ChatGPT・ChatGPT Work・Codexの違いとは？ 仕事をどこまで任せられるかで整理

ChatGPTを使っていると、最近は「ChatGPT Work」や「Codex」といった名前も目にするようになりました。

どれもAIを使ったサービスですが、

• 普通のChatGPTと何が違うの？
• ChatGPT Workでは何ができる？
• Codexはエンジニア向け？
• 自分の仕事ではどれを使えばいい？

と分かりにくく感じる方も多いと思います。

違いを理解するポイントは、機能を一つずつ比べることではありません。

AIにどこまで仕事を任せるか

という視点で見ると、かなり分かりやすくなります。

OpenAIも現在、ChatGPTを「Chat」「Work」「Codex」という用途の異なる体験として整理しており、Chatは日常的な会話や質問、Workはより長い複数工程の仕事、Codexはソフトウェア開発や技術作業を主な対象としています。

まずは3つを簡単に比較

種類	主な使い方	向いている仕事
ChatGPT	AIと相談しながら作る	文章、質問、要約、調査、資料のたたき台
ChatGPT Work	パソコン上の仕事をまとめて任せる	調査、分析、ファイル整理、資料作成、複数工程の仕事
Codex	開発作業を任せる	プログラム開発、修正、テスト、技術作業

一言で表すなら、

ChatGPT
「一緒に考える」

↓

ChatGPT Work
「仕事をまとめて任せる」

↓

Codex
「システム開発を任せる」

という違いです。

ChatGPT：AIと相談しながら仕事をする

まず一番身近なのがChatGPTです。

例えば、

• メールを書いてもらう
• 長い文章を要約する
• アイデアを出してもらう
• 調べものをする
• Excelについて相談する
• 提案書の構成を考える
• PDFを読んでもらう

といった使い方ができます。

基本的なイメージは、

人
↓
AIへ依頼
↓
回答
↓
追加で依頼
↓
修正

です。

人とAIが会話しながら、一緒に成果物を作っていきます。

そのため、AIを業務で使い始めるのであれば、まずChatGPTからでも十分です。

ChatGPT Work：一つの回答ではなく「仕事」を任せる

ChatGPT Workになると、少し性格が変わります。

例えば、

このフォルダにある資料を確認して、内容を整理して、比較表と報告資料を作って

といった、複数工程の仕事をまとめて依頼できます。

OpenAIはChatGPT Workを、チームのツールや情報を利用しながら、散らばった資料やアイデアから完成した成果物まで仕事を進める仕組みとして説明しています。

イメージとしては、

資料を確認
↓
必要な情報を抽出
↓
整理
↓
分析
↓
資料を作成
↓
必要に応じて修正

です。

ChatGPTとの大きな違いは、

一つ一つ質問するというより、ある程度まとまった仕事を渡す

ところです。

ChatGPT Workはどんな仕事に向いている？

例えば、

市場調査

複数の情報を調査
↓
比較
↓
整理
↓
報告書

複数ファイルの整理

Excel
PDF
Word
↓
内容確認
↓
情報整理
↓
資料化

定例資料作成

各種データ
↓
集計
↓
分析
↓
報告資料

などです。

OpenAIは実際に、営業、財務、データ分析などでChatGPT Workを利用する事例を紹介しています。

Codex：開発作業をAIに任せる

Codexはさらに用途がはっきりしています。

主に、

システム開発や技術作業をAIに任せる

ためのものです。

例えば、

このシステムにログイン機能を追加して

と依頼すると、

既存コードを確認
↓
関連ファイルを探す
↓
コードを変更
↓
テスト
↓
エラー確認
↓
再修正

というように開発作業を進めます。

つまり、単に、

「このコードを書いて」

と回答を生成するだけではありません。

実際の開発環境を確認しながら作業を進めるところが大きな特徴です。

Codexはエンジニアだけのもの？

もともとは開発向けの性格が非常に強いサービスですが、OpenAIは現在、Codexの技術がソフトウェア開発以外の仕事にも広がっていると説明しています。

とはいえ、中小企業で一般的な業務にAIを導入する場合、

まずChatGPT
↓
必要ならChatGPT Work
↓
開発が必要ならCodex

くらいに考えると分かりやすいでしょう。

いきなりCodexから始める必要はありません。

「ファイルとの関係」で考えると分かりやすい

この3つは、パソコン内の情報との関係で見るとさらに分かりやすくなります。

ChatGPT

基本的には、

ファイルを選ぶ
↓
ChatGPTへ渡す
↓
処理してもらう

という使い方。

ChatGPT Work

仕事を渡す
↓
複数の資料やツールを使う
↓
複数工程を進める
↓
成果物を作る

より「作業環境」に近づきます。

Codex

開発環境
↓
ファイルを読む
↓
コードを書く
↓
コマンドを実行
↓
テスト
↓
修正

となります。

「AIに任せる範囲」で整理する

最終的には、この違いが一番分かりやすいと思います。

ChatGPT

考える・作ることを手伝ってもらう

ChatGPT Work

複数の作業をまとめて任せる

Codex

システム開発そのものを任せる

です。

どれを使えばいい？

文章や相談が中心

ChatGPT

例えば、

• メール
• 要約
• アイデア
• 調査
• 資料構成

ファイルを使った複数工程の仕事

ChatGPT Work

例えば、

• 調査資料作成
• 複数ファイルの分析
• 定例報告
• データ整理

システムを作る・直す

Codex

例えば、

• Webシステム
• 業務システム
• プログラム修正
• テスト
• 開発自動化

高度なものを使えばよいわけではない

大切なのは、

できるだけ高度なAIを使うこと

ではありません。

メール文章を作るだけならChatGPTで十分です。

毎月決まった資料を複数ファイルから作るのであれば、ChatGPT Workが役立つ可能性があります。

業務そのものをシステム化したいのであれば、Codexのような開発向けAIが候補になります。

つまり、

自分がAIにどこまで仕事を任せたいのか

から選ぶのがポイントです。

まとめ

ChatGPT、ChatGPT Work、Codexは、同じOpenAIのサービスでも役割が異なります。

ChatGPT
相談する・作る

↓

ChatGPT Work
仕事をまとめて任せる

↓

Codex
システムを作る

AI活用というと、いきなり高度な自動化を考えがちですが、まずはChatGPTで日常業務を少し楽にするところからでも構いません。

そこで「もっと複数の作業をまとめて任せたい」となればWorkへ。

さらに「自社の業務そのものをシステム化したい」となれば、Codexなどを使ったシステム開発へ進む。

AIは、何を使うかよりも「どこまで任せるか」で考える。

この考え方で整理すると、自社に必要なAIが見つけやすくなります。