【Codex Security CLI】OpenAI発のAIセキュリティスキャナーCLIの使い方・料金・活用法を徹底解説

2026年7月29日、OpenAIはコードの脆弱性を発見・検証・修正するためのCLIツール「Codex Security CLI」をオープンソースとして公開しました！

OpenAI共同創業者のGreg Brockman氏も自身のXアカウントで公開を報告しており、Hacker Newsでは公式アナウンスよりも先にリポジトリが発見されるなど、開発者コミュニティで大きな注目を集めています。

とはいえ、「従来のセキュリティスキャナーと何が違うの？」「実際にどうやって使うの？」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。この記事では、Codex Security CLIの概要から仕組み、料金体系、具体的な使い方、そして実際に試した検証結果までを徹底解説します。ぜひ最後までご覧ください！

【監修者】田村 洋樹

株式会社WEEL代表取締役 / 累計25社以上のAIアドバイザリーを担当 / 企業向けセミナー・大学講義でのべ10,000人超に登壇 / 日本HP・インテルなど、大手企業主催カンファレンスへの登壇実績多数。AI導入支援・生成AIを活用した業務改革のプロとして、アドバイザリー・PM・講演者など多面的な立場から企業を支援中。

Codex Security CLIとは？

Codex Security CLIは、OpenAIがApache 2.0ライセンスのもとで公開した、コードの脆弱性を発見・検証・修正するためのコマンドラインツールおよびTypeScript SDKです。

npmパッケージ名は@openai/codex-securityで、GitHubリポジトリからソースコードにアクセスできます。もともとは「Aardvark」というコードネームで2025年にプライベートベータが開始され、2026年3月にリサーチプレビューとして「Codex Security」の名称で正式に発表されました。今回のCLI公開は、そのCodex Securityの機能をシェルやCI/CDパイプラインから直接呼び出せるようにした運用レイヤーにあたります。

従来のセキュリティツールがパターンマッチングやルールベースで脆弱性を検出するのに対し、Codex Security CLIはOpenAIのフロンティアモデルによるエージェンティックな推論を活用して、コードの振る舞いをコンテキストごとに分析します。リポジトリの構造を読み取り、システムの役割・信頼境界・露出面を把握した上で脅威モデルを自動生成し、そのモデルをベースに脆弱性を探索するという流れです。

さらに特筆すべきは、検出した脆弱性をサンドボックス環境で実際にトリガーし、再現可能かどうかを検証するステップが組み込まれている点でしょう。誤検知を大幅に削減し、確度の高い指摘だけを開発者に提示する仕組みになっています。対応OSはmacOS・Linux・Windowsの3プラットフォームで、Node.js 22以降とPython 3.10以降が動作要件となっています。

Codex Security CLIの仕組み

Codex Security CLIのスキャンは、大きく分けて「コンテキスト分析」「脆弱性探索」「サンドボックス検証」「パッチ生成」の4つのフェーズで構成されています。

まず、対象リポジトリのソースコードを読み込み、プロジェクト全体のセキュリティ構造を把握します。ここでは、システムの役割や信頼できるコンポーネント、外部への露出面を特定し、編集可能な脅威モデルを自動生成します。--knowledge-baseオプションで既存のアーキテクチャドキュメントや脅威モデル資料をMarkdown・PDF・Wordファイルなどの形式で渡せば、より精度の高い分析が可能になります。

次に、生成された脅威モデルをベースに、OpenAIのフロンティアモデル（デフォルトではgpt-5.6-sol）がエージェンティックな推論で脆弱性を探索します。単なるパターンマッチではなく、コードの実行パスや依存関係を追跡しながら、実際のシステム構成における影響度を評価する点が従来ツールとの大きな違いです。

検出された脆弱性候補は、隔離されたサンドボックス環境で実際にトリガーされ、再現可能性が検証されます。このステップにより、理論上の脆弱性と実際に悪用可能な脆弱性を区別し、誤検知を抑えた高い確度の検出結果が得られます。

