Copilot Coworkの従量課金はいくら?

Copilot Coworkの従量課金はいくら?|公式の料金とClaude Coworkとの違い

先に結論:料金で押さえたい3つ 月額ライセンスだけでは使えません。 Copilot Coworkは、Microsoft Copilotのユーザーライセンスに加えて、使った分のCopilotクレジットがかかります 単価は1クレジット0.01米ドルです。 公式の目安は、軽い作業で約1〜3ドル、中くらいで約3〜7ドル、重い作業で約7ドル以上です 実行する前に費用は分かりません。 確認できるのは実行後です。だから、上限とアラートの設定が歯止めになります いずれも2026年11月時点の公式資料で確認しました。 この記事の立場:Copilot Coworkは未使用です この記事は「Copilot Coworkを使ってみた」という話ではありません。自分はまだ触っていません。 書いているのは、Claude Coworkを会社で従量課金で使ってきた人間が、Copilot Coworkの公式資料を読んで考えたことです。使用感のレビューを探している方には物足りないと思います。 従量課金の料金は、公式のどこに書いてあるのか 先に結論を書きます。 単価や目安は、製品の説明ページではなく、別冊の料金ガイドに書いてありました。 情報の正確さを3段階で書きます 料金の話は、出どころによって情報の正確さがまちまちです。この章では、項目ごとに正確さを書いています。 正確さ 意味 公式で確認 Microsoftの公式資料に書いてあるのを直接確かめた 公式に記載なし 今回調べた範囲の公式資料には見つからなかった 利用者の報告 解説動画などで語られていた内容。公式の裏付けはない 調べたのは、Microsoft Learn(公式ドキュメント)の料金・管理まわりのページと、Microsoftが出している料金ガイド Copilot Credits Guide(2026年11月版) です。 料金の基本 項目 内容 情報の正確さ 料金の分かれ方 日常のチャットや文書作成などはユーザーライセンスの範囲。Cowork、Code、Autopilotのように任せる仕事は従量課金 公式で確認 課金の単位 Copilotクレジット。複数のサービスで共通に使う「通貨」のようなもの 公式で確認 1クレジットの単価 使った分を後払いする方式で 1クレジット=0.01米ドル 公式で確認(料金ガイド) 支払い方 使った分の後払いのほか、1年分をまとめて前払いする方式もある(量が多いほど割引)。前払い分の使い残しは、期間が終わると失効する 公式で確認(料金ガイド) 使うための前提 Microsoft Copilotのユーザーライセンス、Coworkの有効化、従量課金の有効化、そして組織の契約単位(テナント)でAnthropicの利用を有効にしていること 公式で確認(料金ガイド) 月ごとの上限 組織が決める。上限に達すると、その月の残りは使えなくなる。使い残しは翌月に繰り越されない 公式で確認 上限の目安 Microsoftは、1人あたりの月間上限を2,000クレジット以上に設定するよう案内している(単価で計算すると約20ドル) 公式で確認 ユーザーライセンス自体の月額 よく「月30ドル」と書かれているが、今回見た資料には金額の記載がなかった 公式に記載なし 実行前の見積もり できない。 実行後に /cost と打つと概算を確認できる。ただし正式な請求記録ではない 公式で確認 ※料金ガイドによると、「Microsoft 365 Copilot」は2026年8月に「Microsoft Copilot」へ名称が変わっています。 ...

