AIを使っても、開発が思うように進まない
コード案は出てくるのに、修正や確認に追われて作業が終わらない。
OpenAI Codex導入支援｜開発チームへの導入・研修
AIでコード案は作れるようになった。でも、既存システムへの組み込み、テスト、レビューで止まってしまう。担当者ごとに使い方が異なり、チームへ広げにくい。
リベレーターズは、課題の整理から、既存システムの調査・改修、実務に沿った研修まで支援します。設計と実装を担うチームが、Codexを日々の開発に取り入れ、業務で使える状態へ整えます。
最終確認: 。確認項目: 課題と解決策の対応、成果と成果物の区別、ビジネス上の価値。記載以外の機能・料金・提供条件は、各サービスの公式情報をご確認ください。
このような課題でお困りではありませんか？
古いシステムの調査や改修に時間がかかる
仕様や経緯が分からず、どこを変えてよいか判断できない。
試作はできたが、実際の業務で使えない
既存データとの連携や、テスト・公開の準備で止まっている。
人によって使い方が違い、社内に広がらない
詳しい人に頼りきりで、他のメンバーが同じように使えない。
どこで止まっているかを一緒に整理し、Codexを使った開発と、実務に取り入れるための準備を支援します。
Codexとは
Codex（コーデックス）は、OpenAIが提供する、コードや開発ツールを使った作業を支援するAIエージェントです。コードの調査、機能の実装、不具合修正、テスト、変更内容のレビューなどが代表的な用途です。
文章でコード案を受け取るだけでなく、利用環境と権限に応じて、プロジェクトのファイルや開発ツールを使いながら作業を進めます。依頼時には、対象のコード・再現手順・残すべき条件・確認方法を渡すことが重要です。
Codexが作業した結果も、仕様への適合や影響範囲の確認は必要です。作業が完了したという回答だけで判断せず、差分と実行したテスト、未確認の部分を見て採用を決めます。OpenAI公式：使い分け、依頼と検証の指針
リベレーターズが解決できる課題
コード案は作れても、改修や確認が終わらず業務改善が進まない。リベレーターズは、開発が止まる原因を見極め、既存システムの調査・実装・検証・チームへの定着まで、必要な範囲を一貫して担当します。
| 課題 | リベレーターズの解決策 | 得られる成果 |
|---|---|---|
| AIを使っても、開発が思うように進まない | 作業を小さく分け、Codexが参照する情報・使う道具・テスト・レビューを整備。修正の原因を確認しながら実装を進めます。 | 修正のやり直しを減らし、必要な機能の開発を前へ進める。 コード案を出して終わらず、変更を確かめて採用するまでの工程を整えます。 |
| 古いシステムの調査や改修に時間がかかる | 既存コードと業務の流れを調査し、残す処理・変更箇所・影響範囲を特定。必要なテストを整え、対象を絞って改修します。 | 既存システムを活かし、止まっていた改修を進める。 担当者の記憶に頼っていた仕様や経緯を共有し、確認できた範囲から業務に必要な変更を加えられます。 |
| 試作はできたが、実際の業務で使えない | 不足するデータ連携・画面・例外処理を開発し、実務の条件でテスト。公開と運用の手順まで整えます。 | 試作への投資を、業務で使う仕組みにつなげる。 デモで止まっていたものを、実装・検証した業務から運用へ移し、日々の作業に組み込みます。 |
| 人によって使い方が違い、社内に広がらない | 自社の改修を題材に研修し、共通設定・依頼方法・確認手順を揃えます。教材と引継ぎ方法を整え、利用後も見直します。 | 詳しい担当者への依存を減らし、チームでAIを活用する。 個人の工夫を共通の開発手順として残し、他のメンバーも同じ確認基準で作業を進められる状態にします。 |
必要なところから依頼できます
使い方を揃えたい場合は研修、環境づくりで止まっている場合は設定・試行、実装する人手が足りない場合は開発まで。すでに自社でできている作業を踏まえ、依頼する範囲を決めます。
Codexが仕事を進められる環境をつくる、ハーネス設計
