II-C3 Microsoft Copilot・Bingの特徴を押さえる

Copilotは、検索エンジンBingの上にAIの回答機能が乗った構成を持つエンジンです。検索インデックスからどう素材を選び、回答を組み立てているかを押さえておくと、対策の土台が見えてきます。

Copilotの立ち位置

AI検索には大きく2つの系統があります。ひとつはGoogleのAI OverviewsやCopilotのように、伝統的な検索エンジンにAIの回答が乗った系統。もうひとつはChatGPT SearchやClaude web検索、Geminiのように、もともと対話型のAIに検索機能が足された系統です。Copilotは前者にあたり、Bingという検索エンジンの実績とAIの推論力を橋渡しするという成り立ちを持っています。ほぼ全てのAI検索エンジンが踏む「①質問を検索文字列に変換→②候補ページ取得→③関連性・鮮度・権威性で再ランキング→④LLMが統合生成し引用を付与」という基本の流れ(編II-A参照)は、Copilotにおいては②と③をBing側の索引と仕組みが担っている点が特徴です。

「Prometheus」と「Bing Orchestrator」

Copilotの内部では、「Prometheus」と呼ばれるモデルがBingのリアルタイム索引とGPTの推論をつなぐ役割を担い、「Bing Orchestrator」が1つの質問を複数の「グラウンディングクエリ」に分解して索引から素材を取得し、関連性・鮮度・権威性で選定するとされています(出典: rankly Substack, 2026年7月確認)。グラウンディング(回答を実際の検索結果に根拠づけること)の考え方自体は編II-Bで扱った内容と同じです。1つの質問が複数のグラウンディングクエリに分解されるということは、自社ページが想定していない切り口の質問からも拾われる可能性があるということでもあります。

グラウンディングがもたらす3つの効果

この仕組みがもたらす効果は主に3つ整理されています。1つ目は鮮度の確保、2つ目はハルシネーション(事実に基づかない回答)の抑制、3つ目は回答の検証可能性です(出典: rankly Substack, 2026年7月確認)。検索結果に根拠づけられているからこそ、ユーザーは回答の出典を辿って確認できるというのがCopilotの強みです。逆にいえば、根拠づけの元になる検索インデックス側に自社ページが正しく載っていなければ、そもそもグラウンディングの対象にすら入らないことになります。

ChatGPT Searchとの違い

編II-C1で扱ったChatGPT Searchも検索基盤の一部でBingを利用していますが、Copilotは検索エンジンBingそのものにAIが組み込まれた、いわば「生え抜き」の関係にある点が異なります。同じBingという土台を共有していても、両者の間で引用のされ方に細かな違いが出ることは十分にあり得るため、片方だけを見て安心しないことが大切です。細かな引用の癖の違いは、この編の後半で複数エンジンをまとめて比較します。

実践ステップ

1. 1
   Bing Webmaster Toolsに自社サイトを登録し、クロール状況を確認する
2. 2
   主要ページの更新日を明示し、鮮度を保つ
3. 3
   自社の実績・数字を具体的な形で明示し、検証可能性を高める
4. 4
   Copilotで自社名・サービス名を定期的に検索し、回答内容を確認する
5. 5
   想定していなかった切り口の質問でも試し、意外な形で自社が引用されていないか確認する
6. 6
   エンティティ(企業・商品などの実体情報)を明確にする構造化データは編III-Bで詳しく整備する

このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。