AIがいちばん伸びたのは、エンジニアやない部署でした｜法務108倍、エンジニア5倍

「他所の会社は、AIをどれくらい使うてるんやろ」「うちの使い方、遅れてるんちゃうか」。そう思うたことがある人は多いはずや。OpenAIが2026年8月12日、企業のAI活用データを公開しました。1,000万件を超えるメッセージを分析した結果で分かったんは、伸びてるのはエンジニアやのうて法務や営業やったこと、そして差をつけたもんが何かということまで、はっきり出とる。

結論：伸びてるのは、エンジニアやない部署です

先に数字を出す。OpenAIは、2026年1月から6月までのデータをもとに、2月以降でCodexを使う人が職種別にどれだけ増えたかを公開しました。

職種	2月以降の伸び
法務	108倍
営業	41倍
採用	41倍
マーケティング	26倍
エンジニアリング	5倍

Codexは、コードを書くための道具としてエンジニアの間で知られてきた。せやのに、この5つの職種の中でいちばん伸びてへんのがエンジニアリングや。いちばん伸びたんは法務で108倍。AIをいちばん増やしたのは、エンジニアやない部署やった。

この記事は、その理由と、差をつけたもんの正体、そして自分の会社でも今日から真似できるやり方までを、順番に届ける。

この記事で分かること

• OpenAIが公開した実データで、職種別にAI活用がどれだけ伸びたか
• 利用が多い企業と少ない企業を分けたのは何か
• 「スキル」という機能が、その差の中心にあること
• スキルを自分で書かんと、AIに作ってもらう具体的なやり方

何のデータなんか

このデータのもとになっとるのは、OpenAIが2026年8月12日に公開したレポート「From assistance to execution: How enterprises put AI to work」です。データページ「Enterprise Signals」と、ワーキングペーパー「How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT」もあわせて公開されました。

対象はOpenAIのエンタープライズ顧客で、米国の上場企業も含まれています。2026年1月から6月までの、1,000万件を超えるメッセージを、集計・匿名化したうえで自動分類して分析した結果です。個々のやり取りの中身を人が読んで判断したわけやなく、「どの職種の人が」「どの機能を」「週に何回」使ったかという利用パターンを、機械的に集計しとる。つまりこの記事で紹介する数字は、感想やアンケートやなく、実際の利用ログに基づく実データや。

「エンタープライズ顧客の話やから、自分の会社とは関係ない」と思う人もおるやろう。データを取っている相手が大企業なのは事実です。せやけど、このデータが示しとるのは、会社の規模でも業種でもない。毎回の説明を、置き場所のある形にしたかどうかという一点や。これは規模に関係なく、どの会社にも当てはまる。むしろ、社内のルールが固まってへん小さな会社のほうが、この後の章で紹介するやり方は取り入れやすい。この後の章で、その中身を見ていく。

法務が108倍、エンジニアが5倍

もう一度、職種別の伸びを見てみる。

職種	2月以降の伸び
法務	108倍
営業	41倍
採用	41倍
マーケティング	26倍
エンジニアリング	5倍

法務の108倍という数字は、営業や採用の41倍と比べても、ひとつだけ桁が違います。それに対してエンジニアリングは5倍。Codexというツールの成り立ちを考えると、この順番は意外に見える。

Codexは、コードを書いたり直したりするために作られたツールとして広まりました。実際、エンジニアリング部門は元から利用が多く、2月の時点ですでにある程度使われていました。せやから「5倍」という伸び方は、低い水準から急に増えたわけやなく、すでに使こてる人たちの中でさらに増えたという意味になる。それでも、法務や営業のような「元から利用が少なかった部署」が、短期間でここまで追いついてきたという事実は変わらへん。Codexがエンジニア専用の道具やなくなってきとる、ということを、この数字は示しとる。

