Codexのsubagent（サブエージェント）とは？使い方や活用事例、注意点まで徹底解説

Codexで複雑なタスクを依頼すると、1つのエージェントだとコンテキストが膨らみ、精度が落ちたり時間がかかったりすると感じていないでしょうか。

それを解決するのが、2026年3月に正式提供となったsubagent（サブエージェント）機能です。

複数の専門エージェントを並列に走らせれば、実装とレビューを同時進行させたり、複数ファイルを同時調査したりできます。

一方で、設定を誤るとトークン消費が無駄に膨らみ、月額課金が想定外に増えるリスクもあります。

本記事ではCodex subagentでできることや仕組み、設定方法、注意点までまとめて解説します。

読み終える頃には、自分のプロジェクトで「実装担当×レビュー担当」など分業構成を当日中に動かせる状態を目指して、最後まで読み進めてみてください。

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CodexのSubagent（サブエージェント）とは

CodexのSubagentとは、親エージェントが指示に応じて複数の子エージェントを並列に起動し、各エージェントが独立した会話履歴で作業する仕組みです。

2026年3月16日にCodex 0.115.0で正式にGA（一般提供）され、CLI・デスクトップアプリの両方で利用できます。

1つのエージェントだけで進めると、長時間の作業でコンテキストが膨らみ精度が落ちる課題がありました。

Subagentを使うと役割ごとにエージェントを分けられるため、各タスクの精度を保ちながら全体の所要時間を短縮できます。

結果として、「実装」「レビュー」「調査」を同時並行で進める分業体制を、個人開発でも実現できます。

そもそもCodexとは何かについては、以下の記事で詳しく解説しています。Codex自体をまだ触ったことがない方は、あわせて確認してみてください。

CodexのSubagentでできること

CodexのSubagentでできることは、以下の3つです。

Subagentでできることを詳細に解説していきます。

開発タスクを並列処理して時短できる

CodexのSubagentを使うと、複数のタスクを同時並行で処理して、作業全体の所要時間を短縮できます。

従来は1つのエージェントが順番にタスクをこなしていたため、5つの調査が必要なら5回分の時間がかかりました。

Subagentでは5つの子エージェントを同時に立ち上げ、並列で結果を返します。

たとえば「5つのコンポーネントの責務を一気に調査して」と依頼すると、5つの子エージェントがそれぞれ別ファイルを読み込み、結果を親に集約します。

シーケンシャル実行では数十分かかる調査が、数分で終わるケースもあります。

結果として、「待ち時間」というAIコーディングの最大のボトルネックを解消でき、副業や個人開発でも限られた時間で多くの成果を出せます。

役割を分けた専門エージェントを同時に動かせる

CodexのSubagentでは、「実装担当」「レビュー担当」のように役割を分けた専門エージェントを同時に動かせます。

各子エージェントは独立した会話履歴で動くため、別の役割の指示が混ざることがなく、精度が保たれます。

たとえばフロント実装担当・バック実装担当・フロントレビュー担当・バックレビュー担当の4つを用意すると、実装→レビュー→修正の流れが並列で回ります。

1人開発でも擬似的にペアプログラミングを再現できます。

そのため、「自分一人なのにチーム開発」の状態を作れ、品質と速度を両立した開発が可能です。

カスタムエージェントを自作してチームで共有できる

CodexのSubagentでは、自分のプロジェクト専用のエージェントをTOML（シンプルな設定ファイル形式）またはMarkdownで自作し、チームで共有できます。

定義ファイルは所定のフォルダに置くだけで読み込まれるため、Gitで管理すればチーム全員が同じエージェントを使えます。

具体例として、GitHubには「awesome-codex-subagents」という公開リポジトリがあり、166種類以上のカスタムエージェントが共有されています。

