Copilotの性能が悪い理由と仕事効率の改善策を徹底解説

Copilotの性能が悪いと感じて検索しているあなたは、「Copilotの評判を見てもイマイチ信用できない」「実際に触ったら重くて遅いし、これっていらないのでは？」「Copilotが使えない場面が多くて仕事にならない」「GitHubCopilotまで性能が悪いなら課金する意味ある？」といったモヤモヤを抱えているかと思います。

特にMicrosoft365Copilotや無料版Copilotの違い、Copilotの料金と費用対効果、ChatGPTとの性能差、さらに画像生成が遅い問題など、情報がバラバラで分かりづらいですよね。

ネットの口コミではCopilotはいらない、性能が悪い、使えないといった強い言葉も並んでいて、本当のところが見えにくい状況だと思います。

私はMicrosoft365Copilot、Copilot Chat、GitHubCopilotを日常的に仕事で使い倒しています。

そのなかで、「これは本当に性能が悪い部分」「期待値の問題でそう見えてしまう部分」「うまく使えばかなり効く部分」がだんだん整理できてきました。

この記事では、その実体験も交えながら、Copilotの性能が悪いと言われる理由と、現実的な付き合い方を一つずつお話ししていきますね。

Copilotの性能が悪いと感じる時

まずは「Copilotの性能が悪い」と感じるとき、どんな場面でそう思いやすいのかを整理していきます。

評判や口コミでよく出てくるポイントを分解しながら、「どこまでがツールの限界で、どこからが期待値や使い方の問題か」を一緒に見ていきましょう。

特に最初の数日〜数週間は慣れの問題も大きく、そこを乗り越える前に「これはダメだ」と判断してしまうともったいないので、そのあたりのリアルな体験も交えてお伝えします。

Copilot評判と性能が悪い声

Copilotの評判を眺めていると、「性能が悪い」「思ったより賢くない」「結局自分でやったほうが早い」といった声が目立ちます。

特にMicrosoft365CopilotやCopilot Chatを導入したばかりの段階では、期待していたほど仕事の効率が上がらず、「あれ？これって本当に必要？」と感じる人が多い印象です。

あなたも、SNSや口コミサイトで辛口なレビューを見て、不安になっているかもしれません。

実際のところ、Copilotに対する不満は、大きく分けると次の3パターンに集約されます。

ここに加えて、「なにを任せればいいのか分からない」という戸惑いもよく聞きます。

仕事のどの部分をCopilotに振って、どこからを自分でやるのか、その線引きが決まっていないと、「とりあえず何でも聞いてみる→微妙→やっぱり性能が悪い」という負のループに入りがちなんですよね。

ここで押さえておきたいのは、Copilotは「完璧な答えを一発で出す魔法のツール」ではなく、「そこそこの叩き台を高速で出すアシスタント」だという前提です。

この前提がズレたまま触ると、どうしても性能が悪いように感じやすいんですよね。

逆に、「6〜7割の出来でいいから、とにかく最初の一歩を作ってほしい」という使い方に切り替えると、評価がかなり変わってきます。

また、評判を読むときは、どのCopilotの話なのか（無料版なのか、Microsoft365Copilotなのか、GitHubCopilotなのか）、使っている人のスキルや業務内容はどうなのかも意識して見てみてください。

同じ「性能が悪い」という言葉でも、背景がまったく違うことが多いです。

Copilot使えない時の原因

「Copilotが使えない」と感じる場面は、実務で触っているとかなりパターンが見えてきます。

私の経験上、次のような条件が重なると、一気にストレスが高まります。

「指示がふわっとしている」「求める精度がシビア」「そもそも環境が整っていない」この三つがそろうと、だいたい「なんだこれ、性能悪すぎない？」という感想になりがちです。

曖昧な指示で丸投げしてしまう

Copilotは、ある程度具体的な指示を出したときに真価を発揮します。

逆に、以下のようなぼんやりした頼み方だと、出てくる結果もぼんやりしがちです。

その結果、「これなら自分でやった方が早い」と感じやすくなり、性能が悪いという印象に直結してしまいます。

人間の部下に「この資料、なんかいい感じにしておいて」と丸投げしたときと同じで、相手が何をゴールと解釈するかで、成果物の質が変わってしまうイメージですね。

ここで効いてくるのが、プロンプトの粒度です。例えば「この資料を役員向けに5枚のスライドに要約して。

1枚目は背景、2枚目は現状の課題、3〜4枚目は解決策、5枚目は次のアクション」というように、「誰向けに」「どのくらいの長さで」「どんな構成で」まで指定してあげると、一気に使えるアウトプットに寄ってきます。

