OpenAI Codex Labs とは｜Accenture・PwC・Cognizant・CGI・Infosys・TCS・Capgemini 7大コンサル提携エンタープライズ導入ガイド

OpenAI Codex Labs（コーデックス・ラブズ）とは、OpenAIが2026年4月21日に発表したエンタープライズ向けCodex導入支援プログラムです。新しいAIモデルやツールではなく、OpenAIのエキスパートと7大グローバル・システム・インテグレーター（GSI）が顧客企業へ直接派遣され、PoCから本番運用までを伴走するサービスである点が最大の特徴です。

本記事では、OpenAI公式発表・主要海外メディア・各GSIのリリースをもとに、

Codex Labsの正確な定義と「モデル／ツールとの違い」
提携した7社（Accenture・PwC・Cognizant・CGI・Infosys・TCS・Capgemini）の強みと役割分担
プログラムの中身（ワークショップ・実装ガイダンス・アダプションサポート）
Codex本体の現行料金（2026年4月2日改定後）とCodex Labsとの関係
楽天・Virgin Atlantic・Cisco など公開済み導入事例
Anthropic Claude Code陣営との二大潮流・GSI重複提携の現実
日本企業がCodex Labsに申し込むべきか否かの判断軸

までを整理します。

「Codex Labsって新モデル？」「Anthropic側の提携と何が違う？」「自社で申し込むべきか？」を知りたい経営層・情シス・開発組織責任者・GSI担当者に向けた記事です。

結論｜Codex Labsの3つの要点

最初に押さえるべきポイントを3点に絞ります。

Codex Labsは「新モデル」ではなく「導入支援プログラム」。 OpenAIのエキスパートと認定GSIパートナーが顧客組織にオンサイトで入り、ハンズオンワークショップ・ワーキングセッションを通じてCodexを業務ワークフローへ組み込み、PoC（パイロット）から本番運用へ橋渡しするサービスです。
同時発表で7大GSIと提携。 Accenture・Capgemini・CGI・Cognizant・Infosys・PwC・TCSがCodex Labsの認定パートナーとなり、それぞれの地域・業界知見を活かして大規模エンタープライズへの展開を加速します。
背景にあるのは「需要が供給を超えた」構図。 2026年4月初旬の週次アクティブ開発者300万人超が、Codex Labs発表時の4月21日には400万人超へ。わずか2週間で100万人増という急成長を、OpenAI単独では支えきれず、GSI連合で受け皿を作ったというのが実態です。

一方で、Codex Labs自体の料金体系・最低契約規模・日本拠点での提供開始時期は公式に明示されていません。申込は openai.com/form/codex-labs/ からの個別問い合わせベースとなります。

1. OpenAI Codex Labsとは｜定義と位置づけ

1-1. 公式定義

OpenAIは公式ブログ「Scaling Codex to enterprises worldwide」で、Codex Labsを次のように説明しています（要約）。

「Codex Labsは、OpenAIのエキスパートを直接組織内に招き入れ、現場の課題にCodexを適用するためのプログラムです。ハンズオンワークショップとワーキングセッションを通じて、Codexがフィットする領域・既存ワークフローへの統合方法・初期利用から再現可能な大規模展開への移行方法を学べます」

ポイントは「Codexというモデル／ツールそのもの」と「Codex Labsという導入支援プログラム」を切り分けて理解することです。

項目	Codex（本体）	Codex Labs
種別	コーディングエージェント＋モデル（GPT-5.3-Codex／GPT-5.5）	導入支援プログラム
提供形態	CLI／IDE拡張／Web／iOS／デスクトップ／Computer Use	OpenAIエキスパート＋GSIパートナーのオンサイト派遣
課金	プラン別月額（Free〜Enterprise）	個別契約（営業問い合わせベース）
対象	全開発者（個人〜エンタープライズ）	数百〜数万人規模の開発組織
申込窓口	`chatgpt.com` ／ `developers.openai.com`	`openai.com/form/codex-labs/`

