【初心者向け】ChatGPT/Codex、work/chat、サイドチャット/詳細、チャット機能の使い分け全まとめ

Last updated at 2026-09-10Posted at 2026-09-10

はじめに

コーディング未経験から、自分のアプリを作るためにCodexを使い始めて、しばらく経ちました。

その間にモデルは2世代進み、GPT-6を試すと、使い始めた頃とは使用感がかなり変わったと感じます。ChatGPTとCodexも1つのアプリにまとまり、使える機能が増えました。

今回は、今のアプリを初心者がどう使えばよいか、ChatGPTとCodexの選び方から、追加された機能の用途まで整理します。

機能が多くて複雑に感じるかもしれませんが、まずは次の5つを覚えておけば、基本的な使い分けが分かります。

（端末がデスクトップ前提）

質問・相談する → Web版/アプリのChatGPT Chat
スライド・提案書・報告書を作る → Web版/アプリのChatGPT Work
コードを書く・修正・テスト → Codex
作業に関してわからない言葉や状況 → Codexー「詳細を確認」
実行中の作業を止めずに質問・整理する → Codexーサイドチャット

1. ChatGPTとCodexを作業内容と利用環境で選ぶ

最初に、ChatGPTとCodexのどちらを使うかを選びます。デスクトップアプリでは、製品選択からChatGPTとCodexを切り替えられます。公式の比較

製品	用途	選ぶ理由
ChatGPT	質問、スライド・提案書・報告書の作成	Chatで相談し、Workで資料収集とファイル作成を進められる
Codex	アプリ開発、不具合修正、ファイル整理	コードやファイルを編集し、テストや実行結果を確認できる

次に、どこで使うかを選びます。この記事では、次の名前を使い分けます。

本文での表記	開く場所	作業対象
Web版ChatGPT	ブラウザで開くChatGPT	ChatGPTプロジェクト、アップロードした資料、接続済みの情報
デスクトップアプリのChatGPT	PCへインストールしたChatGPTアプリ	ChatとWork、ChatGPTプロジェクト
デスクトップアプリのCodex	ChatGPTアプリでCodexへ切り替える	PC上のローカルプロジェクトやWorktree
Codex Cloud	Webブラウザ、またはデスクトップアプリで実行場所にCloudを選ぶ	接続したリポジトリを展開したクラウド環境

「Web版Codex」という名前ではなく、この記事では公式表記に合わせて「Codex Cloud」と書きます。Codex Cloudはアプリをインストールしなくても利用できますが、PC内のフォルダを直接開く機能ではありません。リポジトリをクラウド上のコンテナへ展開し、コードの編集とテストを行います。公式Codex Cloud

Web版ChatGPTとデスクトップアプリのCodexを選ぶ

Web版ChatGPTはブラウザで相談や資料作成を始められます。PCにある元ファイルを直接修正し、手元の開発環境でテストする場合は、デスクトップアプリのCodexでローカルプロジェクトを開きます。

用途	Web版ChatGPTでの進め方	デスクトップアプリのCodexを選ぶ場合
質問、公式資料の調査	Chatへ質問やURLを渡す	対象プロジェクトのファイルも調べて回答してほしい
記事作成、ログの分析	資料を添付し、結果をダウンロードする	PCにある元の記事やログを直接読み、ファイルを更新してほしい
コード修正とテスト	コードやログを添付し、修正案を手元で反映する	対象フォルダを直接修正し、同じ環境でテストしてほしい
開発中の画面確認	スクリーンショットとコードを渡す	ローカル画面、コード、実行結果を続けて確認してほしい

元ファイルの反映とテスト結果の貼り付けを減らす

私が手元のアプリを継続して開発するときにCodexを選ぶ理由は、次の作業を一つのローカルプロジェクト内で続けられるためです。

続けて扱える内容	減らせる操作
PCにある元ファイルを直接修正する	修正版をダウンロードし、元ファイルへ貼り直す
同じ開発環境でテストを実行する	テスト結果やエラーログをコピーして、次の質問へ貼り付ける
同じタスクの会話と実行結果を読み返す	直前までに試した方法や失敗の経緯を毎回説明する
`AGENTS.md`からプロジェクトのルールを読む	使用するツール、確認方法、変更してはいけないファイルなどを毎回伝える

