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【2026年10月】

OpenAI Codex Labs（コーデックス・ラブズ）は新しいAIモデルでもツールでもありません。OpenAIが2026年4月21日に発表した、法人向けのCodex導入支援プログラムです。OpenAIの専門家と提携7社（Accenture・Capgemini・CGI・Cognizant・Infosys・PwC・TCS）が顧客企業に入り、Codexを試験導入から本番運用へ移すまでを支援します。料金は公開されておらず、申し込みはOpenAIの問い合わせフォームから行います。

内容は、OpenAIの公式発表と提携各社のリリース、2026年10月21日時点の公式料金ページとヘルプセンターをもとにしています。対象読者は、Codexの全社導入を検討している経営層・情報システム部門・開発組織の責任者、そしてGSI（グローバル・システム・インテグレーター）経由の導入を比べたい担当者です。

1. Codex Labsとは？「新モデル」ではなく「導入支援プログラム」

Codex Labsは、Codexという製品を大企業の開発組織に根づかせるための人による支援です。モデルや機能の名前ではないので、「Codex Labsを使う」には別途Codex本体（ChatGPTの法人プラン）の契約が必要になります。

1-1. 公式定義とCodex本体との違い

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。

「OpenAI は Codex Labs を開始し、主要な GSI と提携して、これを数千のエンジニアリング組織に提供します」

「Codex Labs bring OpenAI experts and certified partners onsite to help teams learn Codex and apply it to high-value workflows.」（OpenAIの専門家と認定パートナーが現地に入り、チームがCodexを学び、価値の高い業務に当てはめるのを支援する）

申込フォームの説明では、支援の中身として「開発・レビュー・デバッグ・ドキュメント作成・リリースといった工程ごとのデモ」「開発者・レビュアー・テックリード・社内推進役への実装ガイダンス」「既存ツールとの接続」「利用拡大の支援」が挙げられています。Reutersは、OpenAIの専門家を顧客企業の中に置き、既存のシステムや業務の流れにつなぐ支援だと報じました。

出典: openai/codex GitHub 公式

1-2. 名前の似た3つの取り組みとの違い

検索すると「Codex Lab」「Frontier Alliances」なども出てきます。どれもOpenAIの取り組みですが、中身はそれぞれ異なります。

一部の報道には「Codex Transformation Partner Program」という呼び方も出てきます。ただ、OpenAIの公式ページでこの名称は確認できませんでした。

1-3. なぜ今Codex Labsが必要だったのか

OpenAIは発表の中で、Codexの法人需要に対して導入支援が追いついていないことを理由に挙げています。利用者数は次のように増えてきました。

• 2026年4月初旬: Codexの週間利用者 約300万人
• 2026年4月21日（Codex Labs発表時）: 400万人超
• 2026年6月2日: Codex単体で500万人超（うち約2割が非開発者）
• 2026年9月29日（DevDay 2026）: ChatGPT WorkとCodexの合計で毎週3,500万人超（2製品の合算。Codex単体の数字は未公表）

個人やスタートアップなら自分たちで導入を進められます。一方、数千人規模の開発組織では「どの工程から使うか」「IDE・CI/CD・チケット管理とどうつなぐか」「権限とログをどう設計するか」「現場にどう定着させるか」で止まりがちです。Codex Labsは、こうした部分を人手で補うためのプログラムです。

Reutersは、Anthropic（Claude）の法人利用の伸びに対抗する動きだとも報じています。

2. 発表タイムライン（2026年2月〜10月）

Codex Labsそのものの発表は4月21日の1回です。その後、2026年10月21日時点で、新しいパートナーの追加、日本での展開、価格の公表は確認できていません。変わり続けているのはCodex本体の側です。

3. 7大コンサル提携パートナーの比較と役割分担

7社の役割は、OpenAIの説明では共通しています。大企業が開発工程の中でCodexの効果が大きい使い道を見つけ、試験導入から本番運用に移すのを支援することです。7社の間で担当業種を割り振るような公式の区分はありません。