なんで法務が108倍になるんか

法務の仕事は、契約書を読み合わせたり、条項を比較したり、過去の案件と突き合わせたりする作業が多い。似たような文章を大量に見比べて、違いを見つけるという仕事です。

**「文章を大量に突き合わせる仕事」は、AIと相性がええ。**契約書のひな形と実際の契約書を並べて差分を確認する、過去の類似案件を検索して参照するといった作業は、AIが得意とするところとそのまま重なります。

これは法務に限った話やない。就業規則と実際の運用がずれてへんかを確認する、複数の見積書を並べて条件の違いを洗い出す、過去のメールのやり取りから合意事項を拾い直す。こういう「読み比べる仕事」は、業種を問わずどこの会社にもあります。エンジニアリングがAIとの相性で劣っとるわけやない。法務の仕事の中に、AIがハマりやすい作業が元から多かったというだけの話や。自分の会社の中に、似たような「突き合わせる仕事」がないか、この章を読みながら思い出してみてほしい。

若手のほうが、上より使ってます

利用が多いのは若手で、役職が上がるほど利用は下がります。導入から6か月後の時点で、若手は経営幹部より週に13メッセージ多く送っていました。

新しい道具は、いちばん現場に近い人が先に使い倒す。これは珍しいことやない。せやけど、この数字が示しとるのは、AI活用が「経営判断」だけの話やないということです。現場の1人ひとりが、日々の作業の中でどう使うかが、会社全体の数字を動かしとる。

経営幹部がAIの導入を決めても、実際に手を動かして使う場面が多いのは若手のほうです。会社としてAI活用を進めたいなら、上から方針を下ろすだけやなく、現場でよう使こてる人のやり方を拾い上げて、周りに広げるほうが早い。次の章で出てくる「スキル」も、元をたどれば現場の誰かが毎日やっとる作業の中から生まれるもんです。

差は5か月で、2.6倍から8.3倍に開いた

利用量の上位10%を「フロンティア企業」、中央の10%(45〜55パーセンタイル)を「一般企業」として比べると、利用者1人あたりのアウトプットトークンの差は、1月時点で2.6倍でした。それが6月には8.3倍まで開いています。5か月で3倍に開いたことになる。

数字だけ見ると差は開く一方に見える。せやけど、この後の章で、その差を生んどるもんの正体がはっきり分かる。差がついとる理由さえ分かれば、埋め方も見えてくる。

で、差をつけたんは何やったか｜スキル19%対3%

フロンティア企業と一般企業を分けたのは何か。OpenAIは、週次の利用率を機能別に比較しています。

機能	フロンティア企業	一般企業	開き
プラグイン	21%	9%	約2.3倍
スキル	19%	3%	約6.3倍

プラグインの開きが約2.3倍なのに対して、**スキルの開きは約6.3倍。**予算の差でも、エンジニアの人数の差でもない。いちばん開いとるのは「スキル」の利用率です。

スキルというのは、特定の作業の進め方をAIに伝える、再利用できる手順書のようなものです。指示や例、必要ならコードも含められます。毎回ゼロから説明しとった作業を、1回書いて置いておけば、次からはそれを呼び出すだけで済む。

参考までに、OpenAI社内では従業員の95%がプラグインを週次で使っています。プラグインという機能自体は、もう特別なもんやない。せやのに、スキルの利用率だけ一般企業とここまで差がついとるのは、「作る」という一歩を、まだ多くの会社が踏み出してへんからやろう。

プラグインは、外部のサービスとつなぐための機能で、使うかどうかは「導入するかしないか」の判断で決まります。それに対してスキルは、自分の会社のやり方を自分で書いて用意するものです。誰かが作ってくれるのを待つんやなく、自分で最初の1つを作らなあかん。この「自分で作る」という一歩があるかないかが、19%と3%という数字の差になって出ています。

スキルって、自分で書かんでええんです

ここまで読んで、「スキルを作るのは難しそう」と感じた人がおるはずや。その感覚こそが、差をつけとる正体やと、わしは思う。

OpenAIの公式ヘルプには、こう書かれています。

ChatGPTにスキルの作成や変更を依頼すると、ChatGPTはskill-creatorスキルを自動的に使用する

skill-creatorというのは、組み込みのスキルです。スキルを作るのに、書式を覚える必要はない。「○○のスキルを作って」と頼むだけで、ChatGPTが対話しながら作ってくれる。

Codexで使う場合は$skill-creatorを実行すれば、同じように対話しながら作れます。操作を記録して自動でスキルを作る「Record & Replay」という機能もあります。手で書きたい人は、SKILL.mdを直接書くこともできる。どのやり方を選んでも構わへん。

