How agents are transforming work｜エージェントがどのように業務を変革しているか

エージェント型 AI は、知識労働の単位を単なる対話から、委任された長期タスクへと変革します。チャットボットの対話は往々にして短く、完結したものです。一方、エージェントはツール呼び出しを調整し、環境と相互作用しながら解決策に向かって反復する過程で、数分あるいは数時間にわたり自律的に動作できます。その結果、エージェントは急速に仕事における最も強力な AI ツールへと成長しています。 過去1年間、私たちは OpenAI においてこの変革を目の当たりにしてきました。Codex が一般公開されてからの最初の数ヶ月間は、ChatGPT が OpenAI 内でのデフォルトの業務用 AI ツールとして残っていました。2025年8月まで、OpenAI の従業員が Codex に費やすトークンの割合は平均して10%未満でした。しかし現在では、法務や採用といった非技術部門を含むすべての部署で、Codex が主要な業務用 AI ツールとして利用されています。この傾向は、エージェント型ツールの機能拡大とアクセシビリティ向上を踏まえた上で、私たちが将来の労働形態であると信じている姿を反映しています。 Codex の採用拡大は、その機能強化と歩調を合わせて進みました。より強力なモデルや新製品機能を活用するにつれ、Codex は実行可能なタスクの範囲を広げることが可能になりました。個人ユーザー、組織ユーザー、そして OpenAI 従業員を対象に、私たちは過去1年間にわたる4つの傾向を記録しています： - 人々は Codex をより長期的な作業に利用しています。2026 年 5 月までに、サンプル調査された個人ユーザーの 80.6% が少なくとも 1 回、人間の労働時間換算で 30 分以上を要すると推定される Codex のリクエストを行い、70.2% が 1 時間以上、25.6% が 8 時間以上に相当するリクエストを少なくとも 1 回行いました。 - Codex は OpenAI のすべての部署における主要な AI ツールとなりました。エンジニアリング部門が最初に導入しましたが、法務、財務、採用担当も 2026 年 4 月頃には Codex を主要な AI ツールとして活用するようになりました。平均的な OpenAI の従業員にとって、Codex の利用は出力トークンの 85% 以上を占めるようになっています。Codex ユーザーは非ユーザーよりも多くのトークンを消費する傾向があるため、全体におけるトークンシェアはさらに高く、OpenAI 内で生成される週間の出力トークンの 99.8% が Codex に由来しています。 - 開発者以外の採用が特に急速に拡大し、開発者の採用を上回りました。2025 年 8 月以降、個人ユーザーでは 137 倍、組織ユーザーでは 189 倍、OpenAI 内では 12 倍に増加しました。 - Codex は OpenAI の従業員が職務記述書外のタスクを遂行することを可能にしました。技術的な利用は依然としてエンジニアの間で最も一般的ですが、非技術系のユーザーも自動化、データ変換、ツール開発、デバッグ、構造化分析などを通じて、コーディングや技術的実行を担うために Codex を定期的に活用しています。 ## エージェントはより困難なタスクに長時間取り組む Codex へのリクエストの約 4 分の 1 は、人間であれば完了に 1 時間以上を要するタスクに関するものです[1](#citation-bottom-1)。Codex の独立した長文脈作業に対する能力が向上するにつれ、ユーザーは短い対話から、より困難で長期の見通しを持つタスクへとシフトしました。 以下のグラフは、個人ユーザーのうち 4 つの人間所要時間の閾値（人間であれば 30 分以上、1 時間以上、4 時間以上、8 時間以上を要するタスク）を超えたリクエストを行った割合を推計したものです[2](#citation-bottom-2)。2025 年 12 月から 2026 年 5 月にかけて、人間であれば 30 分以上を要すると推定される作業に対応す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。また、人間であれば 1 時間以上を要するリクエストを行ったユーザーの割合も 70.2% に達しました。一方、人間であれば 8 時間以上を要する作業のリクエストを行う割合は、低いベースラインから最も急速に増加しています。 エージェント利用の成長は、Codex の日次実行時間においても確認できます。OpenAI の日次アクティブユーザーのうち、最も活発なユーザーは、1 日のうちに Codex に多数時間のエージェント作業を実行させています。2026 年 6 月には、上位 99 パーセンタイルのユーザーが、複数の並列エージェントにわたって、1 日に 60 時間を超える Codex エージェントターンを定期的に生成するようになりました。Codex がより強力になり、並列処理が可能になるにつれ、ユーザーは一度に 1 つの回答だけを求めることから、一日を通じて複数のエージェントタスクをオーケストレーションする方向へと移行しています。 ## 採用はエンジニアから OpenAI の他の部門へも拡大し続けている OpenAI のエンジニアたちはまず Codex を段階的に採用し始めました。