Codex組織設定の確認手順｜新モデルの利用権限と既定値

Codexの組織設定は所属先と利用画面から確認する

「組織の設定を変えた」という説明だけでは、どこに反映される変更かが分かりません。ChatGPTのワークスペース、Codexのデスクトップアプリ、CLI、エディタ拡張、クラウド、APIでは、利用できるモデルの判断に使う情報が異なります。同じ会社のメールアドレスで利用していても、現在選択している所属先とサインイン方法を確認する必要があります。

OpenAIのモデル提供範囲の公式説明は、ChatGPTのモデル設定が、すべてのCodexの入口やAPIへ同じように反映されるとは限らないと整理しています。社員XがCLIを使っているなら、管理者がChatGPTの画面で候補を確認しただけで完了にはできません。社員Xが実際に使う入口での表示までが確認対象です。

最初の記録は、所属ワークスペース名、利用するCodexの入口、サインイン方法、希望モデルの四点で十分です。設定を共有するときも、この四点を添えると別の環境の話が混ざりにくくなります。モデルが見つからない原因を調べる前に、関係者が同じ所属先と画面について話しているかをそろえましょう。

新モデルの追加時こそ利用権限と既定値を分ける

既定値は、作業を始めるときの初期選択です。利用権限は、その人が対象モデルを選択できる条件です。会社の推奨モデルを既定値に指定しても、対象社員の契約や役割、使う画面がそのモデルに対応していなければ利用できません。逆に、モデルの利用が許可されていても、既定値が従来のままなら社員は別の候補で作業を始める可能性があります。

公式説明では、ワークスペースの所有者と管理者が、ChatとWork・Codexについて別々の開始時設定を構成できるとされています。対応する範囲では、モデル、推論の程度、速度などを設定できます。ただし、これらは開始時の選択であり、席の種類や役割、組織で必須とする条件を上書きする仕組みではありません。Codexのクラウドでは既定モデルの変更に対応しない点も明記されています。

運用上は「誰に利用を許可したか」と「新しい作業で何を選ばせるか」を別の項目で記録すると確認しやすくなります。問い合わせを受けた際も、候補が表示されないのか、候補はあるが最初に選ばれないのかを分ければ、調べる設定を絞れます。この切り分けはモデル名が変わっても使える基本です。

GPT-6.1 Terraの追加で確認したい提供条件

2026年10月26日の公式更新履歴では、GPT-6.1 TerraがChatGPT WorkとCodexに追加され、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduが対象として挙げられています。画像の理解と画面操作を組み合わせる用途が紹介されており、開発でも画面を見ながら不具合を調べる場面などで評価対象になります。ただし、本記事は実測による性能比較を示すものではありません。

同じ案内では、TerraはChatでは提供されず、Enterpriseではワークスペースの提供状況と管理者の制御に依存するとされています。したがって、対象プランに含まれるという情報だけを根拠に、会社の全社員がすべてのCodexの入口から使えると判断することはできません。利用予定の画面で選択できることと、必要な機能を利用できることを確かめます。

新モデルの評価では、まず画像を含む不具合報告の読み取りなど、結果を照合しやすい小さな課題を選ぶと判断しやすくなります。モデルを利用できること、接続したツールを利用できること、得られた修正が正しいことは、それぞれ別の確認です。発表日に近い時期ほど、この三つを一度に成功したものとして扱わないことが大切です。

管理者が利用設定を保存して確かめる手順

管理者の確認は、対象者と利用目的を決めてから進めます。全社員へ同じ設定を広げる前に、代表の利用者と利用画面を一つ選ぶと、表示の違いや保存漏れを見つけやすくなります。以下は公式の保存時の注意点を踏まえた確認例です。画面に表示される項目は契約と役割によって異なるため、実際の管理画面で編集できる範囲を基準にしてください。

1. 対象ワークスペースと管理者の役割を確認し、変更したいモデルと対象利用者を記録します。
2. モデルの利用設定を開き、対象者が利用できる範囲と、開始時に選ぶ既定値を別々に確認します。
3. PreviewとLaunchの設定が分かれて表示される場合は、両方の選択内容を確認して保存します。
4. 保存後に設定画面を開き直し、意図した選択が残っていることを確認します。
5. 対象社員に普段使うCodexの画面で候補を確認してもらい、管理者側の記録と照合します。