PRレビュー特化・テスト自動生成・セキュリティ監査など、目的別の即戦力エージェントをそのまま取り込めます。

その結果、個人のノウハウを「動くドキュメント」として資産化し、属人化を防ぎながら開発スピードを底上げできます。

CodexのSubagentの仕組み

CodexのSubagentの主な仕組みは以下のとおりです。

仕組みを理解しておくと、どの場面でSubagentを使うべきか、設定でどこを調整すべきかの判断がスムーズになります。

親エージェントが作業を分けて子エージェントに渡す

Subagentの中心となるのが、親エージェントによる作業の「分割と委任」です。

ユーザーが大きな指示を出すと、親エージェントはタスクを意味のある単位に分け、子エージェントに割り当てます。

たとえば「ログイン機能を実装してテストも書いて」と依頼すると、親は「実装担当の子」と「テスト担当の子」を別々に起動し、それぞれに必要なファイルや指示を渡します。

結果として、大規模なタスクでもコンテキストが分散され、各エージェントが集中して作業できる状態を作れます。

子エージェントは独立した会話履歴で並列に動く

各子エージェントは、親や他の子エージェントとは独立した会話履歴を持って動きます。

そのため、別タスクのやり取りが混ざり込んで精度が落ちることがなく、子それぞれが自分の役割に集中できます。

子エージェントは並列で起動でき、たとえば4つの子を同時に動かせば実装・レビュー・テスト・ドキュメント生成を並走させられます。完了次第、結果が親に返り、親がユーザー向けに集約します。

結果として、「子の数だけ並列度が上がる」状態を作りつつ、各子の出力品質は維持できます。

ユーザーが指示したときだけ起動する

Subagentは、常時起動するのではなく、ユーザーが必要と判断したときだけ起動する仕様です。

「並列で調べて」「レビュー担当を立てて」など明示的な指示があった場合、または親エージェントが必要と判断した場合にだけ子が起動します。

そのため、軽い質問や1ファイルの編集など、シングルエージェントで十分な作業には自動的に子は立たず、無駄なトークン消費が発生しません。

結果として、必要なときだけ並列度を上げ、それ以外は軽量に動くバランスの取れた運用が可能です。

Codexに最初から用意されている3種類のSubagent

Codexには、以下のサブSubagentが標準で用意されています。

エージェント名	得意な役割	想定シーン
default	何でも対応する汎用型	軽い質問・調査・短い実装
worker	実装・修正を素早くこなす	機能追加・バグ修正・リファクタ
explorer	コードベースを広く調べる	大規模リポジトリの構造把握・影響範囲調査

それぞれ得意な役割が異なるため、まずはこの3種類を使い分けるだけでも並列実行のメリットを体験できます。

何でも対応する「default」

defaultエージェントは、役割を指定しなくても汎用的に対応できる標準のSubagentです。

明示的にworkerやexplorerを呼び出さない限り、defaultが選ばれる仕様になっています。

軽い質問への回答・短い実装・コードの説明など、どのカテゴリにも属さない作業に向きます。「とりあえず投げてみる」用途として最も使われるエージェントです。

そのため、役割の指定で迷ったときの「最初の選択肢」として安心して使えます。

実装・修正を素早くこなす「worker」

workerエージェントは、機能追加やバグ修正など「コードを書き換える」作業に最適化されています。

defaultよりも実装志向で、コードの編集・差分の確認・テストの実行といった一連の流れを素早くこなします。

「この関数にバリデーションを追加して」「テストが落ちているので直して」のように、具体的な実装タスクを指示するときに呼び出すと効果的です。

結果として、実装スピードが上がり、レビュー担当の別エージェントと組み合わせれば分業体制も作れます。

コードベースを広く調べる「explorer」

explorerエージェントは、大規模なコードベースを広く・深く調べる「調査専用」のSubagentです。

ファイル横断の検索・依存関係の把握・影響範囲の特定など、調査タスクで力を発揮します。

たとえば「この関数を変更したら他のどこに影響するか調べて」「認証まわりのコード全体像を教えて」と依頼すると、関連ファイルを横断的に確認して結果を返します。

そのため、新規参画したプロジェクトの全体把握や、リファクタ前の影響範囲調査がスムーズに進みます。

CodexのSubagentとClaude Codeサブエージェントの違い

CodexのSubagentとClaude Codeサブエージェントの違いは、「設定ファイルの形式」と「全体制御のしやすさ」にあります。

具体的な違いは以下の表のとおりです。

比較項目	CodexのSubagent	Claude Codeサブエージェント
定義ファイル形式	TOMLまたはMarkdown	Markdownのみ
全体設定ファイル	config.tomlで一元管理	個別ファイルで分散管理
並列度の制御	max_threads／max_depthで細かく指定	標準では細かい制御なし
設置場所	~/.codex/agents/ または .codex/agents/	~/.claude/agents/ または .claude/agents/
共有しやすさ	Gitで管理可能	Gitで管理可能（Markdownのみで完結）