最終的に、確認された脆弱性に対してはパッチ案が自動生成され、人間のレビューを経て適用する流れになっています。スキャン結果はfindings.json（脆弱性の詳細）、coverage.json（カバレッジ情報）、report.md（可読レポート）、およびSARIF形式で出力され、外部のコードスキャンツールやCI/CDパイプラインとの連携も容易です。

Codex Security CLIの特徴

Codex Security CLIの性能面でまず注目すべきは、リサーチプレビュー期間中の実績です。

OpenAIの公式発表によると、Codex Securityはベータ期間中に外部リポジトリに対して120万件以上のコミットをスキャンし、792件のクリティカルな脆弱性と10,561件の高リスクな脆弱性を検出しています。これらにはOpenSSH・GnuTLS・PHP・Chromiumなどの著名なオープンソースプロジェクトにおける脆弱性も含まれており、10件は公式にCVE識別子を取得しています。

また、初期の内部展開では、実際のSSRF（サーバーサイドリクエストフォージェリ）やクリティカルなクロステナント認証の脆弱性など、セキュリティチームが数時間以内にパッチを適用した深刻な問題も発見されています。

機能面では、以下のような運用に対応しています。リポジトリ全体のフルスキャンだけでなく、--pathオプションで特定ディレクトリに限定したスキャンや、--diffオプションでブランチ間の差分のみをレビューするスキャンも可能です。install-hookコマンドを使えば、Git pre-commitフックとしてセキュリティチェックを自動実行でき、高リスクな脆弱性が見つかった場合はコミットをブロックすることもできます。

Hacker Newsに公式発表より先に発見される「ステルスリリース」が話題に

Codex Security CLIのリリースにまつわるエピソードとして、X上で話題になったのが公式発表前にHacker Newsでリポジトリが発見されたというくだりです。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

Greg Brockman氏はHacker Newsのリンクとともにオープンソース化を報告しており、開発者コミュニティでは「マーケティングよりも先にプロダクトが評価される形は好感が持てる」という声が上がりました。

また日本のAIインフルエンサーもいち早く取り上げ、日本語でのCodex Security CLIの情報発信を行っています。

一方で、実際に試したユーザーからは「スキャン中にアカウントのレート制限に達して停止した」という報告もあり、開発に携わったマイケル氏が「1分ごとのレート制限でスキャンが停止するべきではない」と認めるなど、早期リリースゆえの課題も浮かび上がっています。

Codex Security CLIの安全性・制約

Codex Security CLIを利用する際に理解しておきたいのは、オープンソース化されたのはCLI・SDK・スキル・成果物管理などのクライアント側のコンポーネントであり、脆弱性を分析するモデルやサービスは引き続きOpenAIのホスト環境に依存しているという点です。

つまり、完全にローカル環境だけで分析が完結するわけではなく、スキャンの実行にはOpenAIのAPIへの接続が必要になります。2026年7月時点では、CLIとSDKは限定ベータの段階であり、スキャンの実行にはCodex Securityへのアクセス権が求められます。リポジトリの種類によっては「Trusted Access for Cyber」の申請が必要になるケースもあるとのことです。

Codex Security CLIの料金

Codex Security CLIそのものはApache 2.0ライセンスのオープンソースソフトウェアなので、ツールのインストールと利用自体は無料です。ただし、スキャンの実行にはOpenAIのモデルを使用するため、認証方法に応じた費用が発生します。認証にはChatGPTアカウントでのサインインとOpenAI APIキーの2つの方法があり、前者はChatGPTのサブスクリプションプランに含まれるクレジットを消費し、後者はAPIのトークン単価に基づく従量課金となります。

CI/CDパイプラインでの自動スキャンを主目的とする場合はAPIキー経由の従量課金が適しており、--max-costオプションで1回のスキャンあたりのコスト上限をUSドル単位で設定できます。対話的な利用がメインであれば、ChatGPTのサブスクリプションプランに含まれるクレジットで賄える場合が多いでしょう。

Codex Security CLIのライセンス

Codex Security CLIはApache 2.0ライセンスのもとで公開されており、商用利用・改変・再配布を含む幅広い利用が認められています。Apache 2.0は特許条項を含むライセンスであり、コントリビューターからの特許ライセンス付与も明示されている点が特徴です。

