Work IQとは？3層構造からCLI活用、料金体系まで徹底解説

Work IQは、Microsoft 365 CopilotとAIエージェントを支える知能基盤（インテリジェンスレイヤー）です。
メール、チャット、ドキュメント、会議といった日常の業務データを「組織の知識」として構造化し、一人ひとりの業務文脈に合った応答を実現します。

本記事では、Work IQのデータ・コンテキスト・スキル＆ツールの3層アーキテクチャから、開発者向けCLI/MCPサーバーの実践的な使い方、IQエコシステム（Fabric IQ・Foundry IQ）との関係、E7 Frontier Suiteを含む料金体系まで、2026年3月時点の公式情報をもとに体系的に解説します。

✅Microsoft 365 Copilotの最新エージェント機能「Copilot Cowork」については、以下の記事をご覧ください。
Copilot Coworkとは？機能や料金、Claude Coworkとの違いを解説

Work IQとは

Work IQ（ワークアイキュー）は、Microsoft 365 CopilotとAIエージェントを支える**知能基盤（インテリジェンスレイヤー）**です。
メール、チャット、ドキュメント、会議といった日々の業務データを単なるファイル群ではなく「組織の知識」として構造化し、ユーザー一人ひとりの業務文脈に沿った応答やタスク支援を実現します。

Microsoftは2025年11月のIgnite 2025でWork IQを発表し、2026年3月にはその技術的な詳細をTech Communityで公開しました。

Work IQの中核はデータ・コンテキスト・スキル＆ツールの3層アーキテクチャで構成されており、Copilotの応答精度やエージェントの自律的な業務遂行を底支えしています。

IQエコシステムにおける位置づけ

Work IQは単独で動く製品ではなく、Microsoftが掲げるIQエコシステムの一翼を担っています。
以下の表は、3つのIQワークロードの役割をまとめたものです。

この3つのIQが連携することで、AIエージェントは「業務の流れ」「データの意味」「組織内のナレッジ」をすべて把握したうえで動作できるようになります。

つまり、Work IQはCopilotやエージェントの「業務理解」を支える基盤であり、Fabric IQやFoundry IQはそれぞれ「データ理解」「知識検索」を担う補完的な関係です。

Work IQが必要とされる背景

Work IQが登場した背景には、従来のAIチャットでは解決しきれなかった課題があります。ここでは、なぜ「知能基盤」が必要なのかを整理します。

従来のAIアシスタントが抱える課題

ChatGPTやGeminiといった汎用AIチャットは、一般的な質問には高い精度で回答できます。しかし、実際の業務で使おうとすると以下のような限界が浮かび上がります。

• 組織固有の情報にアクセスできない
  汎用AIは公開データをもとに応答するため、社内のプロジェクト状況や過去の意思決定、非公開の資料には答えられません。
  
  

• ユーザーの業務文脈を知らない
  同じ「来週の予定は？」という質問でも、マネージャーと新入社員では必要な情報が異なります。汎用AIにはその区別ができません。
  
  

• 組織の協業パターンを把握していない
  誰と誰がどのプロジェクトで頻繁にやり取りしているか、どのドキュメントが重要かといった組織固有の関係性は、汎用AIの知識範囲外です。
  
  

こうした課題を解決するためには、AIに組織の業務データへのアクセスだけでなく、そのデータの「意味」を理解させる仕組みが必要です。

業務データを「組織の知識」に変えるニーズ

Microsoft 365の環境下では、日々大量の業務データが生成されています。メールの送受信、Teamsでのチャット、SharePointやOneDriveに保存されるファイル、会議の記録など、膨大な情報がツール横断で蓄積されます。

しかし、データがあることとデータを知識として活用できることは異なります。
Work IQが解決するのは、まさにこのギャップです。個々のデータを意味的に関連付け、ユーザーの業務パターンや組織構造と結びつけることで、AIが「このユーザーにとって、いま何が重要か」を判断できるようになります。