求めている精度が高すぎる

法律・医療・財務報告など、ミスの許されない領域で「完璧な回答」を期待すると、Copilotに限らずどの生成AIでも厳しいです。

こうした分野は、もともと人間の専門家でも慎重に確認する世界なので、Copilot単体で完結させようとするとリスクが高くなります。

「一次チェックはAIに任せて、最終チェックと判断は人間が行う」くらいのスタンスが現実的です。

たとえば、契約書のレビューであれば、「気になる条項の候補を挙げてもらう」「わかりにくい表現をやさしい日本語に言い換えてもらう」など、あくまで検討材料を出してもらう役割に徹してもらうと、性能への不満はかなり減ります。

逆に、AIが提案した条文をそのままコピペして締結しようとすればするほど、「怖くて使えない」「やっぱり性能が悪い」という感想になっていくはずです。

環境や設定が整っていない

社内のMicrosoft365環境と連携できていなかったり、必要なライセンスが不足していたりすると、「思った機能が出てこない＝使えない」と感じてしまいます。

実際は設定や権限の問題なのに、「性能が悪い」と判断されてしまうケースも少なくありません。

「Wordには出てくるのにExcelには出てこない」「一部の人だけボタンが表示されている」といった現象は、だいたいここが原因です。

特に企業利用では、情報システム部門が慎重にロールアウトしていることも多く、「企画部だけ先行導入」「特定部署だけ制限付きで利用」といったパターンもあります。

この状況で「みんな同じ条件で使えている」と思い込んでしまうと、社内での評判がチグハグになりがちです。

Copilotが重い・遅い時の対策

「Copilotが重い」「応答が遅い」と感じる相談もかなり多いです。動作がもたつくと、それだけで性能が悪い印象が強くなりますよね。

しかも、AIの中身の問題なのか、ネットワークや端末の問題なのかが分かりづらく、「なにが原因なんだろう…」とモヤモヤしやすいポイントでもあります。

ここでは、私が現場で試している対策を整理しておきます。

まずはネットワークと端末負荷を疑う

Copilotはクラウド側で処理するため、ネットワークの状態にかなり左右されます。

Teams会議中や大量のファイルを同期しているタイミングでは、どうしても応答が遅くなりがちです。

また、CPUやメモリに余裕がないPCだと、そもそもアプリ自体が重くなり、Copilotの処理時間も体感的に長く感じます。

このような基本的な対策だけでも、体感がかなり変わることがあります。

「AIのせい」にしたくなる気持ちはわかりますが、一度タスクマネージャーやネットワークモニターを覗いてみると、「単にPCがパンパンだった」というオチも正直多いです。

プロンプトを小さく分割する

長大な資料や巨大なExcelファイルを一気に投げると、どうしても処理に時間がかかります。

このような形で、プロンプトを小さな単位に分割するだけで、応答速度と安定性が上がることが多いです。

これは人間に仕事を振るときと同じで、「この資料全部読み込んで、いい感じの提案書にしておいて」よりも、「まず要点のメモだけ出して」「その中から2案に絞って」など段階を踏んだほうがスムーズですよね。

また、「同じプロンプトを何度も投げる」のも地味に負荷がかかります。

途中で詰まったら、質問の聞き方そのものを変えてみる、対象のデータを減らしてみる、といった工夫も併せて試してみてください。

組織としてできる対策も検討する

個人の工夫だけでは限界がある場合は、組織レベルでの対策も視野に入れてみてください。

たとえば、Copilot利用時だけでも高性能な端末を優先的に割り当てる、ネットワーク帯域を見直す、業務時間帯のバックアップ処理をずらすなど、インフラ側のチューニングで体験がガラッと変わるケースもあります。

Microsoft365Copilotと無料版

「性能が悪い」と感じる大きな理由の一つが、無料版CopilotとMicrosoft365Copilot（あるいは個人向けの有料プラン）との違いが曖昧なまま使い始めてしまうことです。

