概要
AIを中心とした、バナー広告の運用フローを考えていました。
最初に落ち着いたのは、ChatGPTとCodexを使い分けながらそれぞれの残り使用量を使い切らないようにする運用だったのですが、使い分けによる手間も生まれていました。
そこで、使い分けの手間を減らすためにいくつかの工夫を試してみたのですが、うまくいかなかった記録ばかりが増えてしまいました。
同じ回り道をする人が少しでも減ればと思い、記事にしました。
対象読者
- ChatGPT Plusプランで残り使用量がすぐ少なくなる状況に悩んでおり、回避するための方法を探している人
- ChatGPTとCodexを併用して運用している/運用を検討している人
最初にまとめ
Codexだけで生成から登録までを完結させようとしましたが、生成のたびに多くのトークンを消費し残り使用量をすぐ使い切ってしまうため断念しました。
ChatGPTでの生成とCodexでの登録を分担する運用やComputer Useでの自動操作、アプリ統合後のChatGPT Chatの活用も試しましたが、いずれも手間や制約が残り決め手にはなりませんでした。
最終的にはOpenAI Image APIへの切り替えで、生成から登録までを一本化できました。
この記事に書いてあるうまくいかなったアプローチを把握しておくと、多少効率良く進められるかもしれません。
環境
2026年8月時点のChatGPT（Plusプラン）とCodexの機能や利用制限をもとにしています。
AIツールは変化が速いため、記事の内容は執筆時点の挙動として注意してください。
本題
生成・評価・入稿・分析をCodexで完結させたかった
バナー広告は1つ1つの画像の品質も重要ですが、それと同じくらい、たくさんのバリエーションを検証することも重要です。
そのため、AIを使って今より多くの種類を今より速く作れるような、新たな制作フロー1を模索していました。
エージェントAIをインターフェースとして、できるだけ人手を介さずにループを回すための検証をしていた段階です。
もともとはClaudeを使っていたチームでしたが、画像生成の必要があるということで、新たにCodexを使い始めました。
できるなら1つのツールで完結した方が都合が良いので、Codexだけで完結するフローを考えることにしました。
なお、このとき利用していたChatGPTはPlusプランです。
Proプランも検討しましたが、まだ検証中ということで一旦Plusプランを使っていました。
そもそもの話、Proプランであればこの記事に記載の事象が問題にならないかもしれません。
しかし、それぞれの事情でPlusプランを使用している人もいますから、その人たちを対象にしている記事だとご理解ください。
Codexに画像生成まで任せるのは現実的ではなかった
機能でいえばCodexですべての作業が完結するのですが、以下の理由で画像生成を任せるのをやめました。
- トークン消費が激しくて生成できる枚数に限りがある
- 期待通りの出力を得るのに手間がかかる
- 1枚の生成に時間がかかる
Codexで画像を生成すると、コードの変更などと比べて多くのトークンを消費します。
今回私が試していた条件でいえば、1枚生成すると残り使用量のうち10%ほどを使ってしまいました。
それだけ消費してしまうと、複数パターンの検証や細かい調整を重ねるには無理があります。
また、同じプロンプトと素材を渡しても、ChatGPTとCodexでは出力に結構違いがありました。
ChatGPTは特別な指示をしなくてもそれらしいグラフィックを得られたのですが、Codexは「文字通りの解釈」という雰囲気なのと、テキストを後からコードで合成しようとするため、1枚のグラフィックとしての統一感がなくなりがちでした。
それ自体は悪いわけではありませんし、スキルを作り込めば良いだけなのですが、業務フロー全体を考えている中ではChatGPTの「それらしい」出力がありがたかったのが本音です。
生成時間についても、ChatGPTでの生成は1, 2分で済むのが、Codexだと10分近くかかっていました。
ChatGPTで生成しCodexで登録することにしたが、手間がかかった
そこで、画像生成はChatGPT、生成された画像の登録や分析はCodex、という分担にしてみました。
