エンジニア以外のビジネス職もAIで業務ツールを作れるか試してみるのがおすすめです。
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OpenAIのAIプログラミングツール「Codex」と自動化機能「Astra」について、MergeのCEOであるShensi Ding氏が実際の活用法を語りました。プログラミングの専門知識がない社員でも、指示の「行間」をAIが汲み取ってツールを作成できる時代が来ています。
元動画: Merge CEO Shensi Ding: AI fluency starts at the top
かんたん版：専門用語を使わずに説明しています
プログラミングができない人でも、AIにお願いするだけで自分専用の仕事道具が作れるようになりました。
OpenAIのAIツール「Astra（アストラ）」を使うと、細かく指示を出さなくても、AIが「普通はこうするよね」という常識を使って足りない部分を自分で補ってくれます。 まるで優秀なアシスタントに「いい感じにしておいて」と頼むだけで、完璧な仕事を仕上げてくれるような感覚なんです。
プログラミングの知識がない営業やマーケティングの人でも、自分だけの業務改善ツールを作れます。 これまではエンジニアの人にお願いして何日も待っていた作業が、思い立ったその瞬間に自分でできるようになります。
OpenAIのChatGPTや開発者向けツールから触ることができます。 まずは日頃の面倒なパソコン作業を「こんなツールで作れる？」とAIに相談することから始めてみてください。
プログラミングの知識がない人でも、自分で業務ツールを作れる時代になりました。
OpenAIが提供するAIプログラミングツール「Codex」と「Astra」を活用する企業が増えています。
人間がすべてを細かく指示しなくても、AIが「常識」を使って足りない部分を勝手に補ってくれます。
エンジニアの助けを待つことなく、現場の社員が自分に必要な仕組みをその場で作れるのが最大の魅力なんです。
統合APIプラットフォームを提供するMerge社の共同創業者兼CEO、Shensi Ding（シェンシ・ディン）氏が、OpenAIの技術活用について語りました。
具体的には、OpenAIの開発者向け機能であるCodexおよびAstraを、自社の非技術部門を含むチーム全体でどのように活用しているかという実践事例です。
このインタビューはOpenAI公式の事例取材として公開されたもので、研究段階の実験ではなく、すでに現場の業務プロセスで実用化されている取り組みとして紹介されています。
利用可能な対象は、OpenAIの開発者ツールやAPIアクセス権を持つすべてのユーザーとなります。
これまでのAIコード生成ツールは、人間が完璧な仕様書や細かい指示を与えないと正しく動きませんでした。
しかしAstraでは、ユーザーが明示的に指示しなかった「ギャップ（不十分な部分）」を、AIが一般的な常識に基づいて自動で補完します。
ディンCEOも「指示し切れていない部分を常識を使って埋めてくれたことに本当に驚いた」と発言しています。
人間が1から10まで細かく説明しなくても、AIが空気を読んで作業を進めてくれるのが大きな違いです。
以前は、非技術部門の社員が「こんなツールが欲しい」と思っても、社内のエンジニアに依頼して順番を待つ必要がありました。
しかし現在は、プログラミング専門外のメンバーが自分自身で欲しいワークフローを思いつき、その場ですぐに形にできるようになっています。
ディンCEOは「エンジニアリング部門以外のチームメンバーにとって特に素晴らしい」と強調しています。
他人のリソースを奪うことなく、自分に必要な改善を即座に実現できる体制へ変化したんです。
Merge社では、R&D（研究開発）以外の事業部門を担当するディンCEO自身が実際にコードを書き、CodexやAstraを日常的に試しています。
「AIの熟達度は組織のトップが上限になる（AI fluency starts at the top）」という考え方のもと、経営陣自らが現場でAIを使い倒しているのです。
トップが自ら体験して可能性を理解しているからこそ、全社的なAI導入や非技術者の開発推進がスムーズに進むという好循環が生まれています。
動画内で具体的なベンチマークスコアやパーセンテージなどの数値提示はありません。
ただし、開発依頼の順番待ちにかかる時間が「数日〜数週間」から「その場ですぐ（immediately）」に短縮されたという定性的な変化が示されています。
プログラミング支援では文脈の自動補完能力が勝負の分かれ目です。
GitHub CopilotやAnthropicのClaudeなど、競合のAIツールも高度なコード生成機能を備えています。（編集部注：これらは外部の技術動向に基づく比較です）
その中でOpenAIのCodexやAstraが持つ強みは、単なるコードの補完にとどまらず、タスク全体を順序立てて実行し、足りない前提条件を補うエージェントとしての動作にあります。
指示が曖昧な場合でもエラーで止まるのではなく、文脈から判断して補う「気の利き方」において、高い評価を得ているのが特徴です。
動画内では具体的な価格や従量課金の料金プランについての言及はありませんでした。
OpenAIの通常サービス体系（ChatGPT Plusなどの定額プランや、API利用料）に準拠する形となります。
日本からも問題なく利用可能です。
OpenAIのアカウントを作成し、ChatGPTや開発者用プラットフォームにアクセスすることで今日から試せます。
利用手順は次のとおりです。
社内からの「ちょっとしたツールを作ってほしい」という雑多な依頼をAIに任せられるようになります。
非技術者が自分でツールを作るようになれば、エンジニアは本業であるコアシステムや難易度の高い開発に集中できるようになります。
「こういう集計ツールがあれば便利なのに」と思ったとき、自分でAIに頼んで作れるようになります。
エンジニアに企画書を出して承認を待つ必要がなくなり、自分のアイデアを数分で試せるようになります。
「AIを現場に導入せよ」と命令するだけでなく、自分自身でまず触ってみることが重要になります。
トップがAIで何ができるかを体感していれば、現場の業務改革やツール導入の判断が圧倒的に速くなります。
AIプログラミングツール「Astra」は、専門知識がない人でも自分の仕事道具を自作できる世界を実現しつつあります。
読者のみなさんが次に取るべきアクションは、以下の2つです。
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本記事は元動画の映像・音声をAIが解析して自動生成したものです。誤りが含まれる可能性があるため、正確な仕様・料金は公式発表をご確認ください。元動画を見る（解析モデル: gemini-3.5-flash）制作方法と事実確認の手順は編集方針をご覧ください。誤りのご指摘はお問い合わせから受け付けています。
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