• 更新日 : 2026年8月28日

Copilot Think Deeperとは？使い方とGPT-5への進化、業務活用法を解説

Copilot Think Deeperとは、Microsoft Copilotに搭載された深層推論モードです。2024年の登場以来GPT-5シリーズへと進化を続け、回答の精度と速度が大きく向上しました。本記事では、Copilot Think Deeperの仕組みや使い方、通常モードとの違い、業務での活用シーン、回答精度を高めるプロンプトの書き方まで、バックオフィス担当者向けに整理して解説します。

Copilot Think Deeperとは？

Copilot Think Deeper（コパイロット シンクディーパー）は、Microsoft Copilotが時間をかけて段階的に推論してから回答する会話モードです。通常の即答型とは異なり、複雑な問いに対して論理を組み立てた上で構造的な回答を返します。

Microsoft公式サポートページによると、個人向けCopilotのThink Deeperはより思慮深い応答を提供するために最大10秒程度の時間をかける仕組みとされており、内部ではOpenAIの最新の推論モデルが使われていると説明されています。リリース当初の約30秒という待ち時間から、モデルの効率化により大幅に短縮された点が特徴です。

Think Deeperが得意とする領域は、主に以下のとおりです。

モデルの進化の歴史

Copilot Think Deeperは登場から現在まで、搭載モデルが段階的にアップグレードされてきました。歴史を知ることで、なぜ現在GPT-5系列の推論モデルが使われているのか理解しやすくなります。

Auto・Quick response・Think deeperのモードセレクターを一般提供開始2026年3月複雑なタスクやエージェント型ワークフロー向けに「GPT-5.4 Thinking」を追加2026年4〜5月「GPT-5.5 Thinking」へ更新。

このようにMicrosoft 365 Copilotの既定モデルはGPT-5となり、推論と応答に要する時間を調整するモデルセレクターが利用できるようになりました。参照時点によって表示されるモデル名が異なる場合があるため、最新情報はMicrosoft公式ドキュメントで確認するとよいでしょう。

参考：Microsoft Copilotの会話モード｜Microsoft サポート

Think Deeperの使い方は？

Think Deeperは、Copilotの会話画面でモードを切り替えるだけで利用できます。個人版(無料・Copilot Pro)と組織版(Microsoft 365 Copilot)の両方で提供されており、切り替え手順はほぼ共通です。

STEP形式で見る個人版の切り替え手順

個人向けCopilotでThink Deeperを使うには、以下の4ステップで操作します。

モードは会話の途中でも切り替え可能です。まずクイック応答で概要を把握し、深掘りしたいテーマが出てきたらThink Deeperに切り替える、という使い方も効率的でしょう。

組織版(Microsoft 365 Copilot)での切り替え手順

組織版では、モデルセレクターからモードを選ぶ点は個人版と同様です。ただしMicrosoft 365 Copilotは仕事のファイル・メール・チャットなど組織データにも根拠を置いて回答できる一方、Copilot Chatはウェブ上のデータやアップロードされたファイルのみを根拠に回答するという違いがあります。自社の機密情報を扱う分析であれば、ライセンスに応じたMicrosoft 365 Copilotを使う方が適しています。

利用条件をアカウント別に確認する

個人版と組織版では、利用できる回数やデータの扱いが異なります。

無料の個人版でも試せるため、まず数回使ってみて業務での効果を実感してから、組織版ライセンスの導入を判断するとよいでしょう。

参考：Overview of Microsoft 365 Copilot Chat｜Microsoft Learn

Think Deeperと他モードの違いは？

Copilotには複数の会話モードがあり、Think Deeperは「時間をかけてでも精度の高い回答がほしい場面」に向いています。用途に応じた使い分けが業務効率を上げるポイントです。

組織向けCopilot Chat／Microsoft 365 Copilotの主要モードを比較すると、次のようになります。

なお個人向けCopilotアプリでは、上記に加えてStudy and learn(概念の説明に最適化されたモード)や、GPT-5モデルを使う賢い(Smart)モード、Web検索を伴う検索モードも用意されています。「メールの下書きを作って」「この文章を英訳して」のような定型作業にはQuick responseで十分ですが、「3期分の損益データから業績悪化の要因を構造的に分析して」といった問いにはThink Deeperの推論力が力を発揮します。

