OpenAIからコーディングに特化したAI「Codex」が登場！特徴や使い方を徹底解説

OpenAIが2025年5月、新たなAIコーディングエージェント「Codex」をChatGPTに統合して発表しました。

Codexとは、ソフトウェア開発に特化した最新モデルcodex-1を搭載し、複数のコーディング業務を自律的に並行処理できるAIです。

本記事ではOpenAI Codexの詳細な特徴や使い方、活用例、留意点、そして今後の展望について詳しく解説します。

本記事を最後まで読めば「Codexとは何か」「どう使うのか」について理解でき、Codexを使える状態になるでしょう。

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OpenAIが発表したCodexとは

Codexは、OpenAIがChatGPTに搭載した最新のコーディングAIで、開発タスクを丸ごと自動処理してくれるエージェントです。

Codexは、最新の言語モデル「codex-1」を搭載し、入力内容からGitHubリポジトリ※全体を解析し、コードの編集やバグ修正などを自動処理できます。
※GitHubリポジトリ：開発に必要なファイルをまとめて管理できる、クラウド上のフォルダのようなもの

以下にCodexでできるをまとめました。

• 新しい機能のコードを作成する
• コードに関する質問に答える
• バグを見つけて修正する
• チームに共有できるようコードを自動でまとめる
• 自動でテストとチェックをしてくれる
• 複数の作業を並行して進められる
• 関連するファイルや処理を調査する

Codexを活用すれば、面倒な修正作業や繰り返しのコーディング作業を自動化できるため、開発作業にかかる時間を大幅に短縮できるでしょう。

OpenAI Codexの特徴

Codexの特徴は以下の4つです。

• o3-highを上回るモデルを搭載
• 複数の作業を並行して処理
• クラウド上のサンドボックス環境で実行
• 対話型のチャットではなくタスク指示に特化

Codexの特徴を理解しておくだけでも、業務効率化や自動化の可能性を広げるきっかけにつながります。

それぞれの特徴について詳しく見ていきましょう。

o3-highを上回るモデルを搭載

Codexは、従来の最上位モデル「o3-high」を上回る精度を記録した「codex-1」を搭載しています。

codex-1は、o3モデルをソフトウェア開発向けに最適化し、強化学習を通じて人間らしいコードスタイルや開発慣習を学んでいます。

以下は、各モデルの正解率を比較したOpenAI内部のソフトウェア開発タスク（SWE tasks）のベンチマークです。

codex-1は75%の正解率を記録し、o3-high（70%）や他モデルを上回る最高精度を記録しています。

また、以下はタスク解決までの試行回数と正解率の関係を表した「SWE-Bench Verified」の結果です。

どの回数においてもo3-highをわずかに上回る精度を維持しており、少ない試行回数でも正解にたどり着く性能があります。

Codexは、コード生成やバグ修正といったコーディング業務において、現時点で最も精度の高いAIといえるでしょう。

複数の作業を並行して処理

Codexは複数の作業を並行して処理できるため、コーディングの効率化が可能です。

従来は作業を一つずつ順番にこなす必要がありましたが、Codexでは機能追加やバグ修正などを並行して進行できるため、開発時間を短縮できます。

たとえば、あるアプリの「登録画面に入力欄を追加する」「管理画面のバグを直す」といった作業も、Codexであれば並行して処理を進められます。

人間の開発チームで複数人に作業を割り振るイメージに近く、緊急のバグ対応と新機能開発を並行して進めるなど、開発スピードの飛躍的向上が期待できるでしょう。

クラウド上のサンドボックス環境で実行

Codexは、クラウド上に用意された隔離サンドボックス環境※で作業を実行します。
※サンドボックス環境：作業ごとに新しい仮想環境が生成され、対象のコードが複製される仕組み

そのため、元のコードに影響を与えることなく安全に生成や実行、検証が行われます。

Codexが出力したコードを確認し、必要に応じて修正指示を出して再実行できます。

クラウド上の安全な空間ですべて実行しているため、万一Codexの提案した変更に不具合があっても本番環境に直結する心配はありません。

対話型のチャットではなくタスク指示に特化

Codexは、ChatGPTのような対話形式ではなく明確なタスク指示の実行に特化しています。

Codexは、開発者が実行してほしい作業を具体的に文章で伝え、それを「タスク」としてまとめて任せる仕組みです。

たとえば、公式サイトにあるastropyの場合、Codexは以下のようにタスクを受け取ります。

• separability_matrix がネストされた CompoundModel でも正しい行列を返すよう修正する
• ネスト構造を再帰的に処理できるように separability_matrix 内のロジックを見直す
• 修正後の挙動を確認するためのテストケースを追加・実行する
• 修正によって既存の separability 判定ロジックが壊れていないかを確認する

