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2026.08.21 / OpenAI最新情報

Stampli、CodexとChatGPT Workで発売準備を3.16倍高速化

この記事で分かること: OpenAIのChatGPT WorkとCodexを使うと、製品発表や日常のマーケティング業務をどのように効率化できるのかを知りたい。

OpenAIは2026年8月20日、支出管理プラットフォームを手がけるStampliが、ChatGPT WorkとCodexを製品発表業務に活用した事例を公開した。Stampliは、限られた期限とデザイン人員の制約がある中で、見積もり243時間分の制作作業を約77時間に圧縮したとしている。

ポイントは、AIに最終判断を任せたことではない。製品情報、会議メモ、決定事項、メッセージ方針を共有可能な仕組みにまとめ、下書きや素材制作、情報整理を加速しつつ、顧客向けの成果物はすべて人がレビューし、最終承認したという運用にある。

OpenAIが公開したStampliの活用事例

Stampliは、調達、買掛金管理、取引先管理、支払い、従業員支出をつなぐ「procure-to-pay（調達から支払いまでの業務）」プラットフォームを提供する企業だ。今回の対象となったDeep Financeは、同社プラットフォームを流れるデータを、CFOや部門責任者向けの支出インテリジェンスへ変換する製品と説明されている。

Deep Financeの公開では、製品開発、位置付けの整理、デザイン、広報、社内展開、運用を固定された日程で並行させる必要があった。一方で、デザイン担当者と外部委託先は別の優先業務に割り当てられていた。そこでStampliのマーケティングチームは、OpenAIのCodexとChatGPT Workを組み合わせた。

Codexは、ソフトウェア開発や情報処理などの作業を支援するOpenAIのツールとして使われた。ChatGPT Workは、業務上の文脈を参照しながら、情報整理、分析、アイデア出しなどを支援する用途で活用されたという。公式発表は、両者を使い分けることで、知識を最新に保ち、意思決定に必要な情報を取り出しやすくしたとしている。

243時間を77時間へ圧縮した範囲

Stampliの試算では、Deep Financeの販路開拓とコンテンツ制作について、Codexを使わない場合は約243時間の役割別作業時間が必要だった。Codexの利用後は約77時間となり、約166時間を削減し、制作速度は3.16倍になったとしている。

これはStampliが定義した特定の業務フローに関する推計であり、すべての企業や業務で同じ結果を保証する数値ではない。

同社は、初期のプロトタイプデモから公開時のGTM（go-to-market、製品を市場へ届けるための販売・広報・導入準備）と最初の出荷製品までを、およそ6週間で進めた。公式発表によると、従来なら数か月、場合によっては四半期単位でかかっていた可能性のある工程だとStampliは見積もっている。

作成対象には、全7本のブログ連載、発表メール、ウェビナーと補助資料、SNSと広告用クリエイティブ、PR Newswireのリリース、Deep Financeのウェブページ、営業支援資料が含まれた。製品の決定内容が変化しても、それをレビュー可能な各種素材へ展開する作業をCodexで支援したという。

ヒーローアニメーションの制作でも、探索、反復、納品形式への整理をCodexが支援した。Stampliによれば、洗練されたアニメーション作業のおよそ90％を処理した後、外部委託先が冒頭シーンと最終フォーマットを仕上げた。AIの出力だけで公開物を完結させた、という説明ではない点に注意が必要だ。

日常業務で情報を最新化する仕組み

今回の発表準備だけでなく、Stampliのプロダクトマーケティングチームは同様の仕組みを日常的に使っている。以前は、プロダクトマネージャーへの聞き取り、Jiraのチケット確認、GitHubの確認、会議メモの読み込みを経て、ヘルプセンター記事、プレゼンテーション、1枚資料などへ情報を翻訳していた。

公式発表によると、StampliはGPTを活用したシステムにより、この工程の多くを自動化した。製品システムと会議メモから情報を集め、関連資料を更新しやすくする仕組みだという。ここで重要なのは、ChatGPTを単に文章作成ツールとして使うのではなく、社内の正しい情報源と結び付けて、更新作業を支援させる考え方である。

同社は、情報源につながったエージェントも活用し、ウェブサイトやSNS向けの素材作成を支援している。Stampliのプロダクトマーケティング責任者は、小規模チームの出力量が10倍になり、週あたり数件だった制作が数百件規模になったと述べた。ただし、これは同社関係者の発言であり、OpenAIが一般的な効果として保証したものではない。

会議中の分析と意思決定への利用

ChatGPT Workは、会議前後の文脈整理にも使われた。Stampliの担当者は、連続する会議の予定の中で、必要な背景、会議で求められる役割、時間を効率的に使う方法を把握するため、「第二の脳」のようにGPT活用の自動化を用いていると説明している。

ある経営会議では、HubSpotなど複数のシステムに保存された指標について質問が出たという。従業員が会議中にCodexへ関連データの取得と分析を依頼し、Stampliの担当者は、従来ならFP&A（財務計画・分析）チームがレポートやモデルを作るのに半日かかる作業を、短時間の入力で進められたと述べた。

