ChatGPT Work 管理者向け FAQ

ChatGPT Work は、Codex を支える技術を ChatGPT に取り入れ、複数のステップにわたる長時間のタスクに対応します。チャット、ファイル、ワークスペースのリソース、接続先システムからコンテキストを収集し、承認済みのツールを使って、レビューできる状態まで成果物を仕上げることができます。アクセスの範囲、利用できるコンテキスト、実行できるアクション、ネットワークの動作、クレジットの消費量は、プラン、ワークスペース設定、情報源のアクセス権限、利用環境によって異なります。

デバイスをまたいだ Work の利用

Work Cloud のローカルコンピューターアクセスでできること

メンバーは、条件を満たすクラウド上の会話を別のデバイスで続けることができます。また、接続中のコンピューター上の承認済みファイルやツールを利用できます。メンバー向けの操作手順は、別のデバイスで Work を続ける方法をご覧ください。

有効化の手順

対象ユーザーに対して次の手順で機能を有効にします。

1. 対象ユーザーに対して Work Cloud を有効にします。ローカルコンピューターへのアクセスを許可は Work Cloud の配下にあります。ChatGPT デスクトップアプリで Codex をローカルで使用を有効にする必要はありません。

2. Agent Security でクラウドポリシーの基本設定を確認します。

3. ワークスペースのオーナーとして「ワークスペース設定」>「権限とロール」を開き、ローカルコンピューターへのアクセスを許可を有効にします。ワークスペースに表示される手順に従って、ポリシーの確認と同意を完了してください。ポリシーの移行はセットアップ前でも可能です。展開前にポリシーを確認してください。アクセスの確認手順でポリシーを作成する必要はありません。個別のセットアップ手順と利用条件は、Work Cloud と dot のローカルコンピューターアクセスをご覧ください。

いずれかのクラウドポリシーで enforce_residency が有効になっている場合、Work と dot の両方でローカルコンピューターへのアクセスを許可が無効になります。この保護措置によってワークスペースのレジデンシーが設定されることはありません。また、この措置だけで Work Cloud や dot が無効になることもありません。

MDM のみでポリシーを配布する場合の利用条件

ローカル実行時に適用する企業要件のうち、サポート対象のものについては、Agent Security のポリシーを準備してください。Work Cloud のローカルコンピューターアクセスが有効でも、Work のクラウドコンテナはこれらの要件を適用しません。MDM は要件をデバイスに配布します。

ローカル実行では、MDM の要件と従来の管理対象デバイスの要件が Agent Security より優先されます。デバイスのシステム要件ファイルの優先順位は Agent Security より低くなります。この優先順位はローカルに限られ、企業要件が Work のクラウドコンテナにまで適用されるわけではありません。Work のクラウドコンテナには引き続き既存の Work Cloud ポリシーが適用されます。

既存のクラウドポリシーの扱い

ポリシーと構成は、管理コンソールの Agent Security で管理します。Agent Security は従来の「ポリシーと構成」に代わるもので、Work Cloud のローカルコンピューターアクセスを利用するかどうかにかかわらず、すべてのユーザーが利用できるようになります。

既存のポリシー、割り当て、優先順位は引き継がれます。Agent Security で既存のポリシーを確認してください。Work Cloud のローカルコンピューターアクセスは別途有効にする必要があります。移行手順は Agent Security をご覧ください。

グローバル設定はポリシー API で管理します。ローカル設定と Codex Cloud 設定の管理には Agent Security の UI を使用してください。グローバル設定を API で管理する既存のワークフローは、移行後も利用できます。スクリプトや Terraform との連携をテストし、ポリシーの割り当てと優先順位が変わっていないことを確認してください。

Work Cloud のローカルコンピューターアクセスで利用できるフック

管理ポリシーとリモートフックの両方が有効な場合、ローカルコンピューターアクセスを利用する Work と dot では、グローバル設定の MCP フックを使用できます。接続中のコンピューターに設定したコマンドフックが実行されるのは、サポート対象のローカル専用ワークフローに限られます。対応するハンドラーとイベント、障害時の動作については、クラウドオーケストレーションでのフックの利用をご覧ください。

ポリシーの優先順位

同一ポリシー内では、優先順位の高い順に、OS 固有の環境別上書き設定 → 全 OS 共通の環境別上書き設定 → グローバル設定が適用されます。ポリシー間では、優先順位の低いポリシーのほうが具体的でも、優先順位の高いポリシーが優先されます。一部の要件にはフィールド固有のマージルールがあります。