「自分で考えると時間がかかる複雑な問いにこそThink Deeperを使う」という判断基準を持っておくと、思考時間に見合ったリターンを得やすくなるでしょう。

Think Deeperの業務活用シーンは？

Think Deeperは、複数の条件を同時に検討する必要がある業務課題で特に力を発揮します。企業のバックオフィス担当者が日常的に直面する場面を、具体的に見ていきましょう。

業務フローのボトルネックを特定できる

「請求書の発行から入金確認まで平均10営業日かかっている。どこに無駄があるか」——こうした問いをThink Deeperに投げると、部門間の連携・承認フロー・ツールの分断といった切り口から、ボトルネックの候補を構造的に洗い出してくれます。

例えば経理担当者が1人で請求書作成・送付・入金確認を担っている場合、Think Deeperは「作成と確認を分離し、クラウド請求ツールで自動消込を導入すると工数を大幅に削減できる可能性がある」といった提案を返すことがあります。ただしこの数値はAIが試算した一例であり、実際の削減幅は業務内容によって異なります。現場の実情と照らし合わせたうえで、改善の方向性を得るための壁打ちとして活用するのが実務的な使い方です。

社内規定の整合性をチェックできる

就業規則、給与規程、出張旅費規程など、社内にはさまざまな規定が散在しています。改定を重ねるうちに、規定同士で矛盾が生じるケースは少なくありません。

Think Deeperに複数の規定テキストを貼り付けて「矛盾点や曖昧な記述を洗い出して」と依頼すると、条文間の不整合を指摘してくれます。人事担当者が目視で全規定を突き合わせれば数日がかりの作業ですが、一次スクリーニングをAIに任せれば確認すべき箇所を大幅に絞り込めます。

ただし労働基準法など法令との適合性は、最終的に社会保険労務士や弁護士に確認すべき領域です。Think Deeperはあくまで「見落とし防止の補助ツール」として使うのが適切でしょう。

資金繰りシミュレーションの壁打ちに使える

「売上が前月比で減少した場合、手元資金が何か月持つか」「設備投資を半年遅らせた場合のキャッシュフローへの影響は」——こうした複数のシナリオを頭の中だけで比較するのは限界があります。

Think Deeperに月次の売上・固定費・変動費の概算を伝え、複数パターンの資金繰り見通しを整理させると、各シナリオのリスクと猶予期間を対比した回答が得られます。最終的な判断は経営者自身が行うにしても、思考を整理するための壁打ち相手としての価値は高いといえるでしょう。

Think Deeperの回答精度を高めるプロンプトは？

Think Deeperの回答精度を高めるには、検討要素と思考ステップをプロンプト(指示文)に明記することが重要です。「考えて」と一言で投げるより、何をどの順序で考えてほしいかを具体的に書いたほうが、精度の高い回答を引き出せます。

検討要素と思考ステップを明記する

良いプロンプトと改善前のプロンプトを比較してみましょう。

改善後のプロンプトのように、AIが踏むべき手順を「まず→次に→最後に」の形で示すと、推論が脱線しにくくなります。

視点を指定する

分析の切り口を指定するのも効果的です。業務改善の相談なら、以下のような視点をプロンプトに含めるとよいでしょう。

視点を指定しないと、Think Deeperは一般論にとどまりがちです。「以下の4つの視点から分析してください」と前置きするだけで、回答の網羅性と実務的な深さが変わります。

プロンプトテンプレート例

自社の状況に書き換えるだけで使えるテンプレートを紹介します。複数行にわたる内容ですが、そのまま1行ずつCopilotの入力欄に貼り付けて利用できます。

Copilot Think Deeperで社内データを扱う際の注意点は？

業務でCopilot Think Deeperを使う場合、入力するデータのセキュリティに配慮が必要です。組織版と個人版ではデータ保護の仕組みが大きく異なるため、使い分けの判断が欠かせません。