毎週の競合チェックを、スキルにしてもらう

言葉だけやと伝わりにくいから、実際の頼み方を載せる。ここではVirgin Atlanticの事例(数週間かかっとった競合調査が、AIを使って数時間になった)と重なる、「毎週の競合チェック」を題材にする。

skill-creatorへ、こう頼む。

毎週の競合チェック用のスキルを作りたい。
 
・同業3社の動きを毎週まとめる
・見る項目は、新商品／値段の変更／キャンペーン／SNSで反応が大きかった投稿／採用ページの動き の5つだけ
・1社あたり200字以内で、「事実」と「うちへの影響」を分けて書く
・最後に、来週見ておく項目を3行
・憶測で「〜だろう」と書かない。確認できた事実だけ
・「今後の動向に注目」で締めない。必ず判断を書く

**「やってほしくないこと」を最後の2行に入れとるのが肝や。**ここを入れずに頼むと、当たり障りのないスキルができてまう。何をしてほしいかだけやなく、何をしてほしくないかまで伝えるのが、スキル作りのコツになります。

これを頼むと、skill-creatorは対話しながら、こんなSKILL.mdを作ってくれます。「こんなもんが出てきます」という見本として見てほしい。

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name: weekly-competitor-check
description: 毎週の競合チェック。同業3社の新商品・値段・キャンペーン・SNS・採用の動きを調べて、事実とうちへの影響を分けた表にまとめるときに使う。
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## 調べる相手
（自社の競合3社を書く）
 
## 見る項目（この5つだけ。増やさない）
1. 新しく出した商品・サービス
2. 値段の変更
3. キャンペーンの内容と期間
4. SNSで反応が大きかった投稿
5. 採用ページの動き
 
## まとめ方
- 1社あたり200字以内
- 「事実」と「うちへの影響」を分けて書く
- 影響がなければ「変化なし」と1行で書く
 
## 出す形
| 会社 | 今週の動き | うちへの影響 |
|---|---|---|
 
最後に、来週見ておく項目を3行。
 
## やってほしくないこと
- 憶測で「〜だろう」と書かない
- 5つの項目以外を勝手に増やさない
- 「今後の動向に注目」で締めない

必須なのはnameとdescriptionの2つだけです。残りは自由に書けます。難しい書式のルールを覚えてから作り始める必要は、どこにもあらへん。

AIが作ったあと、人が直すのは1か所だけ

skill-creatorが作ったスキルは、そのまま使えることが多い。せやけど、1か所だけは自分で見直したほうがええ。それがdescriptionです。

スキルは、@スキル名や/skillsのように名前を指定して呼ぶこともできますが、**普段は自動で呼ばれます。**ユーザーのタスクが、スキルのdescriptionに合致したときに、ChatGPTやCodexが自動で選ぶ仕組みになっとる。つまり、descriptionの書き方が甘いと、呼んでほしい場面で呼ばれへんかったり、逆に関係ない場面で呼ばれてまうことがある。

公式ドキュメントも、「明確なスコープと境界を持つ簡潔な説明」を書き、「キーワードを前置きする」ことを勧めています。この観点で、自分のスキルのdescriptionを見直してみてほしい。

確認すること	見本	あなたの場合
いつ呼ばれてほしいか	毎週の競合チェックをするとき	＿＿＿＿
最初に置くキーワード	競合チェック、同業、週次	＿＿＿＿
何をするスキルか	3社の動きを調べて表にまとめる	＿＿＿＿
呼ばれてほしくない場面	自社の商品説明を書くとき、単発の市場調査	＿＿＿＿
直したdescription	＿＿＿＿	＿＿＿＿

「呼ばれてほしくない場面」の行が肝になる。境界を書いておかんと、関係ない依頼でもスキルが勝手に呼ばれてまう。公式ドキュメントが「境界」という言葉を使っているのは、そこに理由があります。この表を埋めて、descriptionを1行直すだけで、スキルの精度は変わる。

