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title: Claude Code / Codex の全社展開とAI観測基盤の設計
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author: [raku](https://docswell.com/user/rakutek)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: Claude Code / Codex の全社展開とAI観測基盤の設計 by raku
published: June 04, 26
canonical: https://docswell.com/s/rakutek/59NR49-2026-06-04-194729
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# Page. 1

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Claude Code / Codex の全社展開と
AI 観測基盤の設計
OpenTelemetry × Grafana で、AIの利用ログから意思決定に繋げる
ラク
クラシル株式会社


# Page. 2

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クラシル株式会社 ／ AI エンジニア
ラク
小学生からプログラミングを始め2021年度 未踏スーパークリエータ に認定
新卒入社後、SRE として文化づくりと社内 AI 推進を兼任
現在は AI 新規事業に、一人目の AI エンジニアとして従事
アイコンは VJ をしている時の影
リンクはこちら
プロフィール / 発信


# Page. 3

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クラシル 決算説明資料より
→ AI フルスタックエンジニアをはじめ、一緒に立ち上げる仲間を 大募集中です。
kurashiru.co.jp/ir ↗


# Page. 4

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クラシルの AI 導入タイムライン
2023 / 4
2025 / 2
2025 / 5
2025 / 6
2026 / 2
ChatGPT・
Devin
Cursor
エンジニア全員
biz 含む全社員に
GitHub Copilot
Claude Max
Claude Team 導入
今ここ


# Page. 5

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課題: 全社導入したが、利用実態が見えない
トップダウンで全社に導入した。
でも、誰が・どう使っている
のかが見えない。
個別ヒアリングは、数百人規模では現実的でない。
→ 定量的に観測する仕組みが必要になった。
「導入した」と「使われている」は別物
全社導入
完了
利用実態
？


# Page. 6

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今日話すこと — 観測基盤を育てる 3 段階
①
②
③
OTel × MDM で
Codex CLI も
GitHub / Notion で
全社の利用ログを集める
同じ仕組みに乗せる
アウトプット KPI に接続 （構想
観測する
横に広げる
成果と繋ぐ
中）


# Page. 7

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① 観測する
Claude Code も Cowork も Codex も OpenTelemetry に対応し
ている
Claude Code
Cowork
Codex
OpenTelemetry にネイティブ対
2026 / 2 に Team / Enterprise で
OTEL_* 環境変数 / config で
応。API request / tool result /
OTel 対応。Admin 設定から有効化
OpenTelemetry エクスポートに対
user prompt 等をメトリクス・ロ
できる。
応。同じ収集基盤にそのまま流せ
グとしてエクスポートできる。
→ 技術的に「ログを集める手段」は、すでに揃っている。
る。


# Page. 8

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① 観測する
OTel 標準だから、可視化基盤は自由に選べる
送信元
OTLP 互換の可視化基盤なら、どれでも
Claude Code
Codex
Cowork
✓
OpenTelemetry
→
ベンダー中立な
標準プロトコルで送信
→
Grafana
Datadog
採用
New Relic
Honeycomb ほか
クラシルは Grafana Cloud を採用。OTel 標準なので、収集側を後から乗り換えても送信設定はそ
のまま。


# Page. 9

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① 観測する
本当の課題は「設定をどう全社員に届けるか」
01
02
Claude Team プランが 複数組織に分散
個人契約の Max 20x や ChatGPT Pro ユーザーも
混在
→ Admin設定だけでは、全員をカバーできない。


# Page. 10

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① 観測する
設計判断 — managed-settings.json を MDM で全社配布
設定ファイル
managed-settings.json
ユーザーが上書きできない
組織レベル設定
✓
配布
→
Jamf（MDM）で
全 macOS に一括配布
ユーザー操作ゼロ
プラン構成がバラバラでも、全社員カバーを達成。
有効化
→
全端末で
OTel エクスポートを
強制的に ON
Cowork 側は Admin 設定から OTel を有効化。


# Page. 11

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① 観測する
配布した設定ファイルの実体
/Library/Application Support/ClaudeCode/managed-settings.json
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY": "1",
"OTEL_METRICS_EXPORTER": "otlp",
"OTEL_LOGS_EXPORTER": "otlp",
"OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL": "http/protobuf",
"OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT": "https://…",
"OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS": "Authorization=Basic …"
}
}
→ ユーザーが上書きできない組織レベル設定として、全 macOS に配置するだけ。


