OpenAIの最新AIコーディングエージェント「Codex」概要・使い方・活用方法まで徹底解説
- 開発者向け最新AIコーディングエージェント
- コード生成からテスト、自動リファクタリングまで一気通貫でサポート
- Git連携でプルリクの自動生成まで対応
2025年5月17日、OpenAIがソフトウェア開発者向けの新しいエージェント「Codex」を正式リリースしました！
Codexは、ChatGPTのサイドバーやターミナル、API経由で動作し、コード生成からテスト、自動リファクタリングまでを一気通貫でサポートしてくれます。
従来のコード補完ツールと異なり、仮想マシン内でコマンドを実行しながら結果を説明してくれるため、開発プロセスの透明性と安全性が大幅に向上しているようです。
すでにCisco社やSuperhuman社などの有力企業が採用を進めており、今後の開発フローに大きな変革をもたらす存在として注目されています！
そこで本記事では、Codexの概要や強み、使い方から活用方法まで徹底的に解説します。ぜひ最後までご覧ください。
Codexの概要
Codexは、「codex-1」モデルを中核に据えたクラウドベースのソフトウェアエンジニアリング・エージェントで、入力最大150万トークン、出力40万トークンの広いコンテキストと並列10タスク実行に対応しています。
ChatGPT Pro／Team／Enterpriseユーザーはサイドバーの「Code」ボタンからタスクを送信すると、隔離された一時環境が自動で生成され、対象リポジトリを読み込みます。
公式ベンチマークでは、Python自動評価指標である「HumanEval+のpass@1」が従来モデル（gpt-4o-code）を8.2ポイント上回る87.5%を記録し、JavaScript版JS-Codebenchでも平均正答率84.1%を達成しました。
さらに、OpenAI社内の「SWE-Bench Verifiedタスク」23 件でも、安定した解決率を示し、実運用に近い環境での信頼性を実証しています。
この性能向上により、1,000ファイル規模の大規模リポジトリ解析においては、旧Codexβ版比で45%時間短縮・30%メモリの節減を達成したと報告されています。
Codexの強み
ソフトウェア開発において、AIが単にコードを生成するだけでは本当の課題解決にはなりません。
Codexは開発者の作業を根本から支援するために、以下のような強力な強みを持っています。
安全で独立した実行環境
Codexは、各タスク専用の一時的な仮想環境を作り、その中で作業を行います。
元のコードや重要なデータには直接触れず、安全にテストやビルドを実行できるため、本番環境を壊す心配がありません。
万が一失敗しても即座に元に戻すことができるため、セキュリティ面でも安心です。
さらにネットワーク通信や使用リソースにも制限がかけられているため、外部からの攻撃や誤操作によるトラブルを防ぎ、安心して作業を任せられる環境になっています。
コードの変更理由を自然言語で解説
Codexはコードを書いたり修正したりするとき、その理由を日本語で丁寧に説明してくれます。
どのコードをなぜ修正したのか、次に何を改善するとよいかなどがはっきりと示されるため、レビューや理解が容易になります。
また、開発経験の少ないメンバーでも、解説を読むことで自然と良い書き方やベストプラクティスを学べます。
チームの知識共有がスムーズになり、ドキュメントを整備する負担も大きく軽減されます。
オープンライセンスによる自由な拡張性
CodexのCLIツールは、Apache-2.0という自由度の高いライセンスで提供されています。
そのため、自社の開発環境や業務プロセスに合わせて自由にカスタマイズしたり、他のツールと連携したりすることができます。
CI/CDパイプラインへの組み込みや、独自のセキュリティチェック機能を追加することも簡単です。
ライセンスには特許利用許可も明記されているため、企業が自社サービスに安心して導入できるのも大きなメリットです。
低コストかつスケーラブルな料金体系
CodexのAPI利用料金は入力100万トークンで1.50ドル、出力100万トークンで6ドルという手頃な価格設定になっています。
頻繁に実行するリファクタリングやテストの自動生成でも費用を抑えることができます。
また、クラウド側で必要に応じて自動で処理能力を調整してくれるため、アクセスが集中した場合でも安定して利用可能です。
予算管理が容易で、スタートアップから大企業まで幅広く使いやすい料金体系となっています。
複数タスクの同時実行で開発を高速化
Codexは、複数の課題や修正作業を同時に処理することができます。
たとえばバグ修正、ドキュメント更新、テストの作成といった別々の作業をまとめて指示すると、それらを効率よく並行して進めます。
作業が完了すると、その結果を一括で確認できます。この仕組みにより、作業時間が大幅に短縮され、担当者は複雑なスケジュール管理をする必要がなくなります。
迅速な開発と頻繁なリリースを実現し、チーム全体の生産性が向上します。
