Microsoft Copilotをローカルで使う方法｜ローカルファイル連携・Copilot+ PC・ローカルLLMの違い

「Microsoft Copilotをローカルで使いたい」と考えていても、ローカルという言葉が何を指すのかによって、必要な製品やデータの処理場所は異なります。

Microsoft CopilotでPC内のファイルを検索すること、Copilot+ PCのNPUを使ってAI処理を実行すること、社内PCやサーバー上でローカルLLMを運用することは、同じ仕組みではありません。

結論として、Microsoft Copilotの一般的なチャット生成処理はクラウドを利用します。一方、Windowsのファイル検索やCopilot+ PCに搭載された一部のWindows AI機能は、端末内で処理されます。

PC内のファイルをCopilotから指定できても、そのファイルや入力内容が端末外へ送信されないとは限りません。導入時には、ファイルの保存場所だけでなく、検索、AIへの入力、推論、ログ保存までを含むデータフローの確認が必要です。

本記事では、Microsoft Copilotをローカルで利用する3つの形態を整理し、データの処理場所、セキュリティ、オフライン利用、導入要件、費用、向いている企業を比較します。自社のデータ機密性や既存のMicrosoft 365環境に合った方式を選ぶ際にお役立てください。

Microsoft Copilotをローカルで使う3つの利用形態

Microsoft Copilotにおける「ローカル利用」は、主に次の3つに分けられます。

• Windows用CopilotからPC内のローカルファイルを検索・参照する
• Copilot+ PCのNPUを使い、一部のWindows AI機能を端末内で処理する
• Microsoft Foundry on Windowsなどを使い、独自のローカルAIを構築する

それぞれ利用目的とデータの処理場所が異なるため、混同しないことが重要です。

PC内のローカルファイルをMicrosoft Copilotから検索・参照する方法

Windows用Copilotには、PC内のファイルを検索し、開いたり内容について質問したりする機能があります。

Microsoftの案内では、端末上のDOCX、XLSX、PPTX、TXT、PDF、JSONなどを読み取れるほか、端末へ同期されたOneDrive上のファイルも検索対象に含まれます。ファイル検索とファイル読み取りの許可は、Copilotの設定から変更できます。

たとえば、次のような指示が考えられます。

• 先週更新したExcelファイルを探す
• プロジェクト名が含まれるPDFを表示する
• 端末内にある提案書の内容を要約する
• 特定のキーワードが書かれたWordファイルを探す

ただし、ローカルファイルを検索できることと、回答生成までPC内で完結することは同義ではありません。

Microsoft Copilotによるファイル利用は、次の3段階に分けて考える必要があります。

1. Windowsの検索機能でファイルを見つける
2. ファイルの内容をCopilotへ渡す
3. AIモデルが回答を生成する

ファイルの検索やインデックス処理が端末内で行われても、チャット回答の生成ではクラウド上のAIサービスと通信する場合があります。

Copilot+ PCのオンデバイスAI機能

Copilot+ PCは、高性能なNPUを搭載し、一部のAI処理を端末内で実行できるWindows PCのカテゴリです。

NPUとは、AIの計算処理に特化したプロセッサーです。CPUやGPUだけで処理する場合と比べ、消費電力を抑えながら継続的なAI処理を実行しやすくなります。

Copilot+ PCでは、機種やWindowsのバージョン、対応アプリによって、次のような機能が提供されます。

• 改善されたWindows Search
• Recall
• Click to Do
• Windows Studioエフェクト
• 画像生成や画像編集
• 音声字幕や翻訳
• Phi Silicaを利用した文章処理

改善されたWindows Searchでは、従来の単語一致に加え、意味の近いファイルを見つけるセマンティック検索を利用できます。Microsoftは、セマンティックインデックスによって収集されたデータはPC内に保存されると説明しています。

Click to Doでは、画面のスクリーンショット分析が端末内で行われます。ただし、Web検索やCopilotへの引き渡しなど、利用者がオンライン処理を選択した場合は、選択した情報が別のサービスへ送られます。

Recallも、ユーザーが保存を許可した画面のスナップショットを端末内で処理・保存します。保存は初期状態で自動的に有効になるのではなく、ユーザーによるオプトインが必要です。

一方、Microsoft Copilotの一般的なチャットやWeb検索、高度な生成処理まで、すべてが端末内で実行されるわけではありません。

Copilot+ PCはMicrosoft Copilotの完全ローカル版ではなく、ローカルAI機能を利用できるWindows PCです。

Microsoft Foundry on WindowsによるローカルLLMの構築

クラウドへデータを送信できない業務では、Microsoft Copilotの代わりに、Windows上で独自のローカルAIアプリを構築する方法があります。

Microsoft Foundry on Windowsは、WindowsアプリへローカルAIを組み込むための開発基盤です。主に次の技術で構成されています。

• Windows AI APIs：Copilot+ PC向けの組み込みAIモデルやAPI
• Foundry Local：Windows上で利用できるローカルLLM実行環境
• Windows ML：任意のONNXモデルをCPU、GPU、NPUで実行する推論基盤

Microsoftは、Foundry LocalでオープンソースLLMを端末上に実行でき、Windows MLでは独自に用意したモデルをローカルで展開できると説明しています。

Phi SilicaのようなCopilot+ PC向けモデルのほか、Foundry Localを通じて複数のオープンソースモデルを利用できます。Foundry LocalはCopilot+ PC以外のWindows端末にも対応しますが、利用できるモデルや処理性能は端末構成によって変わります。