3-1. 7社の発表内容と一次情報の有無

各社の発表内容は大きく違います。Codexに絞った自社リリースを出しているのはCognizant・CGI・Infosysの3社で、Accenture・PwC・Capgeminiは、2026年10月時点でCodex単独の具体的な発表が見当たりません。

一次情報: Cognizant（共同通信PRワイヤー）／CGI／Infosys／Tataグループ

出典: Capgemini 公式サイト

3-2. 注目の個別パートナーシップ

自社リリースで中身まで書いている3社を見ると、Codex Labsで何が提供されるのかがつかみやすくなります。

Cognizant × OpenAI（2026年4月21日）

• Software Engineering Group全体にCodexを組み込み、標準の開発手法にする
• Codexを自社の「AI builder stack」に加える
• 顧客案件ではAI/ML開発、リファクタリング、エージェント開発、レガシー刷新に使っている
• リリースには利用人数や効果の数値は書かれていない

CGI × OpenAI（2026年4月21日）

• Codexを中心にした提携の拡大。OpenAIの新機能に早期アクセスできる
• イノベーションプログラム、ブートキャンプ、研修、共同営業を組み合わせる
• まず開発職で使い、その後ほかの職種へ広げる計画

Infosys × OpenAI（2026年4月22日）

• CodexをInfosys Topaz Fabricと組み合わせ、試験導入から統制の効いた展開へ移す
• 使い道の例: レガシーコード刷新、コードレビューの自動化、脆弱性の検出、アプリ開発

OpenAI側では、CRO（最高収益責任者）のDenise Dresser氏が各社リリースで「Codex is becoming a powerful workspace for managing agents across software development and business workflows.」（Codexは開発と業務の両方でエージェントを管理する作業場になりつつある）という趣旨のコメントを寄せています。

3-3. OpenAIとAnthropicの競合と、両方と提携するGSI

7社のうちAccenture・PwC・Cognizant・Infosysは、Anthropicとも提携しています。Anthropicは2026年3月に「Claude Partner Network」（1億ドル規模）を立ち上げ、初期パートナーにこれらの企業が入りました。

同じコンサルがOpenAIとAnthropicの両方を扱う以上、「CodexとClaudeのどちらを使うか」をGSIに任せきりにはできません。発注する側が、自社の既存契約（ChatGPT EnterpriseかClaudeか）、統制の要件、使いたい工程をもとに先に方針を決めておく必要があります。国内でも、NECがAnthropicとの提携を発表しています（Anthropic×NECの提携解説）。

AIコーディングツール全体の比較はAIコーディングツールおすすめ比較にまとめています。

4. Codex Labsプログラムの全貌

出典: OpenAI Codex 公式ドキュメント（Admin rollout guide）

Codex Labsは、デモ・実装ガイダンス・既存ツールとの接続・利用拡大の4つを、OpenAIの専門家と認定パートナーが現地で提供するプログラムです。期間や体制、費用は公開されていないので、個別に確認することになります。

4-1. プログラムを構成する4つの要素

申込フォームと公式ブログの説明をもとに、支援の中身と主な対象をまとめました。

4-2. エンタープライズ導入3ステップ

公式の説明と各社リリースを合わせると、導入はおおむね次の3段階で進むと考えられます（段階の分け方は編集部による整理です）。

Step 1: 使いどころを決める（OpenAIの専門家によるワークショップ）

• どの工程・どのチームから始めるか
• IDE・CI/CD・コードレビューにどうつなぐか

Step 2: 試験導入を広げる（提携パートナーによる展開）

• 開発者・レビュアー・テックリード・社内推進役それぞれの研修
• リポジトリごとの設定（.codex / .agents）や権限の標準化

Step 3: 本番運用に定着させる

• 試験導入で終わらせず、同じやり方を他部署で再現できるようにする
• 利用状況の分析と、利用上限・費用の管理

4-3. Codex Labsに頼む前に社内で決めておくこと

OpenAIは、Enterprise管理者向けの導入手順（Enterprise admin setup）を9段階で公開しています。Codex Labsに相談する場合も、この手順のどこを自社でやり、どこを支援してもらうかを決めておくと話が早く進みます。

