモの整理だけに絞る 定型作業の負荷が大きいメンバーを数名選定 対象フォルダを限定して権限範囲を明確化 MONTH 2 — 対象を広げる 提案資料の初稿作成へ拡張 顧客リストの突合・集計へ拡張 うまくいった手順を「型」として保存し部内共有 MONTH 3 — 数値で判断する 削減時間を数値化して報告する 継続・拡大・中止を判断し、使用量から適切なプランを確定 報告する数値は3つに絞る 1 議事録の削減幅 2 初稿作成の削減幅 3 型にできた作業数 既存のChatGPT・Copilotは継続。置き換えではなく、3つ目の役割の追加 価格の目安: 個人プランは月20ドル前後から、法人プランは1人あたり月25〜30ドル前後 目安・要確認

MONTH1は議事録・商談メモの整理だけに絞り、対象フォルダも限定して権限の範囲を明確にする。MONTH2で提案資料の初稿作成と顧客リストの突合・集計へ広げ、うまくいった手順を「型」として部内共有する。MONTH3は削減時間を数値化して報告し、継続・拡大・中止を判断する。

PRICE

A価格は目安として扱い、稟議に載せる金額は公式サイトで確定させる

2026年は各社とも価格改定が頻繁で、二次情報にばらつきがある。図中の価格はいずれも目安目安・要確認であり、確定値として稟議に転記しない。プラン構成が変わっている可能性があるため、申請時点の公式サイトで金額を確定させる。
席の種類エンジニア向けの上位席と一般業務用の席が分かれている場合がある。営業部門の用途なら一般席で足りる
確定の時期使用量の実測はMONTH3で行い、そこで適切なプランを確定させる
使うエージェントは作業を代行できる。チャット型では人の作業が残る

申請の1行はこれで足りる。既存のChatGPT・Copilotは継続する。置き換えではなく、3つ目の役割の追加である。相談・調査・画像作成はChatGPT、Office内の補助はMicrosoft 365 Copilot、大量・繰り返し・定期業務の代行を Claude Code が担う。数名 × 3ヶ月 × 1業務で測り、MONTH3で継続・拡大・中止を決める。