ローカル実行では、MDM の要件と従来の管理対象デバイスの要件が Agent Security より優先されます。デバイスのシステム要件ファイルの優先順位は Agent Security より低くなります。

Work Cloud のローカルコンピューターアクセスでは、新しい企業向けの requirements.toml 設定がローカルの実行環境に適用されます。既存の Work Cloud ポリシーが置き換わることはありません。クラウドランタイムは、管理対象の HTTP/SOCKS リスナーポートや、ループバック以外で待ち受けるプロキシリスナーをサポートしていません。ソケットルールが利用できるかどうかは実行経路によって異なります。

Work Cloud に適用される Agent Security の要件

ローカルアクセスを利用する Work と dot では、管理ポリシーが有効な場合、サポート対象のグローバルポリシーが共通のクラウドオーケストレーターを通じて適用されます。接続中のコンピューターでの実行には、ローカルの requirements.toml の該当要件が適用されます。Work のクラウドコンテナと dot のクラウドコンピューターは、他の種類の実行環境で使用する管理対象の環境バンドルを使わず、独自の実行設定と要件を使用します。ローカル実行の制限がこれらのクラウドコンピューターに自動的に適用されることはありません。クラウド機能の権限を確認し、ローカル実行とクラウド実行を個別にテストしてください。

承認やウェブ検索など、オーケストレーターに関する制御はグローバル設定で管理してください。利用できる場合は、「許可する承認ポリシー」と「許可するウェブ検索モード」の専用設定を使い、その他のサポート対象フィールドには TOML を使用します。フィールドの一覧と実行時の適用範囲は、設定リファレンスをご覧ください。

ローカルコンピューターが利用できない場合の動作

条件を満たす新しいターンは、独自の実行要件を持つクラウドコンテナで実行できます。そのコンテナでは、ローカルのファイルやツールは利用できず、デバイスのポリシーも適用されません。コンピューターがオフラインのときのメンバー側の動作をご覧ください。

管理者が Work Cloud のローカルコンピューターアクセスを無効にした場合の動作

アクセスを無効にすると、実行中のターンは中断されます。メンバーが作業を続けられるよう、導入ガイドのロールバック手順に従ってください。会話の保持ポリシーと削除ポリシーは引き続き適用されます。

同期を有効にした場合の既存のチャットとプロジェクト内のタスクの扱い

既存のタスクでは元のモードが維持されます。ローカルコンピューターアクセスを利用する場合は、新しいクラウドタスクを開始するようメンバーに案内してください。

Codex への影響

影響はありません。Work Cloud のローカルコンピューターアクセスを利用しても、Codex の既存の設定の動作は変わりません。また、この機能を使用した会話は Codex の履歴には表示されません。

ZDR 環境での同期の適否

同期は ZDR 環境には適していません。Work Cloud のローカルコンピューターアクセスは、厳密なゼロデータ保持を保証しません。データレジデンシーと推論レジデンシーの対象は、適格なコンテンツと、サポート対象のワークロード、リージョン、構成に限られます。Enterprise Key Management（EKM）の対象は、適格なワークスペースに保存されたサポート対象のコンテンツです。Work は UAE での推論レジデンシーに対応していません。接続中のコンピューターでステップを実行しても、そのワークフローが ZDR の要件を満たすことにはなりません。

概要

ChatGPT Work を使うと、複数のステップにわたる長時間のタスクを ChatGPT に任せられます。接続先の情報源から情報を集め、複数のステップを通じて推論し、ドキュメント、プレゼンテーション、分析結果などを作成して、レビュー用に返します。

ChatGPT Work は、対象のプランとワークスペースで、サポート対象の Web、モバイル、デスクトップ環境から利用できます。対応する環境では、ワークスペースのオーナーまたは権限を持つ管理者が、Work Cloud、Work Local、Codex Local を個別の権限で管理できます。対象の Enterprise および Edu ワークスペースでは、権限を持つ管理者が無効にしない限り、既定のワークスペースロールに Work の利用権限が含まれます。Work Cloud の利用範囲はブラウザとネットワークの設定でさらに制限され、利用可否はロール、プラン、ワークスペース、リージョンによって異なります。ChatGPT Work と Codex をご覧ください。