ここで注意したいのは、Microsoft Foundry on Windowsが、Microsoft Copilotをそのままローカル化する製品ではない点です。

企業は、モデルを動かすだけでなく、次の仕組みを自社で用意する必要があります。

• 業務画面やチャット画面
• 社内文書の検索機能
• ユーザー認証とアクセス制御
• 入力・回答ログ
• 回答への引用元表示
• モデルや推論基盤の更新
• 脆弱性対応
• 回答品質の評価

Copilotの導入とローカルAIの開発では、必要な人材、導入期間、費用構造が大きく異なります。

比較項目	既製Copilotサービス	独自ローカルAI開発
主な選択肢	Microsoft Copilot、Microsoft 365 Copilot	Foundry Local、Windows ML、独自RAG
AI推論	主にクラウド	PCまたは社内サーバー
導入方法	アカウント・ライセンス・設定	モデル選定・アプリ開発・基盤構築
Microsoft 365連携	標準機能として利用しやすい	APIや独自連携の開発が必要
オフライン利用	機能により制限	構成次第で可能
開発負荷	比較的小さい	大きい
運用責任	サービス提供者と利用企業で分担	利用企業または開発パートナー
主な費用	ライセンス・利用料	端末・サーバー・開発・保守
向いている企業	導入速度とMicrosoft 365連携を重視	外部送信禁止や独自要件を重視

Microsoft Copilotでローカル処理できる範囲とクラウド処理との違い

Microsoft Copilotの導入可否を判断するには、「アプリがどこにあるか」ではなく、「入力内容がどこへ送られ、どこで推論されるか」を確認する必要があります。

ここでは、Microsoft Copilot、Microsoft 365 Copilot、Copilot+ PCのオンデバイス機能について、処理場所の違いを整理します。

Microsoft Copilotのチャット生成におけるクラウド処理

Windows用CopilotはPCへインストールできますが、アプリが端末上にあることと、AIモデルが端末上で動くことは別です。

一般的なチャットの回答生成では、入力されたプロンプトをクラウド上のAIサービスへ送り、生成された回答をアプリ上に表示します。そのため、インターネット接続がない状態では、利用できる機能が制限されます。

また、企業利用では、個人向けMicrosoft Copilotと、組織アカウントで使うMicrosoft 365 Copilot Chatを区別する必要があります。

Microsoft 365 Copilot Chatでは、プロンプトと回答がMicrosoft 365のサービス境界内で処理されます。Microsoftは、プロンプト、回答、Microsoft Graphを通じて参照されたデータを、基盤モデルの学習には使用しないと説明しています。

ただし、保護される条件や利用できる管理機能は契約プランによって異なります。機密情報を扱う場合は、単にWindows上で利用できるかではなく、次の条件を確認してください。

• 利用するアカウントの種類
• 組織の契約プラン
• Web検索の有効・無効
• チャット履歴の保存
• 監査やeDiscoveryの対象
• 機密ラベルやDLPの適用範囲
• ファイル添付の許可条件

Copilot+ PCで端末内処理されるWindows AI機能

Copilot+ PCでは、一部のWindows AI機能が端末内で完結します。ただし、同じ機能の中でも、選択する操作によってクラウド通信が発生する場合があります。

改善されたWindows Searchでは、ファイルの内容や画像を意味ベースで検索するためのインデックスが端末内に保存されます。

Recallでは、ユーザーが保存を許可した画面のスナップショットと関連情報がローカルストレージへ保存されます。Windows Helloによる本人確認、保存停止、アプリやWebサイトの除外、保存データの削除といった制御が用意されています。

Click to Doでは、画面に表示されているテキストや画像の認識がローカルで実行されます。Phi Silicaによる要約や書き換えなども端末内で処理される機能があります。一方、Copilotへの質問やWeb検索を選択すると、選択した内容が外部サービスへ渡されます。

このように、機能は次の3種類に分けて管理する必要があります。

• 完全にローカルで処理される機能
• 最初の解析はローカルだが、選択した操作によってクラウドへ送信される機能
• クラウド接続を前提とする機能

Copilot+ PCだから安全と一括判断せず、機能単位でデータフローを確認することが重要です。

機能	主な処理場所	オフライン利用	注意点
Microsoft Copilotの一般的なチャット	クラウド中心	原則として困難	アプリがPC上にあっても推論はクラウド
Windows用Copilotのファイル検索	検索は端末、回答生成はクラウドを含む	検索と回答で異なる	ファイル指定と完全ローカル処理は別
改善されたWindows Search	端末内	対応範囲で可能	Copilot+ PCや対応環境が必要
Recall	端末内	対応範囲で可能	オプトイン、除外設定、端末保護が必要
Click to Doの画面解析	端末内	対応範囲で可能	Web検索やCopilot連携では外部送信が発生
Microsoft 365 Copilot	Microsoft 365サービス境界	原則として困難	Microsoft Graphとクラウドデータを利用
Foundry Local	端末内	モデル取得後は構成次第で可能	アプリ・認証・保守を自社で設計

Microsoft 365 CopilotによるMicrosoft 365データの利用

Microsoft 365 Copilotは、PC内のローカルファイルを直接操作するための製品ではありません。Microsoft 365上に保存された業務データを横断して利用するAIです。

