最新のCopilotがリリースされてから、「使い勝手が大きく落ちた」「旧Bing Chatの方が便利だった」という声が多くのユーザーから上がっています。かつてはAIによるスムーズな会話や柔軟な情報参照が可能だったのに対し、最新バージョンでは機能制限やバグが目立つとされ、旧バージョンへの復元を求める声が増えています。
Copilot最新アップデートの概要
新CopilotはMicrosoftが提供するAIアシスタントの最新形態として登場し、Windows 11やMicrosoft 365などの環境と緊密に連携しながら、ユーザーがより快適に業務や情報収集を行えることを目指していました。旧バージョンはBing Chatと呼ばれ、多彩な拡張機能やカスタマイズ性が評価されていたため、登場時は「新Copilotはさらに進化しているのでは」という期待感が高まっていました。しかし蓋を開けてみると、思わぬ制限やバグの多発により、多くのユーザーが戸惑いを覚えています。ここでは、旧バージョンからの主な変更点や新Copilotに対する不満点をピックアップし、さらにユーザーから寄せられている改善要求をまとめます。
旧Copilot(Bing Chat)からの変化と主な不満点
旧Copilot（Bing Chat）は、マルチスレッド管理や応答スタイルの選択、ファイルの要約など、多岐にわたる機能が搭載されていました。具体的には、会話を複数のタブで整理できる「複数スレッド管理機能」や、ドキュメントを読み込んで自動要約する機能などが利用でき、日常の調査から業務の自動化まで幅広い場面で活用できていたといいます。一方で、新Copilotではこれらの便利な要素が削減または非対応となり、ユーザー体験が大きく後退したという指摘が相次いでいるのです。
回答の正確性と最新性の問題
新Copilotの回答品質に関しては、以下のような声が多く寄せられています。
- 最新データを参照できていない
検索エンジンとしてのBingがバックエンドにあるにもかかわらず、現状のCopilotはリアルタイムに近い情報検索が行えていないと感じる人が多いようです。たとえば「最新のニュースを教えて」と尋ねても、実際には数週間前や数カ月前の情報しか得られない、あるいはまったく見当違いの情報が返ってくるケースが報告されています。 - 外部データソースとの連携が限定的
以前のBing Chatではウェブページを自動で要約する、複数の文献を参照して情報を統合するといった機能に優れていたといいます。ところが新Copilotは外部データへアクセスする手段が少なく、結果として回答の精度や包括性が損なわれているとの不満が目立ちます。
これらの問題は情報収集や調査を行う上で大きなマイナスとなります。せっかくAIが会話ベースで分かりやすい回答を示してくれるはずが、実際に得られるデータが古かったり不正確だったりすると、ユーザーにとっては頼りにならないという印象が強まってしまいます。
UI/UXの使い勝手の悪化
見た目はスタイリッシュになったものの、使い勝手という点では旧バージョンに劣るとの意見が多いです。特に以下の点が問題視されています。
- 単一チャットに固定される
旧Bing Chatでは会話ごとにタブを作成でき、プロジェクト別やテーマ別に整然とやり取りを整理可能でした。新Copilotは一つのチャットで全ての会話を行う仕様になったため、やり取りが増えると過去のやりとりを遡るのが非常に面倒です。 - 応答スタイルの選択が廃止
旧バージョンでは「クリエイティブ」「バランス」「正確」などの応答スタイルを選んで回答を最適化する機能がありました。ユーザーの意図に合わせた自由度の高いやり取りが可能だったのですが、新Copilotではそれらが一切選べなくなり、回答が平板に感じられることも多いです。 - 細かなカスタマイズ項目の削減
テキストサイズの調整、背景テーマ変更など、外観面や操作面でユーザーが自分好みにカスタマイズしにくくなったという報告もあります。これにより、作業環境に最適化した使用感を求めるビジネスユーザーからも不満の声が高まっています。
大幅な機能制限とバグの多発
新Copilotでできなくなった、あるいは著しく制限がかけられた機能には、具体的に以下のようなものがあります。
- PDF・ファイル要約機能
旧Bing ChatはPDFやWord、Excelなどのファイルを読み込み、内容を要約したり特定の箇所について解説したりすることが可能でした。新Copilotではこの機能が復活していない、もしくは非常に限定的であるため、書類ベースでの情報整理には使い勝手が悪いとの声があります。 - 複雑なコード生成や修正