1-2. 発表のタイムライン

Codex Labs発表前後の主要アップデートを時系列で整理します。

日付	出来事
2026年3月21日	Cognizant × OpenAI 提携を先行発表
2026年4月2日	Codex／ChatGPT Business・Plus・Pro・Enterpriseの料金体系を改定（メッセージ単位→トークンベース）
2026年4月17日	Codexデスクトップ版大型アップデート（Computer Use、in-app browser、90+プラグイン）
2026年4月21日	Codex Labs 発表＋7大GSI提携発表（同日にChatGPT Images 2.0／gpt-image-2も公開）
2026年4月22日	Infosys × OpenAI（Topaz AI統合）を個別発表
2026年4月24日	GPT-5.5／GPT-5.5 ProがAPIおよびCodexで利用可能に（400Kコンテキスト）

1-3. なぜ今「Codex Labs」が必要だったのか

OpenAIは公式発表で「Codex採用の需要は、我々がエンタープライズの導入を支援できる速度を上回っている」と述べています。実際の数字がこれを裏付けます。

2026年4月初旬：週次アクティブ開発者 300万人超
2026年4月21日：週次アクティブ開発者 400万人超
→ わずか2週間で +100万人

スタートアップや個人開発者は自走で導入できますが、数千〜数万人規模の大企業では「どこにCodexを投入するか」「既存IDE／CI/CD／ナレッジベースとどう繋ぐか」「セキュリティ統制をどう設計するか」「組織横断でどう浸透させるか」といった非モデル的な課題が壁になります。Codex Labsは、この壁をGSI連合で突破するための仕組みです。

2. 7大GSI提携パートナー一覧

2-1. 提携企業の一覧と強み

OpenAIが同時発表したGSIは以下の7社です。

パートナー	本社所在	主な強み	Codex Labsでの主な役割
Accenture	アイルランド／米	エンタープライズ変革・大規模SI・業界別ソリューション	既存ワークフロー・技術スタックへのCodex統合、グローバルロールアウト加速
Capgemini	フランス	欧州中心のデジタル変革・コンサルティング	欧州大手企業のDX推進にCodexを組み込み
CGI	カナダ	政府・金融・公共セクター中心のITサービス	規制業種・公共セクターへの導入支援
Cognizant	米	グローバル開発・レガシーモダナイゼーション	Software Engineering Group内でのコード生成・テスト・モダナイゼーション
Infosys	インド	Topaz AIプラットフォーム連携・60ヵ国以上の顧客網	Topaz統合、ソフトウェアエンジニアリング・DevOps・Eコマース領域
PwC	英	コンサルティング・監査・リスク管理	リスク統制・ガバナンス観点でのCodex導入支援
TCS（Tata Consultancy Services）	インド	最大級のITサービス・グローバル展開	大規模エンタープライズへのCodexグローバル展開

OpenAI公式は提携理由を次のように説明しています（要約）。

「これらの企業は、大規模エンタープライズ内で動作する方法、ソフトウェアデリバリーの近代化、新しいシステムの統合、複雑な組織における変革支援、そしてパイロットから本番への移行支援に精通している」

2-2. 公式に詳細が公開されている個別パートナーシップ

7社のうち、Infosys・Cognizant・Accenture／TCSは公式発表で個別の取り組みも明らかにされています。

Infosys × OpenAI

Codexを Infosys Topaz AIプラットフォームへ統合
初期注力領域：ソフトウェアエンジニアリング、レガシーモダナイゼーション、DevOps、Eコマース
60ヵ国以上のInfosysグローバル顧客網へCodexを展開
Infosys CEO Salil Parekh氏は「生成AIとエージェントAIは企業の働き方を再定義する。この提携により、顧客はパイロットからパフォーマンスへ決定的に移行できる」とコメント

Cognizant × OpenAI

2026年3月21日に先行発表（Codex Labs公式立ち上げに先行する合意）
Cognizant Software Engineering GroupにCodexを組み込み
適用領域：コード生成・リファクタリング、テスト・ドキュメント、レガシーモダナイゼーション、エージェンティックワークフロー、AI/ML開発、コード変換、アプリケーションモダナイゼーション
Cognizant President of Global Operations Rajesh Varrier氏は「最も優れたエンジニアリング組織は、エンジニアの数ではなく、人間の判断とAI能力がいかに一体として機能するかで定義される」とコメント

Accenture × OpenAI（および TCS）

大規模エンタープライズ向けにCodexのグローバルロールアウトを加速
既存ワークフロー・技術スタックへのCodex統合を支援
パイロット→本番移行を専門としたエンタープライズトランスフォーメーション知見を提供
※AccentureはAnthropic Claude Codeとも別途提携（約3万人規模のトレーニング）しており、両陣営並行採用の構図

