Copilot Coworkの会議での使い方は？どこまで自動化できるか

Microsoft の Copilot Cowork が、新しい使い方で注目を集めています。目標を伝えるだけで、会議の日程調整や資料作成まで代行するAIエージェントです。汎用のAIエージェントが、いよいよ会議の仕事に手を伸ばし始めました。

ただ、実際に手が届くところまで来ると、意思決定の現場では次のような迷いが生まれます。

• 会議の準備やふり返りまで自動でやるなら、専用の会議AIはもう要らないのでは
• 追加のコストや情報の統制がどうなるのか、判断する材料がほしい
• 「Copilotで足りるよね」と言われたとき、自分の言葉でうまく説明できない

そのためこの記事では、会議の仕事を「前後」と「中」に分け、汎用AIエージェントと専用の会議AIの向き合い方を整理します。

会議の「前後」と「中」を分けて考える

会議には、思った以上に多くの作業がぶら下がっています。日程を合わせ、資料を用意し、当日話し合い、終わればふり返りを送り、決まったことをタスクに落とす。この一連を眺めると、性質の違う2種類の仕事が混ざっているのがわかります。

1つは、日程調整や資料づくり、議事録の配布、タスク化といった「段取り」の仕事です。もう1つは、誰が何を言い、何を約束し、何が決まったかを正確に残す「記録」の仕事です。この記事では前者を会議の「前後」、後者を会議の「中」と呼びます。

いま起きているのは、この「段取り」を汎用のAIエージェントが巻き取り始めた、という変化です。目標を渡すと、作業を分解して自動で進めるエージェントが登場しました。Microsoft の Copilot Cowork や Anthropic の Claude Cowork がその例です。

ただ、押さえておきたい点があります。公式に確認できる範囲では、これらのエージェントは既存の環境の中で、すでにある情報を材料に動きます。会議の音声を自前で録音し、高い精度で文字起こしする。この「記録」の部分を担う設計は、公開情報のうえでは別の領域にあります。

そう考えると、判断はシンプルになります。段取り（前後）は、汎用エージェントに任せやすい部分です。一方、誰が何を言ったかを正確に残す記録（中）は、任せる相手で差が出やすい部分です。そのため、「全部Copilotに寄せるか」ではなく「段取りと記録で役割を分けて選ぶ」という構えが現実的です。この分け方を持っておくと、新しいエージェントが次々に出てきても、慌てて選び直さずに済みます。

Copilot Cowork は会議まわりで何をするか

Copilot Cowork は、Microsoft 365 Copilot の中で動くエージェント型のAIです。やりたいことを言葉で伝えると、作業をいくつかの手順に分け、アプリをまたいで最後まで進めます。1問1答で答えを返す Copilot Chat との違いは、この「実際に手を動かす」ところにあります。両者の性格の違いは、公式ドキュメントでも次のように整理されています。

項目	Copilot Chat	Copilot Cowork
位置づけ	下書き・要約・質問への回答を返す、常時使えるAI	複数の手順の仕事を最後まで実行する、エージェント型のAI
得意なこと	速く集中した、単発の作業	複数のアプリをまたぐ、一連の作業
会議での使い方	すばやい下書きや要点の整理	受信箱と予定の整理、会議の準備

下書きを手伝ってもらうのが Chat、段取りごと任せるのが Cowork、という住み分けです。

1. 会議の前後にやってくれること

Copilot Cowork が会議まわりで担うのは、主に段取りの仕事です。公式ドキュメントに挙げられている会議・カレンダー関連の機能を、実際の頼み方に置き換えると次のようになります。

• 「明日14時にAlexと30分の打ち合わせを入れて」と伝えると、予定を作成する
• 予定が重なったとき、理由を添えて会議を辞退する
• 朝いちばんに、その日の予定をまとめたブリーフィングを用意する
• 会議のあと「内容をまとめてチームに共有して」と頼むと、ふり返り（recap）の下書きを作る
• 決まったことを Teams のチャネルやチャットに投稿する

会議の前だけではありません。組織内の資料やメールを横断して検索し、次の会議で押さえるべき論点を整理する、といった下調べも守備範囲です。準備から片づけまで、会議の周辺作業をひとまとめに引き受けてくれる、と考えるとイメージしやすいでしょう。

言いかえると、こまごました作業を指示ひとつで肩代わりしてくれます。招集メール、日程の再調整、議事メモからのタスク出しなどです。会議まわりの雑務が減る。ここが Copilot Cowork のいちばんの利点です。

