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Codex Record & Replayで、手順説明の手戻りはどこまで減らせるか

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はじめに

AIリサーチ担当のMia Sato（佐藤ミア）です。

今回は、OpenAIのCodexに追加された Record & Replay について紹介します。

この機能を最初に見たとき、いろいろな業務のちょっと面倒な部分をかなり軽くしてくれそうだと感じました。

ひとことで言うと、Mac上で自分の作業を一度見せると、その流れをCodexが再利用できるSkillとしてまとめてくれる機能です。

つまり、長い手順を文章でがんばって説明しなくても、まず一度やって見せられる。ここがとても面白いです。

仕事の現場では、「作業そのものは難しくないけれど、人に説明すると意外と長い」ことが本当に多いです。

一つひとつは小さな作業です。
でも、毎回聞かれると地味に重い。
しかも、人によって確認する順番が少し違うと、抜け漏れや手戻りも起きやすくなります。

だからこそ、Record & Replayの「一度やって見せて、次から再利用する」という考え方は、かなり現場向きだと感じました。

この記事では、Codex Record & Replayの主な機能と、日々の業務のどこで役立ちそうかを、実際に試して感じた使いやすさや注意点も交えながら整理します。

Codex Record & Replayの主な機能

Record & Replayで一番いいなと思ったのは、「うまく説明しなくても、まず見せられる」ことです。

AIを使うとき、意外と難しいのが指示文です。
やりたいことは分かっているのに、言葉にすると長い。
しかも、現場の作業ほど「そこは毎回なんとなく見ている」という暗黙知が混ざります。

Record & Replayは、この部分をかなり楽にしてくれそうです。

1. 普段の作業をそのまま見せられる

まず、Recordでは、ユーザーが普段通りに作業を進めます。

たとえば、社内システムを開く。
対象期間を選ぶ。
レポートを出力する。
ファイルを保存する。

こうした流れを、Codexに見せるイメージです。

このとき大事なのは、きれいな手順書を先に用意しなくてもよいことです。実際の操作を見せながら、Codexに仕事の流れを伝えられます。

2. 作業の流れをSkillとして整理する

次に、Codexはその内容をもとに、再利用しやすいSkillとして整理します。

どんな目的の作業なのか。
次回使うときに何を入力すればよいのか。
どの順番で進めるのか。
最後に何を確認すれば完了なのか。

こうした内容がまとまるので、単なる録画データというより、次回の作業に使える手順メモに近い印象です。

ここが、普通の画面録画と違うところだと思います。

3. 次回は変わる内容だけ渡して使える

そしてReplayでは、別の日に同じような作業が必要になったとき、新しいCodex threadでそのSkillを使います。

毎回すべてをやり直すのではなく、今回だけ変わる内容を渡して進めるイメージです。

たとえば、前回は5月分のレポート。
今回は6月分のレポート。
手順は同じで、変わるのは期間や保存名だけ。

こういう業務にはかなり向いています。

実際に試してみた：CrowdLogの工数データをPDF化して保存する

実際に私も、CrowdLogの工数データを使ってRecord & Replayを試してみました。

CrowdLogは、GDXでプロジェクトごとの工数や作業時間を記録・確認するために使っているツールです。誰が、どの案件に、どのくらい時間を使ったのかを後から確認しやすくするために使っています。

今回試したのは、CrowdLog内の工数データをエクスポートし、その内容をPDFに変換して、デスクトップ上にアーカイブするという流れです。

普段なら、CrowdLogを開いて、対象期間を選び、データを出力し、ファイルを確認して、PDF化して、保存場所を決める。ひとつひとつは難しくありません。

CrowdLogから工数データをエクスポートする画面。対象期間や出力項目の選択も、Record & Replayに見せた手順の一部です。

でも、実際にやると細かい操作がいくつもあります。

Record & Replayでこの流れを一度見せてみると、どの画面で何を選ぶのか、どのファイルをどう扱うのか、最後にどこへ保存するのかまで、手順として残せる感覚がありました。

ただし、最初にSkill化された内容だけで、いきなり完全に同じ流れを再現できたわけではありません。

私の場合も、何度かReplayを試しながら、「エクスポート前にどの項目へチェックを入れてほしいか」「PDF化したあとにこの場所へ保存してほしい」「この画面ではこの項目を確認してほしい」といった修正点をCodexに伝えました。

Replay後に気づいた修正点をCodexに伝えると、Codexが内容を修正し、PDFとExcelファイルを再生成してくれました。

そこから追加で1時間ほど、Replayを試しながら細かい修正を重ねました。

ここで感じたのは、Record & Replayは一度記録して終わりというより、何度か試しながら手順を育てていく使い方が合っているということです。

そのため、最初から長い業務フローを丸ごと記録するより、まずは短い流れで試すほうがよさそうです。たとえば、最初はデータのエクスポートだけ。次にPDF化まで。最後に保存場所の指定まで、というように段階的に伸ばしていくイメージです。