チームでのAIコーディング導入の進め方は、Anthropic側の例ですがClaude Codeのチーム導入も参考になります。

5. Codex本体の現行機能（2026年10月時点）

Codex Labsで導入するのはCodex本体です。2026年10月時点で、コーディングだけでなく業務の自動化まで扱えるエージェントになっています。Codexそのものの解説はOpenAI Codexとはを参照してください。

5-1. コアのコーディングエージェント機能

2026年10月時点でCodexで使える主なモデルは次のとおりです。

• GPT-6.1 Sol（9月29日〜）: 現在の主力モデル。詳しくはGPT-6.1 Solとは
• GPT-6 Sol / GPT-6 Luna（9月22日〜）: Enterpriseでは管理者が有効にするまで使えない。詳しくはGPT-6 Sol・Lunaとは
• GPT-6 Astra: 最上位。クレジット消費が大きい
• GPT-6.1 Sol Ultrafast（10月8日〜）: Pro $500と対象のEnterprise/Edu。Enterpriseでは既定でオフ
• GPT-5.6系（Sol・Terra・Luna）

GPT-5.5は10月14日にChatGPTサインインのCodexから退役しました（APIは影響なし）。GPT-5.3-Codex-Sparkは9月14日に非推奨になり、codex mcp-server は9月5日に削除されてCodex app serverへ移っています。

5-2. 2026年5月〜10月の主な追加機能

法人利用に関わる更新を、公式のchangelogとDevDay 2026の発表から拾いました。

法人管理まわり

• Enterpriseで、スクリプトやCI向けの非対話用アクセストークン（5月5日）
• 分析ダッシュボードとAnalytics APIの拡充（5月6日）
• Enterprise管理者向けのプラグイン一覧CSV出力（8月17日）
• GitLab対応のベータ（8月19日）

作業の幅を広げる機能

• Siteの共同編集（8月20日）
• 常時動くエージェント「Dots」（Enterpriseではベータ。管理者が有効にする）
• CLIの音声操作と /agents ビュー
• Agents API（Codexの実行基盤をOpenAIの管理下で提供）

外部経路

• Amazon Bedrock（2026年6月1日GA）: GPT-5.5・GPT-5.4・Codexを従量課金で利用。推論はBedrock経由で、選んだリージョン内で処理され、AWSの利用コミットにも算入されます。東京リージョンでの提供は未確認です。詳しくはGPT-5.5のAmazon Bedrock提供
• Dell（2026年5月18日発表）: 確定しているのはCodexとDell AI Data Platform（オンプレミスのデータ基盤）の連携です。Dell AI Factoryとの連携は「検討する」段階で、価格や提供時期は発表されていません（OpenAI公式）

5-3. 非開発者向け活用法（ユーザーの約2割）

OpenAIによると、2026年6月時点でCodex利用者の約2割は開発者以外です。法人で配るときは、開発部門だけでなく次のような職種も対象に入ります。

業務での使い方は、ChatGPTの業務向け機能を扱ったChatGPT WorkとはやCodexのcomputer useも参考になります。

5-4. できないこと・制約

• Codex Labsは誰でも受けられる無料サービスではない: 選定基準、最低規模、費用は公開されていません
• ネットワークは既定でオフ: ローカル実行ではOSのサンドボックス（通常は作業フォルダ内）と承認ポリシーが適用され、外部へのアクセスには設定が必要です
• Codex cloudはEnterpriseで既定オフ: 管理者が有効にし、リポジトリの範囲を決める必要があります
• 新しいモデルは管理者の有効化待ち: GPT-6 Sol/LunaやUltrafastは、Enterpriseでは管理者がオンにするまで使えません
• Codex専用席は新規Businessで選べない: 2026年6月24日以降の新規ワークスペースでは追加できません
• 外部経路は機能が同じとは限らない: BedrockやDell経由では、ネイティブ版と使える機能が異なる可能性があります
• 生成されたコードはレビューが前提: 本番環境への反映は人の承認を挟む運用が一般的です