Work IQの3層アーキテクチャ

Work IQはデータ層・コンテキスト層・スキル＆ツール層の3層で構成されています。
この3層構造により、「データへのアクセス」「業務文脈の理解」「実際のタスク実行」がシームレスにつながる設計です。

なお、2025年11月のIgnite 2025発表時にはこの3層は「データ・メモリ・推論」と呼ばれていましたが、2026年3月のTech Community記事で現在の名称に更新されています。

データ層

データ層は、Work IQの土台となるレイヤーです。Microsoft 365内の構造化・非構造化データに対して、権限に基づいたセキュアなアクセスを提供します。

対象となるデータソースは以下のとおりです。

• SharePoint / OneDrive
  ファイル・ドキュメント・社内ポータルのコンテンツ
  
  

• Outlook
  メールの送受信履歴、添付ファイル
  
  

• Teams
  チャットメッセージ、チャネル投稿、会議の記録
  
  

• Dynamics 365
  CRM・ERPデータ（2026年3月よりCopilotへの組み込みが段階的に開始）
  
  

• Copilotコネクタ
  数百種類のプリビルトコネクタまたはカスタムコネクタを通じて、外部ビジネスデータも取り込み可能
  
  

Power BIデータの連携も今後予定されており、データ層の対象範囲は継続的に拡大しています。

コンテキスト層

コンテキスト層は、データ層の上に乗る「理解と学習」のレイヤーです。単にデータを引いてくるだけではなく、ユーザーの業務パターンや組織内の関係性を学習し、応答の精度を高める役割を持ちます。

コンテキスト層は主に以下の4つの要素で構成されています。

• 明示的メモリ（Explicit Memory）
  ユーザーが自ら設定するカスタム指示や保存したメモリ。
  「自分はこういう立場で仕事をしている」「この用語はこう解釈してほしい」といった指示をCopilotに記憶させることができます。
  
  

• 暗黙的メモリ（Implicit Memory）
  チャット履歴やTeams・Outlook・Word・Excel・PowerPointでのアクティビティパターンから推測される業務文脈です。
  現時点ではチャット履歴からの推測が中心で、アプリ間のアクティビティパターン対応は今後拡大予定です。
  
  

• セマンティックインデックス
  キーワード検索ではなく意味ベースでデータを検索・取得する仕組みです。
  「先月の売上レポート」といった自然言語の意図を理解し、関連度の高い文書を返すことができます。
  
  

• ビジネス理解（Business Understanding）
  組織固有のオントロジー（概念体系）やグロサリー（用語集）を活用し、業務プロセスの手順的知識を把握します。
  「承認フロー」「四半期レビュー」といった組織特有のワークフローをAIが理解するための仕組みです。
  
  

このように、コンテキスト層は「ユーザーが明示的に教えたこと」と「AIが暗黙的に学んだこと」の両方を組み合わせて、パーソナライズされた知能を構築します。

スキル＆ツール層

スキル＆ツール層は、データ層とコンテキスト層の知識を実際のアクションに変換するレイヤーです。

この層では、以下の仕組みを通じてCopilotやエージェントがタスクを実行します。

• エージェンティックスキル
  会議のスケジューリング、ドキュメントの作成・要約、外部データの取得といった、特定タスクに特化した指示セットです。
  
  

• MCP（Model Context Protocol）サーバーツール
  AI開発環境からWork IQに接続するための標準プロトコルです。開発者がIDE上のAIアシスタントからMicrosoft 365データにアクセスするためのインターフェースとして機能します。
  
  

• エージェントフロー・API・プラグイン
  Power Automateのフロー、REST API、カスタムプラグインなどを通じて、Work IQの知識をさまざまなアプリケーションやワークフローに接続できます。
  
  

Work IQ APIは2026年3月にパブリックプレビューとして公開予定で、RESTfulインターフェースを通じてCopilotの知能をプログラム的に利用できるようになります。