どのCopilotを前提に話しているかが混ざると、評判もブレやすくなります。まずはざっくりと整理しておきましょう。

種類	主な使いどころ	向いている人
無料版Copilot Chat	調べ物、要約、文章の叩き台、簡単な画像生成	まずCopilotを試したい個人
個人向けMicrosoft365系プラン	Word・Excel・PowerPoint連携での文書作成や分析	Office作業が多いフリーランスや個人事業主
組織向けMicrosoft365Copilot	社内データ込みの文書作成、会議要約、メール処理	チームで業務プロセスを変えていきたい企業

無料版だけを触って「これならいらない」と判断してしまうと、Microsoft365Copilotの強みであるWordやExcelとの深い連携、Teams会議の要約など、本来「性能が悪いどころか、むしろかなり便利な領域」を体験しないまま終わってしまいます。

逆に、有料版を導入したのに、チャット画面での雑談や軽い要約にしか使っていないと、「これなら無料でよくない？」となりがちです。

ポイントは、「無料版ではできないけれど、有料版なら一気に効いてくる業務」をきちんと見つけることです。

たとえば、営業資料のドラフト作成、過去の議事録をまたいだ要約、メール山の優先順位付けなどは、まさにMicrosoft365Copilotが得意とするところです。

ここがハマると、体感として「お金を払う価値がある」と感じやすくなります。

Copilotの料金やプラン構成は、為替や製品改訂によって変化しやすく、ここで触れている内容はあくまで一般的な目安です。正確な料金や条件は必ずMicrosoft公式サイトなどの一次情報をご確認ください。
（出典：Microsoft公式サイト「Microsoft 365 Copilot」）

ChatGPTとCopilot性能比較

「CopilotよりChatGPTのほうが性能が良い」「ChatGPTに慣れているからCopilotの性能が悪く感じる」という声もよく聞きます。

このあたりは、“どの場面で比べるか”によって結論がまったく変わるポイントです。

モデルそのものの賢さだけを見るのか、アプリとの連携も含めた「総合的な使いやすさ」を見るのかで、評価は簡単にひっくり返ります。

ChatGPTが有利になりやすい場面

• 広めのリサーチや壁打ち、発想の整理
• ブログ執筆や長文コンテンツのドラフト作成
• 生成AIそのものの性能比較や学習用途

こうした用途では、ChatGPTのほうがモデル更新も早く、対応範囲も広いので、「Copilotの性能が悪い」と感じやすくなります。

特に、ブラウザ一つで完結させたい個人利用では、「わざわざOfficeを開かなくていいChatGPTのほうがラク」というのもよく分かります。

Copilotが有利になりやすい場面

• Word・Excel・PowerPoint・Outlook・Teamsと連携した業務
• 社内ファイルやメール履歴を前提にしたドキュメント作成
• Teams会議からの議事録作成やToDo抽出

オフィスワークの現場では、こちらの場面のほうが多い人もかなりいます。

「Officeの中」での作業に限れば、ChatGPTよりCopilotの方が圧倒的に導線が短くて楽、という感覚も正直あります。

たとえば、Wordの画面から離れずに、「この文書を役員向けに2ページに要約して」「この表を元にプレゼン用の箇条書きを作って」と依頼できるのは、かなりの時短になります。

個人的なおすすめは、「ChatGPTは万能な相談相手、CopilotはOffice内の相棒」と役割分担してしまうことです。

ざっくりしたアイデア出しや、世の中全体のリサーチはChatGPTに、そこから先の具体的な資料化や社内文書の作り込みはCopilotに、という流れを決めておくと、「どっちを使えばいいんだっけ？」で迷う時間も減りますよ。

Copilotの性能が悪い評判を整理

ここからは、もう少し具体的に「どのCopilotが、どんな理由で性能が悪いと言われているのか」を整理していきます。

GitHubCopilotや画像生成、設定まわりのつまずきポイントを押さえつつ、「それでも使う価値があるのはどんな人か」まで落とし込んでいきますね。

自分の立ち位置と照らし合わせながら読んでみてください。

GitHubCopilot性能が悪い理由

エンジニア界隈では、「GitHubCopilotの性能が悪い」「結局手で書いたほうが早い」といった声も少なくありません。

私自身、開発の現場でGitHubCopilotを使っていて、課題とメリットの両方を強く感じています。

ここは誤解も多いポイントなので、少し丁寧に分解してみます。

性能が悪いと感じやすいポイント

• マイナー言語やニッチなフレームワークで提案の精度が落ちる
• 複雑なアルゴリズムや業務固有ロジックでは途中までしか書けない
• 一見それっぽいけれど、よく見るとバグや非効率なコードが混ざっている