Microsoft 365 Copilotは、Microsoft Graphを通じて、ユーザーがアクセス権限を持つ次の情報を参照します。

• OneDriveやSharePoint上のファイル
• Outlookのメール
• Teamsのチャットや会議情報
• 予定表
• 組織内のユーザー情報
• Microsoft 365に接続された外部データ

Microsoftは、Microsoft 365 Copilotがユーザーのアクセス権限を尊重し、権限を持たないデータにはアクセスできないと説明しています。

ただし、導入前から共有範囲が広すぎるファイルは、Copilotによって見つけやすくなる可能性があります。Copilotが新しい権限を与えるわけではありませんが、過剰共有されていた情報が自然言語検索によって表面化しやすくなります。

また、WordやExcelのデスクトップアプリから利用する場合でも、機能によってはOneDriveやSharePoint上への保存が必要です。Microsoft 365 Copilotの公式サポート情報でも、ローカルパスはサポートされず、アップロード済みまたはクラウド上のファイルが必要になる場合があると案内されています。

Microsoft Copilotでローカルファイルを扱う3つの方法

PC内やファイルサーバー上のデータをCopilotで利用する方法は、利用頻度や対象人数によって異なります。

一時的にファイルを使うだけであれば、検索や添付で対応できます。組織全体で継続利用する場合は、OneDrive、SharePoint、Copilotコネクタなどを含むデータ基盤の整備が必要です。

方法1｜Windows用Copilotのファイル検索

PC内の資料をすばやく見つけたい場合は、Windows用Copilotのファイル検索が最も取り組みやすい方法です。

基本的な利用手順は次のとおりです。

1. Windows用Copilotを起動する
2. Copilotの設定を開く
3. File SearchとFile Readの権限を確認する
4. ファイル名、更新時期、形式、内容を自然言語で指定する
5. 表示された検索結果から原本を開く
6. 必要に応じてファイル内容について質問する

検索指示は、条件を複数組み合わせると対象を絞り込みやすくなります。

• 先週更新されたExcelファイルを探して
• 製品Aという言葉が含まれるPDFを探して
• 4月に作成した営業会議のPowerPointを表示して
• 端末内にあるセキュリティ規程を探して
• プロジェクトBの議事録を開いて

検索結果へファイルが表示されない場合は、次の項目を確認します。

• Copilotのファイル検索が許可されているか
• ファイル読み取りが許可されているか
• 対象ファイルの形式が対応範囲に含まれるか
• 対象フォルダがWindows Searchのインデックス対象か
• OneDriveのファイルが端末へ同期されているか
• 企業の管理ポリシーで機能が無効化されていないか

企業端末では、利用者が個別に検索範囲を広げるのではなく、情報システム部門が検索対象と利用ルールを決める必要があります。

方法2｜ローカルファイルのCopilot Chatへの添付

特定のファイルを一時的に要約、分析、比較したい場合は、Copilot Chatへ直接添付する方法があります。

Microsoft Copilotでは、PDF、DOCX、XLSX、PPTX、TXT、JSON、CSV、画像などのファイルをアップロードできます。個人向けMicrosoft Copilotの公式案内では、1つの会話に最大20ファイル、1ファイル50MBまでという条件が示されています。仕様は変更される可能性があるため、利用時点の画面と公式情報を確認してください。

添付後は、次のような処理ができます。

• 文書全体の要約
• 複数ファイルの比較
• 表や数値の抽出
• 論点やリスクの整理
• プレゼンテーション案の作成
• 文書に基づく質疑応答

ただし、PC内に保存されていたファイルでも、チャットへ添付した時点でサービス側へ送信されます。

ローカルに保存されていることは、ローカルで処理されることを意味しません。ファイル添付は、外部サービスへのデータ送信として扱う必要があります。

法人利用では、個人用Microsoftアカウントではなく、エンタープライズデータ保護が適用される組織アカウントを使用します。

添付前には、少なくとも次の項目を確認してください。

• 個人情報や顧客情報を含んでいないか
• 契約上、外部サービスへの送信が許可されているか
• 利用するアカウントが組織管理下にあるか
• ファイルの保存期間と削除条件
• チャット履歴や監査ログの扱い
• 機密ラベルやDLPの適用状況
• マクロや外部リンクなど、正確に解析されにくい要素の有無

方法3｜OneDrive・SharePoint・Copilotコネクタによる社内データ連携

部門や全社で継続的にファイルを利用する場合は、ファイルを毎回チャットへ添付するのではなく、組織的なデータ連携を設計します。

Microsoft 365を標準利用している企業では、OneDriveやSharePointへ業務ファイルを集約し、Microsoft 365の権限、監査、保持、機密ラベルの管理下へ置く方法が基本です。

Microsoft 365以外のデータやオンプレミスの情報は、Microsoft 365 Copilotコネクタによって利用範囲を拡張できます。

Copilotコネクタには、大きく次の2種類があります。

• 同期コネクタ：外部データをMicrosoft Graphへ取り込み、インデックスを作成する
• フェデレーションコネクタ：MCPを使い、元システムからリアルタイムにデータを取得する

Microsoftの公式情報では、同期コネクタはデータをMicrosoft Graphへインデックスし、フェデレーションコネクタは外部データをMicrosoft 365へコピーせず、元の保存場所からリアルタイムに取得すると説明されています。

オンプレミスのファイルサーバーを接続する場合は、単に全フォルダを検索対象へ追加するのではなく、次の項目を設計します。

• 接続するデータの範囲
• ユーザーIDと権限の対応
• インデックスの更新頻度
• ファイル削除後の反映時間
• 機密情報の除外条件
• 監査ログの保存
• 障害発生時の切り分け
• データ所有者と管理責任者

