Microsoft 365 Copilot、NotebookLM、Difyでも、社内資料をもとにAIに答えさせることはできる。ただし3つは得意なことが違う。Copilotは「社員一人ひとりが、自分の見られるデータで調べる」道具、NotebookLMは「選んだ資料をノートブックにまとめて読み解く」道具、Difyは「AIアプリを自分たちで作る」基盤である。全社の問い合わせ窓口として、同じ資料から同じ答えを返し、答えられなかった質問を把握して改善し続けたいなら、その運用まで含めて提供されている専用のRAGチャットボットを検討する価値がある。
本記事では、各ツールの公式情報（2026年10月時点）をもとに、社内FAQの窓口として使うときに何ができて何を確認すべきかを整理し、使い分けの目安を示す。料金はプランの改定が多いため記載していない。最新の情報は各社の公式ページで確認してほしい。
この記事の要点
3つのツールの違いを比較表で整理
まず、社内FAQに使う観点で3つのツールと専用のRAGチャットボットを並べる。各ツールの内容は、本文中にリンクした公式ページで2026年10月28日に確認したものである。
| 比較項目 | Microsoft 365 Copilot | NotebookLM | Dify | 専用のRAGチャットボット |
|---|---|---|---|---|
| ひとことで言うと | Microsoft 365の中で働くAIアシスタント | 選んだ資料を読み解くリサーチアシスタント | AIアプリを作るためのオープンソース基盤 | 社内資料から答える問い合わせ窓口のサービス |
| 答えの材料 | ユーザーがアクセスできるメール・チャット・ドキュメントなど（ライセンスにより異なる） | ノートブックに追加したソース（ファイル、Googleドキュメント、URLなど） | 自分で作成したナレッジベース | 管理者が登録した資料 |
| 答えが人によって変わるか | 変わりうる（各自のアクセス権の範囲で答える） | 同じノートブックなら同じソース | 設計次第 | 同じボットなら同じ資料（権限で分けることも可能） |
| 根拠の表示 | 引用あり | インラインで引用あり | 「引用と帰属」機能を有効にして表示 | 製品による（確認が必要） |
| 準備するもの | Copilotのライセンス、SharePointなどの権限整理 | Googleアカウント（業務利用はWorkspaceの対象エディション） | Dify Cloudの契約、または自社サーバーでの運用 | サービスの契約と、登録する資料 |
| 向いている使い方 | 社員それぞれの調べもの、文書作成、会議の準備 | 特定のプロジェクトや研修の資料を、チームで読み解く | 独自の業務アプリを作り込む、自社環境で動かす | 全社・部門の問い合わせ窓口を、少人数で運用する |
Microsoft 365 Copilotで社内FAQはできる？
Microsoftの公式ドキュメントでは、Microsoft 365 Copilotは「Microsoft Copilot」に、Microsoft 365 Copilot Chatは「Microsoft Copilot Chat」に名称が変わったと案内されている。本記事では検索されることの多い従来の名称で表記する。
｜ できること：自分が見られる社内データから答える
Microsoftの概要ページによると、Copilotの応答はライセンスによって異なる。Copilot Chat（Basic）は基本的にWebのデータで答え、社内の情報を使うには、プロンプトでファイルをアップロードするか、OutlookやTeamsで開いているコンテンツに対して使うか、組織のコンテンツにアクセスできる従量課金制のエージェントを使う。Microsoft 365 Copilotのライセンスでは、Webに加えてMicrosoft Graphの作業データ（メール、チャット、ドキュメントなど）をもとに答えられる。
また、データ、プライバシー、セキュリティに関するページでは、Copilotは各ユーザーが少なくとも表示のアクセス許可を持っている組織データだけを表示し、プロンプトや応答、Microsoft Graph経由でアクセスされるデータは基盤となるLLMのトレーニングに使われないと説明されている。
｜ 社内FAQの窓口にするときの確認ポイント
- 権限の整理が前提になる：Copilotはユーザーが見られるデータから答えるため、SharePointなどのアクセス許可が適切でないと、本来見せるべきでない資料が回答に使われうる。Microsoftも、アクセス許可モデルで適切なユーザーが適切なコンテンツにアクセスできるようにすることが重要だとしている
- 答えの材料が人によって違う：同じ質問でも、ユーザーのアクセス権によって参照されるデータが変わりうる。「全社員に同じ規程から同じ答えを返す」窓口にするなら、参照する資料を絞ったエージェントを作る方法がある
- エージェントの回答範囲を設定する：Copilot Studioのナレッジソースの説明では、SharePointやアップロードしたドキュメント、Webサイトなどを知識源として追加できる一方、エージェントはモデルの一般知識を使って応答できるため、回答が必ずしも知識源に基づくわけではないと注意書きがある。社内規程の窓口にするなら、この設定を確認しておく
