おなじみChatGPTをつくっているOpenAI。 その中の人たちが、毎日どうやってAIを使っているのか。
先に言っておくと、想像するような、魔法みたいなプロンプト術は出てきません。
「通勤中に、声で相談する」 「メニューを写真に撮って聞く」
拍子抜けするくらい、地味です。
でも、その地味な習慣を、誰よりも早く始めているだけでした。 芯はひとつ。
「生活と仕事の面倒を、こまめにAIに預ける」
今日からマネできる使い方を、5つに絞って紹介します。
ただし、5つ目だけ、ちょっと毛色が変わります。 そこがいま、OpenAIの社内で起きているいちばん大きな変化に、まっすぐ繋がっています。
はじめまして、tatsukiと申します。 中小企業向けにAIの活用サポートをしていて、ClaudeやCodexの業務導入を手伝っています。 僕自身も、Claude Codeを1日中走らせている一人です。
「AIは触ってるけど、いまいち仕事が変わった気がしない」 そこで止まっている人を見ると、いつも思います。
機能じゃなくて、預け方なんです。
エンジニアじゃなくても持ち帰れます。 むしろ、後半が本番です。
▼記事の最後にAIをフル活用するための特典を7つご用意しています。
【活用術①】声で「壁打ち」する

ChatGPT責任者のニック・ターリーは、朝の移動中に音声モード(スマホのアプリで、声で会話できる機能)で話しかけるそうです。
https://x.com/OpenAI/status/2075310019185389913
ただし、答えをもらうためじゃない。 頭の中でごちゃごちゃしている考えを、声に出して整理するためです。
相手は反論もしないし、急かしもしません。 だから「今日の会議、何を一番伝えたいんだっけ」が、一人でぶつぶつ言うより早くまとまる。
僕はこれを「壁打ち」と呼んでいます。 5つの中で、いちばんマネしやすい入口です。
今日できる1アクション。 通勤の10分、音声モードに「今日やること、声に出して整理させて」と話しかけてみる。
✗ 答えをもらうために使う
◯ 自分の考えを、声に出して外に吐き出すために使う
【活用術②】記憶に「前提」を仕込む

ChatGPTには「記憶」(過去に伝えた前提を覚えておいてくれる機能)があります。 覚えておいてほしいことは、自分から一度だけ、全部伝えておく。
たとえば、最初にこれを一度打つだけです。
「私は中小企業向けにAI導入の支援をしています。返信は敬語で、要点から先に。以後これを前提に話してください」
これで、次からの会話が全部“自分仕様”で走ります。 毎回、自分の立場や好みを説明し直す手間が消えます。
同じことは「自分用GPT」(よく使う指示をあらかじめ仕込んでおける、自分専用のChatGPT。数秒で作れます)でもできます。 繰り返す作業ほど、一度“型”にしておくと速い。
✗ 毎回、自分の前提を一から説明する
◯ 仕事・立場・文章の好みを一度だけ教えて、あとの会話を全部自分仕様にする
【活用術③】迷う場面を「写真で丸投げ」する

元サイエンスコミュニケーション担当のアンドリュー・メインは、レストランでメニューを写真に撮って「この中で自分に合うのはどれ」と聞くそうです。
悩む時間を、まるごと省いている。
これは食事に限りません。 説明書、契約書、見慣れない表。 読むのが面倒で先送りにしているものほど、効きます。
✗ 読むのがだるくて、後回しにする
◯ とりあえず写真を撮って「これ、どれが自分向き?」と聞く
【活用術④】初対面の「下ごしらえ」をさせる

チーフリサーチオフィサー(研究部門のトップ)のマーク・チェンは、初めて会う人の経歴などをChatGPTに渡して、会話の切り口や共通点の候補を出させるそうです。
話す内容を丸投げするんじゃない。 あくまで、準備の底上げです。
初対面で沈黙が怖い人ほど、この「話の種を3つだけ持っておく」やり方は効きます。 営業でも、面談でも、副業の打ち合わせでも同じです。
✗ 手ぶらで会って、沈黙に耐える
◯ 相手の経歴を渡して「共通の話題を3つ」だけ用意して臨む
ちなみに、CEOのサム・アルトマンでさえ、受信トレイの整理や書類のスキャン、子育ての相談にまで使っているそうです。 専門家の代わりじゃなく、「もう一人、相談できる相手」として。
ここまでが①〜④。 相談と、下ごしらえ。
5つ目だけ、少し毛色が変わります。
【活用術⑤】「実行そのもの」を預ける

