論文の概要: AI in the Enterprise: How People Use M365 Copilot Chat

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23958v1
• Date: Mon, 11 May 2026 23:13:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 02:55:42.977604
• Title: AI in the Enterprise: How People Use M365 Copilot Chat
• Title（参考訳）: エンタープライズにおけるAI - M365 Copilot Chatの使い方
• Authors: Scott Counts, Yan Chen, Jing Dong, Himanshu Sharma, Andrey Zaikin, Rui Hu, Alperen Kok, Gorkem Ozer Yilmaz, Siddharth Suri, Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang,
• Abstract要約: M365 Copilotは世界中の100万人以上の企業で何百万人もの人々が利用している。 本稿では,M365 Copilot Chat を用いたユーザインタラクションの直接分類により,その使い方を特徴付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.721786457496977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: M365 Copilot is used every week by millions of people across more than a million companies around the world as part of their workflows. Uniquely positioned in the AI landscape given its near-exclusive use for work purposes, M365 Copilot can offer a clear picture of how people use AI for work and where that usage may expand next. This paper characterizes that usage through direct classification of user interactions with M365 Copilot Chat. Based on an anonymized and privacy-preserving analysis of a sample of approximately 5.5 million sessions, we combine a learned classification of user intent with a classification of O*NET work activities done with M365 Copilot Chat. We find that M365 Copilot is emerging as an everyday assistant for knowledge work: writing dominates, but users also rely on it for information retrieval, analysis, decision making and strategizing, and evaluating and diagnosing programs and systems, among others. Information seeking tasks remain common, but time trends suggest a relative shift away from ``chat as search'' and toward content and communication-related work. Comparisons across occupational groupings and to work done in the labor market further show that usage is broad but uneven, where the relative share of work done with M365 Copilot Chat cuts across jobs in some cases and is occupation-specific in others. Areas of relative underrepresentation in the labor market suggest the next frontier for enterprise AI adoption.
• Abstract（参考訳）: M365 Copilotは毎週、世界中の100万人以上の企業から何百万人もの人々がワークフローの一部として使っている。 M365 Copilotは、人々が仕事のためにAIをどのように使っているか、次にどのように使われるかを明確に示すことができる。 本稿では,M365 Copilot Chat を用いたユーザインタラクションの直接分類により,その使い方を特徴付ける。 約550万セッションのサンプルの匿名化およびプライバシ保存分析に基づいて、ユーザ意図の学習された分類と、M365 Copilot Chatで行われるO*NET作業アクティビティの分類を組み合わせる。 筆者らは,M365 Copilotが情報検索,分析,意思決定・ストラテジー化,プログラムやシステムの評価・診断など,知識労働の日常的なアシスタントとして出現していることに気付いた。 情報検索タスクは依然として一般的であるが,時間的傾向から,「チャット・アズ・サーチ」から,コンテンツやコミュニケーション関連の作業への相対的なシフトが示唆されている。 M365 Copilot Chatで行った仕事の相対的なシェアは、場合によっては職種をまたいでカットされ、別の場合には職業に特化している。 労働市場における相対的な過小評価の領域は、エンタープライズAI採用の次のフロンティアを示唆している。

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