参照：Copilot Cowork overview | Microsoft Learn

2. 承認を挟むから勝手には動かない

重要な操作の前には、必ず承認を求める設計になっています。メールの送信、Teams への投稿、会議の設定などが対象です。実行される前に内容のプレビューとリスクの表示が出て、こちらが承認して初めて動きます。「気づいたら勝手に送られていた」を防ぎ、人が最後の判断を握る仕組みです。情シスの視点では、この統制のかけ方が安心材料になります。

3. Microsoft 365 の中で従量課金で動く

Copilot Cowork は、Microsoft 365 Copilot を利用する企業が使えます。2026年6月に一般提供のフェーズに入りました。料金は従量課金で、使った量に応じて課金される仕組みです。管理者は Microsoft 365 管理センターで有効化します。ユーザーやグループごとに利用量の上限を設けたり、使えるモデルを絞ったりできます。

動く土台は Microsoft 365 の中です。扱えるのは、利用者がアクセスできるメール・チャット・ドキュメントなど、組織内にすでにある情報にかぎられます。裏側では推論や文章作成の多くに Anthropic の Claude モデルが使われ、GPT系のモデルも選べます。この点は、記事の後半で触れる「モデルの新陳代謝」とも関わってきます。

参照：Copilot Cowork common questions | Microsoft Learn

なお、この流れは Microsoft だけのものではありません。Anthropic も2026年7月に、Claude Cowork を Web・モバイルへ広げました。同社は、利用の9割超がソフトウェア開発ではなく、日常の知識労働だったと公表しています。会議を含む知識労働をエージェントが巻き取る動きは、一社の話ではなく業界全体の潮流だといえます。

参照：Claude Cowork on web and mobile: hand off work anywhere | Claude by Anthropic

汎用エージェントと専用の会議ツールは何が違う？

会議まわりの仕事は、2つに分けて考えると整理できます。日程調整やふり返りといった段取りは、汎用エージェントが得意な領域です。一方、会議の中身を記録する部分は、少し事情が違います。

分かれ目になるのは、まず「その会議の音声を、そもそも押さえられるか」。次に「押さえた音声を、正確に残せるか」です。会議の記録は、音声を起点に始まるからです。そのうえで、会議業務ならではの観点も見ておきたいところです。社内で「Copilotで足りるのでは」と問われたときも、これらを押さえておくと落ち着いて答えられます。

1. そもそも、その会議の音声を取れるか

会議の記録は、音声をどこで取るかから始まります。ところが音声の発生場所は、こちらの都合だけでは決められません。相手に合わせた対面の商談もあれば、相手が指定してくるWeb会議ツールもあります。

汎用エージェントの多くは、自社が使う環境の中で動きます。たとえば Microsoft 365 の中で完結する設計を考えます。その外側で行われる会議の音声をどう残すかは、製品ごとに前提が変わります。導入前に確認しておきたい点です。ここを詰めずに「足りる」と決めると、いざ対面や他社指定のツールの会議になったとき、記録の手段がない、ということが起こりえます。

会議の音声を軸に考えるなら、対面か、どのWeb会議ツールかを問わず記録できるかが要点になります。「Otolio」は、主要なWeb会議ツールに対応します。Zoom・Microsoft Teams・Google Meet・Cisco Webex などです。集音マイクを使えば、対面会議でも記録できます。相手や場面に合わせて、記録の入口を選べる設計です。

2. 取れた音声を、正確に残せるか

音声を押さえられたとして、次の分かれ目は精度です。会議の中で交わされた言葉が正確に残らなければ、あとの工程はすべてずれていきます。文字起こしの精度は、大きく2つの要因で決まります。1つは音声の品質、つまり録音環境やマイクの状態です。もう1つは、製品が使うAIエンジンと、その上に載る独自の処理の品質です。

ここで効いてくるのが、専門用語や型番の再現性です。商談や技術会議では、製品名・型番・業界特有の言い回しが飛び交います。Web会議付属の文字起こしや汎用のAIでは、こうした固有名詞が誤って変換されやすく、そのたびに手直しが発生します。用語をあらかじめ登録して対応する運用もありますが、数が増えると管理しきれず破綻しがちです。

商談の現場では、「ChatGPTやCopilotに流すのと何が違うのか」という問いが最もよく聞かれます。答えの一つが、この再現性です。会議のあと議事録を開くたびに、製品名や型番が別の言葉に化けている。そのたびに音声を聞き直して直す。これが毎回続くと、せっかくの自動化が手直しの時間に食われてしまいます。

