Copilotに入力したデータは学習されるのか？組織で防ぐ設定と契約

Microsoft 365 Copilotをはじめ、さまざまな種類のCopilotが業務に入り込んでいます。DX推進や情報システムの担当者には、「入力したデータがAIに学習されないか」を組織として説明できる状態が求められます。

ただ、いざ社内で議論を始めると、

• Copilotの学習ポリシーが種類ごとに違い、自社契約の扱いを整理しきれない
• 「学習される／されない」を社内・上長にどう説明すればよいか判断できない
• 議事録・会議データという機密の塊をCopilotに任せて大丈夫かの判断がつかない

といった悩みを抱えている方も少なくないでしょう。

そのためこの記事では、Copilotに入力したデータを学習させないための設定を、3か所に分けて整理します。社員個人の設定・組織の管理画面・契約書の3つです。あわせて、汎用AIと会議業務を自動化する専用エージェントの役割の違いまで解説します。

Copilotに入力したデータは学習されるのか？

Copilotの学習ポリシーは、種類によって扱いが違います。Copilotという名前で提供されるものは6系統あり、法人向け・個人向け・開発部門向けが混在しています。Microsoft 365 Copilotは、顧客データを基盤モデルの学習に使わないと公式に明示しています。ただし無料版や個人利用では、設定次第で扱いが変わります。組織として担保する最初の一歩は、自社が契約している種類の特定です。

Copilotの6系統と学習ポリシーの違い

Copilotは1つの製品名で総称されますが、実体は複数の系統に分かれています。組織で使うものと個人が入り口として使うものが混在しているため、学習の扱いを判断するにはまず種類の整理が必要です。

以下は、社内でどれに該当するかを確認するための一枚絵です。

系統	主な利用者	学習の扱い（要点）
Microsoft 365 Copilot	法人（テナント紐づけ）	顧客プロンプト・出力・グラウンディング用データを基盤モデルの学習に使わない（EDP：Enterprise Data Protection＝商用データ保護が適用）
Microsoft 365 Copilot Chat（旧Bing Chat Enterprise）	法人（Entra IDで組織ログイン）	組織データが基盤モデルの学習に使われない
Copilot Pro	個人（有償）	個人アカウントに紐づく履歴設定に依存する
無料版Copilot	個人	既定の扱いに注意が必要で、業務利用は原則避ける前提で判断する
GitHub Copilot	開発部門	個人アカウントは設定でデータ利用をオプトアウト。組織アカウント（Business/Enterprise）はGitHubのデータ保護契約によりデフォルトで学習対象外。コンテンツ除外はOrganization Settings > Copilot > Content exclusionで管理する
Edge・Windows Copilot	ブラウザ／OS常駐	サイドバーの許可設定と診断データ送信の抑制で制御する

M365管理者の主対象はMicrosoft 365 Copilotです。ただし、開発部門のGitHub Copilotや、Edge・WindowsのCopilotまで所管が及ぶことは少なくありません。表を手がかりに、所管漏れを把握してください。なお、Copilot Studioで独自エージェントを作った場合は注意が必要です。参照先や外部連携が別の扱いになる場合があるため、都度確認します。

M365 Copilotの顧客データ非学習ポリシーの意味

Microsoftは、Microsoft 365 Copilotについて「顧客データを基盤モデルの学習に使わない」旨を公式に明示しています。範囲は3つです。顧客プロンプト（利用者が入力した内容）、Copilotが返した出力、社内データを引き当てるためのグラウンディング用データです。

一方で、この非学習の範囲は「組織テナントの正規利用」を前提としています。社員が個人アカウントで無料版Copilotを開き、社内情報を貼り付けた場合、この保証は及びません。組織で担保するとは、社員の利用動線を正規のテナント利用へ寄せることまで含みます。

参照：Enterprise data protection in Microsoft 365 Copilot and Microsoft 365 Copilot Chat | Microsoft Learn

