Open AIが先日公開したAIベースのコーディング支援モデル「Codex」がChatGPT Plusユーザー向けに提供開始しました。CodexはGitHubで管理されている既存のコードやファイル構成、リポジトリ全体の構造を分析しながら、適切な実装や動作を提案してくれるのが特徴です。
Codexが実際にプロジェクトを確認しながらコーディングしている様子は以下の通りです
本記事ではCodexの基本機能から料金体系、実際の始め方や使い方まで、初心者にもわかりやすく詳しく解説していきます。Codexとは
CodexはOpenAIが公開したAIベースのコーディング支援モデルです。ChatGPTやGitHub Copilotに組み込まれており、ユーザーが自然言語で入力した指示や質問を理解し、コードの生成や修正・追加を実行できます。
CodexはGitHubで管理されている既存のコードやファイル構成、リポジトリ全体の構造を分析しながら、適切な実装や動作を提案できるのが特徴。ターミナルやCLIを活用してコマンドを実行したり、runやcreateといった命令を使って、必要なタスクを制御できます。
また、PythonやTypeScriptをはじめとする複数の言語に対応しており、APIとの連携やテストコードの自動生成、プルリクエストの作成支援など多くの機能を備えています。開発環境への導入も比較的容易で、特別な設定やパッケージのインストールが必要な場合にも詳しいヘルプやドキュメントが用意されています。
Codexはソフトウェア開発における課題解決や作業の効率化に新たな可能性をもたらす存在として注目されています。
Codexでできること
OpenAIのCodexは自然言語を理解し、それに基づいたコード生成・修正・最適化ができる高度なAIモデルです。ここではCodexが持つ代表的な機能を紹介します。
| 自然な言葉からコードを作成 | Codexは「〇〇する関数を作って」といった自然言語の命令を読み取り、その目的に合ったコードを自動で生成します。プログラミングの知識があまりなくても、やりたいことを文章で伝えるだけでベースとなるコードが得られます。 |
|---|---|
| コードの修正や改善もサポート | 既存のコードに対して、バグの箇所を見つけて修正案を提示する機能も備わっています。また、より効率の良い書き方（リファクタリング）への書き換え提案も行えるため、コードの品質向上にもつながります。 |
| テストコードの生成と実行 | テストケースを自動的に作り、想定通りにコードが動くかどうかを検証することも可能です。これにより開発段階での確認作業が省力化され、コードの信頼性を確保しやすくなります。 |
| 多様な言語に対応 | CodexはPythonだけでなく、JavaScriptやPHP、Go、Rubyなどさまざまなプログラミング言語に対応しています。特定の言語に縛られず、幅広い開発用途に応用できます。 |
| コード構造の把握とドキュメント作成 | 複雑なコードの構造を理解し、概要説明や自動ドキュメントの生成も可能です。新しいメンバーがコードを読み解く時間を短縮したり、既存のコードベースの理解を助ける効果があります。 |
Codexは繰り返し作業や標準的なコーディング作業の効率化に役立ちます。開発者はより創造的で重要なタスクに集中できるようになり、プロジェクト全体の生産性を高めることが可能です。
Codexの料金プラン
Codexは現在、ChatGPTのPlusプランを含む有料プランのユーザーのみ利用可能です。2025年6月時点では、Pro・Team・Enterpriseに加えて、月額20ドルのPlusユーザーも対象になっています。
現在はプレビュー期間中のため追加料金はかかりませんが、今後は以下のような制限が加わる予定です。
- 利用回数や処理時間に対する制限（レートリミット）
- 超過分に対してクレジットを購入する制度の導入
開発者向けには「Codex CLI」や「Responses API」などの機能も用意されており、API経由で利用する際の費用は以下の通りです。[1]
- 入力トークン：100万トークンあたり $1.50
- 出力トークン：100万トークンあたり $6.00
また、Codex CLIにログインすることで、ChatGPT Plusプランのユーザーは毎月5ドル分、Proプランのユーザーは50ドル分のAPIクレジットを受け取れます。（有効期限は30日間）
CodexとCodex CLIの違い
| 特徴 | Codex | Codex CLI |
|---|---|---|
| 利用条件 | ChatGPTの有料プランユーザーのみ利用可能 | コマンドラインツールを用いてローカルで利用可能 |
| 主な利用方法 | IDEでのコード補完、API経由でのコード生成 | ターミナルでの対話的なコード生成・編集・実行 |
| 操作環境 | クラウドベース | ローカル環境（インターネット接続不要） |
| セキュリティ | クラウド上での処理 | ローカルでの処理により、ソースコードの外部流出リスクを低減 |
CodexはOpenAIが開発したAIモデルで、自然言語をプログラミングコードに変換する能力を持ちます。CodexはChatGPT Plus以上の有料プランのみ利用でき、GitHubと接続してクラウドでコーディングからGitHubでの管理まで実施できます。
Codex CLIはCodexモデルの機能をターミナル環境で利用できるようにしたものです。開発者が自然言語で指示を出すことで、コードの生成や編集、デバッグ、テストの実行などを支援します。Codex CLIはローカル環境で動作し、ユーザーのコードベースを直接操作することが可能です。
上記のようにCodexとCodex CLIは利用環境や利用できる条件、操作環境などの違いがあります。
Codexの始め方
はじめにCodexの公式ページを開きます。
Codex：https://openai.com/ja-JP/index/introducing-codex/
Codexより
表示画面にある「開始」または「Codexを試す」をクリックしてください。
Codexより
「GitHubに接続する」をクリックします。
Codexより
ChatGPTアカウントとGitHubを接続するには「MFA認証」が必要です。