ファイルサーバーに権限不備や重複ファイルが残った状態で接続すると、検索結果の品質低下や情報の過剰表示につながります。

Microsoft Copilotをローカル活用するメリットと限界

Microsoft Copilotのローカル活用には、ファイル探索の効率化、応答遅延の抑制、オフライン対応、データ保護といった利点があります。

一方、すべてのCopilot機能をローカル化できるわけではなく、対応端末の調達や独自システムの保守が必要になる点には注意が必要です。

ローカルファイルの探索・転記作業の削減

Windows用Copilotのファイル検索を利用すると、保存場所や正確なファイル名を覚えていなくても、自然言語から関連資料を探せます。

特に、次のような情報探索に向いています。

• 更新日の新しい社内規程
• 製品名を含む提案書
• 特定顧客に関する議事録
• 障害内容が記録された報告書
• ファイル形式や作成時期が分かっている資料

従来は、エクスプローラーで複数のフォルダを開き、ファイル名や本文を一つずつ確認する必要がありました。Copilotを使えば、検索条件を文章で指定できるため、候補の絞り込みを短縮できます。

ただし、検索結果やAIの要約は原本ではありません。古いファイル、同名ファイル、未承認ファイルが表示される可能性もあるため、最終判断では元ファイルの確認が必要です。

オンデバイス処理による待機時間とクラウド依存の抑制

端末内で完結するAI処理は、クラウドとの通信往復が不要なため、低遅延で実行しやすい点がメリットです。

特に、次のような環境で効果が期待できます。

• 通信が不安定な工場や保守現場
• 移動中に利用する業務端末
• インターネット接続を制限した閉域環境
• 映像や音声を継続的に処理する端末
• 画面やファイルを頻繁に検索する業務

画像処理、音声処理、セマンティック検索など、同じ端末で繰り返し実行する処理は、オンデバイスAIと相性があります。

一方、Microsoft Copilotのチャット、Web情報の取得、クラウドモデルを利用する生成処理までオフライン化されるわけではありません。

利用可否は製品名ではなく、対象機能ごとのネットワーク要件で判断してください。

機密データを端末や社内環境に留めやすい構成

Copilot+ PCの一部機能や独自のローカルLLMを利用すれば、データを端末や社内環境に留めた構成を作れます。

Foundry Localは、モデルの推論を端末内で実行します。MicrosoftのFAQでは、推論時の入力と出力は端末外へ出ず、主なネットワーク通信は初回のモデル取得や任意のカタログ更新であると説明されています。

外部通信を遮断した社内サーバー上にローカルLLMと検索システムを構築すれば、技術情報、研究データ、設計文書、契約書などを外部の生成AIサービスへ送らずに利用できます。

ただし、ローカル保存にも別のリスクがあります。

• 端末の紛失や盗難
• マルウェア感染
• 共有アカウントの使用
• 過剰な管理者権限
• 暗号化されていないバックアップ
• 端末廃棄時のデータ残存
• ローカルログへの機密情報保存

端末内に保存すれば自動的に安全になるわけではありません。BitLocker、Windows Hello、端末管理、アクセス制御、ログ監査、遠隔ロックなどを組み合わせる必要があります。

リスクの種類	クラウド型で確認する項目	ローカル型で確認する項目
データ送信	送信先、リージョン、暗号化	外部通信の遮断、更新通信
データ保存	保存期間、チャット履歴、ログ	ローカルログ、キャッシュ、モデル入力
アクセス制御	組織アカウント、権限、DLP	OSアカウント、ファイル権限、管理者権限
端末リスク	管理対象端末の利用	盗難、紛失、マルウェア
バックアップ	サービス側の保持条件	社内バックアップの暗号化と廃棄
監査	Microsoft 365の監査機能	独自ログと監視基盤
主な対策	エンタープライズデータ保護、Purview	BitLocker、Windows Hello、Intune、ログ監査

ハードウェアと運用保守の負担

ローカルAIの導入では、クラウドサービスの利用料を抑えられる場合がある一方、端末や運用体制への投資が増えます。

Copilot+ PCを導入する場合は、NPUを搭載した対応端末への更新費用が必要です。ローカルLLMを自社運用する場合は、用途に応じて次の費用が発生します。

• GPU、NPU、CPUを搭載した端末やサーバー
• メモリとストレージ
• モデルの保存・配布基盤
• 電力と冷却
• バックアップ
• 監視システム
• アプリ開発
• 認証・権限管理
• モデル更新と評価
• 障害・脆弱性対応

年間TCOは、次のように考えます。

年間TCO＝ライセンス・API費＋端末・設備費＋開発費＋保守人件費＋品質確認・手戻り費

小規模な利用や標準的な文書作成では、Microsoft 365 Copilotなどのクラウドサービスを利用した方が、総保有コストを抑えられる可能性があります。

ローカル方式を選ぶ場合は、クラウド利用料だけでなく、モデル更新や品質評価を担当する人材まで含めて比較してください。

Microsoft Copilotのローカル活用例3選

ローカル活用が適しているかは、対象業務とデータの機密性、通信環境によって変わります。

ここでは、Windows用Copilot、Copilot+ PC、ローカルLLMを利用する代表的な業務例を紹介します。

【情報システム部門】PC内の規程・手順書検索による問い合わせ対応の短縮

情報システム部門では、社内規程、端末設定手順、FAQ、過去の障害報告書などを検索する機会が多くあります。

対象ファイルを管理フォルダへ整理し、Windows用Copilotから次のように検索します。

• VPN接続の手順書を探して
• 先月更新されたセキュリティ規程を表示して
• エラーコードが記載された障害報告書を探して
• Windows 11への更新手順が書かれたPDFを開いて