Codexは、途中で対話しながら進めるのではなく、あらかじめまとめて依頼された作業を一括で処理し、出力する形です。

一度タスクを開始すると、処理が終わるまで途中で中断や修正を加えられないため、指示内容はできるだけ具体的かつ明確に記載しましょう。

OpenAI Codexを利用できるプランと料金

2025年5月17日現在、OpenAI CodexはChatGPTの有料プランのうち、以下の3つで利用可能です。

• ChatGPT Pro（約33,000円/月：税込）
• ChatGPT Team（約4,500円/月：税込）
• ChatGPT Enterprise（要問い合わせ）

近日中に、個人向けのPlusプランや教育機関向けのEduプランでも使えると発表されています。

現在はプレビュー期間中のため、対象プランでは追加料金なしで利用できますが、今後数週間のうちに利用枠に制限が設けられ、必要に応じて追加クレジットを購入する形式が導入される予定です。

Codexをいち早く体験したい方は、Proに加入し、プレビュー期間の無料利用を活用してみましょう。

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OpenAI Codexの使い方

OpenAI CodexはChatGPTの環境に統合されているため、設定から利用開始までの手順も比較的シンプルです。

ここでは、Codexを使い始めるまでの基本的な手順を紹介します。

1. ChatGPTアカウントを準備する
2. GitHub連携とリポジトリを設定する
3. タスクを入力する
4. 結果の確認

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【実演】OpenAI Codexを使った活用事例

Codexが具体的にどのような作業を肩代わりできるのか、4つの活用事例を紹介します。

• タイプミスを修正する
• バグを修正する
• コードコメントやドキュメントの矛盾を修正する
• テストを改善する

今回紹介するサンプルコードは、Codexの動作をわかりやすく伝えるために、簡単な構造にしています。

それぞれの活用事例を確認して、業務にどう活かすのかをイメージしてみてください。

タイプミスを修正する

Codexを使えば、プロジェクト全体に影響する変数名や関数名のタイプミス修正といった、繰り返し作業の自動化が可能です。

以下は、タイプミスを含んだサンプルコードです。「geet」を正しく「greet」に、「mesage」を「message」に自動で修正させます。

以下のPythonコードでエラーが発生しています。コード内のタイポをすべて正しく修正してください。

# example.py
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

# 関数名の呼び出し
geet("Alice")

#変数名の使用
message = "Hello, world!"
print(mesage)

以下の画像は、Codexに修正を依頼したときに出力された結果です。

Codexは、関数名や変数名のタイポを的確に検出し、期待どおりに修正してくれました。

人間が行えば集中力を削がれがちな単純作業も、Codexに任せれば短時間で完了し本来の開発に専念できます。

バグを修正する

コードに潜む不具合（バグ）の発見と修正は、開発者にとって非常に頭を悩ませる作業のひとつです。Codexは、論理的なバグの検出と修正にも力を発揮します。

以下は、論理的バグを含んだサンプルコードです。「max_val」を0に初期化しているため、リストのすべての要素が負の場合、正しい最大値が返されません。

以下のPythonコードでバグが発生しました。バグを修正してください。

# find_max.py
def find_max(numbers):
    max_val = 0
    for n in numbers:
        if n > max_val:
            max_val = n
    return max_val

print(find_max([-5, -2, -1]))  