ホスト型の実行モデルとセキュリティ境界については、ChatGPT Work の概要をご覧ください。

主な管理機能

管理者は、次の各層で ChatGPT Work を管理します。

• 企業ワークスペースへのアクセス： ID とアクセスの制御により、認証とワークスペースへのアクセスを管理します。プランと構成に応じて、管理者は SSO、ドメイン検証、SCIM プロビジョニング、ユーザーのライフサイクル管理、ID グループの同期などを利用できます。ChatGPT Business には SCIM と ID グループの同期は含まれません。ユーザーは OpenAI アカウント単位で MFA を有効にできます。ChatGPT にはワークスペース全体で MFA を必須にする機能がないため、組織で必須とする場合は ID プロバイダーを通じて SSO と MFA を強制してください。SSO と関連する ID 設定はグローバル管理コンソールで管理します。多要素認証もご覧ください。
• ワークスペース内の ChatGPT Work へのアクセス： 対応する環境では、Work Cloud が Web、モバイル、デスクトップでのホスト型 Work の利用を制御します。Work Local はデスクトップでのローカルの Work 利用を、Codex Local はデスクトップ、CLI、IDE クライアントでサポートされるローカルの Codex 利用を制御します。クラウドのブラウザとネットワークの設定で Work Cloud をさらに制限できます。カスタムのロールベースのアクセス制御（RBAC）と利用可能な権限は、プランとワークスペースによって異なります。
• グループへの所属： SCIM 対応プランでは、ID プロバイダーを通じてグループを同期することで、従業員の入社、異動、退職に応じてアクセス権が更新されます。グループとプロビジョニングをご覧ください。
• ワークスペースとメンバーのロール： Enterprise の組み込みロールには、オーナー、管理者、メンバー、分析データの閲覧者があります。対応プランでは、カスタムロールとメンバー向け RBAC で ChatGPT Work、プラグイン、その他の機能へのアクセスを制御します。シートの種類が区別される場合、メンバーには ChatGPT を含むシートも必要です。Codex 専用シートでは Work を利用できません。ロールとワークスペースの権限をご覧ください。
• プラグインとアプリ： プラグインポリシーで、プラグインの利用とインストールの可否を管理します。アプリへのアクセス、アクションの制御、承認時の動作は個別に設定します。ワークスペースエージェントが利用できる場合は、専用の管理機能があります。プラグインの管理、プラグイン、アプリのセキュリティに関するホワイトペーパーをご覧ください。
• 接続先システムの権限： ユーザーが利用できるのは、元のアプリケーションでアカウントまたは共有接続に許可されたコンテンツとアクションのみです。アプリの管理者向け制御、セキュリティ、コンプライアンスをご覧ください。
• 承認とアクションの制限： アクション制御に対応するアプリでは、管理者はすべてのアクション、読み取り専用のアクション、または個別に選んだアクションを許可し、新たに追加されるアクションの扱いも指定できます。ChatGPT がアプリを使う前に確認を求める条件は、別途アプリの権限で決まります。
• クレジット： ChatGPT Work と Codex には共通の料金体系、クレジット、使用上限が適用されます。対象の Enterprise および Edu の管理者は、ワークスペースの既定値、グループの既定値、個人別の上書き設定を使って、ユーザーごとの月間上限を設定できます。ワークスペースで許可されている場合、ユーザーは上限の引き上げを申請できます。Business には別のクレジット体系と支出管理の仕組みが適用されます。ChatGPT の使用上限と支出管理をご覧ください。
• 分析とレポート： グローバル管理コンソールとワークスペース分析では、導入状況とクレジット使用量を分析できます。Compliance API と Codex のレポート機能は、それぞれのドキュメントに記載されたイベントと製品の範囲で使用してください。特定のプロンプト、ファイル、承認、アクション、エラー、ツール呼び出しが記録されると案内する前に、最新のスキーマを確認してください。ガバナンスをご覧ください。

アクセス、データ、システム、ユーザーのアクション

データやシステムへのアクセスとユーザーのアクションの保護

ChatGPT Work には、ChatGPT ワークスペースに設定されている ID、アクセス、権限の制御が適用されます。管理者は ID 管理とワークスペースロールに加え、対象プランでは RBAC を使って ChatGPT Work を利用できるユーザーを指定します。

対応する環境では、SCIM とグループ同期を通じてアクセス権を ID プロバイダーと同期できます。これにより、従業員の入社、異動、退職に伴うアクセス権と権限の変更を一元管理できます。

