企業の情報収集業務が根本的に変わろうとしています。Microsoft Copilot Deep Research（ディープリサーチ）は、従来数時間かかっていた市場調査や競合分析を、わずか数分で完了させる革新的なAI機能です。
単純な検索結果の羅列ではなく、複数の情報源から関連データを収集・分析し、構造化されたレポートを自動生成します。しかし、この強力な機能を組織で効果的に活用するには、適切な導入戦略と社内体制の整備が不可欠です。
本記事では、Deep Researchの基本機能から具体的な使い方、企業導入のメリット、そして組織展開時の課題まで包括的に解説します。
情報収集業務の効率化を検討している経営陣や情シス担当者の方は、ぜひ参考にしてください。
＼ AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を把握する ／
Copilot Deep Research（ディープリサーチ）とは｜基本機能と仕組み
Copilot Deep Researchは、Microsoft Copilotに搭載された高度なAI調査機能で、複数の情報源から関連データを自動収集・分析し、構造化されたレポートを生成します。
従来の検索エンジンが単純にリンクを表示するのに対し、Deep ResearchはAI推論モデルを活用してテーマに関連する情報を深掘りし、要点を整理した包括的な調査結果を提供します。
具体的には「Researcher」と「Analyst」という2つのツールで構成されており、Researcherが外部データの収集を担当し、AnalystがPythonを使用した高度なデータ分析を実行します。
企業の情報収集プロセスを根本的に変革する、次世代のビジネスインテリジェンスツールといえるでしょう。
💡関連記事
👉Copilotは生成AI？何ができる？種類・活用法・導入ポイントまで徹底解説
Copilot Deep Researchでできること｜具体的な調査範囲と出力例
Deep Researchは企業の様々な調査ニーズに対応し、従来の手作業では困難だった包括的な分析を自動化できます。
市場調査レポートを自動生成する
業界トレンドの網羅的分析が可能です。特定の市場について調査を依頼すると、業界規模、成長率、主要プレイヤー、技術動向などを複数の信頼できる情報源から収集します。
出力されるレポートには、データの出典も明記されるため、資料の信頼性を担保できます。従来なら複数の調査会社のレポートを個別に購入する必要があった情報を、一度の操作で取得できる点が大きな特徴です。
競合分析を多角的に実施する
競合他社の戦略や動向を多面的に分析します。企業名や業界を指定すると、各社の事業戦略、財務状況、製品ラインナップ、マーケティング施策などを横断的に比較検討したレポートが生成されます。
特に注目すべきは、公開情報だけでなく、ニュースリリースや業界専門誌の記事まで幅広く情報収集する点です。人手では見落としがちな重要な情報も漏れなく把握できるでしょう。
学術論文から最新知見を抽出する
最新の研究成果や技術動向を効率的に把握できます。特定の技術分野やテーマについて調査すると、関連する学術論文や研究報告書から重要なポイントを抽出し、実用的な形で要約します。
研究開発部門や新規事業開発において、技術トレンドの把握や特許調査の効率化に大きく貢献するはずです。
複数言語の情報源を統合分析する
グローバルな情報収集が自動化されます。日本語だけでなく、英語や他の言語で公開されている情報も同時に収集・分析し、統合された日本語レポートとして出力します。
海外市場の動向や国際的な業界トレンドを把握する際に、言語の壁を意識することなく包括的な調査が実現できます。
Copilot Deep Researchの使い方｜操作手順と効果的な活用法
Deep Researchの操作は直感的ですが、効果的な活用には適切な手順と工夫が必要になります。
基本的な操作手順を覚える
Microsoft Copilotにアクセスし、調査したいテーマを明確に指定します。「○○について詳しく調べて」という形で依頼すると、AIが関連する情報を自動収集し、数分でレポートを生成します。
操作自体は簡単ですが、調査の質を高めるには、テーマの設定方法や追加指示の出し方にコツがあります。曖昧な指示では表面的な情報しか得られないため、具体性が重要です。
