--- id: 01M07JG9GVDA4P1VAVMQZGFWDW title: Codex、Work、ChatGPTを使い分けてみる published_at: '2026-08-17T18:58:00+09:00' source: visibility: private source_id: private:records:01M07JG9GVDA4P1VAVMQZGFWDW transformation: ai-edited-secondary content_sha256: e4a1a8006f21e5cb25368e9d24a6804fc14acaaadbe9919b75eae85add73c7f0 content_length_bytes: 3953 rights: license: CC BY-NC-ND 4.0 license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ terms: https://narukijima.ai/terms/ attribution: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — usage: ai_input: allowed search: allowed quotation: allowed-with-attribution ai_training: reserved-subject-to-existing-rights commercial: requires-separate-permission redistribution: allowed-under-CC-BY-NC-ND-4.0 dataset_inclusion: reserved-subject-to-existing-rights impersonation: prohibited scope: Existing CC license grants and applicable statutory exceptions take precedence. These signals do not record assent or enforce access control. --- 最近、いろいろなエージェントを動かす中で、ボトルネックになっていることがわかってきた。AIはコーディングには強いけど、CodexやClaude Codeのようなコーディングモデルにクリエイティブな作業をやらせると、品質がめちゃくちゃ下がるんだよね。 ## チャットはセンスがある 逆に、ChatGPTやClaudeのチャットUIでワンショットの指示を出すと、結構クリエイティブなセンスがある。コーディングモデルへクリエイティブな作業を任せるのは、ほぼ不可能に近いんじゃないかなと思っていて、切り替える方法が必要だと考えている。 最近うまくいったのは写真投稿だった。Codex内にも画像生成機能はあるけど、クリエイティブなセンスがなくて、なかなか使えるものにならない。Claude Codeにはそもそも画像生成がない。 そこでCodexからブラウザを開き、各エージェント用に作ってあるChatGPTのプロジェクトで、ワンショットの画像生成をさせた。そうすると結構センスのいいものが出てきて、実際に使えるんだよね。たぶん、この使い方がいいんだと思う。 ## 三つを使い分ける 汎用的なタスクやコーディングはCodexにやらせる。クリエイティブな部分は、Codexとブラウザ版のChatGPTをやり取りさせて、ChatGPTに制作させる。今まではClaudeにもやらせていたけど、ここはChatGPTだけでいけると感じている。 そう考えると、OpenAIのデスクトップアプリに出てきたWorkも試す必要がある。俺が調べた範囲では、Workは調査やビジネスタスクに特化したエージェントのように見える。Codexと同じ立ち位置で、使用量も共通しているように見える一方、リモート接続してエージェントを実際に動かす用途には使えないみたいなんだよね。 だとすると、コーディングや汎用タスクはCodex、調査やビジネスタスクはWork、ワンショットの生成やクリエイティブはChatGPTという三つを使うことになる。 ChatGPTは人間が直接使う前提で作られているから、応対が一番人間っぽく、生成物の質も高いと感じている。調査やビジネスタスクは全面的にWorkへ切り替えた方がいいのかもしれない。 ## 一つのハブを探す 三つを使うなら、どこか一つをハブにして全部をコントロールできるように設計されていると思うんだよね。OpenAIは基本的に理にかなったことをしてくるから、デスクトップアプリ内に、その接続方法が用意されているんじゃないかと見ている。 次はそこを調査して、Codex、Work、ChatGPTの役割分担を実際のワークフローへ組み上げたい。 今でもコンテンツなどである程度の結果は出ているけど、品質が悪いことも頻繁にある。この切り替えで、アウトプットの質がめちゃくちゃ上がるんじゃないかという仮説を立てている。 正直、これはやってみないとわからない。Workは今まで触っていなかったから、一度試して機能するかを見たい。機能するなら完全にシフトすればいいし、機能しなければ別のやり方を考える。 OpenAIの開発者も、タスクやコーディングはうまくできるけど、それ以外のクリエイティブなアウトプットは人間が制御しないと品質が上がらない、という同じ悩みを抱えているんじゃないかなと思う。ここがうまく機能するようになったら、もう軽くAGIになってしまう。だから、この三つの使い分けは深掘りして検証してみたい。 --- © 黄島成 (Naru Kijima) — CC BY-NC-ND 4.0. 利用前に利用規約（https://narukijima.ai/terms/）を確認してください。検索・AIへの入力・出典付き引用を認めます。AI学習・データセット収録には権利を留保し、追加の許諾は行いません。既存のCC BY-NC-ND 4.0による許諾と法定例外は妨げません。なりすましは禁止です。出典表記: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — 。検証: https://narukijima.ai/verify/。取得だけで同意を記録する仕組みではありません。 Review the Terms (https://narukijima.ai/terms/) before use. Search, AI input, and attributed quotation are permitted. Rights are reserved for AI training and dataset inclusion; no additional permission is granted for these purposes. Existing CC BY-NC-ND 4.0 grants and statutory exceptions remain unaffected. Impersonation is prohibited. Attribution: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — . Verification: https://narukijima.ai/verify/. Fetching alone does not record assent.