Codexとは？使い方や料金、Cursorとの機能比較を解説

Codexとは、OpenAIが2025年5月に正式リリースしたコード生成AIです。

指示を出すだけで、コード生成からテスト実行まで自律的に行うCodexは、プルリクエストの作成やチーム開発も可能なので、人間の思考に近いコード開発支援ツールとして注目を集めています。

本記事では、Codexの基本機能や使い方、料金について解説します。同じくAI開発支援ツールであるCursorとの機能比較もしているので、ぜひ参考にしてみてください。

Codexとは？

公式サイト：Codex

Codexは、OpenAIが開発した、自然言語での指示が可能なコード生成AIです。ただコードを自動生成するだけでなく、バグ修正や機能追加、テストコードの作成等ができることが特徴で、ソフトウェア開発エージェントとして全行程での開発支援を提供しています。

また、Codexはマルチタスク処理も可能で、複雑な開発タスクも並行して進められます。要件理解→設計検討→実装→テスト検証といった、人間同等の思考プロセスを持っているため、プロジェクト全体の一貫性を保ちながら品質の高いシステム開発が実現可能です。

codex-1モデルの特徴

2025年5月にリリースされたCodexは、「codex-1」として、OpenAIの最新技術o3をベースにソフトウェアエンジニアリング分野に特化したモデルとなっています。

最新のcodex-1モデルでは、Codex独自の環境下で、プログラムの設計から実装、テスト実行まで一貫して自動化ができるようになりました。また、GitHubとの連携が必須で、接続したGitHubアカウント内のリポジトリにあるコードやドキュメントをAIが利用するため、既存プロジェクトの文脈を完全に理解した上で作業を進められます。

Codexの主な機能

Codexは、自然言語での指示だけでコード生成からテスト作成、GitHubへのプルリクエスト提出まで自動化できる機能が備わっています。また、AGENTS.mdファイルによりプロジェクト固有の情報を理解し、チームの開発スタイルに合わせたコード提案も行えます。

以下では、Codexの主な機能をひとつずつ解説します。

コード生成・バグ修正・テスト作成の自動化

Codexでは、自然言語でAIに指示を出すだけで、コード生成・バグ修正・テスト作成の自動化が行えます。例えば、「Excelデータをグラフ化するPythonコードを作成して」と依頼すれば、AIが自らコードを書き、動作テストまで自動で実行します。

エラーが発生した場合も、AIが自動でバグを特定し修正を繰り返すので、手動でのデバッグ作業が不要です。また、生成されたコードには自動でテストケースも作成されるため、品質担保も同時に行えます。

プルリクエストの表示とレビュー支援

Codexでは、コード作成完了後に自動でGitHubへプルリクエストを提出することが可能です。変更内容の説明からテスト結果まで、レビューに必要な情報を分かりやすく説明してくれるので確認時間を短縮できます。

使い方は簡単で、コード完成後に「プルリクエストを表示する」を押すだけ。Codex内では、生成したコードの変更内容をgit applyコマンドで使えるパッチ形式でコピーすることも可能で、手作業なしでそのまま他のGitリポジトリに変更を適用できます。

AGENTS.mdによるコードベースナビゲーション

AGENTS.mdは、Codexがプロジェクト全体を正確に理解するための専用ガイドファイルです。活用により、「このコマンドでテストを実行する」「設定ファイルはこのフォルダにある」といった、プロジェクト固有の構造やルール、開発者の意図まで把握でき、より的確なコード提案が可能になります。

AGENTS.mdは、プロジェクトのルートディレクトリに設置するだけで利用可能で、特別な設定は不要です。コードベースナビゲーションにより、人間の開発者と同等の理解力でコードを分析・生成・修正できるので、コード品質をさらに高められます。

Codexの利用条件

Codexは、ChatGPT Plus、Pro、Enterprise、Teamプランに加入していれば、追加費用なしで利用できます。

Codexは、ChatGPTアカウントのほかに、GitHubアカウントがあれば即座にアクセス可能で、新たな契約手続きは不要です。現在はPlus、Pro、Enterprise、Teamユーザー限定ですが、Eduプランへの対応も近日中に開始される予定です。

Codex CLIとAPI利用料金

Codex CLIは、ターミナル上で使える開発者向けCodexです。Codex CLIは、既存の開発環境でCodexの機能を使えるようにしたもので、ChatGPTアカウントでの簡単サインインができます。

