Codexが0から1000万ユーザーへ：ChatGPT Workの構築 — Akshay Nathan、OpenAI

OpenAIのコアプロダクトエンジニアリング責任者Akshay Nathanは、AGIを全人類に届けるためのChatGPT Work構築について詳しく語った。彼は、今年Codexの利用が爆発的に増加し、月間アクティブユーザーが2026年1月から10倍以上になったことを指摘。7月9日のリリースから2週間足らずでChatGPT WorkとCodexの合計ユーザー数が1000万に達し、これはコーディングエージェントからナレッジワークエージェントへの移行の初期段階を示す。

Codexはもはや単なるコーディングツールではない。6月にはナレッジワーカーがCodexユーザーの20%を占め、開発者の3倍以上の速度で成長していることが明らかになった。しかし、ナレッジワークはコーディングとは異なる環境と課題を持つ。長年にわたり、ナレッジワークは文書作成、分析、プレゼンテーション、専門アプリケーションなどに分散していた。ChatGPT Workはエージェントを通じてすべてのプリミティブを横断することを可能にし、ユーザーはアプリケーションを開いて手動で操作する代わりに、結果を記述し、エージェントがツール、コンテキスト、アーティファクトを組み合わせて目標を達成する。

Akshay Nathanはキャリアの多くをコードを書かない人々にソフトウェアの力を届けることに費やしてきた。Airtableでノーコード製品を構築した後、OpenAIに参加し生産性エンジニアリングをリード。今回のエピソードでは、swyxとVibhuとともにChatGPT Workのローンチ、Codexが非開発者の間で予想外に広まった理由、ソフトウェアエンジニアからナレッジワーカー、そして最終的にすべての人に有用なエージェントを提供するOpenAIの広範な計画を掘り下げた。

記事では、CodexとChatGPT Workの背後にある共有エージェントハーネス、なぜOpenAIがそれらを同一にせずに統合したか、永続コンピュータ、アーティファクト、Sites、プラグイン、メモリ、サブエージェントが人々がAIに委任できる内容をどのように変えているかについて詳述。Akshayは、一部のチームがデッキやスプレッドシートをインタラクティブなウェブサイトに置き換えている理由、エージェントがコード、Slack、ドキュメント、ローカルファイルを横断してコンテキストを収集する方法、OpenClawのようなパーソナルエージェント製品からOpenAIが学んだことを説明。

さらに、AIがプロダクト開発自体を変革する方法について考察：より多くの人が深い専門性を持つゼネラリストになる、ほぼ誰でも構築できる時代にアイデアと Taste がボトルネックとなる、LLMが真に新しいアイデアを生成するのに依然として苦労する、チームは単なる動作の増加と実際の進歩を区別する必要がある。

議論のトピックは多岐にわたる：Codexが非開発者に予想外に広まった理由、従業員がCodexを使用することで新しいスーパーパワーを得たと感じたこと、ChatGPT Work構築の製品インサイト、CodexとChatGPT Workが同じエージェントハーネスを共有しながらUXやサンドボックスのデフォルトが異なる点、エンジニアリング・デザイン・戦略・運用の境界を曖昧にするAI、デフォルトモデル設定がほとんどのユーザーに適することを目指すOpenAI、パワーユーザーがディープリーズニングやUltra、マルチエージェントモードを使うタイミング、アーティファクトやエージェンティックスプレッドシート、インタラクティブなSitesがデッキやスプレッドシートを置き換える可能性、ほぼ何でも構築できるエージェントのシンプルなインターフェース設計の課題、3～6ヶ月前にモデルが処理できなかったタスクを再試行する提案、AIがパフォーマンスレビューのコンテキストを収集する方法、内部Slackやドキュメントをミームに変えるOpenAIの自動化、ChatGPT WorkとCodexが1000万ユーザーに達した意味、OpenClawが永続環境やスケジュールタスクに与えた影響、ChatGPTを財務計画や家計管理に使用する方法、サブエージェントの設計トレードオフ、ChatGPTメモリと長期コンテキスト、AIがより多くのゼネラリストを生み出す理由、アイデアと Taste の重要性、LLMが新しいアイデアを生み出す苦手分野、生産性をコミット数やトークンではなく質の高い打席数で測定すること、AI生成の動作と意味のある進歩の違い。