【2026】Codexとは？ChatGPT最新コーディングAIの特徴をわかりやすく解説

最新のコーディングAIとして注目を集めている「Codex」は、ChatGPTの裏側で動きながら、開発現場の面倒な作業を肩代わりしてくれる存在です。ただ、「実際にどの言語に対応しているのか」「何ができるのか」をはじめ、あまり広く認知されてはいません。

この記事ではCodexの仕組みや特徴、料金、導入方法を整理しながら、使いどころのイメージが湧くように説明していきます。

Codexとは何か

Codexは、ChatGPTに組み込まれたコーディング特化型のAIです。自然言語で依頼すると、コード作成や修正、テスト生成まで進めてくれる仕組みになっています。

実装方法を解説したり、既存コードの意図を読み取ったりできるため、開発者の作業量を大幅に減らせます。人が作業する際の思考プロセスを学習しているので、単なる補完ではなく、課題解決を目指して判断しながら動くところが大きな特徴といえるでしょう。

Codexに対応しているプログラミング言語

Codexは複数の主要言語を扱えるため、既存の環境に導入しやすくなっています。対応言語として代表的なものは次のとおりです。

• Python
• JavaScript
• TypeScript
• Java
• C++
• Go
• Ruby
• PHP
• Shell
• HTML
• CSS

多くの言語に触れられるので、特定の開発環境に縛られないほか、既存プロジェクトに導入する際にも大きな変更が不要です。日々の開発にそのまま適応できるのは大きなメリットでしょう。

Codexが登場した背景

Codexが注目され始めた背景には、開発現場で求められる作業の多様化と複雑化があります。コード生成だけでなく、既存コードの理解や修正、テストまで自動化できるものが求められていました。

GPTシリーズの強みである言語理解力がコーディング領域へ拡張され、2021年にコード特化の進化形として登場したのがCodexです。自然言語で依頼できる使い勝手が支持され、開発支援AIの代表格として広まりました。

Codexでできること

ここでは、Codexでできることとして、以下を紹介します。

1. 新しい機能のコードを作成
2. 既存コードを理解しリファクタリング
3. バグを発見して修正
4. テストコードを生成して検証

①新しい機能のコードを作成

Codexに依頼すると、自然言語の指示から必要なコードを一気に生成できます。

関数単位だけでなく画面やAPIの追加といった機能実装にも対応できるため、開発の初期段階で作業を一気に進めたい場合に役立つでしょう。

②既存コードを理解しリファクタリング

既存コードの意図を読み取りながら改善案を提示してくれることも特徴のひとつです。処理の流れを整理したり、冗長な部分をコンパクトにまとめたりできるため、メンテナンス性を高めたいときに便利です。

人が読み解くと時間がかかる箇所も短時間で把握してくれるため、リファクタリング作業の負担が軽くなります。

③バグを発見して修正

エラーログや症状を伝えると、原因候補を絞り込み修正案を示してくれます。必要に応じて代替コードを提案してくれるため、デバッグ時の試行錯誤が減ります。

人間が気づきにくい依存関係やロジックの破綻にも気づいてくれるので、品質向上の手助けになるでしょう。

④テストコードを生成して検証

仕様に沿ったテストケースを自動で作ってくれるので、動作確認の時間を削減できます。

また、テストが不足しているポイントを見つけて追加することもできるため、手動で網羅性を担保する負担が軽くなるのがメリットです。

Codexの特徴

ここでは、Codexの特徴として、以下を紹介していきます。

1. o3-highを上回る高精度モデルを搭載している
2. 複数タスクを並行して処理できる
3. 安全なクラウドサンドボックスで実行される
4. 対話ではなくタスク実行に特化している

①o3-highを上回る高精度モデルを搭載している

Codexには、従来のo3-highをベースに強化された高精度モデルが組み込まれています。ソフトウェア開発向けに最適化されているため、実務でよくあるパターンや書き方を踏まえた提案を返しやすい設計です。

試行回数が少なくても正解にたどり着きやすく、無駄なやり直しが減る点が開発者にとって大きなメリットといえるでしょう。

②複数タスクを並行して処理できる

Codexは、一つずつ順番に片付けるというより、複数の依頼をまとめて処理することが得意です。機能追加とバグ修正のような別軸の作業も、タスクとして整理して渡せば同時進行で進めてくれます。

人間のチームでメンバーに仕事を振り分けるイメージに近く、限られた時間の中で開発を前に進めたい場面で力を発揮するでしょう。

③安全なクラウドサンドボックスで実行される

Codexが行う実行や検証は、原則としてクラウド上のサンドボックス環境で完結します。元のリポジトリを直接書き換えるのではなく、複製した環境で動作確認を行うため、思わぬ不具合が本番に伝播しにくい仕組みです。

提案内容を確認してから統合・結合できるので、チーム開発でも安心して試せる土台が用意されているといえるでしょう。

④対話ではなくタスク実行に特化している

Codexは、ChatGPTのように会話を重ねながら少しずつ調整するスタイルよりも、「やってほしい作業をまとめて渡す」使い方に向いています。

途中で雑談しながら相談する相手というより、「明確な指示を出したときに最大限の力を発揮する実務型のAI」と言えるでしょう。

Codexの料金

Codexは、ChatGPTの有料プランで利用できます。2025年6月時点では、複数のプランに標準搭載されており、すべて追加課金なしで試せます。

具体的な料金は次のとおりです。

現状はプレビュー期間という扱いになっているため、各プランでは追加支払いをせずにCodexを触れます。ただ今後、利用量に応じたクレジット制へ切り替わる可能性があると公表されています。