「Otolio」は、過去の議事録を参照して、各社ごとの表記や固有名詞に合わせて認識精度を高めます。用語を事前に登録しなくても精度が上がる独自の仕組みで、特許を取得しています。文字起こしの精度は90%以上（当社調べ）で、Web会議ツールの標準機能と比べて高い水準です。

汎用AIも、一度きりの会議をざっと要約するだけなら十分に実用的です。ただ、毎回の会議を組織の記録として積み上げていくなら、固有名詞まで正確に残せるかどうかが効いてきます。

3. 会議業務は前・中・後の一気通貫で効く

会議の価値は、前・中・後をひとつながりで自動化したときに大きくなります。一般的なAI議事録ツールの多くは、会議後の議事録づくりだけを担当します。前の準備や中の記録は、別の手段でまかなう前提です。

「Otolio」は、この前・中・後をまたいで自動化する、会議業務を丸ごと自動化するAIエージェントです。カレンダーに予定を入れておくだけで、Web会議に自動で参加して記録します。会議が終わると、議事録だけでなく、要点・ToDo・お礼メールの下書きまで、会話の内容をもとにAIが自動で用意します。人はできあがったものを確認して直すだけで済みます。会議が終わるころには、共有やタスク化の準備がほぼ整っている。そんな状態を目指せます。文字起こしもできますが、それはエージェントが担う仕事の一部という位置づけです。

1回の会議には、準備・記録・報告・入力と、実にたくさんの作業がぶら下がっています。前後だけを自動化しても、真ん中の記録がずれれば、そこから作られるふり返りやタスクもずれます。逆に、中の記録が正確でも、前後が手作業のままなら会議1回あたりの負担は減りません。

経営会議の議事録づくりに半日近くを費やす、という声は今も珍しくありません。前だけ、後だけを部分的に速くしても、会議全体にかかる時間は思ったほど縮まないのです。前・中・後を通して初めて、時間全体が縮みます。

4. モデルの新陳代謝と、学習に使わない設計

AIの進化は速く、いま最も精度が高いエンジンも、数ヶ月後には状況が変わります。導入時点の精度だけで選ぶと、契約更新のたびに「別のツールがよいと聞いた、もう一度比較しよう」という再検討が起きがちです。この調べ直しの負担は、意外に見えにくいコストです。

AIの精度は、数字で客観的に比べにくいという難しさもあります。そのぶん「他社がすごいらしい」といった伝聞で、判断が揺れやすくなります。関係者それぞれが別の情報源を持ち寄り、議論がまとまらない。こうした場面は、AIツールの選定でよく起こります。提供側がエンジンの見直しを続けていれば、この揺れそのものが小さくなります。

「Otolio」は、精度の数字そのものではなく、精度を上げ続ける取り組みで選んでもらう考え方を取っています。6ヶ月から1年ごとに、国内のセキュリティ基準を満たすAIをモニタリングします。より精度の高いエンジンへ随時切り替え、独自の処理も更新します。モデルの新陳代謝を提供側が肩代わりするため、利用者は毎回の調べ直しから解放されます。

プライバシーの面では、扱いを分けて考える必要があります。「Otolio」は、顧客データや音声データを機械学習に使いません。保管先は東京リージョンの国内データセンターで、通信や保存は業界標準の方式で暗号化しています。情報セキュリティの国際規格である ISO 27001（ISMS）も取得済みです。稟議の場では、学習に使わない・国内保管・第三者認証の3点がそろっていると、説明が通りやすくなります。機密性の高い会議の内容を扱うほど、この統制の観点が選定の決め手になります。

情シス・DX はこの流れにどう構えるか

情シス・DX 推進の現場では、ある圧力が強まっています。全社の生成AIを Microsoft 365 に寄せて、コストを下げたいという流れです。この圧力にどう向き合うかが、これからの会議業務の判断を左右します。

「Otolio」が実施した250件以上の導入企業アンケートでも、セキュリティは選定の決め手として繰り返し挙がっています。統合を進めるほど、「会議の中身という機密情報を、どこまで組織の管理下に置けているか」が問われます。構え方のポイントは、次の2つです。

1. 「禁止」ではなく安全な選択肢を用意する

社員が個人向けのAIに会議の内容を貼り付けてしまう。いわゆるシャドーAIです。これを頭ごなしに禁止しても、抜け道が増えるだけで統制にはつながりません。

なぜ禁止だけでは効かないのか。使いたい人は、目の届かないところで個人のAIを使い続けるからです。会議の音声や議事メモが、気づかないうちに社外のサービスへ流れていく。これを止めるには、安全に使える正規の道を先に用意するほうが現実的です。本当に効くのは、会議という一次情報を、承認できる安全な選択肢の中で組織の管理下に置くことです。

