Codex CLIの使い方｜インストールから設定、API連携まで解説

最終更新日:2025/10/03

Codex CLIの使い方

「コードを書くのに時間がかかる」「テストやドキュメント作成が面倒」と感じていませんか。OpenAI Codex CLIは、自然言語の指示だけでコード生成から実行まで自動化するAIコーディングエージェントです。この記事では、基本概念からインストール方法、実践的な活用例まで解説します。

OpenAI Codex CLIの基本概要

Codex CLIは、ターミナル上で自然言語の指示を与えるだけでコード生成から実行まで自律的に行う、2025年4月に発表されたオープンソースのAIツールです。

利用を始める前に、ツールの定義、主な機能、必要なシステム要件を理解しておきましょう。

自然言語で開発を自動化するAIコーディングエージェント

Codex CLIとは、ターミナル上で自然言語の指示を入力するだけで、コードの生成から修正、プロジェクト全体の作成まで自律的に行うオープンソースのAIコーディングエージェントです。

OpenAIが2025年4月17日に発表したこのツールは、開発者が「やりたいこと」を日本語や英語で伝えるだけで、実際に動作するコードを自動生成します。

対話形式で開発を進める「AIネイティブ開発」を実現する点が大きな特徴となっています。

なお、2021年に発表された旧Codexモデルは2023年3月に非推奨となっており、今回のCLIツールとは完全に別物であることに注意が必要です。

Codex CLIの主な特徴と機能

Codex CLIが持つ主な特徴や機能は以下の通りです。

• ターミナルからの自然言語指示
• コード生成から実行までの一貫サポート
• マルチモーダル対応
• セキュリティへの配慮
• オープンソースであること

単なるコード生成ツールではなく、タスクに対して自ら計画を立て、実行し、必要に応じて修正しながら処理を進める「自律型エージェント」として動作する点が特徴的です。

デフォルトではo4-miniモデルが使用されますが、より高精度なo3やGPT-4oへの切り替えも可能となっています。

導入前に確認すべきシステム要件

Codex CLIを利用するには、以下のシステム要件を満たす必要があります。

利用料金は、ChatGPTの有料プラン（Plus、Pro、Team、Enterpriseのいずれか）のサブスクリプション契約、またはOpenAIのAPIクレジット購入のどちらかが必要となります。

XServer VPSのような特定のホスティング環境で利用する場合は、メモリ4GB以上のプランを選択する必要がある点も覚えておきましょう。

npmを利用したCodex CLIのインストール手順

Codex CLIを実際に利用するには、事前にNode.jsとnpmがインストールされている環境を用意する必要があります。

準備が整ったら、ターミナルで以下のコマンドを実行することで、Codex CLIをインストールできます。

npm install -g @openai/codex

npm以外のパッケージマネージャーを使用している場合は、

yarn global add @openai/codex

bun install -g @openai/codex

pnpm add -g @openai/codex

といったコマンドでもインストールが行えます。

インストール完了後は「codex –version」コマンドでバージョン情報が表示されることを確認しましょう。

Codex CLIでの OpenAI APIキーの設定方法

インストール後に「codex」コマンドを初めて実行すると、「Missing OpenAI API key」というエラーメッセージが表示されます。

これを解決するには、OpenAI APIキーを環境変数として設定する必要があります。

最も簡単な方法は、ターミナルで以下のコマンドを実行することです。

export OPENAI_API_KEY=your_api_key

ただし、この方法ではターミナルを閉じると設定が消えてしまいます。

恒久的に設定を保持したい場合は、以下のコマンドを.zshrcや.bashrcファイルに追記しましょう。

echo 'export OPENAI_API_KEY=your_api_key' >> ~/.zshrc

また、作業ディレクトリに.envファイルを配置して「OPENAI_API_KEY=your_api_key」と記述する方法も利用できます。

Codex CLIのプラットフォーム別の導入ガイド

Codex CLIは、macOS 12以降、Ubuntu 20.04以降/Debian 10以降、Windows 11（WSL2経由）で動作します。

Windows環境では直接動作しないため、WSL2（Windows Subsystem for Linux）が必要です。macOSとLinux（Node.js 22以上）でテストされています。