6. 料金・プラン完全ガイド（2026年10月時点）

Codex Labs自体の料金は公開されていません。Codexを社内で使うには、ChatGPTのプランを契約します。Codex単体の法人プランはありません。 次の表は2026年10月21日時点の公式料金ページ（learn.chatgpt.com/docs/pricing）とヘルプセンターの内容です。

6-1. プラン体系

Business・Enterprise向けの補足

• Codex専用席（Codexのみ・ChatGPTチャットなし・共有クレジットから従量課金）は、2026年6月24日以降、新規のBusinessワークスペースと、それまでに追加していないワークスペースでは選べません。既存の契約は継続でき、Standard/Premium席へ切り替えることはできません
• 2026年8月24日以降に作った新規Businessワークスペースは、Standard席とPremium席を合わせて有料席200席が上限です
• 円建ての公式価格は確認できていないため、ここでは米ドルで記載しています

ChatGPTの法人プラン全体の違いはChatGPTの料金プランで整理しています。

6-2. クレジット課金の仕組みと実コスト試算

上限を超えて使う分や、Enterpriseの柔軟課金はクレジットで計算されます。100万トークンあたりの消費クレジット（Standard速度）は次のとおりです。

• Fastは2.5倍（購入クレジット・Enterprise従量は2倍）、Ultrafastは8倍（同6倍）
• GPT-5.6 Solのプロモーション価格は少なくとも2026年11月21日まで
• 旧料金表で契約しているEnterprise顧客は、移行について営業に相談するよう案内されています

PlusとBusiness Standard席の5時間あたりのローカルメッセージの目安は、GPT-6.1 Solで15〜160、GPT-6 Solで15〜150、GPT-6 Lunaで350〜3,000、GPT-6 Astraで5〜45です。Enterprise/Eduの柔軟課金には固定の上限がありません。

費用を見積もるときは、まず数十人で1〜2か月試し、実際のクレジット消費を測ってから席の種類（Standard/Premium）やEnterpriseへの移行を決めるのが現実的です。利用制限の仕組みはCodexの利用制限で詳しく解説しています。

7. セキュリティ・コンプライアンス対応（SOC2・GDPR・オンプレミス）

出典: OpenAI Codex 公式ドキュメント（Codex Security）

規制の厳しい業種でCodexを入れるなら、プランの機能だけでなく、公式が「できない」と明記している組み合わせまで確認しておく必要があります。

7-1. Enterpriseプランのデータ保護

公式が明記している制約

• Work Cloudのローカル接続は、厳密なゼロデータ保持（ZDR）にならない。ZDRが必要なら有効にしないよう公式に書かれています
• データ所在地（residency）の管理が及ぶのは、対象のコンテンツと構成に限られる。enforce_residency を有効にすると、WorkとDotsのローカル接続が使えなくなります
• WorkはUAEの推論所在地に対応していません
• サイバー防御向けのDaybreakは、Trusted Access for Cyberの承認が必要です

OpenAIは、Enterpriseでの役割分担として、ワークスペース所有者・セキュリティ担当（エージェントの権限を決める）・分析担当を置くことを勧めています。Codexのセキュリティ機能はCodex Securityとは、AIコーディング全般のリスクはAIコーディングのセキュリティリスク、生成AI全体の対策は生成AIのセキュリティ・リスクと対策で解説しています。