「学習」と「参照（グラウンディング）」は別の仕組み

Copilotは、社内のSharePointやOneDriveのデータを参照して回答を生成することがあります。これは「学習」ではなく「参照（グラウンディング）」です。その場でデータを読み込むだけで、基盤モデル自体は変わりません。

「学習された」と「参照された」を混同すると、社内説明で余計な不安を煽ってしまいます。学習と参照の違い、そしてAI全般で学習させないための総論は、以下の親記事で整理しています。

Copilotに限らず、AIへの入力データを学習に使わせない考え方を段階的に整理しています。扱うのはオプトアウト設定・法人プラン・学習させない設計の3つです。Copilotの実装を組む前提として、合わせて読むと理解が早まります。

参考記事：AIに学習させない3つの方法｜オプトアウト設定と利用規約の読み方・学習させない設計の選び方

Copilotで学習させない設定｜個人・組織・契約

Copilotの学習を組織として担保するには、3か所で押さえます。①社員個々の個人設定、②M365のテナント管理、③利用規約・データ処理契約です。個人任せの設定運用は、必ずどこかで抜けます。組織のIDと契約で担保する順に整理し、最後に「本当に守られているか」を確認するまでを一本の流れにします。

個人設定：無料版・Copilot Proの学習履歴設定

無料版Copilotや個人契約のCopilot Proでは、モデルへの学習利用のON／OFFが個人アカウントの履歴設定で決まります。個人版は「設定→プライバシー→Model training」といった項目でOFFに切り替えます。UIの名称や場所はMicrosoft側の更新で変わるため、詳細は公式ヘルプを都度確認してください。

GitHub CopilotやEdge・Windows Copilotも、個人アカウント側に制御項目があります。製品ごとに設定場所がバラバラで、個人任せでは抜けが必ず出ます。これが、次の「テナント管理」を必要とする最大の理由です。

そもそも社員が個人アカウントで無料版Copilotに業務データを貼っている状態は、組織統制の外です。個人設定を積み上げるのではなく、組織アカウント（法人契約）への切り替えを前提に考えます。

テナント管理：M365管理センターでの一括制御と監査ログ

組織全体の担保はテナント側の一括制御に寄せます。基本の3点は、ライセンス割当・DLP連携・監査ログです。

• ライセンス割当：誰がMicrosoft 365 Copilotを使えるかを組織単位で決める
• DLP（データ損失防止）連携：機密ラベルの付いたファイルへのCopilotのアクセス・出力挙動を制御する
• 監査ログ：誰がいつCopilotに何を求めたかを追跡できる状態にしておく

テナント管理の考え方は1つです。データを個人IDではなく、組織環境に紐づけることです。個別設定を積み上げるのではなく全体統制に置き換えると、退職者・異動者の権限整理まで同じ仕組みでまかなえます。

アクセス権の棚卸し：Copilotは権限をそのまま映す

Microsoft 365 Copilotは、社員一人ひとりが本来アクセスできる範囲をそのまま読み込んで回答します。SharePointやOneDriveの権限設定が広すぎるとどうなるか。Copilotが「見えるはずでなかった資料」まで要約に持ち出します。

学習させない設定が完璧でも、参照範囲が広すぎれば機密情報は組織内で動きます。Copilotを本格展開する前に、SharePoint等のアクセス権を棚卸ししてください。見直すのは共有範囲・外部共有・親フォルダからの継承の3点です。Copilotの設定だけを直しても情報は動く、という視点で組み立てると後戻りが減ります。

利用規約・データ処理契約で確認する4つのポイント

契約層の確認は、担当者に任せきりにせず、次の4つを社内共通の観点として揃えておくと判断がぶれません。

• 学習利用の有無：入力・出力・ログのいずれが学習の対象になり得るかを条文で確認する
• オプトアウトの方法：設定画面で完結するのか、別途申請書の提出が必要なのかを確認する
• 適用範囲：無料版・有償版・エンタープライズ版で、条項ごとに保護レベルが変わることを前提に読む
• 例外規定・データ境界：不正利用検知や品質改善名目の例外条項、およびデータの保管地域（日本国内データ処理の対応可否）を確認する