それぞれの独自の強みを順に見ていきます。

Codexの強み

Codexの強みは、「config.toml」というファイル1つに、並列度や実行時間の上限などの全体ルールをまとめて書ける点です。

並列度の上限（max_threads）・ネストの深さ（max_depth）・1ジョブの最大実行時間（job_max_runtime_seconds）などを、config.tomlにまとめて指定できます。

たとえば「同時起動は最大4つまで」「子エージェントから孫は起動しない」といった制限を、一つのファイルでチーム全体に適用できます。

結果として、トークン消費を計画的にコントロールしつつ、複数人での運用ルールを統一できます。

Claude Codeの強み

Claude Codeの強みは、Markdownファイルのみでサブエージェントを定義でき、共有が手軽な点です。

TOMLの書き方を覚える必要がなく、普段のドキュメント作成と同じ感覚で書けるため、エンジニア以外のメンバーでも編集に参加しやすくなります。

たとえば「PRレビュー」「議事録整形」などの汎用エージェントをチームで共有する際、Markdown1ファイルで完結するため、Gitでのレビューも軽快です。

そのため、シンプルな共有運用に向き、まずは小さく始めたい個人・チームに適しています。

Claude Codeのサブエージェントについては、以下の記事で詳しく解説しています。両者を使い分けたい方は、こちらもあわせて確認してみてください。

CodexのSubagentを使い始める方法

CodexのSubagentは、以下の2通りで使い始められます。

• 標準で用意された3種類をそのまま使う場合
• 自分専用のエージェントを使う場合

標準の3種類（default／worker／explorer）はインストール直後から使えるため、追加設定なしで並列実行を試せます。

さらに、独自のエージェントを作りたい場合は、自然言語で依頼するだけで作成できます。

本記事ではCodexのデスクトップアプリ（macOS／Windows対応）を前提に説明します。

Subagent機能自体はアプリ・CLIどちらでも同じ仕様ですが、アプリのほうがGUIで完結する操作が多く、これからSubagentを試す方にはアプリ利用がおすすめです。

Codexアプリのインストールがまだの方は、以下の記事を参考に先に環境を整えてから読み進めてみてください。

標準で用意された3種類をそのまま使う場合

最も手軽な使い方は、標準で用意された「default」「worker」「explorer」の3種類を、Codexアプリのチャットで自然言語で指示する方法です。

Codexアプリのチャットで、やってほしいタスクを箇条書きで並べ、「並列で実行して結果を要約して」と添えるだけで、Codexが自動的にサブエージェントを使い分けて並列実行します。

たとえば、Codexアプリのチャットに以下のように入力します。

2つのサブエージェントを並列で起動します。

1. フォルダ内のMarkdownファイルから見出し構造を抽出
2. 各ファイルの主題を1〜2行で要約

両方の作業完了後、ファイル名・見出し・要約を1つの表にまとめます。

このように「サブエージェントを◯個起動」と明示し、依頼したい作業を並べましょう。

最後に結果集約を依頼する形にするだけでCodexは2つの子エージェントを並列起動し、親エージェントが最後に結果をまとめて返します。

多くのケースでは、この3種類と自然言語の指示だけで並列実行のメリットを得られます。

結果として、「追加設定ゼロ」でSubagentを試せるため、まずは標準3種から触って、必要に応じて自分専用のエージェントを検討するのがおすすめです。

自分専用のエージェントを作る場合

標準3種で物足りなくなったら、Codexアプリのチャットで「○○用のエージェントを作って」と自然言語で頼むだけで、自分専用のエージェントを作成できます。

複雑な設定ファイルを直接書く必要はありません。

たとえばコードレビュー担当のエージェントを作りたい場合、以下のように依頼します。

記事CTA改善専用のエージェントを作ってください。

このエージェントが扱う作業：
- Markdown記事を読んで読者の検索意図を抽出
- 現状のCTA配置の妥当性を評価
- 改善案とA/Bテスト案の提示

Codexが必要な定義ファイルを自動生成し、「~/.codex/agents/」（PC全体で利用）または「.codex/agents/」（プロジェクト直下、Gitでチーム共有可）に保存します。

次回のチャットから「CTA改善担当で記事をチェックして」のように呼び出せるようになります。

定義ファイルの中身を直接編集したい場合は、Codexアプリの「構成」タブから config.toml を開いて編集する方法もあります。

形式はTOML（.toml）かMarkdown（.md）に対応しており、Claude Code向けに作ったSKILL.mdをほぼそのまま流用できる点もメリットです。