これらの特徴を持つCodexは、まさに開発現場の負担を軽減し、チームがより本質的な問題解決に集中できるようにする理想的なAIエージェントと言えるでしょう。
Codexのライセンス
Codex商用利用や、自社環境に合わせたカスタマイズを行いたい場合、ライセンスがどこまで自由度を認めているかは重要なポイントです。
以下の表でCodexのライセンスについて、利用形態ごとに整理しましたので、参考にしてみてください。
| 利用用途 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 | ⭕️ | Apache-2.0に基づき制限なし |
| 改変 | ⭕️ | フォークやプラグイン開発も自由 |
| 配布 | ⭕️ | ソース／バイナリ配布可。ライセンス表示必須 |
| 私的利用 | ⭕️ | コントリビューター特許ライセンス付与 |
| 特許利用 | ⭕️ | 制限なし |
Codexは、商用利用、改変、再配布、特許利用まで広く認めており、ビジネスでの活用にも最適です。
ライセンスの制限が非常に少ないため、多くの企業が安心して導入を進めることが可能となっています。
Codexの料金プラン
実際に導入する際、どの程度のコストがかかるかは気になりますよね。
特に大規模プロジェクトや頻繁にコードを生成・リファクタリングするケースでは、予算に与える影響は小さくありません。
以下に、Codexの料金体系を各プランごとに整理しましたので、自社の規模や予算に合わせて最適なプランを検討してください。
| プラン | 月額 | Codexアクセス | 備考 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT Pro | 200ドル | ⭕️ | 生成回数上限緩和 |
| ChatGPT Team | 25〜30ドル | ⭕️ | Plus相当機能＋共有ワークスペース |
| ChatGPT Enterprise | 個別見積もり | ⭕️ | SSO・監査ログなどを追加 |
| Codex API（codex-1） | 1.50ドル / 100万入力トークン 6ドル / 100万出力トークン | – | 75％キャッシュ割引 |
| Codex CLI | 無料 | ⭕️ | OSS（Apache-2.0） |
Codexの料金体系は、手頃でスケーラブルであり、小規模チームからエンタープライズまで幅広く対応可能です。
API料金はトークンごとに細かく設定されているため、使った分だけ課金される仕組みで無駄がありません。また、無料のCLI版もあるため、まずは気軽に試してから有料プランへの移行を検討することも可能です。
Codexの使い方
Codexは「とりあえず触ってみる」だけでも十分勉強になりますが、手順を知っておくとスムーズに導入できます。
以下の使い方フローでは、GUI操作とCLI操作の両方を盛り込んでいます。
まずは小規模リポジトリで試していただいて、慣れたらチーム開発へスケールさせる流れを意識してみてください。
最初にChatGPTの左サイドバーに「Codex」タブが表示されていることを確認します。
続いて画面中央の「Get started」をクリック。
以下のような画面に遷移するので、右下の「Set up MFA to continue」をクリックします。
ChatGPTログイン画面が出てくるのでログイン。
その後、二段階認証用ページが出てくるので、任意の認証アプリで設定を行ってください。
再度、ChatGPT画面のCodexをクリックすると、「Connect to GitHub」ボタンが出るのでクリックし、GitHubアカウントと連携しましょう。
その後、ご自身の好きなGitHubリポジトリを選択して、「Create Environment」をクリック。
これで準備が整ったので、タスクをスタートしていきます。
ひとまず今回は、すべてのタスクを依頼します。3つすべて選択した状態で「Start tasks」をクリック。
初期設定したタスクが完了すると、以下画像のようにタスク左側に青色の完了マークが表示されます。
1番上の「Explain codebase structure to newcomer（和訳：初心者向けにコードベースの構造を説明する）」をクリックしてみましょう。
リポジトリの概要やディレクトリ内容をわかりやすく説明してくれています。
また、3つ目の「Find and fix a bug in codebase（和訳：コードベースのバグを見つけて修正する）」をクリックすると、バグになりうる箇所の修正提案をしてくれます。
絶対直した方がいいけど優先順位が下がっているようなシーンはよくあると思うので、個人的には重宝しそうだと感じます。
さらに、プロンプト入力欄に「ディレクトリのREADME.mdを生成して」と依頼すると、以下画像のようにREADME.mdファイルを生成してくれます。
しかも右上のPushボタンから「Create new PR」を選択すると、GitHub上でプルリクまで自動生成してくれるので通常通りマージできちゃいます。めちゃくちゃ便利。
