ChatGPTのレストラン予約機能で秘書が会食枠を確定する手順
ChatGPTに追加されたレストラン予約機能を使って、秘書が接待の会食枠を確定するまでの手順と、日本国内での対応範囲の限界を整理します。
契約書のチェックリストを片手に、同じ条項を何十件も見比べながら「この文言、去年の雛形と同じだったっけ」と手を止めた経験はないでしょうか。Microsoft 365 Copilotに「Copilot Cowork」という自律実行型の機能が加わったと聞き、契約書レビューの一次対応を任せられないか検討し始めた法務担当者も増えています。
結論から言うと、Copilot Coworkは契約書レビュー専用のAIではありません。依頼された作業を自分で計画し、複数のファイルを読みながら実行する汎用の自律エージェントであり、法務向けの審査機能を内蔵しているわけではない、というのが実態に近い理解です。ただし、SharePointの契約書ライブラリを丸ごと渡し、チェックリストに沿って一次スクリーニングをさせる、という使い方は現実的な射程に入っています。なお本稿は無人実行の編集フローによるもので実機での動作検証は行っておらず、Microsoft公式ドキュメントおよび複数の解説記事の記述を突き合わせて整理した内容である点をあらかじめお断りしておきます。
Copilot Coworkは、Microsoft 365 Copilotに組み込まれた自律型のAIエージェントです。通常のCopilotチャットが一問一答で応答するのに対し、Coworkは依頼内容をいったん自分の中で作業計画に分解し、ファイルを読み込みながら実行し、完了した内容を報告するという一連の流れを、人が逐一指示しなくても進めるとされています。似た名前の「Copilot Tasks」がif-then型の定型自動化であるのに対し、Coworkはゴールだけを渡せば手順自体をエージェントが組み立てる点が異なる、という説明が各種解説記事でなされています。
実際の使い方はシンプルです。依頼したい作業を自然文で入力し、OneDriveやSharePoint、Teams上のファイルをドラッグ&ドロップやファイルピッカーで添付して送信する、という流れになります。送信後はステップごとの進捗がストリーミング表示され、内容によっては実行の途中で追加の指示を挟んで方向を修正することもできるようです。
契約書レビューに使う前に、ライセンスと権限まわりの前提を確認しておく必要があります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ライセンス | 既存のMicrosoft 365 Copilotライセンスに対する追加機能という位置づけで、Cowork単体で契約できるものではないとされています |
| 課金体系 | 月額固定で使い放題になるのではなく、実行したタスク量に応じた「Copilot Credits」の従量課金が別途発生する仕組みだと説明されています |
| 有効化の権限 | 組織単位でCopilot Coworkと従量課金の両方を管理者が有効化して初めて、ユーザーが利用できるようになると案内されています |
| ファイルアクセス範囲 | Coworkはユーザー本人が既にアクセス権を持つSharePoint・OneDrive上のコンテンツのみを参照するとされています |
従量課金の単価や無償期間の有無は、契約しているCopilotのプランや導入時期によって変わる可能性があるため、正確な金額は自社のMicrosoft 365管理者かMicrosoftの担当窓口に確認したほうが確実です。
契約書レビューという文脈でCoworkを捉えるときは、過剰な期待を持たないことが大切です。Microsoft自身も法務向けの案内ページで、Copilot in Wordを使って2つの契約書を比較し、抜け漏れの可能性がある条項を含めて相違点を一覧化できると説明しています。ただしこれはWord単体のCopilot機能についての案内であり、Copilot Cowork固有の機能として案内されているわけではありません。両者を混同したまま社内展開すると、「Coworkに変更点抽出を頼んだのに思っていた精度と違う」といった混乱につながりかねない点には注意が必要です。
| 項目 | できること | できない・不明なこと |
|---|---|---|
| 契約書の一括確認 | 複数の契約書をチェックリストに沿って一次確認し、指摘事項の一覧を作らせることは可能とされています | 契約書特有のリスクスコアリングモデルを内蔵しているわけではなく、指摘の精度は与えるチェックリストの質に依存します |
| 条文の抜け漏れ比較 | Word単体のCopilot機能で2つの契約書の相違点一覧を作成できると案内されています | Coworkにそのまま同じ比較機能があるとは案内されておらず、混同は避けたいところです |