検索結果が表示されたら、AIの説明だけで回答せず、原本の更新日、承認者、適用対象を確認します。

また、古い規程や重複ファイルが残っていると検索結果の品質が落ちます。データ所有者を決め、不要ファイルの整理を継続することが必要です。

【製造・現場部門】Copilot+ PCのオンデバイスAIによる通信制限下の作業支援

工場、保守現場、出張先などでは、通信が不安定でも継続する必要がある業務があります。

Copilot+ PCでは、対応する機種や機能を利用することで、次の処理を端末内で実行できます。

• PC内のファイル検索
• 画面上の文字や画像の認識
• 音声の字幕化
• 画像の補正
• 一部の文章要約や書き換え

ただし、Web検索やクラウドモデルによる高度な生成処理は、インターネット接続を必要とします。

導入前には、「オンライン時に利用する機能」と「オフライン時にも必要な機能」を分けて検証してください。

現場端末へ配布するデータは必要最小限に絞り、紛失時に遠隔ロックやデータ消去ができる端末管理も必要です。

【研究開発・規制部門】ローカルLLMによる機密文書の検索・要約環境

外部サービスへ入力できない技術情報、研究データ、設計文書、契約書を扱う部門では、ローカルLLMを使った検索・要約環境が候補になります。

一般的な構成は次のとおりです。

1. ユーザーを社内IDで認証する
2. ユーザーがアクセス可能な文書だけを検索する
3. 関連する文書の一部を抽出する
4. ローカルLLMへ文書と質問を入力する
5. 回答と参照元ファイルを表示する

このように、社内文書を検索して必要な情報だけをAIへ渡す仕組みをRAGと呼びます。RAGはRetrieval-Augmented Generationの略で、日本語では検索拡張生成と訳されます。

モデル選定では、単純な性能ランキングだけでなく、次の項目を確認します。

• 日本語の回答精度
• 長文処理能力
• 商用利用条件
• 必要なメモリ容量
• CPU、GPU、NPUへの対応
• 同時接続数
• 引用元の表示
• 禁止語や機密情報の制御
• モデル更新のしやすさ

本番導入前には、誤回答だけでなく、プロンプトインジェクション、権限外文書の参照、ログへの機密情報保存も検証します。

Microsoft Copilotをローカル導入すべきか判断する比較軸

導入方式は、「ローカルの方が安全」「クラウドの方が高性能」といった単純な比較では決められません。

データの機密性、オフライン要件、既存環境、導入速度、TCO、運用体制を組み合わせて判断する必要があります。

データの機密性と外部送信の可否

最初に、扱うデータの分類と外部送信の可否を明確にします。

公開情報や一般的な社内文書であれば、Microsoft 365 Copilot ChatやMicrosoft 365 Copilotを候補にできます。

社内限定情報を扱う場合は、Microsoft 365のアクセス権限、機密ラベル、DLP、監査ログなどを整備した上で利用します。

外部サービスへの送信が契約や法令、社内規程で禁止されている場合は、Copilot+ PCのオンデバイス機能や、閉域環境のローカルLLMを検討します。

ただし、「クラウド禁止」の理由が明確でないまま完全ローカル環境を構築すると、必要以上の費用と運用負荷が発生します。

次のように理由を分解してください。

• 法令上の制約
• 顧客との契約条件
• 業界ガイドライン
• 社内セキュリティ規程
• データ保存地域の指定
• 監査上の要件
• 担当者の心理的な不安

心理的な不安だけが理由の場合は、Microsoft 365のデータ保護条件や管理機能を確認することで、クラウド型を利用できる可能性があります。

オフライン要件と必要なAI性能

完全オフラインで動作することと、高性能なクラウドモデルを利用することにはトレードオフがあります。

常時オンラインで利用できる業務では、Microsoft 365 CopilotのMicrosoft 365連携や、クラウド上の高性能モデルを活用しやすくなります。