接続先システムは、操作に使用するアカウントまたは承認済みの共有接続の権限を適用します。個人の接続には、そのユーザーが接続先システムで持つアクセス権が適用されます。エージェントが所有する接続や共有接続を使うと、エージェントの利用を許可されたユーザーは接続先のアカウントを通じてアクセスできます。この場合、自分のアカウントでは利用できないデータやアクションも利用できることがあります。接続のスコープ、利用できるアクション、エージェントの利用者を業務上必要な範囲に制限してください。ワークスペースエージェントの接続と権限をご覧ください。

ChatGPT Work によるデータとコンテキストへのアクセス

ChatGPT Work は、現在のチャット、アップロードされたファイル、ワークスペースのリソースを利用できます。また、承認済みのアプリや、該当する場合はプラグインを通じて、接続先システムも利用できます。有効な機能と権限に応じて、ドキュメント、リポジトリ、チケット、チャンネル、メール、カレンダーなどが対象になります。以前のファイルは、現在のチャット、対応するプロジェクト、許可されたライブラリへのアクセス、または有効になっているライブラリの自動参照を通じて利用できる場合があります。保存済みのメモリには、専用のワークスペース設定とユーザー設定が適用されます。

コンテキストの管理方法は情報源ごとに異なります。チャットのコンテキストはユーザーが提供し、ワークスペースのリソースは管理者が管理し、接続先システムは認証と権限を適用します。ChatGPT Work がアクセスできるのは、ユーザーまたは承認済みの共有接続に許可された情報のみです。

ChatGPT Work には、該当する ChatGPT ワークスペースの保護措置が引き継がれます。レジデンシー、データ保持、ログ記録、利用可能な機能はプラン、リージョン、利用環境、接続先システムによって異なるため、実際の構成での適用範囲を確認してください。

制限やレビューが必要な影響の大きいアクション

リスクはアクションによって異なります。一般に、読み取りや下書きは、データの変更、情報の共有、外部システムでの操作よりも影響が小さいアクションです。ロール、対象範囲を絞った権限と認証情報、サポートされている承認機能を組み合わせ、影響の大きいアクションの実行は、信頼できる用途のうちレビューを経たものに限定してください。

代表的なアクションの分類は次のとおりです。

• 読み取り： 元のデータを変更せずに、承認済みの情報源にアクセスし、情報を検索または要約
• 下書き： 使用前に人がレビューできるように、ドキュメント、メール、レポート、コードなどのコンテンツを準備
• 書き込み： 接続先のドキュメント、チケット、リポジトリ、プロジェクト管理ツールなどでレコードを作成、更新、削除
• 共有： 情報の送信や公開などを通じて、他の人、システム、外部の宛先にも情報を提供
• スケジュール： ユーザーが毎回開始操作を行わなくても、指定した日時や定期スケジュールでタスクを開始
• 実行： コード、シェルコマンド、ブラウザの自動操作など、ツールを使って外部環境を直接操作するタスクを実行

影響の大きいアクションには、人によるレビュー、用途を制限した認証情報、限定的なスコープ、サポートされている承認機能を使用してください。プラグインのアクションには、引き続き各連携先の権限とセキュリティ制御が適用されます。

コンプライアンス

ChatGPT Work に適用される企業向けのプライバシーとデータ保護の取り決め

ChatGPT Work は、お客様の ChatGPT ワークスペースに適用されるプライバシー、セキュリティ、データに関する取り決めに従います。適用範囲はプラン、構成、利用環境、機能、リージョンによって異なります。ChatGPT Enterprise では、既定では業務データをモデルのトレーニングに使用しないこと、転送中および保存時の暗号化、ワークスペース単位のアクセス制御、サポート対象の監査ログの記録が含まれます。

ローカルアクセスを利用する Work では、レジデンシーの対象は、適格なコンテンツと、サポート対象のワークロード、リージョン、構成に限られます。EKM の対象は、適格なワークスペースに保存されたサポート対象のコンテンツです。Work は UAE での推論レジデンシーに対応していません。この機能は厳密なゼロデータ保持を保証しません。dot にはベータ版固有の適用除外があり、データレジデンシーと推論レジデンシーには対応していません。互換性とデータ要件をご覧ください。HIPAA および事業提携契約（BAA）の適用範囲は、利用する機能と契約によって異なります。

接続先サービスには、独自のデータ保持、ログ記録、アクセス、レジデンシー、コンプライアンスの要件があります。ChatGPT Work でプラグイン、リポジトリ、サードパーティのシステムを使用する場合は、ChatGPT ワークスペースと接続先システムの両方の制御を評価してください。