契約書の読み解きは、落とし穴が生まれやすい領域です。「学習しない」と本文に書かれていても、別途申請で初めて適用される場合があります。「外部には出さないが社内では活用する」と読める書き方になっている場合もあります。法務・情シスの読み合わせを1回入れておくと、後の手戻りが減ります。

設定できたかを確認する：画面の「保護済み」表示を見る

3か所を設定したあとに残る問いは、「本当に効いているか」です。Microsoft 365 Copilotの画面には、商用データ保護が適用されていることを示す表示（保護済みバッジ等）があります。社員が自分の画面で確認できます。

表示の名称・見え方はMicrosoft側の変更で変わります。断定的に覚えないでください。「保護されていることを示す表示を、公式ヘルプで最新の名称ごと確認する」という運用にします。そうすれば、UI変更のたびに社内案内を書き直さずに済みます。設定・確認・記録の3点をワンセットにして、監査に耐える形に整えます。

Copilotが届かない会議・議事録の機密構造

3か所を整えても、Copilotの学習ポリシーだけでは覆いきれない領域が残ります。会議と議事録です。

組織のなかで機密情報が最も密に集まる時間は、会議です。その記録はテキスト・音声・要約の複数の形で残ります。Copilotのテナント設定を完璧に運用しても、下記のような構造的な穴が残ります。

議事録要約は最頻出のシャドーAIリスク

議事録作成は、担当者の時間を最も長く奪う定型業務のひとつです。時間に追われた社員が、テナント外の無料AIに会議メモを貼り付けて要約させる。この誘因は非常に強く、しかもCopilotのテナント設定の外側で起こります。

会議・議事録のシャドーAIをどう統制するかは、組織横断のテーマです。禁止一辺倒ではなく、正規の代替手段を用意しながら統制する。その考え方を、以下の関連記事で5ステップにまとめています。

参考記事：会議・議事録のシャドーAI対策｜禁止せず統制する5つのステップ

Web会議の標準AIは「自覚なし」で動く

Teamsなどの主要Web会議ツールには、AI要約・要点抽出の機能が既定で組み込まれつつあります。参加者が自分でAIを起動した自覚がないまま、議事録要約が生成される場合もあります。「導入した覚えのないAI」が組織のCopilot設定の範囲に入っているか。ここは意識して確認しないと抜けます。

社内のAI利用一覧を作るときは、契約しているAIツールだけで終わらせないでください。標準搭載型のAI機能まで含めて棚卸しすると、担保漏れが減ります。

一つの会議に複数部門・取引先の機密が混ざる

会議1回の中に、人事・法務・取引先秘密・未公表の経営情報が同時に含まれることは珍しくありません。全社のCopilot設定が正しく効いていても、別の穴が残ります。「その会議に参加できない社員にまで議事録が届く」タイプの設定漏れです。

会議・議事録は「参加者内で完結する短時間の機密プロセス」です。テナント全体のCopilot設定より、一段細かい制御が必要になります。この領域まで汎用AIで賄おうとすると、設計が破綻します。

AIに学習されない議事録ツールはある？

あります。たとえばOtolioは、入力データをAIの学習に使わない設計を特許取得済みの独自アルゴリズムで担保しています。機密性の高い会議でも、組織で内製運用できます。汎用AI（Copilot）は、文書・メール・分析といった業務を横断的に支援します。一方Otolioは、会議業務を自動化する専用のAIエージェントです。会議前準備から会議中・会議後フォローアップまでを一貫して担います。

