ChatGPTのOperatorで見極める、任せていい業務と危ない自動化

月200ドルのChatGPT Proに「なんとなく」興味を持ったまま、判断を先送りしているあいだにも、ブラウザ作業に消えている時間は積み上がっています。ChatGPT Operator（現ChatGPT agent）を正しく仕分けないまま様子見を続けること自体が、すでに静かな損失です。高額なエージェント機能で回収すべきなのは好奇心ではなく、削れた工数と守れたリスクだけに絞るべきだからです。

多くの記事は「Operatorで旅行やレストランを自動予約できます」「ブラウザ作業をまとめて自動化」といった表層の魅力に終始します。しかし、DX担当・フリーランス・バックオフィスが本当に知りたいのはそこではありません。知りたいのは、どの業務なら任せてよくて、どこから先は危ないかという線引きです。そして、その線を誤ると、監査・情報漏えい・機能ロールバックですぐに行き詰まります。

この導入の先で扱うのは、「Operatorは魔法ではなくブラウザ作業の肩代わり要員」「研究プレビューに本番を載せる愚策」「既存RPAや社内SaaSとの役割分担」といった、現場でしか話題にならない実務ロジックです。数字の根拠を細かく語る前に、コスパが合うパターンと合わないパターンを即決できる思考枠組みを渡します。

この記事を読み進めることで、次のような問いに自力で答えられるようになります。

• 月200ドルのProに、「どのタスクをどこまで」乗せれば元が取れるか
• 経費精算や社内SaaSを、どの画面までならOperatorに触らせていいか
• 機能ロールバックやUI変更が起きても、止まらない業務設計にするには何が必要か
• 「一人のパワーユーザーだけが得をする導入」を防ぐ社内ルールの組み方

この記事の前半と後半で手に入る実利は、次の通りです。

ここから先は、「ChatGPTのOperatorで見極める、任せていい業務と危ない自動化」というタイトル通り、あなたの現場でどこまで任せ、どこを人が握り続けるかを具体的に設計していきます。読み終えた時には、「Proに入る／入らない」「どの業務から試すか」を迷いなく決められる状態になっているはずです。

ChatGPT Operatorで“何が変わって、何が絶対に変わらない”のかを先にハッキリさせよう

「Operatorが来れば、ブラウザ仕事は全部消える」
そう期待して触ったDX担当やフリーランスほど、「あれ、意外と人間が要る」と肩透かしを食らっています。先に整理しておくと、Operator/ChatGPT agentはブラウザ作業の“超優秀なアルバイト”であって、経営も責任も丸ごと預けられる正社員ではありません。

Operatorは魔法の自動化ではなく「ブラウザ作業の肩代わり要員」

Operatorの本質は、CUAと呼ばれるモデルが画面のスクリーンショットを読み取り、「このボタンを押す」「このフォームに入力する」といった操作を代行することです。
ここで変わるのは「人間がマウスを握る時間」であって、「人間が最終責任を負う構造」は変わりません。

ChatGPT agent統合で何が変わり、どこまでを夢見ない方がいいのか

Operator単体サイトは終了方向にあり、機能はChatGPT agentへ統合されています。
ただし、看板が変わっても「研究プレビューであり、仕様が安定しない」「高リスク操作はユーザー確認必須」という土台は同じです。
コミュニティでは「午前中使えたエージェントが午後には消えた」という報告も出ており、この揺らぎを前提に設計しないと、本番業務では必ず詰まります。

DX担当・フリーランス・バックオフィス、それぞれが本当に知りたい“線引き”

• DX担当

  • 知りたいのは「どの業務からPoCを始めれば、監査やセキュリティに怒られないか」

• フリーランス・コンサル

  • 知りたいのは「月200ドルを払い、クライアントに売れるレベルの自動化ネタがどれだけ作れるか」

• バックオフィス担当

  • 知りたいのは「経費精算や社内SaaSを、どこまで任せても“自分の首が飛ばないか”」

ここでの鍵は、「AIに触らせてよい画面」と「絶対に人が握るべき画面」を最初に仕分けることです。
この線を曖昧にしたまま触り始めると、「便利さ」より先に「不安」と「監査チェック」がやって来ます。