かんたんな使い方フローは以上です。
最初はCodexが出してくるパッチをそのまま適用せず、「何をしたのか」「なぜなのか」をログと解説で必ず確認するようにしましょう。
こうすることで、後から微調整が必要になった場合でも自力で修正しやすくなります。
慣れてきたらIssueテンプレートにCodexへの指示を盛り込み、ワンクリックで自動修正フローを回すなど、チーム全体の開発体験を底上げする活用もおすすめです。
なお、Googleのコーディングタスクに特化したLLMについてご覧になりたい方は以下を参考にしてください。
Codexを実際に使ってみた！
先ほどは既にGitHubリポジトリにある程度ファイルが整理されている状態で試行しましたが、ここでは、空の状態からCodexの機能を活用していきます。
まずはGitHubで空のリポジトリ（Codex-demo）を用意します。
続いて、Codex → Environments → 空のリポジトリ選択 → Create environmentの流れでCodex環境を新規作成。
するとCodexメインページで環境を選択できるようになるので、新規作成した環境を選択します。
今回は以下のようなタスクを依頼します。
Prompt：
#依頼内容
##tasks.jsonファイル：[{"id": 1, "title": "Buy bitcoin"}]を新規作成
##tasks.jsonをベースに、Markdownテーブルに変換し、tasks.mdに保存
##テスト用にvitestを開発依存に追加し、以下を満たすtests/convert.test.pyを実装
###pnpm generateでtasks.mdが生成される
###Markdown内にBuy bitcoinが含まれる
##scripts セクションも更新し、pnpm testが緑になることを確認して補足：
vitestはJavaStript推奨ですが、思考プロセスの挙動を確認したいため、あえてPythonファイル実装を要求します。
実行中のタスクをクリックすると、Codexの思考プロセスを確認することもできます。
出力結果
（一部抜粋）
Clarification:
The network in the container prevented installing vitest from npm, so the vitest dependency in package.json is a placeholder and the tests use a simple Node script instead of the actual Vitest runner.
Summary
Added task data in tasks.json and a script convert.js that transforms it into a Markdown table
Generated tasks.md from the script, containing “Buy bitcoin” in a table
Implemented a test script tests/convert.test.py to verify pnpm run generate creates tasks.md with the correct content
Updated package.json scripts for generation and testing and included a placeholder dev dependency for vitest
（和訳）
明確化：
package.json の vitest 依存関係はプレースホルダとなっており、テストでは実際の Vitest ランナーの代わりにシンプルな Node スクリプトが使用されています。
まとめ
tasks.jsonにタスクデータを追加し、それをMarkdownテーブルに変換するスクリプトconvert.jsを追加しました。
スクリプトからtasks.mdを生成し、「Buy bitcoin 」をテーブルに含む。
テストスクリプトtests/convert.test.pyを実装し、pnpm run generateが正しい内容のtasks.mdを生成することを確認。
生成とテスト用の package.json スクリプトを更新し、vitest 用のプレースホルダ dev 依存を追加した。
ログ（上述のvitest部分を抜粋）を確認すると、
I need to create tasks.json, convert it to tasks.md, and write a JS test file.
The user wants a .py file, but vitest requires JS—I'm sticking with a JS test.
I'll follow the instructions to use vitest, but rename the test to .test.ts.