【関連記事】
Model Context Protocol（MCP）とは？仕組みやRAGとの違いを解説

Work IQ CLI/MCPサーバーの使い方

Work IQは、コマンドラインツール（CLI）およびMCPサーバーとしても提供されています。
Visual Studio CodeやGitHub Copilot CLIなどのMCP対応AIアシスタントからMicrosoft 365のデータに自然言語でアクセスできます。

npmパッケージ名は**@microsoft/workiq**で、2026年3月時点ではパブリックプレビューとして公開されています。

前提条件とインストール

Work IQ CLIを利用するには、以下の前提条件を満たす必要があります。

• Node.js
  ランタイム環境として必要です。
  
  

• Microsoft 365 + Copilotライセンス
  Microsoft 365のサブスクリプションに加え、Copilotライセンス（Business または Enterprise）が必要です。
  
  

• 管理者によるアプリ同意
  テナント管理者がWork IQアプリへのアクセスを許可する必要があります。
  
  

インストールはnpmから行います。グローバルインストールの場合は以下のコマンドを実行します。

npm install -g @microsoft/workiq

都度実行する場合は、npxでも利用可能です。

npx @microsoft/workiq ask -q "明日の会議は何がある？"

対応プラットフォームはWindows（x64/ARM64）、Linux（x64/ARM64）、macOS（x64/ARM64）と幅広く、主要な開発環境をカバーしています。

主要コマンドと活用シナリオ

Work IQ CLIで使用できる主なコマンドは以下のとおりです。

これらのコマンドにより、開発者は以下のようなシナリオでWork IQを活用できます。

• IDE統合
  Visual Studio CodeのMCP設定にWork IQサーバーを追加することで、コーディング中にTeamsのメッセージやOutlookのメール内容を参照できます。
  
  

• GitHub Copilot CLIとの連携
  GitHub Copilot CLI上からWork IQに接続し、プロジェクト関連のドキュメントや過去の意思決定を参照しながらコードを書くことが可能です。
  
  

• 自動化スクリプト
  CI/CDパイプラインやバッチ処理の中で、Microsoft 365の業務データをAIに渡して自動的にレポートを生成するといった活用も想定されています。
  
  

Work IQの活用シナリオ

Work IQは裏方の基盤技術であるため、ユーザーが直接「Work IQを使う」という場面は多くありません。

実際には、Copilot Chatやエージェントの裏側でWork IQが動作し、応答品質を高めているという構図です。ここでは、具体的な活用シナリオを紹介します。

Copilot Chatでのパーソナライズ

Work IQを搭載したCopilot Chatでは、ユーザーの業務文脈を踏まえた応答が可能になります。

たとえば「来週の準備をまとめて」と指示した場合、Work IQはカレンダーの予定、関連するメールのやり取り、共有ドキュメントの更新履歴を横断的に参照し、そのユーザーにとって実際に必要な準備リストを生成します。汎用AIであれば「一般的な準備のコツ」を返すだけですが、Work IQはユーザー固有のデータにもとづいて回答します。

Word、Excel、PowerPoint、Outlook、OneNoteの各アプリ内でもCopilotがWork IQの知識を活用するため、「このスプレッドシートに前回の会議で出た数値を入れて」といったアプリ横断の指示にも対応できます。

AIエージェントとの連携

Work IQは、Microsoft 365 CopilotエージェントやAgent 365プラットフォーム上のエージェントにとっても不可欠な基盤です。

Copilot Coworkのようなマルチステップのエージェント機能は、Work IQが提供する業務文脈を使って「会議資料の作成→関係者への共有→フォローアップメールの下書き」といった一連の作業を自律的に進めます。

また、Researcher / Analystといった業務特化型エージェントも、Work IQの知識を活用して組織内のデータを深掘りしたレポートを生成します。

MicrosoftはAgent 365を通じて、エージェントの観察・ガバナンス・管理・セキュリティを一元化する制御基盤を提供しており、Work IQはその知識供給源として位置づけられています。

企業の導入動向

2026年3月時点で、Microsoft 365 Copilotの有料シート数は前年比160%以上増に達しており、日常的なアクティブ利用は前年比10倍に拡大しています。Fortune 500企業の**90%**がCopilotを利用しているとMicrosoftは公式ブログで発表しています。