CGI・Capgemini・PwCについては、現時点で個別の詳細プレスは限定的で、OpenAI本体の包括発表に名前が含まれている段階です。今後、四半期単位で個別の取り組みが明らかになる可能性があります。

3. Codex Labsプログラムの中身

3-1. 提供される4つの構成要素

OpenAI Codex Labs公式ページに基づくと、プログラムは以下4つの軸で構成されます。

構成要素	内容	対象
ワークフロー特化デモ	開発・レビュー・デバッグ・ドキュメント・出荷など、各工程に合わせたカスタマイズデモ	経営層・実務責任者
ハンズオン実装ガイダンス	実際にCodexを使いながら、自社コードベースに当てはめて学ぶワーキングセッション	開発者・テックリード
アダプションサポート	ワークフロー再設計、既存ツール（IDE、CI/CD、ナレッジベース等）連携、組織全体での利用拡大	社内推進担当者・PMO
エキスパート派遣	OpenAI直雇用エキスパート＋認定GSIパートナーのオンサイト派遣	プロジェクト全体

3-2. プログラムが答える「4つの問い」

OpenAI公式は、Codex Labsが顧客の以下の問いに回答することを目的としていると説明しています。

どこにCodexを投入すべきか ── 開発工程のどのフェーズ／どのチームに最初に入れるか
既存ワークフローとの統合手法 ── IDE・CI/CD・コードレビュー・ナレッジベースへの繋ぎ方
チームトレーニング戦略 ── 開発者・レビュアー・テックリード・社内推進担当への教育設計
パイロットから本番へのスケール手法 ── PoCで終わらせないための再現可能な展開モデル

エンタープライズAI導入が「PoC止まり」になりやすい構造に対して、GSIの実装力で本番化まで持っていくのがCodex Labsのコア価値です。

4. Codex本体の現行機能・料金

Codex Labs自体は個別契約ですが、利用には Codex／ChatGPT のプランが前提となります。2026年4月2日に料金体系が改定されているため、最新のプランを正確に把握しておく必要があります。

4-1. 現行プラン体系（2026年4月時点）

プラン	月額（個人／シート）	主な特徴
Free	$0	基本探索向け
Go	$8	軽量コーディング
Plus	$20	週次のコーディングセッション、IDE／CLI／iOS
Pro	$100〜	Plus比 5x〜20xのレート上限
Business	Pay-as-you-go	SAML SSO、MFA、より大規模VM。標準シート＋Codex-onlyシートの2タイプ
Enterprise／Edu	カスタム（営業問い合わせ）	優先処理、SCIM、EKM、RBAC、監査ログ、データレジデンシー、Compliance API

主な変更点:

メッセージ単位課金 → APIトークンベースのクレジット課金へ移行（Plus／Pro／Business／新規Enterpriseが対象）
Business／Enterpriseに Codex-onlyシート が追加され、開発者にだけCodexを提供する運用が可能
ChatGPT Businessは年額 $25 → $20/シート へ値下げ

参考クレジットレート（Business、概算）:

GPT-5.5：入力 125クレジット／1Mトークン、出力 750クレジット／1Mトークン
画像生成：標準1枚あたり約 5〜6クレジット

4-2. Codexで使えるモデル・機能

GPT-5.3-Codex および GPT-5.5／GPT-5.5 Pro（GPT-5.5は400Kコンテキスト、Plus／Pro／Business／Enterprise／Edu／Goプランで利用可）
ローカルCLI、IDE拡張、Web、iOS、デスクトップアプリ、Computer Use機能
ブラウザベースのタスク（in-app browser）、画像生成、複数ツールにまたがる情報統合、計画書／ブリーフ／チェックリスト作成
Codex Security（脆弱性検出・パッチ提案。研究プレビュー段階）
承認済みクラウドVMへの Remote SSH 接続（社内データを外部に出さずに作業可能）

4-3. エンタープライズ・セキュリティ機能

社内の機密コードを扱うには、Free／Plusではなく Business／Enterprise シートが必須です。具体的に提供されるのは以下です。

SAML SSO（Okta／Azure AD等）
SCIM（自動プロビジョニング）
EKM（暗号鍵管理）
RBAC（ロールベースアクセス制御）
監査ログ・ユーザーアナリティクス・ドメイン認証
Compliance API での使用状況モニタリング
学習データオプトアウト（社内コードをOpenAIモデル学習に使わせない）
データレジデンシー（Enterprise）