7-2. Dell・AWSによるハイブリッド/オンプレミス選択肢

クラウドの利用に制約がある企業向けの経路は2つあります。

「Dell経由で完全なオンプレミス運用ができる」とは、現時点の発表からは言えません。オンプレミスが必須の場合は、提供時期と対象機能を個別に確認してください。

8. 国内外の企業導入事例

Codex Labs経由の導入事例は、2026年10月時点で公表されていません。参考になるのは、提携各社の社内展開と、OpenAIが公開しているCodexの導入事例です。

NTTデータは2025年にOpenAIと戦略提携し、ChatGPT EnterpriseからCodexへ利用を広げました。日本企業がCodex Labsを使わずに大規模展開した例として、導入の進め方を比べる材料になります。

楽天やサイバーエージェントの数値は、OpenAIの事例ページに載った企業側の報告で、第三者が検証した数字ではありません。どの事例も、その会社のコードベースの規模や運用体制での結果です。

9. Gartner MQ 2026の評価と他のAIコーディングツールとの違い

Gartnerが2026年に初めて出した「Magic Quadrant for Enterprise AI Coding Agents」（レポート日付は2026年5月20日）で、OpenAI（Codex）はリーダーに位置づけられました（OpenAI公式）。OpenAIは評価された点として、承認ゲート、RBAC、ポリシー、OSレベルのサンドボックス、監査できる管理機能を挙げています。

なお、ほかにどの企業がリーダーに入ったかは、一次情報で確認できていません。Gartnerは特定ベンダーを推奨しない立場を明記しており、OpenAIの記事は自社の宣伝を兼ねている点にも注意が必要です。

出典: GitHub Copilot 公式

法人導入でよく比べられるツールの違いを、導入支援と管理の面から整理しました。

Claude Codeの詳細はClaude Codeとは、CopilotとClaude Codeの違いはClaude Code と GitHub Copilot の比較で解説しています。

10. Codex Labs vs Codex単体導入、どちらを選ぶか

Codex Labsは、Codex本体の契約に上乗せする支援です。自社で設定と定着を進められるなら単体導入で足ります。組織をまたいで本番運用に乗せる体制が社内にないときに、Codex Labsが選択肢に入ります。

判断の目安

11. こんな組織におすすめ / おすすめしない組織

Codex Labsをおすすめする組織

• 数千人規模の開発組織があり、部署をまたいでAIコーディングを広げたい
• レガシーシステムの刷新を抱えていて、外部の実装力を借りたい
• 複数の国・拠点で同じ導入のやり方を再現したい
• Accenture・PwC・Cognizant・CGI・Infosys・TCS・Capgeminiのいずれかと既存の契約があり、追加の範囲として任せられる
• 試験導入で止まった経験があり、本番運用まで伴走してくれる相手が必要
• ChatGPT Enterpriseを導入済みで、Codexを次の段階として広げたい

Codex Labsをおすすめしない組織

• 個人開発者・中小企業: Plus・Pro・Businessをそのまま使う方が早い
• すでにCodexを自社で本番運用している: 管理者手順に沿って自走できるなら追加の支援は不要
• Claude Codeを本命にしている: 両方の導入支援を同時に進めると投資が分散しやすい
• 完全なオンプレミス運用が必須: Dellとの連携はまだ検討段階を含み、提供時期も未定
• 厳密なZDRと業務アプリ連携を両立したい: Work Cloudのローカル接続はZDRにならないと公式が明記している
• すぐに始めたい: Codex Labsは申し込み後の調整が必要で、開始時期を約束するものではない

12. 日本企業のアプローチルートと申込手順

出典: Cognizant 公式サイト

日本企業も申し込み自体はできます。ただ、日本語での提供体制や、7社の日本法人がCodex Labs案件を受けるかどうかは、2026年10月時点で公式に発表されていません。国内SIer（NTTデータ・富士通・NECなど）は、Codex Labsの提携先に含まれていません。