会議・議事録のシャドーAIについて、禁止ではなく統制の観点から手順を整理した記事があります。全社に安全な選択肢を用意する進め方を考えるときの土台になります。

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

2. 会議データは個人でなく組織に残す

組織で長く使うなら、「データが誰に紐づくか」も見ておきたい観点です。会議のデータを個人アカウントに紐づける設計だと、退職や異動でその人の記録ごと失われます。担当者が異動した翌週、過去の商談の経緯を確かめようとしたら記録がどこにもない。こうした引き継ぎの穴は、意外と起きます。

組織（環境）に紐づける設計なら、担当者が変わっても会議のデータは組織に残ります。権限や共有範囲も、組織の構造に沿って管理できます。監査ログや権限設定があれば、「誰がどの会議を見られるか」を情シスが後から説明できます。

構えとしては、Microsoft 365 への統合と専用ツールの併存は、二者択一ではありません。段取り（前後）は汎用エージェントに寄せ、会議の中の記録は精度と統制で選ぶ。この2軸で役割を分ければ、統合の波に流されず、落ち着いて選べます。

まとめ｜会議の「前後」と「中」を分けて選ぶ

汎用AIエージェントが会議の段取りを巻き取り始めたのは、歓迎すべき変化です。日程調整も、準備も、ふり返りの送付も、承認を挟みながら自動で進むなら、会議まわりの手間は確実に軽くなります。

判断のポイントは、その先にあります。会議で誰が何を言い、何が決まったかを、どこまで正確に組織の記録として残せるか。ここは、精度への継続的な取り組みと、機密情報をどう統制するかで選ぶ部分です。段取りは汎用に寄せ、記録は精度と統制で選ぶ。この分け方を持っておけば、「Copilotで足りる」という問いにも、自分の言葉で答えられます。

まずは自社の会議を段取りと記録に分け、どこを汎用に任せ、どこを専用で押さえるかを一度整理してみてはいかがでしょうか。

自動化できる段取りは、これからも増えていきます。だとすれば、残る判断は「会議で交わされた言葉を、どこまで正確に記録として残せるか」に絞られてきます。この一点は、口頭で説明するより、機能や精度、セキュリティの中身を一度そろえて見たほうが、社内での話がぶれません。

よくある質問とその回答

Q. Copilot Cowork があれば専用の会議AIツールは不要ですか？

会議の前後の作業は、Copilot Cowork のような汎用AIエージェントで大きく効率化できます。日程調整・準備・ふり返りの送付・タスク化などです。一方で、会議の中を高い精度で記録する用途では事情が異なります。誰が何を言ったかを一次情報として残すなら、専用に設計されたツールに分がある場面が多く見られます。どちらか一方に決めるのではなく、前後と中で役割を分けて選ぶのが現実的です。

Q. Copilot Cowork は会議の録音や文字起こしまでできますか？

公開されている情報では、Copilot Cowork の会議関連の機能は次のとおりです。会議の要約やふり返り（recap）の作成、日程調整、カレンダーの整理などが中心です。会議の音声を自前で録音し、高い精度で文字起こしする機能は、公式ドキュメントには記載がありません。導入を検討する際は、最新の公式情報で対応範囲を確認することをおすすめします。

参照：Copilot Cowork common questions | Microsoft Learn

Q. Microsoft 365 以外（Zoom・Google Meet・対面）の会議でも記録できますか？

Copilot Cowork は Microsoft 365 の中で動く設計です。公式情報の範囲では、自社環境の中にある情報を材料にします。会議の記録そのものを幅広い環境で残したい場合は、選択肢が変わります。Web会議ツールを問わず対応し、対面会議にも使えるツールが向いています。「Otolio」は、主要なWeb会議ツールに対応します。Zoom・Microsoft Teams・Google Meet・Cisco Webex などで、集音マイクを使えば対面会議でも記録できます。

Q. 汎用AIエージェントに会議内容を任せてもセキュリティは大丈夫ですか？

汎用AIエージェントは、統制の機能を備えるものが増えています。実行前に承認を求める設計や、利用者の権限の範囲だけで動く仕組みなどです。機密性の高い会議の内容を扱うなら、いくつか確認したい点があります。データを機械学習に使わない設計か、保管場所はどこか、認証を取得しているかです。「Otolio」は、顧客データや音声データを機械学習に使いません。国内のデータセンターで保管し、ISO 27001（ISMS）を取得しています。