ChatGPTとCodexは、業務アプリづくりでどう使い分ければよいですか？
まず、業務の課題や必要な条件を対話で整理し、実際のプロジェクトのファイルを変更して動きを確かめる段階ではCodexを使う、という進め方があります。ChatGPTにもファイルやコードを扱う機能があるため、完全な役割分担ではありません。どの環境で何を操作するのか、完成をどう確認するのかを決めることが大切です。
違いは「何を答えるか」に加え、「どこで作業するか」
「申請をメールで受け付けるのをやめたい。でも、何から作ればよいか分からない」。そんな場面では、いきなり開発を頼む前に、申請する人、承認する人、いま困っていることを言葉にすると進めやすくなります。
ChatGPTでの対話は、考えを整理したり、資料や案を比較したりする入口になります。Codexでは、指定したプロジェクトを読み、実際のファイルを修正し、テスト結果を確認する仕事へつなげられます。利用できる機能や操作範囲は、プラン・環境・権限によって変わります。
| 場面 | AIに任せる作業 | 人が確かめること |
|---|---|---|
| 課題を整理する | 対話で業務の流れと例外を洗い出す | 現場の手順と合っているか |
| 試作品をつくる | Codexで仕様とコードを読み、画面や処理を変更する | 指定した範囲の変更か |
| 動きを確かめる | Codexでテストを実行し、結果をまとめる | 未検証の条件と実際の操作 |
| 会社で使い始める | 公開・運用に必要な確認事項を整理する | 利用者、権限、データ、公開先、運用担当 |
申請アプリを例に、対話から試作へ進める
例えば、備品の購入申請を受け付ける小さなアプリを考えてみます。ここからは説明用の仮例で、実際のお客様の実績ではありません。最初に「誰が申請するか」「誰が承認するか」「差し戻す場合はどうするか」を書き出します。
対話では「申請者と承認者の操作を分け、金額が未入力の場合と差し戻しの場合も含めて、必要な画面を整理してください」と依頼できます。出てきた案は、そのまま仕様にせず、現場の担当者が実際の手順と照らして直します。
決まった条件を仕様書として保存したら、Codexへ「この仕様書を読み、サンプルデータだけを使って申請一覧と入力画面を試作してください。変更予定を示し、公開はせず、ローカルで動作を確認してください」と渡します。入力は仕様書、AIの作業はファイルの作成・修正、成果は操作できる試作品と変更内容です。
最初から会社の本番データを使う必要はありません。申請が一覧に出るか、必須項目を空にしたら止まるかを、架空のデータで確かめます。動いた画面だけでなく、失敗したときの表示も見ると、次に直すべき箇所が具体的になります。
非エンジニアが持つべきものは、完成の判断基準
コードを自分で書けなくても、業務上の正解は現場の人が持っています。「承認前の申請は誰まで見えてよいか」「同じ申請を二度送ったらどうするか」といった条件が、AIへ渡す重要な材料です。
Codexには「追加した機能をテストし、通った項目、失敗した項目、まだ確認していない項目を分けて報告してください」と依頼します。公式ガイドも、変更の作成だけで終わらず、テストと差分のレビューで要求との一致を確認する進め方を示しています。
AIがテスト済みと報告しても、すべての使い方を確認したとは限りません。担当者自身が画面を操作し、業務の例外を試します。申請者と承認者の権限など、判断が難しい部分は詳しい人と確認する段階を設けます。
ChatGPTだけで進める場面と、Codexを使う場面
課題の整理、説明文の下書き、少量のデータの検討で目的が達するなら、対話とその場で利用できる機能から始められます。アプリを作ること自体を目的にしないことも大切です。
一方、既存の仕様書や複数のコードファイルを参照して直し、繰り返しテストする仕事では、プロジェクトを扱うCodexの進め方が役立ちます。会社が管理するフォルダやリポジトリに、仕様、変更理由、確認結果を残すと、次の修正や引き継ぎにも使えます。
ChatGPTを「会話しかできないもの」、Codexを「パソコンのフォルダだけで動くもの」と固定して覚える必要はありません。Codexにはクラウドで開発作業を進める環境もあります。名称より、実際に選んだ環境がどのファイルやサービスへアクセスできるかを確認しましょう。
試作品の次は、会社で使い続けるための設計
試作品が動いたら、GoogleやAzureなど会社で使う環境に合わせて、ログイン、権限、保存先、費用、バックアップ、障害時の連絡先を決めます。開発に使うAIと、完成したアプリを動かす場所は別の判断です。
最初の一歩は、改善したい業務を一つ選び、利用者・入力項目・完成条件を一枚にまとめることです。JIKABI AIでは、非エンジニアが自社で開発し、公開・運用まで進めるための支援を行っています。自社の環境で何から始めるか迷ったら、支援内容をご覧ください。
出典・参考情報
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