結果として、「自分の作業手順そのもの」をチャットでの依頼だけでエージェントに記憶させ、チームで共有できる資産化が実現します。

CodexのSubagentの活用アイデア

CodexのSubagentには、エンジニア業務だけでなく、リサーチや資料整理など副業・個人業務でも活躍する活用パターンが4つあります。

• PRレビューの自動化
• 大量ドキュメント・記事の一括整理
• 競合・市場リサーチの並列化
• CSV一括処理

どの活用も「複数タスクの並列化で時間を圧縮する」という共通項があり、技術職以外の副業ライター・マーケ職にも応用できます。

PRレビューの自動化

1つ目の活用法は、PRレビューをSubagentに任せて自動化するパターンです。

「コード品質」「テストカバレッジ」「セキュリティ」など観点別にエージェントを分け、PR1件に対して並列でレビューを走らせます。

たとえば3観点で並列レビューすれば、人間が見る前に観点ごとの指摘が一覧化され、レビュアーは確認と判断に集中できます。チームのPRが滞留しがちな状況の解消に効果的です。

そのため、レビュー所要時間を大幅に短縮しつつ、観点漏れも減らせます。

大量ドキュメント・記事の一括整理

2つ目は、議事録・技術ブログ・マニュアルなど大量のテキスト資料を、Subagentで並列に要約・整形するパターンです。

1ファイルにつき1つの子エージェントを割り当て、見出し抽出・要約・キーワード抽出といった作業を同時並行で進めます。

たとえば100件のNotionページや過去の議事録を一気に処理する場合、子エージェントを並列起動すれば、シーケンシャル実行で数時間かかる作業が数分で完了します。

副業ライターが過去執筆記事の見出し棚卸しを進めたり、エンジニアが社内ドキュメントの一括整備をしたりするときに有効です。

結果として、「読み込みに時間がかかる」資料の山も、短時間で全体像を把握できる状態に変えられます。

競合・市場リサーチの並列化

3つ目は、競合サイト・PDF資料・SNS投稿などを複数同時に分析する、リサーチ業務の並列化パターンです。

「価格」「機能」「口コミ」など観点別にエージェントを分け、同じ題材を異なる角度から同時に深掘りします。

たとえば「競合3社のサービス比較」「直近1年のトレンド要約」「ユーザーの声まとめ」を、3つの子エージェントで並走させれば、リサーチ工数を1/3に圧縮できます。

副業エンジニアが営業資料を作る場面や、マーケ職が施策検討の前段に使うシーンで役立ちます。

そのため、「時間がなくて手が回らない」リサーチも、Codexがまとめて並列処理してくれる状態を作れます。

CSV一括処理

4つ目は、CSVを使った定型バッチ処理を一気に並列化するパターンです。

spawn_agents_on_csvと組み合わせて、行数分の子エージェントを起動し、各行を独立タスクとして同時処理します。

たとえばIssue要約・記事下書き生成・問い合わせ振り分け・経費精算書のチェックなどを、100件まとめてCSVに入れてCodexに渡すだけで、全件処理が並列で進みます。