Codex のアクティビティについては、企業向けの制御が開発環境、リポジトリ、設定済みのツール、関連するアクティビティにも及ぶ場合があります。ワークスペースの制御と併せて、管理者向け導入ガイドとガバナンスを確認してください。

保存、保持、削除の対象データ

ChatGPT Work のデータ保持と削除は、ChatGPT ワークスペースのプラン、管理設定、使用する機能によって決まります。ChatGPT Work がアクセスする情報の種類によって、保持ルールは異なる場合があります。会話と対象のライブラリファイルには、該当するワークスペース設定が適用されます。プロジェクトファイル、一時的なアップロード、保存済みのメモリ、コンプライアンスイベント、同期されたアプリデータ、サードパーティのレコードには、それぞれ別の保持・削除ルールが適用される場合があります。チャットとファイルの保持ポリシーをご覧ください。

ChatGPT Work では、チャットのコンテンツ、アップロードまたは生成されたファイル、成果物、実行メタデータが作成されることがあります。Codex のチャットでは、リポジトリや環境のメタデータ、コマンド出力、差分、ログも作成される場合があります。データの正確な分類、保持期間、削除方法については、製品および Compliance API の最新ドキュメントを確認してください。

ChatGPT ワークスペースと接続先の企業システムの両方で保持要件を確認し、組織のデータガバナンス、コンプライアンス、記録保持のポリシーを各システムに適用してください。

可観測性

管理者やオーナーが確認できる使用状況データ

管理者とオーナーは、目的に応じて製品の分析機能とコンプライアンスログを使い分けられます。グローバル管理コンソールでは、ChatGPT と Codex の導入状況およびクレジット使用量について、サポート対象のデータを確認できます。ユーザー別、製品別、エージェント別、モデル別の内訳がどこまで表示されるかは、分析画面とワークスペースによって異なります。対象のワークスペースでは、Compliance API から対象の ChatGPT 会話記録を取得できます。これには、クラウドでの Work のアクティビティのうちサポート対象のものも含まれます。対象範囲は製品、利用環境、権限、利用可能なエンドポイント、ドキュメントに記載されたイベントスキーマによって異なります。ワークスペース分析と Compliance API をご覧ください。

プロンプト、出力、ファイル、アクション、ツール呼び出しの記録範囲

対象の Enterprise および Edu ワークスペースでは、コンプライアンス・ログ・プラットフォームから Work のユーザープロンプトとエージェントの応答を取得できます。接続済みアプリの呼び出しは別途記録されます。対象のワークスペースでは、サポートされているライブラリ専用の Compliance API エンドポイントを通じて、ライブラリ内のアクティブなファイルにもアクセスできます。これらの記録だけでは、ホスト環境でのすべてのファイル操作、シェルコマンド、ブラウザ操作、ツール呼び出し、承認について完全な監査証跡は得られません。現在対象となっているイベントと製品は、認証が必要な Compliance API ドキュメントで確認してください。

コンプライアンス・ログ・プラットフォームのデータ保持期間は 30 日間です。組織でそれより長い保持期間が必要な場合は、承認済みの電子情報開示、データ損失防止、SIEM、またはデータレイクのシステムに記録を継続的にエクスポートしてください。OpenAI コンプライアンスプラットフォームのガイドをご覧ください。

Work Cloud のローカルコンピューターアクセスを有効にすると、既存の OpenTelemetry（OTel）コレクターが受信するイベントが変わります。ローカルの実行環境からは、サポート対象の実行イベントを引き続きエクスポートできます。クラウドオーケストレーションのイベントは、既存の OpenTelemetry コレクターには届きません。

サポート対象のクラウドの記録を取得するには、Compliance API を使用してください。コレクターのエンドポイントを変更しても、クラウドオーケストレーションのイベントは受信できません。Compliance API の記録で従来の OpenTelemetry ストリームのすべてのイベントを代替できるわけではありません。OpenTelemetry と監査の対象範囲の確認をご覧ください。

異常な動作、障害、使用量の急増の早期検出

管理者は、ワークスペース分析、コンプライアンスログ、接続済みの監視ツールを使って使用状況を確認し、ChatGPT、Work、Codex のサポート対象のアクティビティを調査できます。使用するレポート機能に応じて、アクティブユーザー、対象のメッセージ、アプリのアクティビティ、エージェントの利用状況、認証や管理操作のイベント、クレジット消費量などを確認できます。エクスポートしたログは、電子情報開示、データ損失防止、SIEM、監査、調査に活用できます。検出精度は、プラン、対象イベント、発生元を特定できる範囲、データの鮮度、設定したルールによって異なります。