Codex CLIは従量課金制となっていて、API料金は以下の通りです。

Codexの始め方

ここでは、Codexの始め方を手順に沿って説明します。まずはChatGPTにアクセスし、左のメニューバーから「Codex」を選択し、「開始」をクリックします。

GitHubとの接続が求められるので、「GitHubに接続する」をクリックします。CodexはGitHubとの連携が必須なので、アカウントを持っていない人は登録をしておきましょう。

GitHubのログインが完了すると、同意画面が表示されます。問題がなければ、「ChatGPTコネクタを承認する」を選択します。

リポジトリ選択画面に進むので、GitHub上の使用したいリポジトリを選択し、「環境を作成する」をクリックします。※リポジトリがない場合は、GitHubでリポジトリを作成した上で操作を進めます。

初めにいくつかのタスクを実行するか選択できるので、必要であればチェックを付けて「タスクを開始」をクリックすると、実際にCodexが操作できるようになります。（チェックはつけなくても問題ありません）

Codexの使い方

ここでは、Codexの基本的な使い方を3ステップに分けて解説します。

実際の操作画面を参考にしながらご紹介します。

①コード生成

Codexの操作は簡単で、プロンプト入力バーに指示を入力して、「コード」をクリックするだけです。「確認を求める」機能では、AIによる分析・修正プロセスをスキップして直接タスクを高速実行する簡易モードも利用可能です。

今回は実際に、「ToDoアプリを作るためのコードを書いて」と指示を出してみました。

タスクの進行状況は「ログを開始」から確認でき、AIが自律的に考えながらコード生成している様子をリアルタイムでチェックできます。

完成すると作業の要約とテスト結果、生成したコードが表示されます。修正を加えたい場合は、チャット欄から「エラーハンドリングを追加して」などと追加指示するだけで、AIが自動でコードを改良してくれます。

②プルリクエストの確認

Codexでのコード生成完了後、右上の「プルリクエストを作成する」をクリックすると、GitHubにプルリクエストが作成され、変更内容の詳細確認ができるようになります。

ボタンの表示が「プルリクエストを表示する」に変わったら、再度クリックするとGitHubのリポジトリに移動できます。

リポジトリでは、生成したコードのまとめやテスト内容を確認でき、メンバー同士で意見を出し合うことも可能です。変更内容を確認した上で、修正が必要な場合は、Codex上で追加指示を出した上で、「ブランチを更新する」を押せばリポジトリが更新されます。

③コードの共有

Codexでは、作成したコードをリンクとして共有可能です。

共有したい際は、右上の「共有する」→「リンクを作成する」をクリックし、コピーして共有したい相手に送るだけ。ワークスペースを通してメンバーに公開もできるので、チーム全体での情報共有がスムーズに行えます。

また、「ブランチを更新する」の横にある「∨」から、git applyをコピー又はパッチをコピーが選択できます。git applyを使用すれば、直接ローカル環境にコードを適用可能です。

Codexの活用方法

Codexは、中小企業の様々な業務シーンで実用的な活用が可能です。管理業務の自動化から競合調査、社内ツール開発まで、従来は専門エンジニアが必要だった作業も自然言語での指示だけで完結できます。

ここでは、実際のビジネス現場で効果を発揮する5つの活用方法をそれぞれ紹介します。

管理業務の自動化コード生成

月末の売上集計作業に毎回数日かかってしまう場合、Codexで自動化コードを作れば作業時間を大幅に短縮できます。プロンプト例としては、「Excelから月別売上をグラフ化するコード」と依頼するだけで、データ読み込みから美しいグラフ作成まで自動処理されます。

在庫管理で頭を悩ませている場合は、「在庫数が10個以下になったらアラートメール送信」といった指示でリアルタイム監視システムも構築可能です。従来は専門知識が必要だった業務システム開発も、Codexがあれば自然言語での会話感覚で実現できます。

競合調査・市場分析のスクリプト作成

競合他社の価格変動を毎日手動でチェックするのは大変ですが、Codexなら「競合5社の商品価格を毎日自動収集」と依頼するだけで、分析用スクリプトをすぐに作成してくれます。

SNSでの評判分析が必要な場合も、「Twitterで自社ブランド言及をチェックしてポジティブ・ネガティブ判定」といった高度な分析システムが構築できます。業界ニュースの重要情報だけを効率的に収集したい際は、キーワード抽出から要約文作成までを自動化すれば、必要な情報のみを抽出可能です。

