「Officeは残す。AIだけ替える」──Copilotが高いと悩む会社への、現実的な解き方

2026年7月31日 12:37

クラウドインテグレーターの営業として日々相談を受けていると、最近いちばん多い相談の課題がだいたい同じです。

「Microsoftを使っている。Copilotも入れたい。でも全社員分となると価格が現実的でない。かといってAIを入れない選択肢もない。NotebookLMやGemini Enterpriseが良さそうだが、Officeを捨てるわけにもいかない。どうすればいいか」

この相談は「どのAIが優れているか」の問題ではありません。構造の問題です。そして構造の問題には、構造で答えられます。

「高い」の正体は、単価ではなく席数

まず、よくある誤解を1つ外します。**他社に替えれば単価が劇的に安くなる、わけではありません。**この種の全社向けAIは、どのプロダクトも基本は1人あたりの月額です。看板の金額だけを比べても、大きな差は出ません。

高いと感じる本当の原因は、全社員に一律で配る前提のほうです。

私の実感では、AIを毎日使うのは全社員の2〜3割程度。残りは月に数回です。それでも従来の買い方は、使う人も使わない人も同じ人数で数えます。ここに「割に合わない」感覚の正体があります。

だから節約の筋道は2つです。

ひとつ、席は必要な人にだけ配る。 全社一律をやめるだけで、費用は実態に近づきます。

ふたつ、席が要らない仕事を、席の外に出す。 夜間のデータ集計、申請の自動チェック、定型書類の作成——人が画面を開かない処理は、人数で買う必要がありません。使った分だけ支払う仕組みに載せられます。処理の単価は下がり続けているので、量が出るほど有利になります。

つまり、「安いプロダクトに乗り換える」のではなく、「人数で買う部分を減らす」。これが出発点です。

なぜOfficeを残すのか──好きだから、ではありません

正直に書きます。私はOfficeまわりの使い勝手に、けっこう不満があります。もっと軽くて、共同作業しやすい環境はあると思っています。

それでも「残す」と言うのは、切り替えコストが実在するからです。

現場に浸透しきったツールを入れ替えるのは、ソフトを差し替える話ではありません。全社員の慣れをやり直し、長年育ったマクロや帳票を作り直し、取引先とのファイルのやり取りの作法を変え、情報システム部門の運用手順を一から組み直すことです。しかも移行が終わった時点で得られるのは、「前と同じ業務が、別のツールでできる状態」。労力に対してリターンが小さすぎます。

一方で、AIは今すぐ効きます。同じ体力を使うなら、移行より先にAIに使ったほうが、投資対効果は桁違いに良い。

「Officeが最良だから残す」のではなく、今は戦う場所ではないから、動かさない。妥協ではなく、順番の判断です。

発想の転換：良いところだけを、取る

多くの会社が「MicrosoftかGoogleか」の二択で悩みます。でも実務上、この2つは分けられます。

オフィスの層（メール、Officeファイル、社内認証）＝すでに現場に根づいている。その"浸透していること"自体が資産なので、活かす。
AIの層＝ここだけ、費用対効果の良いものを選ぶ。

この切り分けができた瞬間、「全部乗り換えるか、諦めるか」の二択が消えます。Officeの浸透力と、Googleのコスト効率と、エージェントの実行力。それぞれの良いところだけを取る。

構成：3つの層に、適材適所で

① 土台の層（いまは動かさない）：既存のMicrosoft メール、Officeファイル、認証。ここは触りません。ログインは既存の仕組みをそのまま使い、AI側のアカウントは自動で作られるようにします。正直に言えば管理対象が完全に1つになるわけではありませんが、人が二重に手作業する状態はなくせます。

② 日常業務の層（現場が毎日触る）：Gemini Enterprise／NotebookLM 社内資料の要約、規程やマニュアルの検索、議事録の整理。業務の大半はここで片づきます。使う部署から順に配ります。

実務的な注意を1つ。NotebookLMは「決まった資料の束を深く読む」道具です。全社のあらゆるファイルを横断検索する用途とは別物なので、混同すると期待外れになります。手元の資料を深く扱うのがNotebookLM、社内横断で探すのがGemini Enterprise。この住み分けを先に説明しておくと、現場の失望を防げます。