| 指示の解釈 | 自然文で作業内容を渡すだけで、計画から実行までを進められます | 曖昧・広すぎる指示は誤読され、不正確な情報を生成する可能性があると公式のResponsible AI FAQでも注意喚起されています |
| データの扱い | 参照範囲はユーザーが既に権限を持つ範囲に限られ、機密ラベルも引き継がれるとされています | 権限のないSharePointライブラリの契約書は、そもそも参照対象にならない点は事前に確認が必要です |
つまり、Coworkは「一次スクリーニングを肩代わりしてくれる作業者」であって、「契約書の良し悪しを判断する専門家」ではありません。最終的な合意可否の判断は、これまでと同様に法務担当者が行う前提で運用を設計したほうが安全です。
契約書がSharePointのライブラリにまとまっている場合、そのフォルダを丸ごとCoworkに渡し、「このフォルダ内の契約書を、当社の禁止条項チェックリストに沿って確認し、該当箇所がある契約書だけを一覧化して」といった依頼文を送る使い方が考えられます。契約書や申請書類をまとめて確認し、問題点を一覧化するという用途は、Coworkの活用例としても紹介されています。一件ずつ開いて目視確認する作業を、まず機械的な一次フィルタリングとして肩代わりさせるイメージに近いでしょう。
毎回同じチェックリストを口頭で説明し直すのは非効率です。CoworkにはSKILL.mdというMarkdownファイルでカスタムスキルを登録する仕組みがあり、OneDriveの「Documents/Cowork/Skills/」配下にスキルごとのフォルダを作り、冒頭にスキル名と説明をYAML形式で記述したうえで、本文にレビュー観点を書き込んでおくと、次回以降のセッションで自動的に読み込まれるとされています。SKILL.md自体は1MBまで、参考資料などの添付ファイルは最大20点・合計10MBまでという制約も案内されています。契約類型ごとにスキルを分けておけば、雛形との突き合わせチェックを毎回同じ精度で再現しやすくなるはずです。なお、SharePoint単体のCopilotにも「スキル」という名称の機能が案内されていますが、これはSharePoint Copilot側の仕組みであり、Cowork用のSKILL.mdとは提供元となる機能が異なります。名称が紛らわしいため、社内で説明する際は区別しておいたほうがよいでしょう。
一次チェックが終わったあとは、指摘事項を表形式のレポートにまとめさせ、案件担当者や顧問弁護士との共有用に整形させる使い方も現実的です。実行中はステップごとの進捗が表示されるため、想定と違う方向に進んでいないかを画面上で確認しながら、必要に応じて追加の指示を挟むこともできます。仕上がったレポートをそのまま最終判断に使うのではなく、指摘箇所の条文原文に必ず立ち返って確認する運用を、最初から組み込んでおくとよいでしょう。
導入時に混乱しやすいのが、通常のCopilotチャットとCoworkの役割の違いです。「Copilotに契約書を読ませたのに一括処理してくれない」という声の多くは、チャット版Copilotに大量のファイルを渡そうとしていたケースだと考えられます。複数ファイルの一括処理や多段階の作業を任せたいときは、最初からCoworkの依頼窓口を使うほうが話が早いはずです。
もう一つ見落としがちなのが権限の壁です。Coworkはユーザー本人がアクセス権を持つ範囲しか参照できない仕組みのため、担当者がそもそもアクセスできていない契約書ライブラリがあれば、依頼文をどれだけ工夫しても対象には含まれません。導入前にSharePoint側の権限設計を見直しておくほうが、後になって「一部の契約書だけ抜け落ちていた」と気づくより安全です。
従量課金である点も見落とされがちです。契約書は文字数が多く、一括処理では消費するCreditも積み上がりやすいと考えられるため、想定より請求が膨らんでいないか、運用初期は定期的に確認しておいたほうが安心です。
Copilot Coworkは、契約書レビューに特化したAIではなく、依頼された作業を自分で計画・実行する汎用の自律エージェントです。SharePointの契約書ライブラリを渡してチェックリストに沿って一次確認をさせたり、レビュー観点をスキルとして型化したりすることで、法務の一次スクリーニング作業を肩代わりさせる余地はあります。
とはいえ、条項の解釈や合意可否の最終判断はこれまでと同様に人が担う前提で設計すべきであり、Coworkの出力をそのまま社外に提示するような運用は避けたほうがよいでしょう。
まず取り組むべきは、影響の小さい契約類型を選んで小規模にテスト運用し、指摘の精度と消費するCreditの実感値をつかんでから、対象範囲や自動化の度合いを段階的に広げていくことです。
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