エンジニアだけでなく、バックオフィス業務やマーケのリスト処理など、定型作業全般で応用できます。

結果として、「時間がないからやれない」と諦めていた量のタスクも、Codexがまとめて処理してくれる状態を作れます。

CodexのSubagentを使う際の注意点

CodexのSubagentを使う際は、以下の4点に注意が必要です。

並列実行の便利さの裏には、コスト面・セキュリティ面の落とし穴もあります。事前に押さえておくと事故を防げます。

トークン消費（コスト）が増える

1つ目の注意点は、Subagentはシングルエージェントよりトークン消費が増え、月額料金や従量課金が想定以上に膨らむことです。

子エージェントごとに指示文や前提情報が個別に消費されるため、並列で動かす数が増えるほど合計のトークン量も増えます。

たとえば4並列で実行すると、シングル実行と比べて2〜3倍のトークン消費になるケースがあります。

ChatGPT Plusなどの月額プランで上限に達したり、APIキー利用の従量課金が想定以上に増えたりするリスクに注意が必要です。

そのため、同時起動するエージェント数は2〜4個から始めて、必要に応じて少しずつ増やすのが安全です。

機密情報・個人情報の取り扱いに注意する

2つ目は、エージェント定義ファイルや指示文に、APIキー・パスワード・顧客情報・社外秘の文章を直接書かないことです。

定義ファイルはGitで共有したり、公開リポジトリからエージェントを取り込んだりすることが多く、機密情報を含めると意図せず外部に漏れるおそれがあります。

APIキーやパスワードは環境変数（.envなど）で管理し、定義ファイルからは変数名だけを参照する設計にしましょう。

副業ライターやマーケ職が顧客資料を扱う場合も、エージェントに渡す指示文から個人名や具体的な数字を伏せ字にしておくと安心です。

そのため、「公開しても問題ない情報だけを定義ファイルに書く」というルールを最初から徹底するのが重要です。

結果は必ず人間が最終確認する

3つ目は、並列で大量に処理した結果を、そのまま採用せず必ず人間が最終確認することです。

AIの出力には誤った情報や古い情報が混じる場合があり、並列実行で処理数が増えるほど確認漏れも起きやすくなります。

たとえば100件のCSVを並列処理した場合、全件を1件ずつ確認するのは現実的ではないため、抜き打ちでスポットチェックする運用が安全です。

ライター業務での記事要約、マーケ業務での顧客分析、エンジニア業務でのコードレビューも同様で、最後の判断は必ず人間が下します。

結果として、「スピード（並列）と品質（人間の確認）」のバランスを取った運用が継続のしやすさにつながります。

アプリ版とCloud版で機能差がある

4つ目は、Codexのデスクトップアプリ・CLI版とCloud版（ブラウザ）で、使える機能が異なることです。

CSV一括処理や一部のファイル操作機能は、自分のPC上のファイルへの直接アクセスが必要なため、Cloud版では動作しません。

そのため、大量並列処理（CSV一括処理など）を狙う場合はデスクトップアプリかCLIで動かし、Cloud版は外出先や他デバイスからの閲覧・共有用途として使い分けるのがおすすめです。

結果として、「ローカル＝重い並列処理／Cloud＝閲覧・共有」と用途を分けた運用がスムーズです。

CodexのSubagentに関するよくある質問

codex subagentに関するよくある質問は以下の3つです。

• Codex Subagentは無料で使えますか？
• Claude Codeで作ったサブエージェントをそのまま使えますか？
• IDE拡張からもSubagentは呼び出せますか？

質問に対する回答を確認して、Subagent導入時の判断材料にしてみてください。

Codex Subagentは無料で使えますか？

Codex Subagent機能自体に追加料金はかかりません。

ただし、子エージェントの数だけトークン消費が増えるため、ChatGPT PlusなどのCodex対応プラン、もしくはAPIキー利用の従量課金の中でコストが発生します。

「機能利用は無料、トークン消費は通常どおり課金」と理解しておくと安心です。

Claude Codeで作ったサブエージェントをそのまま使えますか？

多くのケースで、Claude Code向けのSKILL.md（YAMLフロントマター＋本文）はCodex側にコピーするだけで動きます。

両者はAgent Skills標準に準拠しているため、基本フォーマットが共通だからです。

ただし、Claude Code独自のhooks・MCP連携機能を使っている場合は、Codex側で動かない・読み替えが必要なケースがあります。

IDE拡張からもSubagentは呼び出せますか？

VSCode等のIDE拡張からもSubagentの呼び出し自体は可能です。

ただし、複数スレッドの並列管理画面など、GUIならではの機能はデスクトップアプリのほうが先行しており、IDE拡張は順次対応が進んでいる段階です。

並列実行のメリットを最大限活かしたい場合は、現時点ではデスクトップアプリでの利用がおすすめです。

CodexのSubagentを使いこなして並列作業を加速しよう

CodexのSubagentは、親エージェントが複数の子エージェントを並列起動し、独立した会話履歴で作業を進める仕組みです。

本記事では、Subagentの使い方や自分専用エージェントの作り方、活用アイデア、注意点までまとめて解説しました。

Subagentで「並列で動かす」基礎が身につくと、次は「自分の作業手順そのものをAIに記憶させて、毎回の指示すら省略する」段階に進めます。

CodexのSkills機能を使えば、SKILL.mdを1ファイル置くだけで、Subagentの呼び出しや作業フローまでAIが自動で再現してくれる状態を作れます。

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