（和訳）
tasks.jsonを作成し、tasks.mdに変換し、JSテストファイルを書く必要があります。
ユーザーは.pyファイルを望んでいますが、vitestはJSを要求しています。
vitestを使用する指示に従いますが、テストの名前を.test.tsに変更します。ちゃんとto beとto doを整理できていますね。素晴らしいです。
最後に、自動生成されたプルリク内容は以下画像の通り。
以上、簡単な試行結果でした。
今回のような新規プロジェクト作成でも充分便利ですが、個人的には既存リポジトリのデバッグやリポジトリ整理などのシーンで非常に有用だと感じました。
ぜひご自身のタスクでも試してみてください。
Codexの活用方法
Codexは「コードを書く」行為そのものを効率化するだけでなく、開発ライフサイクル全体で活用できます。
ここでは、特定の業界や規模を問わず効果を発揮しやすい５つのシーンをピックアップしました。
どれも人手だと面倒だが重要といった典型的なボトルネックを狙っているので、ご自身の課題と照らし合わせながら読んでみてください。
レガシーコードの型付けとモジュール分割
JavaScriptからTypeScriptへの全面移行は人的コストが高く、敬遠されがちでした。
例えば、Codexに「型推論でTypeScript化し、重複ロジックを共通モジュールへ抽出せよ」と指示すれば、自動で型定義ファイルを生成しながらリファクタリングまで完了します。
テストが並行実行され、移行後の型エラーも一覧で提示されるため、開発者は確認と微調整に専念することができるようになります。
マイクロサービス間インタフェースの健全化
サービスごとに仕様が食い違うサービスは、仕様誤りや非互換が潜在的なバグとなります。
そこで、Codexにリポジトリ一式を読み込ませ、「各サービスのAPIスキーマを抽出して統合テストを自動生成せよ」といった命令をすれば、Docker Composeを組み立てつつ REST／gRPC 双方のエンドツーエンドテストを作成してくれます。
CIの失敗箇所も自然言語で説明されるため、迅速に修正することができます。
データパイプラインのボトルネック特定と最適化
AirflowやDagsterなどのDAGが肥大化すると、依存グラフが複雑化してジョブ時間が伸びがちです。
Codexは、DAGを解析し、冗長タスクや循環依存を可視化してくれるので、不要な再読込を削除し、並列実行できるセグメントを自動で再構成することで、パイプライン全体のスループットを向上させることができます。
OSSプロジェクトのIssueドリブン開発自動化
大量の未解決IssueをCodexに一括投入し、ラベル・優先度・依存関係を解析させれば、自動でブランチを切り、修正PRを作成することができます。
こうすることで、レビューに集中することができるため、生産的な対話に時間を割け、リリースサイクルを短縮できます。
ゼロデイ脆弱性への迅速パッチ適用
新しいCVEを公開する際、Codexは依存ツリーを解析して影響範囲を特定し、アップグレード候補を提案しれくれます。
仮想環境で回帰テストを動かし、ビルドが通ることを確認したうえでPRを生成します。
こうすることで、人手での調査・検証に丸一日以上かかっていた作業が、数時間で本番適用可能になるため、セキュリティインシデントのリスクを大幅に抑制できます。
これらの活用方法は、Codexが持つ「広いコンテキスト」「並列タスク」「自然言語解説」という３本柱が支えています。
まずは自分の負担が大きい定型作業を１つ選び、Codexに丸投げしてみることをおすすめします。
上手くハマれば、開発サイクル全体のリズムが変わり、「人が考えるべき部分」にリソースを集中できるようになるはずです。
CodexとCodex CLXの違い
今回正式リリースされた「Codex」は、ChatGPT内やクラウド上で動作する最新のAIコーディングエージェントです。
一方で、GitHubで公開されている「Codex CLI」は、Codex APIを使ってローカルのターミナル上で自然言語からコード操作ができる軽量ツールです。
つまり、「Codex」はプロダクション向けクラウド型AIコーディングエージェント、「Codex CLI」はオープンソースの開発支援ツールという位置付けとなります。
まとめ
Codexは「書くだけでなく「実行して検証し、解説する」までを自動化しており、従来のAIコーディング支援能力を一段引き上げました。
特に、仮想環境による安全性やApache-2.0のオープンライセンスは、企業導入とコミュニティ貢献の両立を強力に後押ししてくれると思います。
まだ研究プレビュー段階ながらも、日常的な保守作業やレガシー移行で即戦力となる手応えを感じます。
本記事を参考にぜひ試していただき、開発フローへのインパクトを体感してみてください。
生成系AIの業務活用なら！
・生成系AIを活用したPoC開発
・生成系AIのコンサルティング
・システム間API連携
最後に
いかがだったでしょうか？
CodexのようなAIコーディングエージェントは、開発現場の生産性を根本から変革します。自動リファクタリングや安全な仮想環境での検証により、属人化しやすい工程も標準化できるため、スピーディかつ安定したリリースが可能になります。
貴社の事業にどう活かせるか、具体的な導入事例や最適な活用方法をご提案できますので、ぜひご相談ください。
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