通信断でも継続する必要がある業務では、Copilot+ PCのWindows AI機能やローカルLLMが候補です。

ただし、小型のローカルモデルは、次の処理でクラウドモデルに劣る場合があります。

• 複数段階の複雑な推論
• 大量の長文処理
• 最新のWeb情報を使う回答
• 多言語への対応
• 高度なコード生成
• 大量データの横断分析

比較時には、次の条件を数値化します。

• 業務時間のうちオフラインになる割合
• 許容できる応答時間
• 必要な正答率
• 扱う文書の長さ
• 同時利用人数
• 処理回数
• 利用できる端末性能

既存のMicrosoft 365環境とデータ保存場所

OneDrive、SharePoint、Teamsを標準利用している企業では、Microsoft 365 Copilotを導入しやすい傾向があります。

既存のアクセス権限や監査、保持、機密ラベルを利用できるため、新たなデータ管理基盤を構築する負担を抑えられます。

一方、データがPC内やファイルサーバーへ分散している場合は、Copilotを接続する前に次の項目を整理します。

• 保存場所
• データ所有者
• アクセス権限
• 更新頻度
• 保存期限
• 重複ファイル
• 正式版の判定方法
• 個人情報や機密情報の有無

オンプレミスデータを継続利用する場合は、OneDrive・SharePointへの移行、同期コネクタ、フェデレーションコネクタ、ローカルRAGを比較します。

Copilotをデータ整理の代替として導入すると、古い情報や重複情報をAIが参照し、回答品質が低下する可能性があります。

導入速度・TCO・運用体制

Windows用Copilotのファイル検索は、対応端末と設定が整っていれば、比較的短期間で試せます。

Microsoft 365 Copilotは、ライセンス契約だけでなく、権限、データ保護、利用ルール、教育、効果測定の準備が必要です。

Copilot+ PCは、既存PCの更改時期に合わせれば、追加投資を抑えやすくなります。既存PCが利用できる状態で、NPUのためだけに全社員の端末を更新すると、投資回収が難しくなる可能性があります。

ローカルLLMは自由度が高い一方、開発・運用人材と継続的な保守予算が必要です。

導入判断では、次の式で投資効果を試算します。

年間削減効果＝対象人数×1人当たり月間削減時間×12か月×時間単価×利用率

投資効果＝年間削減効果－年間TCO

初期費用だけでなく、3年間のTCO、利用率、1人当たり削減時間を用いて比較してください。

比較項目	Windows用Copilot	Microsoft 365 Copilot	Copilot+ PC	Foundry Local	一般的なローカルLLM環境
主な用途	PC内ファイル検索、チャット	Microsoft 365データ活用	Windows AIの端末内処理	Windows向けローカルAI開発	独自チャット・RAG
データ処理場所	端末＋クラウド	クラウド中心	機能により端末＋クラウド	端末内	端末・社内サーバー
オフライン利用	限定的	原則として困難	一部機能で可能	可能	可能
必要端末	対応Windows PC	Microsoft 365対応端末	対応するCopilot+ PC	モデルに適したWindows PC	CPU・GPU・メモリ要件による
Microsoft 365連携	限定的	強い	製品とは別の概念	独自開発	独自開発
管理機能	Copilot・Windows設定	Microsoft 365・Purview等	Windows・Intune等	独自実装が中心	独自実装
開発負荷	小さい	小～中	小～中	中～大	中～大
費用構造	サービス・端末	ライセンス・導入運用	PC調達・管理	開発・端末・保守	サーバー・開発・保守
向いている企業	PC内検索を試したい	Microsoft 365を標準利用	PC更改とオンデバイスAIを進めたい	Windows上に独自AIを作りたい	完全ローカルや高度な独自要件がある

Microsoft Copilotをローカル活用する導入5ステップ

Microsoft Copilotのローカル活用では、製品を先に選ぶのではなく、業務要件とデータフローから方式を決めます。

導入は、要件定義、データフロー確認、方式選定、PoC、継続管理の5段階で進めます。

ステップ1｜対象業務とローカル要件の定義

最初に、どの業務で、誰が、どのデータを利用するのかを整理します。

確認項目は次のとおりです。

• 対象業務
• 利用者と対象人数
• 扱うファイル
• 利用場所
• 利用頻度
• 期待する成果
• ネットワーク環境
• データの機密区分

次に、ローカル化が必要な理由を分解します。

• インターネット接続が使えない
• 機密データを外部へ送れない
• 応答時間を短くしたい
• クラウド利用料を抑えたい
• 既存のオンプレミスシステムと接続したい

「安全な環境にしたい」といった抽象的な要望は、具体的な条件へ変換します。

• 端末外へデータを送信しない
• 指定した国内リージョン以外へ保存しない
• 入力内容をモデル学習へ使用しない
• オフライン状態で検索と要約を継続する
• 権限外のファイルを検索結果へ表示しない

効果測定のため、検索時間、問い合わせ対応時間、資料確認時間などのKPIも設定します。

ステップ2｜ファイルとAI処理のデータフロー可視化

次に、ファイルが保存されてから回答が表示されるまでの流れを可視化します。

確認する処理は次のとおりです。

• ファイルの保存場所
• 検索インデックスの保存場所
• AIへの入力データ
• 推論の実行場所
• 外部通信先
• プロンプトと回答の保存場所
• ログの保存期間
• 生成物の保存場所
• 管理者が閲覧できる範囲

Windows用Copilot、Microsoft 365 Copilot、Copilot+ PC、ローカルLLMごとに、別々のデータフローを作成してください。

個人情報、営業秘密、顧客データ、ソースコードなど、データ分類ごとに利用できる方式を決めます。

確認には、業務部門、情報システム部門、セキュリティ部門、法務部門が参加します。

ステップ3｜利用方式・ライセンス・端末の選定

業務要件とデータフローを基に、必要な方式を選びます。

• PC内のファイル探索：Windows用Copilot
• Microsoft 365データの横断活用：Microsoft 365 Copilot
• WindowsのオンデバイスAI：Copilot+ PC
• 独自の完全ローカルに近い環境：Foundry LocalやWindows ML
• 外部データの接続：Copilotコネクタ
• 機密文書の独自検索：ローカルLLMとRAG

方式ごとに、次の要件を確認します。

• 対応OS
• CPU、NPU、GPU
• メモリ
• ストレージ
• ネットワーク
• 端末管理ツール
• 認証基盤
• Microsoft 365の契約
• 開発環境
• 運用担当者