同じタスクを続けている間は、会話、変更したファイル、テスト結果、失敗した方法を踏まえて次の修正を頼めます。例えばテストに失敗した後は、ログを自分で貼り付け直さなくても、「原因を直して、もう一度テストして」と続けられます。公式Projects and chats

AGENTS.mdには、プロジェクトで毎回守ってほしいルールを書けます。Codexは作業開始時にこのファイルを読み込むため、新しいタスクでも同じルールで始められます。公式AGENTS.md

新しいタスクへ切り替えたときに、以前の会話や失敗ログがすべて自動で渡るわけではありません。後から必要になる仕様、決定理由、過去の失敗は、README、仕様書、作業メモなどのファイルに残しておくと、新しいタスクからも確認できます。

Codexには過去の作業から役立つ内容を引き継ぐローカルメモリもありますが、初期状態では無効です。必ず守るルールはAGENTS.md、残したい経緯はプロジェクト内の文書に書く方が確実です。公式メモリ

段階	使う機能	作業
1	ChatGPTのChat	利用者、目的、必要な機能を相談する
2	ChatGPTからCodexへの引き継ぎ	決まった仕様をCodexへ渡す
3	Codex	コードを作成し、動作確認とテストを行う

状況	おすすめ	相談する内容
新しいアプリの構想を考える	ChatGPTのChat	利用者、目的、必要な機能、画面構成
決めた仕様を実装する	Codex	ファイル構成、コード作成、テスト
既存アプリの機能追加や不具合を相談する	対象プロジェクトのCodex	現在のコードを確認した変更方法

順番	操作
1	ChatGPTのChatで、作る目的や必要な機能を相談する
2	アプリをCodexへ切り替え、対象のローカルプロジェクトを開く
3	Codex側の`New chat`から既存のChatGPT会話を開き、Codexの新しいタスクへ追加する
4	追加した内容を確認してもらい、コード作成とテストを頼む

2. Web版・デスクトップアプリのChatGPTでChatとWorkを選ぶ

Web版ChatGPTとデスクトップアプリのChatGPTで新しいチャットを開くと、ChatとWorkの2つのモードがあります。違いを知っておくと、依頼内容に合わせて使い分けられます。公式Quickstart

Chatでも調査や資料分析ができ、「表にして」「Excelにして」と頼めます。Workは、作成できるファイルの種類より、選べるモデルと推論強度、作業の進め方に違いがあります。

項目	Chat	Work
用途	質問、相談、調査、資料分析を会話しながら進める	調査や資料分析を含む複数の作業を任せ、成果物を作る
モデルと推論	Instantなど、ChatGPTの会話向け設定で使う	プランで利用できるAstra、Sol、Terra、Lunaなどのモデルと推論強度を選ぶ
ファイル作成	表、文章、Excelなどを会話の回答として作る	資料収集、分析、構成、作成、確認を続けて行い、ファイルを仕上げる
依頼例	このPDFを読んで、改善点を表にして	このPDFとWeb情報を比較し、数値を確認して提案書を作って
進め方	回答を確認し、次の質問や修正を頼む	必要な情報を集め、ツールを使い、完成したファイルまで仕上げる
確認対象	回答、要約、比較結果、アドバイス	文書、スライド、表などの完成した成果物

複数の資料、判断、確認が必要な成果物では、WorkでAstraやSolを選び、推論強度を上げることで、計画や分析に多くの処理を使えます。推論強度に応じて処理時間とTokenの使用量も増えます。公式Use ChatGPT・公式Models