システム要件として、RAMは最低4GB、8GB以上が望ましいとされています。Node.jsのバージョンは22以降が求められ、LTS版の使用が推奨されます。

各プラットフォームでCodex CLIを利用する際は、これらの要件を満たしているか事前に確認しておくことが重要です。

Codex CLIの基本的な使い方とコマンド例

インストールが完了したら、実際にCodex CLIを起動してコードを生成してみましょう。ここでは、起動方法から承認フロー、具体的な利用例までを順に解説します。

ターミナルからの起動とプロンプト入力

Codex CLIを起動するには、ターミナルで「codex」というコマンドを実行します。すると入力ボックスが画面に表示され、自然言語での指示を受け付ける状態になります。

ここで「TODOリストをTypeScriptで作成してください」のように、実現したい内容を日本語や英語で入力し、Enterキーを押すだけで作業を開始することが可能です。

プロンプトを入力すると、AIが処理を開始したことを示す「Thinking…」という表示が現れ、コードの生成や必要な処理の計画を立てている状態であることがわかります。

初めて使う方でも、やりたいことを普段の言葉で伝えるだけで開発が進む点が魅力です。

コード生成と変更承認のフロー

AIがコード生成やコマンド実行の準備を完了すると、その内容をユーザーに確認するための選択肢が表示されます。

表示される選択肢は「Yes (y)」で承認して実行、「Edit or give feedback (e)」で修正指示やフィードバックを追加、「No, and keep going (n)」で拒否して次の提案を待つ、「No, and stop for now (esc)」で拒否して作業を一時停止する、という4種類です。

「Yes」を選択すると、実際にファイルが生成されたり、提案されたコマンドが実行されたりします。

この承認フローにより、AIが勝手に重要なファイルを変更してしまうリスクを防ぎながら、安全に開発を進められる仕組みとなっています。

実践的な利用例（ファイル作成とプログラム生成）

Codex CLIの実用性を確かめるには、実際に指示を出してみることが一番です。たとえば日本語で「複数のテキストファイルを作成してほしい」と伝えると、AIが生成予定の内容を表示し、ユーザーの承認を経て作業ディレクトリ内にファイル群が出現します。

同様に「簡単な計算プログラムがほしい」と依頼した場合、ソースファイルの作成に留まらず、コンパイル済みの実行ファイルまで用意してくれるため、その場で動作を試すことが可能です。

生成されたプログラムは、指示通りの機能を持って実際に動作します。

なお、プロンプトは日本語でも英語でも対応していますが、特定の文字でエラーが発生する場合があるため、より安定した動作を求めるなら英語でのプロンプト入力が望ましいでしょう。

Codex CLIを使いこなすための応用設定

基本的な使い方に慣れたら、AIモデルの切り替えや承認モードの変更、設定ファイルによるカスタマイズを行うことで、より効率的に作業を進められます。

利用モデルの切り替えと指定方法

Codex CLIでは、コマンド実行時に「–model gpt-4o」のようなパラメータを指定することで、デフォルトのo4-miniから他のAIモデルへ切り替えられます。

一時的な切り替えではなく、常に特定のモデルを使いたい場合は、~/.codex/ディレクトリにconfig.yamlまたはconfig.jsonという設定ファイルを作成し、「model: gpt-4o」のように記述することで永続的な変更が可能です。

2025年4月時点では、o3が最も高精度なモデルとされています。

コード生成の精度を上げるには、モデルの変更に加えて、プロンプトの改善、要件の明確化、AIが解釈しやすいコード構造へのリファクタリングなども有効な手段です。

承認モードの変更とfull-autoモード

Codex CLIでは「–approval-mode」パラメータを使用して、AIによる操作の承認方式を変更できます。

承認モードには3種類あり、suggestモードはファイルの読み込みだけ承認不要、auto-editモードはファイルの読み込みと編集が承認不要、full-autoモードはファイルの読み込み・編集・シェルコマンドの実行すべてが承認不要となります。

full-autoモードは作業を大幅に高速化できる一方、意図しないコマンドが実行されるリスクも伴います。簡単なタスクや信頼できる環境での使用に限定することが重要です。