旧バージョンでは比較的高い精度でプログラムコードを生成し、ユーザーが提示したエラーや要望をもとに再生成することがスムーズに行われていました。しかし、新Copilotではコード生成機能自体が弱体化しており、特定の条件でコードの再生成が行われない、同じ不完全なコードが繰り返し出力されるといったバグが報告されています。 - 画像生成機能の限定化
旧バージョンで一部利用できた画像生成機能は、新Copilotでは生成できる枚数やカスタマイズオプションが減少。細かい要望を反映して複数案の画像を出してくれた旧機能に比べて、新バージョンでは活用の幅が狭いとの声が聞かれます。 - 厳格な検閲・制限の増大
メッセージが頻繁に途中で切れたり、規約を意識しすぎて安全策に走りすぎた回答ばかりが返ってくるという報告も多いです。以前はギリギリ踏み込んだ質問にもある程度応えていたのに、新Copilotはすぐに回答を拒否してしまうケースが増えているともいわれています。
こうした制限強化はセキュリティや倫理面を考慮しての施策とも考えられますが、ユーザーによっては「使い物にならないレベルにまで縮小されている」と感じられているのが現状です。
チャット履歴の消失や再現性の高いバグ
新Copilotへアップデート後、過去のチャット履歴が参照できなくなるケースが報告されています。学習用に保存していた会話の記録が消えてしまい、仕事での備忘録として活用していたユーザーが大きな痛手を被っているようです。また、以下のような不具合もしばしば耳にします。
- 無回答が繰り返される
- 同じコードがループされる
- 間違いを修正してくれない
これらのバグは再現性が高く、一度遭遇すると作業が中断してしまうため、生産性が大きく落ちるという問題が生じています。
ユーザーからの要望と解決策
旧Copilotが高く評価されていた背景もあり、新Copilotへの厳しい評価が目立つのは、ユーザーの期待値が高かった証ともいえます。では、実際にユーザーからどのような要望や提案がなされているのでしょうか。
1. 旧Copilot/Bing Chatへの復元
多くのユーザーが切望しているのは「旧バージョンの機能をそのまま戻してほしい」というものです。具体的には以下が挙げられます。
- マルチタブによる会話管理
- 応答スタイル設定（クリエイティブ、バランス、正確など）
- PDFやファイルの要約機能
- 画像生成の複数案提示
- 詳細なカスタマイズオプションとUI設定
既に新Copilotに移行しているため、完全に旧バージョンへロールバックするのは難しいかもしれません。しかし、ユーザー体験を大きく左右する機能であれば、何らかの形で再導入が強く望まれています。
2. 機能拡充・バグ修正
新Copilotは高い潜在能力を持つと評価されている一方で、そのポテンシャルを発揮できていないというのが現状です。ユーザーが求める解決策としては、以下のようなものが提案されています。
- インターネット検索の正確性・最新性を確保
常に最新のデータを参照できるように検索アルゴリズムや更新頻度を見直すことで、回答の信頼性が向上すると期待されています。 - ファイル要約・PDF閲覧機能の拡充
ビジネス文書や技術資料を読み込んでAIが自動要約してくれる機能は、多くのユーザーが業務効率を高めるための鍵と考えています。この機能の復活や精度向上は急務といえるでしょう。 - 高度なコード生成機能の復活
コードの生成やデバッグ支援は開発者にとって大きな魅力でした。新Copilotでも同等、あるいはそれ以上の精度が求められています。 - マルチスレッドやチャット履歴の保持
会話を分割して管理する仕組みを再導入し、過去のチャットの再利用性を高める。これだけでも生産性は大きく向上します。
3. UI/UXの再設計
「新しいUIは見栄えは良いが、操作性が犠牲になっている」という声に対しては、以下のアプローチが考えられます。
- 選択式応答スタイルの復活
ユーザーのニーズに応じて回答のトーンを切り替えられる機能が復活すれば、Copilotが提案する情報の活用範囲が広がります。 - チャットの読み返しやすさの向上
大量のメッセージが蓄積されるとスクロールが煩雑になるため、部分的な検索機能や目次的なジャンプ機能があると便利です。 - カスタマイズオプションの強化
テーマやフォントサイズ、アニメーションの有無など、各種設定を細かく調整できることで、長時間使用する人にとって快適な環境づくりが可能となります。
ローカル大規模言語モデル(LLM)や他AIへの乗り換え動向
Copilotへの不満が募る中で、ChatGPTやGoogleが提供予定の「Gemini」、さらにはローカル環境で動く様々なLLMを検討するユーザーが増えています。ローカルのLLMは機密情報を外部サーバーに送らずに処理できるメリットがあり、セキュリティ面やプライバシー面で高く評価される傾向があります。
