OpenAI Codexとは？料金や使い方・他社AIコーディングツールとの比較も紹介

最終更新日:2025/07/04

OpenAI Codexとは？

OpenAI は2025年5月17日、ChatGPT で利用できる新機能「Codex」を発表しました。Codexは、AIを搭載したソフトウェアエンジニアリングエージェントで、バグ修正やコードレビューなどプログラム開発のプロセスを自動で支援します。

本記事では、Open AI の Codex について、特徴や料金、他社のAIコーディングツールとの比較、使い方などを詳しく解説します。代表的な Codex の活用方法や企業の導入事例も紹介しますので、最新のAIツールを有効活用するためにぜひご覧ください。

OpenAI のCodex とは

Codex とは、OpenAI がリリースしたAIコーディングエージェントです。「ソフトウェア開発の現場で日常的に行われるタスクを自動化できるAIエージェント」として設計されており、自然言語で指示するだけでコードの自動生成から修正、テスト、検証まで自律的に実行します。従来のAIによる自動補完にとどまらず、一連の開発プロセス完了までを自動化できます。

現在、Codex は ChatGPT 上で提供されており、個人向けの有料プラン（Plus / Pro）と法人向け Team、Enterprise プランではサイドバーの「Codex」ボタンから簡単に始められます。

Codex 搭載モデル「codex-1」

Codex 搭載の「codex-1」は、OpenAI の LLM（大規模言語モデル）である「o3」を、ソフトウェアエンジニアリング向けに最適化したモデルです。タスクの並列処理に対応しており、コード生成からレビュー、バグ修正提案などにおいて高い精度を発揮します。

codex-1 では、ユーザーの開発スタイルやPR（プルリクエスト）の好みに合わせて強化学習（RLHF）された後、実際の開発プロセスをベースとしてファインチューニングされています。また、タスク完了までのサイクルを反復する能力により、テストに合格するまで修正と改善を繰り返し、自動で完成させることが可能です。

Codex の主な特徴

ここでは、Codex の主な特徴について詳しく解説します。

コードの説明を自然言語で提供

Codex はコードの自動生成やバグ修正、テストの実行といったソフトウェア開発のプロセスを自動で進める中で、変更の理由を自然言語でコメントすることが可能です。PR（プルリクエスト）としてコードの修正や追加があった場合に、どの部分のコードを修正したのか、なぜ変更したのか、といった説明を明示してくれます。

また、テスト結果の表示や改善点の提案も可能で、修正対応やレビューが効率化できます。プログラミングの知識がない人や、開発経験の少ない人がいても、説明を読むことでコードの理解や最適化する方法を学べる点もメリットです。チーム内の情報共有が円滑化され、書類作成の負担も軽減されるでしょう。

Codex CLI でローカル環境でも利用可能

Codex CLI は、OpenAIの小型モデル（codex-mini-latest）を搭載した軽量コーディングエージェントツールです。Codex CLI を活用することで、ChatGPT 以外のプラットフォームからでも Codex を利用できます。

ローカルコードファイルのQ&Aやコードの生成や、コード修正・補完などローカルでの軽量作業に適しています。

独立したコーディング環境で安全性を確立

Codex で複数タスクを並列処理する際には、各タスクを実行するための独立したクラウド環境が構築されます。一時的に作られた仮想環境でテストを行うため、重要なデータや本番用のコードを壊してしまう心配がありません。

また、テストに失敗しても即座に元に戻せるため、セキュリティ面でも安心です。タスクの複雑さに応じて、完了までに約1～30分かかるとされ、ユーザーはリアルタイムで進捗を確認できます。

加えて、ネットワーク通信や使用リソースにも制限があり、外部からの攻撃や誤操作によるトラブルを回避しやすいため、安心して作業を任せられるでしょう。

Codex と他のAIコーディングエージェントの比較

市場には多数のAIコーディングエージェントが登場し、競争が激化しています。Codex と他社システムでは機能的に重なる部分も多いですが、異なる性質や強みを持っています。ここでは、Codex と主要なAIシステム3つを比較してみます。