Chatで質問・相談する例

分からない用語を説明してもらう
文章を短くする・言い換える
アイデアを出す・選択肢を比較する

Workで作る成果物の例

スライド・プレゼン資料を作る
提案書・企画書を作る
不具合報告書・調査報告書を作る
マニュアル・手順書を作る
記事・告知文を作る
議事録・要約を作る
集計表・グラフを作る

ChatとWorkを同じプロジェクトで管理する

ChatGPTのプロジェクトには、ChatとWorkの両方のチャットを保存できます。アップロードしたファイル、プロジェクトの指示、接続済みの資料を共有し、相談はChat、成果物の作成はWorkに分けて管理できます。公式Projects and chats

ChatからWorkへ切り替える目安

次のどれかに当てはまる場合は、Workへ切り替えるのがおすすめです。

Chatで進めやすい作業	Workへ切り替える作業
1つの質問に答えてもらう	複数の資料やWeb情報を比較する
1つの資料を要約し、意見を聞く	調査、分析、構成、作成、確認を続けて行う
回答を見ながら自分で次の指示を出す	情報源や数値を確認してからまとめる
簡単な表やExcelを1回の指示で作る	複数シート、数式、グラフを作り、元資料との確認まで行う

迷った時は、会話ごとに自分で確認して進めるならChat、モデルと推論強度を選び、複数工程をまとめて任せるならWorkと考えると選びやすくなります。

3. デスクトップアプリのCodexで「詳細を確認」「Quick chat」「サイドチャット」を使う

通常のチャットで依頼する作業の例

コードを読む・仕組みを調べる
アプリやWebサイトを開発する
不具合を調べて修正する
テスト・コードの点検をする
開発環境を整える・運用作業を自動化する
ファイルを整理・一括編集する
PC上のアプリを操作する（Computer Use）
ブラウザで調査・入力・動作確認をする（Browser Use）

例: 「このフォルダのファイル名を日付と資料名にそろえて」と依頼し、結果を見て追加の変更を頼みます。

Computer UseとBrowser Useは、対応ツールの接続・設定が必要です。ChatGPT Workでも利用できます。公式Use ChatGPT

「詳細を確認」で実行した作業やエラーを見る

確認対象	確認内容
ファイル整理	名前の変更で何を実行したか、エラーが出たか
アプリの動作確認	テストが成功したか、どこで失敗したか

「詳細を確認」は「Quick chat」に属しています。
ポップアップしたチャット欄のサイズは自由に表示できますが、画面の上で表示されるため、ノートパソコンだとすこし窮屈です。
確認し終わったら、右上の「‐」で窓口を閉じて、再度確認が必要な場合は、下文の「Quick chat」を呼び出して、チャット履歴を確認することができます。

Quick chatから既存のChatGPT会話を開く

操作	用途
Codexの `New chat` から `Quick chat` を選ぶ	ChatGPTの会話へアクセスする

質問例:

「APIって何？」と用語を聞く
「この説明を3行にして」と文章を直す
「アプリ名を5つ考えて」と相談する

Quick chatは利用可能な場合に表示されます。公式Use ChatGPT

サイドチャットで通常チャットを止めずに確認・整理する

サイドチャットは、開いているCodexの通常チャットに付いている別のチャットです。通常チャットと同じプロジェクトや作業状況を踏まえて質問でき、実行中の作業を中断せずに確認や整理を進められます。

操作	できること
サイドチャットを開く	現在の進捗、エラー、これまでの判断について質問する
通常チャットの文章を選択してサイドチャットを開く	選択した説明や判断だけを指定して、調査やレビューを頼む
サイドチャットで結論を出す	必要な判断や修正案を通常チャットへ伝えて、作業に反映してもらう

質問例:

「今どこまで終わっていて、次に何をする予定？」
「選択した判断に、足りない確認がないかレビューして」
「このエラーの原因と、実行中の対応を整理して」
「ここまでの進捗を、今日の報告文にまとめて」
「この修正案を通常チャットに伝えて、作業へ反映して」