特に、仕様が複雑な業務システムやレガシーコードとの共存が必要な現場では、GitHubCopilotの提案をそのまま採用しづらく、「手直しに時間がかかる＝性能が悪い」と感じやすいです。

また、プロジェクトのコーディング規約やアーキテクチャとの相性もあり、「動くけれど、うちのコードベースとしては微妙」というアウトプットも結構出てきます。

もう一つ、見落とされがちなのが「プロンプトの書き方」です。

コメントや関数名でやりたいことをちゃんと表現できていないと、Copilotも意図を読み違えてしまいます。

ここは日頃の設計・命名のクセがダイレクトに影響してくるので、「Copilotの性能が悪い」というより、「仕様の伝え方が曖昧だった」というケースもかなり混ざっています。

それでも価値があると感じている使い方

一方で、定型的な処理やボイラープレートコードの生成、既存コードのスタイルに合わせた補完といった領域では、GitHubCopilotはかなり頼もしい存在です。

このあたりは、性能が悪いどころか「1日トータルで見たら、かなりの時間を返してくれている」と感じます。

経験的には、「0から1を作る設計」や「難所のロジック」は人間が主導し、「1から10に広げる単純作業」をCopilotに任せると、バランスがいいです。

GitHubCopilotを含め、コード生成AIは入力したコードやプロンプトをクラウドに送信して処理します。

機密性の高いコードや顧客情報を含む部分は、組織の情報セキュリティポリシーに必ず従ってください。

ライセンスや著作権の扱いもプロジェクトごとに条件が異なるため、最終的な判断は法務部門や専門家に相談することを強くおすすめします。

Copilotの画像生成が遅い時

最近はCopilotで画像生成を試す方も増えていますが、「画像生成が遅い」「失敗したりやり直しが多い」といった声もよく届きます。

ここでは、なぜ画像まわりで性能が悪いと感じやすいのかを整理します。

テキスト生成とは性質が違うので、期待値の置き方も少し変える必要があります。

テキストより計算コストが高い

画像生成は、テキスト生成と比べて計算コストが高くなりがちです。

特に高解像度の画像や複雑な構図を指定した場合、サーバー側の処理負荷が上がり、結果的に「遅い」「タイムアウトする」といった体験につながります。

アクセス集中時にはキュー待ちになることもあり、時間帯によって体感速度がかなり変わるのも特徴です。

また、同じプロンプトでも毎回違うパターンの画像を生成しようとするため、再現性を重視したい場面にはあまり向きません。

「前回のあれを、少し色味だけ変えてもう一度」というニーズは、人間のデザイナーのほうがまだ得意な領域です。

細かい指示がうまく伝わりにくい

「もう少し色味を変えて」「構図はそのままで人物だけ増やして」などの細かい希望は、まだまだ伝わりづらい領域です。

何度かプロンプトを変えて試す必要があり、その試行錯誤の過程で「性能が悪い」「思った通りにならない」と感じがちです。

とくに日本語で細かく指示しようとすると、ニュアンスがうまく伝わらないケースもあります。

個人的には、「一発で理想の画像を出してもらう」のではなく、「10枚くらい候補を出してもらって、その中から人間が使えるものを選ぶ」くらいの使い方が現実的だと感じています。

プロのデザイン案というより、「ラフスケッチを一瞬で大量に出してくれるツール」と見なすと、評価がかなり変わりますよ。

画像生成を使うかどうかの目安

• プレゼン資料用のラフなイメージカットやイラストには積極的に使う
• 広告クリエイティブやブランド案件のメインビジュアルは専門デザイナーと組む
• 画像生成は「アイデア出し」「たたき台」に割り切ると精神的に楽

