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2026.09.17 / OpenAI最新情報

OpenAI、ChatGPTとCodexの管理分析でAI投資効果を可視化

この記事で分かること: ChatGPTとCodexを業務で使う組織が、利用量・費用・業務成果をどのように確認し、改善に生かせるのかを知りたい。

OpenAIは2026年9月16日、ChatGPT WorkとCodexの利用状況、費用、支援している業務、成果指標を管理者向けに把握する方法を説明する公式記事を公開しました。ChatGPT Admin Console（管理コンソール）の分析機能を使い、AIの利用拡大だけでなく、どの業務に役立っているかを確認する考え方を示しています。

一般のChatGPT利用者にとって重要なのは、AIを「使った回数」だけで評価しない点です。組織で使う場合は、準備時間の短縮、仕事の品質、顧客対応の量など、チームが本当に改善したい結果と結び付けて確認します。OpenAIは、管理者と業務責任者が協力して判断する流れを提案しています。

OpenAIが示した変更点：利用量と成果を一緒に見る

公式記事によると、ChatGPT Admin Consoleの分析では、ChatGPT WorkとCodexを横断し、利用量・コストのデータ、タスクに関する分析、成果の指標を集約します。利用者数や支出だけでは、AIが何に使われ、何を実現したのかは十分に分からないためです。

管理者は利用状況、費用、業務内容、成果を関連付けて確認できることが、今回説明された中心点です。AI導入の対象を広げるか、研修を増やすか、設定を見直すかといった判断の材料にする位置付けです。

なお、公式記事は管理者やビジネスリーダー向けの使い方を説明したものです。個人でChatGPTを利用している人が、直ちに同じ分析画面や機能を使えること、料金や提供対象が変わることは、今回の確認済み情報には記載されていません。

Usageで利用者数・クレジット・トークンを確認

管理コンソールの「Usage」ビューでは、ChatGPT WorkとCodexにまたがるアクティブユーザー数、クレジット、トークン使用量を確認できます。トークンは、AIが文章を処理・生成する際の量を数える単位です。クレジットはサービス利用に関わる消費量の指標として扱われています。

グループやユーザーで絞り込むと、利用が伸びている部署、支出が集中している領域、導入が進んでいないチームを見つける手掛かりになります。利用が低い場合、OpenAIはチーム責任者と開始時の業務手順や研修の必要性を見直す例を挙げています。

利用が少ないことだけで問題と決め付けず、対象業務や教育の状況を確認することが大切です。そもそもAIが適さない業務、利用頻度が低い業務もあり得るため、数字だけで部署を比較するのではなく、業務の実態と合わせて考える必要があります。

InsightsでChatGPTが支える仕事を把握

「Insights」では、タスク分類機能がメッセージのサンプルをユースケースとタスクに分類し、AIがどの仕事を支援しているかを管理者が理解できるようにします。例えばソフトウェア開発では機能開発やコード保守、営業・収益領域では顧客企業の調査や計画作成が例示されています。

Overviewタブでは業務の構成を一覧で確認し、Use casesタブではタスク別の内訳を詳しく見られます。チーム単位でフィルターをかけ、どの部署がどの用途でAIを使っているかを把握したうえで、業務責任者と測定対象の成果を決める流れです。

公式記事の営業チームの例では、顧客企業の調査と計画作成がクレジット利用の最大部分でした。これは「利用が多い」という事実から、商談前の準備をAIがどう変えたかを話し合う出発点になります。掲載画面の数値は、すべて説明用のデモデータです。

研修や設定の見直しに使うポイント

タスク詳細では、Models、Reasoning、Speedの内訳から、タスクごとに各設定がクレジットに占める比率を確認できます。Modelsは使うモデル、Reasoningはより深い推論に関する設定、Speedは応答速度に関する区分です。管理者は、作業に設定が合っているかを検討できます。

OpenAIは、定型的な短い資料作成では、より高速または低コストの設定を試し、品質とレビュー・修正にかかる時間を比較する例を示しました。速く作れても確認や訂正に時間がかかれば、実質的な改善とは限りません。品質基準を満たすかを含めて比較することが必要です。

Plugin leaderboardとSkillsビューは、タスクで使われるツールやスキルを確認するための機能です。関連するプラグインの利用が少ない場合は、アクセス権や研修が不足している可能性があります。一方、頻繁に使われるスキルは、担当者を明確にし、定期的に更新する判断につながります。

Codexは開発成果と結び付けて確認

Codexについては、「Outcomes」ビューで、マージ済みコミットとコード行数に対するCodexの貢献、コードレビュー活動を時系列で確認できます。コミットはソースコードの変更記録、マージは変更を共有のコードベースへ統合する作業です。グループ、ユーザー、リポジトリでも絞り込めます。

Codexの利用比率が上がっただけで、開発成果の向上を断定しない点も公式記事の要点です。開発リーダーは、レビュー時間、不具合、手戻りといった指標と比較し、より効果的にソフトウェアを提供できているかを評価するよう示されています。

