この記事では、実際のユーザーレビューと使用例を基に、Copilotが直面している課題と問題点について詳しく解説します。
AI技術の急速な発展により、Microsoft CopilotやGitHub Copilotなどの生成AIツールが注目を集めています。
しかし、これらのツールに対して「性能が悪い」「使いにくい」といった評価も多く見受けられます。
生成AIの学習を希望される方は以下の公式サイトを、Copilotが性能悪いと言われる理由について知りたい方はこの記事を確認していただき、同じ悩みを抱えている方の参考になれば幸いです。
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Microsoft 365 Copilotの主要な課題
1. 限定的な日本語対応の問題
Microsoft 365 Copilotの大きな課題の一つが、日本語対応の不完全さです。
実際のレビューでは以下のような問題が指摘されています。
- Excelでは英語のみ対応：現時点でExcelのCopilot機能は英語でしか利用できず、日本語ユーザーには使いにくい状況
- Outlookでの日本語制限：日本語での下書き作成機能が不完全
- PowerPointでの機能制限：日本語対応はしているものの、Wordからのスライド作成に対応していないなど機能が限定的
ビジネスで日常的にExcelを使う人ほど、この制限によるストレスを強く感じています。
さらに、Outlookでは日本語の下書き生成が途中で崩れたり、丁寧語と常体が混ざったりするケースがあり、結局人力で修正しなければ実用に耐えないという意見も多く見られます。
「せっかく導入したのに、英語が得意な人しか活用できないのでは意味がない」と感じている方も多く、日本市場で本格的に普及させるには、基礎的な言語処理の改善が欠かせません。
2. 生成結果の精度と信頼性の問題
評判まとめによると、Copilotが生成する内容には以下のような問題があります。
- 計算ミスの発生：Excelでの計算処理において誤った結果を出力する場合がある
- 不正確な情報の生成：AI特有のハルシネーション（幻覚）により、事実と異なる情報を生成することがある
- コンテキストの理解不足：複雑な指示や曖昧なプロンプトに対して期待通りの結果を生成できない
「期待した答えが返ってこない」「精度が安定しない」と感じるユーザーが少なくありません。
とくにExcelでの計算ミスは深刻で、数式の指定を正しく入力しているにもかかわらず誤った結果を出力するケースが報告されています。
業務に関わる数値処理で誤差が発生すると、確認作業が増えるだけでなく信用問題にも直結するため、「結局自分でやったほうが早い」と感じる人もいます。
3. 高いコストパフォーマンスの問題
料金面での課題も大きな問題となっています。
- 月額料金の高さ：個人向けCopilot Proは月額3,200円、ビジネス向けは月額4,500円程度と他のAIツールと比較して割高
- 必要なライセンス：Microsoft 365のライセンスが別途必要で、追加コストが発生
- 費用対効果の疑問：高い料金に見合う機能や効果を実感できないユーザーも多い
小規模事業者やフリーランスにとっては、毎月固定費として数千円を支払い続ける判断は簡単ではありません。
また、実際に使い始めたユーザーからは「費用に見合う効果を感じにくい」「作業時間は短縮できたが価格とのバランスが取れていない」といった意見も寄せられています。
GitHub Copilotの課題と問題点
1. コード生成精度の課題
GitHub Copilotは開発作業を支援する革新的なツールとして注目されていますが、実際の現場では「思ったほど使えない」「結局手直しが必要になる」という声も目立ちます。
- 特定言語での補完精度低下：マイナーな言語やフレームワークでは提案の精度が著しく低下
- 複雑なコードへの対応不足：高度なアルゴリズムや特殊な処理では適切なコード生成ができない
- デバッグコードの品質問題：生成されたコードにバグが含まれる場合があり、結局手直しが必要
マイナー言語やニッチなフレームワークを扱う場合、提案されるコードの精度が極端に下がるという指摘が多く、JavaScriptやPythonなどメジャー言語以外では実用性に差が生じています。
また、複雑なロジックやアルゴリズムを含む処理では、途中までしか生成されなかったり、意図と異なる構造になったりするケースが頻発しており、「参考にはなるが最終形にはならない」という評価に留まっています。