画像生成についても、「商用の最終アウトプットを完璧にCopilotだけで作る」発想を手放すだけで、性能に対する見え方が少し変わるはずです。

Copilotはいらないと言われる訳

ネット上では「Copilotはいらない」「普通に自分でやったほうが早い」という意見も少なくありません。

私がヒアリングしてきた範囲だと、そう感じる主な理由は次の通りです。

ここを冷静に眺めてみると、「いらない」と感じる人の環境や仕事の特性が見えてきます。

逆に言うと、「繰り返しの文書作成や情報整理のボリュームが大きい人」ほど、Copilotの恩恵を感じやすいです。

議事録作成、週次レポート、定型メール、提案資料の骨子づくりなどに時間を取られているなら、いらないどころか「ないと困る」側に振れていきます。

もうひとつ大きいのが、「チームとしての使い方が設計されているかどうか」です。

個人の工夫だけに任せていると、「使っている人と使っていない人の差」が広がる一方で、結局組織としての効果が見えにくくなります。

逆に、チームで「議事録はCopilotで叩き台を作る」「週報はまずCopilotにまとめさせる」といったルールを決めると、いらないどころか、「これが前提の働き方」に変わっていきます。

Copilotが使えない設定ミス

「性能が悪い」というより、実は設定や環境の問題で「使えない状態」になっているケースもよくあります。

ここを整えておかないと、本来のポテンシャルに触れる前に諦めることになってしまうので、最低限のチェックポイントだけでも押さえておきましょう。

「自分の使い方が悪いのか、そもそも環境が悪いのか」を切り分けるイメージです。

よくあるつまずきパターン

• Microsoft365のライセンスがCopilot対応プランになっていない
• 組織側でCopilot機能が無効化されている（管理ポリシーの制限）
• ブラウザ拡張機能の干渉で挙動が不安定になっている
• アカウントの切り替えミスで、個人用と組織用が混在している

これらは、IT部門やシステム管理者と5〜10分だけ話すと解決することが多いです。

「自分の使い方が悪いのか、そもそも環境側に制約があるのか」を早めに切り分けることが、Copilotを使いこなす第一歩になります。

特に、セキュリティポリシー上の理由で「社外とのメールには使えない」「特定の共有フォルダにはアクセスできない」といった制限がかかっている場合、個人の努力だけではどうにもなりません。

また、自宅PCと会社PCで挙動が違うときも、だいたいこの設定まわりが原因です。

ブラウザの種類やバージョン、拡張機能の有無、ログインしているアカウントなど、細かい違いが積み重なると、「自分だけ何かがおかしい」と感じやすくなります。

困ったときはスクリーンショットを撮って、管理者に状況を共有してしまうのが一番早いですよ。

Copilotの性能が悪い評判の総括

最後に、Copilotの性能が悪いという評判を、総括しておきます。

結論だけ先に言うと、「Copilotの性能が悪い」は半分当たり、半分は期待値と使い方の問題だと感じています。

ここまで読んできて、「どの半分に自分が引っかかっているのか」は、なんとなく見えてきたのではないでしょうか。

Copilotの性能が悪いと言える部分

• 専門領域での正確さと再現性は、まだ人間の専門家には及ばない
• 日本語のニュアンスや敬語は、ケースによって崩れやすい
• 画像生成や複雑なコード生成など、負荷の高いタスクでは不安定さが残る

このあたりは、現時点の技術の限界もあり、正直に認めたほうが健全だと思っています。

「AIだから全部完璧にやってくれるはず」と期待してしまうと、どうしてもガッカリポイントが目につきやすくなります。

とくに、ミスが許されない業務で「AIだけに任せる」のは、まだまだリスキーです。

それでも評価すべきCopilotの強み

• Word・Excel・PowerPoint・Outlook・Teamsなど、日常の仕事動線にそのまま入り込める
• 議事録や定型文書、レポートの叩き台作成には十分実用レベル
• プロンプトの工夫とタスクの切り分け次第で、作業時間をかなり圧縮できる

大事なのは、Copilotを「自分の仕事を丸投げする存在」ではなく、「下準備と後処理を一緒にやってくれる相棒」として位置づけることです。

「AIに任せっぱなし」はNGですが、「AIに手伝わせながら、自分が最終責任を持つ」スタンスなら、十分現実的に使えます。

Copilotの性能が悪いというキーワードでここまで読んでくれたあなたは、きっとAIに期待も不安も両方持っているはずです。

完璧さを求めすぎず、まずは小さなタスクから相棒として試してみる。

そんな付き合い方を選べると、Copilotは「思ったより頼りになる存在」に変わっていくと思いますよ。

少しずつ慣れていきながら、自分とチームにとってちょうどいい距離感を探していきましょう。