また、ChatGPT WorkのAdminプラグインでは、導入状況、支出、タスクを比較し、予算や展開の判断向けレポートにまとめられると説明されています。Admin APIを使うチームは、自社のダッシュボードにレポートを自動化し、例えばクレジット使用量と問い合わせ解決時間を並べることもできます。

業務価値を測るための5つの問い

OpenAIは、分析データを価値の結論ではなく、業務責任者と調査を始めるための材料と位置付けます。業務責任者が、手順の何が変わったか、結果が改善したか、その改善にどんな価値があるかという文脈を加えることで、AI利用を事業成果と結び付けられます。

• 改善したい結果は何か。準備の迅速化、品質向上、コスト削減、売上増加などから選びます。
• 現在の手順はどうなっているか。頻度、所要時間、良い成果物の基準を先に記録します。
• AIで何が変わったか。一定期間で比較し、レビューと修正の時間も含めます。
• 改善で何が可能になるか。空いた時間を顧客との会話など、どこに振り向けたかを確認します。
• 得られた利点は投資に見合うか。AI、導入準備、研修、継続支援にかかる費用と比べます。

比較の基準となる導入前の状態を先に決めることが、効果測定では欠かせません。AIを使い始めてから印象だけで評価すると、業務量の季節変動や担当者の違いなどを区別しにくくなります。

公式記事には営業の顧客調査を例にしたROI（投資利益率）の試算もあります。20人が週2件の資料を作り、1件当たり3時間短縮、年間46週と仮定すると、年間削減時間は5520時間です。時間の半分を生産的な業務に回し、1時間75ドルと置いた例では、年間の能力価値は20万7000ドルとされています。

AI、設定、研修、継続支援を含む初年度費用を6万ドルと仮定した場合、同記事の計算例はROI 245％です。ただし、これは仮定に基づく説明用の試算であり、勝率向上や商談規模拡大などの潜在的効果は含まれません。自社に同じ結果が出ることを示す数値ではありません。

Agent Memories編集部の考察

今回の内容は、ChatGPTを「導入したか」から「どの業務をどう改善したか」へ評価軸を移す実務的な提案といえます。管理画面のデータは有用ですが、数字を集めるだけでは価値は判断できません。現場の責任者が、品質や顧客対応など業務固有の基準を定める必要があります。

一般の利用者も、同じ考え方を小さく応用できます。例えば、毎週作る会議資料や顧客向けメールで、作成時間、修正回数、完成物の品質基準を簡単に記録します。数週間後にAIを使わない場合と比べれば、自分にとって有効な使い方を見つけやすくなります。

注意したいのは、AIが作成した内容をそのまま業務成果とみなさないことです。事実確認、機密情報の取り扱い、社内ルールへの適合、最終的な責任の所在は別途確認が必要です。特に営業資料やコードのように外部への影響が大きい成果物は、人がレビューする工程を削らないことが重要です。

よくある質問

個人利用のChatGPTでも管理分析を使えますか？

今回の公式記事は、ChatGPT WorkとCodexを対象に、管理者がChatGPT Admin Consoleで分析する方法を説明しています。個人利用者が利用できるかどうか、利用条件や提供範囲については、確認済みの公式情報では示されていません。

利用量が多いチームは、AI活用が成功しているといえますか？

必ずしもいえません。利用量や費用は状況を把握する一部の情報です。OpenAIは、AIが支援するタスク、作業時間、品質、手戻り、売上などの業務成果と組み合わせて評価する考え方を示しています。

最初に測定するなら、何を選べばよいですか？

チームの優先課題に直結し、頻度が高い業務を一つ選ぶのが実用的です。例えば、商談前の情報整理、定例資料の下書き、コードレビューなどです。導入前の時間と品質を基準として記録し、見直す日をあらかじめ決めます。

AIで短縮できた時間は、どのように評価すべきですか？

短縮時間そのものに加え、その時間を何に使ったかを確認します。顧客との会話、追加の品質確認、新規企画などに振り向けられた場合、チームにとっての価値を評価しやすくなります。反対に、修正作業が増えた場合は差し引いて考える必要があります。

まとめ

OpenAIは、ChatGPT WorkとCodexの分析機能を通じ、利用者数やクレジットだけでなく、AIが支えるタスクと業務成果をつなげる方法を示しました。今日始めるなら、重要な業務を一つ選び、導入前の時間・品質・費用を記録することから始めるとよいでしょう。

その後は、AI利用後の結果を同じ基準で見直し、品質確認や修正にかかる時間も含めて比較します。成果が確認できれば展開を広げ、伸び悩む場合は研修、ツールへのアクセス、設定、業務手順を見直す。この繰り返しが、AI利用を実際の事業価値へ結び付ける基本になります。

本カテゴリはMiraigent / Agent Memoriesによる非公式編集記事です。OpenAIとの提携・承認・後援を示すものではありません。