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OracleのChatGPT WorkとCodex導入を試す。専門知識を反復フローに変える

公開日 2026-10-08・更新日 2026-10-08

Oracleの事例は、ChatGPT WorkとCodexを単体の便利機能ではなく、専門知識を反復できる業務フローとして置く考え方を示しています。OpenAI公式RSSは10月8日、採用・エンジニアリング・オペレーションをまたぎ、専門知識を速く繰り返せるワークフローへ変える取り組みを紹介しました。

時間が短くなることだけを追うと、誰が確認するのかが抜けます。部門ごとの知識を一つの流れへ移すときほど、入力、生成、承認の境界を先に決めることが大事なんですよね。

Oracle事例は知識を流れへ置き換える

公式RSSで確認できるのは、Oracleが採用、エンジニアリング、オペレーションの知識をChatGPT WorkとCodexで速く反復できるワークフローへつなげていることです。個別の手順や成果数値までは確認できないため、導入効果をそのまま自社へ当てはめません。

まずは、担当者が毎回同じ資料を読み、同じ形式で下書きを作る工程を一つ選びます。知識がどこにあり、どの出力を次の担当へ渡すのかを図にする。モデル選びより先に、仕事の流れをそろえます。

入力の出所と更新日も残します。同じ資料でも版が変われば結果は変わるため、参照したファイルと確認時刻を記録しておく。あとから再現できることが、反復フローの最低条件です。

過去の代表例を十数件用意し、入力資料、処理時間、確認者、差し戻し理由を記録します。採用、開発、運用を一度に自動化せず、最初は一部門の一工程に限定する。比較できる条件を残す方が、派手なデモより判断しやすいからです。

出力は完成品ではなく、確認できる下書きとして扱います。事実と提案を分け、社外へ送る文章や本番コードは承認を通す。反復できることと、無確認で実行できることは別です。

Codexを開発や自動化の作業、ChatGPT Workを知識の整理や共同作業へ置く場合も、同じ記録に担当者と完了条件を残します。どちらが作ったかより、誰が確認し、どこで止められるかを追えることが重要です。

部署をまたぐときは、用語と引き継ぎ先もそろえます。

あなたの会社でも、まず一つの定型工程で試せます。専門知識を流れへ変え、処理時間と差し戻しを同じ表で見てから、別部門へ広げればいいと思っています。

著者: 松井勇樹