NotebookLMで社内チャットボットはできる？
GoogleのNotebookLMは、2026年10月時点の公式ヘルプでは「Gemini Notebook」という名称で案内されている。本記事では検索されることの多いNotebookLMの名称で表記する。
｜ できること：選んだ資料だけをもとに、引用付きで答える
公式ヘルプによると、NotebookLMはノートブックに追加したソースに基づいて質問に答えるよう設計されており、回答にはインラインで引用が付く。ソースの種類は、PDF、Word、PowerPoint、テキスト、CSV、Googleドキュメント・スライド・スプレッドシート、Web URL、YouTube動画など幅広い。Googleドライブから取り込んだソースは自動で同期される。
業務での利用については、仕事用アカウントでの利用に関するヘルプで、Google Workspaceの多くのエディションでコアサービスとして使えること、Workspaceのユーザーのアップロード・質問・回答は人間のレビュアーによる確認も、AIモデルのトレーニングへの利用も行われないことが説明されている。
｜ 社内FAQの窓口にするときの確認ポイント
- ノートブックは1つずつ独立している：ノートブック作成のヘルプによると、複数のノートブックの情報に同時にアクセスすることはできない。総務・人事・情シスの資料を横断して答える窓口にするなら、1つのノートブックにまとめる必要がある
- ソースの数に上限がある：1つのノートブックに入れられるソースは、標準で50件、上位プランで最大600件（変更される場合あり）である。資料の多い部門では足りるかを確認する
- 共有した相手は元の資料も見られる場合がある：ノートブックを共有すると、閲覧者は共有されたソースとメモを読み取れる。チャット画面だけのリンクも用意されているが、ヘルプには閲覧者が引き続きソースにアクセスできる場合があると書かれている。答えは見せたいが元の資料は見せたくない、という使い方には注意が必要である
Difyで社内チャットボットはできる？
｜ できること：ナレッジを使ったAIアプリを自分たちで作る
Difyの公式ドキュメントでは、DifyはAIアプリケーションを構築するためのオープンソースのプラットフォームで、自社データを使うエージェントやワークフロー、チャットボットを作り、Webアプリとして公開したりAPIで連携したりできると説明されている。使い方は、マネージドのDify Cloudと、オープンソースのCommunity Editionを自社のインフラで動かすセルフホストから選べる。
ナレッジ機能の説明では、用途やデータソースごとに複数のナレッジベースを作れること、インデックス方式・埋め込みモデル・検索戦略を変更できること、メタデータで検索を絞り込めること、質問をシミュレートして検索精度を確かめられることが挙げられており、代表的な用途として社内ナレッジポータルも紹介されている。アプリへの組み込み手順では、チャットボットにナレッジベースを関連付け、「引用と帰属」を有効にして公開する流れが紹介されている。
｜ 社内FAQの窓口にするときの確認ポイント
- 設定の自由度が高いぶん、決めることも多い：資料の分割や検索の方式、使うモデル、回答の指示などを自分たちで設計し、精度を検証する担当者が必要になる
- 窓口としての運用を自社で組み立てる：社員が普段使うツールからの質問、答えられなかった質問の把握、担当部署への引き継ぎなど、問い合わせ窓口として必要な流れをどう作るかを設計する
- セルフホストは保守も自社で担う：自社サーバーで動かせばデータを手元に置けるが、更新や障害対応は自社の仕事になる。自社構築の注意点は「RAG構築の方法は3つ」、データを社外に出さない構成は「ローカルLLMとは？」で解説している
既存ツールで足りるケース・専用のRAGを検討したいケース
すでにMicrosoft 365やGoogle Workspaceを使っているなら、まずは手元のツールで試してみるのが合理的である。そのうえで、次のような要件が出てきたら専用のRAGチャットボットを検討する。
| 既存のツールで足りやすいケース | 専用のRAGを検討したいケース |
|---|---|
| 社員それぞれが、自分の業務の資料を調べる・要約する | 全社員に、同じ規程・マニュアルから同じ答えを返したい |
| 特定のプロジェクトや研修の資料を、少人数で読み解く | 総務・人事・情シスなど、部門ごとに参照する資料と回答方針を分けて管理したい |
| 質問する人が資料の中身をある程度知っている | 答えられなかった質問を担当部署が把握し、資料を足して改善し続けたい |
| 社内にAIアプリを作り込める技術者がいる（Dify） | 技術者がいなくても、現場の担当者だけで窓口を運用したい |
| ― | AIが答えられない質問を、会話の内容ごと担当者に引き継ぎたい |
個人の生産性向上にはCopilotやNotebookLM、全社の問い合わせ窓口には専用のRAG、というように役割を分けて併用することもできる。専用のRAG製品どうしの比較は「中堅企業向けRAGツール比較」、社内問い合わせを減らす進め方は「社内問い合わせを減らす方法」で解説している。
専用のRAGチャットボット「chai+」でできること
