OpenAI Codexとは？できること・料金・使い方・Claude Codeとの違い・実際の開発事例を徹底解説

ChatGPTを提供するOpenAIの「Codex」は、ソフトウェア開発をAIエージェントに任せられるAIコーディングツールです。

単にコードを生成するだけでなく、既存のコードベースを理解し、複数ファイルの編集、テスト、デバッグ、リファクタリング、コマンド実行まで一連の開発作業を進められます。ChatGPT、IDE、CLI、デスクトップ、クラウドなど複数の環境から利用でき、複数の開発タスクを並列で進めることも可能です。

AI MarketでもCodexを実際のシステム開発に活用しており、問い合わせ対応管理システム、AIイベント調査・分析システム、商談前企業調査システムなどを開発・運用しています。

本記事では、Codexとは何か、できることや特徴、利用できるモデル、性能・安全性、料金、Claude Codeとの違い、使い方を解説します。さらに、AI Marketで実際にCodexを使って開発したシステムと、その開発プロセス、業務利用時の注意点まで具体的に紹介します。

LLMに強い会社・サービスの選定・紹介を行います

今年度LLM相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・GPT、Claude、Gemini、Llama等の複数モデルに対応

完全無料・最短1日でご紹介 LLMに強いAI会社選定を依頼する

LLMに強いAI開発会社をご自分で選びたい場合はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

Codexとは？

Codexは、OpenAIが提供するソフトウェア開発向けのAIコーディングエージェントです。2026年8月現在は、GPT-5.6系をはじめとする最新のコーディングモデルを利用し、コード生成、修正、テスト、レビュー、リファクタリングなどの開発タスクを支援します。

実際のコードベースを使った強化学習により、人間の開発スタイルやプルリクエストの好みに合致するコード生成が可能です。主な用途は、機能実装、バグ修正、リファクタリング、テスト作成、ドキュメント作成などです。

Introducing Codex

LLMに強い会社・サービスの選定・紹介を行います

今年度LLM相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・GPT、Claude、Gemini、Llama等の複数モデルに対応

完全無料・最短1日でご紹介 LLMに強いAI会社選定を依頼する

Codexの特徴

高精度なコード生成

Codexでは、ソフトウェア開発やエージェント型のタスクに最適化されたOpenAIの最新モデルを利用できます。

コード生成だけでなく、既存コードの理解、複数ファイルの編集、テスト実行、デバッグ、リファクタリングなど、実際のソフトウェア開発プロセスを一貫して支援できる点が特徴です。

例えば、関数の作成やクラス設計においても、命名規則やスタイルガイドに従ったコードを自動生成します。また、テストの合格を確認しながら出力を調整する「反復的な検証プロセス」が組み込まれており、より信頼性の高い成果物を生み出します。

関連記事：「コード生成AIとは？特徴やできること、企業ユースにおすすめのサービス」

自然言語でのコード理解と回答

Codexは、ソースコードを自動で解析し、自然言語での指示に応じてコードの問題点を指摘することができます。

例えば、上記の画像のように関数taxonomy_detail_list()において、変数$categoriesが定義されていないにもかかわらずreturn $categories;で返されている点を検出し、「未定義の変数」として明確にエラーを提示しています。

このように、Codexに自然言語で「どこかにバグがありますか？」と質問するだけで、潜在的なバグの特定や修正案を即座に得ることができます。従来のようにコード全体を目視でチェックする必要がなくなり、開発効率の大幅な向上につながります。

ざっくり目標を伝えてコーディングを進めていくバイブコーディングにも活用されています。

クラウドサンドボックス実行

Codexでは、各タスクが独立した仮想環境（クラウドサンドボックス）上で並列的に実行されます。この環境には、指定したGitHubリポジトリが事前に読み込まれており、ローカル環境に近い状態で動作します。

これにより、複数のエージェントが同時に異なるファイルや関数の修正を行っても、互いに干渉することなく安全に並列処理を進めることが可能です。開発者はそれぞれの進行状況をリアルタイムで監視でき、結果は変更履歴やログファイルとして提示されます。