組織版はエンタープライズデータ保護が適用される

Microsoft 365の組織向けライセンスでCopilotを利用する場合、エンタープライズデータ保護(Enterprise Data Protection、以下EDP)が適用されます。Microsoft公式ドキュメントによれば、EDPのもとではプロンプトと応答は、ExchangeのメールやSharePointのファイルと同じ契約条件・保護のもとで扱われ、データが基盤モデルの学習に使われることもないとされています。

つまり売上データや人事情報をThink Deeperに入力して分析させても、そのデータが他社のAI回答に反映される心配は基本的にありません。ただしMicrosoft 365管理センターでCopilotの利用ポリシーを適切に設定しておくことが前提です。

なお以前は「商用データ保護」という呼称が使われていましたが、現在の公式ドキュメントでは「エンタープライズデータ保護(EDP)」という表現に整理されています。社内資料を作成する際は、最新の呼称に合わせておくと誤解を防げます。

個人版で機密情報を入力するリスクを理解する

無料の個人アカウントやCopilot Proの個人契約では、組織向けのEDPは適用されません。入力したデータがサービス改善に利用される場合があるため、顧客リスト・財務データ・従業員の個人情報といった機密性の高い情報の入力は避けるべきです。

実際に「個人アカウントで社内の給与テーブルを入力してしまった」というケースも起こり得ます。後から取り消すことは困難なため、機密情報を扱う可能性がある場合は、最初から組織版のライセンスを導入するほうが安全です。

参考：Enterprise data protection in Microsoft 365 Copilot and Microsoft 365 Copilot Chat｜Microsoft Learn

運用ルールをSTEP形式で整備する

社内でCopilotを安全に運用するには、以下のSTEPで体制を整えるとよいでしょう。

AIツールの利便性を最大限に活かしつつ情報漏えいリスクを抑えるには、「どのアカウントで、どのデータを入力してよいか」のガイドラインを事前に定めておくことがポイントです。

Copilot Think Deeperについてよくある質問

Q. Copilot Think Deeperは無料で使えますか？

無料の個人アカウントでも利用できます。容量が逼迫している場合はMicrosoft 365 Personal、Family、Premiumのユーザーに優先アクセス権が与えられる仕組みです。

Q. Think Deeperの回数制限はありますか？

個人版CopilotではThink Deeperの使用そのものに制限はありませんが、システム全体の容量が逼迫しているタイミングでは、有料プランのユーザーが優先されます。組織版はライセンスや管理者設定によって条件が異なります。

Q. 機密データを入力しても安全ですか？

組織版(Microsoft 365 Copilot)であればエンタープライズデータ保護が適用されるため、比較的安全に扱えます。一方、個人版アカウントには同等の保護がないため、機密情報の入力は避けるべきです。

Q. Think DeeperとDeep Research(リサーチ機能)の違いは？

Think Deeperは入力された情報をもとに論理的に考察するモードであるのに対し、リサーチ系の機能はWeb上の情報を自律的に収集・統合する点が異なります。両者を組み合わせて、情報収集はリサーチ機能、収集した情報の検証や意思決定支援はThink Deeperに任せるという使い分けも有効です。

Q. 通常のCopilotとどちらを使えばいいですか？

定型的な質問や簡単な文章作成にはQuick responseで十分です。複数の条件が絡む分析や、矛盾のチェックが必要な場面ではThink Deeperを選ぶとよいでしょう。迷う場合はAutoモードに任せる方法もあります。

Copilot Think Deeperを業務に取り入れるために

Copilot Think Deeperは、複雑な業務課題の思考整理を数秒〜十数秒で行える深層推論モードです。2025年のo3-mini-high時代からGPT-5シリーズへと進化し、精度と速度の両面で使いやすさが向上しました。業務フローの改善案や資金繰りシミュレーションの壁打ちなど、人力では時間のかかる問いを素早く構造化できます。無料版でも試せるため、まず日常業務の難問をひとつ投げかけるところから始めることで、効果を検証できるでしょう。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。