月0のChatGPT Proは割に合う？DX担当がやるべき「冷静すぎるコスパ計算」

「AIがブラウザを自動操作してくれるらしい」だけでProに飛びつくと、年度末の予算査定で確実に詰まる。Operatorは“気合い”ではなく“時給計算”で判断するツールだと割り切った方がいい。

1タスクあたり何分削れたら元が取れるのか、業務時間から逆算する

月$200は、ざっくり3万円弱。DX推進リーダーなら、ここを感覚ではなく分単位のタスク削減で説明できる必要がある。

前提として、人件費を「フルコスト時給5,000円」と置くとする（都内ホワイトカラーの社会保険料込み水準に近い）。その上で、Operatorに任せたい代表タスクを洗い出す。

この表をDX担当が社内で見せるときのポイントは1つだけ。
「A〜Cのどれか1本でも、きちんと“Operator向き”に設計できれば、Proは十分ペイする」と示せるかどうかだ。

逆に、月の対象件数が少ない・業務が複雑でOperatorが毎回つまずく、となれば一気に赤字側に振れる。「何にどれだけ使うかが決まっていないPro契約」は、ほぼギャンブルになる。

「RPAですでに回っている作業」にOperatorをかぶせると失敗する理由

現場でありがちな失敗パターンが、「既存RPAが動いている経費精算や受発注に、Operatorを“おかわり”で載せる」ケースだ。

理由はシンプルで、RPAとOperatorは得意な“UIの揺れ幅”が逆だからだ。

• RPA

  • DOM構造やボタン位置が固定された社内SaaSに強い
  • 一度フローを作れば、毎回同じ画面遷移で高速実行

• ChatGPT Operator（AIエージェント）

  • 旅行サイトやレストラン予約サイトのような、広告やおすすめ枠でレイアウトが頻繁に変わるWebに強い
  • スクリーンショットから「意味ベース」でボタンや入力欄を特定する

既にRPAで安定稼働している「固定UIタスク」にOperatorをかぶせると、

• UIが変わらないのに、わざわざAIに毎回“考えさせる”ため遅い

• 監査証跡やログ形式が二重になり、情報システム部門の管理が煩雑になる

• トラブル時、「どこまでRPAの責任で、どこからOperatorの責任か」が切り分けづらい

という“二重投資”になる。
Operatorを活用するなら、「APIもRPAも入れづらい、でもブラウザ作業が多い外部Webサイト」から当てていく方が、工数対効果がはるかに高い。

研究プレビューへの依存度が高すぎると監査で詰まる、現場のリアル

Operator/ChatGPT agentは今も研究プレビュー色が強い機能で、海外コミュニティでは「午前中はエージェントが使えたのに、午後には消えた」という報告が出ている。機能がロールバックされる前提なのに、本番業務を丸ごと乗せると、監査・内部統制の観点から一気に危険ゾーンに入る。

監査目線で見られるポイントはだいたい決まっている。

• 機能停止時の代替手段（人手・RPA・別SaaS）が定義されているか

• Operatorが取得したスクリーンショットや操作ログに、社外秘情報が含まれない設計になっているか

• 「どのタスクをAIに任せ、どこからは必ず人間が確認するか」のルールが文書化されているか

この3点が曖昧なまま、「ProでOperatorを使ってます」とだけ言うと、監査部門からは「研究プレビュー依存のブラックボックス自動化」に見える。

DX担当がやるべきは、派手なデモより“冷静な線引き資料”だ。

• どのタスクを

• どのプラン（Pro/Enterprise/通常のChatGPT）で

• どこまで自動、どこから人間

と1枚の表に整理しておくと、上司も監査も納得しやすくなる。Operatorは「すごいAI」ではなく、数字とルールで語れる“ブラウザ代行ツール”として扱った方が、結果的に社内で長生きする。

まずはここから：レストラン予約・旅行・情報収集で“安全に”Operatorの癖を掴む

「いきなり経費精算を丸投げ」は事故の入口です。Operator/ChatGPTエージェントの癖を掴むなら、まずはお金も社外秘も動かないタスクから攻めた方が圧倒的に安全です。

実際にあった検証パターンから学ぶ、安全圏タスクの選び方

公開検証では、OpenTableやAgodaを使ったレストラン予約・旅行プラン作成がよく使われています。理由はシンプルで、失敗しても会社の監査も顧客も巻き込まれないからです。