ただし注意すべき点として、オープンソース化されているのはCLI・SDK・バンドルプラグイン・スキルなどのクライアント側コンポーネントに限られます。脆弱性の分析やスキャンを実行するためのモデル・サービスはOpenAIのホスト環境で稼働しており、これらはオープンソースの対象外です。したがって、CLI自体は自由に改変・再配布できますが、スキャン機能を実際に動かすにはOpenAIのサービスへの接続とアクセス権が必要になる点を理解しておく必要があります。

Codex Security CLIの使い方

Codex Security CLIの導入から基本的なスキャン、そしてCI/CDへの組み込みまでをステップバイステップで解説します。

インストールと認証

まずはCLIをインストールし、認証を完了させましょう。

STEP

npmでパッケージをインストール

npm install @openai/codex-security

STEP

バージョン確認

npx @openai/codex-security --version

STEP

ChatGPTアカウントでログイン

npx @openai/codex-security login

リモートマシンやヘッドレス環境の場合は、デバイス認証を使います。

npx @openai/codex-security login --device-auth

CI/CDなどの自動化環境ではAPIキーを環境変数に設定します。

export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

リポジトリをスキャンする

認証が完了したら、スキャンを実行してみましょう。

REPOSITORY=/path/to/your/repo
SCAN_DIR=/path/outside/repo/results

npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" --output-dir "$SCAN_DIR" --dry-run

npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" --output-dir "$SCAN_DIR"

差分スキャンでプルリクエストをレビューする

リポジトリ全体ではなく、特定のブランチで加えられた変更のみをレビューしたい場合は--diffオプションを使います。

npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" --diff origin/main --head HEAD

ステージングされた変更（コミット前の変更）を対象にする場合は、--working-treeオプションを使います。

npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" --working-tree --base HEAD

CI/CDパイプラインに組み込む

本番環境でのセキュリティチェック自動化には、重大度のしきい値を設定して、脆弱性が見つかった場合にビルドを失敗させる設定が有効です。

SCAN_ROOT="$(mktemp -d)"
npx @openai/codex-security scan . \
  --diff origin/main \
  --output-dir "$SCAN_ROOT/results" \
  --json \
  --fail-on-severity high > "$SCAN_ROOT/findings.json"

--fail-on-severityで指定した重大度以上の脆弱性が検出された場合、コマンドの終了コードが1になり、CIパイプラインが失敗します。

Git pre-commitフックを設定する

コミットのたびに自動でセキュリティチェックを実行したい場合は、pre-commitフックをインストールします。

npx @openai/codex-security install-hook

このフックはステージングされた変更をスキャンし、高リスクな脆弱性が見つかった場合にコミットをブロックします。既存のpre-commitスクリプトがある場合、それを上書きすることはありません。

スキャン結果をエクスポートする

スキャン結果をSARIF・CSV・JSON形式で外部ツールに連携できます。

npx @openai/codex-security export /path/to/results --export-format sarif --output results.sarif
npx @openai/codex-security export /path/to/results --export-format csv --output findings.csv

【業界別】Codex Security CLIの活用シーン

Codex Security CLIには多様な活用方法があります。ここからは、業界別にどのような使い方が適しているかを紹介します。

ソフトウェア開発・SaaS

自社プロダクトのコードベースを定期的にスキャンし、リリース前のセキュリティ品質を担保する用途に最適です。

--diffオプションを使えば、プルリクエスト単位での差分レビューも効率的に実行でき、開発サイクルの中にセキュリティチェックを自然に組み込めます。pre-commitフックを設定すれば、開発者個人のローカル環境でもコミット前に脆弱性チェックを自動化できます。

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金融・フィンテック

金融業界では、規制対応としてソースコードのセキュリティ監査が求められるケースが多くあります。スキャン結果をSARIF形式でエクスポートし、既存のコンプライアンスツールと連携させることで、監査証跡の自動生成にも活用できるでしょう。脅威モデルの自動生成機能は、リスクアセスメントの効率化にも貢献します。