GitHub Copilot Agent

GitHub Copilot は、Codex の初期モデルを基盤とし、GitHub と OpenAI が共同開発したAIペアプログラマーシステムです。開発者が作業しながら、リアルタイムでコードの提案やブロック全体の提案を表示してくれます。Python や Javascript をはじめ、主要なプログラミング言語のほとんどに対応しており、Visual Studio Code や JetBrains 系IDE などで利用できます。

GitHub Copilot がリアルタイムで開発者に提案する補完システムであるのに対し、Codex はユーザーの代わりにコーディング作業全体を丸ごと引き継ぎ、自律的に開発を進めることが可能です。

また、利用料金は、GitHub Copilot の個人向けプラン（Copilot Pro）は月額10ドル（年払い100ドル）、法人向けプラン（Copilot Business）は1ユーザーあたり月19ドルです。一方、Codex は ChatGPT のPlusプラン（月額20ドル）に加入すれば一定の範囲で利用できます。

Claude Code（Anthropic）

Claude Code は、Anthropic の AIコーディングエージェント機能です。Claude Sonnet 4 や Opus 4 の最新モデルを活用でき、高精度なコード生成とデータ解析を実現しています。日本語でのコード解説や説明機能により、開発経験の浅い初心者でも使いやすい点も特徴です。

Claude Code は、クローズドなライセンスで提供されているのに対し、Codex は自由度の高いライセンスのためカスタマイズが可能です。大規模コードベースでの利用にはClaude Code が、軽量作業にはCodex が向いているでしょう。

Devin

Devin とは、アメリカのスタートアップ企業「Cognition Labs」が開発した自律型AIエンジニアシステムです。自律型AIエンジニアの先駆けとして知られており、プロンプトの入力だけで、ソフトウェアの設計から実装、テスト、デプロイまで一連の開発プロセスを自律的にこなします。

また、Devin はエンドツーエンドのプロジェクト管理に対応しており、情報収集からユーザーとのやり取りまで開発の全ライフサイクルを管理できます。2025年5月にリリースされた「Devin 2.1」からは、月額20ドルで利用できるようになりました。

一方、Codex は ChatGPT 上で追加料金なしで使える上、前提知識がなくても高いコーディング能力を発揮します。

Codex の料金と対応プラン

Codex は現在 ChatGPT の機能の一部として提供されており、契約プランの月額料金に含まれており、追加料金なしで利用できます。対象プランは、ChatGPT Plus / Pro / Team / Enterpriseプラン（2025年6月時点）で、ユーザーは特別な登録やインストールなどの作業なしで Codex を呼び出せます。

ただし、大量のコード処理ではAPI トークンごとの設定料金が発生します。Plus / Pro ユーザーには、Codex CLI API の利用にあたって50ドル分のクレジットが付与されており、それを超えた場合は使った分だけ課金される仕組みです。

まずは無料のCLI版から試してみて、その後に有料プランへの移行を検討すると良いでしょう。

Codexのライセンスと商用利用

Codex で生成したコードは、商用利用や特許利用が認められています。また、Codex CLI のライセンス（Apache-2.0）はオープンソースで公開されており、企業が社内ツールと統合するために改変するといった使い方も可能です。

Codexの使い方

Codex は、有料プランに加入している場合、ChatGPT 上から直接アクセスできます。ChatGPT のサイドバーにある「Codex」ボタンをクリックすれば画面が変わり、準備が完了します。

リポジトリを指定して、プロンプトに自然言語で指示を入力するだけで操作できます。また、「Connect to GitHub」ボタンを選択すれば、GitHubアカウントと連携できるため、好きなGitHubリポジトリからタスクを実行可能です。

Codexの代表的な活用方法

Codex は、コード生成の効率化にとどまらず、開発ライフサイクル全体におけるさまざまな用途で活用できます。ここでは、Codex の代表的な活用方法を紹介します。