汎用AIと専用エージェントは役割が違う

Copilotのように議事録要約にも使える汎用AIと、会議業務を自動化する専用エージェントとでは、役割の重心が異なります。

• Copilot（汎用AI）：文書作成・メール返信・データ集計・社内資料の下書きといった、社員全員の日常業務を横断的に軽くする役割
• Otolio（会議業務を自動化するAIエージェント）：会議前準備・会議中の記録・会議後の議事録・共有・フォローアップまでを、一連の業務として自動化する役割

汎用AI一本で会議領域まで賄おうとすると、機密の集中領域を汎用の入力画面へ投げ込ませることになります。学習・参照・共有の各面でリスクが膨らみます。汎用AIで扱える業務と、専用エージェントに寄せる業務を分ける。そうするとCopilot自体の運用範囲も明確になります。

「学習させない設計」を特許取得済みアルゴリズムで担保

Otolioは、入力された音声・テキストデータをAIの学習に使いません。この設計を、特許取得済みの独自アルゴリズムで担保しています。オプトアウト設定に依存せず、そもそも学習に回さない構造です。そのうえで文字起こし精度は90%以上を維持しています。

「学習させない＝精度を諦める」という長年の前提を崩しています。この点が、機密性の高い会議での組織導入を後押ししてきました。Otolioが実施した250件以上の導入企業アンケートでも、学習ポリシーは決め手として繰り返し挙がりました。生の声として並ぶのは、「録音した内容がAIに学習されるのが不安」「利用データのAI学習・監視なし」といった言葉です。ここから見えるのは、「学習ポリシーが自社で読み解ける言葉で示されているか」を選定基準にする組織が増えていることです。

機密性の高い役員会でも組織で内製化できた実例

株式会社大和バルブの管理本部総務部は、役員会の議事録作成に長らく苦しんでいました。機密性が非常に高い会議です。会議は6〜7時間に及び、役員自らが3〜4時間を作成に費やしていました。期間にすると約2週間、最終的にA4用紙8〜10ページにまとめる運用でした。

外部に議事録専任者を入れる案も検討されました。ただし情報漏洩の懸念から選択肢に残らず、無料の文字起こしツールも精度面で断念しています。学習させない設計のOtolioを役員会に導入した結果、議事録作成時間は50%削減されました。役員自らが議事録を作る前提でも回るようになっています。同社は現在、議事録の時短にとどまらず、部署間で会議情報を共有する「情報の見える化」にも効果を見込んでいます。

参考記事：機密性の高い役員会の議事録作成時間を50%削減。Otolioで情報の可視化を強化する

CopilotとOtolioを組み合わせた運用設計

汎用AIと専用エージェントの役割の違いが整理できると、次に必要なのは「両者を実際にどう組み合わせるか」という設計です。禁止と許可を白黒でぶつけるのではなく、業務単位で任せる先を分けることで、社員も判断しやすくなります。

業務ごとの役割分担：どちらに任せるかの線引き

判断の粒度は「AI全体」ではなく「業務」で切ると、社内展開が現実的になります。

• Copilotに任せる領域：日常文書・メール・社内資料の下書き・データ集計・簡易分析など、社員が同じ画面のなかで完結する業務
• Otolioに寄せる領域：会議・商談・面接・1on1など、音声から始まり議事録や共有まで続く一連の業務

線引きを業務単位で書き出しておくと、稟議・情シス審査の資料でも説明しやすく、社員側の運用ルールも簡潔になります。汎用AIと専用エージェントを対立ではなく分業で捉えることが、全社統制の負荷を下げる近道です。

Copilotに任せる側の具体例が、Outlookのメール業務です。下書き・返信・要約・言い換えの手順とプロンプト例は、次の記事にまとめています。

参考記事：Copilotでメールを効率化する4つの方法｜下書き・返信・要約・言い換えのプロンプト例

全社導入前に社内で揃えるべき確認観点

会議領域を専用エージェントに寄せるにしても、選定時に見るべき観点は複数あります。学習ポリシーだけではありません。データ境界・第三者認証・アクセス管理・監査ログ・組織統制まで含めた確認項目の全体像を、別記事で6ポイントとして整理しています。