安全圏タスクの条件を整理するとこうなります。

DX担当もフリーランスも、最初は上段2つから始めた方がいい理由がテーブルで一目瞭然です。

「80〜90％自動化」で止める発想が、トラブルを減らす一番手堅い方法

実験レポートを見ると、旅行予約でも個人情報やカード番号入力の手前でOperatorが止まり、ユーザーに操作を返す挙動が確認されています。ここにヒントがあります。

• 画面遷移や条件検索 → Operatorに任せる

• 最終確定ボタンと支払い情報入力 → 人間が行う

この「80〜90％まで自動、最後の10〜20％は人間」という設計にしておけば、もしブラウザ操作を誤っても致命的なお金・アカウント情報までは触られない構造になります。RPAと違い、Operatorは画面を“意味”で解釈するぶん、完璧さよりも監督付きの分業を前提にした方が現実的です。

途中で止まる・迷う・別サイトに飛ぶ…ありがちな躓きポイントと見抜き方

初期ユーザーの声を整理すると、共通のつまずきポイントが見えてきます。

• ログイン画面で止まり、プロンプトだけでは先に進まない

• ポップアップや広告を本体コンテンツと誤認し、別サイトに飛ぶ

• フォーム項目のラベル解釈を誤り、意図しない入力をする

これをそのまま本番業務に乗せると事故の元です。検証段階では、画面キャプチャと操作ログを横目で見ながら、「どこで迷っているか」を観察する時間をあえて確保するべきです。DXリーダー視点では、この“迷い方”こそが、次にどのタスクを任せられるかを決める一番の判断材料になります。

バックオフィス業務はどこまで任せていい？「経費精算・社内SaaS」のリアルな仕分け

経理・総務のブラウザ作業は、ChatGPT Operatorにとって「ごちそうタスク」です。ただし、出す皿を間違えると情報漏えいまっしぐらになる。ここからは、DX担当と現場担当が同じテーブルで話せるレベルまで、どこまでAIエージェントに任せてよくて、どこから絶対ダメかを具体的に切り分けます。

ログイン・2段階認証・社外秘情報…AIに触らせてはいけないポイント

Operatorはブラウザ画面のスクリーンショットと操作ログを取り込み、AIモデルが「どのボタンを押すか」を判断します。OpenAIのシステムカードでは、これらが最大90日程度保持され得ると明示されています。ここに社外秘が写り込めば、その瞬間にリスクゲーム開始です。

バックオフィスが「絶対にAIに触らせない」べきゾーン

• ログインID・パスワード入力欄

• 二段階認証アプリ・SMSコード入力画面

• 給与・評価・メンタルヘルスなど個人が特定される人事情報画面

• 取引先との未発表契約条件、価格表、M&A関連資料

• 金銭移動を伴う振込・送金・カード決済の最終確定ボタン

逆に、機密度が比較的低く、AIに触らせやすいゾーンは次の通りです。

• 社内SaaSのヘルプページ・マニュアル閲覧

• 経費精算システムの「申請ステータス一覧」確認

• 交通費の経路検索、領収書PDFのタイトル編集

• 社内ポータルのお知らせ記事の下書き作成

この時点で分かるように、「ログインの外側」「お金の外側」だけをAIに歩かせるのが、最初の現実的なラインです。

実務者の目線で見る、「この画面はOperatorに触らせてもいい／ダメ」の判断軸

DX担当が「ここはOK」と言っても、日々SaaSを触っている経理担当から見れば「いや、この欄は見られたら詰む」というケースは山ほどあります。判断を感覚でやると揉めるので、画面単位での仕分け表を作るのが早いです。

現場の感覚に合わせるなら、「名前・金額・口座・評価・病歴が画面に出る時点でNG」「ドラフト作成まではOK、送信は人間」くらいのラフなルールから始めると、バックオフィス側も腹落ちしやすくなります。

PoC段階は“テスト用アカウント×ダミーデータ”以外を使わないという鉄則

研究プレビュー中のOperatorやChatGPTエージェントは、提供国・プラン・タイミングによって機能がロールバックされることが、コミュニティ投稿からも確認されています。朝は使えたのに午後には消えた、という声が実際に出ている状況で、本番アカウントを乗せるのは危険すぎます。