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教育・研究機関

セキュリティ教育の教材として、意図的に脆弱性を含んだコードをCodex Security CLIでスキャンし、検出結果をもとに学習するというアプローチも考えられます。検出から検証、パッチ生成までの一連の流れを体験することで、実践的なセキュリティスキルの習得につながるでしょう。

教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

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【課題別】Codex Security CLIが解決できること

続いては、Codex Security CLIがどのような課題の解決に向いているかを紹介します。

セキュリティレビューのボトルネック解消

生成AIエージェントによるコード生成が加速する中、セキュリティレビューが開発のボトルネックになるケースが増えています。Codex Security CLIは、コンテキストを理解した上で脆弱性を探索し、検証まで自動で行うため、セキュリティチームの負荷を軽減しながらレビュー品質を維持できます。

誤検知の多さによるトリアージコスト増大

従来のSAST（静的アプリケーションセキュリティテスト）ツールでは、大量の誤検知がセキュリティチームの時間を奪う問題がありました。Codex Security CLIはサンドボックス環境での再現検証ステップを持つことで、確度の高い指摘のみを提示する設計となっており、トリアージにかかる工数の削減が期待できます。

スキャン結果の継続的なトラッキング

scans list・scans show・scans match・scans compareコマンドにより、過去のスキャンとの差分比較が可能です。新規・継続・再発・解決済みの脆弱性をステータスで分類できるため、リリースごとのセキュリティ改善状況を定量的に把握できます。

Codex Security CLIを使ってみた

それでは実際にCodex Security CLIを試してみましょう。今回は、意図的に脆弱性を含んだサンプルアプリケーションを作成し、Codex Security CLIがどこまで検出・検証できるかを検証します。

検証：SQLインジェクション脆弱性の検出

まず、Node.js + Expressで典型的なSQLインジェクションの脆弱性を含むサンプルコードを用意します。

同じプロンプトをlowとmaxで実行し、出力品質とトークン消費量を比較します。

// app.js - 意図的に脆弱なコード
const express = require('express');
const sqlite3 = require('sqlite3');
const app = express();

app.get('/user', (req, res) => {
  const db = new sqlite3.Database(':memory:');
  const userId = req.query.id;
  // ユーザー入力を直接クエリに埋め込む（SQLインジェクション脆弱性）
  db.get(`SELECT * FROM users WHERE id = ${userId}`, (err, row) => {
    res.json(row);
  });
});

このコードに対してCodex Security CLIでスキャンを実行します。

npx @openai/codex-security scan ./sample-vulnerable-app --output-dir ./scan-results

出力結果（一部抜粋）はこちら

たった5ファイルのサンプルアプリに対して約24分・推定コスト23ドルと、かなりじっくり分析していることがわかります。SQLインジェクション（CWE-89）だけでなく、app.listen()にホスト名を渡していないことによるネットワーク露出（CWE-668）まで指摘してきたのは、単なるパターンマッチではなくREADMEの記述とコードの整合性まで突き合わせている証拠でしょう。

よくある質問

最後に、Codex Security CLIに関して、多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。

Codex Security CLIでCI/CDのセキュリティ対策を自動化しよう

Codex Security CLIは、OpenAIのフロンティアモデルを活用した脆弱性の検出・検証・修正をコマンドラインから実行できるツールとして、セキュリティレビューの効率化に大きな可能性を持っています。

特に、サンドボックス環境での再現検証による誤検知の削減や、スキャン履歴の差分比較によるセキュリティ状態の継続的なトラッキングは、従来ツールにはなかった強みです。CI/CDパイプラインへの統合やpre-commitフックの設定も簡単で、開発ワークフローに自然にセキュリティチェックを組み込めます。

2026年7月時点では限定ベータの段階であり、レート制限などの課題も報告されていますが、今後のアップデートでさらに安定性が向上していくことが期待されます。自社のコードベースのセキュリティ品質を高めたい方は、ぜひ一度試してみてはいかがでしょうか。

最後に

いかがだったでしょうか？

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