確認すべき兆候としては、使用量やクレジット消費量の予想外の増加、ユーザーやエージェントの通常と異なるアクティビティ、繰り返し発生する運用エラー、関連する認証や管理操作のイベントなどがあります。実際に確認できる項目は、該当する分析、コンプライアンス、監査ログのスキーマと照合してください。

Codex のアクティビティについては、Codex の分析機能と Analytics API から、サポート対象の導入状況やアクティビティの指標を取得できます。ローカルの Codex クライアントを使用する組織は、OpenTelemetry エクスポートを有効にして、API リクエスト、エラー、プロンプトのメタデータ、ツールの承認判断、ツールの実行結果などのイベントを取得できます。プロンプトの内容は、別途 otel.log_user_prompt = true を明示的に有効にしない限り、マスキングされます。監視とテレメトリをご覧ください。このローカルの Codex テレメトリでは、Web 版の ChatGPT Work のイベントを OpenTelemetry にエクスポートできません。

ガバナンス

管理者によるアクセス、権限、ポリシーの管理

ガバナンスは、相互に関連しながらも役割が異なる次の 3 つの層に分かれます。

• ChatGPT Work のアクセス制御では、Work を利用できるユーザーと、ローカルスレッドの同期を利用できるかどうかを決めます。

• ワークスペースエージェントの制御では、対応する環境で、再利用可能なエージェントや共有接続の作成、公開、共有、スケジュール設定、構成を行えるユーザーを決めます。

• Agent Security では、Work と Codex のサポート対象の制御に共通するクラウドポリシーの基本設定を管理します。ローカルアクセスを利用する Work と dot では、管理ポリシーが有効な場合、サポート対象のグローバルポリシーがクラウドオーケストレーションに適用されます。接続中のコンピューターにはローカル実行の要件が適用されます。クラウドコンピューターは独自の実行設定と要件を使用します。Codex の既存の設定の動作は変わりません。

管理対象の構成は、サポート対象のランタイム動作を制限します。ワークスペースへのアクセス権の付与や取り消しは行わず、RBAC に代わるものでもありません。これらの層を ChatGPT Work の単一のポリシー設定で一律に管理することはできません。分析機能とコンプライアンスログを使用すると、それぞれのドキュメントに記載された製品とイベントの範囲で、より詳しく状況を把握できます。

サポート対象のローカル Codex クライアントには、企業の管理者が管理対象の構成と権限プロファイルを適用できます。これらのローカルクライアント向けの制御は、ホスト型の ChatGPT Work へのアクセス権を付与するものでも、そのワークスペース権限に代わるものでもありません。

グループ、ロール、ワークスペース、機能ごとのアクセス範囲

アクセス範囲は限定できます。メンバー向けのカスタム RBAC に対応する対象の Enterprise および Edu プランでは、ワークスペースロール、ID グループ、管理者が定義した権限を使って、ChatGPT Work の各機能を利用できる範囲を指定できます。ChatGPT Business には該当するワークスペース単位の制御が適用されますが、メンバー向けのカスタム RBAC と SCIM グループ同期は含まれません。業務上の必要性と組織のポリシーに基づいて、サポート対象の機能を割り当ててください。RBAC ガイドと RBAC の操作手順をご覧ください。

カスタム RBAC を利用できる組織は、ChatGPT Work の利用、ワークスペース設定の管理、承認済みプラグインの設定、サポート対象のワークスペースエージェント機能の利用を許可するユーザーを指定できます。対象の Enterprise および Edu ワークスペースでは、月間使用上限にワークスペースの既定値、グループの既定値、ユーザー別の上書き設定を設けて、段階的に展開できます。

接続先システムへのアクセスは引き続き独立して管理されます。ワークスペースの権限、プラグイン設定、接続先システムの制御を使い、プラグイン、共有認証情報、リポジトリ、書き込み可能なアクションの利用者を必要最小限に限定してください。対応するローカル Codex クライアントでは、管理対象の構成によってローカルランタイムの機能をさらに制限できます。ホスト型の Work には、独自のワークスペース制御と製品固有の制御が適用されます。