参考記事：AI議事録のセキュリティ｜導入前に確認したい6つのポイントと選び方

セキュリティ観点の選定チェックを一通りかけたら、次を見ます。「会議業務そのものを自動化する能力」まで揃っているかです。ここまで見ると、汎用AIで届かない領域を任せる相手が明確になります。

まとめ｜Copilotの学習対策は設定3か所と役割分担で決まる

Copilotの学習を組織で担保する要点は、2つに集約されます。1つは、個人設定・テナント管理・契約の3か所でCopilot自体の運用を統制することです。もう1つは、会議・議事録という機密の集中領域を、学習させない設計の専用エージェントに寄せる役割分担です。

種類ごとの学習ポリシーを整理し、テナント側の一括制御に運用の重心を置き、契約の4観点で読み解きの落とし穴を潰す。そのうえで、汎用AIで届かない会議領域は業務単位で線を引き、専用エージェントに任せる。この二段構えができると、Copilotの学習リスクを言葉にして説明できます。社内・上長・情シス審査のどの場面でも同じです。

まずは自社が使っているCopilotの種類を特定してください。次にテナント管理側の3点（ライセンス割当・DLP連携・監査ログ）の状態を確認します。ここから始めてみてはいかがでしょうか。

3か所の整理を進めていくと、どこかで気づく瞬間が来ます。「Copilotだけでは覆いきれない領域」の存在です。そこから先は、学習させない設計を持つ会議専用のAIエージェントに任せる選択肢もあります。並行して確かめておくと、判断のスピードが変わります。

よくある質問とその回答

Q. Microsoft 365 Copilotに入力したデータは学習に使われますか？

Microsoft 365 Copilotでは、顧客プロンプト・出力・グラウンディング用データが基盤モデルの学習に使われないと公式に明示されています。ただし、テナント外の利用までは保護対象になりません。社員が個人アカウントで無料版Copilotに業務データを貼る場合などです。組織アカウントへの動線寄せをセットで進めるのが前提です。

Q. 無料版CopilotとCopilot Proでは学習の扱いは違いますか？

無料版と有償の個人版であるCopilot Proは、いずれも個人アカウントに紐づきます。そのため履歴設定によって、モデル利用の可否が変わります。組織として学習させない状態を担保するなら、個人契約ではなく法人契約に切り替えます。Microsoft 365 Copilotなどに移し、テナント側の一括制御下に置く必要があります。

Q. GitHub CopilotやWindowsのCopilotも別に設定が必要ですか？

はい、Microsoft 365 Copilotとは別の設定が必要です。GitHub Copilot Business/Enterpriseは、GitHubのデータ保護契約により、既定でコードがAIモデルの学習に使われません。特定のファイルを参照対象から除外することもできます。設定場所は Organization Settings > Copilot > Content exclusion です。Edge・Windows Copilotは、ブラウザのサイドバー許可設定とWindowsの診断データ送信の設定で制御します。

参照：Excluding content from GitHub Copilot – GitHub Docs

Q. Copilotで議事録を作らせても学習されない設定はできますか？

Microsoft 365 Copilotのテナント設定を正しく運用すれば、基盤モデルへの学習には回りません。ただし会議は、複数部門や取引先の機密が同時に集まる領域です。参加者外への共有制御まで含めると、テナント全体の設定より細かい制御が必要になります。学習させない設計の専用エージェントに寄せるほうが、実装として無理がありません。

Q. Copilotと会議業務を自動化する専用エージェントはどう使い分ければよいですか？

役割で分けるのが現実的です。Copilotは、文書・メール・分析といった横断的な業務を軽くする汎用AIと整理します。専用エージェントは、会議前準備から会議後のフォローアップまでを担う会議業務の自動化です。業務単位で「どちらに任せるか」を書き出しておくと、社員の運用判断も情シス・稟議側の説明も同じ言葉で通せます。