毎回同じ前提を説明している、修正のたびに別の箇所が壊れる、担当者が変わると作業が止まる。こうした課題には、モデルの選定とあわせて、AIに渡す資料・使える道具・確認の手順を整えることが重要です。
ハーネスとは、AIモデルの周りで、情報の受け渡しや道具の実行、作業の継続を支える仕組みです。Codexにもこの仕組みが備わっています。リベレーターズは、その機能を活かし、自社の開発で「何を読ませ、どこまで任せ、どう確かめるか」を設計します。毎回の指示文を工夫するだけで終わらせません。
| 整えること | 設計・実施する内容 | 成果物 |
|---|---|---|
| 迷わず参照できる情報 | 共通指示ファイルAGENTS.mdに作業の原則と確認コマンドをまとめ、詳細仕様は参照先を案内。古い説明や重複を減らし、必要な情報へたどれる形にします。 | 共通指示、仕様の参照先、資料の更新担当 |
| 繰り返せる作業手順 | 定型作業は、手順を再利用するSkillsとしてまとめ、実行処理はスクリプトに分けます。外部ツールをつなぐMCP等は必要なものを選び、読取・更新の権限を設定します。 | 再利用する手順とスクリプト、接続・権限設定 |
| 試せる環境と採用条件 | 本番と分けた実行環境、サンプルデータ、テストを整備。変更時に検査を自動実行するCIと、人による仕様・差分確認を組み合わせます。 | 試行環境、自動検査、受入条件と承認手順 |
| 止まっても再開できる記録 | 変更・実行結果・未完了の課題を残します。同じ失敗の繰返しや上限超過で停止する条件、再開地点、変更を戻す方法を決めます。 | 作業記録、停止・再開・復旧手順、時間・費用の上限 |
まず1つの改修で、完了率、確認・修正の時間、意図しない変更、利用費用を記録します。失敗の原因が参照情報・道具・指示・テストのどこにあるかを分け、見直して再試行します。モデルや設定を変えたときも同じ課題で確かめ、使っていないルールや連携は整理します。指示ファイルはアクセス制限の代わりにはなりません。
設計の背景：OpenAI公式のハーネス解説、AGENTS.md・Skills・自動検査の活用例（2026年10月9日確認）。上記の成果物は当社が相談内容に応じて設計する支援範囲です。
例：受発注CSVの取込処理を改修する場合
入力形式と現在の処理を確認し、変更する条件とテスト用データを揃えます。Codexに調査・変更・テストを依頼し、人が差分と結果を確認。問題のある行をどう扱うか、既存処理へ影響しないかを確かめてから採用します。
- 業務担当
対象を決める
入力・要件・受入条件を揃える。
- Codex
調査・変更・検証
対象コードを変更し、テストする。
- レビュー担当
差分と結果を確認
仕様・不正行・既存処理への影響を見る。
- 責任者
採用・公開を判断
確認できた変更を採用する。
これは導入時の作業例です。特定案件の実績や削減効果を示すものではありません。
Codex・Claude Code・ChatGPTはどう使い分ける？
まず、GPTはモデルの名称に使われる語で、ChatGPTやCodexというサービス・作業環境と同じ分類ではありません。「どのモデルか」と「どの環境で、何の仕事をするか」を分けて考えます。
| 選択肢 | 検討しやすい仕事 | 判断のポイント |
|---|---|---|
| ChatGPTのチャット | 質問、説明、アイデア整理、下書き、比較 | 対話で整理したいことと、必要な参照資料 |
| ChatGPT Work | 資料分析、報告書・表・スライド等を成果物として仕上げる仕事 | 作る成果物、参照先、確認する人 |
| Codex | 既存コードを調べ、変更・テスト・レビューを進める仕事 | 開発環境、コードの差分、実行権限と検証 |
| Claude Code | コードを読み、ファイルの変更・コマンド実行を通じて開発を進める仕事 | 利用中のClaude環境、開発ツールとの連携、権限設定と検証手順 |
| Claude Cowork | Claudeを使った資料整理、調査、文書・表の作成などの業務 | 利用中のClaude環境、ファイル・接続先、確認手順 |