ChatGPTとCodexは、トークンを消費すると減っていく残り使用量がそれぞれ別枠になっているのと、ChatGPT上での画像生成はPlusプランでもそれなりにたくさん実行できるので、使える残り使用量を結果的に増やすことができました。
ただ、ChatGPTへの指示は毎回プロンプトを打ち込んだり参照画像を渡す必要があり「AIでの制作」に期待するほどの効率化にはなりませんでした。
更にChatGPTとCodexとでコンテキストが分離してしまっていて、地味に手間がかかる場面が発生してしまいました。
Computer UseでChatGPTを自動操作するも、消費量は変わらなかった
手間を減らすための手段としてCodexからComputer UseでChatGPTを動かす方法を試してみましたが、期待したような効果は得られませんでした。
動かすこと自体はできましたが、Codexで画像生成をするときと同じくらいのトークン消費でしたし、作業スピードも遅かったです。
Codexにすべてのコンテキストを集められるという点では進歩しましたが、それでもまだChatGPTで画像生成→後からCodexで登録/分析というフローの方が、総合的にはマシに思えました。
アプリ統合を機にChatGPT Chatへの統一を狙ったが、上手くいかなかった
2026年7月9日に、ChatGPTとCodexが統合されるというリリースノートが出ました。
このとき考えたのは「ChatGPTとしてプロジェクトを開けば、現在の煩雑な手順を踏まなくて良いのではないか？」というものでした。
ChatGPTにプロジェクトスコープなスキルと画像ファイルを渡すようにして、生成から登録、評価、分析などを一本化できるのではという仮説です。
しかしこれもうまくいきませんでした。
たしかにChatGPTとCodexは統合されたのですが、ローカルプロジェクトを扱えるのはChatGPT Workであり、ChatGPT Chatはできなかったのです。
そして、ChatGPT Workで画像生成をしてもトークンの消費は激しいままで、なおかつ生成品質もCodex寄りでした。
一本化をあきらめ、OpenAI Image APIに切り替えた
色々と検証しましたが、使い分けの手間を解消するために品質を落とすか、使い分けを許容するかというトレードオフに持ち込むのは嫌でした。
最終的には、OpenAIのAPI経由で画像を生成することにして、なおかつ画像生成用のスキルに詳細な指示（求める品質や判断基準など）を入れました。
これによりChatGPTのライセンス自体不要になり、もともとチームが使っていたClaudeだけをインターフェースにして業務フローを回せています。
楽な方法で解消しようとした結果、全然うまくいかなかった経験値ばかり溜まってしまいましたが、当初の目論見は達成できて良かったです。
まとめ
Codexだけで生成から登録までを完結させる案は、1回の生成で多くのトークンを消費し残り使用量の10%ほどを使ってしまうため、複数パターンの検証を重ねる運用には向きませんでした。
ChatGPTでの生成とCodexでの登録を分担する運用に切り替えると、残り使用量の枠を実質的に増やせましたが、ChatGPTとCodexとでコンテキストが分離しているため、参照情報を毎回渡し直す手間が残りました。
CodexからComputer UseでChatGPTを操作する方法も試しましたが、トークン消費量は変わらず、作業スピードも遅いままでした。
ChatGPTとCodexのアプリ統合を機に、ChatGPT Chatでローカルプロジェクトを扱えないか検証しましたが、ローカルプロジェクトを扱えるのはChatGPT Workだけで、生成品質もCodexに近いものにとどまりました。
最終的には、これらの使い分け自体をやめてOpenAI Image APIから直接画像を生成する方法に切り替え、生成用のスキルに詳細な指示を組み込むことで、Claudeだけをインターフェースにした運用に落ち着きました。
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「制作フロー」という表現にしたのは、単にバナー広告用の画像を生成して終わりではなく、生成したバナー広告の評価や広告管理画面への入稿、パフォーマンスの分析など、バナー広告に関連する仕事全体をAI中心で考えよう、という目論見があったからです。 ↩