開発環境との高い親和性

Codexは、リポジトリ内に設置された`AGENTS.md`という設定ファイルを通じて、プロジェクト特有のルールや操作手順を理解し、それに従って行動します。

このファイルには、使用すべきテストコマンド、プロジェクトの規約、ディレクトリ構成のガイドラインなどを記述することで、Codexが環境に適応した判断を行えるようになります。

これはまるで熟練エンジニアにドキュメントを読ませるようなものであり、プロジェクトに即した出力を実現します。

/goalによる高度なAIエージェント機能

Codexでは、/goalコマンドを使用して、複数のターンにまたがる長時間の作業をAIエージェントに継続させることができます。/goalはCodexアプリ、IDE拡張機能、Codex CLIで利用でき、達成したい状態と完了条件を設定して使用します。

例えば、次のように入力します。

/goal npm test、npm run lint、npm run typecheckがすべて成功するまで、原因を調査してコードを修正する

通常の指示では、Codexが一度作業を終えるたびに、開発者が結果を確認して次の指示を入力する場合があります。/goalを使用すると、設定した目標が作業中のチャットに保持され、Codexがコードの修正、テストの実行、失敗原因の調査、再修正といった工程を複数のターンにわたって進めます。

そのため、バグ修正、フレームワークの移行、リファクタリング、性能改善、プロトタイプ開発など、一度の応答では完了しにくく、テストや数値によって完了を確認できる作業に適しています。

作業内容を事前に整理したい場合は、先に「/plan」で実装方針を作成し、その計画を踏まえて/goalを設定する方法も有効です。

ただし、/goalは目標の達成を保証する機能ではありません。完了条件が曖昧な場合は、期待した成果物が得られなかったり、同じ修正を繰り返して処理時間やトークン消費が増えたりする可能性があります。

変更してよいファイル、実行するテスト、維持すべき仕様、最大試行回数、解決できない場合の停止条件まで具体的に設定することが重要です。

安全性と透明性への配慮

Codexは各タスクにおいて、実行されたコマンド、端末ログ、テスト結果などをすべて明示的に記録・提示します。そのため、開発者はCodexのすべての動作をトレースでき、生成物の信頼性を検証することができます。

Codexは不明点がある場合や、テストが失敗した場合にその旨を明確に通知する設計になっており、ブラックボックス的な挙動を避けています。安全性を確保するため、出力内容のレビューは必須とされています。

実行環境と権限制御

Codexは、ローカル環境やクラウド環境など、利用方法に応じた実行環境で動作します。クラウドタスクでは隔離された環境を利用できるほか、各環境でアクセス可能なファイル、コマンド、ネットワークなどの権限を制御しながら開発タスクを実行できます。

デフォルトでは安全性を重視した制限が設定されており、追加の権限が必要な操作ではユーザーに許可を求める仕組みも用意されています。

Codexで利用できる主なモデル

2026年8月現在、Codexでは、長時間・高難度の開発タスクに適したGPT-5.6系に加え、リアルタイムの対話的なコーディングに特化したGPT-5.3-Codex-Sparkなど、用途の異なる複数のモデルを利用できます。

Codexでは、長時間の自律実行や複雑な開発タスクにはGPT-5.6系、リアルタイムで素早く試行錯誤したい場合にはGPT-5.3-Codex-Sparkといった使い分けができます。

Codexの性能

Codexは、OpenAIの最新モデルを活用し、実際のコードベースを対象としたソフトウェア開発タスクを実行できるAIコーディングエージェントです。

以下では、コードベースの理解、実装、テスト、デバッグなどを含むソフトウェア開発性能と、安全性・信頼性について解説します。

コード生成・ソフトウェア開発性能（SWE-Bench Pro）

2026年8月現在、OpenAIは、実際のソフトウェア開発能力を評価する指標として「SWE-Bench Verified」ではなく、より難易度が高く実務に近い「SWE-Bench Pro」を重視しています。