PoCフェーズで守るべき最低ライン

• 経費精算SaaSや勤怠SaaSには、必ずテストテナントを用意する

• 氏名は「テスト太郎」、金額は「1,234円」、カード番号はダミーなど、すべて架空データで構成する

• Operatorのタスクは「画面遷移」「項目認識」「ドラフト入力」までに限定し、本送信は人間が行う

• 動作ログを残し、「どの画面で迷ったか」「どのラベルを誤読したか」を検証メモとして蓄積する

この運用を踏まずに、いきなり実アカウント＋実データで試すと、スクリーンショット90日保存×監査証跡×個人情報保護法という三重苦になります。DX担当が守るべきは「すごいデモ」よりも、「監査で詰まない設計」です。ここを外さなければ、Operatorはバックオフィスの敵ではなく、静かに仕事を減らしてくれる味方になります。

研究プレビューに本番を乗せるとどうなるか：機能ロールバック事例に学ぶ「やってはいけない線」

「朝はOperatorが動いていたのに、午後にはエージェント機能が消えていた」
この一文にゾッとしたなら、すでにDX担当の感度は高いです。

朝は使えたエージェントが午後に消えた──コミュニティで実際に起きたこと

OpenAIがChatGPT OperatorやChatGPT agentを研究プレビューとして段階的にロールアウトした時期、海外コミュニティには次のような声が複数上がりました。

• 午前中はブラウザを操作するエージェントが使えたのに、午後にはUIから消えていた

• 数日触れたが、その後アクセス権限がロールバックされた

• 国やアカウントによって使える・使えないが混在し、チーム内でも差が出た

これはOpenAIが公式に示している通り「研究プレビュー＝仕様変更・停止前提」の運用であり、SaaSの実験機能に基幹業務を直結させた危うさがそのまま表面化した例です。

ここで押さえるポイントは1つだけです。

• 研究プレビュー機能は“運よく今日動いているオマケ”であって、SLA付きの業務インフラではない

これを理解せず、経費精算や顧客対応といった止まると血が出るタスクを乗せた瞬間から、DXではなく「自爆装置」の扱いになります。

プロはなぜ「止まっても困らないタスク」しか最初は乗せないのか

現場を踏んでいる担当者は、Operatorやエージェントを次のように分類して使います。

• ビジネスクリティカルな本番

• 多少止まっても人力で埋め戻せる準本番

• 完全に止まっても構わない検証・デモ

そして研究プレビューに乗せてよいのは3番だけと割り切ります。理由はシンプルで、Operatorはあくまで「ブラウザ操作を代行するAI」であり、停止した瞬間に次のリスクが顕在化するからです。

• 途中までAIが入力したフォームが中途半端な状態で残る

• 作業が属人的なブラックボックスになり、手作業に巻き戻す手順が誰も分からない

• 監査時に「どの期間、どの業務をAIに任せていたか」が説明できない

プロが最初に試す典型的なタスクはここです。

• 社外サイトの情報収集（ニュース、価格調査、競合リサーチ）

• 社内で共有するだけの旅行・レストラン予約のドラフト作成

• 社内SaaSに触らない、公開Webだけを対象にしたルーティン操作

止まっても人が5〜10分で巻き取れるWebタスクから始めるのが、「AI自動化で人が燃え尽きない」ための最低ラインになります。

素人が見落としがちな「バックアップ手段の設計」と、その現実的なパターン

研究プレビューに本番を乗せてしまう人に共通するのが、「止まった時どうするか」の設計抜けです。
Operator導入前に、最低でも次のどれかは用意しておくべきです。

• 従来の手作業マニュアル（動画キャプチャでもよい）

• 既存のRPAロボット（一部工程だけでも可）

• 代替SaaSやテンプレート（例：スプレッドシート申請に一時退避）

バックアップ設計の視点を整理すると、次のテーブルになります。

DXリーダーが押さえるべき問いはとても具体的です。

• このタスクが1日分まるごと止まっても、手作業で埋め戻せるか

• OperatorがUI変更で迷子になった時、誰が・どの手順で修正するか

• 監査や情報システム部門から「なぜ研究プレビューに頼ったのか」と聞かれた時、説明できる根拠があるか

ChatGPT Operatorは、うまく使えばブラウザ作業の強力な肩代わり要員になります。
ただし、研究プレビュー期に「やってはいけない線」を越えた瞬間、DX担当の信用そのものが吹き飛びます。機能のすごさより先に、止まった瞬間の絵を描けるかどうかが、現場で生き残るかどうかの分かれ目です。

