エージェントが変える仕事

エージェント型 AI は、知識労働の中心を、単発の対話から、AI に任せる長時間のタスクへと変えています。チャットボットとのやり取りは、多くの場合、短く自己完結しています。エージェントは、ツール呼び出しを統合し、環境とやり取りし、解決策へ向けて反復しながら、数分から数時間にわたって自律的に動作できます。その結果、エージェントは仕事のための非常に強力な AI ツールになりつつあります。

この1年、私たちは OpenAI でこの変化を直接目にしてきました。Codex が一般公開されてから最初の数か月間、OpenAI 社内での仕事用 AI ツールの標準は引き続き ChatGPT でした。2025年8月までは、OpenAI の平均的な従業員が Codex に使うトークンは全体の10%未満でした。現在では、法務や採用などの非技術部門を含むすべての部門が、仕事の主要な AI ツールとして Codex を使っています。この傾向は、エージェント型ツールの能力と使いやすさが広がる中で、私たちが仕事の未来だと考える姿を反映しています。

Codex の導入は、Codex の能力向上と歩調を合わせて拡大しました。Codex は、より強力なモデルと新しいプロダクト機能を活用することで、より幅広い生産的なタスクを担えるようになりました。個人ユーザー、組織ユーザー、OpenAI 従業員を対象に、過去1年で次の4つの傾向が確認されました。

• 人々は Codex をより時間のかかる作業に使っています。2026年5月までに、サンプル対象の個人ユーザーの80.6%が、人間の作業で30分を超えると推定される Codex リクエストを少なくとも1件行い、70.2%は1時間超、25.6%は8時間超と推定される Codex リクエストを少なくとも1件行いました。
• Codex は OpenAI の全部門で主要な AI ツールになりました。エンジニアリングが先行しましたが、2026年4月ごろには法務、財務、採用でも Codex が主要な AI ツールになりました。平均的な OpenAI 従業員では、現在 Codex の利用が出力トークンの85%超を占めています。Codex ユーザーは非ユーザーより多くのトークンを使う傾向があるため、全体のトークンに占める割合はさらに高く、OpenAI 社内で生成される週次出力トークンの99.8%を Codex が占めています。
• 非開発者による導入は特に急速に伸び、開発者の導入を上回りました。2025年8月以降、非開発者ユーザーは個人ユーザーで137倍、組織ユーザーで189倍、OpenAI 社内で12倍に増えました。
• Codex により、OpenAI 従業員は職務範囲外のタスクにも取り組めるようになりました。技術的な利用は今もエンジニアの間で最も多いものの、非技術系のユーザーも Codex を日常的に使い、自動化、データ変換、ツール作成、デバッグ、構造化分析など、コーディングや技術的な実行に取り組んでいます。

2026年5月には、ユーザーの70%以上が、人なら完了までに1時間以上かかるタスクをCodexに依頼しました¹。Codex の自律的な長文脈作業能力が向上するにつれ、ユーザーは短いやり取りから、より難しく、より時間のかかるタスクへと移行しました。 

下のグラフは、個人ユーザーのうち、人が作業した場合に30分超、1時間超、4時間超、8時間超かかると推定されるタスクをリクエストしたユーザーの割合を推定したものです²。2025年12月から2026年5月にかけて、人が30分を超えて取り組む作業に相当すると推定されるリクエストを行ったユーザーの割合は80.6%に上昇しました。人が作業した場合に1時間を超えると推定されるリクエストを行った割合は70.2%に上昇しました。人が8時間を超えて要する作業を依頼した割合は、低い水準から最も速く伸びました。 

エージェント利用の拡大は、日次の Codex 実行時間にも表れています。OpenAI の日次アクティブユーザーの中でも最も利用量の多いユーザーは、1日のうちに何時間分ものエージェント作業を Codex に実行させています。2026年6月までに、99パーセンタイルのユーザーは、複数の並列エージェントに分散して、1日あたり60時間を超える Codex エージェントターンを定常的に生成するようになりました。Codex がより強力になり並列化しやすくなるにつれ、ユーザーは Codex に一度に1つの答えだけを求める使い方から、1日の中で複数のエージェントタスクを統合的に動かす使い方へと移っています。

