ChatGPT WorkとCodexの活用事例。制作時間68％削減の仕組み

StampliはChatGPT WorkとCodexを使い、推定243時間の制作作業を約77時間に短縮したとOpenAIが公表しました。

Stampliでは、製品情報や会議メモ、社内で決めた表現ルールなどをChatGPT WorkとCodexから参照できるようにし、ブログ、メール、Webページ、営業資料などの制作に活用しました。AIに文章を1本作らせるだけではなく、制作に必要な情報をまとめて扱い、複数の作業へAIを組み込んだ事例です。

その結果、Stampliは、AIを使わない場合は約243時間かかると見積もった制作作業を、約77時間で進めたとしています。243時間は過去に実際に計測した時間ではなく、AIを使わなかった場合の想定時間です。

この記事では、この数字をどのように読めばよいのかを確認したうえで、AIを単発で使うのではなく、必要な情報と仕事の流れをつないで活用する方法や、人が確認すべき部分を整理します。

この記事でわかること（結論）

• 数字の意味：推定243時間と約77時間は、同じ制作工程に必要な担当者の作業時間を比べたStampliの試算である
• 時短の仕組み：製品情報、会議メモ、決定事項、表現ルールを一つの情報源へつないだ
• ツールの役割：ChatGPT Workは複数工程の仕事、Codexは技術的な処理や仕組みづくりを担う
• 人の役割：顧客向けの文章や制作物は、すべて人が確認して最終承認した
• 導入方法：一つの制作業務で情報源、出力物、承認者、測定方法を決めて試す

243時間が77時間になったとはどういう意味？

OpenAIが2026年8月20日に公開した事例では、Stampliが新製品「Deep Finance」の市場投入に必要な制作工程を、AIを使わない場合の推定243時間から約77時間へ短縮したと説明しています。差は約166時間で、OpenAIは制作速度を3.16倍、作業時間を約68％削減した事例として紹介しています（出典：OpenAI公式「Stampli cuts launch hours by 68% using ChatGPT Work」、2026年8月20日）。

243時間は実測した過去の作業時間ではない

243時間は、AIを使わずに進めた場合、各担当者がどのくらい作業するかをStampliが見積もった時間です。具体的な算出式や役割ごとの内訳は公開されていないため、第三者が同じ条件で再計算することはできません。

また、公式ページでは、ChatGPT WorkとCodexを日常的に組み合わせた事例として紹介する一方、243時間と77時間の比較は「Codexを使わない場合」と「Codexを使った場合」の試算として説明しています。数字を紹介するときは、2つのツール全体の効果と断定せず、Stampliによる特定工程の見積もりとして読む必要があります。

短縮したのは制作物をそろえるまでの作業

対象には、7本のブログ記事、案内メール、ウェビナーと説明資料、SNS・広告用の制作物、プレスリリース、製品ページ、営業資料などが含まれます。製品の試作から一般向けの発表と最初の提供開始までは、約6週間だったと説明されています。

時間を減らした中心は「情報をつなぐこと」

Stampliの事例で重要なのは、制作物ごとにAIへ最初から説明したのではなく、製品情報と社内の決定を共通の情報源へ集めたことです。

従来は、製品担当者への聞き取り、Jiraの確認、GitHubの確認、会議メモの読み直しを行い、その内容をヘルプ記事、プレゼン資料、1枚資料などへ書き換えていました。Stampliは、製品システムと会議メモから情報を集め、資料を更新しやすくする仕組みを作りました（出典：OpenAI公式Stampli事例）。

集めた情報	AIが支援したこと	人が確認したこと
製品情報	最新の機能や変更点を制作物へ反映する	仕様と公開可能な範囲が正しいか
会議メモ	決定事項や必要な作業を整理する	決定内容、担当者、期限に誤りがないか
メッセージ方針	ブログ、メール、Webページなどへ表現を展開する	ブランド表現、誤解を招く説明、法務上の問題がないか
既存の制作物	新しい媒体に合わせた下書きや案を作る	最終的な構成、デザイン、公開内容を承認する

この表は、OpenAIが公表した事例を業務の役割へ置き換えた整理です。Stampliが使ったシステムの詳しい構成、接続方法、プロンプト、費用は公開されていません。

ChatGPT WorkとCodexはどう使い分けた？

OpenAIの公式説明では、ChatGPT Workは長い複数工程の仕事と完成物の作成、Codexはソフトウェア開発や技術的な作業を担当する位置づけです。Stampliは両方を使い、情報を集める仕組みと制作工程をつないでいます。

ChatGPT Workは長い仕事と完成物を扱う

ChatGPT Workは、調査、情報分析、文書、表計算、プレゼン資料、レポートなど、複数の手順が必要な仕事を進めるための機能です。進行中に利用者が質問へ答えたり、方向を変えたり、重要な操作を承認したりできます（出典：OpenAI Help Center「ChatGPT Work and Codex」）。

Codexは技術作業と仕組みづくりを担う

Codexは、コードの作成・修正、テスト、コマンド実行、リポジトリの確認などに特化しています。Stampliの事例では、製品情報、会議メモ、決定事項、表現ルールを共通の仕組みへつなぎ、制作物の下書きやアニメーション制作も支援しました。