ランタイムとネットワークの境界の管理

ChatGPT Work のセキュリティ境界はタスクによって異なります。標準の Chat の会話、外部システムと連携するワークフロー、スケジュール済みタスク、Codex のチャットは、それぞれ権限、ツール、ネットワークアクセスの異なる環境で実行される場合があります。

実行環境ごとに、該当する制御を使用してください。Work Cloud は、対応する Web、モバイル、デスクトップ環境でのホスト型 Work の利用を制御します。Work Local はデスクトップでのローカルの Work 利用を、Codex Local はデスクトップ、CLI、IDE クライアントでサポートされるローカルの Codex 利用を制御します。ブラウザとシェルのネットワーク権限で Work Cloud をさらに制限できます。検索、アプリ、プラグイン、利用可能なワークスペースエージェント、接続先システムの権限は、それぞれ別に制御します。管理対象の構成とローカルランタイムポリシーは、それぞれがサポートするローカル環境にのみ適用されます。これらの制御を相互に代用することはできません。

ChatGPT デスクトップアプリ、CLI、IDE で Codex をローカル実行すると、ユーザーのコンピューター上で OS のサンドボックスと承認ポリシーが適用されます。クラウドの Codex は、OpenAI が管理する分離環境でチャットを実行します。対応するローカルクライアントでは、企業の管理者は管理対象の要件を使って、権限プロファイル、承認、ファイルシステムとネットワークへのアクセス、MCP サーバー、フック、コマンドルール、その他のサポート対象のランタイム動作を制限できます。

使用量とコスト

ChatGPT Work の使用量と支出の推移

ChatGPT Work と Codex には共通の料金体系、クレジット、使用上限が適用されます。対象のクレジット制契約では、従業員による Chat と Work の合計使用量を、ワークスペースに割り当てられた共通のクレジット枠と照らし合わせて確認してください。消費量は、モデル、適用される推論や速度の設定、処理した入出力、対象のツールや機能によって異なります。

契約済みのクレジットを消費しただけで、請求額が自動的に増えることはありません。実際の請求額は、クレジット残高、契約単価、アカウントで超過利用が認められているかどうか、ワークスペースに設定した超過利用の上限によって決まります。利用計画の例、ユーザーに実際に適用される上限、レポートの対象範囲、請求の詳細は、ChatGPT Work の使用量とコストをご覧ください。

使用量の変動が特に大きくなりやすいのは、実行頻度が高い、大量の情報を取得または処理する、複数のツールやアプリを呼び出す、失敗後に再試行する、大きな成果物を生成するといったワークフローです。コストに注意が必要な例には、スケジュール実行や定期実行、大容量ファイルの処理、社内の情報源を広く横断する検索、アプリの繰り返し呼び出し、リポジトリの処理やコマンドの実行、クラウド環境の利用を伴う Codex のチャットがあります。ワークスペースエージェントの API トリガーが利用できる場合、その利用も使用量に加算されることがあります。

支出管理、使用状況の分析、レポートを使って、こうした利用パターンを継続的に監視してください。現在の分析画面で確認できる区分ごとに使用量を見直し、業務上の価値に応じて上限や展開範囲を調整します。集計された分析データから、ワークフローごとの正確なコストを特定することはできません。

管理者はワークスペース分析、コンプライアンスログ、接続済みの監視ツールを使って、使用状況を確認し、サポート対象のアクティビティを調査できます。リスクのある動作や通常と異なる動作をどこまで検出できるかは、プラン、ログの対象範囲、発生元を特定できる範囲、データの鮮度、監視システムに設定したルールによって異なります。

利用可能な使用上限、アラート、支出制限

対象の Enterprise および Edu ワークスペースでは、クレジット制の利用について、ユーザーごとの月間上限とワークスペース全体の支出を管理できます。

• クレジット消費量の監視： グローバル管理コンソールとワークスペース設定で、サポート対象のクレジット使用量レポートを確認します。
• 既定の月間上限の設定： ワークスペースでユーザー 1 人あたりの月間クレジット上限の既定値を設定します。
• グループ別上限の適用： ワークフロー、担当業務、展開段階に応じて、ユーザー 1 人あたりの月間上限の既定値をグループごとに設定します。
• ユーザー別の上書き設定： グループ全体の既定値を変えずに、特定のユーザーに別の上限を設定します。
• 上限引き上げ申請の審査： 申請が有効な場合、ユーザーは月間上限の引き上げを申請できます。承認すると、そのユーザーの上書き設定が作成されます。
• ワークスペース全体の支出管理： グローバル管理コンソールで、ワークスペースのクレジットアラートと超過利用の上限を個別に設定します。アラートは指定した受信者に通知を送ります。超過利用の上限は、契約済みのクレジット枠を使い切った後の対象使用量を制限します。
• 使用量データのエクスポート： 対象の Enterprise 管理者は、統合 Cost API を通じてクレジット使用量データを取得し、社内レポートや監視に利用できます。