OpenAI では、まずエンジニアが Codex の導入を徐々に始めました。同社の平均的なエンジニアは、2025年12月までに OpenAI 製品の利用の過半を Codex に移行しました。現在、平均的なエンジニアは、出力トークンの99%を ChatGPT ではなく Codex で生成しています。法務、財務、採用が Codex の過半利用に移行したのはそれより遅く、2026年4月ごろでしたが、その移行ははるかに速いものでした。OpenAI の平均的な法務担当者や採用担当者は、現在、出力トークンの85%超を Codex 上で生成しています。

この6か月で、OpenAI における Codex 利用はより深く、より集中的になりました。社内のアクティブユーザーでは、合計出力トークンの変化が部門横断で急増しました。最大の伸びを示したのはリサーチで、2026年6月までに中央値での利用は2025年11月の56倍になりました。カスタマーサポートは32倍、エンジニアリングは27倍に伸び、法務はより緩やかな伸びながらも11月時点の13倍に達しました。

この2つの傾向は、OpenAI が生産的な仕事に AI を使う方法を Codex がどのように変えたかを示しています。全社的に、ユーザーは AI との主なやり取りの形をチャットボットからエージェントへ切り替え、エージェントによる作業量を指数関数的に増やしています。

OpenAI、組織、個人のすべてのユーザーグループで、Codex の利用は開発者から始まりました。コーディングツールとして始まった Codex にとって、開発者は自然な対象ユーザーでした。しかし Codex がより一般的な知識労働へ広がるにつれて、非開発者の間での導入はさらに速く伸びました。下のユーザー増加グラフに示すように、個人、組織、OpenAI の各母集団で、週次の非開発者ユーザーは開発者ユーザーより速く増加しました。2026年6月初めまでに、非開発者の個人ユーザーは2025年8月から137倍に増えました。非開発者の組織ユーザーは189倍、非開発者の OpenAI ユーザーは12倍に増えました。このグループは当初から平均を大きく上回る水準にあった可能性があります。 

この変化は、すべての非開発者がエンジニアと同じ方法で Codex を使っているという意味ではありません。むしろ、より多くの非開発者が何らかのエージェント型作業に Codex を使っているということです。 

Codex により、非技術部門は、これまで技術的専門知識がボトルネックになっていたワークフローを加速できます。下のヒートマップは、OpenAI 社内で推定される職種と、Codex の出力に表れる作業の種類を比較したものです。データサイエンスとリサーチではエンジニアリングとコーディングが最大のカテゴリとして表れ、財務・事業運営、マーケティング、オペレーション、その他の部門では知識労働が最大のカテゴリになっています。 

とはいえ、エージェント型ツールは個々の従業員ができることを広げます。たとえば、ビジネス職の従業員が Codex で行った作業の4分の1超は、エンジニアリングまたはコーディングでした。エージェントはタスクの切り替えに伴う負担を下げ、従来はより専門的な技術支援を必要とした隣接領域の仕事を従業員が行えるよう支援します。

非エンジニア従業員によるエージェント型ツールの利用拡大は、これらの従業員ができることの最前線を広げます。これは、ワークフローの再設計を検討する企業、どのスキルの価値が高まるかを学ぶ従業員、そして AI が労働市場をどう変えるかを理解しようとする政策立案者や研究者にとって重要です。

私たちの論文は、先進的なユーザーが高性能なエージェント型ツールをどのように活用しているかを示しています。私たちの結果は、有能なエージェント型ツールを人々が広く、低い摩擦で利用できるようになると何が起こるかを示しています。ツールが向上するにつれ、人々はそれらをより長く、より複雑で、より職能横断的な仕事に使うようになります。時間がたつにつれ、これが仕事の未来の姿になっていく可能性があります。