以下の画像は、Codexに修正を依頼したときに出力された結果です。

Codexが期待どおりにバグを修正し、すべての負の値に対しても正しく最大値を返すように対応してくれました。

Codexがいれば、手探りのバグ修正に悩まされる時間を大幅に短縮できます。

コードコメントやドキュメントの矛盾を修正する

ソフトウェア開発では、コードの内容とコメント・ドキュメントの記述にズレが生じる場合がよくあります。

Codexは、コードとコメント・ドキュメントの不整合の修正にも対応可能です。

以下は、矛盾を含んだサンプルコードです。「multiply関数」の「docstring」が誤っています。

以下のPythonコードで、説明の内容をコードに合わせて正しく修正してください。

# math_funcs.py
def add(x, y):
    """与えられた2つの数値を加算して返します。"""
    return x + y

def multiply(x, y):
    """与えられた2つの数値を加算して返します。"""
    return x * y

以下の画像は、Codexに修正を依頼したときに出力された結果です。

Codexは「multiply関数」の説明が「add関数」と同じになっていたミスを正しく修正してくれました。

また、出力が英語でも「日本語で記載して」と指示すれば、コメントを日本語に修正できます。

まずは一度、Codexに「コメントを実装に合わせて見直して」と依頼してみてください。

テストを改善する

高品質なソフトウェアには、十分なテストコードの整備が欠かせません。

しかし現場では、時間やリソースの制約から「最低限のテストしか書けていない」「テストを追加したいが手が回らない」といったケースも多いです。

Codexは、テストコードの作成や改善作業を自動で支援してくれます。

以下は、テストケースが不足しているサンプルコードです。「factorial(5)」のみを検証しており、他の重要なケース（0や1、負数など）がカバーされていません。

以下のコードのテストは1つのテストケースしかしていません。テストコードを改善してください。

# factorial.py
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)


# test_factorial.py
import unittest
from factorial import factorial

class TestFactorial(unittest.TestCase):
    def test_factorial_basic(self):
        self.assertEqual(factorial(5), 120)

以下の画像は、Codexに修正を依頼したときに出力された結果です。

Codexは、「factorial関数」のテストコードを的確に拡充し、検証の抜け漏れを解消してくれました。

まずは一度、Codexを使ってテスト改善の効果を体感してみてください。

OpenAI Codexを使う際の注意点

高度なCodexとはいえ、完璧なコードを保証してくれるわけではありません。ここでは、Codexを使う際に注意するべき2つを紹介します。

• 出力結果の正確性を過信しない
• セキュリティとプライバシー面を考慮する

思わぬミスやリスクを防ぐためにも、それぞれの注意点を理解しておきましょう。

出力結果の正確性を過信しない

Codexは非常に高度なコード生成・修正能力を持っていますが、出力された内容を鵜呑みにするのは危険です。

Codex自身がテストを実行して検証してくれるとはいえ、与えられたテストが不十分であれば、一見問題なく動作しているように見えても隠れたバグが残っている可能性があります。

Codexが提案するコードに対しては、開発者自身が内容を確認し、自前の追加テストや実際の動作検証を行う必要があります。

「Codexが出力したから安心」という盲信は避け、最終的な判断と微調整は人間の手で行うという意識を常に持ちましょう。

セキュリティとプライバシー面を考慮する

Codexを利用する際には、コードやデータの機密性・安全性にも配慮が必要です。

Codexは外部にアクセスせず安全なサンドボックスで動作しますが、送信するコードやデータはOpenAIのクラウドにアップロードされます。

企業の機密情報や個人データが含まれるコードを扱う場合、その内容を第三者（OpenAI）に預ける形になるため、社内ポリシーや規制に照らした注意が必要です。

開発者は、Codexが生成するコードにセキュリティ上で問題がないかを確認する責任があります。

意図せず脆弱な実装になる可能性があるため、セキュリティレビューやテストを必ず行いましょう。

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OpenAI Codexの今後の展望

Codexは、今後より高度なコーディングAIへと進化していく見込みです。

現在はリサーチプレビュー版としてChatGPT上で提供されていますが、今後はマルチモーダル対応やIDE連携※、エージェントとしての自律性強化など、多方面での進化が予定されています。
※IDE連携：開発用ソフト（例：VS Codeなど）とCodexをつなげて、コード補助を直接使えるようにする

その一例として、以下のような機能拡張が計画されています。

• マルチモーダル対応
• タスク中の軌道修正
• 次世代モデルの登場
• IDEとの統合
• 開発ツールとの連携
• エージェントの自律化

これらの進化によって、Codexは開発者の業務の負担を軽減しながら、プロジェクト全体の効率を大きく高めるツールへの成長が期待されます。

今後どんな機能が追加されるのか、引き続き注目しておきましょう。

OpenAI Codexを活用してコーディングを試してみよう！

Codexは、高度なモデルと自動コード実行機能を備えたAIです。これまで人間が時間をかけて対応していた単調な作業や複雑な問題解決を、効率的にサポートしてくれます。

本記事で紹介したとおり、Codexの活用範囲は、新機能の実装やバグ修正、ドキュメント整備、テストの自動化まで多岐にわたります。

まずは関数名の変更や簡単なコード整形など、小さなタスクから試してみるのがおすすめです。

Codexの挙動や出力を確認しながら、少しずつ活用の幅を広げていきましょう。

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