chai+は、デフィデ株式会社が提供する法人向けのRAGである。社内の問い合わせ窓口として、前の表の右側の要件に次の機能で対応している。
- 部門ごとに分けて管理：部門別・用途別にボットを作り、参照する資料と回答方針を分けて一元管理できる。元の資料に設定したアクセス権限は、検索・回答でも引き継がれる
- 資料をアップロードするだけ：PowerPoint・Excel・Word・PDF・TXTなどの資料を登録すれば回答できるようになり、最短3営業日でプロトタイプを作成できる
- 根拠を表示：回答の根拠となった資料名と該当箇所をハイライト表示する
- 普段のツールから質問：MS Teams、LINE、Slack、Chatwork、LINE WORKSなどから質問できる
- 答えられなかった質問を改善に：問い合わせログで、よく聞かれる質問や答えられなかった質問を確認できる。AIで解決できない場合は、会話履歴付きで担当部署へ引き継げる
- 承認した回答だけで答える方法も：社内資料からAIがFAQの候補を作り、管理者が承認したものだけで答えるFAQボット（FAQ自動生成）も選べる
- 導入と運用の支援：どの資料を登録し、どの業務から始めるかといった初期設計から運用まで、無償のサポートと伴走支援を受けられる
預かったデータはAWSの日本国内リージョンのみに保存され、AIモデルの学習には利用されない。一方で、chai+は外部の生成AIエンジンをAPI経由で利用しており、推論処理の際にはデータが一時的に米国などの海外サーバーへ送信される（推論目的のみに使われ、学習や二次利用はされない）。データを社外・海外に一切送れない業務には向かない。詳しくはchai+のセキュリティ・トラストページで公開している。
chai+を実運用している9業種のデータでは、問い合わせ7,246件のうち6,589件にAIが回答した（総合回答率90.9％、業種別では81〜96％）。業種別の内訳は「RAG構築の方法は3つ」の記事にまとめている。
まとめ：社内FAQは「誰が、どの資料から、どこで答えるか」で選ぶ
Copilot・NotebookLM・Difyでも、社内資料をもとにAIに答えさせることはできる。社員それぞれの調べものならCopilot、選んだ資料をチームで読み解くならNotebookLM、独自のAIアプリを作り込むならDifyが向いている。全社員に同じ資料から同じ答えを返し、答えられなかった質問をもとに担当部署が資料を直し続ける窓口を、少人数で運用したい場合は、その仕組みまで用意された専用のRAGチャットボットが選択肢になる。
chai+の機能と導入の流れは、資料ダウンロードページから確認できる。
社内FAQとAIツールに関するよくある質問
Q. Microsoft 365 Copilotがあれば、社内FAQ用のチャットボットは不要ですか？
A. 用途によります。Copilotは各ユーザーがアクセスできる社内データから答えるため、社員それぞれの調べものに向いています。全社員に同じ規程から同じ答えを返し、答えられなかった質問を担当部署が把握して改善する窓口が必要なら、専用のRAGチャットボットとの併用を検討してください。
Q. Copilotは社内のどのデータを使って答えますか？
A. Microsoftの公式ドキュメントによると、Microsoft 365 Copilotのライセンスでは、ユーザーが少なくとも表示のアクセス許可を持っているメール、チャット、ドキュメントなどのデータを使います。Copilot Chat（Basic）では、ファイルをアップロードするなどの操作をしたときに社内の情報を使います。
Q. NotebookLMを社内チャットボットとして全社員に共有できますか？
A. ノートブックを共有することはできますが、閲覧者は共有されたソースやメモを読み取れる場合があります。また、ノートブックは1つずつ独立していて、ソースの数にも上限があります。全社の窓口として使う前に、元の資料を見せてよいか、資料の数が上限に収まるかを確認してください。
Q. Difyで社内チャットボットを作るには何が必要ですか？
A. Dify Cloudを使うか、オープンソースのCommunity Editionを自社のインフラで動かします。ナレッジベースの作成、検索方式やモデルの設定、精度の検証、社員が使う画面や運用の設計を担える担当者が必要です。
Q. 社内の資料はAIの学習に使われますか？
A. 各社の公式情報では、Microsoft 365 Copilotのプロンプトや応答、Microsoft Graph経由のデータは基盤LLMのトレーニングに使われず、Google WorkspaceユーザーのNotebookLMのデータはAIモデルのトレーニングに使われないと説明されています。chai+も、預かったデータをAIモデルの学習に利用しません。契約するプランや設定によって扱いが変わる場合があるため、導入前に最新の公式情報を確認してください。
Q. 既存のツールと専用のRAGチャットボットは併用できますか？
A. 併用できます。個人の調べものや文書作成にはCopilotやNotebookLMを使い、総務・人事・情シスへの定型的な問い合わせは専用のRAGチャットボットで受ける、という分け方が考えられます。
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