CodexとClaude Codeは、どちらもコードの調査・変更・検証を支援します。提供元はそれぞれOpenAIとAnthropicです。同じ小さな改修で試し、既存の契約・開発環境との組み合わせ、変更の確認しやすさ、利用条件で選びます。Claude Code公式：概要
ChatGPT WorkとCodexには機能の重なりがあります。「ChatGPTでは作業できない」「Codexは開発以外に使えない」という区切りではありません。技術的な詳細や開発の差分をどう扱いたいかも含めて選びます。
Claude CoworkはAnthropicの製品・機能です。公式案内ではチャットとの統合が順次進んでいるため、名称・画面・利用条件は実際の契約環境で確認します。Claude公式案内
日々の資料業務が中心ならChatGPT導入支援やCowork活用支援、複数の候補を比較したい場合は生成AIの比較・選定へ。Claude Codeをすでに利用している開発チームには、Claude Code研修・使いこなし支援も用意しています。
リベレーターズにCodex導入を依頼する理由
少数精鋭のチームに、代表がPMとして参加。事業の課題整理から設計・開発・運用まで支援します。
相談から導入・定着までの流れ
小さな実務で確かめてから、社内へ広げます。各段階で、何を進めるか・何ができたら次へ進むかを共有します。
- 1
課題と試す仕事を決める
困っている作業と現在の体制を伺い、最初に試す改修を選びます。
決まること 対象業務・期待する成果・支援範囲と見積もり
- 2
安心して試せる環境を整える
コードやデータをどこまで扱わせるか、誰が変更を確認するかを決め、権限とテスト環境を設定します。
できあがるもの 試行環境・共通指示・作業手順・自動検査と承認の設定
- 3
実際の改修で効果を確かめる
調査・変更・テスト・レビューを一通り実施。作業時間と手戻りを見て、任せられる範囲を確かめます。
判断できること 実務への適合・残る課題・広げる範囲
- 4
研修し、日々の仕事へ定着させる
試した作業を教材にして、設定・依頼方法・確認方法を共有。引継ぎと導入後の見直しまで支援します。
成果物 教材・共通手順・運用と引継ぎの資料
環境づくりでは、AGENTS.md等に書く作業指示と、実際のアクセス制限を分けて設定します。本番環境の変更や外部送信は、人が確認する手順を決めます。
費用は、必要な支援の範囲に合わせてお見積もりします
研修人数、対象システム、テストの整備状況、連携・実装の量、導入後の支援期間により変わります。初回相談で課題とご予算を伺い、含める作業と成果物を明確にしてご提案します。Codex等の製品利用料・API利用料は、支援費用と分けて整理します。
相談時には、困っている作業、現在のシステム、担当体制、希望する時期を分かる範囲でお知らせください。コードや機密資料を初回から送付する必要はありません。
業務システム・データ基盤の開発実績
既存の仕組みを活かし、業務に合わせて開発してきた実績です。Codex導入の事例ではなく、システム連携・データ基盤開発の事例としてご紹介します。
よくある質問
Q
非エンジニアでも相談できますか？
事業・業務の課題から相談できます。コードの変更を採用する場面では、技術的な検証とレビューを担当する人が必要です。社内で用意するか、開発支援を含めて依頼するかも整理します。
Q
ChatGPTを使っていれば、Codexも必要ですか？
必要とは限りません。現在の業務がChatGPTの利用で完結するか、コードや開発環境を使う作業が必要かを確認します。契約を増やすこと自体を目的にはしません。
Q
テストが少ない既存システムでも対象ですか？
相談できます。確認可能な範囲と不足を調べ、対象作業を絞ります。重要な変更では、受入条件と必要なテストを整えてから進めます。
Q
Codexが作業すればレビューを省けますか？
レビューは必要です。差分、仕様、実行したテスト、副作用、未確認事項を見て、人が採用と公開を判断する手順を設計します。
Q
研修だけ、または開発だけでも依頼できますか？
対応する範囲を相談できます。対象業務と現在の体制を確認し、含める設定・実装・研修・引継ぎを明確にします。