既存端末で試せる方法と、PC更改やサーバー導入が必要な方法を分けてください。

費用は、ライセンス費だけでなく、端末費、開発費、保守費を含む3年間のTCOで比較します。

ステップ4｜限定部門でのPoCと効果・リスク測定

全社展開の前に、対象業務と利用者を限定してPoCを実施します。

最初の検証では、1～3業務、10～30名程度など、導入前後を比較できる範囲に絞ります。

測定指標は、次の4種類に分けます。

効果指標

• 検索時間
• 回答作成時間
• 問い合わせ削減数
• 資料確認時間

品質指標

• 正答率
• 誤回答率
• 原本確認率
• 引用元の正確性

セキュリティ指標

• 権限外ファイルの表示件数
• 外部通信先
• ログへの機密情報保存
• 削除済みファイルの反映時間

運用指標

• 利用率
• 端末負荷
• バッテリー消費
• ヘルプデスク問い合わせ数
• 障害件数

オフライン利用が要件に含まれる場合は、ネットワークを遮断した状態で必要な機能が動くか確認します。

PoC終了時には、継続、対象変更、中止の判断基準を事前に設定しておきます。

ステップ5｜権限・端末・モデルの継続管理

ローカルAIは、導入後の管理を怠ると、権限やモデルが古くなり、リスクと回答品質が悪化します。

Windows端末では、Intuneなどを利用して、次の項目を管理します。

• アプリ配布
• 機能の有効・無効
• Windows Update
• 端末暗号化
• 遠隔ロック
• Recallの保存設定
• ファイル検索の対象
• 除外アプリやWebサイト

Microsoft 365では、SharePointやOneDriveの過剰共有、機密ラベル、DLP、監査ログを定期的に確認します。

ローカルLLMでは、次の更新を計画します。

• AIモデル
• 推論エンジン
• 依存ライブラリ
• GPUドライバ
• 検索インデックス
• 評価データ
• 禁止事項やガードレール

月次では障害と利用状況、四半期では効果と品質、年次ではTCOと構成全体を見直します。

Microsoft Copilotのローカル活用で起こる失敗要因と対策

ローカル活用では、保存場所と処理場所の混同、Copilot+ PCへの過度な期待、権限管理の不足などが失敗につながります。

ここでは、代表的な5つの失敗について、症状、原因、実害、対策を整理します。

Microsoft Copilotが完全にオフラインで動くという誤解

Copilot+ PCを導入したものの、チャット、Web検索、ファイル要約などがオフラインで使えないケースがあります。

原因は、端末内で動くWindows AI機能と、クラウドで動くMicrosoft Copilotの生成処理を区別していないことです。

Copilot+ PCという名称だけで、すべてのCopilot機能がローカル化されるわけではありません。

対策として、利用する機能ごとに次の項目を一覧化します。

• 認証に通信が必要か
• AI推論はどこで行われるか
• 入力データは外部へ送られるか
• オフライン時に利用できるか
• 通信復旧後にデータが同期されるか

PoCでは、ネットワーク遮断テストを実施し、業務継続に必要な機能が動作するか確認してください。

ローカルファイル添付とローカル処理の混同

PC内のファイルだから安全だと考え、個人情報や顧客資料をCopilot Chatへ添付してしまう失敗があります。

原因は、ファイルの保存場所と、AIがファイルを処理する場所を混同していることです。

PC内のファイルでも、チャットへ添付すればサービス側へ送信されます。

対策として、ファイル添付を外部送信として扱い、次の項目を確認します。

• 利用アカウント
• データ分類
• 利用を許可されたサービス
• 処理場所
• 保存期間
• モデル学習への利用条件
• 監査ログ

法人利用では、エンタープライズデータ保護が適用される組織アカウントと、管理対象端末を利用します。

Copilot+ PCの購入による自動的な業務効率化への期待

NPU搭載端末へ更新しても、従業員が従来と同じ業務を続け、AI機能が利用されない場合があります。

原因は、対象業務、対応アプリ、利用手順、効果指標を決めずに端末を配布していることです。

Copilot+ PCはAI機能を実行するための基盤であり、端末を購入するだけで業務プロセスが変わるわけではありません。

PC更改前に、利用するWindows AI機能と対象業務を決め、検証端末で効果を測定します。

全社員へ一律配布するのではなく、次のようなNPUの効果が見込める部門から配備します。

• オンライン会議を頻繁に行う部門
• 大量のローカルファイルを検索する部門
• 画像や映像を扱う部門
• 通信制限のある現場部門
• 音声字幕や翻訳を利用する部門

ファイルのアクセス権限と保存対象の未管理

Copilotの検索結果に、共有範囲の広いファイル、退職者のフォルダ、古い規程、個人情報が表示される場合があります。

原因は、Copilot導入前のアクセス権限、インデックス対象、共有設定が整理されていないことです。

Copilotが新しい権限を作るわけではありませんが、既存の過剰共有によって閲覧できた情報を見つけやすくします。

対策として、次の管理を行います。

• 最小権限の設定
• 機密ラベル
• DLP
• 検索インデックスからの除外
• Recallの除外アプリとWebサイト
• 退職者データの整理
• 保存期限を過ぎたファイルの削除
• データ所有者の明確化