Plusでも作れます｜プランの読み方

「うちはBusinessプランやないから無理や」と思った人がおるかもしれん。**それは違う。**ここは調べ直して、はっきりさせておきたいところです。

プラン	Skills（beta）	ChatGPT内のPersonal Skills	CodexでSkills
Free	あり	通常対象外	利用可能・制限あり
Go	あり	通常対象外	利用可能・制限あり
Plus	あり	通常対象外	利用可能
Pro	あり	通常対象外	利用可能
Business	対応	対応	対応
Enterprise	対応	対応	対応
Edu	対応	対応	対応

この表がややこしく見えるのは、「Skillsという仕組み自体の展開範囲」と「ChatGPT本体に自分専用スキルを入れて管理する機能(Personal Skills)」が別物やからです。ChatGPT本体でPersonal Skillsを使うのは、公式ヘルプ上ではBusiness・Enterprise・Healthcare・Eduが対象になっとる。

せやけど、同じヘルプにこう続いています。「Codexと API でもサポートされています」。**Codexは、いまのすべてのChatGPTプランに含まれとる。**つまり、Plusでも、Codex経由なら$skill-creatorで自作のスキルを作れる。

2026年8月13日時点で、OpenAIの公式ヘルプと料金ページにはこう書かれています。プランの条件は変わることもあるから、実際に試すときは公式ページも確認してほしい。せやけど今の時点では、**Businessに変えてから始める必要はない。**いまのプランで、今日から作れる。

料金ページとヘルプセンターで書き方が違って見えるのも、この「Skillsという仕組み自体の展開範囲」と「ChatGPT本体のPersonal Skills」を分けて考えれば筋が通ります。料金ページは「ChatGPT本体でどこまで管理できるか」を基準に書かれていて、ヘルプセンターの該当ページは「Codexという入り口ならどうか」まで踏み込んで書かれとる。同じ会社の同じ機能の話でも、見るページによって答えが変わって見えるだけで、実際に使える範囲は広い。

作ったスキルは、持ち出せます

もうひとつ、安心してええ材料がある。スキルは「Agent Skills」というオープン標準に準拠していて、公式ヘルプにはこう書かれています。「ある製品からダウンロードして別の製品にインストールできます」。

つまり、今日ChatGPTやCodexで作ったスキルは、そのAIサービスの中だけに閉じ込められるわけやない。他の対応するAIサービスへ持っていくこともできます。1回作った手順書は、使う道具を変えても資産として残る。

これは、スキルを作ることへの心理的なハードルを下げる材料でもある。「今この会社のツールに合わせて作っても、乗り換えたら使えんくなるんちゃうか」という不安があると、そもそも作る気になれへん。せやけど、SKILL.mdという形式そのものが特定の会社に縛られてへんなら、その心配はいらん。今日作った1つのスキルが、明日も来年も、形を変えながら使える道具として残っていきます。

やり方｜今日、1つ作らせる

1. 毎回誰かに説明していることを、1つ選ぶ。競合チェック、問い合わせへの返信の型、週報のまとめ方など、何でもええ。「毎回同じことを言うてるな」と感じる作業が狙い目や。この記事の題材のように、頻度が週1回くらいで、手順がだいたい決まっとる作業がいちばん向いとる
2. skill-creatorに頼む。「○○のスキルを作りたい」と伝えて、やってほしいことと、やってほしくないことの両方を書く。この記事で載せた「毎週の競合チェック」の頼み方をそのままコピーして、内容だけ自分の会社のものに書き換えても構わへん
3. 出てきたスキルのdescriptionを、この記事の表を使って見直す。いつ呼ばれてほしいか、呼ばれてほしくない場面はどこか、この2つだけ確認する。SKILL.mdの中身全部を読み込もうとせんでもええ
4. 次にその作業を頼むときに、実際に呼んでみる。うまく呼ばれへんかったら、descriptionをもう一段具体的にする。1回で完璧なものを作ろうとせず、使いながら育てていくくらいの気持ちでちょうどええ

いきなり全社の仕組みを作ろうとせんでええ。まずは自分の作業ひとつから始めるだけで十分です。

つまずきやすいところ

大企業の話やと思って読み飛ばす

このレポートの対象はエンタープライズ顧客ですが、差をつけとるのは会社の規模やない。毎回の説明を置き場所のある形にしたかどうかという一点です。会社の規模に関係なく、今日から試せる。

