Copilotの回答精度を高める実践テクニック①：信頼性を引き出す基本アプローチ

生成AIがビジネスの現場に急速に定着しつつある今、Microsoft Copilotは資料作成・調査・分析・コミュニケーション支援など、幅広い業務プロセスに活用されています。一方で、「有用ではあるものの、時に誤った情報を提示する」「根拠が曖昧な内容が混在する」といった課題も残ります。

こうしたリスクを抑えるためには、単にAIを利用するのではなく、“精度を高める使い方”を押さえることが重要です。本記事では、Copilotから信頼性の高いアウトプットを引き出すための2つの実践的テクニックをご紹介いたします。

ハルシネーションを抑制する「精度担保の一文」を追加する

Copilotをはじめとする生成AIには「不確実でも回答しようとする」特性があります。十分な情報がない状態でも推測を補完し、あたかも正しいように見える文章を生成してしまうことがあり、これがハルシネーションとして認識されています。
ビジネスの観点では、この誤回答は意思決定の質を大きく左右します。しかし、プロンプトに精度担保の文言を付与することで、Copilotは回答前に情報不足を認識しやすくなり、誤った推測や断定的表現を回避する傾向が強まります。

▼効果が高いプロンプト例
・事実と推測を明確に区別してください
・わからない場合は「わからない」と明示してください
・出力前に、提案に必要な前提情報が不足している場合は、まず質問してください
・情報が不足している場合は「与えられた情報では答えられません」と述べてください

▼プロンプト：「2026年の冬は2025年と比べて寒いですか？」
※左：追加プロンプトなし　右：「事実と推測を明確に区別してください」と記載

これらを付けることで、AIが“無理に埋めようとする推測”を排除し、回答の透明性と信頼性が向上します。特にレポート作成や顧客向け説明資料など、情報の正確性が重要な場面では大きな効果を発揮します。AIに任せる範囲が拡大するほど、こうしたリスク管理の工夫は不可欠です。

「一次情報に基づく回答」を指示して、情報の精度を引き上げる

Copilotは広範な学習データをもとに回答を生成しますが、その内容は必ずしもすべて一次情報に基づいているとは限りません。学習過程で蓄積された二次情報（解説・要約・推測）が含まれるケースも多く、業務文書ではそのまま採用すると正確性に課題が残ることがあります。
この課題を解消するための有効なアプローチが、「一次情報に基づいて回答してください」という明示的な指示です。一次情報と二次情報には次のような明確な違いがあります。

▼一次情報と二次情報について

項目	一次情報（Primary）	二次情報（Secondary）
定義	現場や公式の発表など、最初に出てきた事実やデータ	その事実をもとに、誰かがまとめたり解説したりした情報
特徴	加工されていないため、正確性が高い	わかりやすいが、意見や推測が含まれる場合あり
例	顧客アンケートの回答、生データ、公式発表	業界レポート、ニュース記事、解説資料
用途	詳細な分析や正確な判断に活用	トレンド把握や概要理解に活用

▼活用事例
（使用プロンプト：最近外国人観光客から人気のある日本のスポットを、一次情報をもとに解説してください。）

例えば市場調査において、二次情報ベースでは最新データとズレが生じる可能性があります。一次情報を指定することで、Copilotは可能な範囲で“元の事実に近い情報”を参照しようとするため、回答の精度が向上します。
最初に投げるプロンプトに「一次情報をもとに回答を生成してください」と入れるほかにも、まずは通常の回答 → 続けて一次情報に基づく回答を要求するという二段階のアプローチを取ることで、AIの論拠の差を比較でき判断材料としても有効です。

まとめ

Copilotの精度を高めるためには、AIの特性を理解したうえで、正しい使い方を押さえることが重要です。
・ハルシネーションを抑えるための一文を追加する
・一次情報に基づく回答を明確に指示する
これらのテクニックを取り入れることで、Copilotは単なる文章生成ツールから、意思決定を支援する“精度の高いビジネスパートナー”へと変わります。ぜひ日々の業務で活用し、生産性向上とアウトプット品質の強化につなげてください。

なお、ピーエスシーではCopilotを含むMicrosoft製品の利活用支援を行っておりますので、ご希望の場合はぜひお問い合わせください！

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お問合せ｜Coo Kai クーカイ｜株式会社ピーエスシー

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