社内ツールの開発支援

外部業者に頼むと数十万円かかる社内システムも、Codexを活用すれば大幅なコスト削減が可能です。例えば、「社員情報の登録・検索・編集ができるシステム」「問い合わせ管理ツール」といった要望を日本語で説明するだけで、実用的なWebアプリケーションが完成します。

Codexではテストも行うので、しっかりと動作するシステムが短時間で手に入ります。また、既存システムとの連携も考慮した修正も行えるので、段階的な機能拡張も可能です。

API連携・Webスクレイピングの自動化

「GoogleスプレッドシートとSlackを連携させて新規追加時に通知」「天気予報APIから雨の日だけメール通知」など、CodexならAPI連携を日本語での指示のみで実現できます。

複雑なタスク処理も可能なので、ECサイト運営者なら商品レビューの自動収集と分析、人事担当者なら会議室予約の自動化など、業種や職種に応じた活用方法が見つかるでしょう。また、外部サービスとの連携させれば、手動では処理しきれない大量のメール処理や、24時間体制での監視業務も自動化できるため、人的リソースを別の業務に割けるようになります。

バックアップ作業のスクリプト化

データ消失のリスクを避けるため、重要ファイルの定期バックアップは欠かせませんが、手動では忘れてしまうケースもあります。Codexで自動バックアップシステムを構築しておけば、「重要フォルダを毎日外部ストレージにバックアップ」「古いファイルの自動整理・圧縮」といった保守作業を完全自動化できます。

Codexでは、バックアップ失敗時の自動リトライ機能や、トラブル発生時の即座な通知システムも含めて設計してもらえるので、データ保護の信頼性を上げられます。

CodexとCursorを実際に使って比較してみた

CodexとCursorは、どちらも自然言語で簡単に操作ができるコード生成AIですが、Codexは「ChatGPTから利用するクラウド型エージェント」、Cursorは「VS Codeをベースにした専用エディタ」という違いがあります。

以下では、CodexとCursorを実際に使った上で、それぞれの操作性や機能を比較しました。

操作性と環境の違い

Codexは、クラウド上のChatGPTから簡単にアクセス可能です。操作方法も単純で、GitHubに連携したリポジトリを選択した上で、「売上分析コードを作成して」「バグを修正して」と指示するだけで、AIがコード生成～テストまで行ってくれるので、人間が手を加えなくても本格的な開発作業が完了します。

一方、Cursorは、専用エディタのインストールが必要です。操作性は、VS Codeをベースに設計されているツールのため、開発者であれば慣れ親しんだ環境で使いやすいかもしれません。

ただし、Codexに比べてマウスクリックや選択操作が多かったり、コード補完指示などが必要になったりするので、初心者にはCodexの方がおすすめです。

機能面での比較

Codexは、「○○システムを作って」といった大きな依頼に対して、データベース設計からユーザーインターフェース、テスト環境まで自動で構築してくれます。自ら考え、全ての動作を完結させるので、Codexが主体となってプログラミングをしていくイメージに近いです。

Cursorは、リアルタイムでのコーディング支援に特化しており、プログラムを書いている最中に「エラーがある」「最適な提案はこれ」と即座に教えてくれます。入力補完機能や既存コードの改良提案など、人が行うプログラミング作業をより快適にするためのツールという役割を担っています。

利用シーンと選択基準

Codexは、プログラミング初心者や非エンジニアが「業務を自動化したい」「簡単なツールを作りたい」といった目的で利用するのに適しています。既存のChatGPTプランの延長として利用できるので、コード生成AIによる開発を始めたい際の一歩として取り入れやすいです。

一方、Cursorは、経験豊富な開発者が既存プロジェクトの改良や、細かいコード修正を効率化したい場合におすすめです。「新規プロジェクトを一から作りたい場合はCodex」「既存プロジェクトの改良や日常的なコーディング効率化にはCursor」という使い分けをしてみると良いでしょう。

Codexまとめ

Codexは、OpenAIが2025年5月にリリースしたコード作成AIです。

コード生成からテスト実行を自律的に行うことが特徴で、活用によりプログラミング知識がない人でも本格的なシステム開発が可能になります。始め方も簡単で、ChatGPTの有料プラン（Eduプランを除く）に加入していればすぐに利用を開始できます。

Cursorなど他のコード生成AIとの違いは、全ての操作をCodex自身が自ら考え実行することです。プログラムを書いたり、バグを直したり、テストを実行したりを自動で行うので、ユーザーは難しい操作をする必要がありません。AI技術の進歩により、プログラミングがより身近になる中、Codexは人間の思考に近いコード開発支援ツールとして役立つでしょう。