なお、full-autoモードであっても、ネットワークを使用するコマンドや作業ディレクトリ外のファイル編集は実行されない設計となっています。

configファイルによる永続的な設定のカスタマイズ

/.codex/ディレクトリにconfig.yamlまたはconfig.jsonという名前で設定ファイルを作成すると、Codex CLIの動作を細かくカスタマイズできます。

設定ファイルでは、使用するデフォルトモデル、承認モード、デスクトップ通知の有効化、自動承認する安全なコマンドのリストなどを指定可能です。

YAML形式では「model: o4-mini」「approvalMode: suggest」、JSON形式では「”model”: “o4-mini”」「”approvalMode”: “suggest”」のように記述します。

さらに、/.codex/instructions.mdや作業ディレクトリ内のcodex.mdファイルにプロンプトを保存しておくことで、AIへの共通指示を毎回入力する手間を省けます。

Codex CLIの活用シナリオとセキュリティ

Codex CLIは実際の開発プロジェクトでどのように役立つのでしょうか。具体的な活用シーンと、ツールを安全に利用するためのセキュリティ対策について解説します。

開発現場での具体的な活用シナリオ

Codex CLIは開発現場のさまざまなシーンで活用できます。

• 既存コードのリファクタリング
• テストコードの自動生成
• ファイル操作の自動化
• ドキュメント生成
• セキュリティチェック
• プロジェクトの新規作成
• 画像からのコード変換

公式が提供するレシピ集では、

Generate SQL migrations for adding a users table

（ユーザーテーブルを追加するためのSQLマイグレーションを生成して）や

Write unit tests for utils/date.ts

（utils/date.tsのユニットテストを作成して）といった具体的なプロンプト例が紹介されています。

エラーレポートやデバッグログを基にバグ修正を依頼するなど、実践的な使い方も可能です。

GitHub Actionsへの組み込みによるCI/CD自動化

CHANGELOGの更新といった定型的なタスクは、CI（継続的インテグレーション）にCodex CLIを組み込むことで自動化できます。

CIで実行する際は、「-q」または「–quiet」というモードを指定すると、対話的な確認なしで処理を進められるため便利です。

公式が提供するGitHub Actionsの実行例では、

npm install -g @openai/codex

でインストール後、

export OPENAI_API_KEY="${{ secrets.OPENAI_KEY }}"

で環境変数を設定し、

codex -a auto-edit --quiet "update CHANGELOG for next release"

のようなコマンドを実行します。

secrets機能を活用することで、APIキーを安全に扱いながら自動化を実現できます。

セキュリティ対策とローカル実行の仕組み

Codex CLIはセキュリティを重視して設計されており、ほぼすべての操作がローカル環境で実行される仕組みとなっています。

OpenAI側へコード全体がアップロードされることはなく、送信されるのはユーザーが入力したプロンプトや最小限の差分要約のみです。

さらに、サンドボックス環境でのコマンド実行や、Gitで管理されていないファイルへの変更時に警告を表示するなど、複数の安全対策が組み込まれています。

まとめ

OpenAI Codex CLIは、ターミナル上で自然言語の指示を入力するだけでコード生成から実行まで自動化できる、2025年4月に発表されたオープンソースのAIコーディングエージェントです。

npmでインストールし、OpenAI APIキーを設定することで利用開始でき、承認フローを通じて安全にコード生成やファイル操作を実行できます。デフォルトのo4-miniモデルに加え、o3やGPT-4oへの切り替えも可能で、承認モードの変更やconfig.yamlによる永続的なカスタマイズにも対応しています。リファクタリングやテスト生成、ドキュメント作成などの開発タスクを効率化し、GitHub Actionsとの連携でCI/CD自動化も実現できます。

Codex CLIは「やりたいこと」を自然言語で伝えるだけで、実際に動作するコードを生成してくれる革新的なツールです。ローカル実行を基本とするセキュアな設計により、個人開発から実務まで幅広いシーンで安心して活用できます。AIネイティブな開発スタイルを取り入れ、コーディング作業の生産性を飛躍的に向上させてみてはいかがでしょうか。

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