③ 判断と実行の層（仕組みが動かす）：Claudeのエージェント ここが肝です。複数の手順をまたいで、途中で判断しながら最後まで仕事を終わらせる——この粘り強さは、現時点でClaudeがいちばん信頼できると考えています。基幹システムから数字を取り、条件を判断し、書類を作り、承認に回す。業務の背骨を担う層です。

そしてこの層は、Google Cloud上で動かせます。AIの層を1つのクラウドに寄せられるので、契約・権限管理・データの置き場所・費用の管理が一本化できます。「使うプロダクトがバラバラで管理が煩雑になる」という懸念への、いちばん効く答えがこれです。

同じClaudeの中でも、難しい判断は上位のモデル、大量の単純処理は軽いモデルへと役割を分けます。同じ品質を、いちばん安い組み合わせで出すという考え方です。

技術的な難所を、正直に3つ

難所1：権限の写し取り Microsoft側の資料をGoogle側で検索できるようにするとき、元のアクセス権を正確に写す必要があります。「部長しか見られない資料が、検索結果に出てしまった」——これが最も起きやすい事故です。しかも人事異動のたびに追随しなければなりません。自動で同期する仕組みを作り、稼働前に「見えてはいけない人に見えないか」を必ず実地で試します。この工程を軽く見積もる提案は、信用しないほうがいいです。

難所2：取り込みの上限 他社のシステムから大量のファイルを継続的に読み込むと、取得の速度制限や追加の条件に当たることがあります。全社の全ファイルを一度に対象にしようとすると、ここで詰まります。対象を業務単位で区切るのが現実解です。

難所3：相手側の方針変更 Microsoftが自社データへの他社AIのアクセス条件を、将来絞る可能性はあります。この構成の生命線なので、頭の片隅に置いておくべき前提です。

「あとで替えられなくなる」問題は、軽く手当てしておく

AIの価格も勢力図も、2年あれば変わります。だから最初から替えやすくしておく。難しい話ではなく、要点は2つです。

ひとつ、AIへの依頼は中継役を1枚挟んで送る。 アプリから特定のAIを直接呼ばない、というだけの話です。これで頭脳の差し替えが、作り直しではなく設定変更に近づきます。最初にやれば数日、後からだと数か月かかる部分です。

ふたつ、「この業務ではこう答えるべき」という判定集を自社で持っておく。 別のAIに替えたとき、品質が落ちないことを数日で確認できます。地味ですが、これがあるかどうかで「替えられる会社」と「替えられない会社」が分かれます。

この2つを入れる追加コストは、全体の数%程度。保険としては安いほうです。

なお面白いのは、この構成を作ると将来の選択肢がむしろ広がること。AIの層をGoogle側に寄せる過程で現場は自然にその操作感に触れますし、権限の整理や業務手順の棚卸しは、将来どこへ移るとしても必ず必要な下ごしらえです。移行を目的にしないほうが、結果的に移行しやすくなります。

正直に、この構成の弱点

ひとつ、使うプロダクトが分かれる分、責任の切り分けが必要です。不具合時に「どちらの問題か」を判断する役割が要る。引き受ける相手がいないなら、無理に分散させないほうがいい。

ふたつ、Officeファイルの中で完結する作業では、素直にMicrosoftが有利です。Word文書を書きながらAIに手伝わせる使い方が業務の中心なら、この構成の優位は小さくなります。ここは正直に見極めるべき分岐点です。

みっつ、組み合わせる以上、設計と運用に手間がかかります。ただしその手間は、次の価格改定で回収できる範囲だと考えています。

まとめ

「MicrosoftかGoogleか」ではなく、「オフィスの層と、AIの層を分ける」。そして人数で買う部分を減らす。

現場に根づいたものは、無理に剥がさない。日常業務は席数を絞る。業務の背骨は従量課金のエージェントに。乗り換えではなく、それぞれの良いところを重ねる設計です。

同じ悩みを抱えている方、実際どう解かれていますか。特に権限の同期をどう乗り切ったか、現場の話を聞かせてもらえるとうれしいです。

まとめ