さらに、生成されたコードの中にバグや冗長な記述が含まれていることも珍しくなく、「修正に時間がかかり、結局自分で書いたほうが早い」と感じる開発者もいます。
2. セキュリティと著作権の懸念
GitHub Copilotには重大なセキュリティ上の課題があります。
- 著作権侵害のリスク：著作権問題の分析によると、学習データに含まれるオープンソースコードが著作権を侵害している可能性
- 機密情報漏洩の危険性：入力したコードがGitHubのサーバーに送信されるため、企業の機密情報が漏洩するリスク
- 脆弱性を含むコードの生成：AIが意図せずセキュリティホールを含むコードを提案する可能性
入力したコードやプロンプトがサーバーに送信される仕様のため、社内システムや顧客情報に関わるコードを扱う場合、情報漏洩のリスクがゼロではありません。
金融、医療、官公庁など高い機密性が求められる業界では、「社内環境で完結できない限り導入できない」という声が多く聞かれます。
また、AIが無意識に脆弱性を含むコードを生成するケースもあり、SQLインジェクション対策の抜けや認証処理の不備など、人の目による確認が欠かせません。
3. 操作性とユーザビリティの問題
実際の使用において以下のような操作面での課題が報告されています。
- プロンプト作成の難しさ：適切な結果を得るためには明確で具体的な指示が必要だが、初心者には困難
- レスポンス速度の問題：複雑な処理では応答が遅く、作業効率の向上を実感しにくい
- 設定の複雑さ：初期設定や機能のカスタマイズが複雑で、導入に時間がかかる
小規模なコードであれば瞬時に提案されますが、大規模プロジェクトや複数ファイルを跨ぐ処理になると応答が遅くなり、生産性を下げてしまうケースもあります。
また、初期設定や拡張機能のカスタマイズも簡単とは言えず、開発環境によっては認証設定やプラグインの調整に時間がかかることがあります。
複数人での利用を想定する場合、チーム全体での設定統一や運用ルールの整備も必要です。
実際のユーザー評価と使用例
ネガティブな評価
多くのユーザーから以下のような否定的な意見がありました。
- 期待値とのギャップ：「万能ツール」としての期待に対して実際の機能が不十分
- 学習コストの高さ：効果的に使用するためには相当な学習時間が必要
- 安定性の問題：動作が不安定で、重要な作業では信頼できない
ITリテラシーが高くないユーザーにとっては、導入直後の不便さが負担になります。
また、安定性の問題で処理が突然止まったり、同じ指示でも結果が再現できなかったりすることがあり、信頼性に欠けるとの意見が見られます。
「重要な場面では使えない」「商談資料や顧客対応では不安」と感じて、結局使用頻度が下がるパターンもあります。
期待値とのギャップが不満につながっているケースが多く、「便利そうに見えて、現場で本当に役立つかどうかは別問題」という冷静な評価も増えています。
ポジティブな評価
一方で、適切に使用した場合の効果を評価するユーザーも存在します。
- 会議要約機能の優秀さ：Teams会議の議事録作成機能は「圧巻」と評価されている
- 文書作成の時間短縮：Wordでの文章作成や要約機能は効果的
- データ分析の効率化：Excelでの基本的なデータ処理は有用
ミーティング中の発言を自動で整理し、議事録としてまとめてくれるため、参加者が記録に気を取られず議論に集中できるのは大きなメリットです。
「特に打ち合わせが多い職場では手放せない」という声もあります。
また、Wordでの文章作成支援も好評で、長文の要約やメール文の下書き作成、敬語表現の調整など、人が行うと時間のかかる作業を数十秒でこなせる点は大きな魅力です。
さらに、Excelでの基本的なデータ整理やグラフ作成においても一定の効果が見られます。特に集計の補助や関数の自動入力などは、初心者にとって学習コストを下げる支援となっています。
各アプリケーションでの具体的な課題
Wordでの具体的な課題
WordでのCopilot活用は期待値が高い分、実際の使用感とのギャップを指摘する声が多くあります。
- 表現の改善提案は有用だが、専門的な文書では不適切な修正を提案
- 長文の要約機能は便利だが、重要な情報が欠落する場合がある
敬語や文章構成が統一されていない案が生成されることもあり、ビジネス文書として仕上げるには最終チェックが求められます。
「たたき台としては使えるが、完成度は自分で整える必要がある」という声が多く、完全自動化を期待していたユーザーからは物足りなさを感じる意見も寄せられています。
特に社外向け文書や公式通知文など失敗が許されない場面では、「提案機能を参考にしつつ、最終判断は人間が行う」という使い方が現実的とされています。
