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title: "富士通のCopilot利用率「90%超」から学ぶ、生成AI社内推進"
description: "富士通はMicrosoft 365 Copilotを約10万ライセンスまで広げ、利用率90%以上を保っていると公表しました。この事例を元に、効果的な一般企業の生成AI展開・推進方法について考えたいと思います。"
url: https://udon-dev.com/notes/fujitsu-copilot-adoption-rate/
lang: ja
published: 2026-10-09
topic: [microsoft-365]
tags: ["copilot", "microsoft-365", "adoption", "viva-insights", "case-study"]
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# 富士通のCopilot利用率「90%超」から学ぶ、生成AI社内推進

- 富士通は2025年7月の7,500ライセンスの試行から、2026年1月に3万、4月に約10万へとMicrosoft 365 Copilotを広げた
- 定着の施策は、全社の変革活動の推進網、習熟度別の教材、ユースケースの表彰、ヘビーユーザーの情報交換会
- 管理センターの利用率は、期間中にCopilotの機能を1回でも使ったかで数える。Viva Insightsでは「週1日以上」のように基準を変えられる
- 自社と比べるときは、期間、利用の基準、分母（ライセンス数か従業員数か）の3つをそろえる

日本マイクロソフトが2026年9月4日に公開した[富士通の導入事例](https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/27125-fujitsu-limited-microsoft-365-copilot)によると、富士通はMicrosoft 365 Copilotをほぼ全社員の約10万ライセンスまで広げました。2026年6月の時点で、利用率は90%以上を保っています。10月8日には[＠ITの記事](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2610/08/news022.html)が「導入したけど使われない」をどう防いだかという切り口で取り上げました。

## 7,500から10万まで、9か月で3段階に広げた

事例に書かれた展開の順序は次のとおりです。

| 時期 | ライセンス数 | 内容 |
| --- | --- | --- |
| 2025年7月 | 7,500 | 全社の各部門を対象にした集中トライアル |
| 2026年1月 | 3万 | トライアルの結果を受けて拡大 |
| 2026年4月 | 約10万 | 海外を含むほぼ全社員に本格導入 |
| 2026年6月 | 約10万 | 利用率90%以上を維持 |

この利用率90%以上について、期間、利用の基準、分母は、公表された資料に詳しい定義が書かれていません。

最初のトライアルを7,500人という規模で始めた理由を、Corporate Digital本部の和田昌之氏は「得られるインパクトの大きさ」と説明しています。議事録や資料の作成はどの部署にもある業務ですが、一部の人だけが使う状態では使う場面が限られ、効果を最大化できないという判断です。

費用対効果の決め方について、CEO室の澤村俊祐氏によると、トライアル中はどのようなROIを設定すべきかを検討していました。経営層の後押しもあり、まず迅速に導入し、自ら使いながら価値を見極めることが重要だと認識したといいます。KPIを細かく決める前に、広げながら測る順序を選んだことになります。

Copilotを選んだ理由は、社内で使ってきたTeamsやOutlookと結び付いていて、日常の業務でそのまま使えることでした。

## 定着のために用意したもの

事例と＠ITの記事によると、富士通は利用を定着させるために、推進の体制、教材、表彰、上級者向けの場の4つを用意しました。

推進の体制には2020年から続く社内の変革活動「フジトラ」（Fujitsu Transformation）の全社の推進網を使いました。その上に、部門横断の「全社AI実践イニシアティブ」を立ち上げています。教材はトライアル中にハンズオンセミナーとトレーニング動画を作り、習熟度に応じて学べるようにしました。

表彰は、業務システムの改善の事例を対象にした「AI & DDM Award」と、AIエージェントの活用事例を対象にした「鉄板エージェント コンテスト」で、定期的に開いています。ヘビーユーザー向けには、フジトラの中核メンバーによる情報交換会のような、技能を上げる場も設けました。

澤村氏は単調なトレーニングではなく、より良い使い方が生まれる施策を意識したと話しています。コンテンツの制作やイベントの運営には、日本マイクロソフトの支援を受けました。

推進の体制については、富士通の[広報noteの記事](https://note.com/fujitsu_pr/n/n771ab05406cf)（2025年12月）が補足しています。社員が自律的にAIを使うためのコミュニティ「AI Task Force」には、350組織から約1,400名が参加しています。部門をまたぐ活動の取りまとめ役は、各部門のDX Officer（DXO）です。全社の生産性を1.4倍にするというKGIも、この記事に書かれています。

澤村氏は全社展開を迅速に進められた背景として経営層による声かけの効果を挙げ、フジトラで培った全社の推進網があったことでAIの推進も円滑に進んだと話しています。

## 管理センターの「利用率」は1回使えば数える

自社の数字を出すとき、多くの管理者が最初に開くのはMicrosoft 365管理センターの使用状況レポートです。[Microsoft Learnのレポートの説明](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/admin/activity-reports/microsoft-365-copilot-usage)では、3つの数を次のように定義しています。

| 指標 | 定義 |
| --- | --- |
| Enabled Users | 期間中にCopilotのライセンスを持っていたユーザーの数 |
| Active Users | そのうち、期間中に1つ以上のアプリで、ユーザーが自ら始めたCopilotの機能を試したユーザーの数 |
| Active users rate | Active Usersを、Enabled Usersで割った値 |