12-1. 日本企業がCodex Labsに繋がるルート

いずれの日本法人も、Codex Labs案件を受けるという公式発表はありません。「この会社なら日本で対応できる」と決めつけず、問い合わせの段階で確認するのが確実です。GSIとの接点がない場合は、OpenAIに直接申し込み、担当パートナーを紹介してもらう流れが近道になりやすいでしょう。

7社に頼むほどの規模ではないものの、自社だけでは進まないという中堅企業も多いはずです。Codexで作った試作や社内ツールを、社内の実データや既存システムにつないで業務で使う段階では、認証・権限・データ連携・運用保守を誰が引き受けるかを決める必要があります。その進め方はAIで作ったアプリを開発会社へ引き継ぐにはにまとめています。

12-2. 申込手順と事前確認項目

申込手順

1. openai.com/form/codex-labs/ のフォームに記入する（会社名、開発組織の規模、現在のChatGPT・Codexの利用状況、目的など）
2. OpenAIから連絡があり、ヒアリングを行う
3. 規模や要望に応じて、OpenAIが直接支援するか、提携パートナーが入るかを相談する
4. 範囲・期間・体制・費用の見積もりを受ける
5. 契約後、ワークショップと実装支援が始まる

手順2以降の流れや所要期間は公開されていません。この流れは、一般的な法人向け支援プログラムの進み方に沿った想定です。

申し込み前に確認しておきたい質問

• 現地に来る専門家はOpenAIの社員か、パートナーの社員か。職種の構成は
• 期間はワークショップ単発か、数か月の伴走か
• Business・Enterpriseの契約が前提か。最低席数はあるか
• 日本語での対応は可能か
• データの扱い（学習への利用、データ所在地、ログの保管期間、ZDRの要否）
• 成果をどの指標で測るか（障害対応時間、リードタイム、レビュー時間など）
• Claude Codeとの並行運用を認めるか
• 途中でやめる場合の条件

料金が公開されていないので、Codex Labsの見積もりと、既存の開発会社・SIerに同じ範囲を頼んだ場合の見積もりを並べて比べると判断しやすくなります。

よくある質問（FAQ）

Q1. Codex Labsは新しいAIモデルですか？

いいえ。Codex Labsは導入支援プログラムで、モデルや機能ではありません。使うのはCodex本体で、2026年10月時点の主力モデルはGPT-6.1 Solです。GPT-5.5は10月14日にChatGPTサインインのCodexから退役しています。

Q2. Codex Labsは無料ですか？

無料とは案内されていません。料金は公開されておらず、フォームから問い合わせて個別に相談する形です。Codex本体の利用には、別途ChatGPTの法人プランなどの契約が必要です。

Q3. 7社のうち、どのコンサルを選べばよいですか？

OpenAIは7社の間で担当業種を分けていません。現実的には、すでに取引のある会社に相談するのが早いでしょう。発表内容で比べるなら、開発組織全体への組み込みを打ち出しているのがCognizant、新機能の早期アクセスと政府・公共分野の顧客との協業を挙げているのがCGI、Topaz Fabricとの組み合わせを前提にするのがInfosysです。

Q4. Codex LabsとFrontier Alliancesは同じものですか？

違います。Frontier Alliancesは2026年2月に発表された、法人向けエージェント基盤「Frontier」の導入提携で、McKinsey・BCG・Accenture・Capgeminiが参加しています。Codex Labsは4月に始まったCodex専用の導入支援で、提携先も7社と一部しか重なりません。

Q5. 日本企業ですが、Codex Labsに申し込めますか？

フォームからの申し込みはできます。ただし、日本語での提供体制や、7社の日本法人がCodex Labs案件を受けるかどうかは公式に発表されていません。申し込みの際に日本での対応範囲を確認してください。

