Codex、活用事例集を大幅拡充

• OpenAIがCodexの活用事例ページを大幅に刷新し、従来の12件から52のユースケースへと拡大公開
• もはや単なるコーディング支援にとどまらず、エンジニアリング・デザイン・データ・財務・運用・QA・営業など全社チームが業務を委任するプラットフォームへと位置づけが移行
• Computer Use（Mac自動化）、Gmail受信トレイ管理、Slack、Zoom、ドキュメント、スプレッドシート、財務モデリング（DCF・キャッシュフロー・予算）、iOS/macOSネイティブ開発、営業・マーケティング向けワークフロー、QA、自動化、デプロイ、Evals、ChatGPTアプリまで、実務フローをCodexに任せる形で整理

1. Codexを業務の同僚として設定する（Automation / Integrations）

難易度: Easy | 所要時間: Long-running

• Slack、Gmail、Calendar、Notion、GitHub、Linear、ローカルノートなど、実際に業務が流れるツール群を1つのCodexスレッドに接続し、「自分の業務コンテキストを理解している同僚」のように使う方式
• 初回実行では、Codexに見落としやすい重要な依頼、更新された文書、埋もれた意思決定、滞っているハンドオフを見つけさせ、ユーザーが有用なものとノイズをフィードバックする
• その後は同じスレッドに自動化を設定し、定期的にコンテキストを確認させることができる。判断が必要な決定はCodexが勝手に処理せず、ユーザーに上げるよう設計されている
• 対象: 複数ツールに散在する業務コンテキストを継続的に追う必要がある個人、オペレーション担当者、マネージャー、PM、エンジニア

2. フィードバックをアクションに変える（Data / Integrations）

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• Slackチャンネル、GitHub/LinearのIssue、アンケートCSV、顧客インタビューノート、Google Drive文書など複数ソースのフィードバックを集約し、レビュー可能なGoogle SheetやDoc形式の成果物に整理
• Codexがフィードバックをテーマ、根拠リンク、追加質問、担当アクションに束ね、レビュー済みの内容をSlack更新やIssue草案へとつなげられる
• フィードバックソースが継続的に変わる場合は、同じスレッドに自動化を設定して、新しいテーマや根拠が強まった項目だけを通知させることも可能
• 対象: ベータフィードバック、顧客VOC、Issueスレッド、リサーチノートをプロダクトアクションに変える必要があるチーム

3. 散らかったデータを整理・準備する（Data / Knowledge Work）

難易度: Easy | 所要時間: 5m

• CSVやスプレッドシートに日付形式の混在、通貨文字列、重複行、欠損値、集計行、別名などが混ざっている場合、元データを保持したまま整理済みのコピーを作成させる
• ユーザーは既に見えている問題点と、たとえば整理済みCSV、アップロード用ファイル、新しいシートタブなど、望む出力形式を明確に指定する
• Codexは整理済みファイルとデータ品質メモをあわせて残し、その後の分析やアップロード前に人が確認できるようにする
• 対象: 複数システムから受け取ったデータファイルを、分析や運用システム投入用に整える必要があるチーム

4. 表形式データに問い合わせる（Data / Knowledge Work）

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• CSV、スプレッドシート、ダッシュボードのexport、Google Sheet、ローカルデータファイルに対して質問を投げると、Codexがカラムを確認し、計算、集計、チャート生成を行う
• 単なる回答で終わらず、HTMLベースのブラウザ可視化を作成し、Codexアプリからそのまま開ける流れを推奨
• 初回分析の後も、地域、コホート、製品、週次、モデルバージョン、顧客群などで追加比較を続けられるよう、同じスレッドで後続分析を行わせることができる
• 対象: 迅速な計算、簡単なチャート、会議用サマリーが必要なデータ駆動業務

5. GitHub Pull Requestをレビューする（Integrations / Workflow）

難易度: Easy | 所要時間: 5s

• GitHub組織またはリポジトリにCodex code reviewを接続し、PRごとに自動レビューを受けるか、PRコメントから手動でレビューを依頼できる
• 主な焦点は、セキュリティリグレッション、欠落したテスト、危険な動作変更、文書不足など、人が見落としやすいレビューシグナルを追加で得ること
• AGENTS.mdにレビューの優先順位やファイル別ルールを書いておけば、Codexのレビュー基準をリポジトリに合わせてカスタマイズできる
• 対象: マージ前に追加のレビューシグナルが必要なチーム、運用中の大規模コードベース