Excelでの具体的な課題
ExcelにおけるCopilotの課題としては、まず日本語対応の不十分さが挙げられます。
- 基本的なグラフ作成は可能だが、複雑な分析には対応できない
- 計算ミスや不適切な数式の提案が発生
- 日本の商習慣に合わない表示形式（縦軸・横軸の配置など）
英語での指示に比べて日本語プロンプトでは精度が落ちやすく、「意図が伝わらない」「途中で処理が止まる」といった声があります。
関数の提案は便利な一方で、計算式が誤っているケースもあり、特に集計や条件分岐を含む表では人による確認が欠かせません。
縦軸と横軸の配置、日付の表記、桁区切りなどが国内標準と異なる例があり、修正の手間が増えるケースもあります。
PowerPointでの具体的な課題
PowerPointでのCopilot活用は「時間短縮に期待して導入したが、完成度に不満が残る」という声が目立ちます。
- 基本的なスライド生成は可能だが、デザインが画一的
- ビジネスレベルの精密さを要求される資料には不向き
- 既存文書からの自動スライド作成機能が不十分
ビジネス向けの提案資料や役員報告など、精密さが求められる場面では、「使えるのは骨組みまでで、結局自分で作り直すことになる」という意見も珍しくありません。
さらに、Wordなど既存文書からの自動スライド化に対応しているものの、日本語文書では構造の解釈が不十分で、内容が途中で切れたり意図と異なる箇所が抽出されたりする問題があります。
「修正前提で使うなら意味がない」という声もある一方で、導入初期の叩き台やアイデア整理には役立つとの意見もあります。
改善への期待と今後の展望
技術的改善点
Copilotに対する不満がある一方で、「これからの進化に期待している」という前向きな声も多く存在します。
- 自然言語処理精度の向上：より複雑で曖昧な指示にも対応できる能力
- 多言語対応の充実：特に日本語での機能制限の解消
- セキュリティ機能の強化：機密情報の保護とプライバシー対策
機密情報の取り扱い方法、オンプレミス環境での運用、誤生成によるトラブル対策など、企業導入の壁となっている課題は明確であり、「安全性が担保されれば導入を検討したい」という声も増えています。
AIの進化は早く、現在の課題も改善の余地が大きい分野ばかりです。
「いまはまだ試験段階に近いが、数年後には欠かせない存在になっている可能性が高い」と予測する専門家もいます。
ユーザビリティの向上
技術面だけでなく、ユーザー体験の観点からも改善要望が多数寄せられています。
- 直感的なインターフェース：より使いやすいUI/UXの提供
- プロンプト支援機能：初心者でも適切な指示を出せるガイド機能
- カスタマイズ性の向上：企業や個人のニーズに応じた設定オプション
プロンプト支援機能の強化も期待されており、たとえば「こう入力すればより良い結果が得られる」といったガイド表示や、サジェスト機能が搭載されれば、慣れていない人でも安心して使い始めることができます。
さらに、企業や個人の業務スタイルに合わせて設定を自由にカスタマイズできる仕組みが整えば、活用シーンは一気に広がります。
「最初は難しくても、慣れてくれば手放せなくなる」「学習をサポートしてくれる設計に変われば、多くの人が使いやすくなる」という意見もあり、開発側も改善に向けたアップデートを継続中です。
Copilotが性能悪いと言われる理由についてのまとめ
Copilotが「性能が悪い」と評価される理由は、主に以下の要因に集約されます。
- 技術的制約：AI技術の限界による精度や機能の不完全さ
- 日本語対応の不備：特にビジネス用途での言語サポートの不足
- 高い期待値とのギャップ：ユーザーの期待と実際の機能との乖離
- コストパフォーマンス：高い料金に見合う価値を実感できない
- セキュリティ懸念：企業利用において重要な安全性の課題
ただし、これらの課題は今後のアップデートで改善される可能性も高く、適切な使用方法を理解すれば十分な効果を得られるツールでもあります。
重要なのは、現在の機能と限界を正しく理解し、過度な期待を持たずに補助的なツールとして活用することです。
Microsoft社も継続的な改善を行っており、将来的にはより実用的で信頼性の高いAIアシスタントとして進化することが期待されています。
導入を検討している組織や個人は、現在の課題を把握した上で、自身のニーズに合致するかどうかを慎重に評価することが重要でしょう。
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