SWE-Bench Proは、実際のコードベースにおけるバグ修正や機能変更など、長い文脈理解や複数ステップの推論・実装を必要とするソフトウェアエンジニアリング能力を評価するベンチマークです。

OpenAIの最新モデルでは、以下のような結果が報告されています。

GPT-5.6 SolはSWE-Bench Proで64.6%を記録しており、GPT-5.5の59.4%から性能が向上しています。

さらに、OpenAIはSWE-Bench Proだけでなく、ターミナル操作を含む複雑な開発作業を評価する「Terminal-Bench 2.1」や、長時間にわたる実コードベース上の開発能力を評価する「DeepSWE v1.1」でも高い性能を報告しています。

そのため、現在のCodexは単純なコード生成だけでなく、コードベースの理解、実装、テスト、デバッグ、コマンド実行などを組み合わせたエージェント型のソフトウェア開発能力が重要な評価軸となっています。

参考：https://openai.com/ja-JP/index/gpt-5-6/?utm_source=chatgpt.com

Codexの安全性・信頼性

2026年8月現在、Codexの安全性は、単に不適切なプロンプトを拒否できるかだけでなく、脱獄攻撃への耐性や、エージェントがユーザーの意図を超えて操作しないかといった複数の観点から評価されています。

このように、Codexではモデルそのものの安全性だけでなく、実行環境の権限制御、監視、ログ、ユーザーによるレビューを組み合わせて安全性と信頼性を確保する設計が重要になっています。

ただし、AIエージェントによる誤操作や不適切なコード生成のリスクを完全に排除できるわけではありません。特に本番環境や機密情報を扱うシステムでは、アクセス権限を必要最小限に設定し、変更内容やテスト結果を確認したうえで反映することが重要です。

LLMに強い会社・サービスの選定・紹介を行います

今年度LLM相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・GPT、Claude、Gemini、Llama等の複数モデルに対応

完全無料・最短1日でご紹介 LLMに強いAI会社選定を依頼する

Codexの料金・利用プラン

2026年8月現在、CodexはFree、Go、Plus、Pro、Business、EnterpriseなどのChatGPT各プランに含まれており、プランごとに異なる利用上限が設定されています。

Codexを利用するために専用の月額プランへ加入する必要はなく、まずはChatGPTプランに含まれる利用枠を使用します。利用上限に達した場合は、対象プランでは追加クレジットを購入して利用を継続できます。

※Codex、ChatGPT Work、ChatGPT for Excel、Workspace Agentsなどは、利用プランによって共通のエージェント利用枠やクレジットプールから消費される場合があります。
※実際の利用上限や追加クレジットの購入可否はプランやアカウントによって異なります。

Codexの追加利用はトークン使用量に応じて計算

2026年4月以降、Codexの柔軟な料金体系では、メッセージ数ではなく、利用したモデルのAPIトークン使用量に基づいてクレジットが消費される仕組みに変更されています。

そのため、Codexで消費するクレジット量は、以下のような要素によって変わります。

• 利用するモデル
• 入力トークン数
• キャッシュされた入力トークン数
• 出力トークン数
• コードベースやタスクの規模・複雑さ
• タスクをローカルまたはクラウドのどちらで実行するか

小規模なコード修正であれば少ない利用量で済む一方、大規模なコードベースの解析や長時間のエージェント実行では、より多くのクレジットを消費します。

追加クレジットによる継続利用

PlusやProなど一部のユーザーは、プランに含まれるCodexの利用上限に達した後、追加クレジットを購入することで利用を継続できます。

追加クレジットは従量課金型のアドオンとして機能し、まずプランに含まれる利用枠が消費され、その後にクレジット残高から利用分が差し引かれます。

BusinessやEnterpriseなどでは、ワークスペース単位で購入したクレジットを利用できる場合があり、組織全体でCodexの利用量やコストを管理できます。

なお、料金体系や対象プラン、利用上限は変更される可能性があるため、最新情報はOpenAI公式のCodex料金表やChatGPT料金ページをご確認ください。

CodexとClaude Codeの違い

OpenAIのCodexとAnthropicのClaude Codeは、どちらもコード生成だけでなく、コードベースの理解、ファイル編集、テスト、デバッグ、コマンド実行などをAIエージェントに任せられるコーディング支援ツールです。

