之前我寫了一篇名為「公司 Copilot 的四張臉」的文章。那篇文章本身沒有錯，但並不完整。
即使你把它整理成四張臉，對那些說它「平庸」的人來說，他們的看法也幾乎沒有改變。光是知道一切在哪裡，並不會讓你的工作減輕一絲一毫。這就像拿到了一張地圖，但還沒開始走路。
「很方便是沒錯，但到頭來，ChatGPT 不就行了嗎？」這句話我聽過很多次了。它可以摘要，可以起草郵件。但也就這樣了。儘管公司付出了高昂的費用，你的加班卻沒有減少。
老實說，有一段時間我也相信那個評價。「它只是個能讀取內部資料的 ChatGPT 而已。」我這樣分類之後，就沒有再深想了。
現在我明白了。這就像你僱用了一個優秀的下屬，卻每天只問他「你能做什麼？」，然後就讓他回家。在你只是確認他能力的時間裡，一天就結束了，沒有一項任務被減輕。
而第五張臉，並不是新功能的名稱。它只是停止「問」Copilot，改成「交辦」而已。 就是這麼一回事。
這一次，我將揭開那第五張臉——也就是 Agent——的真面目，以及你可以從明天開始使用的「交辦模式」，而且會以可複製貼上的格式呈現。當你讀完這篇文章時，Copilot 將會從一個建議箱，變成一個能帶回完成結果的合作夥伴。讓我們開始吧。
第一章：四張臉還不夠
首先，讓我們回顧一下先前的答案。
那四張臉是 Copilot「所在位置」的地圖。它是在 Chat 裡、在應用程式內部、是你自己製作的 Agent，還是公司管理的系統？你可以用這個來整理它的位置。
但知道位置並不會改變關係。第五張臉關乎的不是位置，而是關係。
你可能會想：「Agent 不是已經包含在四張臉裡面了嗎？」沒錯。作為一個產品，Agent 已經存在一段時間了。用來建立你自己專屬助手的 Copilot Studio，以及用來在 Excel 中批次處理的功能，都已經在運行了。後者在今年三月被重新命名為「Edit with Copilot」。
問題在於，即使它們存在，卻沒有被使用。
證據就在 Microsoft 的官方發布說明中。在 2026 年 6 月，管理員新增了這些功能：
功能①：大量安裝 Agent
管理員現在可以使用規則，一次將 Agent 分發給組織內的所有使用者。
功能②：自動重新指派孤兒 Agent
建立了一個系統，可以自動將擁有者已不存在的 Agent 重新指派給適當的管理者。
這兩件事意味著一件事：公司裡充斥著已經被分發出去，卻從未被使用的 Agent。 這些功能只有在這個前提下才會被設計出來。
讓我說清楚。第五張臉不是你要去買的東西。它已經被分發出去了，只是你還沒有打開它而已。
既然我們已經確認你「已經擁有了」，接下來就來看看為什麼明明有卻沒有被使用。
第二章：「提問者」與「交辦者」之間的鴻溝
同樣的授權、同樣的應用程式、同樣的模型。然而，一年之後，工作量將會出現決定性的差異。那條分界線只有一件事。
你是在提問，還是在交辦？
提問者會向 Copilot 確認「能做什麼」。「摘要這份文件」、「修改這段文字」。回來的東西都是片段。你接收它們、貼上它們、整理它們、完成它們。工作的主體，直到最後都還是你。
交辦者則是將「應該完成的工作」當作一個整體丟出去。你陳述目標、告訴它資料在哪裡、指定最終成果的格式。回來的不是片段，而是成品。
這兩種行為，即使都叫「使用 Copilot」，也是完全不同的。
老實說，我過去很長一段時間都不擅長這種「交辦」。
在我在公司上班的時候，曾被總裁下令從業務部調到人事部。三個月後，我離開的那個部門的業績腰斬了一半。我被叫回去，回任的第一個月就把業績拉回到上個月的 1.5 倍。從 5000 萬日圓變成 7500 萬日圓。
單純看數字，這像個英雄故事。但其實不是。這證明了我建立了一個沒有我就無法運作的部門。我交辦的是任務，而不是工作。所有的判斷我都自己抓在手裡。
這全都是我的錯。 越是不方便的地方，就越有可能是正確的。一個無法對下屬交辦的人，也無法對 AI 交辦。無法交辦的原因，不是對方的能力。我只是不知道該怎麼交辦而已。
Copilot 並不平庸。是你交辦的工作太小了。
第三章：示範——比較「提問」與「交辦」做同一份工作
光用文字很難傳達，所以我來實際展示一下。
首先說一個坦白的事實。我這裡寫的內容，是關於你以公司名義簽約、能夠跨越內部檔案和會議進行讀取的 Microsoft 365 Copilot。由於我現在是獨立工作者，沒有公司環境，所以以下是根據官方文件中確認的規格，以及我在顧問現場實際看到的畫面來整理的。
【提問的時候】 問題：「告訴我我們競爭對手最近的動向。」