2026年8月29日 · 2 分
ClaudeとCopilotを非エンジニアが使い比べた

ClaudeとCopilotを非エンジニアが使い比べた|Power Automateで自動化して分かった差

※この記事の「Copilot」について ここで比較しているのは、Officeなどの中にいるアシスタントとしての Microsoft Copilot です。2026年6月に一般提供が始まった Copilot Cowork(時間のかかる作業をまるごと任せられる仕組み)とは別の製品です。 そちらをお探しの方は、Copilot CoworkとClaude Coworkの違いのほうをご覧ください。 会社にはClaudeもCopilotもある 毎日、SharePoint上の台帳を開いて、記入漏れがある行を探して、担当者に声をかける。地味だが誰かがやらないと後で困る、そういう仕事があった。 これを自動化しようと考えた。決まった時刻に台帳をチェックして、未入力があればTeamsに通知が飛ぶようにする。 最初は、Claudeに直接やらせるつもりでいた。ところがこれができない。SharePoint上にあるExcelは、Claudeからは直接読めなかったからだ。手元にコピーすれば読めるのだが、それを毎日手でやるなら自動化の意味がない。 (この「どこに置いてあるファイルなら読めるのか」は最初に調べてあった。詳しくは前回の記事に書いている) そこで方針を変えた。**ファイルを触る部分はMicrosoft Power Automateにやらせる。**AIにできないことは、別のツールに任せればいい。 ただ、こちらはプログラミングの経験がない。Power Automateも初めて触る。となると、誰かに聞きながら進めることになる。 幸い、会社にはAIが2つある。Microsoft CopilotとClaudeだ。せっかくなので両方に相談しながら作ってみた。この記事は、そのとき何が違ったかの記録になる。 先に断っておくと、これは「自分がこの作業をやったときの話」であって、どちらが優れているという一般論ではない。実際、後半に書くようにCopilotのほうが向いている場面もある。 作ったもの まず何を作ったのかを簡単に。 毎日決まった時刻に、SharePoint上にある当月の台帳(Excel)を自動で開く 記入漏れの行を抽出する(案件番号はあるのに、記入者の欄が空、または「未確認」のままのもの) 対象外の取引先は除外する 該当があれば、Teamsに一覧を投稿する。ゼロ件なら何も送らない 文章にすると4行だが、これを作るのに何日かかかっている。理由は後述するが、途中で「これは無理かもしれない」と思う場面が何度かあった。 つまずいた場所:見えない文字が入っていた 一番苦労したのは、フィルターがどうしても効かないことだった。 台帳から「記入者の欄が空の行」を取り出そうとすると、結果がゼロ件になる。実際には空の行がいくつもあるのに、だ。設定を見直しても、書き方を変えても、うまくいかない。 原因が分かったときは脱力した。Excelの列名(見出し)の中に、改行文字が紛れ込んでいたのだ。 見た目には分からない。セルを見ても普通の見出しにしか見えない。ところがプログラムから見ると、その列の名前は「記入者」ではなく「記入者+改行」という別物になっていて、だから「記入者という名前の列」を探しても見つからなかった、という話だった。 これは非エンジニアには絶対に思いつかない類の原因だ。「自分の書き方が間違っている」としか思えないし、実際そう思って何時間も設定をいじっていた。 最終的には、列名を指定する代わりにデータ全体を文字列として検索する方法で回避した。正攻法ではないが動く。 ここで差が出た①:曖昧な質問に答えられるか この「原因不明で詰まっている」状態こそが、2つのAIの差がはっきり出た場面だった。 こちらが投げられる質問は、正確には程遠い。 「フィルターが効かない。空の行があるはずなのに0件になる。なんで?」 専門用語で症状を説明できないから、こういう聞き方になる。何が起きているか分かっていないのだから当然だ。 Copilotは、この手の質問で意図を取り違えることがあった。 一般的な設定手順の説明が返ってきたり、こちらが既に試したことをもう一度勧められたりする。そして何より、やり取りが続くと前の話を見失う。「さっき言った条件で」が通じなくなると、また最初から説明することになる。原因究明は往復回数が多くなるので、これは地味に効いた。 Claudeは、曖昧なまま投げても文脈を保ったまま付き合ってくれた。 「その症状なら、列名に見えない文字が入っている可能性がある」といった、こちらが思いつかない仮説を出してくる。しかも「じゃあどう確認するか」まで具体的な手順で示してくれる。 改行文字の件も、自力では絶対にたどり着けなかった。「素人の曖昧な訴えから、原因の候補を出す」——非エンジニアが一番助けてほしいのは、まさにここだと思う。 ここで差が出た②:画面を見せて聞けるか もうひとつ、そして個人的にはこちらのほうが決定的だった差がある。スクリーンショットを見せて聞けるかどうかだ。 Power Automateのような専門ツールは、画面の各部分に名前がある。でも初めて触る人間はその名前を知らない。だから言葉で説明できない。 「右上の……なんか歯車みたいなやつの下に出てくる、青い文字の部分」 こんな説明で伝わるはずがない。だから画面を撮って「これのどこを押せばいい?」と貼るのが一番早い。 ここでの差は大きかった。Copilotは画面の状況をうまく把握できないことがあり、貼った画像とかみ合わない回答が返ってくることがあった。Claudeは画面を読み取って、「その画面なら、左側の◯◯を開いて、△△を選ぶ」と具体的に案内してくれた。 言葉を知らなくても質問できる、というのは非エンジニアにとって想像以上に大きい。用語を調べる時間がまるごと消えるからだ。 違いは「道筋が見えているかどうか」 ここまで読むとClaude一択に見えるかもしれないが、そうではない。両方を使ってみて、自分なりに整理できた軸がある。 Claudeが効くのは、ゴールは決まっているのに道筋が分からないとき。 今回がまさにそれだった。「記入漏れを自動で知らせたい」というゴールははっきりしている。でも、そこへどう辿り着けばいいのかは何も分かっていない。フィルターが効かない理由も分からない。こういう状態で、こちらが理解していないことまで推論して「たぶんこれが原因では」と提案してくれるのがClaudeの強みだった。 Copilotが効くのは、道筋が分かっているとき。 Officeの中に常駐していて、作業している横で逐一手を貸してくれる。やることが決まっている作業を速くする、加速装置のような存在だ。 Officeの中で完結する作業:Excel、Word、Teamsの画面からそのまま呼び出せる。別の窓を開いて往復しなくていい 社内の情報を踏まえた作業:会議の要約、これまでのやり取りを前提にした下書き 短い定型作業:メールの下書き、文章の整え——わざわざ相談するまでもないもの つまり、Claudeは「道筋を一緒に探す相手」、Copilotは「決まった道を速く進むための装置」。優劣ではなく、そもそも役割が違う。加速装置は、既に動いている人を速くすることはできるが、止まっている人を動かすことはできない。 そう考えると、時間軸での使い分けも見えてくる。分からないうちはClaudeに相談して道筋を決め、やることが固まったらCopilotで手を動かす。 自分の中では、この流れが自然になりつつある。 結果として、どうなったか 出来上がったフローは本番で動いている。 決まった時刻に台帳を読んで、記入漏れがあればTeamsに一覧が届く。手作業で確認していた時間はゼロになった。抽出の正確さも、手で数えた結果と一致することを何度か確認している。 ...