セキュリティ統制の詳細は、別記事「生成AI セキュリティ・リスクと対策の全体像」と「AIコーディングのセキュリティリスク」も併せて確認することを推奨します。

5. 公開済みのCodex導入事例

OpenAIが公式に公開している Codex 導入企業の事例を整理します。Codex Labsと直結する事例ではないものも含みますが、「GSI伴走で何を再現したいのか」のイメージが湧きやすくなります。

企業	用途	公開された効果
Virgin Atlantic	テストカバレッジ向上、技術的負債の削減	チーム速度向上
Ramp	コードレビュー加速	レビュー時間短縮
Notion	新機能の高速ビルド	機能リリース加速
Cisco	大規模・相互依存リポジトリの理解	大規模コードベースの把握効率化
Rakuten（楽天）	インシデント対応、CI/CDでのコードレビュー・脆弱性チェック、仕様→実装の自動推進	MTTRを最大50%短縮

楽天事例は日本企業として最大級の公開済み数値です。詳細はOpenAI公式の「Rakuten case study」で確認できます。

楽天と並ぶ国内事例として、CyberAgentもChatGPT Enterprise＋Codexを採用していることが公開されています（CyberAgent case study）。

6. Anthropic Claude Code陣営との競合構図

Codex Labsを正しく評価するには、競合となる Anthropic Claude Code陣営の動きを並べて見ることが不可欠です。2026年4月時点では、両陣営が同じGSIを取り合う構図が鮮明になっています。

6-1. GSIの「両陣営並行採用」マトリクス

GSI	OpenAI（Codex Labs）	Anthropic（Claude Code）
Accenture	Codex Labs認定パートナー	約3万人規模のClaude Codeトレーニング契約
Cognizant	2026/3/21に先行提携	最大約35万人規模でClaudeを展開
Infosys	Topaz AIにCodex統合（60ヵ国）	Anthropic／Topaz連携も並行
TCS	Codex Labs認定パートナー	（個別の大規模アナウンスは限定的）
Capgemini	Codex Labs認定パートナー	（個別の大規模アナウンスは限定的）
PwC	Codex Labs認定パートナー	（個別の大規模アナウンスは限定的）
CGI	Codex Labs認定パートナー	（個別の大規模アナウンスは限定的）
NEC	（直接の Codex Labs パートナーではない）	日本拠点初のグローバルパートナー（2026/4/23発表）

「同じコンサルが両方扱う」状態が常態化しているため、顧客企業からはCodexかClaudeかをGSIに丸投げできないというのが実務上のポイントです。

詳細は以下の関連記事も参照してください。

6-2. OpenAI側の戦略的背景

Barret Zoph氏をエンタープライズ営業責任者に任命し、コンサル主導の流通戦略を本格化
Sora動画生成サービス終了（運用コスト>$1M/日）など、リソースをCodex／エンタープライズへ集中
「PoC止まり」の壁をGSIで突破することで、Anthropic陣営との差別化を図る

公式には「Codex Labsの方が優れている」「Claude Codeより良い」といった比較は行われていません。両者は当面、同じ顧客内で並行採用される可能性が高いと読むのが自然です。

7. Codex LabsとCodex単体導入の違い

「Codexを買うだけで十分か、Codex Labsまで申し込むべきか」は、実務上の最大の判断ポイントです。整理します。

観点	Codex単体導入	Codex Labs経由
必要なライセンス	Plus／Pro／Business／Enterprise いずれか	同左（前提）
導入支援	自社で内製 or 既存SIerに委託	OpenAI＋認定GSIがオンサイトで伴走
ワークショップ	公式ドキュメント・コミュニティ	カスタムワークショップ＋ハンズオン
既存ワークフロー統合	自社設計	GSIが既存ツール連携を設計
トレーニング	自社で計画	開発者・レビュアー・テックリード別に設計
パイロット→本番	自社責任	GSIが再現可能な展開モデルを提供
適した規模	数十〜数百名	数千〜数万名
追加費用	なし	Codex Labs個別契約（営業見積もり）