6. 受信トレイを管理する（Automation / Integrations）

難易度: Easy | 所要時間: 5m

• Gmailを接続し、返信が必要なメールを見つけ、最近送ったメールや承認済みの文面例を参考に、ユーザーのトーンで返信草案を作成する
• メールだけではコンテキストが不足する場合、Slack、Google Drive、プロジェクトノートなどの業務ツールから最新の意思決定、担当者、ファイル、ブロッカーを探してこさせることもできる
• 初回実行はキャリブレーションと捉え、どのメールを無視すべきか、どのトーンが適切かをフィードバックしたうえで、定期自動化へ発展させる
• 対象: 受信トレイの仕分けと返信草案作成を繰り返し処理したい人

7. レスポンシブなフロントエンドデザインを実装する（Front-end / Design）

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• スクリーンショット、デザインブリーフ、参照画像を入力し、既存リポジトリのデザインシステム、トークン、コンポーネントを再利用するレスポンシブUIへ変換
• CodexがPlaywrightで実ブラウザを開き、デスクトップ/モバイルのブレークポイントで実装結果を参照と比較しながら反復修正する
• 曖昧な部分は新しいデザインシステムを作るのではなく、既存パターンに合わせた最もシンプルな実装を選び、前提条件を明示するよう指示するのがよい
• 対象: 新規フロントエンド画面の実装、既存アプリにデザイン済み画面を組み込む作業

8. 大規模コードベースを理解する（Engineering / Analysis）

難易度: Easy | 所要時間: 5m

• 不慣れなリポジトリや機能領域に入る際、Codexにリクエストの流れ、モジュールの責務、データ検証箇所、副作用、次に読むべきファイルを説明させる
• 単純な全体要約よりも、特定のシステム領域を指定するほど実用的な説明が得られる
• 後続質問として、ビジネスロジックの位置、検証ポイント、見落としやすいバックグラウンド処理、変更後に実行すべきテストを確認する流れを推奨
• 対象: 新任エンジニアのオンボーディング、機能変更前にコードフローを素早く把握したい開発者

9. Macアプリのシェルを作る（macOS / Code）

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• Build macOS Appsプラグインを使ってMacネイティブのSwiftUIアプリシェルを作成し、NavigationSplitViewベースのサイドバー、詳細パネル、インスペクタ構造を組み立てる
• メニュー、ツールバー、キーボードショートカット、Settings sceneのような、デスクトップアプリで自然な構造を初期段階から設計するよう指示する
• iPadやWebアプリを単に引き伸ばした形ではなく、ウィンドウ、選択状態、コマンド、設定が安定して動作するMacアプリ構造を目指す
• 対象: エディタ、ライブラリ、管理者ツール、レビューツールなど、サイドバーとインスペクタが必要なMacアプリ

10. Codexで自分のコンピュータを操作する（Knowledge Work / Workflow）

難易度: Easy | 所要時間: 5m

• Computer Use によって、Codex が Mac アプリを直接見て、クリックし、入力しながら、複数のアプリやウィンドウをまたぐ作業を実行できるようにする
• 専用プラグインのない一般的なアプリ UI 内の作業、たとえば Notes から情報を取得して別のシステムに入力したり、Messages の内容を確認して返信を作成したりするフローに適している
• リクエストは @Computer で始め、望む結果と中断すべき危険な作業をあわせて書くのがよい
• 適した対象: アプリ UI 内でしかできない反復作業、複数のウィンドウやファイルをまたぐナレッジワーク

11. バグトリアージを自動化する (Automation / Quality)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• Sentry の通知、Slack スレッド、Linear/GitHub の issue、PR 失敗チェック、ログ、サポートチケットなど、バグのシグナルが集まる場所を Codex に巡回させる
• まず手動スイープで候補リストを作り、同じスレッド内でどの項目が有用かを調整した後、定期的な自動化へ移行する
• 十分に信頼できるようになれば、Codex に Linear issue、Slack 更新、GitHub コメント、引き継ぎノートの下書きまで作成させられる
• 適した対象: 複数ツールに散在するバグレポートを毎日優先順位付けしなければならないプロダクト/エンジニアリングチーム

12. スライドデッキを作成する (Data / Integrations)