Q6. NTTデータのような効果は自社でも出ますか？

NTTデータが公表した「5人×3日の障害分析が30分に」は、同社の環境での結果です。コードベースの規模、CI/CDの整い具合、運用体制によって効果は大きく変わります。まず対象業務を絞って試し、自社の数字を測るのが確実です。

Q7. 新しく契約する場合、Codex専用席は選べますか？

2026年6月24日以降、新規のBusinessワークスペースではCodex専用席を追加できません。新しく契約するなら、Standard席（$20〜）かPremium席（$100〜）を選びます。利用量の多い開発者だけPremium席にする混在も可能です。

Q8. 社内コードがOpenAIの学習に使われることはありますか？

Business・Enterprise・Edu・APIのデータは、既定ではモデルの学習に使われません。ただし、ゼロデータ保持やデータ所在地まで求める場合は、Enterpriseの契約条件に加えて、Work Cloudのローカル接続を使わないなどの設定が必要です。

まとめ

OpenAI Codex Labsは、大企業へのCodex導入をOpenAIだけでは支えきれなくなったため、提携7社と組んで作った導入支援の窓口です。

• Codex Labsは導入支援プログラムで、新しいモデルやツールではない
• 提携7社はAccenture・Capgemini・CGI・Cognizant・Infosys・PwC・TCS。Codexに絞った自社リリースを出しているのはCognizant・CGI・Infosys
• 支援の中身は工程別のデモ、実装ガイダンス、既存ツールとの接続、利用拡大の支援
• 料金・最低規模・日本での提供体制は非公開。2026年4月の発表以降、追加の発表は確認できていない
• Codex本体は2026年10月時点でGPT-6.1 Solが主力。GPT-5.5は10月14日にCodexから退役
• 法人料金はBusiness Standard席$20〜25、Premium席$100〜125。Codex専用席は新規では選べない
• ZDRとWork Cloudのローカル接続は両立しないなど、公式が明記する制約を先に確認する
• Accenture・PwC・Cognizant・InfosysはAnthropicとも提携しているため、どちらを使うかは発注側が決める
• 日本ではNTTデータがCodex Labsを使わずに約9,000人へ展開した例がある

数千人規模で部署をまたいでCodexを広げたいなら、Codex Labsは試験導入止まりを避ける手段として検討の価値があります。一方、数十〜数百人規模なら、Businessで試して公式の管理者手順に沿って自社で進める方が早いでしょう。

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主要参考ソース

• OpenAI「Scaling Codex to enterprises worldwide」 https://openai.com/index/scaling-codex-to-enterprises-worldwide/
• Codex Labs 申込フォーム https://openai.com/form/codex-labs/
• Codex 料金 https://learn.chatgpt.com/docs/pricing
• ChatGPT & Codex changelog https://learn.chatgpt.com/docs/changelog
• Enterprise admin setup https://learn.chatgpt.com/docs/enterprise/admin-setup
• Managing legacy Codex seats in ChatGPT Business https://help.openai.com/en/articles/20001492-managing-legacy-codex-seats-in-chatgpt-business
• OpenAI × Dell https://openai.com/index/dell-codex-enterprise-partnership/
• OpenAI Gartner MQ 2026 https://openai.com/index/gartner-2026-agentic-coding-leader/
• NTTデータ事例 https://openai.com/index/ntt-data/
• 楽天事例 https://openai.com/ja-JP/index/rakuten/
• サイバーエージェント事例 https://openai.com/index/cyberagent/
• Cognizant リリース https://kyodonewsprwire.jp/release/202604217869
• CGI リリース https://www.cgi.com/us/en-us/news/artificial-intelligence/cgi-openai-empower-enterprises-unlock-accelerate-human-potential-codex
• Infosys リリース https://www.infosys.com/newsroom/press-releases/2026/collaboration-accelerate-enterprise-ai-transformation.html
• Reuters（Yahoo Finance転載） https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/openai-leans-global-consultancies-expand-135737223.html