詳しい分担は公開されていない

OpenAIの事例ページには、各工程でChatGPT WorkとCodexのどちらを使ったかがすべて記載されているわけではありません。そのため、「文章はWork、すべての自動化はCodex」のように決めつけず、公開されている範囲で役割を読み取る必要があります。

ChatGPT Workの基本機能と、人が判断を残す業務の分け方は、ChatGPT Workの業務分担を解説した記事で整理しています。本記事は、Stampliの制作事例と情報のつなぎ方に範囲を絞っています。

企業が取り入れるなら何から始める？

Stampliと同じ規模の仕組みを最初から作る必要はありません。一つの制作業務を選び、必要な情報と承認手順をそろえるところから始めます。

1. 対象を一つ決める：新機能の案内メール、月次レポート、商品紹介ページなど、繰り返し作る制作物を選びます。
2. 正しい情報源を決める：製品仕様、会議メモ、過去の承認済み文章、表現ルールを一か所へ集めます。
3. 入力する人を決める：誰が最新情報を更新し、古い情報を削除するのかを決めます。
4. AIが作る範囲を決める：構成案、下書き、媒体ごとの書き換えまでを任せ、公開は人が行います。
5. 時間と修正量を測る：従来の作業時間、AI利用後の時間、差し戻し回数を同じ条件で比べます。

AIを仕事へ深く組み込むための前提は、AI活用上位企業に共通する4つの条件を解説した記事でも紹介しています。Stampli事例は、その条件をマーケティング制作へ当てはめた具体例として読めます。

AIへ任せる作業と人が残す判断

制作工程では、情報の収集や形式変更をAIへ任せ、事実の確定、対外表現、公開判断を人が担当すると役割を分けやすくなります。

AIへ任せやすい作業

• 承認済みの情報から、媒体ごとの下書きを作る
• 会議メモから決定事項と未決定事項を分ける
• 同じ内容をブログ、メール、資料の形式へ書き換える
• 新しい決定に合わせて、更新候補のある制作物を洗い出す

人が確認する作業

• 製品仕様、価格、数値、導入実績が正しいか確定する
• 顧客へ誤解を与える表現や、法務・ブランド上の問題がないか確認する
• メール送信、広告出稿、Web公開などの外部操作を承認する
• 成果指標を見て、次の施策を続けるか判断する

Stampliも、顧客が目にする制作物はすべて人が確認し、最終承認したと説明しています。時短のために確認工程をなくした事例ではありません。

実務上の注意

Stampliの事例を自社へ当てはめる際は、数値の性質、情報の更新、外部公開前の承認を分けて確認します。

243時間と77時間をそのまま自社目標にしない

243時間はStampliがAIを使わない場合を想定した見積もりであり、77時間は特定の製品発表での作業時間です。業務内容、人数、既存資料、承認回数が違えば結果も変わります。自社では、同じ制作物を同じ条件で比べて効果を測ってください。

古い情報をつないだまま使わない

AIが複数の資料を参照できても、元の製品情報や表現ルールが古ければ、制作物にも古い内容が反映されます。正しい情報源を決めるだけでなく、更新日、管理者、廃止した情報の扱いまで決める必要があります。

事例だけでは同じ仕組みを再現できない

OpenAIの事例ページでは、Stampliが使った接続方法、プロンプト、権限設定、費用の内訳までは公開されていません。記事の数字だけを目標にせず、自社の情報源と利用環境に合わせて、小さな検証から設計してください。

まとめ

Stampliでは、製品情報や会議メモ、社内で決めた表現ルールなどをAIから参照できるようにし、ブログ、メール、Webページ、営業資料などの制作に使いました。時短につながったのは、文章を1本だけ作らせたからではなく、制作に必要な情報をまとめて使える状態にしたことです。

企業が取り入れる場合は、一つの制作業務から始め、正しい情報源、AIへ任せる範囲、最終承認者、測定方法を先に決めます。AIを増やす前に、情報と確認の流れを整えることが重要です。

よくある質問

関連する用語・出典

• Stampli：調達、請求書処理、支払いなどを扱う企業向けサービスを提供する企業です。今回の事例は、同社の新製品Deep Financeの市場投入を扱っています。
• ChatGPT Work：調査、分析、文書・表計算・プレゼン資料など、複数工程の仕事を進めて完成物を作るためのChatGPT機能です（OpenAI公式ヘルプ）。
• Codex：コード作成、修正、テスト、コマンド実行、リポジトリ確認などの技術作業に特化したOpenAIのエージェントです。
• 情報源：記事や資料を作る際に、内容の正しさを判断する基準となる製品仕様、承認済み文書、会議記録などです。
• 作業時間の試算：実際に計測した時間だけでなく、役割や工程をもとに必要時間を見積もる方法です。今回の243時間はStampliによる試算です。
• 公式事例：数値と業務内容の出典は、OpenAI「Stampli cuts launch hours by 68% using ChatGPT Work」です。

※本記事は2026年8月21日時点のOpenAI公式事例と公式ヘルプをもとに作成しています。243時間、77時間、約68％削減、3.16倍という数値はStampliが特定の制作工程について示した試算・結果であり、他社で同じ効果を保証するものではありません。利用できる機能、対象プラン、料金、権限設定は変更される可能性があります。