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• Codex が PowerPoint ファイルをコードで直接編集し、画像生成を組み合わせて既存デッキを更新したり、新しいデッキを作成したりする
• ロゴの位置、特定スライドでのテキスト/画像配置、既存ブランディングの維持、オーバーフローやフォント置換の確認といった納品前ルールを明示する
• スライドは編集可能な .pptx として残すことを推奨し、再現可能なレイアウトルールを Codex がスライドごとに適用する
• 適した対象: 構造化された入力やノートをプレゼン資料に変えるチーム、既存デッキを大量修正する作業

13. Slack でコーディング作業を始める (Integrations / Workflow)

難易度: Easy | 所要時間: 5m

• Slack アプリをインストールしてリポジトリと環境を接続した後、スレッドで @Codex をメンションしてコード作業を開始する
• リクエスト、制約条件、望む結果がスレッド内に十分含まれていれば、Codex はそのコンテキストをもとにクラウドタスクを実行する
• 結果リンクを開いてレビューし、必要な追加修正は同じ Slack スレッドで続けられる
• 適した対象: Slack 上の議論からそのまま issue トリアージ、バグ修正、小さな実装作業を引き渡したいチーム

14. 小さな UI 変更を素早く反復する (Front-end / Design)

難易度: Easy | 所要時間: 5m

• 既存アプリの構造がすでに固まっているとき、spacing、alignment、color、copy、responsive behavior、state といった小さな UI 変更を 1 つずつ素早く処理する
• Codex-Spark のような高速モデルを使い、「一度に 1 つの視覚的ノート、1 つの小さな編集、1 回のブラウザ確認」というループを推奨する
• 変更範囲を正確に指定し、既存コンポーネント、トークン、レイアウト primitive、データフローを保持するよう求める
• 適した対象: デザインレビュー中に出た細かな UI 修正、プロダクトレビューの場でその場で反映すべき変更

15. 新入社員オンボーディングを調整する (Integrations / Data)

難易度: Intermediate | 所要時間: 30m

• 承認済みの新入社員リスト、オンボーディングトラッカー、マネージャー/チームのマッピング、機材およびアカウント準備状況、カレンダーのマイルストーンを集約し、レビュー可能なオンボーディングパケットを作成する
• 最初のパスは読み取り専用にして、実際の招待、DM、メール、チャンネル作成、システム更新はレビュー後に明示的に承認する構成を推奨する
• チーム別サマリー、準備状況のギャップ、歓迎スペース名、招待リスト、初週のチェックリスト、告知文の下書きをあわせて用意できる
• 適した対象: People、Recruiting、IT、Workplace Operations、新入社員を迎えるマネージャー

16. 新しい概念を学ぶ (Knowledge Work / Data)

難易度: Intermediate | 所要時間: 30m

• 論文、講義資料、長文ドキュメントのような密度の高い資料を Codex に読ませ、問題意識、貢献、手法、実験、限界、前提となる概念を整理させる
• Subagents を活用して、本文構造の把握、事前知識の調査、図や数式の分析、最終レポート作成といった役割を分担できる
• 成果物は Markdown レポート、Mermaid ダイアグラム、concept map、claim-to-evidence 表のように、後から見直せる形が望ましい
• 適した対象: 馴染みのない研究分野、複雑な技術概念、長いコース資料を素早く学ぶ必要がある人

17. API 統合をアップグレードする (Evaluation / Engineering)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• 既存の OpenAI API 統合を最新の推奨モデルと API 機能へ移行しつつ、動作の維持とリグレッション検証をあわせて行う
• 単にモデル名を変えるだけではなく、現在のエンドポイント、tool に関する前提、レスポンス形式、プロンプト、評価経路を先に棚卸しする
• openai-docs を使って最新のモデル/プロンプトガイドを確認し、Promptfoo のような eval pipeline で変更前後の動作を検証する流れを推奨する
• 適した対象: 旧型モデル/エンドポイントを使っているプロダクト、モデルアップグレードに回帰テストが必要なチーム

18. アプリまたはウェブサイトをデプロイする (Front-end / Integrations)

難易度: Intermediate | 所要時間: 30m

• リポジトリ、スクリーンショット、デザインブリーフ、プロダクトアイデア、API ドキュメント、データソースをもとに、Codex が Web アプリを作成または修正し、Vercel の preview URL までデプロイする
• デプロイ前にプロジェクトの点検、ビルド/テスト、失敗ログ分析、preview 検証を実行させることが重要である
• デプロイ後も同じスレッドでモバイルレイアウト修正、最新データの反映、失敗した build log の修正などを続けられる
• 適した対象: アイデアやデザインを共有可能な Web preview に素早くしたいチーム