2026年8月11日 · 1 分
Claude Coworkでできたこと・できなかったこと

Claude Coworkでできたこと・できなかったこと|社内導入で最初にやった動作確認

派手なことをやる前に、地味な確認をした 会社でClaudeのトライアルが始まって、最初に手をつけたのは業務の自動化ではなかった。ひたすら地味な動作確認だった。 どのフォルダなら読めるのか。Excelは開けるのか。作ったファイルはどこに置けるのか。チャットの履歴は取ってこられるのか。ひとつずつ試して、結果を書き留めていく作業に丸一日使っている。 なぜ最初にこれをやったかというと、AI活用の記事をいくら読んでも、自分の会社の環境で同じことができるとは限らないからだ。会社にはそれぞれのファイル置き場があり、セキュリティの設定があり、契約している範囲がある。記事の通りにやってみて「うちの環境ではできませんでした」が何度も続くと、たいてい心が折れる。 だから先に地図を作ることにした。結果的に、これが一番効いた。以降に作った自動化は全部、このときの調査結果を前提に設計している。 この記事では、そのとき分かったことをそのまま公開する。同じように社内でAIを触り始めた人が、遠回りせずに済めばいいと思っている。 大前提:Coworkは「PCの中の別の小部屋」で動いている 個別の話に入る前に、ひとつだけ理解しておくと全部が繋がる前提がある。 Claude Coworkは、パソコンの中に用意された隔離された作業スペースの中で動いている。技術的にはLinuxのサンドボックスと呼ばれるものだが、イメージとしては「自分のPCの中に、もう一つ小さな部屋がある」と思えばいい。 この小部屋は、外の世界から切り離されている。だから何でも勝手に触られる心配がない代わりに、こちらが「この棚は見ていいよ」と許可したものしか手が届かない。 これを分かっていないうちは、「できる/できない」が脈絡のない豆知識の羅列に見えてしまう。逆に分かってしまえば、ほとんどの制約は「その小部屋から手が届く範囲か」で説明がつくようになる。 できたこと 自分の環境で実際に動いたのは、次のような操作だった。 やりたいこと 結果 補足 指定した作業フォルダの読み書き ✅ ローカルもOneDriveも可。複数のフォルダを指定できる Excelファイルの読み取り・加工・保存 ✅ 手元に保存されているファイルであれば可 PDF・Word・Excel・PowerPointの作成 ✅ 日本語フォントも書式もそのまま反映された Teamsの個人チャット・グループチャットの検索と閲覧 ✅ 過去のやり取りを探してもらえる Box上のテキスト系ファイルの読み書き ✅ Boxへのアップロードもできた ウェブ検索 ✅ — ファイル作成については、想像していたより出来がよかった。表の罫線、セルの色、列幅、文字色まで指定通りに反映される。報告書のドラフトを作らせて、そのまま体裁を整えた状態で出してもらえるレベルだ。 このとき意識してやったのは、「何を使って作られたか」まで記録に残すことだった。PDFはweasyprint、Wordはpython-docx、Excelはopenpyxl、PowerPointはpython-pptx——ここまで書いておくと、次に同じことをやるときに調べ直さずに済む。地味だが後々かなり効いた。 この横文字はAIが裏側で使っている道具の名前で、意味が分からなくても全く問題ない。自分も中身は分かっていない。「こういう名前を控えておくと後がラクになる」とだけ知っていれば十分だ。 できなかったこと 一方で、はっきり無理だったものもある。 やりたいこと 結果 理由・状況 指定していないローカルフォルダを読む ❌ そういう仕様。安全のための制限 ネットワーク共有フォルダを直接指定する ❌ ただし回避策あり(後述) Excelのマクロ(VBA)を動かす ❌ 小部屋の中にExcelそのものが無いため SharePoint上のExcelを直接読む ❌ 手元にコピーすれば読める SharePointへのファイルのアップロード ❌ 読み取り専用の扱いだった Teamsのチャンネル投稿を取得する ❌ 接続設定の権限による。管理側に要望中 ブラウザ(Chrome)を自動で操作する ❌ 「Claude in Chrome」の導入待ち。実装されれば解決する見込み このうち「マクロが動かない」は、言われてみれば当然なのだが最初は驚いた。小部屋の中にはExcelというソフト自体が入っていないので、ファイルの中身は読めても、Excelの機能を使う処理は動かせない。ファイルを「データとして」扱うのと、「Excelで開く」のは別物だということだ。 一番ハマったのは「見えているのに見えない」問題 調査の中で一番わかりにくく、原因究明に時間を取られたのがこれだった。 同じファイルなのに、どうやってアクセスするかによって、見えたり見えなかったりする。 ...

2026年8月6日 · 1 分