大規模展開（35,000シート超）を行っている顧客は前年比で3倍に増加しており、具体的にはMercedes-Benz（グローバル展開を発表）、NASA、Fiserv、ING、Westpac、米国内務省などが挙げられます。

Microsoft社内でも、Agent 365のレジストリには2か月で数千万のエージェントが登録され、50万以上のエージェントをトラッキング、1日あたり65,000以上のエージェント応答が処理されているとのことです。

Microsoft GraphとWork IQの違い

Work IQの話をすると「Microsoft Graphとどう違うのか」という疑問がよく挙がります。両者はMicrosoft 365のデータにアクセスする点で共通していますが、役割が根本的に異なります。

以下の表で両者の違いを整理します。

ここで重要なのは、Work IQはMicrosoft Graphを置き換えるものではないという点です。
Work IQのデータ層はMicrosoft Graphを含む複数のデータソースから情報を取得し、その上にコンテキスト層とスキル＆ツール層を積み重ねることで「知能」を構築しています。

開発者がアプリからMicrosoft 365データに直接アクセスするにはMicrosoft Graphが引き続き主要なインターフェースであり、Work IQはCopilotやエージェントが「賢く動く」ための仕組みという位置づけです。

Work IQのセキュリティとコンプライアンス

企業がWork IQを導入する際に最も気になるのは、セキュリティとプライバシーの扱いです。Work IQはMicrosoft 365の既存のセキュリティインフラをそのまま継承する設計になっています。

アクセス制御とデータ保護

Work IQは、ユーザーがアクセス権を持つデータにのみ応答を返します。具体的には以下のセキュリティ機能と連携しています。

• Microsoft Entra ID（旧Azure AD）のアクセス権限
  ユーザーの認証・認可はEntra IDに基づき、Copilotが参照できるデータの範囲はユーザー本人の権限と一致します。
  
  

• セキュリティグループと感度ラベル
  Microsoft Purviewの感度ラベル（Sensitivity Labels）やセキュリティグループの設定が反映され、機密文書が不適切に参照されることを防ぎます。
  
  

• DLP（データ損失防止）ポリシー
  組織が設定したDLPポリシーはWork IQを通じたデータアクセスにも適用されます。機密情報の外部漏洩リスクに対して、既存のガバナンスがそのまま機能します。
  
  

Work IQはMicrosoft 365のセキュリティ基盤（Entra ID、Purview、Defender）を継承するため、ゼロからセキュリティを構築する必要はありません。
ただし、導入前に権限設計とoversharing対策の見直しは必須です。

GDPR・EU Data Boundary対応

Work IQはMicrosoftとしてGDPRへの準拠を明示しており、EUデータ境界（EU Data Boundary）にも対応しています。欧州の顧客データがEU域外に転送されないよう、データの保存・処理場所が制御されています。

ただし、GDPRへの完全な準拠は組織側の設計・運用にも依存します。Work IQの機能だけで自動的にGDPR準拠が保証されるわけではなく、データ分類や保持ポリシーの設計は個社の判断が必要です。

また、Copilot Tuningや明示的メモリの機能についても、保存されたデータの管理権限はテナント管理者が保持する設計です。

Work IQの料金とライセンス体系

Work IQは独立した製品として単体販売されているわけではなく、Microsoft 365 Copilotの各プランに組み込まれる形で提供されています。ここでは、Work IQを利用できるプランと料金を整理します。

Copilot ChatとCopilot Business

2026年3月時点で、Work IQに関連するCopilotのプランは以下のとおりです。

>注意すべきは、無料のCopilot ChatとWork IQ搭載の有料プランでは応答品質が大きく異なるという点です。

Copilot Chatは「Web情報をもとにした安全なAIチャット」であり、組織データの深い参照やパーソナライズは含まれません。

一方、Copilot Business / Enterprise ではMicrosoftの公式ページが「Work IQによるAIチャット」と明記しており、組織データを活用したフル機能が利用可能です。