19. Figma デザインをコードに変換する (Front-end / Design)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• Figma MCP サーバーを通じて正確なノードのデザインコンテキスト、変数、アセット、variant を取得した後、既存リポジトリのデザインシステムに合わせてコードへ翻訳する
• get_design_context、必要に応じて get_metadata、get_screenshot の順で構造とリファレンスを確保してから実装を始める方法が推奨される
• Playwright でブラウザ上の実装結果を Figma リファレンスと比較しながら、レスポンシブ動作やインタラクションの差異を繰り返し修正する
• 適した対象: Figma で完成した画面やフローを既存コードベースに実装する必要があるデザイン/フロントエンドチーム

20. Computer Use でアプリを QA する (Automation / Quality)

難易度: Intermediate | 所要時間: 30m

• Computer Use が実際のインターフェースを見て、クリック、入力、スクロールを行いながら主要なユーザーフローを実行し、失敗箇所を記録する
• 環境、テストすべき主要フロー、バグレポートの形式、重大度の基準、再現手順、期待結果と実際の結果を明確に指示する
• 機能バグと UI の問題の両方を捉えられ、結果は QA レポートやエンジニアに引き渡すための triage summary 形式にまとめる
• 適した対象: リリース前の主要フロー検証、手動 QA を構造化したいチーム

21. データセットを分析してレポートを作成する (Data / Analysis)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• 散らかったデータファイルを読み込み、クレンジング、結合、探索的分析、可視化、モデリングを経て、意思決定に使うレポートやダッシュボードとしてパッケージ化する
• Codex にプロジェクトの Python 環境、パッケージマネージャー、出力フォルダ、スクリプト規約を先に把握させることが重要
• 繰り返し発生する notebook の整理、spreadsheet export、最終レポートの packaging は reusable skill に移すと、同じ分析フローを再利用しやすい
• 適した対象: データ整理からチャート、メモ、レポートまで、再現可能な分析成果物が必要なアナリストやプロダクトチーム

22. メッセージから発生したタスクを処理する (Knowledge Work / Integrations)

難易度: Easy | 所要時間: 5m

• Messages スレッド内にある予約、調査、日程調整、領収書提出、情報収集といった見えにくい ToDo を Computer Use が見つけて処理する
• 特定の送信者やスレッドを指定し、タスク完了後に元のメッセージスレッドへ送る返信案を作成させることができる
• 支払い、注文、予約確定のように取り消しが難しい行動は、必ず停止して承認を得るよう指示することが重要
• 適した対象: 個人メッセージから生じた小さな実行タスクを漏らさず処理したい人

23. アイデアから PoC を作る (Front-end / Engineering)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• まず GPT Image/ImageGen で高品質な UI mockup を作って視覚的な方向性を固め、その mock を基準に Build Web Apps や Game Studio プラグインで動作するプロトタイプを実装する
• 単なる文書ベースの計画より、実際にクリックできる PoC のほうが多くの答えを与えてくれる初期プロダクトアイデアに適している
• 最終的に実装したい画像は新しい turn に添付し、Codex が参照用として直接見られるようにするのがよい
• 適した対象: ダッシュボード、ツール、Web アプリ、ゲームのアイデアを素早く可視化して検証したいチーム

24. ブラウザベースのゲームを作る (Engineering / Code)

難易度: Intermediate | 所要時間: Long-running

• ゲームのブリーフからすぐにコーディングせず、まずプレイヤーの目標、メインループ、操作、勝敗条件、レンダリング、アセット計画を盛り込んだ PLAN.md を作成させる
• ImageGen でコンセプトアート、スプライト、背景、UI アセットを作り、Playwright で実際のブラウザ上の操作感や画面状態をテストしながら反復する
• ゲームはコード、UI、アセット、バランス調整、デプロイまで継続的に確認が必要なため、Codex の長期反復作業に向いた例である
• 適した対象: ブラウザゲームをゼロから作る、またはプロトタイプの操作感とビジュアルを反復的に検証する必要がある作業

25. 難しい問題を反復的に改善する (Engineering / Analysis)