期間は直近7日、28日、90日、180日の4つです。ある日の利用は通常その日の終わり（UTC）から48時間以内にレポートに反映されます。開く場所は管理センターの「Reports」から「Usage」を選び、「Microsoft Copilot」「Copilot」の順に進んだ先の「Usage」タブです。ユーザー名、表示名、グループ、サイトの情報は、既定では表示されません。

この定義では28日のうち1回でもWordで要約を頼めばActive Usersに入ります。28日で測った90%と、7日で測った90%は、同じ「90%」でも意味が違う数字です。また、利用者ごとの表は、過去180日のどこかでライセンスを持っていた人を全て含みます。ライセンスを外した人や一度も使っていない人も載るため、期間を28日にしたときのEnabled Usersとは対象が違います。

Microsoft Purviewの監査ログから利用者数を数え直す使い方は、想定されていません。同じページには、監査ログはセキュリティとコンプライアンスのためのデータで、そこから作った「アクティブユーザー数」は公式のレポートと一致しない可能性があると書かれています。

## 「習慣になっているか」はViva Insightsで分ける

1回使ったかどうかでは、定着したかを判断できません。利用の頻度で利用者を分けて見る機能は、Viva Insightsにあります。

[Copilot Dashboard](https://learn.microsoft.com/en-us/viva/insights/org-team-insights/copilot-dashboard)をテナントで使う条件は、法人向けのMicrosoft 365かOffice 365の契約と、Exchange Onlineのアカウントです。有償のViva Insightsのライセンスは不要です。最初から見られるのは、グローバル管理者と、Entra IDの上司の情報から判定された一部の上位のリーダーだけです。ほかの人が見るには、アクセスの設定か委任が要ります。

分析の対象はCopilotのライセンスを割り当てた全社員で、Copilotのライセンスが1つ以上あれば、ライセンスのない人のCopilot Chatの利用も加わります。Copilotのライセンスが1〜49のテナントでも、テナント単位とグループ単位の指標は表示の対象です。50以上（またはViva Insightsのライセンスが50以上）あるテナントでは、ベンチマーク、エージェントの分析、マネージャー向けのグループ表示と委任などが加わります。利用の定義は管理センターのレポートと同じでも、対象の人の範囲と期間が違うことがあるため、2つの数字が一致するとは限りません。

さらに細かく見るにはViva Insightsのアナリスト向けの[Copilotの導入レポート](https://learn.microsoft.com/en-us/viva/insights/advanced/analyst/templates/microsoft-365-copilot-adoption)を使います。Insights Analystの役割とPower BI Desktopに加え、集計の対象にする従業員へのCopilotかViva Insightsのライセンスの割り当てが必要です。Copilotで1回以上操作した日を「アクティブな日」として数え、アクティブな利用者の基準を「選んだ期間に1日以上」「4週間ごとに1日以上」「毎週1日以上」の3つから選べます。

利用の頻度による分類もあります。既定の設定では直近12週のうち9週以上使い、週平均15回以上操作した人は「Power user」です。同じく9週以上使い、週平均1〜14回の人は「Habitual user」、12週で1回以上使ったものの9週に届かない人は「Novice user」に分かれます。集計の範囲は4週間にも変えられ、Power userの定義も設定で調整が可能です。「90%」が仮に1回でも使った人の割合だとすると、その中にNovice userがどれだけいるかで、定着の度合いはかなり変わります。

## 利用率の次に、富士通が測ろうとしているもの

富士通自身も利用率だけで効果を語ってはいません。事例の中で具体的な数字が出ている成果は、社内のサービスデスクです。AIエージェントが一次対応や判定を担い、年間約30万件の問い合わせを扱うプロセスのうち、約75%が自動化されました。担当者は、AIエージェントが回答の根拠にするFAQや手順書の改善、回答の精度の向上といった業務に取り組めるようになりました。営業、SE、購買、財務経理などの基幹業務でも、AIを前提に業務プロセスを見直しているとしています。社内の業務から先にAIを入れる進め方は、[Airbnbの事例を整理した記事](/notes/airbnb-inside-out-ai/)でも取り上げました。

FAQや手順書のような社内の文書をCopilotに読ませて仕事を進める機能は、[Copilot in SharePointの一般提供を整理した記事](/notes/sharepoint-copilot-ga/)にまとめています。

効果の測り方について和田氏は、富士通の持つ因果分析の技術を使い、AIツールの導入効果と財務の成果のあいだに中間の因子を定め、それをKPIにして効果を見える形にする試みを始めています。中間の因子が何かは事例には書かれていません。

富士通が目指すのは「マルチエージェントシステム」です。Copilotを業務の窓口にして、その背後にある自社や他社の業務特化のAIエージェントや、ERP、CRMといった業務システムにつなぎます。この段階まで進めば、測る対象は利用率より、どの業務がどれだけ自動化されたかに移ると考えられます。

## 自社の数字と比べるとき

富士通の90%と自社の数字を並べるときは、期間、利用の基準、分母の3点を、自社の側で先に決めておくと、比べた結果を説明しやすくなります。管理センターの値をそのまま使うなら28日で1回以上、定着を見たいならViva Insightsで毎週1日以上、のように基準を書き添えるだけでも、数字の意味は伝わります。

費用の面では、利用率が高いことと支出が予測しやすいことは別の話です。月額ライセンスと従量課金の分かれ方は、[Copilotの課金をケース別に整理した記事](/notes/copilot-usage-billing-cases/)にまとめました。