公式説明では、PreviewとLaunchの同期が選べる場合、その同期は保存時に行われ、以後の変更を常に反映し続けるものではないとされています。また、保存に一部失敗したという表示が出たときは、一部の変更だけが保存されている可能性があります。エラーを見て全項目が元に戻ったと考えず、画面の案内に沿って残りの設定を確認します。

利用者がモデルを選べないときの確認手順

利用者側では、まず管理者が確認した条件と自分の条件をそろえます。「同僚には表示される」という情報は有用ですが、所属先、役割、使うアプリが違えば同じ結果になるとは限りません。画面にモデル名が出ない場合と、選択後にエラーになる場合も分けて記録します。設定を何度も変える前に、現在の状態を短く残すと管理者が追いやすくなります。

1. 自分が使っているCodexの入口と、ChatGPTでのサインインかAPIキーでの利用かを確認します。
2. 現在の所属ワークスペース、またはAPI側の組織とプロジェクトが、想定したものか確認します。
3. 管理者に対象モデルの利用が許可されているかを確認し、対象者の範囲に自分が含まれるか照合します。
4. 利用中のアプリやCLIが対象モデルに対応するか、公式案内と現在の画面で確認します。
5. 選択できた後は、変更を伴わない小さなコード調査を依頼し、結果と利用したモデルを記録します。

たとえば「この関数が呼ばれる場所を調べ、根拠のファイル名を示してください。ファイルは変更しないでください」という依頼なら、担当者が結果を読み比べられます。これは本記事の確認例であり、特定モデルの成功を保証するものではありません。目的は組織の利用設定が反映された状態で作業を始められるかを確かめることです。

API側の組織とChatGPTのワークスペースを区別する

APIキーでCodexを使う場合、モデルへのアクセスは、そのキーに結び付くAPI側の組織とプロジェクトに従います。ChatGPTのワークスペースで対象モデルを有効にしても、それだけでAPI側の利用権限が付くわけではありません。反対に、API側で使えるモデルがあることを理由に、ChatGPTでサインインしたCodexでも同じ候補を選べると考えることもできません。

公式の提供範囲の説明は、この境界をサインイン方法と利用画面から確認するよう案内しています。社内の問い合わせ票にも「APIで使っているか」を加えると、ChatGPTの管理者とAPIの管理担当のどちらが調べるべきかを決めやすくなります。キーそのものを問い合わせに貼る必要はなく、所属先と発生状況を共有します。

また、モデルを利用できる権限は、ファイルを変更できる範囲や接続先の権限とは別です。モデル名を変えても、開発端末や接続サービスの制約がなくなることはありません。モデル選択の問題が解決した後にファイルを開けない場合は、その次の権限を確認します。一つの設定だけですべてを解決しようとせず、止まった場所を分けて扱います。

提供終了への対応と社内への展開を記録する

新モデルを追加するだけでなく、提供を終えたモデルの指定も見直します。公式更新履歴では、GPT-5.5は2026年10月14日にChatGPTでサインインするCodexでの提供を終了し、APIとAPIキーで使うCodexは対象外とされています。古い指定が残っている社員と、新しい既定値で始める社員が混在する時期には、サインイン方法を含めた確認が必要です。

組織での展開は、対象者、利用画面、許可したモデル、既定値、確認日、確認結果を一つの記録にまとめると扱いやすくなります。既定値だけ更新して完了にせず、代表の利用者が実際に選べることを確かめてから対象を広げます。エラーが出た場合も、どの条件まで確認済みかが残っていれば、別の担当者が同じ調査を繰り返す負担を減らせます。

Codexの組織設定を見直す際は、最初に所属先と利用画面をそろえ、次に利用権限、最後に開始時の既定値を確かめます。Terraの追加を機にこの順番を整えておけば、次のモデル変更でも同じ確認方法を使えます。新モデルの名前を追うだけでなく、誰がどこで使えたかまで確かめることが、開発チームで安定して利用するための土台になります。