ユーザーは自分の使用量を確認でき、申請が有効な場合はクレジットの追加を申請できますが、割り当てられた上限を自分で変更することはできません。使用上限と超過利用の管理と支出管理の操作手順をご覧ください。

インシデント対応とアクセス権の取り消し

管理者によるアクセスやアクティビティの停止方法

ユーザーを削除するときやインシデントを調査するときは、管理者によるアクセスの停止、アプリの無効化、共有認証情報の失効、スケジュール済みタスクの一時停止、Codex の認証情報の失効が必要になる場合があります。

対象に応じて次の方法を使用します。

• ユーザーのワークスペースまたはグループへのアクセス権を削除します。SCIM で管理しているユーザーは、ID プロバイダー側でアクセス権を削除してください。そうしないと、後続の同期でユーザーが再度プロビジョニングされる場合があります。
• 該当するプラグインまたはアプリを無効化するか、利用を制限します。
• 共有接続、ボット、サービスアカウントは、それぞれの管理元で無効化します。ワークスペースのオーナーと管理者は、Codex のワークスペースアクセストークンを別途失効させることができます。
• ワークスペースエージェントのオーナーまたはワークスペース管理者が、エージェントを非公開にするか削除します。
• 該当するスケジュール済みタスク、または利用可能な場合はワークスペースエージェントの API トリガーを無効にします。
• Codex へのアクセスについては、該当するアクセストークン、リポジトリ接続、クラウド環境へのアクセス権を個別に取り消します。管理対象の構成ではアクセス権を取り消せません。

チーム向けの参考資料

管理者に推奨する対応

• ChatGPT Work が必要なユーザーの選定。 対象のユーザーまたはグループと、完了する必要があるタスクを特定し、サポート対象のワークスペース設定とロール設定を使ってアクセス権を付与してください。
• ロールと権限の設定。 権限とロールで、対象のユーザーまたはグループに ChatGPT Work のアクセス権を付与してください。割り当てたすべてのロールを確認し、実際にどこまでアクセスできるかを確かめてください。
• プラグインとデータソースの確認。 ChatGPT Work は、ファイル、メール、カレンダー、Slack、CRM など、承認済みの業務情報を利用できるときに最も効果を発揮します。有効なプラグインとその利用者を確認し、アプリのポリシーが、ユーザーが Work に任せるべき業務の範囲に合っているかを見直してください。
• 適切な用途の周知。 ChatGPT Work は、調査、情報の統合、分析、ファイル作成、ワークフローの更新、再利用できる成果物の作成など、複数のステップを要する価値の高いタスクに活用してください。簡単な質問、軽微な文章の書き直し、アイデア出しには Chat を使用します。
• クレジットと使用量の管理設定。 ChatGPT Work ではタスクの実行が長時間に及ぶことがあるため、標準の Chat の会話より多くのクレジットを消費する場合があります。ワークスペースの既定値、グループの既定値、ユーザー別の上書き設定を指定してください。タスクに適したモデルと推論強度の選び方もユーザーに案内してください。
• 優先して導入するワークフローの特定。 顧客向け説明資料、定期レポート、調査結果の取りまとめ、進捗管理表の更新、完成度の高いドキュメントやスライドなど、期待する成果が明確でレビューしやすい業務から始めてください。
• 導入推進担当者とサポートチームの準備。 導入推進担当者、研修担当者、サポートチームに最初に導入資料を提供してください。質問への回答、フィードバックの収集、効果的な仕事の任せ方の実演に役立ちます。
• レビューと承認の方針の説明。 成果物を使用または共有する前に内容と重要な主張を確認し、重大な影響を伴うアクションは実行前に承認するようユーザーに伝えてください。
• 導入状況の監視と調整。 展開後は使用状況、フィードバック、クレジット消費量、実際に任せた業務を確認してください。その結果に基づいて、アクセス権、利用ガイド、研修、今後の展開範囲を調整してください。