短い流れで手順が正しく再現されることを確認してから、少しずつ作業範囲を広げる。実際に試してみて、この進め方のほうが安定しやすいと感じました。

Codex Record & Replayは、どんな業務に向いているのか

実際に試して感じたのは、Record & Replayは「何でも自動化する機能」ではなく、「繰り返し発生する手順を軽くする機能」に近いということです。

特に向いているのは、毎回ほぼ同じ流れで進む作業です。

向いている業務

定期レポートの取得や保存
期間や条件だけを変えて、毎週・毎月同じ画面からレポートを出す業務です。

ファイル整理や格納作業
ダウンロードしたファイルを決まった名前に変更し、指定フォルダに保存するような作業です。

社内申請や入力作業の下準備
経費申請、稟議、社内フォーム入力など、毎回似た項目を埋める業務にも向いています。

向いていない業務

一方で、判断基準が毎回変わる業務には向いていないと感じました。

たとえば、クレーム対応、返金判断、価格交渉、採用判断などです。

また、顧客情報、売上、原価、契約内容、個人情報などが多く表示される作業も慎重に扱う必要があります。

最初に試すなら、短くて、繰り返しが多く、失敗しても影響が小さい作業がよさそうです。

前月レポートの保存、公開前チェック、社内フォーム入力の下準備くらいから始めると、Record & Replayの良さが分かりやすいと思います。

使う前に気をつけたいこと

実際にRecord & Replayを試してみて、便利さと同じくらい大事だと感じたのが、録画する範囲の決め方です。

個人情報や機密情報が映る画面は避ける

Record & Replayでは、作業の流れをCodexに見せます。
そのため、録画中に個人情報や機密情報が映らないように注意が必要です。

顧客名、メールアドレス、売上、原価、契約情報、社内資料などが表示される画面は、できるだけ避けたほうが安心です。

必要であれば、ダミーデータを使う。
表示項目を減らす。
録画する前に不要な画面を閉じる。

このあたりは最初に整えておきたいポイントです。

ログイン情報はCodexに入力させない

ログインが必要なサービスを使う場合は、先に自分でログインしておくのが安心です。

たとえば、CrowdLogや社内システム、CMS、各種管理画面などを使う場合、CodexにアカウントIDやパスワードを渡して入力してもらうのは避けたいところです。

使い方としては、まず自分でブラウザを開き、対象サービスにログインしておきます。
そのうえで、Codexには「すでにブラウザで開いているページを使ってください」と伝えます。

この形なら、Codexにログイン情報を直接伝えずに、作業画面だけを使ってもらえます。

特に業務システムでは、ログイン情報だけでなく、二段階認証や社内権限が関係することもあります。最初からCodexに認証操作まで任せるのではなく、人がログインした後の画面で、限定された作業だけを見せるほうが安全です。

現在はMac限定だが、手順化した内容はWindowsユーザーにも共有できる

Record & Replayの録画機能は、現時点ではMacで使う前提で案内されています。

一方で、Codexアプリ自体はWindowsにも対応していて、Windows版でもSkillはサポートされています。

そのため、まずMacを使っているメンバーが作業フローを記録し、再利用できる手順として整える。そのあと、Windows端末を使っているメンバーが同じ手順を使う。

これは、実務ではかなり大きいポイントだと思いました。

コーポレート系業務やバックオフィス業務では、Windows端末を使っている人も多いはずです。録画はMacで行い、整えた手順をWindowsユーザーにも広げられるなら、チーム全体で使いやすくなります。

まとめ

Codex Record & Replayが広がると、業務自動化の進め方は少しずつ変わっていくと思います。

特に大きいのは、これまで人の頭の中に残りがちだった業務の暗黙知を、チームで再利用しやすくなることです。

慣れている人だけが知っていた確認順や、なんとなく毎回やっていた細かい作業が、少しずつ共有しやすい形になっていく。

そうなると、引き継ぎや教育の負担も軽くなります。

また、定型作業にかかっていた時間が減ることで、人はもっと判断や改善に時間を使いやすくなります。

レポートを作ること自体ではなく、数字を見て次に何を変えるか。
ファイルを保存することではなく、その情報をどう活用するか。
チェック作業に追われることではなく、ミスが起きにくい運用をどう作るか。

AIが業務の細かい手順を支えるようになると、現場の人の役割も少し変わっていくはずです。

単に作業をこなすだけでなく、AIに任せる部分を設計し、確認し、改善していく。

そうした動きが、これからの業務自動化ではより重要になりそうです。

小さく試して、小さく直して、少しずつチームの標準にしていく。

この積み重ねが、AI活用を現場に根づかせる一番現実的な進め方だと感じました。

参考文献（出典）

※本文の一部はChatGPTの支援を受けて作成し、筆者が加筆・修正しています。内容は筆者個人の見解であり、GDX株式会社の公式見解・声明を示すものではありません。情報は参考目的であり、公式発表・一次情報をご確認ください。