難易度: Advanced | 所要時間: Long-running

• 明確な評価システム、スコアスクリプト、レビュー可能なアーティファクトを用意し、Codex がスコアベースの改善ループを回せるようにする
• deterministic check と LLM-as-a-judge のスコアを併用し、overall score と judge average に対する stopping rule を設ける
• Codex が各反復で現在の出力確認、スコア測定、1 つの改善の適用、再評価、ログ記録を繰り返す構造になっている
• 適した対象: 一度で終わらない最適化問題、視覚的・主観的な品質を何度も改善する必要がある作業

26. ワークフローを Skill として保存する (Engineering / Workflow)

難易度: Easy | 所要時間: 5m

• うまく機能した Codex スレッド、レビュー規則、テストコマンド、リリースチェックリスト、デザイン規則、文章作成の例、リポジトリ別スクリプトを再利用可能な skill として保存する
• $skill-creator を使って、いつ発動すべきか、どの資料とコマンドを使うか、どのような出力が必要かを構造化する
• ホームディレクトリの skill はすべての repo で使え、プロジェクト内の skill はチームと一緒にコミットして共有できる
• 適した対象: 毎回長いプロンプトを貼り付ける代わりに、反復業務を Codex に覚えさせたいチーム

27. ドキュメントを最新化する (Engineering / Code)

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• コード変更、テスト、リリースノート、PR/issue の文脈を一緒に読み、README、開発者向けドキュメント、migration note、runbook を更新する
• Codex に既存ドキュメントから関連する feature name、config key、command、example を先に見つけさせ、最小限のドキュメント面だけを修正させるのがよい
• 公開ドキュメントであれば、内部ロードマップ、顧客情報、非公開の文脈が混ざらないよう明示的に制限する
• 適した対象: プロダクトの動作変化に合わせてドキュメントも一緒に管理する必要がある技術文書・エンジニアリングチーム

28. iOS アプリをビルドする (iOS / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• Codex が SwiftUI の iOS アプリを scaffold し、xcodebuild や Tuist ベースの CLI-first なビルド／実行ループを構成する
• 既存プロジェクトであれば、scheme、simulator、screenshot、UI automation の情報を XcodeBuildMCP で確認しながら作業させることができる
• SwiftUI expert、Liquid Glass、SwiftUI performance のような iOS 関連 skill を付けると、UI 実装、最新 API の適用、性能確認をより安定して進められる
• 適した対象: グリーンフィールドの SwiftUI アプリ、シミュレータベースの検証が必要な既存の iPhone/iPad プロジェクト

29. コードベースをリファクタリングする (Engineering / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• 死んだコード、重複ロジック、巨大なモジュール、古い abstraction、legacy pattern を見つけ、レビュー可能な小さな単位で整理する
• リファクタリングは stack migration ではなく、動作を保ったままシステムの形を改善する作業なので、public behavior を維持するよう明示すべきである
• ExecPlan や reusable skill を使って大規模な整理作業をチェックポイント単位に分け、テストと検証を繰り返す流れを推奨する
• 適した対象: 機能追加のコストが徐々に高くなっている古いコードベース、動作保持型の整理が必要なチーム

30. iOS App Intents を追加する (iOS / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• アプリ内の主要なアクションとエンティティを特定し、Shortcuts、Siri、Spotlight、widgets、controls などのシステム surface で使えるようにする
• 画面全体ではなく、ユーザーがアプリを開かずに実行したいであろういくつかの action と、system が理解すべき object を先に設計する
• Codex が既存アプリのモデル、navigation、データ access 経路を分析し、最初の intent surface を小さく実装させる流れである
• 適した対象: すでに有用な機能はあるが、iOS のシステム自動化や検索で十分に見つけやすくなっていないアプリ

31. macOS アプリをビルドする (macOS / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• SwiftUI ベースの macOS アプリを作る際、WindowGroup、Window、Settings、MenuBarExtra、DocumentGroup のような scene model を先に選ぶようにする
• xcodebuild や swift build、およびプロジェクトローカルの script/build_and_run.sh を通じて、shell-first のビルド／実行ループを構成する
• アプリが大きくなるほど、ウィンドウ、メニュー、サイドバー、Settings、AppKit interop、signing の問題をデスクトップアプリの観点で扱う
• 適した対象: デスクトップネイティブな構造が必要な新規 Mac アプリ、既存 Mac アプリの UI／ビルド／配布改善