一方で、主な利用環境やエージェントの使い方、並列実行への強みなどには違いがあります。

Codexの特徴は、複数のAIエージェントを並列で動かし、長時間の開発タスクをまとめて委任しやすい点です。CodexアプリやChatGPTをコマンドセンターとして使い、複数のプロジェクトやタスクを同時に進めるワークフローにも対応しています。

一方、Claude Codeは、ターミナルやIDEを中心とした開発ワークフローに深く統合し、コードベースを探索しながら対話的に開発を進めやすい点が特徴です。Web版ではGitHubリポジトリを指定して、バックグラウンドでタスクを実行することもできます。

そのため、どちらが一律に優れているというよりも、複数エージェントによる並列開発やOpenAI環境との統合を重視するならCodex、ターミナル・IDEを中心とした対話的な開発を重視するならClaude Codeが有力な選択肢になります。

LLMに強い会社・サービスの選定・紹介を行います

今年度LLM相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・GPT、Claude、Gemini、Llama等の複数モデルに対応

完全無料・最短1日でご紹介 LLMに強いAI会社選定を依頼する

Codexを使うには？

CodexはFreeやGoを含むChatGPT各プランで利用でき、Codexアプリ、CLI、IDE拡張機能、Webなど複数の環境からアクセスできます。プランによって利用上限は異なります。

ChatGPTからの利用

ChatGPTの画面右側にあるサイドバーに「Codex」セクションをクリックします。

Githubとの接続が求められるので、順次接続を行います。接続が完了すると、以下の画面に移り、実際に操作可能になります。

ここから新しい開発タスクを入力し、コードボタンをクリックすることで、Codexに処理を依頼できます。

Codex CLIの活用

Codexはローカル開発環境でも利用可能であり、ターミナルから操作できる「Codex CLI」も提供されています。

Codex CLIは、ターミナルからCodexを利用し、ローカルのコードベースに対してコードの理解、編集、コマンド実行、テストなどを行えるCLIツールです。

CLI上では、ファイルの編集、質問応答、修正提案といった操作を低レイテンシで行うことができ、IDEのような感覚でCodexとやり取りすることが可能です。

セットアップと認証

Codex CLIでは、ChatGPTアカウントでサインインして利用できるほか、用途に応じてOpenAI APIキーを使った認証も可能です。

ChatGPTプランに含まれるCodexの利用枠を使う場合はChatGPTアカウントで認証し、APIベースで利用する場合はAPIキーを設定するなど、利用方法に応じて認証方式を選択できます。

開発環境との統合

CodexはGitHubとの連携を通じて、特定のリポジトリやブランチを読み込んだ状態でタスクを処理します。また、ユーザーはリポジトリ内に`AGENTS.md`を用意することで、Codexに対してナビゲーション方法やテスト方法、開発標準などを伝えることができ、プロジェクトに即した対応が可能になります。

Codexが生成したコードは、そのままGitHub Pull Requestとして提出したり、ローカルに統合したりすることができます。

GitHub｜codex

Codexを使う際の重要なポイント｜AGENTS.mdの活用

Codexを継続的に活用する場合は、プロジェクト固有のルールを`AGENTS.md`にまとめておくことが重要です。

`AGENTS.md`には、ファイルの配置場所、命名規則、事前に確認する設計書、実行するテスト、本番反映の手順、禁止する操作などを記載できます。これにより、Codexへ毎回同じ説明をしなくても、プロジェクトのルールに沿って作業を進めやすくなります。

当社では、以下のようなルールを`AGENTS.md`で定めています。

• 新しいファイルの配置場所と命名方法
• 変更前に確認する設計書や運用資料
• コード変更後に行うテストや確認
• 本番環境へ反映する前の確認・承認手順
• APIキーや個人情報をコードやログへ記録しないこと
• ファイル削除などの重要な操作を無断で行わないこと