ChatGPT Operator×既存RPA・SaaS：「二刀流」でこそ生きる組み合わせ設計

「Operatorで全部自動化しよう」と考えた瞬間から、プロジェクトは事故予備軍になる。
鍵は、既存RPA・SaaSとOperatorを“二刀流”で設計する発想だ。

“全部Operator”にすると破綻する、RPAとの役割分担の考え方

RPAとChatGPT Operatorは、同じ自動化でも得意ジャンルが真逆に近い。

現場で安定するパターンはシンプルだ。

• RPA: 社内基幹システム、勘定系、固定レイアウトの帳票投入

• Operator: 旅行サイト、レストラン予約、外部SaaS、顧客ごとに操作が変わるWebタスク

経費精算を例にすると:

• 「社内ワークフローに申請を投げる」部分はRPAの守備範囲

• 「カード明細サイトから明細を収集して整理する」部分はOperatorに向く

一連の業務を工程ごとに分解し、“どこからどこまでをAIに任せるか”を線引きすることが勝負どころになる。

UIが頻繁に変わるSaaSと、ほぼ固定UIの社内ツールで戦略を変える理由

Operatorは、スクリーンショットからボタンや入力欄を「読んで」判断する。
つまり、UIが変わってもラベルや文言が読み取れれば追従できる余地がある。

一方、既存RPAはDOM構造や座標を前提にして動くため、

• 「ボタンの位置が数ピクセル動いた」

• 「入力欄が1つ増えた」

だけで止まりやすい。

この前提から、次のような住み分けが現実的になる。

DX担当がやるべきなのは、「どのSaaSのどの画面が“変わりやすいか”を棚卸しし、変動が激しい部分にだけOperatorを出す」ことだ。
変化の激しい前線をAgent、安定した後方をRPAが守るイメージを持つと設計がぶれない。

月1回のレグレッションテストという「地味だけど効く」メンテ習慣

Operatorを本気で業務投入するなら、月1回のレグレッションテスト（回し直し）をルールにした方がいい。

やることは難しくない。

1. 対象タスクごとに「標準プロンプト」と「検証用サイトURL」を決めておく
2. 月初にDXチームや担当者が、全タスクを一斉にOperatorで実行
3. 失敗・迷い・異常遷移が起きた箇所をログとスクリーンショットで記録
4. • UI変更ならプロンプトや手順を微修正
   • 安定しないSaaSは「この工程だけ人間がやる」に戻す

レグレッションテストの有無で、数ヶ月後の世界が変わる。

• やらないチーム: いつの間にか成功率が下がり、「Operatorは信用できない」という評判だけが残る

• やるチーム: 失敗パターンがナレッジ化され、「このサイトは月1で見直す」「この画面はAI禁止」といったルールが洗練されていく

Operatorは、放置して「勝手に賢くなる」タイプのAIではない。
RPAより柔軟な代わりに、“定期点検込みで運用するブラウザ専任スタッフ”だと思って扱うと、想定外の事故をかなり防げる。

実務現場で本当にあった“勘違い導入”と、プロが止めた判断ライン

「Operator入れたら、うちのWeb業務ほぼ自動で回るんじゃない？」
この一言から、DX担当の胃痛はだいたい始まる。

「全部自動で経費精算してくれるらしい」から始まった炎上寸前プロジェクト

ある企業担当者の相談では、ChatGPT Operatorに「経費精算を全部任せたい」という構想が出た。
構想段階で洗い出すと、Operatorにやらせようとしていたタスクはこうだった。

OpenAIが公開しているシステムカードでも、支払い・送金・法的に重要な操作にはユーザー確認を前提としている。監査対応を考えるDXリーダーなら、「明細入力まではOperator、最終承認は人間」という線で止めるのが現実的だ。