32. Liquid Glass を適用する (iOS / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• iOS 26 および Xcode 26 を基準に既存の SwiftUI アプリをビルドし、標準コントロールで自動的に得られる system glass と、直接置き換える必要がある custom UI を区別する
• custom blur/material stack をネイティブの glassEffect、GlassEffectContainer、glass button style、glassEffectID transition へ移行するようにする
• 以前の iOS バージョンのサポートが必要なら、#available(iOS 26, *) と fallback path を明確に維持しなければならない
• 適した対象: iOS 26 の Liquid Glass で既存アプリの high-traffic flow を安全に移行したいチーム

33. Mac テレメトリを追加する (macOS / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 30m

• Mac アプリの window open、sidebar selection、menu command、sync milestone のようなフローに、Apple の Logger ベースの high-signal ログを追加する
• Codex がアプリをビルド／実行し、Console または log stream で実際のイベントが期待した順序で発生したかを証明させる
• 機密性の高い payload は避け、subsystem/category を明確に定めて、agentic debugging loop で次のパッチを根拠を持って決められるようにする方式である
• 適した対象: コードレビューだけではフローを追跡しにくい Mac アプリ機能、ログベースのデバッグループ

34. iOS シミュレータでデバッグする (iOS / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• Codex と XcodeBuildMCP が scheme/simulator を見つけてアプリをビルド／実行した後、UI hierarchy を読み取り、tap、type、swipe、screenshot、log capture を行う
• 必要に応じて LLDB を接続し、stack frame、local variables、breakpoint を確認して、曖昧な bug report を再現可能な小さな修正へ変える
• 変更後に同じシミュレータ経路を再実行し、バグが消えたという証拠を残すことが核心である
• 適した対象: 特定のタブ／スクロール／入力フローでのみ発生する iOS UI バグ、crash／hang／navigation の問題

35. 依存関係インシデントを監査する (Engineering / Quality)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• 公開パッケージの advisory や supply chain incident が発生したとき、すぐにパッチを当てるのではなく、まず保守的な read-only audit plan を作るようにする
• Codex が権威ある出典と一般的な論評を区別し、exposure を証明または除外するための evidence を定義したうえで、manifest、lock file、CI workflow、script を点検する
• 明示的な承認があるまでは、untrusted code の実行、install、build、test を避けるのが基本である
• 適した対象: セキュリティ／エンジニアリングチーム、dependency incident に素早く対応しなければならないメンテナー

36. 会議ブリーフを準備する (Integrations / Knowledge Work)

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• Calendar invite だけでは不足する会議の文脈を、Drive の文書、Slack スレッド、Gmail、以前のノートから集めて、objective、agenda、open questions、notes template として整理する
• Codex がまず sources inventory を作り、確認済みの文脈、source gap、open question を分けるようにする
• 会議準備資料は短くスキャンしやすい必要があり、どの出典から来た内容か追跡可能でなければならない
• 適した対象: マネージャー、PM、オペレーション担当者、インタビュアー、会議前に文脈を素早く整理する必要がある人

37. イベントプレイブックを実行する (Integrations / Knowledge Work)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• イベント計画チャンネル、承認済みの文書／デッキ／シート／テンプレート、カレンダーの締め切りを集めて、source-backed な playbook を作る
• 公開 event page copy と内部運用チェックリスト、担当者、approval、open questions を分けて管理することが核心である
• 定期イベントなら、同じスレッドに自動化を設定して、deadline、承認、欠落資料、launch checklist の状態を追跡させることができる
• 適した対象: コミュニティ、DevRel、マーケティング、運用チームのイベントプログラム管理

38. コードマイグレーションを実行する (Engineering / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• legacy stack から target stack へ移す際、routing、data model、auth、config、background job、build、deploy、test、external contract を先にインベントリ化する
• compatibility layer、module-by-module port、branch-by-abstraction、strangler-style replacement のような incremental strategy を選ぶ
• 各 checkpoint ごとに parity validation を行い、migration 自体が要求する visible change は明示的に例外処理する
• 適した対象: フレームワーク／ランタイム／言語／ビルドシステムの移行を、制御された単位で進める必要があるチーム