頻繁に開発で使う予定があるなら、状況が変わる前に触っておくほうが手堅いでしょう。とはいえ、Codexのような高度なAIをしっかり活かすには、AIそのものの理解が進んでいるほうが効率は上がります。

実務の現場で使える考え方を短期間で身につけたい場合は、生成AIの基礎から実践までまとめて学べる生成AIセミナーを活用するほうが、遠回りせずに習得できるでしょう。こちらの講座では、ChatGPTやCopilotの活用方法はもちろん、プロンプト設計の考え方や注意点まで整理された内容を学べます。

なるべく早く実務に落とし込みたい方や、効率的に生成AIを使えるようになりたい方に向いている講座です。なお、以下ではChatGPTの料金についてより詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。

【2025】ChatGPTの有料プランはいくら？無料版との違いやできることを徹底解説

CodexとClaud codeの違い

自律型のコーディングAIとして話題を集めている「Claude Code」と「Codex」は、どちらも「指示を出せば自動でコードを書き進めてくれる存在」ですが、実際に使ってみるとメリット・デメリットが見えてきます。

ここでは機能や扱いやすさの違いを整理しながら、どんな場面ならどちらが向いているかを比較していきます。まずは主要項目を表にまとめました。

どちらも実務で十分使える水準ですが、Codexは軽量で動きが速く、小規模〜中規模の開発に向いている印象です。一方でClaude Codeは長いコンテキスト処理が得意で、大きめのプロジェクトで頼りになります。

用途によって選択肢が変わるため、どちらが優れているかというよりは、使い分ける姿勢が大切です。なお以下の記事では、ChatGPTでできるプログラミングの範囲について解説していますので、ぜひ併せてお読みください。

ChatGPTでプログラミングはできる？手順や注意点も解説

Codexの導入方法

この章では、Codexの導入方法として、以下のパターン別に紹介します。

1. CLIをインストールする場合
2. IDEでインストールする場合

①CLIをインストールする場合

Codexをローカルで動かすには、CLI（コマンドライン版）を利用します。インストール自体は数分で終わり、使い方も比較的シンプルです。

基本的な入り口として以下の流れを押さえておけば、まずは動かすところまで辿り着けるでしょう。

1. npmを使ってCodex CLIをインストールする（npm install -g @openai/codex）
2. ターミナルでcodexと入力し、起動できることを確認する
3. ChatGPTアカウントでサインインし、利用プランを紐付ける
4. 必要に応じて設定ファイル（~/.codex/config.toml）を調整する

まずはインストールと起動確認まで済ませて、Codexが返してくれるフィードバックを体感してみると、導入後の活用イメージが掴みやすくなります。

②IDEでインストールする場合

IDEの場合、VS CodeにCodexを組み込むことで、コードを見ながらそのままエージェントに依頼できるようになります。Web版やCLIと違い、普段の開発ルーティンに近い形で試せるのがメリットです。

1. Codexの公式案内ページからVS Code Marketplaceへ移動する
2. Marketplace上でインストールし、VS Codeで開くことを許可する
3. VS Code側で「Codex」が追加されていることを確かめる
4. アイコンをクリックし、ChatGPTにログインする
5. 開発用フォルダ（ワークスペース）をVS Codeに登録する
6. 任意のプロンプトを入力し、処理が開始できることを確かめる

IDEに組み込めばその場で質問したり、小規模な修正を頼んだりといった作業ができ、アプリ間の移動が最小限で済みます。最初は動作確認程度のタスクから触ってみて、仕組みを理解するところから始めましょう。

Codexのメリット・デメリット

Codexにはメリットもあれば、デメリットもあります。それぞれ整理したものが以下になります。

Codexは「勝手にコードを書いてくれる便利ツール」というより、「開発者の右腕になるエージェント」という立ち位置が近いです。

Codexをはじめとする生成AIを使いこなすなら

Codexを本格運用するには、コーディングAIの背景にある仕組みや、プロンプト設計のセオリーを理解しておくことが効果的です。体系的に学びたい方には「生成AIセミナー」が最短ルートとなります。

生成AIセミナーでは、基礎理論からChatGPT・Copilot活用、さらにハンズオン演習まで扱います。全くの初心者でも安心の内容で、短期間で実務レベルに到達できるので、仕事で生成AIを活かしたい方に大きな武器となります。

Codexについてまとめ

Codexは、自然言語からコードを生成・修正・検証まで担える頼れる開発支援AIです。高精度モデルとサンドボックス環境により、安全かつ効率的な作業が実現できます。

CLIやIDE拡張で導入すれば、実務レベルで使えるメリットはある一方、プランや利用量の理解は必要です。まずは小さなタスクから試し、少しずつ「任せ方」に慣れながら、開発スピードと品質を同時に引き上げていきましょう。