新しい機能の実装

Codex に仕様書をアップロードすると、内容に基づいて命名規則やスタイルに沿った関数やクラスを新たに生成します。また、時間がかかりやすい定型コードも自動化できるため、開発者の負担が軽減されます。

さらに、バグ修正に関する曖昧な指示にも対応し、問題箇所の特定や修正・テスト実行に加え、問題が解決されたことの確認まで自動で対応してくれます。

コードのリファクタリング作業の自動化

Codex は、コードの可読性や保守性を高めるリファクタリング作業を代行します。複数エージェントで並行処理できるため、大規模なリファクタリングでの変更も短時間で完了できるでしょう。

また、テストコードの生成や実行にも対応可能です。例えば、既存コードに対するテストを自動で作成し、合格するまで修正を繰り返す一連の工程を自動化すれば、開発者の負担を軽減しつつ品質向上に貢献できます。

ドキュメントやコメントの自動生成

関数やクラスの説明文、使用方法、コードに付けるコメントなども自動生成できます。自然言語の理解力が高いため、コードの目的や動作を把握した上で、わかりやすい説明を出力します。また、開発者のコメントの書き漏れを防ぎ、メンバーのコード理解を支援できます。

Codex の企業における導入事例

Codexは、OpenAI 社内をはじめ、さまざまな領域の企業や開発チームにおいてすでに活用されています。ここでは、代表的な導入事例を紹介します。

Cisco（シスコ）

Cisco では、開発スピードとコード品質の向上を目的とし、幅広い製品ポートフォリオにおいて Codex の評価を進めています。エンジニアリングチームは、新機能の初期構成作成や多言語コードの統合・整備に Codex を活用中です。

また、ネットワーク機器やセキュリティ製品を含む多様なプロダクトへの組み込みも検証されており、リリース工程の効率化が期待されています。

Superhuman（スーパーヒューマン）

スタートアップ企業の Superhuman では、Codex を使ってテストカバレッジの拡充や、軽微なエラー修正の自動化を実施しています。また、プロダクトマネージャーがエンジニアに頼ることなく簡単なコード修正を行いたい場合にも重宝します。

Codex を導入することで開発サイクルが短縮され、チーム全体の柔軟性と生産性の向上が実現しています。

Kodiak（コディアック）

自動運転技術で有名な Kodiak では、デバッグツールの作成やコンポーネント単位でのリファクタリングにCodexを導入しています。自動運転ソフトに不可欠な膨大なコードベースにおいて、変更履歴や構造の可視化が可能なため、メンバー間のキャッチアップがスムーズに進んでいます。

また、開発効率の向上を目指し、コアな開発工程への導入も視野に入れていると言います。

Codex のリスク対策と注意点

Codex は高機能なツールですが、企業で導入する際にはいくつかのリスクが存在します。まず、AIが生成するコードの正確性や安全性は保証されておらず、意図しないバグや脆弱性が含まれる可能性があるため、必ず出力コードを人間がレビューし、テストを行うことが大切です。

また、著作権やライセンスの問題にも注意しましょう。自動生成されたコードの出典が不明で、確認が取れない場合は使用を避けるなどの対応を検討することが重要です。

さらに、悪意あるコードの生成や情報漏洩のリスクにも注意が必要です。社内の機密コードをプロンプトに含めなければならない場合は、ゼロデータ保持オプションを使うなどプライバシー対策を講じる必要があります。

Codex の今後の展望

OpenAI は、Codex を「開発者がやりたい作業に集中し、必要な作業をAIに任せる」未来を実現するための重要なパートナーとして位置付けています。今後、リアルタイムでのサポートや、タスクを一括で任せられるエージェント機能の融合が進めば、機能の実装からテストまでを一貫して依頼でき、開発プロセスの時短や負担の軽減が期待できます。

また、OpenAIは、Codexの導入が開発チームでのスキル育成や働き方の柔軟性への影響についても考慮し、AIと人間が協働する開発スタイルの確立に向けて研究を進めています。