39. SwiftUI 画面をリファクタリングする (iOS / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• 巨大な SwiftUI の screen ファイルを、動作とレイアウトを維持したまま、小さな section view と明示的な data flow に分割
• Build iOS Apps プラグインの SwiftUI view refactor skill は MV-first アプローチを推奨し、不要な view model の追加を避け、side effect を body の外へ移動させる
• UI が変わっておらず、機能の動作も維持されていることを確認するため、小さな検証ループを付けることが重要
• 適した対象: body にレイアウト、分岐、async 処理、inline action が混在する SwiftUI 画面

40. 内部コンテキストから PRD のドラフトを作成する (Integrations / Knowledge Work)

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• Linear プロジェクト、Slack の計画チャンネル、Notion/Google Drive の文書、会議ノート、リサーチ資料を集めて、レビュー可能な PRD を作成する
• 問題、ユーザー、要件、UX、技術的考慮事項、launch plan、timeline、決定事項、open questions などの section contract を明確に示すとよい
• まず source appendix を確認して Codex がどの文脈を使ったのかを把握し、その後で requirements と open questions を磨き込む
• 適した対象: チーム内の議論から出た情報を PRD、proposal、launch brief、decision memo に変換する PM/プロダクトチーム

41. キャッシュフローを予測する (Data / Knowledge Work)

難易度: Intermediate | 所要時間: 30m

• beginning cash、expected receipts、payroll、vendor payments、debt、tax、capex、working capital、timing assumptions を入力し、編集可能な cash-flow forecast workbook を作成する
• 元の cadence を維持しつつ、safety balance breach と cash pressure を引き起こす assumption を示す summary tab を作らせる
• 生成された .xlsx を Codex で開いて formula、scenario、timing assumption を確認し、同じスレッドで修正する
• 適した対象: 13週または月次の cash forecast を作成する finance/operations チーム

42. DCF valuation モデルを作る (Data / Knowledge Work)

難易度: Intermediate | 所要時間: 30m

• historical financials、valuation assumptions、modeling notes を入力し、revenue growth、margin、capex、working capital、WACC、terminal value を含む DCF workbook を作成する
• Codex が model tab、formula、assumption、valuation summary を含む編集可能な .xlsx を作り、ユーザーが Codex 上で直接確認・修正する
• 同じスレッドで formula link の確認、assumption の変更、scenario の追加、モデルの tightening を続けられる
• 適した対象: valuation workbook を素早く作成して確認する必要がある analyst/finance チーム

43. 予算対実績をレビューする (Data / Knowledge Work)

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• budget plan、actuals export、close notes を入力し、actuals を plan category にマッピングして variance を計算する review workbook を作成する
• 元の input、mapping、variance formula、summary tab を保持し、reconciliation issue と open finance question を区別する
• category mapping の修正、department cut の追加、finance summary のドラフト作成を同じスレッドで続けられる
• 適した対象: 月次決算レビューで、予算対比の支出差異をリーダーシップに説明する必要がある finance チーム

44. 目標に従って進める (Engineering / Automation)

難易度: Advanced | 所要時間: Long-running

• /goal を使って、Codex が 1 ターンで止まらず、検証可能な終了条件に達するまで長期タスクを継続できるようにする
• objective、stopping condition、先に読むべきファイル/文書/ログ/計画、進捗を証明する command や artifact を明確に指定する
• migration、large refactor、deployment retry loop、experiment、game、prototype のように、Codex がチェックポイント単位で自律的に進められる作業に適している
• 適した対象: 数時間にわたって継続する必要があるが、目標と検証ループが明確なコーディング作業

45. AI アプリケーションに Evals を追加する (Evaluation / Quality)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• 既存の AI アプリの prompt、model call、tool、retrieval、agent、product requirement を分析し、Promptfoo の eval suite を追加する
• システム全体を一度に評価しようとするより、classification、extraction、summarization、routing、grounding、tool use、format rule などのユーザーに見える behavior を 1 つずつ始める
• Codex が config と test data を作成し、ローカルで eval を実行したあと、以後も使えるコマンドを残すようにする
• 適した対象: モデル/プロンプト/retrieval/agent の変更前に回帰テストを作りたい AI アプリチーム

46. ユーザーストーリーを UI モックに変換する (Integrations / Knowledge Work)