私は、通常チャットの判断に少し不安を感じた時、サイドチャットでもう一度レビューしてもらっています。同じモデルでも、別の方法や足りない確認がかなり高い確率で提案されるためです。

また、通常チャットの実行に影響を与えず、進捗やトラブルの履歴を整理できます。私は毎日の作業報告を作る時にもサイドチャットを使うことで、短時間で進捗と作業予定を一括に確認しています。

おまけ. GPT-6 Astraの推論強度と利用量

私の環境では、2026年9月9日に新しいモデルのGPT-6 Astraが追加されました。

使ってみて一番気になったのは、クレジットの減りの速さです。開発作業を繰り返していると、1日でProのクレジットを使い切ることもありました。そこで、毎回Astraを選ぶのではなく、作業に合わせてモデルと推論強度を切り替えています。公式更新情報

推論強度は作業内容に合わせて比較する

公式の移行方針は、従来のnone / minimalからはlow、それ以外は現在の推論強度を維持して比較することです。公式Model guidance

以下は、公式仕様を基にした開始値の提案です。

用途	試す設定
ページ要約、対象が決まった小さい修正	low
普段の実装、複数資料の比較	medium
原因不明の不具合、複数ファイルにまたがる設計	high
highで解決しない複雑な問題	xhigh / max

Token数と利用枠は別に確認する

Tokenはモデルが処理する情報量です。契約内の利用枠は、モデル、会話履歴、推論、ツール、キャッシュなどを含めて決まります。WorkとCodexは利用枠を共有します。公式Pricing

2026年9月9日時点のローカル利用の目安です。単位は5時間あたりのメッセージ数で、実際の利用量は作業内容によって変わります。Proには利用枠がPlusの5倍・20倍の区分があります。

モデル	Plus	Pro 5x	Pro 20x
GPT-6 Astra	5〜45	25〜225	100〜900
GPT-5.6 Sol	10〜100	50〜500	200〜2,000
GPT-5.6 Terra	25〜200	125〜1,000	500〜4,000
GPT-5.6 Luna	250〜2,000	1,250〜10,000	5,000〜40,000

週間上限が適用される場合もあります。現在の残量とリセット時刻はUsage画面で確認します。公式Pricing

API料金の項目	料金・条件
入力	$10 / 100万Token
キャッシュ済み入力	$1 / 100万Token
出力	$50 / 100万Token
入力が272,000 Token超	リクエスト全体の入力・キャッシュ料金が2倍、出力料金が1.5倍

公式モデル仕様

OpenAIは、一部の評価で出力Tokenを減らしながら結果を改善したと説明しています。自分の作業では、同じ依頼で結果・時間・利用量を比較して判断します。公式Model guidance

私が今試しているモデルの使い分け

現在は、GPT-6 Astraを承認内容の確認、レビュー、提案の判断など、作業全体を監督する役にしています。実際の作業はサブエージェントへ分け、GPT-5.6 Lunaのmaxで進めています。

Astraにすべての作業を任せず、重要な判断に絞って使うことで、クレジットの消費を抑えています。それでも、1〜2時間ほど開発を続けると、Proの残量が約10％減りました。性能は高いものの、Proでも長時間の開発に使い続けるには厳しいと感じています。

今のところ、私のアカウントには使えるリセット枠が残っています。その分がある間は、この役割分担でGPT-6 Astraを試し続ける予定です。

まとめ

用途ごとのおすすめは次の通りです。

用途	おすすめの機能
質問、相談	Web版またはデスクトップアプリのChatGPT Chat
スライド・提案書・報告書を作る	Web版またはデスクトップアプリのChatGPT Work
PCのプロジェクトを開発・修正する	デスクトップアプリのCodex
接続したリポジトリをクラウドで修正する	Codex Cloud
実行中のCodexを止めずに確認・整理する	デスクトップアプリのCodexにあるサイドチャット

GPT-6 Astraは、短い修正ならlow、普段の実装ならmediumから比較します。使用量はUsage画面で確認します。

参考資料

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