複数のシステムをCodexで開発・改善する場合も、共通のルールを`AGENTS.md`へ記載することで、ファイル構成、作業手順、セキュリティ基準を統一できます。

また、Codexが作成・変更した内容をそのまま本番環境へ反映せず、人が差分やテスト結果を確認することも重要です。

`AGENTS.md`によるルール設定と人による確認を組み合わせることが、Codexを安全かつ継続的に活用するための重要なポイントです。

AI MarketでCodexを使って実際に開発したシステム

AI MarketではCodexを使って、日常業務の効率化や情報収集を支援する社内システムを開発しています。

Codexに業務上の課題や現在の作業手順を伝え、必要な機能の整理、システム設計、画面作成、実装、テスト、不具合の修正までを進めています。

これまでに例えば、問い合わせ対応、AI関連イベントの調査、商談前の企業調査などを支援するシステム等を開発しました。

問い合わせ対応管理システム

Codexを使って、AI Marketへ届く問い合わせの確認から対応状況の管理までを支援する「問い合わせ対応管理システム」を開発しました。

このシステムでは、Gmailに届いた問い合わせメールを定期的に取得し、以下の情報を抽出してGoogleスプレッドシートへ登録しています。

• 問い合わせ日時
• 会社名
• 担当者名
• メールアドレス
• 問い合わせ種別
• 問い合わせ内容

同じ問い合わせを複数回登録しないよう、メールの識別情報やメールアドレスなどを確認して重複を判定します。

新しい問い合わせを検知した場合は、担当者が普段使用しているChatworkへ通知します。担当者は通知内容を確認し、問い合わせ内容に応じた対応方法を選択できます。

メールを送信した場合は、送信結果や対応内容を管理表へ反映します。問い合わせごとに未対応、対応中、対応済みなどの状況を確認できるため、複数の問い合わせが届いた場合も対応漏れを防げます。

また、システムの稼働状況を確認するため、以下の情報も記録しています。

• 確認したメールの件数
• 問い合わせ管理表へ追加した件数
• 通知やメール送信の結果
• 処理中に発生したエラー

これにより、単に問い合わせがなかったのか、システムが正常に動作していなかったのかを区別できます。

AIイベント調査・分析システム

Codexを使って、国内で開催されるAI関連イベントの情報を継続的に収集・整理する「AIイベント調査・分析システム」を開発しました。

このシステムでは、イベント案内のメールやWeb上の公開情報を調査し、展示会、カンファレンス、セミナー、ウェビナーなどの情報を収集しています。

取得したイベントについて、以下の情報を管理しています。

• イベント名
• 開催日
• 開催形式
• 開催地域・会場
• 主催企業・共催企業
• イベントのテーマ
• 参加費
• 公式サイト

検索結果をそのまま登録するのではなく、公式のイベントページであるかを確認し、イベント情報として適切なページだけを採用します。

例えば、企業による出展告知、登壇告知、申込フォーム、過去の開催ページ、イベント一覧ページなどを、イベント本体の公式ページとして誤登録しないように判定しています。

イベント名の表記が異なる場合でも、開催日やURLなどを組み合わせて同一イベントかを確認し、重複登録を防ぎます。

さらに、各イベントの公式ページや関連ページを調査し、以下の登壇・出展情報もイベントと紐づけて管理しています。

収集した情報は専用の管理画面で確認できます。開催年、開催形式、地域、テーマなどでイベントを検索・絞り込みできるほか、企業名や登壇者名から関連イベントを確認することもできます。

蓄積した情報を集計することで、以下のような傾向も分析できます。

自動取得した情報に誤りがある場合は、担当者が管理データを修正できるようにしています。合わせて、一度人が修正した情報については、次回の自動取得で意図せず上書きしない仕組みも設けています。