回來的內容是這樣：「要了解競爭對手的趨勢，定期查看新聞稿、財報和社群媒體貼文是有效的方法。重要的是整理出差異點，並與你公司的優勢進行分析。」
——這是正確的。但這是你隨處可見的泛論。是每個人都一樣的平均答案。這就是大多數人判斷它「沒用」的地方。
【交辦的時候】 你把同一個主題當作一個完整的工作丟出去。
1請整理我們三家主要競爭對手最近的動向，並製作下週業務會議要用的資料。2請參考內部業務共享資料夾中的提案資料，以及過去三個月的會議記錄。如有遺漏的資訊，請搜尋內部會議記錄。3請提供以下三項成品檔案：4① 一份比較表，用一句話總結三家競爭對手最近的動向。5② 我們公司處於劣勢的點和處於優勢的點。6③ 會議用的三張投影片（結論、證據、下一步行動）。7對於無法確認來源資料的項目，請明確寫上「無資料」，不要用推測填寫。
回來的不是摘要。而是一份表格、討論要點，以及可以直接帶去會議的投影片。你只需要檢查內容並進行修正。
同樣的 Copilot，同樣的主題。唯一的差別只在於你是尋求答案，還是交辦一項工作。就只是這樣而已。
別擔心。不需要寫程式，也不需要複雜的設定。第一次，請用你最熟悉的工作來試試看。因為這樣你才能自己判斷品質。
現在我們有了實際的「交辦方法」，接下來就把每次都能重現那種交辦的條件，濃縮成三個。
第四章：成功交辦的三個條件
我在驗證官方規格時得到的結論是這樣的。交辦時，你只需要三件事。
條件①：交付目標
不要說「摘要」，要說「製作會議上做判斷用的資料」。陳述目的，而不是任務名稱。在你指定流程的那一刻，對方就變成了只是一個工人。
條件②：交付資料的位置
要看哪個資料夾、要搜尋哪個會議記錄。這是 Copilot 的專長領域，外部 AI 無法模仿。Microsoft 官方說明，透過與 Work IQ 結合，輸出會基於公司情境。
條件③：決定回傳的終點
是要在聊天視窗中用文字回覆，還是要輸出成檔案？除非你指定最終成果的形式，否則 Copilot 就只會停留在「對話」。
當這三個條件都滿足時，就算你離開現場，工作也會繼續推進。事實上，現在的 Copilot 已經變成這樣的結構了。你現在可以排程對 Agent 的定期指示，也可以從 Windows 工作列檢查耗時任務的進度。
多個 Agent 協作處理單一請求的系統也已經導入。此外，即使你不指名道姓，Copilot Chat 也會在發現公司內有符合請求內容的 Agent 時，主動建議你使用它。
換句話說，工具端已經建立在「被交辦的前提」上了。唯一沒有跟上來的，是交辦那一方的設計。
還有一件事。如果你覺得交辦出去的工作成果不夠好，加上這一句話會有意想不到的效果：
1針對你剛才產出的成果，請在每個項目上標示出作為證據所使用的內部文件。如果有部分內容是憑推測填寫的，請誠實地寫上「推測」。然後，找出這份成果中最薄弱的部分，並產出修正版。
此外，你現在可以選擇要交辦給誰了。來自 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 已於 5 月 28 日加入，而 Claude Sonnet 3.5 已於 7 月 2 日部署到 Copilot Cowork 和 PowerPoint Copilot。不過，哪個模型會出現在哪個畫面上，取決於地區和公司設定。請向你的公司管理員確認。
根據我付費比較所有主要 AI 的經驗，Claude 在日文的自然度上略勝一籌。如果你希望它完成一份最終由人類閱讀的文字，在可以選擇的時候，值得一試。
你不必在開始前就把 1 到 10 全部記住。邊做邊學是最快的。
總結：當你停止「問」AI 的那一天，第五張臉就會出現
這次，我寫了關於接續四張臉之後的「第五張臉」。最後再說一次，這篇文章的核心：
第五張臉不是你要簽新合約購買的功能。它是一張已經被分發、卻尚未被打開的臉。 打開它的關鍵，不是設定，也不是提示詞技巧，而是我們將立場從「提問」轉變為「交辦」。
只要你繼續把它當作建議箱來使用，Copilot 就永遠只是一個「還算方便的聊天工具」。它只有在你把工作交辦出去的那一刻，才會成為夥伴。
話雖如此，你不需要一次就全部交辦。你只需要做一件事。
明天，從你自己的工作當中，只選出一個，然後不要說「告訴我」，改說「把它做出來並輸出成檔案」。
就這樣。一旦你看到成品回來，你就再也回不去那個只會提問然後讓它回家的方式了。
Copilot、Claude 和 Gemini 都在飛快地進化。與其靠自己追趕最新資訊，向那些正在實踐的人學習要快得多。
感謝你一路看到最後。
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