ざっくり言えば、「Codex単体ライセンス＋自社内製で回せるなら不要」「組織横断で本番化したいならCodex Labs」という関係です。

8. 向いている企業／向いていない企業

8-1. Codex Labsが向いている企業

数千〜数万人規模の開発組織を持ち、組織横断でAIコーディングを浸透させたい
レガシーシステムが多く、モダナイゼーションのプログラムマネジメントを外部に委ねたい
グローバル展開しており、複数地域・複数言語で同じ展開モデルを再現したい
既にAccenture／PwC／Cognizant／CGI／Infosys／TCS／Capgeminiのいずれかと既存契約があり、追加スコープとしてCodex導入を任せられる
PoCで止まった経験があり、本番化のための実装パートナーが必要
規制業種（金融・公共・医療など）で、ガバナンス設計を含めた導入が必要

8-2. 向いていない企業

個人開発者・中小企業（Codex Plus／Pro／Businessをそのまま使う方が早い）
すでにCodexを内製で本番運用済みで、追加の伴走が不要
Anthropic Claude Code陣営を本命に決めている（NECなどと既に提携している場合は二重投資になりやすい）
オンプレ完結を求める（Codex／Codex LabsはクラウドAPI前提）
データ域外移転を一切認められない業務（データレジデンシーを使ってもクロスボーダーアクセスが完全に消えるわけではないため要精査）

9. 日本企業がCodex Labsにアプローチするルート

日本国内のSIer（NTTデータ、富士通、NEC等）は、現時点でCodex Labsの公式GSIパートナーには含まれていません（NECは逆にAnthropic陣営）。日本企業がCodex Labsに繋がるには、以下のルートが現実的です。

ルート	想定窓口	想定される強み
Accenture Japan	アクセンチュア株式会社	大手企業の変革プロジェクト、業界別ソリューション
PwC Japan	PwCコンサルティング合同会社	リスク・統制・監査観点
Capgemini Japan	キャップジェミニ株式会社	欧州本社案件・グローバル多拠点
Cognizant Japan	コグニザントジャパン株式会社	レガシーモダナイゼーション
Infosys Japan	Infosys Limited 日本拠点	Topaz AI連携・グローバル開発
TCS Japan	日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ株式会社	大規模グローバル展開・コスト効率
CGI Japan	（日本拠点は限定的）	政府・公共セクター案件
OpenAI 直接	`openai.com/form/codex-labs/` 申込フォーム	OpenAI営業から最適パートナーをアサイン

「OpenAI直接申込→OpenAIから最適なGSIをアサインしてもらう」のが、自社にGSI接点がない場合の最短ルートです。一方、既に主要GSIと太いリレーションがある場合は、そのGSIに「Codex Labs文脈で対応できるか」を相談する方がスムーズです。

10. 申込手順と確認しておきたい質問項目

10-1. 申込手順（公式）

openai.com/form/codex-labs/ の申込フォームに必要事項を記入（会社名、開発組織規模、現在のCodex／ChatGPT利用状況、目的など）
OpenAI営業からヒアリング日程の連絡
ニーズ・規模に応じて、OpenAI直接対応 or 認定GSIアサインを協議
スコープ・期間・体制・費用感の見積もり
契約締結 → ワークショップ・ハンズオンの実施

10-2. 事前にGSI／OpenAIへ確認すべき項目

申込前に、以下の質問を整理しておくと交渉がスムーズです。

派遣されるエキスパートの所属（OpenAI直雇用 or GSI所属）と職種構成
想定される期間（ワークショップ単発か、数ヶ月の伴走か）
既存のCodexライセンス契約（Business／Enterprise）が前提条件か
契約最低規模（ライセンス数、ユーザー数など）
データ取扱い（学習データオプトアウト、データレジデンシー、ログ保管期間）
成果指標（KPI）（MTTR短縮、リードタイム短縮、テストカバレッジ等）の合意方法
Anthropic Claude Codeとの並行運用を許容するか
撤退条件（PoC失敗時の打ち切り条項）

