Microsoft Copilot vs ChatGPT Enterprise vs Gemini for Work ― 大企業が”守りで”選ぶならどれか

本稿は、Microsoft Copilot vs ChatGPT Enterprise vs Gemini for Work ― 大企業が”守りで”選ぶならどれかを担当する情シス／CISOオフィスが、評価から導入までを1ヶ月で回せるように構成した実務ガイドである。

評価の前提

選定の大前提は「データがどこに保管され、誰がアクセスでき、どう削除できるか」の3点である。機能比較の前に、この3軸を先に押さえる。

比較マトリクス

主要プロダクト／アプローチをデータ学習停止既定値と監査ログ粒度の比較の観点で比較する。スコア表ではなく、自社要件との適合度で判断するための枠組みを提示する。

RFP質問項目（抜粋）

• 学習データ取扱：テナント分離、オプトアウト既定値
• 保管地域：日本リージョン必須か
• 監査ログ：粒度、保管期間、SIEM連携
• 契約解除：データ返却SLA、削除証明
• 認証：SSO／SCIM／条件付きアクセス対応
• 再委託：クラウド／下請けベンダーの開示義務

落とし穴

多くの失敗は機能の差ではなく「既定値の確認漏れ」に起因する。本節では過去の大企業導入で実際に発生した運用事故を3件抜粋する。

機能差ではなく、既定値の差を見よ。

Omamori AI の結論

1. 事実: データ学習停止既定値と監査ログ粒度の比較は契約書と実装の両方で担保される必要がある
2. 判断軸: 既定値のまま使って大丈夫か、設定変更が必要か
3. 打ち手: PoC段階で必ずDLP・監査ログの実機確認を通す