また、多くの企業が自社のITインフラをクラウドとオンプレミスのハイブリッドに移行している中で、「自社でAIを完全管理できるかどうか」は重要な要素の一つです。こうした背景もあり、Copilotの調子が悪いなら別のAIソリューションに乗り換える方が良いのではと考えるユーザーが増えているのは自然な流れといえます。
Microsoftへの期待と今後の展望
Microsoftとしては、新Copilotが目玉機能として大きく注目されるだけに、ユーザーの不満が高まっている状況を放置するわけにはいきません。しかし、実際のユーザーからは「Microsoft Learnや公式フォーラムに要望を投稿しても、具体的なアクションが見えにくい」「別部署で対応してくださいと言われるだけで終わる」といった不満が依然として噴出しています。では、どのような形での対応が求められるのでしょうか。
- 公式ロードマップの透明性
ユーザーが求める機能（PDF要約やマルチスレッド管理など）がいつごろ復活あるいは実装されるのか、ある程度明確にロードマップを示してほしいとの声が多いです。長期的なプランが分かれば、ユーザーも一時的な不便に耐えやすくなります。 - フィードバック対応の迅速化
新機能のバグ修正や改良について、ユーザーコミュニティと積極的に連携を図ることが期待されています。開発チームからの定期的なアップデートや、要望への対応状況の公表が行われれば、信頼が回復する可能性があります。 - 旧機能の再実装を検討
タブ管理や応答スタイル選択など、旧バージョンで好評だった機能を再度取り込むことで、ユーザー離れを防ぐ効果が期待されます。これは大規模なシステム変更を伴うかもしれませんが、顧客満足度を高めるには避けて通れない課題といえるでしょう。 - 幅広いユーザー層への対応
Copilotを利用する層は、学生からビジネスパーソン、エンジニアまで多種多様です。これらのニーズに応えるために、例えば「ビジネス向けモード」「エンジニアモード」など用途特化のUI設計や機能を検討しても良いかもしれません。
まとめ表：旧Copilot(Bing Chat)と新Copilotの比較
以下の表に、旧Copilotと新Copilotの主な違いをまとめました。ユーザーから寄せられている不満点がどの部分に集中しているのか、一目で把握できるようになっています。
| 項目 | 旧Copilot(Bing Chat) | 新Copilot | ユーザーの声 |
|---|---|---|---|
| UI/UX | 複数タブで会話管理可 応答スタイルの選択可 | 単一チャットのみ 応答スタイル選択不可 | 使い勝手が悪化したとの声多数 |
| 検索・情報参照 | 外部ソースから最新情報を ある程度参照可 | 最新性が不十分 外部ソース参照が限定的 | 回答が古い・不正確と批判 |
| ファイル要約 | PDFなどドキュメントの要約が可能 | 機能制限または非対応 | ビジネスユーザーが不満 |
| コード生成 | 高度なコード提案や 再生成に対応 | コードの誤りを修正しきれず バグも多い | エンジニアが不信感 |
| 画像生成 | 複数パターンの提案が可能 | 1枚のみ カスタマイズ性が低い | クリエイターからも不満 |
| カスタマイズ | 背景・テーマなど詳細に設定可 | 設定項目が大幅に減少 | 個人環境への適応がしづらい |
| バグ・検閲 | 比較的自由度が高い 重大バグは少なめ | 厳格な検閲 回答が途切れるバグなど多発 | コミュニケーションに支障が出る |
最終的なまとめ
新Copilotへのアップデートは、Microsoftが大きく舵を切った結果ともいえますが、ユーザー視点では「旧Copilotの長所を捨ててしまったのではないか」という声が少なくありません。特にマルチタブの管理機能やファイルの要約機能など、実用性が高かった機能が削減されたことで、業務効率や創造性が著しく落ちるケースも多いようです。
ユーザーコミュニティの反応を見る限り、「旧Copilotの復活」を切望する声が圧倒的に多く、そこに加えてバグ修正のスピードと透明な対応が求められています。もしMicrosoftがこのままユーザーの声を無視する形になると、ChatGPTやGemini、あるいはローカルで動作するLLMにユーザーが流出してしまう可能性が高いでしょう。
Microsoftが誇るWindows 11やMicrosoft 365と組み合わせたシームレスな生産性向上は、Copilotが本来持っている大きな強みです。それを活かすためにも、旧機能の再実装やUI/UXの改善、最新情報の確実なキャッチアップなど、多面的なアプローチが必要とされています。今後のアップデート計画に注目するとともに、公式フォーラムへのフィードバックを通じて、より良いCopilotが実現されることが期待されます。
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