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• Slack、Linear、Google Drive、customer-call notes などに散在するフィードバックを集め、user story と constraint に整理したうえで、ImageGen で UI モックの方向性を生成する
• 明確な user story があればすぐに始め、なければ Codex がまず context を集めて問題と要件を正規化する
• 選ばれたモックは新しい turn に再添付し、既存コードベースのデザインシステムとコンポーネントを再利用する working prototype として実装する
• 適した対象: 散在する製品フィードバックを視覚的な方向性に変換し、チームでレビューするモックが必要なプロダクト/デザイン/エンジニアリングチーム

47. アプリを ChatGPT に持ち込む (Integrations / Code)

難易度: Advanced | 所要時間: 1h

• 1つの狭いユーザー成果を中心に ChatGPT アプリを設計し、MCP server、optional web component、tool metadata をエンドツーエンドで構築する
• Codex は tool surface と metadata の設計、MCP server scaffold、widget の実装、ChatGPT 連携、golden prompt テストを任せるのに向いている
• v1 では widget が本当に必要か、認証とデプロイが必要か、ローカル HTTPS テストと developer mode の検証が可能かを先に決める
• 適した対象: 初めて ChatGPT アプリを作るチーム、または MCP server / tool metadata を過度に大きくせずに始めたいチーム

48. ExpoでReact Nativeアプリを作る (Mobile / Engineering)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• Expo プラグインを使って React Native アプリを scaffold し、Expo Router、Expo-native package convention、Expo Go ベースの高速なテストループに従う
• custom native code、store distribution、Expo Go がサポートしない capability が必要な場合にのみ、dev client や EAS build へ移行する
• Codex が native-feeling な navigation、loading / empty / error states を含む1つの完成した workflow を作り、最短経路で検証できるようにする
• 適した対象: ネイティブ IDE で作業する前に、Expo でモバイルアプリを素早くプロトタイピングしたり、リリース準備を進めたい開発者

49. Codexが使えるCLIを作る (Engineering / Code)

難易度: Intermediate | 所要時間: 1h

• Codex が繰り返しアクセスする必要のある API、ログソース、export inbox、ローカル DB、チーム script を composable CLI で包み、どの repo でも実行できるようにする
• 良い CLI は、paged search、ID による exact read、predictable JSON、download、local index、draft-before-write のような agent-friendly な動作を提供する
• $cli-creator で CLI を作り、$skill-creator でこの CLI をいつ使うべきかを記録した companion skill も一緒に作る
• 適した対象: 同じサービスやデータソースを Codex が頻繁に読み取り、検索し、安全に操作する必要があるチーム

50. Slackのアクションアイテムを優先順位付けする (Automation / Integrations)

難易度: Easy | 所要時間: 30m

• Slack DM、グループ DM、チャネル mention、thread reply を読んで、直接の依頼、暗黙の follow-up、すでに解決済みの項目、まだ live な action を区別する
• Codex が最新の thread tail まで読み、未解決かどうかを判断したうえで、緊急度と影響度に基づく ranked action queue を作る
• 下書き返信や handoff は作成できるが、実際の post / send はレビュー後に進めるよう制限するのが望ましい
• 適した対象: Slack 経由で仕事が入ってくる launch、support、product、operations、community の workstream

51. 検証可能な運用ワークフローを実行する (Automation / Integrations)

難易度: Intermediate | 所要時間: 30m

• access update、invite batch、quota change、customer setup、routing check、migration follow-up のような反復的な運用作業を Codex に実行させる
• input table、approval source、policy、実行する script / API / CLI / skill、dry run の有無、retry boundary を明確に示し、不足しているフィールドを推測させない
• 結果 CSV、log file、dashboard link、screenshot、PR check のように、人が確認できる verification artifact を求める
• 適した対象: 構造化された入力と、明確な承認・監査の痕跡が必要な運用業務

52. 会議をフォローアップ作業に変換する (Automation / Integrations)

難易度: Intermediate | 所要時間: 5m

• Zoom transcript と AI Companion summary を使って、顧客ミーティングで出た key takeaway、risk、opportunity、decision、action item を構造化する
• Codex が follow-up email、account plan、CRM update、Slack notification の下書きを作るが、送信や記録はユーザーがレビューした後に進めるようにする
• Zoom cloud recording、transcript、AI Companion summary と、Gmail、Slack、Google Docs、CRM のような destination tool を一緒に接続すると効果が高まる
• 適した対象: discovery、renewal、implementation、executive sponsor call の後に、反復的なフォローアップ作業を処理する必要がある顧客対応チーム