Businessに変えなあかんと思い込む

Personal SkillsはBusiness以上が対象ですが、Codex経由ならPlusでも$skill-creatorが使えます。プランを変える前に、まず今のプランで試してほしい。試してみて、Codex経由のやり方が窮屈やと感じてから、Business以上への切り替えを検討しても遅くはない。

デスクトップとWeb・モバイルで、別々に追加が要る

パーソナルスキルは、デスクトップとWeb・モバイルの間で自動的には同期しません。片方の環境で作ったスキルが、もう片方で見当たらんときは、環境ごとに追加が必要なことを思い出してほしい。「消えた」と焦って作り直す前に、今開いとる環境がどっちかを確認するだけでええ。

descriptionが曖昧で、自動で呼ばれない

descriptionの書き方が抽象的やと、呼んでほしい場面で自動で呼ばれへんことがある。「便利なスキルです」のような説明では、AIはいつ呼べばええか判断できません。この記事の3列表を使って、キーワードと境界を具体的に書き直してみてほしい。

いきなり全社の仕組みを作ろうとする

最初から部署全体のルールを作ろうとすると、時間がかかって挫折しやすい。まずは自分の作業を1つスキルにして、うまく呼ばれるかを確認してから、周りに広げていくほうが早い。1人分の実績があると、周りへの説明も具体的にできます。

よくある質問

Plusでも本当にスキルを作れますか？

作れます。ChatGPT本体のPersonal Skillsという機能自体はBusiness以上が対象ですが、Codex経由であれば、Plusを含むすべてのプランで$skill-creatorを使ってスキルを作れます。2026年8月13日時点の公式ヘルプと料金ページに基づく情報です。

SKILL.mdは自分で書かないといけませんか？

書かなくても作れます。ChatGPTにスキルの作成を依頼すると、skill-creatorというスキルが自動的に使われ、対話しながらSKILL.mdを作ってくれます。手で書きたい場合は直接編集することもできますし、Codexでは操作を記録して自動生成するRecord & Replayという方法もあります。

作ったスキルは、他のAIサービスでも使えますか？

使える場合があります。スキルはAgent Skillsというオープン標準に準拠しており、ある製品からダウンロードして別の製品にインストールできると公式ヘルプに書かれています。1つのサービスに閉じ込められる仕組みではありません。

どの作業からスキルにすればいいですか？

毎回同じ説明を繰り返している作業から選ぶのがいちばん早いです。競合チェック、問い合わせ対応の型、週報のまとめ方など、頻度が高くて手順が決まっている作業ほど、スキルにしたときの効果を感じやすくなります。逆に、1回きりの調査や、毎回条件が大きく変わる作業は、スキルにする効果が薄いので後回しで構いません。

まとめ｜今日やる一歩

法務108倍、エンジニア5倍。この数字だけ見ると意外に感じるかもしれんけど、理由は単純やった。文章を大量に突き合わせる仕事は、AIと相性がええ。そして、利用が多い企業と少ない企業を分けたんは、予算でもエンジニアの数でもなく、スキルを作ったかどうかでした。

ここまで読んで、「うちの会社は、まだそんな段階やない」と感じた人もおるかもしれん。せやけど、フロンティア企業と一般企業の差は、最初から大きかったわけやない。1月時点では2.6倍やった差が、5か月かけて8.3倍に開きました。逆に言えば、今日1つスキルを作ることが、5か月後の差を縮める最初の一歩になる。

1. 差をつけとるのは、会社の規模でもプランでもなく、毎回の説明を置き場所のある形にしたかどうか
2. スキルは自分で書かんでええ。skill-creatorに頼めば作ってくれる
3. Plusでも、Codex経由なら今日から作れる

毎回誰かに説明しとることを1つ選んで、今日、skill-creatorに頼んでみてほしい。

操作を記録してスキルを自動で作るやり方が気になった人は、この記事も読んでみてほしい。

Codexの新機能「Record & Replay」とは？

作ったスキルを他のAIサービスへ持ち出す話をもっと詳しく知りたい人は、こちらも参考になります。

AIに教えた仕事の手順、持ち出せるようになります