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W4ZRPJV.jpg)

① 観測する
完成したダッシュボード


# Page. 13

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② 横に広げる
Codex CLI も同じ設計に乗せられる
観点
Claude Code
Codex CLI
設定ファイル形式
managed-settings.json（JSON）
managed_config.toml（TOML）
OTel 有効化方法
jsonでotelのexporter設定
tomlで [otel] で exporter 指定
プロンプト送信フラグ
OTEL_LOGS_EXPORTER
log_user_prompt
→ 設計思想は同じ。エンドポイントを足すだけで、両方が同じ Grafana に乗る。


# Page. 14

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② 横に広げる
Codex の OTel は config.toml の [otel] で設定する
/etc/codex/managed_config.toml
[otel]
environment
log_user_prompt
exporter
= "production"
= true
= { otlp-http = {
endpoint = "https://{your_grafana_endpoint}/otlp/v1/logs",
protocol = "binary", headers = { "Authorization" = "Basic *****" } } }
metrics_exporter = { otlp-http = {
endpoint = "https://{your_grafana_endpoint}/otlp/v1/metrics",
protocol = "binary", headers = { "Authorization" = "Basic *****" } } }
trace_exporter
= { otlp-http = {
endpoint = "https://{your_grafana_endpoint}/otlp/v1/traces",
protocol = "binary", headers = { "Authorization" = "Basic *****" } } }
デフォルトは無効
プロンプト本文
[otel] で明示オプトインして初めて送信
log_user_promt = true でプロンプトも収集される


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y45WNNEM.jpg)

② 横に広げる
Codexの Managed configuration を MDM で配布
requirements
managed
変更不可
セッション内で変更可
管理者が強制する制約。承認ポリシーやサンドボック
配布する初期値。セッション中は変更可能だが、セッ
スを強制できる。
ションの再起動で上書きすることは可能
優先順位
上が強い
✓
1
/etc/codex/requirements.toml
›
2
macOS MDM
›
3
/etc/codex/managed_config.toml
preferences
クラシルは Jamf（MDM） を使っている。
MDM や何らかの方法で設定ファイルを設置すれば OK。
›
4
~/.codex/config.toml


# Page. 16

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② 横に広げる
service_name でソースを見分けられる
claude-code / cowork / claude-codedesktop
codex-app-server … Codex App
codex_cli_rs … Codex CLI


# Page. 17

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② 横に広げる
Claude CodeとCodexでは、取れるフィールドに差がある
Claude だけ
Codex だけ
実コスト cost_usd（実額）
ツール実行の全文（コマンド・stdout・承認可否）
スキル名 skill_name
実行環境（サンドボックス・承認・MCP）
キャッシュトークン内訳
推論設定（reasoning effort / summary）
推論エフォート・速度 / 追跡 ID
分散トレース・API エンドポイント
→
API 換算コストを並べたいが、Codex には cost_usd が存在しないため、使用モデル × トークン数から概
算ロジックで換算し、推定値として使っています


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78DW5847D.jpg)

③ 成果と繋ぐ
構想アーキテクチャ — GitHubを合流させる(PRも観測したい!)
GitHub API
Notion API
⊕
→
専用 ETL なし
→
Grafana Infinity
datasource で読みに行く
HRMOS(労務管理サービス) 連携で、GitHub ユーザー
既存ダッシュボード
に合流
入力側の隣に出力側が並ぶ
↔ 社員 ↔ 部署 を紐付ける。


# Page. 19

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③ 成果と繋ぐ
GitHub のアウトプットを Notion で可視化した
Notion で可視化 → Grafana に統合
今は Notion 上の集計だが、これも 入力側と同じ Grafana に寄せたい。grafanagithub-datasource など公式プラグインもあり、ETL を作らずに合流できる見込み。


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMYXNRNEW.jpg)

✌️
計測した数字が、決算資料にも載りました
kurashiru.co.jp/ir ↗


# Page. 21

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まとめ — ログを集めるのは入口
①
観測する — OTel × MDM 配布で全社員からログを集める
完了
②
横に広げる — Codex も同じ設計で観測対象に追加
完了
③
成果と繋ぐ — GitHub / Notion でアウトプットに接続
構想中
◆