Copilot導入前に、利用対象となるデータの棚卸しを実施してください。

ローカルLLMの保守・品質管理の過小評価

ローカルLLMを構築した後、モデルの知識が古くなる、回答精度が低下する、GPUドライバの更新後に動作しなくなるといった問題が発生することがあります。

原因は、クラウド利用料と端末費だけを比較し、モデル、基盤、アプリ、セキュリティの保守工数を見積もっていないことです。

ローカルLLMでは、次の責任者を決めます。

• モデル更新
• 回答品質のベンチマーク
• 障害対応
• 脆弱性管理
• GPUドライバと依存ライブラリの更新
• バックアップ
• ログ監査
• 利用者サポート

自社で体制を確保できない場合は、クラウド型Copilotとの併用や、外部の専門人材の活用を検討します。

失敗要因	主な症状	主なリスク	対策	確認担当
完全オフラインで動くと誤解	通信断でチャットや要約が使えない	業務停止	機能別の通信・推論場所一覧、遮断テスト	情報システム
ローカルファイル添付をローカル処理と誤認	機密ファイルをチャットへ添付	意図しない外部送信	添付を外部送信として管理、組織アカウント利用	セキュリティ・法務
Copilot+ PC購入だけで効率化すると判断	AI機能が利用されない	投資効果の未達	対象業務とKPIを決めて限定配備	DX推進・業務部門
アクセス権限と保存対象を未整理	古い情報や機密情報が検索される	情報漏えい、誤回答	最小権限、DLP、インデックス除外、データ整理	データ所有者・情シス
ローカルLLMの保守を過小評価	精度低下、更新停止、障害長期化	利用停止、脆弱性放置	更新周期、評価、障害対応、責任者の明確化	AI開発・運用部門

Microsoft Copilotのローカル導入支援は「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください

フリーコンサルタント.jpでは、事業会社やコンサルティングファーム出身のプロ人材が、生成AI・DX活用の戦略設計から現場のルール整備、社内への知見移転までを伴走支援します。実務経験豊富な人材が、上流の方針づくりから実行段階まで一貫して関わることで、導入後の定着まで見据えた支援が可能です。

フリーコンサルタント.jpによるAI導入支援の事例

フリーコンサルタント.jpでは、AI・DX推進領域全般で企業の支援実績があります。ここでは、社内に専門人材が不足していた企業の支援事例を2件紹介します。

事例①｜大手飲食企業：需要予測・発注レコメンドAIの開発支援

200店舗以上・400品目の発注業務を店舗担当者の経験と勘に頼っており、業務が属人化していた大手飲食企業の事例です。データサイエンティストなどAI活用の経験者が社内に不足し、AIの本格運用に向けたデータ活用の進め方が分からない状態でした。

当時の課題	・データサイエンティスト・データアナリスト人材、AI活用の経験者が社内に不足 ・店舗情報・POSデータをもとにした需要予測を、複数人が同じ精度で行うことが困難 ・発注業務が現場の勘に依存し、担当者の休暇・退職で業務が滞るリスクを抱えていた
実施したこと	・店舗ごとの特徴を踏まえた変数を定義し、データを整理 ・PoC（概念実証）を経て、店舗ごとに高い精度で需要予測ができるAIモデルを構築・運用

需要予測AIの活用により発注業務の多くを自動化し、作業時間を削減。バックオフィス業務の負荷が軽減し、店舗担当者が接客などの対応に時間を割けるようになりました。

事例②｜大手通信キャリア企業：デジタル活用推進に向けたCoE組織の立ち上げ支援

業務効率化を目的に、デジタル活用組織（CoE＝Center of Excellence。複数部門の知見を集約する専門組織）の立ち上げを決定したものの、組織立ち上げの推進とデジタル技術活用の両方を担える人材が社内に不足していた大手通信キャリア企業の事例です。

当時の課題	・デジタル領域の知見と組織立ち上げ経験を併せ持つ人材が社内に不足 ・業務効率化ツールの開発・運用体制をゼロから構築する必要があった
実施したこと	・CoE組織の立ち上げから全体設計・運用構築・実運用までを一気通貫で伴走支援 ・事業部門への課題ヒアリングをもとにしたツール開発の仕組みを構築し、プロパー社員が自走できる体制へ知見を移転

CoE組織の立ち上げと運用の安定化により、組織立ち上げ前と比較して業務工数を約25%削減。プロパー社員が主体的に運用できる体制を構築し、外部人材への依存から段階的に脱却しています。

まとめ

Microsoft Copilotにおける「ローカル」には、PC内のファイルを参照すること、Copilot+ PCで一部のAI処理を端末内に実行すること、Foundry Localなどで独自のローカルLLMを構築することという3つの意味があります。

Windows用Copilotからローカルファイルを検索できても、回答生成まですべてPC内で完結するとは限りません。ファイルの保存場所、検索、AIへの入力、推論、ログ保存を分けて確認する必要があります。

Microsoft 365 Copilotは、OneDrive、SharePoint、TeamsなどのMicrosoft 365データを横断利用する場合に適しています。Copilot+ PCは、一部のWindows AI機能を端末内で処理する場合に適しています。

外部サービスへのデータ送信が禁止され、完全オフラインに近い環境が必要な場合は、Foundry LocalやWindows MLを使った独自のローカルAIが候補になります。ただし、開発、モデル更新、セキュリティ、品質評価を自社で担う体制が必要です。

導入方式は、データの機密性、オフライン要件、既存のMicrosoft 365環境、必要性能、TCO、運用体制を基準に選定してください。

最初から全社展開するのではなく、対象業務を限定したPoCを行い、データフロー、効果、回答品質、セキュリティ、運用負荷を検証することが重要です。