ただし、会議中に得た回答をそのまま経営判断へ使うのは適切ではない。元データの更新日時、集計条件、対象期間、欠損値、権限設定を確認し、重要な数値は担当部署が再確認する必要がある。生成AIは判断の代替ではなく、確認すべき論点を早く見つける補助役として扱うのが実務的だ。

一般のChatGPT利用者が今日から試せること

この事例は大規模な製品発表の話だが、個人や小規模チームにも応用できる。まず、依頼のたびに背景をゼロから説明するのではなく、目的、対象読者、決定済みの内容、避ける表現、参照する資料を整理する。ChatGPTに渡す前の情報の整備が、出力の再利用性を大きく左右する。

• 会議メモを「決定事項」「未決事項」「担当者」「期限」に分けて要約する。
• 製品や企画の変更点を、顧客向け説明、営業向け説明、社内向け手順に展開する。
• 公開前の文章について、事実と意見、根拠不足の表現、読者が誤解しやすい箇所を点検する。
• 繰り返し使う依頼文に、文体、文字数、確認項目、出力形式をあらかじめ書いておく。

特に有効なのは、AIに「完成稿を書いて」と一度だけ頼む方法より、情報整理、構成案、初稿、事実確認用のチェックリスト、修正案という工程に分ける方法だ。Stampliのように、変化する製品判断を各素材へ反映する場面では、何を根拠にしたかを追える形にしておくと人のレビューがしやすい。

利用時に押さえたい注意点

社内の会議メモ、顧客情報、営業指標、ソースコードなどを扱う場合は、組織の情報管理規則と利用中のサービスの設定を確認する必要がある。機密性の高い情報を入力してよいか、共有範囲は適切か、データ連携に必要な権限は最小限かを、利用前に確認したい。

また、AIが作った文章、分析、画像案には誤りや古い前提が含まれる可能性がある。Stampliのケースでも顧客向け成果物には人による最終承認が置かれていた。外部公開、契約、価格、法務、財務、人事に関わる内容は、必ず責任者と原典で確認することが必要だ。

時間短縮を測る際も、生成時間だけでは足りない。資料収集、指示作成、出力確認、修正、関係者承認まで含めて比較すると、実際に改善した工程と、なお人の判断が必要な工程を区別できる。Stampliの243時間と77時間も、同社が定義した「モデル化されたアクティブな役割時間」の比較として読むべきだ。

Agent Memories編集部の考察

この事例から見えるのは、AI導入の成否が「どれだけ多くの文章を作れるか」だけでは決まらないことだ。製品の背景、会議での決定、ブランド表現、参照すべき社内情報をつなぎ、必要な人が必要な時に使える状態にすることが、制作と意思決定の両方を速くする。

編集部としては、まず高頻度で更新される一つの業務を選ぶことを勧める。例えば、週次会議の要約から営業資料の更新まで、あるいは仕様変更からヘルプ記事の改訂までを対象にする。そのうえで、元情報、AIの下書き、人の承認済み版を区別し、誤りがあった時にどこで修正するかを決めるとよい。

Stampliが示した3.16倍という結果を自社へそのまま当てはめる必要はない。しかし、情報を探す時間、同じ説明を繰り返す時間、形式ごとに書き直す時間を減らせる余地は、多くのチームにある。最初の目標は全面自動化ではなく、確認可能な下書きへ早く到達することに置くのが現実的だ。

よくある質問

ChatGPT WorkとCodexは、今回どのように使い分けられましたか？

公式発表では、StampliはChatGPT WorkとCodexを併用し、製品知識を最新に保つこと、ビジネス上の洞察を得ること、アイデアを市場へ届ける速度を高めることに使ったとしている。Codexは製品情報や決定事項を素材へ展開する作業、ChatGPT Workは文脈整理やアイデア出し、会議準備などで活用された。

77時間という数字は、すべての作業時間を示しますか？

いいえ。Stampliが定義したDeep FinanceのGTMおよびコンテンツ制作ワークフローについての推計である。Codexなしでは243時間、利用時は77時間だったという比較だ。各社の資料量、承認手順、データ連携、品質基準によって必要時間は変わる。

AIが作った素材をそのまま公開してよいですか？

Stampliの事例では、顧客向けのすべての成果物に人による完全なレビューと最終承認を行った。公開文章や画像、数値を扱う場合は、事実関係、権利、ブランド表現、個人情報や機密情報の取り扱いを担当者が確認する運用が欠かせない。

個人利用でも同じ考え方は役立ちますか？

役立つ。会議メモや自分の作業記録を整理し、依頼時に目的と前提を明示し、出力を自分で検証する流れは個人でも実践できる。ただし、勤務先の情報を扱う場合は、組織のルールと許可された利用環境を優先する必要がある。

まとめ

OpenAIの公式発表によれば、StampliはCodexとChatGPT Workを用いて、Deep Financeの発表に関する制作を約243時間から約77時間へ圧縮した。背景には、情報を共有できる仕組み、複数形式への展開、人によるレビューを組み合わせる運用があった。

一般のChatGPT利用者にとっての実践的な教訓は、AIへ丸投げすることではなく、信頼できる情報を整理し、下書きと検証を分離することだ。情報探索と形式変換を支援させて、人は優先順位付け、正確性の確認、最終判断に時間を使う。これが、AIを日常業務で安全かつ継続的に役立てるための基本となる。

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。