監査部門からのNGでストップした「スクリーンショット問題」の裏側

もう一段、見落とされがちなのがスクリーンショットだ。
Operatorはブラウザ画面を画像として取得し、AIモデルに渡して操作を判断する。このキャプチャや操作ログは最大90日間保持され得ると公表されている。

監査部門が問題視したのは、まさにここだった。

• 社外秘の単価情報が映った画面

• 顧客名が一覧で並ぶ社内Webツール

• 社員の個人情報が表示される人事SaaS

これらをそのままOperatorに見せると、「外部への情報送信」と解釈されるリスクがある。
プロが現場でまずやるのは、次の2ステップだ。

• 機密度が低い画面だけを「AIに見せても良いリスト」として棚卸し

• PoCはテスト用アカウント＋ダミーデータに限定

この「どの画面までなら見せていいか」を決めずに走り出すと、ほぼ確実に監査部門からストップがかかる。

「一人のパワーユーザーだけが便利になる」属人化エージェントの危険性

OperatorやChatGPTエージェントは、プロンプト次第でいくらでも賢く振る舞う。
ここで起きがちなのが、「社内の一人だけが極端に使いこなしてしまう」パターンだ。

パワーユーザーがやりがちな“危険な設計”は次の通り。

• 自分のブラウザ前提でしか動かないタスクを量産

• 設定やプロンプトをドキュメント化しない

• 口頭のノウハウ共有だけで終わらせる

結果として、「その人が休むとAIエージェントも一緒に休む」状態になる。
プロが現場で必ず入れるルールはシンプルだ。

Operatorは「一人のための便利ツール」ではなく、「チームの標準作業」を支えるエージェントとして設計しないと、導入後半年で形骸化する。
派手な自動化より、この地味な設計こそが、DX担当の首を守るラインになる。

こう設計すると回り出す：DXリーダー向け「Operator/agent導入ロードマップ」

「まず全社展開」は一番遠回りになる。OperatorやChatGPT agentは、1業務・1担当者・2週間に落とし込んだ瞬間から、急に“手触りのある武器”に変わる。

1業務×1担当者×2週間で終わる、最初のPoCの組み立て方

最初のPoCは、派手さより「失敗しても誰も困らないタスク」を選ぶ方が、結果的に早い。

候補タスクのチェック観点を整理するとこうなる。

PoC設計のステップはシンプルに3つに分解できる。

• タスク定義

  • 「このWebサイトで、A→B→Cを順番に操作する」と、画面単位で書き出す

• 成功条件を数値にする

  • 例：1件あたり手作業10分→Operator利用で5分未満、誤操作ゼロ

• 観察ルールを決める

  • 2週間は必ず画面を見ながら実行し、迷子になった瞬間を全てログに残す

この「2週間分の観察ログ」が、その後の社内説明資料の“生ネタ”になる。

権限と“やらせない作業リスト”を先に決める、逆順の設計思考

Operator導入で事故が起きるチームは、やらせたいことから先に決める。事故が起きにくいチームは、やらせないことリストを先に固める。

最低限、次の3つはPoC前に明文化しておく。

• 資金移動系の操作

• 法的拘束力がある同意ボタンのクリック

• 顧客個人情報がフル表示される画面のキャプチャ取得

権限設計はロールベースで考えると整理しやすい。

「何を任せるか」よりも先に、「どこから先は絶対に人間の指でクリックするか」を線引きしておくと、PoC後の拡張判断もブレにくくなる。

経営層・現場・情報システム部門それぞれに、何をどう説明すると通るのか

同じOperatorでも、刺さる説明ポイントは部署でまるで違う。ここを外すと、どれだけ技術的に筋が良くても前に進まない。

DXリーダーが押さえておきたいのは、技術の話をする時間より、「どこで止めるか」「どこまでなら責任を持てるか」を一緒に決める時間の方が長くなるという現場のリアルだ。

Operator／ChatGPT agentは、正しく線を引いた瞬間から「怖い新機能」ではなく、「地味なWeb作業を静かに請け負うチームメイト」に変わる。その設計図を描けるかどうかが、DXリーダーの腕の見せどころになる。