効果的なプロンプトを作成する
調査の目的と範囲を明確に伝えることが成功の鍵となります。「競合分析のため」「新規事業検討のため」など、なぜその情報が必要なのかを併記すると、より目的に適したレポートが生成されます。
また、「過去5年間のトレンド」「定量的なデータを重視」など、求める情報の性質や期間を指定することで、調査の精度が向上します。
無料版で同等機能を実現する
プロンプトの工夫により、有料版に近い機能を無料版でも実現できます。「あなたは優秀なリサーチャーです」から始まる詳細な指示を組み合わせることで、段階的な深い調査が可能になります。
ただし、無料版では一度に処理できる情報量に制限があるため、複数回に分けて調査を進める必要があります。
調査結果を業務に活用する
出力されたレポートは、そのまま社内資料として活用できる品質を持っています。ただし、重要な意思決定の根拠とする場合は、情報源の確認や追加検証を行うことが推奨されます。
特に数値データについては、元の情報源にあたって正確性を確認することで、より信頼性の高い資料として活用できるでしょう。
企業がCopilot Deep Researchを導入するメリット｜ROI効果を検証
企業でのDeep Research導入は、情報収集業務の根本的な効率化と意思決定の質向上をもたらします。
情報収集時間を大幅削減する
従来の手作業による調査時間が劇的に短縮されます。市場調査レポートの作成や競合分析において、これまで数日から数週間要していた作業が、数時間で完了するようになります。
特に定期的な業界動向調査や四半期ごとの競合分析など、継続的に実施する調査業務での時間削減効果は顕著です。社員はより戦略的な業務に時間を割けるようになるでしょう。
意思決定精度を向上させる
包括的な情報収集により、見落としがちな重要な情報も確実に把握できます。人手による調査では限界があった情報の網羅性が向上し、より正確な現状認識に基づく意思決定が可能になります。
また、複数の情報源からの客観的なデータ分析により、個人の主観や偏見に左右されない、データドリブンな判断基盤が構築されます。
調査コストを圧縮する
外部調査会社への依頼費用を大幅に削減できます。従来は専門的な市場調査や業界分析を外注していた企業も、社内でのスピーディな調査が可能になります。
人件費の観点でも、調査業務に割いていた工数を他の業務に振り向けることで、全体的な生産性向上が期待できるでしょう。
投資回収期間を短縮する
導入コストに対する効果が早期に現れる点も特徴です。Microsoft 365 Copilotの利用料に含まれているため、追加の大きな投資なしに高度な調査機能を活用できます。
調査業務の効率化による時間創出効果や、外部調査費用の削減効果を考慮すると、短期間での投資回収が実現できる企業が多いはずです。
企業でのDeep Research活用を組織に定着させるには、適切な研修設計が重要です。単に機能を導入するだけでなく、社員が効果的に活用できる体制づくりが成功の鍵となります。
Copilot Deep Research組織導入でよくある課題
組織でのDeep Research導入には、技術的な側面だけでなく、人的・組織的な課題への対応が必要です。
社員のAIリテラシー格差が障壁となる
AIツールの習熟度にばらつきがあることで、組織全体での活用が進まないケースが多発しています。一部の社員は効果的に活用できる一方、他の社員は基本的な操作すら困難という状況が生まれがちです。
この格差により、部署間での情報収集能力に差が生まれ、組織としての競争力に影響を与える可能性があります。全社員が一定レベル以上でツールを活用できる環境の整備が急務となるでしょう。
セキュリティポリシーとの整合性に悩む
既存の情報セキュリティ規程とのバランス調整が課題となります。Deep Researchは外部の情報源にアクセスするため、情報漏洩リスクや不適切な情報取得への懸念が生じることがあります。
社内データとの連携範囲や、調査結果の取り扱いルールなど、明確なガイドラインの策定が必要です。
効果的な活用方法が社内に浸透しない
単発的な利用に留まり、継続的・戦略的な活用に至らないケースが目立ちます。機能は理解しているものの、日常業務での具体的な活用場面や効果的な使い方が分からず、結果的に従来の手法に戻ってしまう企業が少なくありません。