同社の平均的なエンジニアは、2025 年 12 月までに OpenAI 製品の利用の大部分を Codex にシフトさせました。現在では、平均的なエンジニアが生成する出力トークンの 99% が ChatGPT ではなく Codex によって作成されています。法務、財務、採用担当者はその後、2026 年 4 月頃に Codex の主流利用へ移行しましたが、その移行ははるかに迅速でした。現在、OpenAI の平均的な弁護士や採用担当者が生成する出力トークンの 85% 以上が Codex 上で作成されています。 過去 6 ヶ月間、Codex の利用は OpenAI 内でさらに深化し、激化しました。アクティブな内部ユーザーの間では、部署全体で結合された出力トークンの変動が急激に上昇しました。研究部門で最大の跳躍が見られ、2026 年 6 月には中央値の使用量が 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 倍増加し、法務部門もより緩やかに成長しましたが、それでも 11 月の水準の 13 倍に達しました。 この 2 つのパターンを合わせると、Codex が OpenAI の生産的な業務における AI の利用方法をどのように変革したかが浮き彫りになります。社全体でユーザーはチャットボットからエージェント（agent）へと主要な AI インタラクションの形態を切り替え、指数関数的に増加するエージェンシー労働（agentic labor）を展開しています。 ## 非開発者が最も急速に成長しているユーザーグループ すべてのユーザーグループ——OpenAI、組織、個人ユーザー——において、Codexの利用は開発者から始まりました。これはもともとコーディングツールとして始まったものの、自然なターゲットオーディエンスです。しかし、Codexがより一般的な知識作業へと拡大するにつれて、非開発者層における採用はさらに急速に成長しました。以下のユーザー成長チャートに示されているように、個人、組織、OpenAIの各人口において、週次非開発者ユーザー数は開発者ユーザー数よりも速く増加しています。2026 年 6 月初旬までに、非開発者の個人ユーザー数は 2025 年 8 月以来 137 倍に増加しました。非開発者の組織ユーザーは 189 倍に、非開発者の OpenAI ユーザーは 12 倍に増加しており、これはこのグループがすでに平均を大きく上回る高いスタート地点から出発していたためと考えられます。 この変化は、すべての非開発者がエンジニアと同じように Codex を使用していることを意味するものではありません。むしろ、より多くの非開発者が何らかの形でエージェント型作業（agentic work）に Codex を活用し始めていることを示しています。 ## Codex は潜在的な生産的作業の範囲を拡大する Codex は、技術専門知識によってボトルネックとなっていたワークフローを、非技術部門が加速することを可能にします。以下のヒートマップは、OpenAI 内で推定された職業と、Codex の出力に含まれる作業タイプの比較を示しています。データサイエンスおよび研究分野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現れますが、財務・ビジネス運営、マーケティング、オペレーション、その他の部門では知識作業（knowledge work）が最大カテゴリとなっています。 ただし、エージェント型ツールは、個人の仕事ができる範囲を広げることができます。例えば、ビジネス機能に従事する労働者が Codex を使用して行った仕事の 4 分の 1 以上がエンジニアリングやコーディングでした。エージェントは、タスクの境界を越えて移動するコストを下げ、以前はより専門的な技術サポートを必要としていた隣接する作業を労働者が行うのを支援します。 ## 職業と Codex を使用して行われた仕事 職業対 Codex を使用して行われた仕事 仕事カテゴリ 推定された部署の統合 エンジニアリング データサイエンス/リサーチ 財務/ビジネスオペレーション プロダクト/マーケティング/オペレーション その他 部署内の出力トークンのシェア ## これがエージェントの経済的ポテンシャルに何を意味するか エンジニアではない従業員によるエージェント型ツールの利用拡大は、これらの労働者が何ができるかのフロンティアを広げます。これは、ワークフローをどのように再設計するかを決定する企業にとって、どのスキルがより価値を持つようになるかを学ぶ従業員にとって、そして AI が労働市場にどのような変化をもたらす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、最先端のユーザーがいかにして有能なエージェント型ツールを最先端で採用するかを示しています。私たちの結果は、人々が有能なエージェント型ツールに対して広範で摩擦の少ないアクセスを得たときに何が起こるかを明らかにします：ツールが改善されるにつれて、人々はより長く、より複雑で、よりクロスファンクショナルな作業にそれらを使用するようになります。時間が経つにつれて、これが仕事の未来像となる可能性が高いです。

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