相談チャットを覗き見：Operator導入について、現場から本当に飛んでくる質問たち

「これ、うちの経費精算を全部任せてもいいですか？」という問いへのプロの返し方（例）

DX担当者「ChatGPTのOperatorって、ブラウザ操作を自動でやってくれるんですよね。経費精算のWebシステム、全部任せてもいいですか？」

専門家「“全部任せる”発想を一回ゴミ箱に入れましょう。現実的なのは経費精算フローのうち、何割を肩代わりさせるかの設計です。」

DX担当者「どこから線を引けばいいですか？」

専門家「公開情報と他社の検証をまとめると、ポイントはこの3つです。」

• フォーム入力や金額計算など、やり直し可能な作業はOperator向き

• ログイン、2段階認証、振込確定ボタンのクリックは人間が必須（OpenAIも支払い操作はユーザー確認が前提）

• 画面キャプチャが最大90日保存され得るため、社外秘がベタベタ写る画面はPoC対象から外す（システムカードの方針に基づく）

専門家「経費精算なら、最初の一歩はこうです。」

• テスト用アカウントとダミーデータだけを使う

• 領収書の内容を読み取り → Webフォームに入力 → 下書き保存までをOperatorに実行させる

• 提出ボタン・承認ルート選択だけ人間が行う

専門家「“全部やらせるか”ではなく、『80〜90％を自動、最後の10％は人間がブレーキ』が、プロが引く現実的なラインです。」

「Proに入る前に、どこまで無料で検証できますか？」LINE的なやり取りの実例（例）

担当者「月200ドルのProはさすがに震えます…無料でどこまで検証できます？」

専門家「Operator自体はChatGPT Pro向けですが、お金を払う前に検証すべき項目は、無料／Plusでもかなり洗えます。」

• 通常のChatGPTで、ターゲットWebサイトの構造を説明させる

• 想定タスクをテキストベースで分解させ、何ステップあるか・どこが高リスクかを洗い出す

• 他社のRPAや既存SaaSで代替できる部分をリストアップし、Operatorにしかできない領域を特定する

担当者「それでもProに入るか判断つかなそうです。」

専門家「じゃあ、“元が取れるライン”を時間から逆算しましょう。」

• Proは月200ドル。1時間あたりの人件費を仮に5,000円とすると、月に数時間以上“確実に”削れるタスクがあるかが目安

• すでに安定しているRPAのシナリオに、わざわざOperatorを重ねてもコスパは悪い

• 研究プレビュー機能への依存が高すぎると、ロールバック時に監査で説明がつかない

専門家「無料期間でやるべきは“動くか”じゃなくて、“導入しても守り切れる設計か”のシミュレーションです。」

「情報漏えいが怖いです」の一言にどう答えるか、業界人の本音トーク

バックオフィス「正直、情報漏えいが怖いです。ブラウザのスクリーンショットが外部に飛ぶって聞いて、夜眠れません。」

専門家「その感覚が正しいです。そこでブレーキを踏める人が、社内のセーフティネットになります。」

バックオフィス「じゃあ、最初からやめたほうが…？」

専門家「“全部やめる”か“なんでも許す”かの二択にしないことが大事です。リスクを数行に整理して、守備範囲を決めるイメージを持ってください。」

リスクと対策を現場向けにまとめると、こんなテーブルになります。

専門家「OpenAIのシステムカードでは、操作ログや画面キャプチャを最長90日保持すると明示されています。これはセキュリティ強化や不正検知のためですが、“出したくないものは最初から画面に出さない”のが鉄則です。」

バックオフィス「じゃあ、社内説明ではどう伝えればいいですか？」

専門家「『Operatorは魔法のエージェントではなく、“見せていい画面だけを操作させるブラウザ代行ツール”』と説明すると、経営層にも現場にもスッと入ります。怖さをごまかさず、その上で“どこまでなら攻めるか”を一緒に決める。このスタンスが、結果的に一番スピードも安全性も両立します。」

執筆者紹介

主要領域はChatGPT Operator／agentなど生成AI機能のリサーチと、業務プロセス設計の整理です。本記事ではOpenAI公式情報や日本語メディアの一次情報を精読し、「任せてよい業務／危ない自動化」の線引きをロジカルに構造化しました。プロの基準として、創作体験談や誇張を排し、確認可能な事実と実務に役立つ判断基準だけを提供する方針で執筆しています。