業務プロセスへの組み込み方や、他のツールとの連携方法など、実践的な活用ノウハウの共有が重要になります。
導入後の運用ルールが曖昧になる
利用範囲や責任の所在が不明確なまま導入が進むケースがあります。どの部署がどのような調査を担当するか、調査結果の品質管理は誰が行うかなど、運用体制が整備されていないと混乱が生じます。
また、調査結果の社内共有方法や、重複調査の防止策なども事前に検討しておく必要があるでしょう。
これらの課題を解決し、組織全体でDeep Researchを効果的に活用するためには、体系的な社内研修プログラムの実施が不可欠です。AIリテラシーの底上げから実践的な活用方法まで、段階的な教育体制の構築が成功の鍵となります。
＼ AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を把握する ／
まとめ｜Copilot Deep Researchで企業の情報収集力を飛躍的に向上させよう
Copilot Deep Researchは、従来の情報収集業務を根本的に変革する革新的なAIツールです。市場調査や競合分析といった時間のかかる作業を自動化し、企業の意思決定スピードと精度を大幅に向上させます。
導入により期待できる効果は明確です。調査時間の短縮、コスト削減、そして何より包括的で客観的な情報に基づく戦略立案が可能になります。しかし、その真価を発揮するには技術的な導入だけでは不十分でしょう。
成功の鍵は、組織全体でのAIリテラシー向上と効果的な活用方法の習得にあります。社員のスキル格差や運用ルールの曖昧さといった課題を解決し、全社的な活用体制を構築することで、競争優位性を確実に獲得できるはずです。
Copilot Deep Researchの導入を検討している企業は、まず現在の情報収集プロセスを見直し、改善すべき課題を明確にすることから始めてみてください。
そして、組織全体での活用を成功させるためには、適切な教育プログラムの検討も重要な要素となるでしょう。
＼ AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を把握する ／
Copilot Deep Researchに関するよくある質問
- QCopilot Deep Researchは無料で使えますか？
- A
Deep Research機能はMicrosoft 365 Copilotの有料プランに含まれています。ただし、無料版のCopilotでもプロンプトを工夫することで、類似の調査機能を実現できます。「あなたは優秀なリサーチャーです」から始まる詳細な指示を組み合わせることで、段階的な深い調査が可能になるでしょう。
- QDeep Researchと通常の検索エンジンの違いは何ですか？
- A
通常の検索エンジンは関連するウェブページのリンクを表示するだけですが、Deep Researchは複数の情報源から自動的にデータを収集・分析し、構造化されたレポートを生成します。調査テーマに関連する情報を整理・要約してくれるため、時間のかかる情報収集作業が大幅に効率化されます。
- Qどのような調査に活用できますか？
- A
市場調査、競合分析、業界トレンド調査、学術論文のレビューなど、幅広いビジネスリサーチに対応しています。特に複数の情報源から包括的な情報を収集する必要がある調査で威力を発揮します。海外の情報も含めたグローバルな調査も可能です。
- Q調査結果の信頼性は担保されていますか？
- A
Deep Researchは情報源を明示してレポートを生成するため、データの出典を確認できます。ただし、重要な意思決定の根拠とする場合は、元の情報源にあたって追加検証を行うことが推奨されます。AIが生成した情報は参考資料として活用し、最終的な判断は人間が行うことが重要です。
- Q組織で導入する際の注意点はありますか？
- A
社員のAIリテラシー格差が最大の課題となります。効果的な活用方法が分からず、従来の手法に戻ってしまう企業も少なくありません。また、セキュリティポリシーとの整合性や運用ルールの明確化も重要です。成功的な導入には、体系的な社内研修プログラムの実施が不可欠でしょう。
＼ AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を把握する ／