公式ページには料金が明示されていないため、現時点では営業からの個別見積もりで判断するしかありません。複数GSIから相見積もりを取ることを推奨します。

11. よくある質問（FAQ）

Q1. Codex Labsは無料ですか？

A. 無料サービスではありません。料金体系はOpenAI公式に明示されておらず、申込フォームからの問い合わせベースで個別見積もりとなります。Codex本体ライセンス（Business／Enterprise）も別途必要です。

Q2. Codex Labsは新しいAIモデルですか？

A. いいえ。Codex Labsは導入支援プログラムであり、新モデルやツールではありません。利用するモデルはCodex本体（GPT-5.3-Codex、GPT-5.5、GPT-5.5 Pro）です。

Q3. 7社のうち、どこを選べばよいですか？

A. 公式にはGSI間の優劣付けはされていません。一般的には、既存リレーションがあるGSIを優先するのが現実的です。地域・業界の特徴で選ぶなら、欧州=Capgemini、政府・公共=CGI、レガシーモダナイゼーション=Cognizant／Infosys、グローバル変革=Accenture／TCS、リスク統制=PwC、Topaz AI連携=Infosys が目安となります。

Q4. AnthropicのClaude Code陣営とどちらを選べば良いですか？

A. 公式にどちらが優れているかは示されていません。判断軸の例：

既にOpenAI／ChatGPT Enterpriseを社内導入済み → Codex Labs親和性が高い
既にAnthropic／NEC提携などClaude陣営に投資済み → Claude Code側を優先
両方使い分ける選択肢もあり（同じGSIが両方扱うため、並行運用は可能）

Q5. 日本企業ですが、Codex Labsに申し込めますか？

A. 申し込み自体は可能です。OpenAI公式フォームから直接申込するか、Accenture／PwC／Cognizant／Infosys／TCS／Capgeminiの日本拠点経由で相談する形になります。ただし、現時点でNTTデータ・富士通・NECといった国内大手SIerはCodex Labsの公式パートナーには含まれていません。

Q6. 楽天と同じ「MTTR最大50%短縮」を必ず達成できますか？

A. 公式事例の数値はあくまで楽天の特定環境での結果です。同等の効果は、組織のコードベース規模・既存CI/CD整備状況・運用体制によって大きく変動します。Codex Labsで合意するKPIに沿って、自社環境での測定が必要です。

Q7. 学習データオプトアウトはどのプランで使えますか？

A. Enterpriseプランで標準提供されます。Business／Plusでも一部設定可能ですが、社内コードを学習に使わせない要件がある場合はEnterpriseシート（Codex-onlyシートを含む）を選ぶのが安全です。

Q8. Codex Security（脆弱性検出）はCodex Labsに含まれますか？

A. Codex Security自体は研究プレビュー段階の機能で、Codex本体側で提供されます。Codex Labsの伴走の中で活用方法を学ぶことは想定されますが、Codex Labsの専有機能ではありません。詳細はCodex Security 解説記事を参照してください。

12. まとめ｜Codex Labsをどう位置づけるか

Codex Labsは、「OpenAIが大規模エンタープライズへのCodex導入を、自社単独では支えきれなくなったため、7大GSIと組んだ受け皿」と理解するのが最も正確です。

押さえておくべきポイント:

Codex Labs = 導入支援プログラム。新モデル／新ツールではない
7社のGSI（Accenture／Capgemini／CGI／Cognizant／Infosys／PwC／TCS）が認定パートナー
提供されるのは ワークショップ・ハンズオン・アダプションサポート・エキスパート派遣
Codex本体ライセンス（特に Business／Enterprise）は別途必要
2026年4月2日に料金改定（メッセージ単位→トークンベースのクレジット課金）
楽天が MTTR最大50%短縮 などの効果を公開
Anthropic Claude Code陣営との GSI重複提携が常態化
日本国内のSIerは公式パートナー外。アプローチは7社の日本拠点経由 or OpenAI直接申込

数千〜数万人規模で組織横断のAIコーディング浸透を狙うなら、PoC止まりを避ける手段としてCodex Labsは有力な選択肢です。一方、既に内製で運用できている、もしくはClaude Code陣営に本命投資している企業は、二重投資のリスクを慎重に判断する必要があります。

主要参考ソース

OpenAI公式：「Scaling Codex to enterprises worldwide」 https://openai.com/index/scaling-codex-to-enterprises-worldwide/
OpenAI Codex Labs申込：https://openai.com/form/codex-labs/
OpenAI Codex料金：https://developers.openai.com/codex/pricing
Rakuten case study：https://openai.com/index/rakuten/
CyberAgent case study：https://openai.com/index/cyberagent/