商談前企業調査システム

Codexを使って、商談相手の企業情報を事前に調査し、担当者へ共有する「商談前企業調査システム」を開発しました。

このシステムでは、Googleカレンダーに登録された予定を定期的に確認し、予定名や説明欄などから商談対象の企業を判別します。

対象企業を特定した後、企業の公式サイトを中心に公開情報を調査し、以下の情報を整理します。

• 企業の概要
• 主要な事業内容
• 最近発表されたニュース
• プレスリリース
• AIやDXに関する取り組み
• 商談時に確認したいポイント

調査結果は商談開始前にChatworkへ通知します。担当者は商談のたびに複数のWebサイトを検索しなくても、相手企業の概要や最近の動きを事前に把握できます。

企業情報の調査では、できるだけ公式サイトや公式発表を参照し、情報の参照元URLも確認できるようにしています。

Codexを使ったシステム開発の進め方

これらのシステムは、最初からすべての機能を一度に実装したものではありません。

まず、担当者が現在の業務手順、手作業になっている部分、ミスが発生しやすい部分などをCodexへ伝えます。Codexを使って必要な機能と処理の流れを整理し、小さな単位で実装と動作確認を進めています。

Codexを使うことで、コードを作成するだけでなく、業務内容の整理から、既存サービスとの連携、エラーへの対応、長時間処理の再開、重複処理の防止など、実際の運用に必要な仕組みまで含めて開発できています。

一方、本番環境への反映、メール送信、外部サービスへの情報送信、個人情報や認証情報の取り扱いなど、業務への影響が大きい操作は人間が確認・承認しています。

Codexを使った開発と人間による業務判断を組み合わせることで、実務で継続的に利用できるシステムの構築と改善を進めています。

Codexを使う上での注意点

Codexは、要件整理から実装、テスト、修正まで幅広い開発作業を支援できます。ただし、業務で安全に活用するには、すべてを任せるのではなく、人による確認を組み合わせることが重要です。

目的と変更範囲を明確にする

Codexへ指示する際は、作りたいものだけでなく、目的、維持すべき仕様、変更してよい範囲、完了条件まで具体的に伝えます。

指示が曖昧な場合、想定していないファイルや機能まで変更される可能性があります。

段階的に実装・検証する

大規模な機能を一度に完成させようとせず、基本機能の実装、動作確認、修正を繰り返しながら進めます。

実際の利用環境では、想定外のデータや例外が発生するため、小さな単位で確認する方が問題を発見しやすくなります。

また、段階的に実装して、不具合があれば修正する、ということを高速で実行することが重要です。

生成・変更された内容を確認する

Codexが作成したコードや修正内容は、そのまま採用せず、人が差分と動作結果を確認します。

特に、既存機能への影響、重複処理、エラー発生時の動作、セキュリティ上の問題がないかを確認することが重要です。

重要な操作は人が承認する

本番環境への反映、データの更新、メール送信、外部サービスへの情報送信、ファイル削除など、業務への影響が大きい操作は人が確認・承認します。

承認なしで進めてしまうと、思わぬセキュリティインシデントや、想定外のバグに繋がる可能性があります。

機密情報や個人情報を適切に管理する

APIキー、アクセストークン、個人情報などを、コード、ログ、テストデータへ直接記録しないようにします。

また、外部APIやサービスへ送信する情報は必要最小限に限定し、送信してよい情報の範囲を事前に決めておく必要があります。

外部サービスの制限を考慮する

外部APIやクラウドサービスには、実行時間、利用回数、送信件数、保存容量などの制限があります。

処理に時間がかかる場合は、途中保存、再開処理、重複防止、エラー記録なども含めて設計することが重要です。

Codexは開発作業を効率化できる一方、具体的な指示、段階的な検証、人による承認を組み合わせて利用することが、安全で実用的な活用につながります。

Codexについてよくある質問まとめ

まとめ

Codexは、ソフトウェア開発業務の幅広いタスクを自動化・支援するAIコーディングエージェントです。コード生成だけでなく、コードベースの理解、修正、テスト、レビュー、並列タスク実行などに対応し、開発ワークフローへ深く組み込める点が特徴です。

2026年8月現在は、ChatGPT、IDE、CLI、デスクトップ、クラウドなど複数の環境から利用でき、個人開発からチーム・企業でのソフトウェア開発まで活用範囲が広がっています。