MFA認証（多要素認証）とは、ログイン時に「2つ以上の確認方法」を使って本人確認をする仕組みです。具体的には、パスワードとスマホの認証コードやアプリを組み合わせた認証などが挙げられます。これにより、パスワードが漏れても第三者が不正にログインするのを防ぎやすくなります。セキュリティを強化するための代表的な方法です。
今回はGoogle認証システムアプリを使ってMFA認証するので、事前に以下のアプリをインストールしておいてください。
Google Authenticator：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.apps.authenticator2
「続行するには、MFAを有効にしてください」をクリックします。
Codexより
再度GitHubアカウントの認証欄が表示されるので、登録した方法で進めます。
Codexより
するとQRコードが表示されるので、先ほどインストールした「Google Authenticator」アプリで読み取り、ワンタイムパスワードを取得して入力してください。
Codexより
再度GitHubアカウント認証画面が表示されるので、メールアドレスとパスワードを入力してサインインします。
Codexより
「Authorize ChatGPT Connector」をクリックします。
Codexより
Codexで利用するリポジトリの選択画面が表示されます。GitHubアカウントで管理しているすべてのリポジトリを含む場合は「All repositories」を選択してください。
特定のリポジトリを選ぶ場合は「Only select repositories」を選択し、「Select repositories」をクリックして任意のリポジトリを選びましょう。
Codexより
最後に「Install & Authorize」をクリックします。
Codexより
「リポジトリ」欄にある先ほど指定したリポジトリにチェックを入れます。エージェントのインターネットアクセスは、セキュリティリスクにさらされる可能性もあるようなので「無効」のまま「環境を作成する」をクリックしてください。
Codexより
上記はCodexを利用するにあたり、テストとして実行できるタスク一覧です。デフォルトだとすべてにチェックボックスが入っているので、実行したいタスクだけチェックを残して「タスクを開始」をクリックします。これでCodexの初期設定は完了です。
Codexの使い方
Codexより
さきほど指定したタスクが同時に実行されます。自分でCodexに指示する場合は、画面中央のチャット欄にコーディングしてほしい内容を入力・実行してください。
AIに指示した内容はチャット欄の下部にタスクとして表示され、クリックするとその詳細を確認できます。
Codexより
全てのタスクが完了した後、どのような作業を実施したのかそれぞれ見てみましょう。まずは「新規参加者向けにコードベースの説明」をクリックしてみます。
Codexより
リポジトリの内容をCodexがわかりやすい概要としてまとめています。Codexはコードディングだけでなく、対象のプロジェクトがどのような内容なのかもわかりやすく説明できるのが魅力ですね。
続いて「コードベースのバグ修正」も見てみましょう。
Codexより
「コードベースのバグ修正」では、修正済みのコードが緑のハイライト、修正前のコードが赤いハイライトで表示されます。
Codexより
今回は新しいページを追加しただけなので、全て緑のハイライトで表示されていますね。Codexで編集したコードは、画面上にある「プルリクエストを作成する」ボタンをクリックしてGitHubへプッシュできます。
Codexより
上記のように、GitHub内でCodexにコメントが残されており、「Commits」タブに先ほど追加したファイル情報が追加されていればOKです。
Codexで既存のコードを修正してみる
先ほどCodexで生成した内容には以下のようなエラー文がありました。
「Nextがインストールされていなかったため、テスト中にnpm run lintとnpm run buildが失敗した。」
この原因についてCodexのチャット欄に入力し、「確認を求める」をクリックすることで、コード修正をせず回答だけ得ることも可能です。
ただしCodexの回答スピードはそこまで早く感じなかったため、ChatGPTに聞いてみました。その結果が以下の通りです。
Codexより
おそらくコード内容に問題はなく、Codex内での処理だとnpmを実行できないためローカル環境でテストする必要があるようです。
一方で「インターネットアクセス」を有効にする対処法も提案してきたので、こちらの処理をテストしてみます。
Codexより
右上のアカウントアイコンをクリックし、「Codexの設定」をクリックします。するとリポジトリが表示されるのでこちらをクリックしてください。
Codexより
リポジトリの設定画面が表示されるので、右上にある「編集」をクリックします。
Codexより
「エージェントのインターネットアクセス」欄を「有効」に切り替えて「権限を保存する」をクリックして完了です。
再度「コードベースのバグ修正」ページへ戻り以下のプロンプトを実行します。
「エージェントのインターネット接続を「オン」にしたので、再度修正を試みてください。」
すると、以下のようにCodexがプロジェクト内容を確認し、試行錯誤しながらデバッグしてくれます。
Codexより
先ほどのエラー表示はなくなりました。ただ「環境変数なしでアプリをビルドできるようにした。」という内容が適切な方法なのかは再度確認する余地がありそうです。
今回は一旦ここで修正完了とします。最後に右上の「ブランチを更新する」をクリックしてGitHubへデータを更新しましょう。
Codexより
上記のようにコミットされていることを確認して完了です。
References
- ^ OpenAI. 「Codex CLIとChatGPTによるサインイン」. https://help.openai.com/en/articles/11381614-codex-cli-and-sign-in-with-chatgpt, (参照 2025-06-05).