【関連記事】
Microsoft 365 Copilotの料金プランを解説！購入条件やCopilot Proとの違いも紹介

Agent 365とE7 Frontier Suite

AIエージェントの本格活用を見据えたプランとして、以下の2つが2026年5月1日に一般提供（GA）予定です。

E7 Frontier SuiteはMicrosoftが「最初のFrontier Suite」と位置づけるバンドル製品で、E5・Copilot・Agent 365を個別に購入するよりも割安です。

Work IQはE7に含まれる形で提供されるため、Work IQの全機能とAIエージェント基盤を一括で導入したい企業にとっては最もシンプルな選択肢といえます。

Microsoft 365を全社導入済みにもかかわらず、Copilotの回答が「いまひとつ的確でない」「社員がほとんど使っていない」という状況があるなら、それはAIの性能の問題ではなく、Work IQの基盤となるデータ環境の整備が追いついていない可能性があります。Copilotの真価を引き出すカギは、組織データの質と構造です。

Work IQのデータ基盤をAgent活用に直結

組織データの価値をAIが業務で実現

Work IQで整備した組織データをAIエージェントの知識源に活用。業務文脈に沿ったAgent自動実行を、自社テナント内で実現します。

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まとめ

Work IQは、Microsoft 365 CopilotとAIエージェントの応答品質を根本から支える知能基盤です。

本記事のポイントを振り返ります。

• **3層アーキテクチャ（データ / コンテキスト / スキル＆ツール）**が、データへのアクセスから業務文脈の理解、実際のタスク実行までを一貫して担う
• CLI/MCPサーバー（@microsoft/workiq）によって開発者がMCP対応のAIアシスタント（例: GitHub Copilot）からMicrosoft 365のデータに直接アクセスできる
• IQエコシステムとして、Fabric IQ（データ分析）・Foundry IQ（ナレッジ検索）と組み合わせることで、AIエージェントが組織全体のコンテキストを活用可能になる
• セキュリティはMicrosoft 365の既存基盤（Entra ID・Purview・Defender）を継承するが、権限設計とoversharing対策の見直しは必要。GDPR対応は個社の設計次第
• 料金は無料のCopilot Chatからフル機能のCopilot Business（年払い$18/月）、Agent 365（$15/月）、E7 Frontier Suite（$99/月）まで段階的に選択できる

導入判断で押さえるべき論点

Work IQの活用を検討する際、企業が判断に迷いやすいポイントは主に3つあります。

• Copilot ChatとCopilot Businessのどちらで始めるか
  無料のCopilot Chatでも基本的なAIチャットは使えますが、組織データにもとづくWork IQのフル機能はCopilot Business以上のライセンスが必要です。Copilot Chatだけで「AIを入れたが効果がない」と判断してしまうケースは少なくないため、Work IQの効果を正しく評価するにはCopilot Businessでの検証が前提になります。
  
  

• SharePointの権限設計を先にやるべきか
  Work IQはユーザーのアクセス権限をそのまま継承します。共有範囲が広すぎるフォルダがあると、Copilotが意図しないデータを参照する可能性があるため、導入前にSharePoint Advanced Managementで共有設定を棚卸ししておくことを推奨します。
  
  

• E7 Frontier Suiteに最初から移行すべきか
  E7は$99/月で個別購入より割安ですが、エージェント活用（Agent 365）がまだ本格化していない段階では割高になります。まずCopilot Business（年払い$18/月）単体で効果検証を行い、エージェント機能が必要になった時点でE7に移行する段階的アプローチが合理的です。
  
  

Copilotを導入済みで「期待したほど回答が的確でない」と感じている場合、原因の多くはWork IQに渡す業務データの整備不足にあります。SharePointやOneDriveのフォルダ構成が整理されていない環境では、Copilotが適切な文脈を取得できず、汎用的な回答に終始してしまいます。

Work IQの効果を引き出す第一歩は、Microsoft 365環境のデータ整備です。SharePointの共有設定の見直しとCopilotメモリへの業務指示の登録から始めてください。この2つだけでも、Copilotの応答精度は実感できるレベルで変わります。Work IQ APIのパブリックプレビューやDataverse統合（2026年夏予定）など、今後も機能拡充が続く見通しです。