①〜④は、相談したり、下ごしらえを頼んだりする使い方でした。 5つ目は、作業そのものを丸ごと任せる、という話です。
これが、いまOpenAIの社内でいちばん大きく効いている使い方です。
意外かもしれませんが、社内のAIの主役は、もうChatGPTじゃありません。
1年前まで、社内のAIといえばほぼChatGPT。 それがいまは、社員の約98%が「Codex」という作業を任せられるAIエージェントを使っています。 そして社内でAIが生み出すものの大半、99.8%がCodex経由だそうです。
正直に言うと、この98%は社員の自己申告ベースの数字です。 そこは差し引いて読んだほうがいい。 ただ、出力の99.8%という利用実態のほうは、方向性としては固いはずです。
しかも、エンジニアだけの話じゃありません。 法務・経理・採用といった部署でも、主要な道具になっている。
事務系の社員がCodexでこなす仕事。 その4分の1以上が、これまでエンジニアに頼むしかなかったコード寄りの作業だそうです。
じゃあ中の人は、どう「預けて」いるのか。 非エンジニアでも盗める流儀が、3つあります。
(1)実行者から、方向を決める人に回る
彼らはもう、細かい手作業を自分でやりません。 開発の過程で人間が直接コードを書くことはゼロ。 それが「手書きのコードは0行」というチームの核だそうです。 (開発チームの詳細:https://openai.com/index/harness-engineering/)
(2)「前提の置き場所」を先に作る
毎回いちいち、長い指示は書きません。 AGENTS.md(エージェント用の指示書。役割やルールをまとめた1枚の目次ファイル)を用意して、AIに毎回そこを読ませる。
中身は、たとえばこんな数行で十分です。
AGENTS.md の中身(例) ・役割:中小企業向けのAI活用サポート ・守ること:専門用語は日本語で補足。断定せず一次ソースを添える ・口調:ですます調。煽らない
彼らの言葉だと「全部が重要だと言うと、何も重要じゃなくなる」。 だから分厚い辞書じゃなく、100行くらいの“地図”で十分だ、と。
(3)小さく、速く、たくさん回す
Codexチームは、3〜7人の少人数です。 それで5か月に、約1,500件の変更を出している。
秘訣は「完璧を一発で狙わず、小さく出して直しは後で」。 待つコストのほうが、直すコストより高い、という割り切りです。
エンジニアじゃなくても、今日これは試せます。 ChatGPTに、指示ではなくゴールだけ渡してみる。
「この作業を全部やって。手順は任せる。詰まったら聞いて」
やり方を細かく教えるより、ゴールと「詰まったら聞いて」の一言。 これだけで、“やってもらう”側に回れます。
✗ 自分で一行ずつ手を動かす
◯ ゴールと守ってほしいルールを言葉にして、実行そのものを預ける
【この5つを、1行に畳む】
芯を1行にすると、こうです。

相談して、書かせて、任せる。
①〜④で「相談」と「下ごしらえ」、⑤で「実行」まで。 この順番で“預ける量”を増やすほど、成果が積み上がります。
これは感覚論じゃありません。 別の全ユーザー調査(『How People Use ChatGPT』約7億人が対象)でも、ChatGPTの会話の約半分(49%)が「相談」、次が「作業」(40%)、仕事の中では「書くこと」が最も多いと報告されています。 (調査:https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/)
彼らがやっているのは、結局これだけでした。
【まとめ】
・特別な才能じゃない。彼らは「面倒を、こまめにAIに預ける」を早く始めただけ
・①〜④の相談・下ごしらえから、⑤の“実行を預ける”まで。預ける量を増やすほど差がつく
・順番はいつも同じ。相談して、書かせて、任せる
ビフォーアフターは、たぶんこれだけです。
AIに単発の質問をして終わる自分から、 面倒ごとを先にAIへ預ける自分へ。
読んで「へえ」で終わると、明日もいつも通り、単発の質問をして終わります。 多くの人は、そうします。
今日、通勤の10分で「壁打ち」を1回だけやってみるか。 今日も、いつも通りか。
分かれ目は、たぶんそこです。
一気に全部はやらなくていい。 まず①の「壁打ち」から、始めてみませんか。
ここまで読んで「実際に手を動かしてみたい」と思った人へ。
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これで受け取れます。
一緒に、AI時代を武器を持ってサバイブしましょう。 この記事が役に立ったら、引用で感想をいただければ全てリポストします!





